Рост децентрализованного RL: прямое оптимизация предпочтений встречается с инфраструктурой Web3

Ландшафт искусственного интеллекта претерпевает глубокие преобразования. В то время как большинство обсуждений сосредоточено на масштабировании параметров моделей, настоящая революция заключается в том, как ИИ учится, согласует свои ценности и распределяет преимущества этого интеллекта. Обучение с подкреплением в сочетании с инфраструктурой Web3 представляет собой не просто техническую оптимизацию — это сигнал о фундаментальной перестройке производственных отношений в области ИИ. Методы прямой оптимизации предпочтений и другие посттренировочные методики становятся центральными в этом сдвиге, выходя за рамки традиционных централизованных подходов и создавая условия для по-настоящему распределённых, проверяемых и стимулируемых систем обучения.

В основе этого преобразования лежит признание того, что ИИ эволюционирует от статистического сопоставления шаблонов к структурированному рассуждению. Появление систем вроде DeepSeek-R1 показало, что методы обучения с подкреплением после тренировки могут систематически улучшать способности к рассуждению и сложным принятием решений, перестав служить лишь инструментом согласования, а став путём к настоящему усилению интеллекта. Одновременно, децентрализованные вычислительные сети Web3 и криптографические механизмы стимулов идеально сочетаются с техническими требованиями обучения с подкреплением, создавая естественный синергизм, который бросает вызов централизованной модели разработки ИИ.

Почему важна посттренировочная оптимизация (включая прямую оптимизацию предпочтений)

Процесс обучения современных языковых моделей состоит из трёх этапов, каждый из которых предъявляет разные требования к вычислительным ресурсам и архитектуре. Предобучение, создающее базовую модель мира через масштабное обучение без учителя, требует крайней централизации — оно нуждается в синхронизированных кластерах из десятков тысяч GPU и составляет 80-95% всех затрат. Следует тонкая настройка с учётом конкретных задач, добавляющая специализированные возможности при относительно скромных расходах (5-15%), но всё равно требующая синхронизации градиентов, что ограничивает потенциал децентрализации.

Посттренировка — это фронтир, где системы ИИ приобретают способности к рассуждению, согласованию ценностей и определению границ безопасности. Этот этап включает множество методик: традиционное обучение с подкреплением по отзывам человека (RLHF), системы обратной связи на базе ИИ (RLAIF), прямую оптимизацию предпочтений (DPO) и модели наградных процессов (PRM). Среди них выделяется прямое оптимизация предпочтений как элегантное решение, которое обходится без дорогостоящей тренировки моделей наград, напрямую оптимизируя выходы модели по парам предпочтений — недорогой и широко распространённый в open-source усилиях по согласованию. Однако посттренировка — это гораздо больше, чем любой один метод.

Что делает посттренировку принципиально отличной от ранних этапов, так это её структура. В отличие от предобучения, требующего синхронизированных однородных кластеров GPU, посттренировка естественно распадается на параллельную генерацию данных (называемую “ролл-ауты”) и концентрированные обновления политики. Эта архитектурная особенность делает её исключительно подходящей для децентрализованных сетей. Узлы по всему миру могут асинхронно генерировать разнообразные цепочки рассуждений и данные предпочтений, в то время как меньший набор узлов выполняет обновление весов. В сочетании с криптографическими механизмами проверки и токенизированными стимулами эта архитектура позволяет создать первый по-настоящему открытый рынок обучения ИИ.

Разбор архитектуры: декуплирование, проверка и дизайн стимулов

Технический синергизм между обучением с подкреплением и Web3 основан на трёх архитектурных столпах: декуплировании, проверке и токенизированных стимулах.

Декуплирование inference от обучения отделяет дорогостоящие обновления параметров от параллельной генерации данных. В традиционном RL работники ролл-аутов создают траектории опыта, а обучающий агрегирует эти данные для обновления политики. Сети Web3 могут поручить генерацию ролл-аутов глобально распределённым GPU и edge-устройствам — “длинному хвосту” вычислительных ресурсов, — в то время как обновление политики централизуется на узлах с высокой пропускной способностью. Это соответствует экономической реальности современного распределения аппаратных средств: специализированные кластеры для обучения редки и дороги, а распределённые GPU-сети — изобилуют и дешевы.

Механизмы проверки решают проблему доверия в permissionless-сетях. Когда любой может внести вычислительные ресурсы, как обеспечить, что работа действительно выполнена правильно? Криптографические доказательства нулевого знания и технологии “Доказательство обучения” (Proof-of-Learning) подтверждают, что цепочки рассуждений действительно выполнены, код запущен корректно, математические задачи решены честно. Для детерминированных задач, таких как программирование или математика, проверка становится особенно эффективной — валидаторы должны лишь проверить выходные данные. Это превращает открытую, доверия не требующую сеть из уязвимости в силу.

