Reinforcement Learning: Ein Paradigmenwechsel in dezentralen KI-Netzwerken

Die eigentliche Chance für Reinforcement Learning × Web3 liegt nicht in der Nachbildung einer dezentralen Version von OpenAI, sondern in der Neugestaltung der „intelligenten Produktionsbeziehungen“.

Verfasst von: 0xjacobzhao

Dieser unabhängige Forschungsbericht wurde von IOSG Ventures gefördert. Der Forschungs- und Schreibprozess wurde durch Sam Lehmans (Pantera Capital) Bericht über Reinforcement Learning inspiriert. Wir danken Ben Fielding (Gensyn.ai), Gao Yuan (Gradient), Samuel Dare & Erfan Miahi (Covenant AI), Shashank Yadav (Fraction AI) und Chao Wang für ihre wertvollen Anregungen. Obwohl wir uns um Objektivität und Genauigkeit bemühen, beinhalten einige Ansichten subjektive Einschätzungen und können Verzerrungen enthalten; wir bitten die Leserschaft um Verständnis.

Künstliche Intelligenz wandelt sich von statistischem Lernen, das sich primär auf Mustererkennung konzentriert, hin zu einem System, das auf strukturiertem Denken basiert, wobei das Vortraining zunehmend an Bedeutung gewinnt. Die Entwicklung von DeepSeek-R1 markiert einen Paradigmenwechsel im Reinforcement Learning im Zeitalter großer Modelle und führt zu einem branchenweiten Konsens: Vortraining bildet die Grundlage für die Erstellung universeller Modelle. Reinforcement Learning ist nicht länger nur ein Werkzeug zur Wertanpassung, sondern verbessert nachweislich systematisch die Qualität von Denkketten und komplexen Entscheidungsfähigkeiten und entwickelt sich schrittweise zu einem technologischen Weg zur kontinuierlichen Verbesserung der Intelligenz.

Web3 verändert die Produktionsverhältnisse von KI durch dezentrale Rechennetzwerke und verschlüsselte Anreizsysteme. Die strukturellen Anforderungen des Reinforcement Learnings hinsichtlich Rollout-Sampling, Belohnungssignalen und verifizierbarem Training harmonieren ideal mit der Rechenleistungskooperation, der Anreizverteilung und der verifizierbaren Ausführung der Blockchain. Diese Studie analysiert systematisch das KI-Trainingsparadigma und die Prinzipien der Reinforcement-Learning-Technologie, demonstriert die strukturellen Vorteile von Reinforcement Learning in Kombination mit Web3 und untersucht Projekte wie Prime Intellect, Gensyn, Nous Research, Gradient, Grail und Fraction AI.

I. Drei Phasen des KI-Trainings: Vortraining, Feinabstimmung der Anweisungen und Ausrichtung nach dem Training

Der gesamte Trainingszyklus moderner großer Sprachmodelle (LLMs) ist typischerweise in drei Kernphasen unterteilt: Vortraining, überwachtes Feinabstimmen (SFT) und Nachtraining/Remote Learning (RL). Diese drei Phasen erfüllen jeweils die Funktionen „Konstruktion eines Weltmodells“, „Einbringen von Aufgabenfähigkeiten“ und „Formung von Schlussfolgerungen und Werten“. Ihre Rechenstruktur, Datenanforderungen und der Verifizierungsaufwand bestimmen den Grad des dezentralen Abgleichs.

Das Vortraining, das durch groß angelegtes selbstüberwachtes Lernen die linguistische statistische Struktur und das multimodale Weltmodell des Modells erstellt, bildet die Grundlage für die Leistungsfähigkeit des Sprachlernens. Diese Phase erfordert ein global synchrones Training mit Billionen von Korpora und basiert auf homogenen Clustern von Tausenden bis Zehntausenden von H100-Bildern, was 80–95 % der Kosten ausmacht. Da es extrem bandbreiten- und urheberrechtsabhängig ist, muss es in einer hochgradig zentralisierten Umgebung durchgeführt werden.

Überwachtes Feinabstimmen dient dazu, Aufgabenfunktionen und Anweisungsformate zu integrieren. Es benötigt nur wenige Daten und verursacht etwa 5–15 % der Kosten. Feinabstimmung kann mittels Training mit vollständigen Parametern oder parametrisch effizienten Feinabstimmungsverfahren (PEFT) erfolgen. Zu den gängigsten Verfahren in der Industrie zählen LoRA, Q-LoRA und Adapter. Allerdings ist weiterhin eine Gradientensynchronisation erforderlich, was das dezentrale Potenzial einschränkt.

Die Nachbereitungsphase besteht aus mehreren iterativen Teilphasen, die die Schlussfolgerungsfähigkeit, die Werte und die Sicherheitsgrenzen des Modells bestimmen. Zu den Methoden gehören Reinforcement-Learning-Systeme (RLHF, RLAIF, GRPO), Präferenzoptimierungsverfahren ohne Reinforcement Learning (DPO) und Prozessbelohnungsmodelle (PRM). Diese Phase hat einen geringeren Datenbedarf und niedrigere Kosten (5–10 %) und konzentriert sich primär auf die Einführung und Richtlinienaktualisierungen. Sie unterstützt naturgemäß asynchrone und verteilte Ausführung; Knoten müssen keine vollständigen Gewichte speichern. In Kombination mit verifizierbarer Berechnung und On-Chain-Anreizen kann sie ein offenes, dezentrales Trainingsnetzwerk bilden und ist somit die am besten geeignete Trainingsphase für Web3.

II. Ein Überblick über die Reinforcement-Learning-Technologie: Architektur, Frameworks und Anwendungen

2.1 Systemarchitektur und Kernkomponenten des Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) ermöglicht es einem Modell, seine Entscheidungsfähigkeit durch Interaktion mit der Umgebung, Belohnungsfeedback und Policy-Aktualisierung selbstständig zu verbessern. Die Kernstruktur lässt sich als Feedbackschleife aus Zustand, Aktion, Belohnung und Policy betrachten. Ein vollständiges RL-System umfasst typischerweise drei Komponenten: Policy (Policy-Netzwerk), Rollout (Erfahrungssammlung) und Learner (Policy-Aktualisierer). Die Policy interagiert mit der Umgebung, um eine Trajektorie zu generieren, und der Learner aktualisiert die Policy basierend auf Belohnungssignalen. So entsteht ein kontinuierlicher, iterativer und optimierender Lernprozess.

Richtliniennetzwerk: Es generiert Aktionen aus dem Umgebungszustand und bildet den Kern der Systementscheidung. Während des Trainings ist eine zentrale Rückpropagation erforderlich, um die Konsistenz zu gewährleisten; während der Inferenz kann sie zur parallelen Verarbeitung auf verschiedene Knoten verteilt werden.

