PETA AL INVESTMENT

Penulis:Fiji Jacob ZhaoIOSG

Ini hal terpintar di dunia‘Model alignmen'Secara statistika utama belajar ke arahSalah satu \"Pertukaran struktural\"Sebagai sistem kompetensi intiPasca-pelatihanKepentingannya meningkat pesat。DeepSeek-R1Ini pertandaBelajar yang DipertingkatPergeseran paradigma pada zaman model-model besar telah menyebabkan konsensus industri:Pra-latihanDasar kapabilitas umum untuk model bangunanBelajar yang DipertingkatAlih-alih menjadi alat value-matching, telah ditunjukkan untuk dapat secara sistematis mengupgrade kualitas rantai penalaran dan kemampuan pengambilan keputusan yang kompleks dan secara bertahap berkembang menjadi jalur teknologi peningkatan tingkat kecerdasan secara kontinu。

Sementara ituWebOBRestrukturisasi AI ' s hubungan produksi dengan sistem insentif enkripsi sedang direka ulang melalui layakisasi jaringan algoritma, dan kebutuhan untuk belajar ditingkatkan pada rollout sampling, sinyal imbalan, dan pelatihan diverifikasi baik disejajarkan dengan perhitungan rantai blok, distribusi insentif dan validasi sinergi alami. Penelitian tersebut akan menguraikan paradigma pelatihan AI dan teknik pembelajaran yang ditingkatkan, menunjukkan keunggulan struktural pembelajaran yang ditingkatkan x Web3 dan menganalisis proyek seperti Prime Intelect, Gensyn, Nous Research, Gradien, Grail dan Fracing AI。

I. AI TIGA TAHAP PELATIHAN: PRA-LATIHAN, KALIBRASI KOMANDO DAN POST-TRAINING ALIGNMENT

Model Bahasa Besar Modern (HLM)LM LLMSiklus hidup pelatihan keseluruhan biasanya dibagi menjadi tiga tahap inti: Pra-latihan (Pre-training), pengawasan denda-tunning (Pre-training)SFT(d) Post-training/RL. Ketiganya menjalankan fungsi ” membangun model dunia — kapabilitas misi — membentuk penalaran dan nilai - nilai”, yang struktur komparatif, persyaratan data dan validasi kesulitan menentukan tingkat layakisasi。

Pra-latihanSecara besar-besaranBelajar mengawasi diri sendiriMODELLING LINGUISTIK LINGUISTIK STATISTIK STRUKTUR DAN LINTAS-MODULAR MODEL DUNIA ADALAH FUNDAMENTAL UNTUK KEMAMPUAN LLM. FASE INI, YANG MELIBATKAN PELATIHAN DALAM CARA GLOBAL DAN DISELARASKAN PADA TRILIUNAN MATERI BAHASA KELAS, BERGANTUNG PADA PULUHAN RIBU HINGGA PULUHAN RIBU GUGUS HOMOGEN H100 DENGAN BIAYA HINGGA 80 HINGGA 95 PERSEN, SANGAT SENSITIF TERHADAP BANDWIDTH DAN HAK CIPTA DATA DAN HARUS DICAPAI DALAM LINGKUNGAN YANG SANGAT TERPUSAT。
Supervisi Fine-tuningUntuk infus dari kemampuan misi dan format perintah, data kecil dan biaya sekitar 5-15%, baik-tuning mungkinLatihan penuh, juga dapat digunakanPARAMETER URL-STATUS= YANG TIDAK DIKETAHUI AKAN DIABAIKAN (BANTUAN)Metodeologi, di manaLoraAku tidak tahuQ-LoRADanPenyesuaiIni industri arus utama. Namun, gradien masih perlu diselaraskan untuk membatasi potensi mereka untuk layakisasi。
Pasca-pelatihanDIGUBAH BEBERAPA FASE ITERATIF, MENENTUKAN PENALARAN, NILAI DAN BATAS MODEL, BAIK DENGAN MEMPERKUAT SISTEM PEMBELAJARAN (RLHF)RLAIFGRPO GRPO JUGA TIDAK TERMASUK RLMETODE PENGOPTIMUMAN PREFER (DPO)DanMODEL INSENTIF PROSES (PRM)Tunggu. Volume dan biaya yang lebih rendah (5-10 persen) dari data untuk periode ini terkonsentrasi dalam Rollout dan pembaruan strategi; secara alami mendukung implementasi walk-and-distributive tanpa perlu untuk memegang bobot penuh, yang, dikombinasikan dengan komputasi yang dapat diverifikasi dan insentif rantai, dapat membentuk jaringan pelatihan layak terbuka, link pelatihan yang paling sesuai untuk Web3。

\"Old II\". Dasar anak-anak yang bodoh. APLIKASI, KISAH DAN APLIKASI

Menguatkan arsitektur dan inti elemen pembelajaran

Pembelajaran yang Dipertingkatkan (Reinforcement Learning, RL)Pass(Inggris) Feedback - Strategis PembaruanMODEL PENGGERAK SECARA OTONOM MENINGKATKAN KAPASITAS PENGAMBILAN KEPUTUSAN, DAN STRUKTUR INTINYA DAPAT DILIHAT SEBAGAI LOOP UMPAN BALIK YANG TERDIRI DARI NEGARA, TINDAKAN, IMBALAN DAN STRATEGI. SISTEM RL LENGKAP A BIASANYA TERDIRI DARI TIGA JENIS KOMPONEN:Polity, Rollout, LearnerAku tidak tahu. Strategi ini berinteraksi dengan lingkungan untuk menghasilkan lintasan, dan Learner memperbarui strategi berdasarkan sinyal imbalan, sehingga menciptakan proses pembelajaran yang iteratif dan dioptimalkan:

