Cách Học Tăng Cường Đang Định Hình Lại Phát Triển AI Thông Qua Mạng Lưới Phi Trung Tâm

Sự hội tụ giữa học tăng cường và Web3 không chỉ đơn thuần là một sự kết hợp kỹ thuật—nó đại diện cho một sự thay đổi căn bản trong cách các hệ thống trí tuệ nhân tạo được đào tạo, điều chỉnh và quản lý. Khác với việc chỉ đơn giản phân quyền hạ tầng AI hiện có, sự tích hợp này giải quyết các yêu cầu cấu trúc cốt lõi của AI hiện đại thông qua khả năng độc đáo của các mạng lưới blockchain, tạo ra một lối đi cho trí tuệ phân tán thách thức các mô hình tập trung.

Hiểu về Đào tạo AI Hiện đại: Tại sao Học tăng cường lại quan trọng

Trí tuệ nhân tạo đã tiến hóa từ nhận dạng mẫu thống kê sang khả năng lập luận có cấu trúc. Sự xuất hiện của các mô hình tập trung vào lý luận cho thấy rằng học tăng cường sau đào tạo đã trở nên thiết yếu—không chỉ để điều chỉnh, mà còn để cải thiện hệ thống khả năng lý luận và ra quyết định một cách hệ thống. Sự chuyển đổi này phản ánh một nhận thức quan trọng: xây dựng hệ thống AI đa năng đòi hỏi nhiều hơn là chỉ đào tạo trước và tinh chỉnh hướng dẫn. Nó đòi hỏi tối ưu hóa học tăng cường phức tạp.

Quá trình đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại theo chu trình ba giai đoạn. Đào tạo trước xây dựng mô hình thế giới nền tảng qua học tự giám sát quy mô lớn, tiêu tốn 80-95% tài nguyên tính toán và yêu cầu hạ tầng tập trung cao với các cụm đồng bộ gồm hàng nghìn bộ xử lý. Tinh chỉnh có giám sát bổ sung khả năng đặc thù của nhiệm vụ với chi phí tương đối thấp (5-15%). Các giai đoạn học tăng cường sau đào tạo—bao gồm các phương pháp RLHF, RLAIF, PRM và GRPO—quyết định khả năng lý luận cuối cùng và phù hợp giá trị, tiêu tốn chỉ 5-10% tài nguyên nhưng mang lại tiềm năng phân tán độc đáo.

Kiến trúc kỹ thuật của học tăng cường tiết lộ lý do tại sao tích hợp Web3 lại hợp lý về mặt cấu trúc. Các hệ thống RL phân chia thành ba thành phần cốt lõi: mạng chính sách tạo quyết định, quá trình Rollout xử lý tạo dữ liệu song song, và mô-đun Người học cập nhật tham số dựa trên phản hồi. Quan trọng, Rollout liên quan đến việc lấy mẫu song song quy mô lớn với ít giao tiếp giữa các nút, trong khi giai đoạn Học yêu cầu tối ưu hóa tập trung băng thông cao. Sự phân tách kiến trúc này tự nhiên phù hợp với các sơ đồ mạng phân quyền.

Sự phù hợp tự nhiên: Tại sao Học tăng cường phù hợp với Hạ tầng phân quyền

Sự phù hợp giữa học tăng cường và Web3 bắt nguồn từ các nguyên tắc chung: cả hai hoạt động như các hệ thống thúc đẩy bằng phần thưởng tối ưu hóa hành vi thông qua các cơ chế phản hồi có cấu trúc. Ba yếu tố nền tảng cho phép sự tương thích này.

Kiến trúc tính toán tách rời: Các hoạt động Rollout phân phối liền mạch trên các GPU toàn cầu không đồng nhất—thiết bị tiêu dùng, phần cứng biên, hoặc bộ tăng tốc chuyên dụng—vì chúng yêu cầu đồng bộ tối thiểu. Các cập nhật chính sách tập trung vào các nút đào tạo trung tâm, duy trì sự ổn định trong khi giao phó các hoạt động lấy mẫu đắt tiền. Điều này phản ánh khả năng của Web3 trong việc phối hợp các nguồn lực tính toán không đồng nhất mà không cần kiểm soát trung tâm.

