強化学習とWeb3の融合は単なる技術的な組み合わせにとどまらず、人工知能システムの訓練、整合性、ガバナンスの根本的な変革を意味します。既存のAIインフラを単に分散化するだけでなく、この統合はブロックチェーンネットワークの独自の能力を活用し、中央集権モデルに挑戦する分散型知能への道を切り開きます。## 現代AI訓練の理解：なぜ強化学習が重要なのか人工知能は統計的パターン認識から構造化された推論能力へと進化しています。推論に焦点を当てたモデルの登場は、訓練後の強化学習が不可欠になったことを示しています—整合性のためだけでなく、推論の質と意思決定能力を体系的に向上させるために。 この変化は重要な洞察を反映しています：汎用AIシステムの構築には事前訓練や指示の微調整以上のものが必要であり、洗練された強化学習の最適化が求められます。現代の大規模言語モデルの訓練は三段階のライフサイクルに従います。事前訓練は膨大な自己教師あり学習を通じて基礎的な世界モデルを構築し、計算資源の80-95%を消費し、数千のプロセッサの同期クラスターを持つ高度に集中化されたインフラを必要とします。教師あり微調整は比較的低コストでタスク固有の能力を注入します(5-15%)。訓練後の強化学習段階（RLHF、RLAIF、PRM、GRPOアプローチを含む）は、最終的な推論能力と価値整合性を決定し、リソースのわずか5-10%を消費しますが、独自の分散型の可能性を提供します。強化学習の技術アーキテクチャは、なぜWeb3の統合が構造的に理にかなっているのかを明らかにします。RLシステムは三つの主要な構成要素に分解されます：意思決定を生成するポリシーネットワーク、並列データ生成を扱うロールアウトプロセス、フィードバックに基づいてパラメータを更新する学習者モジュールです。特に、ロールアウトは最小限のノード間通信で大規模な並列サンプリングを行い、学習フェーズは高帯域幅の集中型最適化を必要とします。このアーキテクチャの分離は自然に分散型ネットワークトポロジーにマッピングされます。## 自然な適合性：なぜ強化学習は分散インフラと整合するのか強化学習とWeb3の整合性は、両者が共有する原則に由来します：両者とも構造化されたフィードバックメカニズムを通じて行動を最適化するインセンティブ駆動型システムとして機能します。これを可能にする三つの基本要素があります。**分離されたコンピューティングアーキテクチャ**：ロールアウト操作は、消費者向けGPU、エッジハードウェア、または特殊アクセラレータなどの異種グローバルGPUにシームレスに分散されます—同期が最小限で済むためです。ポリシーの更新は集中型の訓練ノードに集中し、安定性を維持しつつ高価なサンプリング操作をアウトソースします。これは、Web3の異種計算資源を中央制御なしに調整できる能力を反映しています。**暗号学的検証**：ゼロ知識証明やProof-of-Learningメカニズムは、計算作業が正しく行われたことを検証し、オープンネットワークにおける根本的な信頼の課題に対処します。コード生成や数学的推論のような決定性の高いタスクでは、検証者は出力の正確性だけを確認すれば十分であり、分散環境における信頼性を飛躍的に向上させます。**トークン化されたインセンティブ構造**：ブロックチェーンのトークンは、好みのフィードバック、計算資源、検証サービスを提供する貢献者に直接報酬を与えます。これにより、従来のクラウドソーシングよりも透明で許可不要なインセンティブ市場が形成されます。参加、報酬、スラッシングルールは、中央集権的な採用決定ではなく、オンチェーンの論理に基づいて運用されます。さらに、ブロックチェーンネットワークは、検証可能な実行とプログラム可能なインセンティブを持つマルチエージェント環境を自然に構成し、大規模なマルチエージェント強化学習システムの出現に必要な条件を満たします。## 融合アーキテクチャ：分離、検証、インセンティブのデカップリング主要なWeb3統合型強化学習プロジェクトの分析は、驚くべきアーキテクチャの収束を示しています。異なる技術的出発点—アルゴリズム革新、システム工学、市場設計—にもかかわらず、成功したプロジェクトは一貫したパターンを実装しています。分離パターンは各プロジェクトに共通しています：消費者向けネットワーク上での分散ロールアウト生成が高スループットのデータを集中または軽度集中型の学習モジュールに供給します。Prime Intellectの非同期Actor-Learner分離やGradient Networkの二重クラスターアーキテクチャもこのトポロジーを実現しています。