PolisiGenerasi tindakan dari negara lingkungan berada di jantung sistem ' s pengambilan keputusan. Pelatihan phising membutuhkan diseminasi terbalik terpusat untuk mempertahankan konsistensi; penalaran dapat didistribusikan ke node yang berbeda secara paralel。
Contoh pengalaman (Rollout):Node menerapkan interaksi lingkungan sesuai dengan strategi, menghasilkan jejak negara-aksi-kembali, dll. Proses ini sangat paralel dan komunikasi sangat rendah, dan tidak peka terhadap perbedaan perangkat keras adalah ekstensi yang paling tepat dalam desertifikasi。
KebelajarMengkompilasi semua trek Rollout dan melaksanakan penataran gradien strategis adalah satu-satunya modul dengan tingkat tertinggi persyaratan komputasi dan bandwidth, dan karenanya biasanya dikerahkan secara terpusat atau ringan untuk memastikan stabilitas。

RANGKA KERJA YANG DIPERTINGKAT UNTUK PEMBELAJARAN (RLHF → RLAIF → PRM → GRPO)

Pembelajaran yang ditingkatkan secara normal dapat dibagi menjadi lima tahap, dengan proses keseluruhan yang dijelaskan di bawah ini:

Aku tidak tahuGenerasi Data Aerogen Phase

di bawah petunjuk masukan yang diberikan, model strategi menghasilkan rantai penalaran kandidat ganda atau trek lengkap yang menyediakan basis sampel untuk penilaian preferensi selanjutnya dan modelling hadiah, menentukan lebaran eksplorasi strategi。

Aku tidak tahuFASE UMPAN BALIK RUJUKAN BAHASA (RLHF / RLAIF)

♪ RLHF ♪MEMBUAT MODEL KELUARAN LEBIH KONSISTEN DENGAN NILAI MANUSIA MELALUI JAWABAN KANDIDAT GANDA, LABEL PREFERENSI MANUAL, MODEL INSENTIF PELATIHAN (RMS) DAN STRATEGI OPTIMASI PPO ADALAH LINK KUNCI GPT-3,5 GPT-4
RLAIFMenggantikan pelabelan manual dengan AI Hakim atau aturan konstitusional, mengotomating akuisisi preferensi, secara signifikan mengurangi biaya dan menjadi scalable, telah menjadi paradigma jajaran dominan untuk Antropik, OpenAI, DeepSeek, dll。

Aku tidak tahuPemodelan Imbalan

DIA LEBIH SUKA MEMASUKKAN MODEL INSENTIF DAN BELAJAR MEMETAKAN OUTPUT SEBAGAI HADIAH. ZMMM MENGAJARKAN MODEL \"APA JAWABAN YANG BENAR\", DAN PRM MENGAJARKAN MODEL \"BAGAIMANA MEMBUAT PENALARAN YANG BENAR\"。

(Model Ulang)Untuk menilai kualitas jawaban akhir, hanya output yang dinilai:
Moder Imbalan Proses PembangunanAlih-alih menilai hanya jawaban akhir, itu mencetak setiap langkah penalaran, setiap token, setiap segmen logis, dan juga merupakan teknologi kunci untuk OpenAI o1 dan DeepSeek-R1, pada dasarnya \"mengajar bagaimana model berpikir\"。

Aku tidak tahuFasa validasi insentif (RLVR / Upah Verifikasiabilitas)

perkenalan \"kekangan yang berharga\" dalam generasi dan penggunaan insentif, yang menghasilkan insentif yang datang sejauh mungkin dari aturan, fakta atau konsensus yang dapat direplikasi, mengurangi risiko imbalan dan bias serta meningkatkan kemampuan audit dan skalabilitas dalam lingkungan terbuka。

Aku tidak tahuPengoptimuman Kebijakan Polisi Polisi

ini adalah pembaruan parameter kebijakan, dipandu oleh sinyal yang diberikan oleh model hadiah, untuk mendapatkan lebih beralasan, lebih aman dan lebih stabil pola perilaku. pendekatan optimasi aliran utama anda termasuk:

PPOOPTIMALISASI TRADISIONAL RUHF, YANG PANJANG UNTUK STABILITAS, SERING MENGHADAPI KENDALA SEPERTI LAMBAT DAN TIDAK CUKUP STABILITAS DALAM TUGAS PENALARAN YANG KOMPLEKS。
GGPO (Otimasi Kebijakan Relatif Kelompok)KANTOR: Ini adalah inti dari inovasi DeepSeek-R1 yang memperkirakan nilai yang diinginkan dengan memodelkan distribusi keuntungan dalam kelompok jawaban kandidat, daripada sekadar penyortiran. Metodologi mempertahankan informasi pada margin insentif, lebih cocok untuk optimalisasi rantai penalaran, dan proses pelatihan lebih stabil, dan dipandang sebagai kerangka optimalisasi pembelajaran yang ditingkatkan penting untuk adegan penalaran mendalam mengikuti PPO。
DPO (Aplikasi Manajemen Dalih):Metoda pembelajaran non-enhanced pasca-pelatihan: daripada menciptakan lintasan dan model insentif, mereka secara langsung dioptimalkan dalam preferensi, dengan biaya rendah dan hasil stabil, dan banyak digunakan untuk menyelaraskan model open-source seperti Llama, Gemma, tetapi tidak meningkatkan penalaran。

Aku tidak tahuPenguraian Kebijakan Baru untuk Polisi Polisi Baru

Model yang dioptimalkan adalah: rantai yang lebih kuat dari generasi penalaran (System-2 Resoning), lebih banyak perilaku manusia atau AI-friendly, halusinogenikitas yang lebih rendah, keselamatan yang lebih tinggi. Model ini terus mempelajari preferensi, mengoptimalkan proses, meningkatkan kualitas pengambilan keputusan dan menciptakan lingkaran tertutup seiring waktu。