Xác minh mã hóa: các chứng minh Không Kiến Thức và các cơ chế Chứng minh Học tập xác minh rằng công việc tính toán đã được thực hiện chính xác, giải quyết thách thức về niềm tin cơ bản trong các mạng mở. Đối với các nhiệm vụ xác định như tạo mã hoặc lý luận toán học, các trình xác thực chỉ cần xác nhận tính đúng đắn của đầu ra để xác thực công việc tính toán nền tảng, nâng cao độ tin cậy trong môi trường phân tán.

Cơ chế khuyến khích dựa trên token: Token blockchain trực tiếp thưởng cho các cộng tác viên cung cấp phản hồi sở thích, tài nguyên tính toán hoặc dịch vụ xác minh. Điều này tạo ra các thị trường khuyến khích minh bạch, không cần phép tắc, vượt trội hơn các phương pháp crowdsourcing truyền thống, nơi tham gia, bồi thường và các quy tắc trừng phạt hoạt động qua logic on-chain xác định chứ không qua tuyển dụng trung tâm.

Ngoài ra, các mạng blockchain tự nhiên cấu thành các môi trường đa tác nhân với khả năng thực thi có thể xác minh và các phần thưởng có thể lập trình—chính xác là điều kiện cần để các hệ thống học tăng cường đa tác nhân quy mô lớn xuất hiện.

Kiến trúc hội tụ: Tách rời, Xác minh và Thưởng

Phân tích các dự án học tăng cường tích hợp Web3 hàng đầu cho thấy một sự hội tụ kiến trúc đáng chú ý. Mặc dù các điểm tiếp cận kỹ thuật khác nhau—đổi mới thuật toán, kỹ thuật hệ thống, hoặc thiết kế thị trường—các dự án thành công đều thực hiện theo các mẫu nhất quán.

Mô hình tách rời xuất hiện xuyên suốt các dự án: việc phân phối tạo Rollout trên mạng tiêu dùng cung cấp dữ liệu throughput cao cho các mô-đun Học tập trung hoặc nhẹ. Sự phân tách bất đồng bộ của Prime Intellect và kiến trúc hai cụm của Gradient Network đều thể hiện rõ mô hình này.

Yêu cầu xác minh thúc đẩy thiết kế hạ tầng. Proof-of-Learning của Gensyn, TopLoc của Prime Intellect, và các cơ chế liên kết mã hóa của Grail đều dựa trên nguyên tắc: thiết kế toán học và cơ khí thực thi tính trung thực, thay thế niềm tin bằng độ chắc chắn mã hóa.

Các cơ chế khuyến khích đóng vòng phản hồi. Cung cấp năng lượng tính toán, tạo dữ liệu, xác minh, xếp hạng và phân phối phần thưởng liên kết qua luồng token. Phần thưởng thúc đẩy tham gia trong khi các hình phạt trừng phạt gian lận, cho phép sự tiến hóa ổn định trong môi trường mở.

Sáu dự án tiên phong xây dựng hạ tầng học tăng cường phân quyền

Prime Intellect: Học phân tán bất đồng bộ quy mô lớn

Prime Intellect triển khai học tăng cường để phối hợp tính toán toàn cầu qua khung công tác prime-rl, thiết kế cho tính bất đồng bộ thực sự trên các môi trường đa dạng. Thay vì đồng bộ tất cả các thành viên trong mỗi vòng đào tạo, các worker Rollout và Người học hoạt động độc lập. Các Actor tạo ra các quỹ đạo với throughput tối đa sử dụng vLLM’s PagedAttention và batching liên tục; Người học kéo dữ liệu bất đồng bộ mà không chờ đợi các chậm trễ.