Einführung: Knoten interagieren gemäß der Richtlinie mit der Umgebung und generieren dabei Trajektorien wie Zustand, Aktion und Belohnung. Dieser Prozess ist hochgradig parallelisierbar, erfordert minimale Kommunikation und ist unempfindlich gegenüber Hardwareunterschieden, wodurch er sich optimal für die Skalierung in dezentralen Umgebungen eignet.

Der Lernalgorithmus aggregiert alle Rollout-Trajektorien und führt Policy-Gradient-Updates durch. Er stellt die höchsten Anforderungen an Rechenleistung und Bandbreite und wird daher üblicherweise zentralisiert oder dezentralisiert eingesetzt, um die Konvergenzstabilität zu gewährleisten.

2.2 Architektur der Reinforcement-Learning-Phase (RLHF → RLAIF → PRM → GRPO)

Reinforcement Learning lässt sich im Allgemeinen in fünf Phasen unterteilen, und der Gesamtprozess gestaltet sich wie folgt:

Phase der Datengenerierung (Policy Exploration): Ausgehend von den Eingabehinweisen generiert das Policy-Modell πθ mehrere mögliche Inferenzketten oder vollständige Trajektorien. Dies liefert eine Stichprobenbasis für die nachfolgende Präferenzbewertung und Belohnungsmodellierung und bestimmt den Umfang der Policy Exploration.

Präferenz-Feedback-Phase (RLHF / RLAIF):
 

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) nutzt mehrere Antwortmöglichkeiten, die Annotation menschlicher Präferenzen, das Training eines Belohnungsmodells (RM) und eine PPO-Optimierungsstrategie, um die Modellausgabe stärker an menschliche Werte anzupassen. Es ist ein wesentlicher Bestandteil des Übergangs von GPT-3.5 zu GPT-4.

RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback) ersetzt die manuelle Annotation durch einen KI-Richter oder verfassungsmäßige Regeln, automatisiert die Präferenzerfassung, senkt die Kosten erheblich und bietet Skalierbarkeit. Es hat sich zum Standard-Anpassungsparadigma für Unternehmen wie Anthropic, OpenAI und DeepSeek entwickelt.

Phase der Belohnungsmodellierung: Präferenzen werden auf das Eingabe-Belohnungsmodell angewendet, das lernt, die Ausgabe einer Belohnung zuzuordnen. Die Belohnungsmodellierung (RM) lehrt das Modell, „was die richtige Antwort ist“, während die Prä-Belohnungsmodellierung (PRM) dem Modell beibringt, „wie man korrekt argumentiert“.
 

Das Belohnungsmodell (RM) dient zur Bewertung der Qualität der endgültigen Antwort, wobei nur das Ergebnis bewertet wird.
 

Das Prozessbelohnungsmodell (PRM) bewertet nicht mehr nur das Endergebnis, sondern jeden einzelnen Denkschritt, jedes Token und jedes logische Segment. Es ist außerdem eine Schlüsseltechnologie von OpenAI o1 und DeepSeek-R1 und lehrt das Modell im Wesentlichen das Denken.

Phase der Belohnungsverifizierung (RLVR): Einführung von „überprüfbaren Einschränkungen“ bei der Generierung und Verwendung von Belohnungssignalen, um sicherzustellen, dass Belohnungen so weit wie möglich auf reproduzierbaren Regeln, Fakten oder Konsens beruhen. Dadurch werden Belohnungs-Hacking und Verzerrungsrisiken reduziert und die Überprüfbarkeit und Skalierbarkeit in offenen Umgebungen verbessert.

Die Optimierung von Richtlinien beinhaltet die Aktualisierung der Richtlinienparameter θ unter Berücksichtigung von Signalen aus dem Belohnungsmodell, um eine Richtlinie πθ′ mit höherer Argumentationsfähigkeit, größerer Sicherheit und stabileren Verhaltensmustern zu erhalten. Zu den gängigen Optimierungsmethoden gehören:

PPO (Proximal Policy Optimization): Ein traditioneller Optimierer in RLHF, bekannt für seine Stabilität, stößt aber bei komplexen Inferenzaufgaben oft an Grenzen wie langsame Konvergenz und unzureichende Stabilität.

Group Relative Policy Optimization (GRPO) ist eine Kerninnovation von DeepSeek-R1. Anstatt die Kandidatenantworten lediglich zu ordnen, modelliert GRPO die Dominanzverteilung innerhalb dieser Gruppen und schätzt so den Erwartungswert. Dadurch bleiben Informationen über die Belohnungshöhe erhalten, was GRPO besser für die Optimierung von Inferenzketten geeignet macht und zu einem stabileren Trainingsprozess führt. Nach PPO gilt GRPO als wichtiges Optimierungsframework für Reinforcement Learning in Deep-Inferenz-Szenarien.

DPO (Direkte Präferenzoptimierung): Eine Methode, die nach dem Training angewendet wird und kein Reinforcement-Learning-Verfahren ist. Sie generiert keine Trajektorien und erstellt keine Belohnungsmodelle, sondern optimiert direkt Präferenzpaare. Sie ist kostengünstig und stabil und wird daher häufig für die Ausrichtung in Open-Source-Modellen wie Llama und Gemma verwendet, verbessert aber nicht die Inferenzfähigkeiten.

Neue Phase der Richtlinienimplementierung: Das optimierte Modell weist verbesserte System-2-Logikfähigkeiten, ein stärker an menschlichen oder KI-Präferenzen ausgerichtetes Verhalten, eine geringere Halluzinationsrate und höhere Sicherheit auf. Durch kontinuierliche Iteration lernt das Modell Präferenzen, optimiert den Prozess und verbessert die Qualität der Entscheidungsfindung, wodurch ein geschlossener Regelkreis entsteht.

2.3 Fünf Hauptkategorien industrieller Anwendungen des Reinforcement Learning

Reinforcement Learning hat sich von der frühen Spieltheorie zu einem zentralen Rahmenwerk für autonome Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen entwickelt. Seine Anwendungsszenarien lassen sich anhand des technologischen Reifegrads und der industriellen Implementierung in fünf Hauptkategorien einteilen, und jede dieser Kategorien hat in ihrem jeweiligen Bereich wichtige Durchbrüche ermöglicht.

Spiel- und Strategiesysteme: Dies war der erste Bereich, in dem Reinforcement Learning (RL) validiert wurde. In Umgebungen mit „perfekter Information und expliziten Belohnungen“ wie AlphaGo, AlphaZero, AlphaStar und OpenAI Five demonstrierte RL eine Entscheidungsintelligenz, die mit menschlichen Experten mithalten oder diese sogar übertreffen konnte und damit die Grundlage für moderne RL-Algorithmen legte.