Lima kategori industri yang luas untuk pembelajaran yang ditingkatkan

Belajar yang DipertingkatkanDari kecerdasan permainan awal ke kerangka inti dari pengambilan keputusan otonom lintas-industri, aplikasi dapat dikelompokkan ke dalam lima kategori luas, tergantung pada kematangan teknologi dan lokasi industri, dan berkontribusi pada terobosan kunci di arah masing-masing。

Permainan Game & Rencana; StrategiKANTOR: Ini adalah pertama kali terbukti arah RL, di lingkungan seperti AlphaGo, AlphaZero, AlphaStar, OpenAI Five dan seterusnya, di mana RL menunjukkan kecerdasan pengambilan keputusan yang dapat bersaing dengan ahli manusia dan bahkan melebihi mereka, meletakkan dasar untuk algoritme RL modern。
AI GembalaSEBELUMNYA RL, YANG MEMUNGKINKAN ROBOTIKA UNTUK BELAJAR BAGAIMANA MEMANIPULASI, MENJALANKAN KONTROL DAN TUGAS LINTAS-MODUL (MISALNYA RT-2, RT-X) MELALUI KONTROL BERKELANJUTAN, PEMODELAN DAYA DAN INTERAKSI LINGKUNGAN, BERGERAK CEPAT MENUJU INDUSTRIALISASI DAN MERUPAKAN RUTE TEKNOLOGI KUNCI UNTUK KEJATUHAN ROBOT DI DUNIA NYATA。
Pengkajian Digital Digital / Sistem LLM-2Astronalogi RL + PRM mempromosikan model besar yang bergerak dari \"peniruan linguistik\" ke \"pernalar terstruktur\", yang mewakili hasil seperti DeepSeek-R1, OpenAI o1/o3, Antropik Claude dan AlphaGeometri, yang pada dasarnya memberikan hadiah optimisasi pada tingkat rantai penalaran daripada sekadar menilai jawaban akhir。
Penemuan ilmiah dan optimasi matematika secara otomatisPencarian RL untuk struktur atau strategi terbaik dalam unlabelled, imbalan kompleks dan ruang pencarian yang luas telah menyebabkan terobosan fundamental seperti AlphaTensor, AlphaDev, Fusion RL dan menunjukkan kemampuan untuk mengeksplorasi melampaui intuisi manusia。
Membentuk Keputusan Ekonomi Perdagangan &SEDANGKAN RL DIGUNAKAN UNTUK OPTIMASI TAKTIS, PENGENDALIAN RISIKO DIMENSI TINGGI DAN PENGEMBANGAN DIRI SISTEM PERDAGANGAN GENERASI, DAN MERUPAKAN KOMPONEN PENTING DARI KEUANGAN CERDAS YANG LEBIH MAMPU BELAJAR TERUS MENERUS DALAM LINGKUNGAN YANG TIDAK PASTI DARIPADA MODEL KUANTITATIF TRADISIONAL。

/ III. Kecocokan alami antara pembelajaran yang ditingkatkan dan Web3

Kesejajaran tingkat tinggi antara RL dan Web3 berasal dari keduanya\"Sistem listrik\"Aku tidak tahu. Infancy RL mengandalkan strategi optimasi sinyal insentif, dan rantai blok bergantung pada insentif ekonomi untuk menyelaraskan perilaku peserta, sehingga keduanya secara alami disejajarkan pada tingkat institusi. Tuntutan inti dari URL ini — isomer Rollout skala besar, alokasi insentif dan verifikasi otentisitas — adalah keuntungan struktural Web3。

Aku tidak tahuKeserasian antara penalaran dan pelatihan

Proses pelatihan untuk belajar yang ditingkatkan dapat dibagi menjadi dua tahap:

Trolout (sampel tereksplorasi)Model menghasilkan sejumlah besar data berdasarkan strategi saat iniMagister KomputerTapi..Ketipisan komunikasiMISI. IA TIDAK MEMERLUKAN KOMUNIKASI YANG SERING ANTARA NODE DAN COCOK UNTUK KO-GENERASI PADA DISTRIBUSI GLOBAL GPU TINGKAT KONSUMSI。
Kemas kini baruPerbarui bobot model berdasarkan data yang dikumpulkan, yang memerlukan node sentralisasi bandwidth tinggi。

Andordan kombinasi alami dari de-centre isomeric power struktur: ELuisco Rollout dapat outsourced ke jaringan terbuka untuk menyelesaikan kontribusi melalui mekanisme token, sementara model update mempertahankan konsentrasi untuk memastikan stabilitas。

Aku tidak tahuDiverifikasi

ZK dan Proof-of-Learning memberikan sarana untuk memverifikasi apakah node itu benar untuk penalaran dan memecahkan masalah kejujuran dalam jaringan terbuka. Dalam tugas-tugas tertentu, seperti kode, penalaran matematika, seorang certifier hanya perlu memeriksa jawaban untuk mengkonfirmasi beban kerja dan meningkatkan kredibilitas sistem RL yang layak。

Aku tidak tahuLapisan insentif, mekanisme produksi umpan balik berdasarkan ekonomi mata uang

Mekanisme token Web3 ' s langsung memberikan hadiah RLHF/RLAIF ' s lebih suka penyumbang umpan balik dengan menyediakan struktur insentif yang transparan, jelas, tidak berlisensi untuk generasi data; janji dan pengurangan (Slashing/Slashing) lebih lanjut membatasi kualitas umpan balik dan menciptakan pasar umpan balik yang lebih efisien dan selaras daripada paket kerumunan tradisional。

Aku tidak tahuPOTENSI PEMBELAJARAN BERTINGKAT MULTI-INTELEKTUAL (MARL)