Ba đổi mới cốt lõi cho phép phương pháp này. Thứ nhất, tách rời hoàn toàn bỏ qua các mô hình PPO đồng bộ truyền thống, cho phép bất kỳ số lượng GPU nào với hiệu suất khác nhau tham gia liên tục. Thứ hai, phân mảnh tham số FSDP2 kết hợp với kiến trúc Mixture-of-Experts cho phép đào tạo hiệu quả hàng tỷ tham số, nơi Actor chỉ kích hoạt các chuyên gia phù hợp, giảm đáng kể chi phí bộ nhớ và suy luận. Thứ ba, GRPO+ (Group Relative Policy Optimization) loại bỏ các mạng Critic đắt tiền trong khi duy trì hội tụ ổn định dưới độ trễ cao qua các cơ chế ổn định đặc biệt.

Chuỗi mô hình INTELLECT xác nhận độ trưởng thành của kiến trúc này. INTELLECT-1 cho thấy đào tạo đa lục địa không đồng bộ với tỷ lệ truyền thông dưới 2% vẫn duy trì 98% hiệu suất GPU trên ba châu lục. INTELLECT-2 chứng minh RL không cần phép tắc với sự tham gia mở toàn cầu đạt hội tụ ổn định bất chấp trễ nhiều bước và hoạt động bất đồng bộ. INTELLECT-3, một mô hình rSparse 106B chỉ kích hoạt 12B tham số, đạt hiệu suất hàng đầu (AIME 90.8%, GPQA 74.4%, MMLU-Pro 81.9%) tương đương các mô hình tập trung lớn hơn nhiều, chứng minh rằng đào tạo phân tán phân quyền mang lại kết quả cạnh tranh.

Các thành phần hỗ trợ giải quyết các thách thức cụ thể. OpenDiLoCo giảm truyền thông liên vùng hàng trăm lần qua tính thưa thời gian và lượng tử hóa trọng số. TopLoc cùng các trình xác minh phân quyền tạo ra các lớp thực thi không tin cậy. Động cơ dữ liệu SỸTHẾT tạo ra chuỗi suy luận chất lượng cao, cho phép song song pipeline trên các cụm tiêu dùng.

Gensyn: Trí tuệ tập thể hợp tác qua RL

Gensyn đề xuất một mô hình tổ chức hoàn toàn khác cho trí tuệ phân tán. Thay vì phân phối các công việc tính toán, Gensyn thực hiện học tăng cường hợp tác phân quyền, nơi các nút độc lập—Solver, Proposer, và Evaluator—hình thành các vòng P2P mà không cần lập lịch trung tâm.

Solver tạo ra các Rollout và quỹ đạo cục bộ. Proposer tạo nhiệm vụ động với độ khó thích ứng như học theo chương trình. Evaluator áp dụng các mô hình đánh giá cố định hoặc quy tắc xác định để tạo phần thưởng cục bộ. Cấu trúc này mô phỏng quá trình học hợp tác của con người—một chu kỳ tự tổ chức generate-evaluate-update.

Thuật toán (Swarm Sampling Policy Optimization) của SAPO cho phép phân quyền này. Thay vì chia sẻ gradient đòi hỏi liên kết băng thông cao, SAPO chia sẻ các mẫu rollout thô và xem các rollout nhận được như dữ liệu do chính nó tạo ra. Điều này giảm đáng kể chi phí đồng bộ trong khi duy trì sự ổn định hội tụ qua các nút có độ trễ lớn, cho phép GPU tiêu chuẩn tham gia hiệu quả vào tối ưu hóa quy mô lớn.

Kết hợp với Proof-of-Learning và các khung xác minh Verde, Gensyn chứng minh rằng học tăng cường phù hợp tự nhiên với kiến trúc phân quyền vì nó nhấn mạnh lấy mẫu đa dạng quy mô lớn hơn là đồng bộ tham số thường xuyên.

Nous Research: Lý luận xác minh qua Atropos

Nous Research xây dựng hạ tầng nhận thức tích hợp thống nhất dựa trên học tăng cường có thể xác minh. Các thành phần cốt lõi—mô hình Hermes, môi trường xác minh Atropos, tối ưu hóa huấn luyện DisTrO, và mạng phân quyền Psyche—hình thành các vòng phản hồi liên tục cải tiến.