検証要件はインフラ設計を促進します。GensynのProof-of-Learning、Prime IntellectのTopLoc、Grailの暗号的結合メカニズムは、いずれも次の原則を共有します：数学的・機械的設計により正直さを強制し、信頼を暗号的確実性に置き換えます。インセンティブメカニズムはフィードバックループを閉じます。計算資源の供給、データ生成、検証、ランキング、報酬分配はトークンフローを通じて相互に連携します。報酬は参加を促進し、スラッシングは不正行為を罰し、オープンな環境での安定した進化を可能にします。## 分散型強化学習インフラを先導する六つのプロジェクト**Prime Intellect：スケールでの非同期分散学習**Prime Intellectは、異種環境間での真の非同期性を実現するprime-rlフレームワークを通じて、グローバルな計算調整のための強化学習を実装します。すべての参加者を各訓練イテレーションで同期させるのではなく、ロールアウトワーカーと学習者は独立して動作します。アクターはvLLMのPagedAttentionと連続バッチ処理を用いて最大スループットで軌跡を生成し、学習者は遅延を待たずに非同期にデータを引き出します。このアプローチを可能にする三つの革新があります。第一に、完全な分離により従来の同期PPOパラダイムを放棄し、性能の異なるGPUの任意の数が継続的に参加可能です。第二に、FSDP2のパラメータスライスとMixture-of-Expertsアーキテクチャにより、アクターが関連するエキスパートのみを活性化し、メモリと推論コストを大幅に削減します。第三に、GRPO+ (Group Relative Policy Optimization)は、コストの高いCriticネットワークを排除しつつ、高遅延下でも安定した収束を維持します。INTELLECTモデルシリーズはこのアーキテクチャの成熟度を証明しています。INTELLECT-1は、通信比率2%未満の異なる大陸間の異種訓練で98%のGPU稼働率を維持できることを示しました。INTELLECT-2は、グローバルなオープン参加による許可不要RLが、多ステップ遅延や非同期操作にもかかわらず安定した収束を達成できることを証明しました。INTELLECT-3は、12Bパラメータのみを活性化する106Bのスパースモデルで、(AIME 90.8%、GPQA 74.4%、MMLU-Pro 81.9%)といった最先端性能を達成し、より大規模な集中型モデルと同等の結果を示しています。分散型の分散訓練が競争力のある結果を生み出すことを証明しています。特定の課題に対応する補助コンポーネントもあります。OpenDiLoCoは時間的スパース性と重み量子化を通じてクロスリージョン通信を数百倍削減します。TopLocと分散検証者は信頼レスの実行層を作り出します。SYNTHETICデータエンジンは高品質な推論チェーンを生成し、消費者向けクラスター上でのパイプライン並列処理を可能にします。**Gensyn：RLによる協調群知能**Gensynは、分散知能のための根本的に異なる組織モデルを提案します。計算ジョブを分散させるのではなく、Solvers、Proposers、Evaluatorsの独立したノードがP2Pループを形成し、中央スケジューリングなしに協調します。Solversはローカルのロールアウトと軌跡を生成します。Proposersは、カリキュラム学習に似た適応難易度のタスクを動的に作成します。Evaluatorsは、凍結された判定モデルや決定論的ルールを適用してローカル報酬を生成します。この構造は、人間の協調学習を模倣した自己組織化された生成・評価・更新サイクルです。SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization)アルゴリズムは、この分散化を可能にします。高帯域幅の調整を必要とする勾配共有の代わりに、SAPOは生のロールアウトサンプルを共有し、受信したロールアウトをローカル生成データとして扱います。これにより、同期オーバーヘッドが大幅に削減され、遅延の大きいノード間でも収束の安定性を維持し、消費者向けGPUの大規模最適化への効果的な参加を可能にします。Proof-of-LearningとVerde検証フレームワークと組み合わせることで、Gensynは、強化学習が大規模な多様なサンプリングを重視し、頻繁なパラメータ同期を必要としないため、自然に分散型アーキテクチャに適していることを示しています。