Robotik und verkörperte KI: Reinforcement Learning (RL) ermöglicht es Robotern durch kontinuierliche Steuerung, dynamische Modellierung und Interaktion mit der Umgebung, Manipulation, Bewegungssteuerung und multimodale Aufgaben (wie RT-2 und RT-X) zu erlernen und schreitet rasant in Richtung Industrialisierung voran. Es ist ein Schlüsseltechnologieweg für den praktischen Einsatz von Robotern.

Digitales Schließen (LLM System-2): RL + PRM treibt große Modelle von der „Sprachimitation“ zum „strukturierten Schließen“ voran. Zu den repräsentativen Ergebnissen zählen DeepSeek-R1, OpenAI o1/o3, Anthropic Claude und AlphaGeometry. Der Kern besteht darin, Belohnungen auf Ebene der Schlussfolgerungskette zu optimieren, anstatt nur die endgültige Antwort zu bewerten.

Scientific Discovery and Mathematical Optimization (RL): RL sucht nach optimalen Strukturen oder Strategien in unbeschrifteten, komplexen Belohnungs- und riesigen Suchräumen und hat grundlegende Durchbrüche wie AlphaTensor, AlphaDev und Fusion RL erzielt, die eine Explorationsfähigkeit demonstrieren, die die menschliche Intuition übertrifft.

Ökonomische Entscheidungsfindung & Handel: Reinforcement Learning (RL) wird zur Strategieoptimierung, zur Kontrolle hochdimensionaler Risiken und zur Entwicklung adaptiver Handelssysteme eingesetzt. Im Vergleich zu traditionellen quantitativen Modellen lernt es kontinuierlich in unsicheren Umgebungen und ist ein wichtiger Bestandteil intelligenter Finanzprozesse.

III. Natürliche Übereinstimmung zwischen Reinforcement Learning und Web3

Die hohe Kompatibilität zwischen Reinforcement Learning (RL) und Web3 beruht darauf, dass beide im Wesentlichen „anreizgesteuerte Systeme“ sind. RL nutzt Belohnungssignale zur Strategieoptimierung, während Blockchain auf wirtschaftlichen Anreizen basiert, um das Verhalten der Teilnehmer zu koordinieren. Dadurch sind sie auf Mechanismusebene naturgemäß konsistent. Die Kernanforderungen von RL – großflächiger, heterogener Rollout, Belohnungsverteilung und Authentizitätsprüfung – sind genau die Bereiche, in denen die strukturellen Vorteile von Web3 liegen.

Entkopplung von Schlussfolgerung und Training: Der Trainingsprozess des bestärkenden Lernens lässt sich klar in zwei Phasen unterteilen:
 

Rollout (exploratives Sampling): Das Modell generiert basierend auf der aktuellen Strategie eine große Datenmenge. Dies ist rechenintensiv, erfordert aber wenig Kommunikation zwischen den Knoten. Daher eignet es sich für die parallele Generierung auf global verteilten GPUs für Endverbraucher.

Aktualisierung (Parameteraktualisierung): Aktualisiert die Modellgewichte auf Basis der gesammelten Daten. Dies erfordert einen zentralen Knoten mit hoher Frequenz und hoher Bandbreite.
 

Die „Entkopplung von Inferenz und Training“ eignet sich hervorragend für dezentrale, heterogene Rechenleistungsstrukturen: Die Einführung kann an offene Netzwerke ausgelagert werden, wobei die Abrechnung auf der Grundlage von Beiträgen über einen Token-Mechanismus erfolgt, während Modellaktualisierungen zentralisiert bleiben, um die Stabilität zu gewährleisten.

Verifizierbarkeit: Zero-Knowledge (ZK) und Proof-of-Learning ermöglichen die Überprüfung, ob Knoten tatsächlich Schlussfolgerungen ziehen, und lösen so das Integritätsproblem in offenen Netzwerken. Bei deterministischen Aufgaben wie Code- und mathematischem Schließen müssen Verifizierer lediglich das Ergebnis überprüfen, um die Arbeitslast zu bestätigen. Dies verbessert die Glaubwürdigkeit dezentraler Reinforcement-Learning-Systeme erheblich.

Die Anreizebene basiert auf einem tokenbasierten Feedback-Produktionsmechanismus: Der Token-Mechanismus von Web3 kann RLHF/RLAIF-Präferenzfeedback-Beitragende direkt belohnen und ermöglicht so eine transparente, abrechnungsfähige und erlaubnisfreie Anreizstruktur für die Generierung von Präferenzdaten; Staking und Slashing schränken die Feedbackqualität weiter ein und schaffen einen effizienteren und besser abgestimmten Feedback-Markt als beim traditionellen Crowdsourcing.

Das Potenzial von Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL): Die Blockchain ist von Natur aus eine öffentliche, transparente und sich kontinuierlich weiterentwickelnde Multi-Agenten-Umgebung. Konten, Verträge und Agenten passen ihre Strategien unter Anreizbedingungen fortwährend an, wodurch sich ein natürliches Potenzial für den Aufbau groß angelegter MARL-Testumgebungen ergibt. Obwohl sich MARL noch in einem frühen Stadium befindet, bieten seine Eigenschaften wie öffentlicher Zustand, verifizierbare Ausführung und programmierbare Anreize einen fundamentalen Vorteil für die zukünftige Entwicklung.

IV. Analyse klassischer Web3-Projekte mit Reinforcement Learning

Auf Grundlage des oben beschriebenen theoretischen Rahmens werden wir die repräsentativsten Projekte im aktuellen Ökosystem kurz analysieren:

Prime Intellect: Asynchrones Reinforcement-Learning-Paradigma - prime-rl

Prime Intellect hat sich dem Aufbau eines globalen Marktes für offenes Computing verschrieben, senkt die Hürden für die Ausbildung, fördert kollaboratives, dezentrales Training und entwickelt einen vollständigen Stack an Open-Source-Superintelligenz-Technologien. Das System umfasst: Prime Compute (eine einheitliche Cloud-/verteilte Rechenumgebung), die INTELLECT-Modellfamilie (10B–100B+), den Environments Hub (ein offenes Zentrum für Reinforcement Learning) und die Engine für groß angelegte synthetische Daten (SYNTHETIC-1/2).

Die Kerninfrastrukturkomponente von Prime Intellect, die Prime-RL-Architektur, ist für asynchrone, verteilte Umgebungen konzipiert und von großer Bedeutung für Reinforcement Learning. Zu den weiteren Komponenten gehören das Kommunikationsprotokoll OpenDiLoCo, das Bandbreitenengpässe überwindet, und der Verifizierungsmechanismus TopLoc, der die Rechenintegrität sicherstellt.