Atropos là trung tâm của kiến trúc này. Thay vì dựa vào chú thích của con người đắt đỏ, Atropos bao gồm xác minh định dạng cho các nhiệm vụ như thực thi mã và lý luận toán học, xác nhận trực tiếp tính đúng đắn của đầu ra và cung cấp tín hiệu phần thưởng đáng tin cậy. Trong mạng phân quyền Psyche, Atropos hoạt động như trọng tài: xác minh rằng các nút thực sự cải thiện chính sách, cho phép Proof-of-Learning có thể kiểm toán, và giải quyết căn bản thách thức độ tin cậy phần thưởng của RL phân tán.

Các mô hình Hermes thể hiện sự tiến bộ của kiến trúc này. Các mô hình Hermes ban đầu dựa trên DPO để phù hợp hướng dẫn hiệu quả. DeepHermes tích hợp chuỗi lý luận kiểu System-2, nâng cao khả năng toán học và mã qua mở rộng thời gian kiểm thử. Quan trọng nhất, DeepHermes đã áp dụng GRPO thay thế PPO truyền thống khó phân phối, cho phép học tăng cường trong thời gian suy luận trên mạng GPU phân quyền của Psyche.

DisTrO giải quyết nút cổ chai băng thông của đào tạo phân tán qua phân tách đà và nén gradient, giảm chi phí truyền thông hàng trục. Điều này cho phép RL chạy ổn định trên băng thông internet tiêu chuẩn thay vì yêu cầu kết nối trung tâm dữ liệu.

Gradient Network: Kiến trúc Echo cho tối ưu hóa phân dạng

Gradient Network’s Echo phân tách các đường truyền đào tạo, suy luận, và phần thưởng, cho phép mở rộng và lập lịch độc lập trong các môi trường phân dạng. Echo vận hành kiến trúc hai cụm: các Swarm suy luận và đào tạo riêng biệt không gây cản trở nhau, tối đa hóa hiệu suất sử dụng phần cứng hỗn hợp.

Swarm suy luận, gồm GPU tiêu chuẩn và thiết bị biên, sử dụng công nghệ Parallax để xây dựng các bộ lấy mẫu throughput cao qua song song pipeline. Swarm đào tạo, có thể phân tán toàn cầu, xử lý cập nhật gradient và đồng bộ tham số. Các giao thức đồng bộ nhẹ—hoặc theo thứ tự ưu tiên độ chính xác hoặc theo chế độ bất đồng bộ tối ưu—duy trì tính nhất quán giữa chính sách và quỹ đạo trong khi tối đa hóa hiệu suất thiết bị.

Nền tảng của Echo kết hợp suy luận phân dạng Parallax trong môi trường băng thông thấp với các thành phần đào tạo phân tán như VERL, sử dụng LoRA để giảm thiểu chi phí đồng bộ giữa các nút. Điều này cho phép học tăng cường chạy ổn định trên các mạng toàn cầu phân dạng.

Grail: Bằng chứng mã hóa cho Học tăng cường có thể xác minh

Grail, triển khai trong hệ sinh thái của Bittensor qua Covenant AI, tạo ra lớp suy luận xác minh cho sau đào tạo RL. Đổi mới cốt lõi của nó: các bằng chứng mã hóa liên kết các rollout học tăng cường cụ thể với danh tính mô hình cụ thể, đảm bảo an toàn trong môi trường không tin cậy.

Grail thiết lập niềm tin qua ba cơ chế. Thử thách định dạng sử dụng drand beacon và băm khối tạo ra các nhiệm vụ không thể dự đoán nhưng có thể tái tạo (SAT, GSM8K), loại bỏ gian lận tiền xử lý. Các trình xác thực lấy mẫu logits token và chuỗi suy luận với chi phí tối thiểu qua lấy mẫu chỉ mục PRF và cam kết phác thảo, xác nhận rằng các rollout phù hợp với mô hình đã tuyên bố. Liên kết danh tính mô hình gắn kết suy luận với các chữ ký có cấu trúc của dấu vân tay trọng số và phân phối token, ngăn chặn thay thế mô hình hoặc phát lại kết quả.