Токенизированные стимулы завершают архитектуру. Вместо централизованных платформ для сбора отзывов, основанных на краудсорсинге, блокчейн-токены напрямую вознаграждают участников за предоставление данных для RLHF, аннотаций RLAIF или вычислительных ресурсов. Весь рынок обратной связи — генерация данных предпочтений, результаты проверки, распределение вознаграждений — становится прозрачным, управляемым и permissionless. Механизмы штрафов дополнительно ограничивают качество, наказывая недобросовестных участников, создавая более эффективные рынки обратной связи, чем традиционные.

В совокупности эти три элемента позволяют создать систему, принципиально отличную от централизованных подходов: работу можно проверять без доверия к любой стороне, вклад автоматически ценится через прозрачные механизмы, а участники вознаграждаются в соответствии со своим вкладом. Это не просто децентрализация ради самой децентрализации — это архитектурное нововведение, которое позволяют реализовать прямое оптимизацию предпочтений и другие посттренировочные методы.

Шесть планов будущего: как проекты реализуют RL помимо прямой оптимизации предпочтений

Хотя прямое оптимизация предпочтений — важный аспект посттренировочного подхода, экосистема развивается гораздо шире. Шесть крупных проектов прокладывают разные архитектурные решения для децентрализованного RL, каждое оптимизировано под свои ограничения.

Prime Intellect создал наиболее зрелую инфраструктуру для асинхронного распределённого обучения с подкреплением. Его фреймворк prime-rl полностью декуплирует Actor (генерацию ролл-аутов) и Learner (обновление политики), позволяя разным GPU подключаться или отключаться в любой момент. В рамках используются технологии vLLM для экстремальной пропускной способности, FSDP2 для шардирования параметров больших моделей и GRPO (Group Relative Policy Optimization) как механизм обновления политики. В октябре 2024 года проект выпустил INTELLECT-1 (10B параметров), показав, что децентрализованное обучение на трёх континентах может поддерживать 98% загрузки GPU при соотношении коммуникаций менее 2% — прорыв в практической децентрализации. INTELLECT-2 (32B, апрель 2025), продемонстрировал стабильную сходимость даже при задержках в несколько шагов. INTELLECT-3 (106B, ноябрь 2025), достиг флагманских показателей рассуждения при работе на 512×H200 кластерах через разреженную активацию, задействующую только 12B параметров одновременно. Эти релизы подтверждают, что системы децентрализованного RL перешли от теоретической возможности к реальности производства.

Gensyn подошёл к задаче иначе, через коллаборативный движок RL Swarm и алгоритм оптимизации SAPO. Вместо традиционного распределения задач RL Swarm создает peer-to-peer цикл генерации-оценки-обновления, где Solvers создают траектории, Proposers генерируют разнообразные задачи, а Evaluators оценивают результаты с помощью зафиксированных судейских моделей. SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization) — архитектурное нововведение: вместо обмена градиентами, как в традиционном распределённом обучении, он делится образцами ролл-аутов и локально фильтрует сигналы наград. Это значительно снижает объем коммуникаций по сравнению с PPO или GRPO, позволяя участвовать в крупномасштабном RL потребительским GPU. Вклад Gensyn в том, что он понял: сильная зависимость обучения с подкреплением от разнообразных ролл-аутов — а не от плотной синхронизации параметров — делает его естественно подходящим для архитектур с высокой задержкой и пропускной способностью.

Nous Research построили весь стек вокруг проверяемой среды обучения с подкреплением Atropos, которая обеспечивает детерминированные сигналы наград для задач вроде программирования и математики. Семейство моделей Hermes отражает переход индустрии: ранние версии (Hermes 1-3) полагались на прямую оптимизацию предпочтений и DPO для эффективного согласования, тогда как Hermes 4 включил цепочки медленного мышления, масштабирование во время тестирования и RL на базе GRPO. DeepHermes развернул этот процесс RL на децентрализованной GPU-сети Psyche, позволяя выполнять обучение с подкреплением во время инференса на разнородном оборудовании. Ключевое нововведение — что Atropos выступает как проверяемый судья в сети Psyche, подтверждая, действительно ли узлы улучшают политики — фундаментальное решение для аудируемых доказательств обучения. DisTrO, техника сжимации градиентов, раздельная от движущей силы, уменьшает затраты на коммуникацию RL в разы. Совместно эти компоненты объединяют генерацию данных, проверку, обучение и инференс в непрерывный самосовершенствующийся цикл, работающий на открытых GPU-сетях.