Überblick über die Kerninfrastrukturkomponenten von Prime Intellect

Technische Grundlage: Prime-RL-Framework für asynchrones Reinforcement Learning

prime-rl ist die zentrale Trainings-Engine von Prime Intellect und wurde speziell für groß angelegte, asynchrone und dezentrale Umgebungen entwickelt. Durch die vollständige Entkopplung von Akteur und Lerner ermöglicht sie einen hohen Durchsatz bei der Inferenz und stabile Aktualisierungen. Rollout-Worker und Lerner werden nicht mehr synchron blockiert; Knoten können jederzeit beitreten oder austreten und rufen dabei kontinuierlich die neueste Strategie ab und laden die generierten Daten hoch.

Akteur (Rollout-Mitarbeiter): Verantwortlich für Modellinferenz und Datengenerierung. Prime Intellect integriert die vLLM-Inferenz-Engine innovativ auf Akteurseite. Die PagedAttention-Technologie und die Continuous-Batching-Funktion von vLLM ermöglichen es Akteuren, Inferenztrajektorien mit extrem hohem Durchsatz zu generieren.

Lernender (Trainer): Verantwortlich für die Richtlinienoptimierung. Der Lernende ruft asynchron Daten aus dem gemeinsamen Erfahrungspuffer ab, um Gradienten zu aktualisieren, ohne darauf zu warten, dass alle Akteure den aktuellen Batch abgeschlossen haben.

Orchestrator: Verantwortlich für die Planung der Modellgewichte und des Datenflusses.

Die wichtigsten Neuerungen von prime-rl:

Echte Asynchronität: prime-rl verzichtet auf das synchrone Paradigma des traditionellen PPO, wartet nicht auf langsame Knoten und benötigt keine Batch-Ausrichtung, wodurch eine beliebige Anzahl und Leistung von GPUs jederzeit zugänglich ist und somit die Grundlage für die Machbarkeit von dezentralem RL geschaffen wird.

Tiefe Integration von FSDP2 und MoE: Durch FSDP2-Parameter-Slicing und MoE-Sparse-Aktivierung ermöglicht prime-rl das effiziente Training von Milliarden von Modellen in einer verteilten Umgebung. Die Akteure führen nur aktive Experten aus, wodurch der GPU-Speicherbedarf und die Inferenzkosten deutlich reduziert werden.

GRPO+ (Group Relative Policy Optimization): GRPO eliminiert das Critic-Netzwerk, wodurch der Rechen- und Speicheraufwand deutlich reduziert wird und es sich optimal für asynchrone Umgebungen eignet. Prime-RLs GRPO+ gewährleistet zudem durch einen Stabilisierungsmechanismus eine zuverlässige Konvergenz auch bei hohen Latenzzeiten.

Die INTELLECT-Modellfamilie: ein Zeichen für Reife in der dezentralen RL-Technologie.

INTELLECT-1 (10B, Oktober 2024) ist das erste Projekt, das demonstriert, dass OpenDiLoCo effizient in heterogenen Netzwerken trainiert werden kann, die sich über drei Kontinente erstrecken (Kommunikationsverhältnis <2 %, Rechenleistungsauslastung 98 %), und damit das physikalische Verständnis des regionsübergreifenden Trainings durchbricht.

INTELLECT-2 (32B, April 2025) ist das erste Permissionless RL-Modell, das die stabile Konvergenzfähigkeit von prime-rl und GRPO+ in mehrstufigen Verzögerungs- und asynchronen Umgebungen verifiziert und dezentrales RL mit globaler offener Rechenleistungsbeteiligung realisiert.

INTELLECT-3 (106B MoE, November 2025) verwendet eine sparsame Architektur mit nur 12 Milliarden Parametern. Es wurde mit 512×H200 trainiert und erzielt Inferenzleistungen auf Flaggschiff-Niveau (AIME 90,8 %, GPQA 74,4 %, MMLU-Pro 81,9 % usw.). Seine Gesamtleistung ist besser als die seines eigenen zentralen Modells und übertrifft sogar dessen Umfang.

Prime Intellect entwickelte zudem mehrere unterstützende Infrastrukturkomponenten: OpenDiLoCo reduziert die regionsübergreifende Trainingskommunikation um ein Vielfaches durch zeitlich spärliche Kommunikation und Quantisierungsgewichtsunterschiede. Dadurch kann INTELLECT-1 eine Auslastung von 98 % über drei Kontinentalnetze hinweg aufrechterhalten. TopLoc + Verifiers bilden eine dezentrale Ausführungsschicht für die Fingerabdruckverifizierung, während die Sandbox-Datenengine für die Fingerabdruckverifizierung umfangreiche, hochwertige Inferenzketten erzeugt und es dem 671B-Modell ermöglicht, dank Pipeline-Parallelität effizient auf handelsüblichen GPU-Clustern zu arbeiten. Diese Komponenten bilden eine entscheidende technische Grundlage für die Datengenerierung, -verifizierung und den Inferenzdurchsatz im dezentralen Reinforcement Learning. Die INTELLECT-Serie beweist, dass dieser Technologie-Stack ausgereifte, erstklassige Modelle hervorbringen kann und markiert den Übergang dezentraler Trainingssysteme von der Konzeptphase zur praktischen Anwendung.

Gensyn: Reinforcement Learning Core Stacks: Swarm und SAPO

Gensyns Ziel ist es, ungenutzte Rechenleistung weltweit in einer offenen, vertrauenslosen und unbegrenzt skalierbaren KI-Trainingsinfrastruktur zu bündeln. Kernstück sind eine standardisierte Ausführungsschicht für verschiedene Geräte, ein Peer-to-Peer-Koordinierungsnetzwerk und ein vertrauensloses System zur Aufgabenverifizierung, das Aufgaben und Belohnungen automatisch über Smart Contracts zuweist. Gensyn nutzt die Eigenschaften des Reinforcement Learning und führt Kernmechanismen wie RL Swarm, SAPO und SkipPipe ein, um die Prozesse der Generierung, Evaluierung und Aktualisierung zu entkoppeln. So wird ein globaler „Schwarm“ heterogener GPUs für die kollektive Evolution eingesetzt. Letztendlich liefert Gensyn nicht nur Rechenleistung, sondern auch verifizierbare Intelligenz.