Các thử nghiệm công khai chứng minh hiệu quả: cải thiện độ chính xác MATH của Qwen2.5-1.5B từ 12.7% lên 47.6% trong khi ngăn chặn gian lận. Grail đóng vai trò nền tảng niềm tin của Covenant AI cho việc triển khai RLAIF/RLVR phân tán.

Fraction AI: Học dựa trên cạnh tranh (RLFC)

Fraction AI xây dựng rõ ràng dựa trên Học tăng cường từ Cạnh tranh (RLFC), thay thế các mô hình phần thưởng tĩnh bằng các môi trường cạnh tranh động. Các tác nhân cạnh tranh trong các Không gian, với xếp hạng tương đối và điểm số của AI đánh giá cung cấp phần thưởng theo thời gian thực, biến điều chỉnh phù hợp thành trò chơi đa tác nhân liên tục.

Giá trị cốt lõi khác biệt hoàn toàn so với RLHF truyền thống: phần thưởng xuất phát từ các đối thủ và người đánh giá luôn thay đổi chứ không phải các mô hình cố định, ngăn chặn việc khai thác phần thưởng và tránh các cực trị cục bộ qua đa dạng chiến lược.

Kiến trúc gồm bốn thành phần: Các tác nhân (đơn vị chính sách nhẹ dựa trên LLM mã nguồn mở mở rộng qua QLoRA), Các Không gian (các miền nhiệm vụ riêng nơi tác nhân trả phí để cạnh tranh), Các AI Judge (các lớp phần thưởng RLAIF tức thì), và Proof-of-Learning (các cập nhật liên kết với kết quả cạnh tranh cụ thể). Cấu trúc này cho phép người dùng như “tối ưu hóa meta” hướng dẫn khám phá qua prompt và cấu hình siêu tham số trong khi các tác nhân tự động tạo ra các cặp sở thích chất lượng cao qua micro-cạnh tranh.

Cơ hội và Thách thức: Tiềm năng thực sự của Học tăng cường × Web3

Mô hình này cấu trúc lại các nền tảng kinh tế của AI. Thay đổi chi phí: Web3 huy động tính toán dài hạn toàn cầu với chi phí cận biên mà các nhà cung cấp đám mây tập trung không thể đạt được, giải quyết nhu cầu không giới hạn của học tăng cường về lấy mẫu rollout. Sự phù hợp chủ quyền: cộng đồng bỏ phiếu bằng token để xác định các câu trả lời “đúng”, dân chủ hóa quản trị AI vượt ra ngoài các nền tảng độc quyền về giá trị và sở thích.

Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức lớn. Bức tường băng thông giới hạn việc đào tạo đầy đủ các mô hình siêu lớn (70B+), hiện chỉ giới hạn trong tinh chỉnh và suy luận Web3. Luật Goodhart mô tả sự dễ bị tổn thương vĩnh viễn: các mạng có phần thưởng cao dễ bị khai thác, nơi các thợ mỏ tối ưu hóa quy tắc chấm điểm hơn là trí tuệ thực sự. Các cuộc tấn công Byzantine tích cực làm nhiễu tín hiệu đào tạo, đòi hỏi các cơ chế mạnh mẽ hơn ngoài việc chỉ thêm các quy tắc chống gian lận.

Cơ hội thực sự vượt ra ngoài việc sao chép các mô hình OpenAI phân quyền. Thay vào đó, học tăng cường kết hợp Web3 viết lại “quan hệ sản xuất trí tuệ”: biến quá trình đào tạo thành các thị trường tính toán mở, tài sản hóa sở thích và phần thưởng như các tài sản có thể quản lý trên chuỗi, và phân phối lại giá trị giữa các nhà đào tạo, điều chỉnh, và người dùng thay vì tập trung vào các nền tảng trung tâm. Đây không chỉ là cải tiến từng bước mà là một sự chuyển đổi cấu trúc trong cách nhân loại sản xuất, điều chỉnh và khai thác giá trị từ trí tuệ nhân tạo.