Gradient Network разработала фреймворк Echo для обучения с подкреплением, который декуплирует inference и обучение в отдельные “ройки”, масштабируемые независимо на разнородном оборудовании. Рой inference использует пайплайн-параллелизм для максимизации пропускной способности на потребительских GPU и edge-устройствах. Рой обучения завершает обновление градиентов и синхронизацию параметров — централизованно или географически распределённо. Echo предлагает два протокола синхронизации — последовательный (с приоритетом свежести данных) и асинхронный (для максимизации эффективности) — что позволяет управлять согласованностью политики и данных в широкомасштабных сетях. Рассматривая обучение и inference как независимые задачи, Echo достигает более высокой загрузки устройств, чем традиционные подходы, где смешанные нагрузки вызывают сбои SPMD и узкие места.

Grail (в экосистеме Bittensor) через Covenant AI использует криптографический подход к проверяемому RL. Используя механизм консенсуса Yuma от Bittensor как основу, Grail создает цепочку доверия через детерминированное создание вызовов (с помощью случайных маяков drand), проверку логарифмов на уровне токенов и связывание идентичности модели через отпечатки весов. Это позволяет майнерам генерировать несколько путей инференса для одной задачи, а проверяющим — оценивать правильность и качество выводов. Эта система показала значительные улучшения — Qwen2.5-1.5B повысил точность по математике с 12.7% до 47.6% благодаря проверяемому GRPO — и одновременно предотвращает взлом вознаграждений через криптографические доказательства подлинности ролл-аутов и привязки к конкретным моделям.

Fraction AI создали совершенно другую парадигму: Reinforcement Learning from Competition (RLFC). Вместо статичных моделей наград или статической предпочтительной базы данных, Fraction AI создает игровые среды, где ИИ-агенты соревнуются друг с другом, а относительные рейтинги и динамические оценки судей дают постоянные сигналы наград. Агенты платят за вход в разные “Spaces” (задачи) и получают награды за результаты. Пользователи выступают в роли “мета-оптимизаторов”, управляя исследованием через настройку подсказок, а агенты автоматически создают пары предпочтений через микро-соревнования. Это превращает аннотирование данных из краудсорсинга в доверительную бизнес-модель тонкой настройки, где сигналы наград возникают из соревновательной динамики, а не из фиксированных критериев.

Каждый проект выбрал разные точки входа — алгоритмы, инженерия или рыночное устройство — и все пришли к единой архитектуре: декуплирование ролл-аутов и обучения, криптографическая проверка и токенизированные стимулы. Такое совпадение не случайно; оно отражает то, как децентрализованные сети неизбежно адаптируются к структурным требованиям обучения с подкреплением.

От централизованного согласования к суверенному согласованию: возможности

Глубочайшая возможность децентрализованного RL — это не только техническая оптимизация. Современное согласование ИИ происходит за закрытыми дверями крупных лабораторий — несколько организаций решают, какие ценности закодировать в всё более мощных системах. Децентрализованное обучение с подкреплением позволяет реализовать “суверенное согласование”, при котором сообщества могут голосовать токенами за коллективное определение “что есть хороший вывод” для своих моделей. Предпочтения и модели наград сами по себе становятся ончейн-активами, управляемыми данными, а не секретами.

Методики посттренировки, такие как прямое оптимизация предпочтений, становятся в этом контексте гораздо мощнее. Вместо того чтобы компании аккуратно подбирали ограниченные наборы предпочтений, децентрализованные сети могут использовать неограниченные, разнообразные сигналы предпочтений от глобальных сообществ. Разные сообщества могут оптимизировать под разные ценности — одни за полезность, другие за безвредность, третьи за креативность. Вместо универсального AI-согласования, децентрализованные системы позволяют множественность согласований, где сообщества сохраняют свою автономию.

Это также меняет экономику. Посттренировка создает ценность за счет улучшенного рассуждения, лучшего согласования и расширенных возможностей. В централизованных системах эта ценность концентрируется в платформе. В децентрализованных системах распределение токенов может прозрачно вознаграждать тренеров (которые предоставляют вычисления), согласователей (которые предоставляют данные предпочтений), и пользователей (которые получают выгоду от системы) — перераспределяя ценность производства интеллекта за пределы централизованных платформ к участникам сети, создавшим его.