Gensyn Stacked Reinforcement Learning Applications

RL Swarm: Eine dezentrale, kollaborative Reinforcement-Learning-Engine

RL Swarm demonstriert ein völlig neues Kollaborationsmodell. Es handelt sich nicht mehr um ein einfaches Aufgabenverteilungssystem, sondern um eine dezentrale „Generieren-Bewerten-Aktualisieren“-Schleife, die menschliches soziales Lernen simuliert, analog zu einem kollaborativen Lernprozess, mit einer unendlichen Schleife:

Solver (Executors): Sie sind für die lokale Modellinferenz und die Generierung von Rollouts verantwortlich, unabhängig von der Knotenheterogenität. Gensyn integriert lokal eine Inferenz-Engine mit hohem Durchsatz (wie z. B. CodeZero), die die vollständige Trajektorie anstelle des Ergebnisses ausgeben kann.

Vorschlag: Dynamische Generierung von Aufgaben (mathematische Probleme, Programmieraufgaben usw.) zur Unterstützung der Aufgabenvielfalt und des adaptiven Schwierigkeitsgrades des Curriculum Learning.

Evaluatoren: Sie verwenden festgelegte „Bewertungsmodelle“ oder Regeln, um lokale Rollouts zu evaluieren und lokale Belohnungssignale zu generieren. Der Evaluierungsprozess ist überprüfbar, wodurch die Möglichkeiten für böswilliges Verhalten reduziert werden.

Zusammen bilden diese drei Elemente eine P2P-RL-Organisationsstruktur, die groß angelegtes kollaboratives Lernen ohne zentrale Terminplanung ermöglicht.

SAPO: Ein Policy-Optimierungsalgorithmus für dezentrale Rekonstruktion: SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization) konzentriert sich auf das Teilen von Rollout-Daten und das Filtern gradientenloser Signalproben anstatt auf das Teilen von Gradienten. Durch großflächiges dezentrales Rollout-Sampling und die Behandlung empfangener Rollout-Daten als lokal generiert, gewährleistet SAPO differentielle Konvergenz in Umgebungen mit dezentraler Koordination und hoher Latenz. Im Vergleich zu PPO, das auf Critic-Netzwerken basiert und hohe Rechenkosten verursacht, oder GRPO, das auf der Schätzung des Intra-Gruppen-Vorteils beruht, ermöglicht SAPO es handelsüblichen GPUs, effektiv an großflächigen Reinforcement-Learning-Optimierungen mit extrem geringer Bandbreite teilzunehmen.

Gensyn demonstriert mit RL Swarm und SAPO, dass Reinforcement Learning (insbesondere Post-Training RLVR) ideal für dezentrale Architekturen geeignet ist, da es mehr auf großflächige, diverse Implementierungen als auf hochfrequente Parametersynchronisation setzt. Durch die Kombination der Validierungsframeworks von PoL und Verde bietet Gensyn einen alternativen Weg zum Training von Modellen mit Billionen von Parametern, der nicht mehr von einem einzelnen Technologiekonzern abhängig ist: ein sich selbst entwickelndes, hochintelligentes Netzwerk aus Millionen heterogener GPUs weltweit.

Nous Research: Atropos, eine validierungsbasierte Reinforcement-Learning-Umgebung

Nous Research entwickelt eine dezentrale, sich selbst weiterentwickelnde kognitive Infrastruktur. Ihre Kernkomponenten – Hermes, Atropos, DisTrO, Psyche und World Sim – sind in einem kontinuierlich geschlossenen intelligenten Evolutionssystem organisiert. Anders als beim traditionellen linearen Prozess aus „Vortraining – Nachtraining – Inferenz“ nutzt Nous Reinforcement-Learning-Techniken wie DPO, GRPO und Rejection Sampling, um Datengenerierung, Verifizierung, Lernen und Inferenz in einer kontinuierlichen Feedbackschleife zu vereinen und so ein sich stetig verbesserndes, geschlossenes KI-Ökosystem zu schaffen.

Überblick über die Nous-Forschungskomponente

Modellschicht: Hermes und die Evolution des Denkvermögens

Die Hermes-Serie ist die primäre, benutzerorientierte Modellschnittstelle von Nous Research, und ihre Entwicklung verdeutlicht den Migrationspfad der Branche von der traditionellen SFT/DPO-Ausrichtung hin zum Reasoning Reinforcement Learning (RL):

Hermes 1–3: Befehlsausrichtung und frühe Agentenfähigkeit: Hermes 1–3 setzten auf kostengünstige DPOs für eine robuste Befehlsausrichtung, während Hermes 3 synthetische Daten und den neu eingeführten Atropos-Verifikationsmechanismus nutzte.

Hermes 4 / DeepHermes: Durch das Einschreiben von System-2-ähnlichem langsamen Denken in Gewichte mittels einer Gedankenkette verbessert es die mathematische und Code-Performance durch Test-Time Scaling und stützt sich auf "Rejection Sampling + Atropos Verification", um hochreine Inferenzdaten zu erzeugen.

DeepHermes verwendet außerdem GRPO anstelle von PPO, das sich nur schwer verteilt einsetzen lässt. Dadurch kann Inferenz-RL auf dem dezentralen GPU-Netzwerk Psyche ausgeführt werden, wodurch die technische Grundlage für die Skalierbarkeit von Open-Source-Inferenz-RL geschaffen wird.
 

Atropos: Eine überprüfbare, belohnungsgesteuerte Reinforcement-Learning-Umgebung

Atropos ist der Dreh- und Angelpunkt des Nous RL-Systems. Es kapselt Eingabeaufforderungen, Werkzeugaufrufe, Codeausführung und Interaktionen über mehrere Runden in einer standardisierten RL-Umgebung, überprüft direkt die Korrektheit der Ausgabe und liefert deterministische Belohnungssignale. Dadurch ersetzt es aufwendige und nicht skalierbare manuelle Annotationen. Noch wichtiger ist, dass Atropos im dezentralen Trainingsnetzwerk Psyche als „Schiedsrichter“ fungiert und überprüft, ob Knoten ihre Strategien tatsächlich verbessern. Dies ermöglicht einen nachvollziehbaren Lernnachweis und löst grundlegend das Problem der Belohnungszuverlässigkeit im verteilten RL.

DisTrO und Psyche: Optimierungsschichten für dezentrales Reinforcement Learning

Das traditionelle Training von Reinforcement Learning (RLF, RLHF/RLAIF) basiert auf zentralisierten Clustern mit hoher Bandbreite. Dies stellt eine zentrale Hürde dar, die Open-Source-Systeme nicht überwinden können. DisTrO reduziert die Kommunikationskosten von RL durch Momentum-Entkopplung und Gradientenkomprimierung um mehrere Größenordnungen und ermöglicht so das Training mit Internetbandbreite. Psyche hingegen implementiert diesen Trainingsmechanismus in einem On-Chain-Netzwerk. Dadurch können Knoten Inferenz, Verifikation, Belohnungsbewertung und Gewichtsaktualisierungen lokal durchführen und einen geschlossenen RL-Kreislauf bilden.