**Nous Research：Atroposによる検証可能な推論**Nous Researchは、検証可能な強化学習を中心とした統合認知インフラを構築します。その主要コンポーネント—Hermesモデル、Atropos検証環境、DisTrO訓練最適化、Psyche分散ネットワーク—は、継続的に改善されるフィードバックループを形成します。Atroposはこのアーキテクチャの要です。高価な人間のアノテーションに頼るのではなく、コード実行や数学的推論のようなタスクに対して決定論的検証を行い、出力の正確性を直接検証し、信頼できる報酬信号を提供します。Psyche分散ネットワークでは、Atroposは審判役として機能し、ノードが実際にポリシーを改善していることを検証し、Proof-of-Learningの監査可能性を可能にし、分散型RLの報酬信頼性の課題を根本的に解決します。Hermesモデルファミリーは、このアーキテクチャの進化を示します。初期のHermesモデルはDPOを用いて効率的な指示調整を行いました。DeepHermesはSystem-2スタイルの推論チェーンを統合し、数学やコードの能力を向上させました。最も重要なことに、DeepHermesはGRPOを採用し、従来の分散が難しいPPOを置き換え、Psycheの分散GPUネットワーク上で推論時の強化学習を可能にしました。DisTrOは、モメンタムデカップリングと勾配圧縮を通じて、分散訓練の帯域幅ボトルネックを解消し、通信コストを桁違いに削減します。これにより、標準的なインターネット帯域幅でRL訓練が可能となり、データセンターの接続を必要としません。**Gradient Network：異種最適化のためのエコーアーキテクチャ**Gradient NetworkのEchoフレームワークは、訓練、推論、報酬経路を分離し、異種環境での独立したスケーリングとスケジューリングを可能にします。Echoは二重クラスターアーキテクチャを採用します：推論用と訓練用のスウォームが互いにブロックせず、ハードウェアの混在を最大化します。推論スウォームは、消費者向けGPUやエッジデバイスで構成され、パララックス技術を用いてパイプライン並列性による高スループットサンプラーを構築します。訓練スウォームは、グローバルに分散される可能性があり、勾配更新とパラメータ同期を担当します。軽量な同期プロトコル—精度優先の逐次モードや効率優先の非同期モード—は、ポリシーと軌跡の一貫性を維持しつつ、デバイスの最大活用を図ります。Echoの基盤は、低帯域幅環境でのParallax異種推論と、VERLのような分散訓練コンポーネントを組み合わせ、LoRAを用いてノード間同期オーバーヘッドを最小化します。これにより、異種グローバルネットワーク上での安定した強化学習が実現します。**Grail：暗号証明による検証可能な強化学習**Grailは、Covenant AIを通じて展開される、RL後の推論層の暗号証明を作成します。その革新的な点は、特定の強化学習ロールアウトを特定のモデルIDに結びつける暗号証明を生成し、信頼レス環境でのセキュリティを確保することです。Grailは三つのメカニズムを通じて信頼を確立します。drandビーコンとブロックハッシュを用いた決定論的チャレンジは、SAT、GSM8K(のような予測不可能だが再現可能なタスクを生成し、事前計算の不正を排除します。検証者は、トークンレベルのロジットと推論チェーンをPRFインデックスサンプリングとスケッチコミットメントを用いて最小コストでサンプルし、ロールアウトが主張されたモデルと一致することを確認します。モデルIDの結合は、重みのフィンガープリントやトークン分布の構造化署名に付随し、モデルの置き換えや結果のリプレイを防ぎます。公開実験では、Qwen2.5-1.5BのMATH精度を12.7%から47.6%に向上させ、不正行為を防止しています。Grailは、Covenant AIの信頼基盤として、分散型RLAIF/RLVRの実装に役立ちます。**Fraction AI：競争駆動型学習 )RLFC(**Fraction AIは、静的な報酬モデルを動的な競争環境に置き換え、Reinforcement Learning from Competition )RLFC(を明示的に構築します。エージェントはSpaces内で競争し、相対的なランキングとAI判定スコアによるリアルタイム報酬を得て、整合性を継続的にオンラインのマルチエージェントゲームに変えます。