PADA DASARNYA RANTAI BLOK ADALAH SUATU LINGKUNGAN MULTI-INTELEKTUAL YANG TERBUKA, TRANSPARAN DAN TERUS MENERUS BERKEMBANG, DAN AKUN, KONTRAK DAN TUBUH CERDAS TERUS-MENERUS TERMOTIVASI UNTUK MENYESUAIKAN STRATEGI SEHINGGA MEREKA MEMILIKI POTENSI ALAMI UNTUK MEMBANGUN LABORATORIUM MARL BERSKALA BESAR. MESKIPUN MASIH PADA TAHAP AWAL, KONDISI PENGUNGKAPANNYA, IMPLEMENTASI KARAKTERISTIK YANG DAPAT DIVERIFIKASI DAN TERPROGRAM MEMBERIKAN KEUNTUNGAN PRINSIP UNTUK PENGEMBANGAN MASA DEPAN MARL。

Analisis Proyek Belajar yang Dipertingkat

Berdasarkan kerangka konseptual yang dijelaskan di atas, kita akan membuat analisis singkat dari proyek yang paling mewakili dalam ekologi saat ini:

Prime Intellact: sebuah paradigma belajar yang ditingkatkan langkah demi langkah

Prime Intellect berkomitmen untuk membangun pasar komputasi terbuka global, menurunkan ambang pelatihan, mempromosikan kolaboratif layakisasi, dan mengembangkan teknologi super-intelijen open-source penuh. Sistem-sistemnya antara lain: Komputasi Perdana (Uniform Cloud/Distribual Computing Environment), Keluarga Model Intellect (10B-1000B+), Pusat Lingkungan Belajar Bertingkat Terbuka (Environments Hub), dan Mesin Data Sintetis Berskala Besar (SYNTHETIC-1/2)。

Infrastruktur Perdana Infrastruktur Core Infrastruktur Komponenprimary-rlKerangka kerangka kerja dirancang khusus untuk lingkungan hetero-distributif dan sangat relevan untuk belajar ditingkatkan, dengan sisa termasuk untuk melanggar bandwidth botlenecksProtokol Komunikasi OpenDiLoCoKemurnian integritas perhitunganMekanisme Sertifikasi TopLocTunggu。

Aku tidak tahuInfrastruktur Perdana Infrastruktur Core Infrastruktur Komponen

Aku tidak tahublok bangunan teknologi zodiles: peningkatan langkah prima-rl mempelajari framework

primary-rlIa adalah mesin pelatihan inti Prime Intelect yang dirancang untuk desain lingkungan walk-to-centre skala besarAktor-LearnerMenyalahkan sepenuhnya dari penalaran intensitas tinggi dan pembaruan stabil。Eksekutor (Pekerja Rollout)DanKepelajaran (Pelatih)Tanpa pemblokiran sinkronis, node dapat ditambahkan atau ditarik kapan saja, dengan data berikut sedang diunggah:

Aktor Eksekutor (Pekerja Rollout)Bertanggung jawab untuk modelling penalaran dan generasi data. Perdana Perdana Intelect telah inovatif merakit mesin penalaran vLLM di ujung Aktor. Kemampuan teknologi vLM PagedAttention dan pengelompokan terus-menerus memungkinkan Aktor untuk menghasilkan jejak penalaran pada throughput yang sangat tinggi。
Belajarlah Keledihan (Pelatih)Bertanggung jawab untuk optimalisasi strategi. Kelearner mengambil data dari pengalaman bersama di zona penyangga dengan langkah untuk memperbarui gradien tanpa menunggu semua Actor untuk menyelesaikan batch saat ini。
kordinat (Orchestra)Bertanggung jawab atas pergerakan bobot model dan aliran data。

Aku tidak tahutitik inovasi kunci untuk primarl

Asinkronis Sejati:prime-rl meninggalkan paradigma sinkronis tradisional PPO, tanpa menunggu poin lambat, tanpa alignmen batch, sehingga setiap nomor dan kinerja GPU dapat diakses kapan saja, meletakkan feasibility of procerization of RL。
Integrasi Kedalaman Infus FSDP2 dan MoEMelalui potongan parameter FSDP2 dan pengaktifan tipis MoE, prima-rl memungkinkan 100 miliar model skala dilatih secara efisien dalam lingkungan terdistribusi, dan Actor hanya menjalankan ahli aktif, secara signifikan mengurangi biaya visibilitas dan penalaran。
GARPO+ (Organisasi Kebijakan Relatif Kelompok)GRPO mengecualikan jaringan klitik, secara signifikan mengurangi pengeluaran komputasi dan kasatmata, lingkungan alami yang terhuyung-huyung, dan gRPO+ dalam pime-rl memastikan kontraksi yang dapat diandalkan di bawah kondisi yang didelay tinggi melalui mekanisme stabilisasi。

Aku tidak tahuINTELLEK KELUARGA MODELOLOGI: SIMBOL DESENTRALISASI DARI KEMATANGAN TEKNOLOGI RL

INTERLECT-1 (10B, OKTOBER 2024)Untuk pertama kalinya, OpenDiLoCo ditunjukkan mampu memberikan pelatihan yang efektif dalam jaringan isomer melintasi tiga benua (komunikasi < 2 persen, pemanfaatan kalkulus 98 persen), memecahkan persepsi fisik dari pelatihan lintas-geografi
INTERLECT-2 (32B, APRIL 2025)(a) Validasi kapasitas koleksi tetap dari prima-rl dan GRPO+ dalam lingkungan multi-langkah tertunda dan variabel untuk layaknya partisipasi open-calculations global sebagai yang pertama dari model RL Izin
ITERLECT-3 (106B MoE, November 2025)Diagnosis menggunakan struktur tipis yang hanya mengaktifkan parameter 12B, pelatihan pada 512xH200 dan kinerja penalaran kapal bendera (AIME 90.8 per sen, GPQA 74.4 per sen, MMLU-Pro 81.9 per sen, dll.) telah membawa kinerja keseluruhan lebih dekat atau bahkan melampaui model sumber tertutup terpusat sendiri。