Проблемы и постоянное напряжение

Несмотря на эти преимущества, децентрализованное RL сталкивается с фундаментальными ограничениями. Стена пропускной способности остается: обучение сверхбольших моделей (70B+ параметров) всё ещё требует синхронизации, которую физическая задержка усложняет. Современные системы Web3 AI хорошо справляются с тонкой настройкой и inference, но испытывают трудности с полным обучением огромных моделей. DisTrO и другие техники сжатия коммуникаций уменьшают этот барьер, но он остается структурной проблемой, а не временной инженерной задачей.

Более коварным является закон Гудхарта: когда оплата зависит от метрики, эта метрика перестает измерять то, что нужно. В стимулируемых сетях участники неизбежно оптимизируют функции наград, а не истинный интеллект. Взлом наград — фермерство очков, эксплуатация крайних случаев, манипуляции метриками — превращается в постоянную гонку вооружений. Настоящая конкуренция — не в создании идеальных функций наград (невозможно), а в построении противостоять атакам механизма, устойчивого к сложным атакам. Атаки Бейтса — когда злонамеренные участники активно портят сигналы обучения — усугубляют проблему.

Решение требует понимания, что устойчивость возникает не из-за идеального проектирования правил, а из-за экономической конкуренции. Когда несколько организаций управляют узлами проверки, когда валидаторы штрафуются за подтверждение ложных данных, когда сеть поощряет обнаружение мошенников, противодействие злоумышленникам становится свойством системы, а не её недостатком.

Пути развития: три взаимодополняющих направления

Будущее децентрализованного RL, вероятно, развернется по трем параллельным направлениям.

Первое — масштабирование рынка проверяемого inference. Вместо полного обучения, в краткосрочной перспективе системы сосредоточатся на распределении inference-time RL и проверке по всему миру. Задачи вроде математического рассуждения, генерации кода, научных задач — где выводы можно детерминированно проверить — станут первыми точками входа. Эти “маленькие, но красивые” вертикальные решения напрямую связывают улучшение возможностей с получением ценности, потенциально превосходя закрытые универсальные модели в своих областях.

Второе — активизация предпочтений и моделей наград. Вместо того чтобы рассматривать предпочтительные данные как расходный краудсорсинг, децентрализованные системы могут токенизировать качественную обратную связь и модели наград как управляемые активы данных. Это превращает аннотирование из разовой транзакции в участие в капитале — участники владеют долями в моделях наград, которые помогают согласовать системы.

Третье — специализация RL-подсетей. Децентрализованные сети эволюционируют от универсальной инфраструктуры обучения к специализированным RL-подсетям, оптимизированным под конкретные задачи — DeFi-стратегии, генерация кода, научные открытия, embodied AI. Каждая подсеть разрабатывает свои механизмы проверки, ценности сообщества и токеномики. Мета-структура становится менее “один децентрализованный OpenAI” и больше — “десятки специализированных кооперативов по интеллекту”.

Заключение: переписывание производственных отношений интеллекта

Сочетание обучения с подкреплением и Web3 в конечном итоге представляет нечто более глубокое, чем техническая оптимизация. Оно переписывает фундаментальные отношения в производстве ИИ: как обучается, согласуется и ценится интеллект.

Впервые становится возможным, чтобы обучение ИИ функционировало как открытый рынок вычислений, где глобальные GPU по длинному хвосту участвуют как равные экономические субъекты. Предпочтения и модели наград могут стать ончейн-активами, управляемыми данными. Созданная ценность — от обучения и согласования — распределяется между тренерами, согласователями и пользователями, а не концентрируется в централизованных платформах. Прямое оптимизация предпочтений и новые посттренировочные методы — ключевые технологии этого сдвига, потому что они не решают согласование идеально, а разъединяют обучение и централизацию, позволяют проверку без доверия.

Это не попытка создать децентрализованную версию OpenAI. Настоящая возможность — это фундаментальная реорганизация функционирования производства интеллекта: от закрытых корпоративных лабораторий к открытым экономическим сетям, где сообщества совместно обучают, согласуют и владеют системами, расширяющими их возможности.

Этот анализ основан на исследовательских паттернах ведущих команд в области инфраструктуры Web3 AI, IOSG Ventures, Pantera Capital и новых проектах в экосистеме децентрализованного RL. Как и любой прогноз, он содержит интерпретационные оценки и обязательно включает точки зрения и возможные предвзятости. Рынок криптовалют часто отклоняется от фундаментальных показателей проектов и цен на вторичном рынке. Этот контент предназначен для информационных, академических и исследовательских целей и не является инвестиционной рекомендацией или советом по покупке или продаже токенов.