この価値提案は、従来のRLHFと根本的に異なります：報酬は固定されたモデルではなく、絶えず進化する対戦相手や評価者から生まれ、報酬の不正利用を防ぎ、戦略的多様性による局所最適を回避します。四つのコンポーネントアーキテクチャは次の通りです：エージェント )QLoRA(を拡張した軽量ポリシーユニット、スペース )孤立したタスクドメインでエージェントが競争に参加するために支払う(、AI判定 )RLAIFに基づく即時報酬層(、および特定の競争結果にバインドされたProof-of-Learning )更新(。この構造により、ユーザーは「メタ最適化者」として探索を誘導し、プロンプトやハイパーパラメータの設定を通じて、エージェントは自動的に高品質な好みのペアを大量に生成します。## 機会と課題：Reinforcement Learning × Web3の真の可能性このパラダイムはAIの経済的基盤を再構築します。コストの再形成：Web3は、中央集権的クラウド提供者では達成できない限界コストでグローバルな長尾計算を動員し、強化学習の無制限のロールアウトサンプリング需要に応えます。主権的整合性：コミュニティはトークンを用いて「正しい」回答を投票で決定し、価値と好みのプラットフォーム独占を超えたAIガバナンスを民主化します。しかし、依然として大きな課題もあります。帯域幅の壁は、超大規模モデル )70B+( の完全訓練を制限し、現状ではWeb3 AIは微調整と推論に限定されています。Goodhartの法則は、常に脆弱性を伴います：高インセンティブのネットワークは、実際の知性よりもスコアリングルールの最適化を行うマイナーを招き、不正行為を誘発します。バイザンティン攻撃は訓練信号を汚染し、単なる不正防止ルールの追加だけでは不十分な堅牢な仕組みが必要です。真の機会は、分散型のOpenAIの模倣を超えます。むしろ、強化学習とWeb3の組み合わせは、「知的生産関係」を書き換えます：訓練の実行をオープンな計算市場に変え、好みや報酬をオンチェーンで管理可能な資産にし、トレーナー、整合者、ユーザー間で価値を再配分し、中央プラットフォームに集中させない構造的変革をもたらします。これは単なる漸進的な改善ではなく、人類が人工知能から価値を生産・整合・獲得する方法の根本的な変革を意味します。
強化学習が分散型ネットワークを通じてAI開発をどのように変革しているか
強化学習とWeb3の融合は単なる技術的な組み合わせにとどまらず、人工知能システムの訓練、整合性、ガバナンスの根本的な変革を意味します。既存のAIインフラを単に分散化するだけでなく、この統合はブロックチェーンネットワークの独自の能力を活用し、中央集権モデルに挑戦する分散型知能への道を切り開きます。
現代AI訓練の理解：なぜ強化学習が重要なのか
人工知能は統計的パターン認識から構造化された推論能力へと進化しています。推論に焦点を当てたモデルの登場は、訓練後の強化学習が不可欠になったことを示しています—整合性のためだけでなく、推論の質と意思決定能力を体系的に向上させるために。 この変化は重要な洞察を反映しています：汎用AIシステムの構築には事前訓練や指示の微調整以上のものが必要であり、洗練された強化学習の最適化が求められます。
現代の大規模言語モデルの訓練は三段階のライフサイクルに従います。事前訓練は膨大な自己教師あり学習を通じて基礎的な世界モデルを構築し、計算資源の80-95%を消費し、数千のプロセッサの同期クラスターを持つ高度に集中化されたインフラを必要とします。教師あり微調整は比較的低コストでタスク固有の能力を注入します(5-15%)。訓練後の強化学習段階（RLHF、RLAIF、PRM、GRPOアプローチを含む）は、最終的な推論能力と価値整合性を決定し、リソースのわずか5-10%を消費しますが、独自の分散型の可能性を提供します。
強化学習の技術アーキテクチャは、なぜWeb3の統合が構造的に理にかなっているのかを明らかにします。RLシステムは三つの主要な構成要素に分解されます：意思決定を生成するポリシーネットワーク、並列データ生成を扱うロールアウトプロセス、フィードバックに基づいてパラメータを更新する学習者モジュールです。特に、ロールアウトは最小限のノード間通信で大規模な並列サンプリングを行い、学習フェーズは高帯域幅の集中型最適化を必要とします。このアーキテクチャの分離は自然に分散型ネットワークトポロジーにマッピングされます。
自然な適合性：なぜ強化学習は分散インフラと整合するのか