Ada juga beberapa infrastruktur pendukung:OpenDiLoCo(A) REDUCING VOLUME KOMUNIKASI UNTUK PELATIHAN LINTAS-GEOGRAFIS OLEH BEBERAPA RATUS KALI PERBEDAAN ANTARA WAKTU TIPIS KOMUNIKASI DAN BERAT KUANTITATIF, MENJAGA TINGKAT PEMANFAATAN INTELLECT-1 98 PERSEN DALAM JARINGAN TRANSKONTINENTALTopLoc + VerifiersFormulirUntuk pusatkan tingkat eksekutif yang kredibelUntuk mengaktifkan sidik jari dan validasi kotak pasir untuk memastikan keaslian penalaran dan data imbalanSYNHETIK MESIN DATASECARA SKALA BESAR RANTAI PENALARAN BERKUALITAS TINGGI DIPRODUKSI, DAN GARIS ALIRAN SEJAJAR MODEL 671B DENGAN OPERASI EFISIEN DALAM GUGUS GPU KELAS KONSUMEN. KOMPONEN-KOMPONEN INI MENYEDIAKAN DASAR TEKNIK KRITIS UNTUK PENERTIBAN GENERASI DATA RL, VALIDASI DAN PENALARAN. AKU..SENAL SERIDemonstrasi model kelas dunia yang akan menghasilkan kematangan akan menandai langkah dari konseptual ke fase praktis dari sistem pelatihan layak。

Gensyn : RL Swarm dan SAPO untuk Pembelajaran yang Dipertingkat

Tujuan dari Gensyn adalah untuk menyatukan kekuatan komputasi melahu global menjadi infrastruktur pelatihan AI yang terbuka, tak terpercaya dan tak terbatas. Intinya termasuk:Tahap Implementasi Terstandardisasi Silang-EquipmentAku tidak tahuJaringan koordinasi titik-ke-titikDanSistem validasi pekerjaan ifonia tanpa kepercayaanDan secara otomatis menetapkan tugas dan imbalan melalui kontrak cerdas. Pengantar GensynPerang RLAku tidak tahuSAPODanSkipPipemekanisme lain, seperti mekanisme inti, akanHasilkan, penilaian, pembaruanTIGA COUPLING KETURUNAN, MENGGUNAKAN ISOMER GLOBAL KELOMPOK GPU DARI \"LEBAH\" UNTUK BERKEMBANG SECARA KOLEKTIF. PENGIRIMAN TERTINGGI BUKANLAH KALKULUS SEDERHANA, TAPI SEDERHANAIntelijen TerverifikasiAku tidak tahu。

Aku tidak tahuAplikasi Belajar yang Dipertingkatkan untuk Stack Gensyn

Aku tidak tahuKurungan RL: Mesin pembelajaran intensif kolaboratif terdesentralisasi

Perang RLSebuah model kolaborasi yang benar-benar baru ditunjukkan. Ini bukan lagi distribusi tugas yang sederhana, tetapi siklus \"peningkatan-peningkatan tingkat-generasi\" yang mensimulasikan pembelajaran sosial manusia, semacam proses pembelajaran kolaboratif, siklus tak terbatas:

PerancisBertanggung jawab untuk model lokal penalaran dan generasi Rollout, tidak ada salahnya untuk insulasi node. Genesyn, dalam mesin penalaran bervolume tinggi terintegrasi lokal (misalnya CodeZero), dapat mengeluarkan trek lengkap daripada hanya jawaban。
ProposerTugas generasi dinamis (pertanyaan matematika, pertanyaan kode, dll) untuk mendukung keberagaman tugas danPembelajaran Curriculum Menyesuai kesulitannyaAku tidak tahu。
EvaluatorPenilaian dari Rollout lokal menggunakan \"model penilaian\" atau aturan beku[ Gambar di hlmAku tidak tahu. Proses assessment process dapat diaudit untuk mengurangi lingkup penyalahgunaan。

BERSAMA-SAMA, MEREKA MEMBENTUK STRUKTUR ORGANISASI P2P RL, YANG AKAN MEMUNGKINKAN PEMBELAJARAN KOLABORATIF SKALA BESAR TANPA PERLU KONTROL GERAKAN TERPUSAT。

Aku tidak tahuSAPO: MENGOPTIMALKAN ALGORITMA UNTUK STRATEGI PENDARASAN

KABA SAPO (Optimasi Kebijakan Samping Terhangat)"Shared Rollout dan menyaring sampel sinyal non-graduasi alih-alih gradien berbagi"Pada intinya, kontraksi tetap dalam lingkungan yang dicirikan oleh koordinasi no-centre, node tertunda, dicapai melalui proverisasi skala besar sampel Rollout, yang dianggap dihasilkan secara lokal. GPU tingkat-konsumer oleh-oleh cosumer juga dapat berpartisipasi secara efektif dalam optimalisasi pembelajaran yang ditingkatkan skala besar dengan bandwidth yang sangat rendah dibandingkan dengan jaringan Critic, PPO berbiaya tinggi, atau GRPO berdasarkan perkiraan kekuatan kelompok。

Pass♪ RL Swarm and SAPO ♪Gensyn adalah bukti pembelajaran intensif(TERUTAMA RLVR DALAM FASE PASCA-PELATIHAN)Struktur fit natural devocerization - karena mereka lebih tergantung pada skala besar dan diversifikasi eksplorasi (Rollout) daripada pada sinkronisasi parameter HF. Bersama-sama dengan sistem sertifikasi PoL dan Verde, Gensyn menawarkan jalur alternatif untuk pelatihan dalam model parameter skala triliunan yang tidak lagi bergantung pada raksasa teknologi tunggal:JARINGAN SUPER-INTELEKTUAL YANG MELIBATKAN DIRI JUTAAN ISOMER DI SELURUH DUNIA。