In der Nous-Architektur validiert Atropos die Denkkette; DisTrO komprimiert die Trainingskommunikation; Psyche führt den RL-Loop aus; WorldSim stellt eine komplexe Umgebung bereit; Forge sammelt reale Schlussfolgerungen; und Hermes schreibt alle Lernergebnisse in die Gewichte. Reinforcement Learning ist nicht nur eine Trainingsphase, sondern das Kernprotokoll der Nous-Architektur, das Daten, Umgebung, Modell und Infrastruktur verbindet und Hermes so zu einem lebendigen System macht, das sich in Open-Source-Computing-Netzwerken kontinuierlich verbessern kann.

Gradientennetzwerk: Echo, eine Architektur für bestärkendes Lernen

Gradient Networks Vision ist es, das Paradigma des KI-Computing durch einen „Open Intelligence Stack“ neu zu gestalten. Der Technologie-Stack von Gradient besteht aus einer Reihe von Kernprotokollen, die sich unabhängig voneinander weiterentwickeln und gleichzeitig heterogen zusammenarbeiten können. Das System umfasst von der zugrundeliegenden Kommunikation bis hin zur intelligenten Zusammenarbeit auf höherer Ebene: Parallax (verteilte Inferenz), Echo (dezentrales RL-Training), Lattica (P2P-Netzwerk), SEDM/Massgen/Symphony/CUAHarm (Speicher, Zusammenarbeit, Sicherheit), VeriLLM (vertrauenswürdige Verifizierung) und Mirage (realistische Simulation). Diese gemeinsame Simulation bildet eine hochentwickelte Infrastruktur.

Echo – Architektur für Reinforcement Learning

Echo ist das Reinforcement-Learning-Framework von Gradient. Sein zentrales Designprinzip besteht darin, Training, Inferenz und Datenverarbeitung (Belohnung) im Reinforcement Learning zu entkoppeln. Dadurch können Rollout-Generierung, Policy-Optimierung und Belohnungsauswertung in heterogenen Umgebungen unabhängig voneinander skaliert und geplant werden. Es arbeitet kollaborativ in heterogenen Netzwerken aus Inferenz- und Trainingsknoten und gewährleistet die Trainingsstabilität in weitläufigen heterogenen Umgebungen durch einen ressourcenschonenden Synchronisierungsmechanismus. Dies behebt effektiv SPMD-Fehler und GPU-Auslastungsengpässe, die durch die Kombination von Inferenz und Training im traditionellen DeepSpeed RLHF/VERL entstehen.

Echo verwendet eine Dual-Group-Architektur für Inferenz und Training, um die Rechenleistung optimal zu nutzen. Die beiden Gruppen arbeiten unabhängig voneinander und blockieren sich nicht gegenseitig.

Maximierung des Stichprobendurchsatzes: Der Inference Swarm besteht aus GPUs der Consumer-Klasse und Edge-Geräten und verwendet Parallax, um Sampler mit hohem Durchsatz pipeline-parallel zu erstellen, wobei der Schwerpunkt auf der Trajektoriengenerierung liegt;

Maximierung der Gradientenberechnungsleistung: Der Trainingsschwarm, bestehend aus GPU-Netzwerken in Verbraucherqualität, die auf zentralisierten Clustern oder an mehreren Standorten weltweit ausgeführt werden können, ist für Gradientenaktualisierungen, Parametersynchronisation und LoRA-Feinabstimmung zuständig und konzentriert sich auf den Lernprozess.
 

Um die Konsistenz von Richtlinien und Daten zu gewährleisten, bietet Echo zwei leichtgewichtige Synchronisierungsprotokolle an: Sequential und Asynchronous, um eine bidirektionale Konsistenzverwaltung von Richtliniengewichten und -trajektorien zu erreichen.

Sequenzieller Pull-Modus | Präzisionspriorität: Die Trainingsseite zwingt den Inferenzknoten, die Modellversion zu aktualisieren, bevor er eine neue Trajektorie abruft. Dadurch wird die Aktualität der Trajektorie sichergestellt, was sich für Aufgaben eignet, die sehr empfindlich auf veraltete Richtlinien reagieren.

Asynchroner Push-Pull-Modus | Effizienz zuerst: Die Inferenzseite generiert kontinuierlich Trajektorien mit Versionsbezeichnungen, die Trainingsseite verarbeitet diese in ihrem eigenen Tempo, und der Koordinator überwacht Versionsabweichungen und löst Aktualisierungen der Gewichte aus, um die Geräteauslastung zu maximieren.

Im Kern basiert Echo auf Parallax (heterogene Inferenz in Umgebungen mit geringer Bandbreite) und leichtgewichtigen verteilten Trainingselementen (wie VERL) und nutzt LoRA, um die Kosten der knotenübergreifenden Synchronisierung zu reduzieren, wodurch Reinforcement Learning stabil in heterogenen Netzwerken weltweit funktionieren kann.

Grail: Reinforcement Learning im Bittensor-Ökosystem

Bittensor konstruiert ein massives, spärliches, nicht-stationäres Belohnungsfunktionsnetzwerk durch seinen einzigartigen Yuma-Konsensmechanismus.

Covenant AI hat innerhalb des Bittensor-Ökosystems eine vertikal integrierte Pipeline vom Vortraining bis zum Post-RL-Training mit SN3 Templar, SN39 Basilica und SN81 Grail aufgebaut. SN3 Templar ist für das Vortraining des Basismodells zuständig, SN39 Basilica stellt einen Marktplatz für verteiltes Rechnen bereit und SN81 Grail dient als „verifizierbare Inferenzschicht“ für das Post-RL-Training. Diese Schicht führt die Kernprozesse von RLHF/RLAIF aus und schließt die Optimierungsschleife vom Basismodell bis zur Alignment-Strategie ab.

GRAIL zielt darauf ab, die Authentizität jedes Reinforcement-Learning-Rollouts und dessen Bindung an die Modellidentität kryptografisch nachzuweisen, um sicherzustellen, dass RLHF sicher in einer vertrauenslosen Umgebung ausgeführt werden kann. Das Protokoll etabliert eine Vertrauenskette durch einen dreischichtigen Mechanismus:

Deterministische Herausforderungsgenerierung: Unvorhersehbare, aber reproduzierbare Herausforderungsaufgaben (wie SAT und GSM8K) werden mithilfe von drand-Zufallsbeacons und Block-Hashes generiert, wodurch Betrug vor der Berechnung ausgeschlossen wird;

Durch die Verwendung von PRF-Index-Sampling und Sketch-Commitments können Validatoren Token-Level-Logprob- und Inferenzketten zu extrem niedrigen Kosten sampeln, um zu bestätigen, dass der Rollout tatsächlich durch das Deklarationsmodell generiert wird.