強化学習とWeb3の整合性は、両者が共有する原則に由来します：両者とも構造化されたフィードバックメカニズムを通じて行動を最適化するインセンティブ駆動型システムとして機能します。これを可能にする三つの基本要素があります。
分離されたコンピューティングアーキテクチャ：ロールアウト操作は、消費者向けGPU、エッジハードウェア、または特殊アクセラレータなどの異種グローバルGPUにシームレスに分散されます—同期が最小限で済むためです。ポリシーの更新は集中型の訓練ノードに集中し、安定性を維持しつつ高価なサンプリング操作をアウトソースします。これは、Web3の異種計算資源を中央制御なしに調整できる能力を反映しています。
暗号学的検証：ゼロ知識証明やProof-of-Learningメカニズムは、計算作業が正しく行われたことを検証し、オープンネットワークにおける根本的な信頼の課題に対処します。コード生成や数学的推論のような決定性の高いタスクでは、検証者は出力の正確性だけを確認すれば十分であり、分散環境における信頼性を飛躍的に向上させます。
トークン化されたインセンティブ構造：ブロックチェーンのトークンは、好みのフィードバック、計算資源、検証サービスを提供する貢献者に直接報酬を与えます。これにより、従来のクラウドソーシングよりも透明で許可不要なインセンティブ市場が形成されます。参加、報酬、スラッシングルールは、中央集権的な採用決定ではなく、オンチェーンの論理に基づいて運用されます。
さらに、ブロックチェーンネットワークは、検証可能な実行とプログラム可能なインセンティブを持つマルチエージェント環境を自然に構成し、大規模なマルチエージェント強化学習システムの出現に必要な条件を満たします。
融合アーキテクチャ：分離、検証、インセンティブのデカップリング
主要なWeb3統合型強化学習プロジェクトの分析は、驚くべきアーキテクチャの収束を示しています。異なる技術的出発点—アルゴリズム革新、システム工学、市場設計—にもかかわらず、成功したプロジェクトは一貫したパターンを実装しています。
分離パターンは各プロジェクトに共通しています：消費者向けネットワーク上での分散ロールアウト生成が高スループットのデータを集中または軽度集中型の学習モジュールに供給します。Prime Intellectの非同期Actor-Learner分離やGradient Networkの二重クラスターアーキテクチャもこのトポロジーを実現しています。
検証要件はインフラ設計を促進します。GensynのProof-of-Learning、Prime IntellectのTopLoc、Grailの暗号的結合メカニズムは、いずれも次の原則を共有します：数学的・機械的設計により正直さを強制し、信頼を暗号的確実性に置き換えます。
インセンティブメカニズムはフィードバックループを閉じます。計算資源の供給、データ生成、検証、ランキング、報酬分配はトークンフローを通じて相互に連携します。報酬は参加を促進し、スラッシングは不正行為を罰し、オープンな環境での安定した進化を可能にします。
分散型強化学習インフラを先導する六つのプロジェクト
Prime Intellect：スケールでの非同期分散学習
Prime Intellectは、異種環境間での真の非同期性を実現するprime-rlフレームワークを通じて、グローバルな計算調整のための強化学習を実装します。すべての参加者を各訓練イテレーションで同期させるのではなく、ロールアウトワーカーと学習者は独立して動作します。アクターはvLLMのPagedAttentionと連続バッチ処理を用いて最大スループットで軌跡を生成し、学習者は遅延を待たずに非同期にデータを引き出します。
このアプローチを可能にする三つの革新があります。第一に、完全な分離により従来の同期PPOパラダイムを放棄し、性能の異なるGPUの任意の数が継続的に参加可能です。第二に、FSDP2のパラメータスライスとMixture-of-Expertsアーキテクチャにより、アクターが関連するエキスパートのみを活性化し、メモリと推論コストを大幅に削減します。第三に、GRPO+ (Group Relative Policy Optimization)は、コストの高いCriticネットワークを排除しつつ、高遅延下でも安定した収束を維持します。