Penelitian Nous: Lingkungan Belajar yang Disahkan

Penelitian Nous adalah membangun setSebuah pusat, pengembangan diri infrastruktur kognitifAku tidak tahu. Komponen intinya - Hermes, Atropos, DisTrO, Psyche dan World Sim - diorganisir menjadi sistem evolusi intelektual yang terus ditutup. Tidak seperti αpre-training-post-training-debat" proses linier, Nos menggunakan teknik pembelajaran yang ditingkatkan seperti DPO, GRPO, penolakan sampling, untuk menyelaraskan generasi data, validasi, pembelajaran dan penalaran ke dalam loop umpan balik yang terus menerus, dan untuk menciptakan loop tertutup dari pengembangan diri AI ekologi berkelanjutan。

Aku tidak tahuUlasan Komponen Penelitian Nous Nous

Aku tidak tahuLapisan model: Evolusi Hermes dan kemampuan penalaran

Seri Hermes adalah antarmuka model berorientasi pengguna utama untuk Nous Research, dan evolusinya dengan jelas menggambarkan jalur migrasi industri dari alignmen tradisional SFT/DPO untuk pembelajaran penalaran-ditingkatkan:

Hermes 1-3: Jajaran arahan dan kapasitas agensi awalHermes 1-3 mengandalkan DPO berbiaya rendah untuk melengkapi jajaran komando yang kuat dan, pada Hermes 3, menggunakan data sintetis dengan pengenalan pertama mekanisme validasi Atropos。
Hermes 4 / DeephermesTulis sistem-2 berpikir lambat ke dalam berat melalui rantai pikir, meningkatkan kinerja matematika dan kode oleh Teest-Time Scaling, dan membangun data penalaran kemurnian tinggi dengan mengandalkan "No Sampling + Appropos Autentifikasi"。
DeepHermesPenggunaan lebih lanjut GRPO alih-alih PPO yang sulit dibagi-bagi untuk memungkinkan penalaran RL untuk beroperasi pada Psyche descentralise jaringan GPU, meletakkan landasan teknik untuk ekspansi penalaran sumber terbuka RL。

Aku tidak tahuAgropos: lingkungan belajar yang lebih baik yang dapat memvalidasi insentif

Atropos adalah hub sejati dari sistem Nous RL. Ini menyediakan validasi langsung dari output sebagai lingkungan RL standardisasi untuk tips, panggilan alat, eksekusi kode dan beberapa putaran enkapsulasi interaktif, sehingga menyediakan sinyal insentif yang pasti untuk menggantikan label manusia yang mahal dan tidak ekstensibel. Lebih penting lagi, dalam jaringan pelatihan terpusat Psyche, Agropos bertindak sebagai \"pengadilan\" untuk memvalidasi strategi peningkatan sejati dari node dan untuk mendukung auditable Proof-of-Learning, secara mendasar menangani kredibilitas penghargaan dalam RL yang didistribusikan。

Aku tidak tahuDistro dan Psyche: Lapisan optimizer untuk pembelajaran intensif terdesentralisasi

Pelatihan tradisional RUF (RLHF/RLAIF) mengandalkan klaster-klaster berband lebar-lebar tinggi yang terpusat, sebuah penghalang inti yang tidak dapat direplikasi oleh sumber terbuka. Maze DisTrO mengurangi biaya komunikasi RL dengan beberapa perintah magnitude dengan cara memampatkan kalibrasi kinetik dan gradien, memungkinkan pelatihan untuk beroperasi pada bandwidth Internet; Psyche mengerahkan mekanisme pelatihan ini ke jaringan pada rantai sehingga node dapat menyelesaikan penalaran, validasi, penilaian hadiah dan berat memperbarui lokal dan membentuk RL loop tertutup lengkap。

Dalam sistem Nous, Agropos memvalidasi rantai pemikiran; komunikasi pelatihan terkompresi disTrO; Psyche menjalankan loop RL; World Sim menyediakan lingkungan yang kompleks; Forge mengumpulkan penalaran yang benar; Hermes menulis semua pembelajaran menjadi berat. Pembelajaran yang dipertingkatkan bukan hanya fase pelatihan, tetapi sebuah perjanjian inti dalam arsitektur Nous untuk menghubungkan data, lingkungan, model dan infrastruktur, menjadikan Hermes sebagai sistem hidup yang dapat memperbaiki dirinya secara terus menerus pada jaringan komputasi sumber terbuka。

Jaringan Kecerunan: Arsitektur Pembelajaran yang Dipertingkatkan

Visi inti Jaringan Gradien adalah merombak AI melalui Open Intelligence Stack. Gudang teknologi Gradien 'S terdiri dari satu set inti yang berkembang secara independen, perjanjian antarspersif. Sistem-sistemnya, yang mulai dari komunikasi tingkat bawah hingga kolaborasi intelijen tingkat atas, termasuk Parallax (distribusi penalaran), Echo (decentrization RL training), Lattica (jaringan P2P), SEDM / Massgen / Symphony / CUAHarm (rememination, collaboration, security), VeriLLM (credible validation), Mirage (hipetinggi-prototype simulasi), yang bersama-sama menyusun evolusi berkelanjutan infrastruktur kecerdasan terdesentralisasi。

Arsitektur Pembelajaran dan Pelatihan yang Dipertingkatkan Echo - Echo

Echo adalah kerangka belajar Gradien yang ditingkatkan, yang filosofi desain intinya adalah untuk mendekorasi pelatihan, penalaran dan data (rewards) jalur dalam pembelajaran yang ditingkatkan, memungkinkan generasi Rollout, optimisasi taktis dan penilaian imbalan untuk memperluas dan bergerak secara independen di lingkungan isomerik. Penentuan-co-operating dalam jaringan isomer yang terdiri dari sisi penalaran dan sisi pelatihan, mempertahankan stabilitas pelatihan dalam lingkungan isomerik luas-area dengan mekanisme sinkronisasi ringan, dan efektif mitigasi kegagalan SPMD dan pemanfaatan GPU botneck disebabkan oleh kombinasi penalaran dan pelatihan dalam DeepSpeed RLHF/VERL tradisional。