Modellidentitätsbindung: Der Inferenzprozess ist an die strukturierte Signatur des Modellgewichts-Fingerabdrucks und der Tokenverteilung gebunden, wodurch sichergestellt wird, dass Modellersetzungen oder Ergebniswiederholungen sofort erkannt werden. Dies schafft eine realistische Grundlage für die Implementierung von Inferenz in Reinforcement Learning.

Basierend auf diesem Mechanismus implementiert das Grail-Subnetz einen GRPO-ähnlichen, verifizierbaren Post-Training-Prozess: Miner generieren mehrere Inferenzpfade für dasselbe Problem, Verifizierer bewerten diese anhand von Korrektheit, Qualität der Inferenzkette und SAT-Erfüllung und schreiben die normalisierten Ergebnisse als TAO-Gewichte in die Blockchain. Öffentliche Experimente zeigen, dass dieses Framework die MATH-Genauigkeit von Qwen2.5-1.5B von 12,7 % auf 47,6 % verbessert hat. Dies beweist, dass es sowohl Betrug verhindern als auch die Modellleistung deutlich steigern kann. Im Covenant AI-Trainingsstack bildet Grail den Eckpfeiler für Vertrauen und Ausführung des dezentralen RLVR/RLAIF und ist noch nicht offiziell im Mainnet eingeführt.

Fraction AI: Wettbewerbsbasiertes Reinforcement Learning (RLFC)

Die Architektur von Fraction AI basiert explizit auf Reinforcement Learning from Competition (RLFC) und spielerischer Datenannotation. Sie ersetzt die statischen Belohnungen und manuellen Annotationen des traditionellen RLFC durch eine offene, dynamische Wettbewerbsumgebung. Agenten treten in verschiedenen Räumen gegeneinander an, und ihre relative Platzierung, zusammen mit den Bewertungen des KI-Jurors, stellt die unmittelbaren Belohnungen dar. Dadurch wird der Ausrichtungsprozess in ein kontinuierliches Online-Multiagenten-Spielsystem verwandelt.

Die wesentlichen Unterschiede zwischen dem traditionellen RLHF und dem RLFC von Fraction AI:

Der Kernnutzen von RLFC liegt darin, dass Belohnungen nicht mehr von einem einzigen Modell stammen, sondern von sich ständig weiterentwickelnden Gegnern und Bewertern. Dadurch wird verhindert, dass das Belohnungsmodell ausgenutzt wird und das Ökosystem durch Strategievielfalt in lokalen Optima gefangen bleibt. Die Struktur der Räume bestimmt die Art des Spiels (Nullsummen- oder Positivsummenspiel) und fördert so das Auftreten komplexer Verhaltensweisen in antagonistischen und kooperativen Interaktionen.

Hinsichtlich der Systemarchitektur unterteilt Friction AI den Trainingsprozess in vier Schlüsselkomponenten:

Agenten: Leichtgewichtige Policy-Einheiten, die auf Open-Source-LLM basieren, mit differenziellen Gewichtungen über QLoRA erweitert und kostengünstig aktualisiert werden;

Räume: Isolierte Missionsumgebungen, in denen Agenten Eintritt bezahlen und Belohnungen basierend auf Siegen und Niederlagen erhalten;

KI-Richter: Eine mit RLAIF erstellte Sofortbelohnungsschicht ermöglicht eine skalierbare, dezentrale Bewertung;

Lernnachweis: Verknüpft Richtlinienaktualisierungen mit konkreten Wettbewerbsergebnissen, um sicherzustellen, dass der Schulungsprozess überprüfbar ist und Betrug verhindert wird.

Fraction AI basiert im Kern auf der Entwicklung einer kollaborativen, evolutionären Mensch-Maschine-Engine. Nutzer agieren als „Meta-Optimierer“ auf der Strategieebene und steuern die Explorationsrichtung durch präzises Engineering und die Konfiguration von Hyperparametern. Gleichzeitig generieren Agenten automatisch große Mengen hochwertiger Präferenzpaare im Wettbewerb auf Mikroebene. Dieses Modell ermöglicht durch „vertrauensloses Feintuning“ einen geschlossenen Geschäftskreislauf für die Datenannotation.

Vergleich der Architekturen von Reinforcement-Learning-Web3-Projekten

V. Zusammenfassung und Ausblick: Wege und Möglichkeiten des Reinforcement Learning × Web3

Auf Grundlage der dekonstruktiven Analyse der zuvor genannten Spitzenprojekte stellten wir fest, dass sich die Ansatzpunkte der einzelnen Teams (Algorithmen, Entwicklung oder Märkte) zwar unterscheiden, die zugrundeliegende Architekturlogik jedoch bei der Kombination von Reinforcement Learning (RL) mit Web3 zu einem hochkonsistenten Paradigma der „Entkopplung-Verifizierung-Anreiz“-Bewegung konvergiert. Dies ist kein rein technischer Zufall, sondern vielmehr eine zwangsläufige Folge der Anpassung dezentraler Netzwerke an die einzigartigen Eigenschaften des Reinforcement Learning.

Allgemeine architektonische Merkmale des Reinforcement Learning: Behandlung zentraler physikalischer Beschränkungen und Vertrauensfragen.

Entkopplung von Rollouts und Lernen – Vordefinierte Rechentopologie

Sparse, parallelisierbares Rollout wird weltweit auf GPUs der Consumer-Klasse ausgelagert, wobei hochfrequente Parameteraktualisierungen auf eine kleine Anzahl von Trainingsknoten konzentriert werden, wie es beispielsweise beim asynchronen Actor-Learner von Prime Intellect und der Dual-Cluster-Architektur von Gradient Echo zu sehen ist.

Verifizierungsbasiertes Vertrauen – Infrastrukturentwicklung

In erlaubnisfreien Netzwerken muss die rechnerische Authentizität durch mathematische und mechanistische Konstruktionen sichergestellt werden, die kryptographische Verifikationsmethoden wie Gensyns PoL, Prime Intellects TOPLOC und Grail repräsentieren.

Tokenisierter Anreizkreislauf – Selbstregulierung des Marktes

Die Bereitstellung von Rechenleistung, Datengenerierung, Verifizierung und Ranking sowie die Belohnungsverteilung bilden einen geschlossenen Kreislauf. Indem die Teilnahme durch Belohnungen gefördert und Betrug durch Sanktionen unterdrückt wird, kann das Netzwerk stabil bleiben und sich in einem offenen Umfeld weiterentwickeln.