INTELLECTモデルシリーズはこのアーキテクチャの成熟度を証明しています。INTELLECT-1は、通信比率2%未満の異なる大陸間の異種訓練で98%のGPU稼働率を維持できることを示しました。INTELLECT-2は、グローバルなオープン参加による許可不要RLが、多ステップ遅延や非同期操作にもかかわらず安定した収束を達成できることを証明しました。INTELLECT-3は、12Bパラメータのみを活性化する106Bのスパースモデルで、(AIME 90.8%、GPQA 74.4%、MMLU-Pro 81.9%)といった最先端性能を達成し、より大規模な集中型モデルと同等の結果を示しています。分散型の分散訓練が競争力のある結果を生み出すことを証明しています。
特定の課題に対応する補助コンポーネントもあります。OpenDiLoCoは時間的スパース性と重み量子化を通じてクロスリージョン通信を数百倍削減します。TopLocと分散検証者は信頼レスの実行層を作り出します。SYNTHETICデータエンジンは高品質な推論チェーンを生成し、消費者向けクラスター上でのパイプライン並列処理を可能にします。
Gensyn：RLによる協調群知能
Gensynは、分散知能のための根本的に異なる組織モデルを提案します。計算ジョブを分散させるのではなく、Solvers、Proposers、Evaluatorsの独立したノードがP2Pループを形成し、中央スケジューリングなしに協調します。
Solversはローカルのロールアウトと軌跡を生成します。Proposersは、カリキュラム学習に似た適応難易度のタスクを動的に作成します。Evaluatorsは、凍結された判定モデルや決定論的ルールを適用してローカル報酬を生成します。この構造は、人間の協調学習を模倣した自己組織化された生成・評価・更新サイクルです。
SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization)アルゴリズムは、この分散化を可能にします。高帯域幅の調整を必要とする勾配共有の代わりに、SAPOは生のロールアウトサンプルを共有し、受信したロールアウトをローカル生成データとして扱います。これにより、同期オーバーヘッドが大幅に削減され、遅延の大きいノード間でも収束の安定性を維持し、消費者向けGPUの大規模最適化への効果的な参加を可能にします。
Proof-of-LearningとVerde検証フレームワークと組み合わせることで、Gensynは、強化学習が大規模な多様なサンプリングを重視し、頻繁なパラメータ同期を必要としないため、自然に分散型アーキテクチャに適していることを示しています。
Nous Research：Atroposによる検証可能な推論
Nous Researchは、検証可能な強化学習を中心とした統合認知インフラを構築します。その主要コンポーネント—Hermesモデル、Atropos検証環境、DisTrO訓練最適化、Psyche分散ネットワーク—は、継続的に改善されるフィードバックループを形成します。
Atroposはこのアーキテクチャの要です。高価な人間のアノテーションに頼るのではなく、コード実行や数学的推論のようなタスクに対して決定論的検証を行い、出力の正確性を直接検証し、信頼できる報酬信号を提供します。Psyche分散ネットワークでは、Atroposは審判役として機能し、ノードが実際にポリシーを改善していることを検証し、Proof-of-Learningの監査可能性を可能にし、分散型RLの報酬信頼性の課題を根本的に解決します。
Hermesモデルファミリーは、このアーキテクチャの進化を示します。初期のHermesモデルはDPOを用いて効率的な指示調整を行いました。DeepHermesはSystem-2スタイルの推論チェーンを統合し、数学やコードの能力を向上させました。最も重要なことに、DeepHermesはGRPOを採用し、従来の分散が難しいPPOを置き換え、Psycheの分散GPUネットワーク上で推論時の強化学習を可能にしました。
DisTrOは、モメンタムデカップリングと勾配圧縮を通じて、分散訓練の帯域幅ボトルネックを解消し、通信コストを桁違いに削減します。これにより、標準的なインターネット帯域幅でRL訓練が可能となり、データセンターの接続を必要としません。
Gradient Network：異種最適化のためのエコーアーキテクチャ
Gradient NetworkのEchoフレームワークは、訓練、推論、報酬経路を分離し、異種環境での独立したスケーリングとスケジューリングを可能にします。Echoは二重クラスターアーキテクチャを採用します：推論用と訓練用のスウォームが互いにブロックせず、ハードウェアの混在を最大化します。