Differenzierte Technologiepfade: unterschiedliche „Durchbruchspunkte“ unter einer konsistenten Architektur

Trotz ähnlicher Architekturen hat jedes Projekt aufgrund seiner eigenen Eigenschaften unterschiedliche technologische Strategien gewählt:

Nous Research, eine Gruppe, die sich auf algorithmische Durchbrüche konzentriert, versucht, den grundlegenden Widerspruch (Bandbreitenengpass) des verteilten Trainings aus mathematischer Sicht zu lösen. Ihr DisTrO-Optimierer zielt darauf ab, die Gradientenkommunikation um Tausende Male zu komprimieren, um das Training großer Modelle selbst mit Heimbreitbandverbindungen zu ermöglichen – ein „Dimensionsreduktionsangriff“ gegen physikalische Grenzen.

Systemtechnischer Ansatz (Prime Intellect, Gensyn, Gradient): Fokus auf die Entwicklung von KI-Laufzeitsystemen der nächsten Generation. ShardCast von Prime Intellect und Parallax von Gradient sind darauf ausgelegt, durch extreme Engineering-Techniken unter den gegebenen Netzwerkbedingungen die höchste Effizienz heterogener Cluster zu erzielen.

Marktbasierte Spieltheorie (Bittensor, Fraction AI): Sie konzentriert sich auf die Gestaltung von Belohnungsfunktionen. Durch ausgeklügelte Bewertungsmechanismen leitet sie Miner dazu an, spontan optimale Strategien zu finden und beschleunigt so die Entstehung von Intelligenz.

Stärken, Herausforderungen und Endspielaussichten

Im Paradigma der Kombination von Reinforcement Learning mit Web3 spiegeln sich die Vorteile der Systemhierarchie zunächst in der Neugestaltung der Kostenstruktur und der Governance-Struktur wider.

Kostenoptimierung: Nach dem Training im RL besteht ein unbegrenzter Bedarf an Rollout-Sampling, während Web3 globale Long-Tail-Rechenleistung zu extrem niedrigen Kosten mobilisieren kann – ein Kostenvorteil, den zentralisierte Cloud-Anbieter nicht bieten können.

Souveräne Ausrichtung: Indem das Monopol großer Unternehmen auf KI-Werte (Ausrichtung) aufgebrochen wird, kann die Community mit Token abstimmen, um zu entscheiden, "was die gute Antwort" für das Modell ist, und so die KI-Governance demokratisieren.

Gleichzeitig ist dieses System auch mit zwei wesentlichen strukturellen Einschränkungen konfrontiert.

Bandbreitengrenze: Trotz Innovationen wie DisTrO schränkt die physikalische Latenz nach wie vor das vollständige Training von Modellen mit extrem großen Parametern (70 Milliarden+) ein, und Web3 AI ist derzeit eher auf Feinabstimmung und Inferenz beschränkt.

Goodhards Gesetz (Belohnungshacking): In stark incentivierten Netzwerken neigen Miner dazu, die Belohnungsregeln zu überanpassen (Punktefarmen), anstatt ihre tatsächliche Intelligenz zu verbessern. Die Entwicklung einer robusten Belohnungsfunktion zur Verhinderung von Betrug ist ein fortwährendes Spiel.

Bösartige byzantinische Worker-Angriffe: Diese Angriffe stören die Modellkonvergenz, indem sie Trainingssignale aktiv manipulieren und verfälschen. Das Kernprinzip besteht nicht darin, kontinuierlich Anti-Cheat-Belohnungsfunktionen zu entwickeln, sondern vielmehr einen robusten und adversariellen Mechanismus zu konstruieren.

Die Kombination aus Reinforcement Learning und Web3 revolutioniert grundlegend den Mechanismus, wie Intelligenz erzeugt, ausgerichtet und ihr Wert verteilt wird. Ihre Entwicklung lässt sich in drei sich ergänzende Richtungen zusammenfassen:

Dezentrales Push-Training-Netzwerk: Von Rechenleistungs-Mining-Maschinen bis hin zu Richtliniennetzwerken, Auslagerung paralleler und verifizierbarer Rollout-Prozesse auf globale Long-Tail-GPUs, Fokus auf den Markt für verifizierbare Inferenz kurzfristig und Entwicklung zu einem Reinforcement-Learning-Subnetzwerk für Aufgabenclustering mittelfristig;

Präferenzen und Belohnungen als Vermögenswerte nutzen: Von der Datenkennzeichnungsarbeit zur Datengerechtigkeit. Dies beinhaltet die Nutzung von Präferenzen und Belohnungen als Vermögenswerte, die Umwandlung von hochwertigem Feedback und dem Belohnungsmodell in steuerbare und verteilbare Datenbestände sowie die Aufwertung der „Datenkennzeichnungsarbeit“ zur „Datengerechtigkeit“.

Die „kleine, aber feine“ Entwicklung in vertikalen Bereichen: In vertikalen Szenarien, in denen Ergebnisse überprüfbar und Vorteile quantifizierbar sind, werden kleine, aber leistungsstarke dedizierte RL-Agenten entwickelt, wie z. B. für die Ausführung von DeFi-Strategien und die Codegenerierung. Diese verknüpfen die Strategieverbesserung direkt mit der Wertschöpfung und sollen allgemeine Closed-Source-Modelle übertreffen.

Insgesamt liegt die eigentliche Chance für Reinforcement Learning × Web3 nicht in der Nachbildung einer dezentralen Version von OpenAI, sondern in der Neugestaltung der "intelligenten Produktionsbeziehungen": die Durchführung des Trainings zu einem offenen Markt für Rechenleistung zu machen, Belohnungen und Präferenzen über On-Chain-Assets steuerbar zu gestalten und den Wert der Intelligenz nicht länger auf die Plattform zu konzentrieren, sondern auf Trainer, Aligner und Benutzer zu verteilen.

Haftungsausschluss: Dieser Artikel wurde mithilfe der KI-Tools ChatGPT-5 und Gemini 3 erstellt. Der Autor hat sich nach besten Kräften bemüht, den Text Korrektur zu lesen und die Richtigkeit und Genauigkeit der Informationen zu gewährleisten. Dennoch sind Auslassungen unvermeidbar. Wir bitten etwaige Unannehmlichkeiten zu entschuldigen. Es ist besonders wichtig zu beachten, dass der Kryptowährungsmarkt häufig eine Divergenz zwischen den Fundamentaldaten eines Projekts und der Preisentwicklung auf dem Sekundärmarkt aufweist. Dieser Artikel dient ausschließlich Informations- und Forschungszwecken und stellt keine Anlageberatung dar. Er sollte auch nicht als Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Token verstanden werden.