推論スウォームは、消費者向けGPUやエッジデバイスで構成され、パララックス技術を用いてパイプライン並列性による高スループットサンプラーを構築します。訓練スウォームは、グローバルに分散される可能性があり、勾配更新とパラメータ同期を担当します。軽量な同期プロトコル—精度優先の逐次モードや効率優先の非同期モード—は、ポリシーと軌跡の一貫性を維持しつつ、デバイスの最大活用を図ります。
Echoの基盤は、低帯域幅環境でのParallax異種推論と、VERLのような分散訓練コンポーネントを組み合わせ、LoRAを用いてノード間同期オーバーヘッドを最小化します。これにより、異種グローバルネットワーク上での安定した強化学習が実現します。
Grail：暗号証明による検証可能な強化学習
Grailは、Covenant AIを通じて展開される、RL後の推論層の暗号証明を作成します。その革新的な点は、特定の強化学習ロールアウトを特定のモデルIDに結びつける暗号証明を生成し、信頼レス環境でのセキュリティを確保することです。
Grailは三つのメカニズムを通じて信頼を確立します。drandビーコンとブロックハッシュを用いた決定論的チャレンジは、SAT、GSM8K(のような予測不可能だが再現可能なタスクを生成し、事前計算の不正を排除します。検証者は、トークンレベルのロジットと推論チェーンをPRFインデックスサンプリングとスケッチコミットメントを用いて最小コストでサンプルし、ロールアウトが主張されたモデルと一致することを確認します。モデルIDの結合は、重みのフィンガープリントやトークン分布の構造化署名に付随し、モデルの置き換えや結果のリプレイを防ぎます。
公開実験では、Qwen2.5-1.5BのMATH精度を12.7%から47.6%に向上させ、不正行為を防止しています。Grailは、Covenant AIの信頼基盤として、分散型RLAIF/RLVRの実装に役立ちます。
Fraction AI：競争駆動型学習 )RLFC(
Fraction AIは、静的な報酬モデルを動的な競争環境に置き換え、Reinforcement Learning from Competition )RLFC(を明示的に構築します。エージェントはSpaces内で競争し、相対的なランキングとAI判定スコアによるリアルタイム報酬を得て、整合性を継続的にオンラインのマルチエージェントゲームに変えます。
この価値提案は、従来のRLHFと根本的に異なります：報酬は固定されたモデルではなく、絶えず進化する対戦相手や評価者から生まれ、報酬の不正利用を防ぎ、戦略的多様性による局所最適を回避します。
四つのコンポーネントアーキテクチャは次の通りです：エージェント )QLoRA(を拡張した軽量ポリシーユニット、スペース )孤立したタスクドメインでエージェントが競争に参加するために支払う(、AI判定 )RLAIFに基づく即時報酬層(、および特定の競争結果にバインドされたProof-of-Learning )更新(。この構造により、ユーザーは「メタ最適化者」として探索を誘導し、プロンプトやハイパーパラメータの設定を通じて、エージェントは自動的に高品質な好みのペアを大量に生成します。
機会と課題：Reinforcement Learning × Web3の真の可能性
このパラダイムはAIの経済的基盤を再構築します。コストの再形成：Web3は、中央集権的クラウド提供者では達成できない限界コストでグローバルな長尾計算を動員し、強化学習の無制限のロールアウトサンプリング需要に応えます。主権的整合性：コミュニティはトークンを用いて「正しい」回答を投票で決定し、価値と好みのプラットフォーム独占を超えたAIガバナンスを民主化します。
しかし、依然として大きな課題もあります。帯域幅の壁は、超大規模モデル )70B+( の完全訓練を制限し、現状ではWeb3 AIは微調整と推論に限定されています。Goodhartの法則は、常に脆弱性を伴います：高インセンティブのネットワークは、実際の知性よりもスコアリングルールの最適化を行うマイナーを招き、不正行為を誘発します。バイザンティン攻撃は訓練信号を汚染し、単なる不正防止ルールの追加だけでは不十分な堅牢な仕組みが必要です。
真の機会は、分散型のOpenAIの模倣を超えます。むしろ、強化学習とWeb3の組み合わせは、「知的生産関係」を書き換えます：訓練の実行をオープンな計算市場に変え、好みや報酬をオンチェーンで管理可能な資産にし、トレーナー、整合者、ユーザー間で価値を再配分し、中央プラットフォームに集中させない構造的変革をもたらします。これは単なる漸進的な改善ではなく、人類が人工知能から価値を生産・整合・獲得する方法の根本的な変革を意味します。