Echo Echo menggunakan \"struktur dua-kluster debat\" untuk memaksimalkan penggunaan algoritme, beroperasi secara independen satu sama lain dan bebas satu sama lain:

Memaksimalkan sampel menelan: Salah satu kelompok penalaran(a) GPU kelas konsumen dengan peralatan perifer untuk membangun sampel muntahan tinggi oleh Parallax dengan pipline-parallel, fokus pada generasi lintasan
Memaksimalkan perhitungan gradien: Latihan KurunganJaringan GPU tingkat konsumen yang beroperasi dalam cluster terpusat atau multi-bidang global, bertanggung jawab untuk pembaruan gradien, sinkronisasi parameter dengan LoRA fine-tuning dan berfokus pada proses pembelajaran。

Untuk menjaga konsistensi antara strategi dan data, Echo menyediakanPesananDanAshonDua jenis protokol sinkronisasi ringan yang mencapai manajemen koherensi dua arah dari berat strategis dan lintasan:

Ketepatan Mod Pull Terurut • • Sisi pelatihan untuk menegakkan pembaruan versi model dari node penalaran sebelum menarik keluar trek baru, sehingga memastikan bahwa trek segar dan cocok untuk tugas yang sangat sensitif terhadap strategi lama
Prioritas model Push-Pull untuk efisiensiSisi penalaran terus menghasilkan trek dengan label versi, sisi pelatihan dikonsumsi dengan kecepatan sendiri, koordinator memonitor penyimpangan dan pemicu re-aktif, dan memaksimalkan pemanfaatan peralatan。

Di bagian bawah, Echo membangun pada Parallax (alasan isomer dalam lingkungan berlebar-band rendah) dan modul pelatihan mendistribusikan berkuantitatif ringan (misalnya VERL), mengandalkan LoRA untuk mengurangi biaya sinkronisasi lintas node sehingga pembelajaran yang ditingkatkan dapat beroperasi secara berkelanjutan pada jaringan isomer global。

Cawan Cawan: Pembelajaran Eco-enhanced Bittensor

Melalui keunikannya Mekanisme konsensus yuma, Bittensor telah membangun jaringan fungsi insentif yang luas, tipis, dan tidak stabil。

Audisi Bittensor Ecology Covent AI membangun jalur air terintegrasi vertikal dari pelatihan pra- dan pasca-RL melalui SN3 Templar, SN39 Basilica dan SN81 Grail. Di antaranya, SN3 Templar bertanggung jawab untuk pra-pelatihan dalam model dasar, SN39 Basilica menyediakan pasar kalkulator yang didistribusikan, SN81 Grail berfungsi sebagai \"lapisan penalaran yang berharga\" untuk pelatihan pasca-RL, membawa proses inti RLHF / RLAIF untuk mengoptimalkan loop tertutup dari model dasar ke strategi jajaran。

GAILTujuannya adalah..kata sandi untuk membuktikan keabsahan setiap penelitian yang ditingkatkan yang terikat pada identitas modelUNTUK MEMASTIKAN BAHWA RLHF DAPAT DIIMPLEMENTASIKAN DENGAN AMAN DI LINGKUNGAN YANG TIDAK MEMERLUKAN KEPERCAYAAN. PERJANJIAN MENETAPKAN RANTAI KREDIBEL MELALUI MEKANISME TIGA TINGKAT:

Generasi tantangan Identifikasi • • Tak dapat diprediksi namun menjalankan kembali tugas tantangan (misalnya, SAT, GSM8K) dari penggunaan beacon acak drand dan blok Hashy untuk mencegah penipuan yang diharapkan
Panitia pensampelan dan sketsalogprob tingkat token dan rantai penalaran untuk memungkinkan certifier untuk mengkonfirmasi bahwa rollout dihasilkan oleh model deklarasi
Pengikatan ID ModelKANTOR: Ikatlah proses penalaran ke model sidik jari berat dan tanda tangan terstruktur dari distribusi token untuk memastikan bahwa model pengganti atau hasil segera diidentifikasi. Akibatnya, lintasan logika (rollout) dalam RL menyediakan fondasi untuk keaslian。

Dalam mekanisme ini, subnet Grail mencapai proses pasca-pelatihan yang dapat diverifikasi dengan gaya GRPO: penambang menghasilkan jalur penalaran berganda untuk subjek yang sama, certifiers rate SAT kepuasan berdasarkan kebenaran, kualitas rantai penalaran, dan menuliskan hasil sebagai berat TAO. Eksperimen terbuka eksperimental telah menunjukkan bahwa kerangka kerja telah meningkatkan keakuratan MATH Qwen2,5-1,5B dari 12,7 per sen menjadi 47,6 per sen, menunjukkan bahwa hal itu dapat mencegah penipuan sekaligus meningkatkan kemampuan modelling secara signifikan. Grail adalah batu penjuru kepercayaan dan implementasi dari RLVR/RLAIF terdesentralisasi dalam stan pelatihan Covenant AI, dan tidak ada jalur online utama resmi。

AI Fracing: Pembelajaran Dipertingkat Berdasarkan pada Competition RLFC

Struktur Fracing AI jelas di sekitarPembelajaran Kompetisi dari Kompetisi, RLFC, menggantikan dorongan statis tradisional RLHF dengan label manual dengan lingkungan kompetitif terbuka dan dinamis. Agensi ini bersaing di luar angkasa yang berbeda, yang peringkat relatif, bersama-sama dengan peringkat AI, merupakan insentif real-time untuk mengubah proses alignmen menjadi sistem game multi-smart online yang berkesinambungan。

Perbedaan inti antara RLHF tradisional dan RLFC dari Frac AI:

NILAI INTI RLFC FINAhli insentif tidak lagi berasal dari model tunggal, tetapi dari evolving rival dan evaluator, menghindari penggunaan model hadiah dan mencegah keunggulan ekologi melalui keragaman taktis. Struktur Spaces menentukan sifat permainan (nol-sum atau positif-sum) dan mendorong munculnya perilaku kompleks dalam konfrontasi dan kolaborasi。

Dalam arsitektur sistem, Fracing AI membongkar proses pelatihan menjadi empat komponen kunci:

Abad ke-17Modul strategi ringan berbasis LLM sumber terbuka, dikembangkan oleh pemberat diferensial melalui QLora, dengan pembaruan biaya rendah
SpacesLingkungan daerah misi yang terpisah, di mana agen dibayar untuk masuk dan dihargai untuk menang
HakimRLAIF-BASED, INSTANT-REWARDING LAPISAN, MENYEDIAKAN TAMBAHAN, PENILAIAN LAYAK
Bukti dari-Learning • • Untuk mengikat strategi pembaruan ke hasil kompetitif spesifik untuk memastikan bahwa proses pelatihan diverifikasi dan anti-fraud。

Inti inti dari Fracing AI adalah untuk membangun mesin evolusioner yang bekerja dengan satu sama lain. \" Pengguna, sebagai "Meta-optimizer" dari lapisan kebijakan, memandu arah pencarian dengan mengisyaratkan proyek dan supersinyur; dan agen secara otomatis menghasilkan massa preferensi data berkualitas tinggi (Preference Pairs) dalam kompetisi tingkat mikro. Pola ini memungkinkan data untuk lulus¶ Tak Terpercaya Fine-tuning ¶Bisnis ditutup。

Perbandingan Arsitektur Arsitektur Proyek Web3 Pembelajaran Tertingkatkan

V. Membesarkan dan melihat ke depan: cara dan kesempatan untuk belajar x Web3

Berdasarkan analisis dekonstruktif dari proyek-proyek depan di atas-mensioned, kami mengamati bahwa, meskipun titik masuk (kalkulasi, teknik atau pasar) bervariasi dari tim ke tim, ketika dikombinasikan dengan pembelajaran intensif Web3 (RL), logika arsitektur yang mendasarinya dikondensasikan menjadi paradigma \"dekomposisi-valid-insentif\" yang sangat konsisten. Ini bukan hanya kebetulan teknis, tetapi juga konsekuensi logis dari layakisasi jaringan untuk meningkatkan atribut unik pembelajaran。

Fitur arsitektur pembelajaran generik yang dipertingkatkan:Kekangan fisik inti dan masalah kepercayaan

Melatih Praktik Pemisahan Fisik (Decoupling of Rollouts & Belajar) - Kalkulator Standar [ Gambar di hlm

ZOW Rare, paralel, komunikasi Rollout outsourced to GPUs di tingkat konsumen global, dengan pembaruan parameter lebar-lebar-tinggi berfokus pada sejumlah kecil node pelatihan, baik dalam struktur dua kelompok dari langkah Prime Industries Actor-Learner ke Gradien Echo。
Infrastruktur

Dalam jaringan-jaringan yang tidak memerlukan izin, keaslian komputasi harus tunduk pada keamanan wajib melalui matematika dan desain institusional, yang mewakili pencapaian otentikasi sandi untuk Pol, Prime Intelect, dan Grail。
Tokenisasi Insentif Gelung - Pasar self-regulasi

Distribusi dari distribusi pasokan daya, generasi data, urutan validasi dan insentif ditutup, memungkinkan jaringan tetap stabil dan berkesinambungan dalam lingkungan terbuka melalui partisipasi insentif-driven dan melalui disinsentif berbasis slash。

Jalur teknologi yang berbeda: \"titik-titik patah\" berbeda di bawah arsitektur yang koheren

Terlepas dari konvergensi struktur, teknologi yang berbeda telah dipilih oleh proyek berdasarkan gen mereka:

Riset Nus NusUpaya untuk menyelesaikan kontradiksi mendasar dari pelatihan mendistribusikan (bandwidth bottlenecks) dari dasar matematika. Distro Optimizer, yang dirancang untuk memampatkan lalu lintas gradien ribuan kali, bertujuan untuk memungkinkan jalur lebar rumah tangga untuk menjalankan pelatihan model skala besar, yang merupakan \"pukulan sisi bawah\" terhadap kendala fisik。
Teknik Sistem SistemSistem waktu berjalan " berfokus pada pembangunan generasi berikutnya. Prime IntellectShad CastDan GradienBatalisSemuanya dirancang untuk mengekstrak efisiensi isomer cluster tertinggi melalui teknik rekayasa ekstrem di bawah kondisi jaringan yang ada。
Ini permainan pasarRekaan Penghargaan. Kemunculan kecerdasan yang dipercepat melalui desain mekanisme peringkat yang sangat baik yang akan menyebabkan para penambang menemukan strategi terbaik mereka sendiri。

Kekuatan, tantangan dan pandangan terakhir

Dalam paradigma menggabungkan pembelajaran yang ditingkatkan dengan Web3, keunggulan tingkat sistem dimulai denganStruktur kosDanStruktur Badan PimpinanPenulisan ulang。

Pemugaran biayaPermintaan penggunaan RL Post-training untuk sampling (Rollout) tidak terbatas, dan Web3 dapat memobilisasi komputasi jangka panjang global dengan biaya yang sangat rendah, keuntungan biaya yang tidak dapat dicocokkan oleh produsen cloud pusat。
Jajaran berjudiKANTOR: Memutuskan monopoli atas Nilai AI, masyarakat dapat menggunakan Token untuk memilih untuk menentukan apa jawaban yang baik untuk mendemokratisasi pemerintahan AI。

Pada saat yang sama, sistem menghadapi dua kekangan struktural utama。

Tembok BandwidthMeskipun ada inovasi seperti disTrO, penundaan fisik masih membatasi pelatihan skala penuh dari model hiperparametrik (70B+), dan saat ini Web3 AI lebih terbatas pada performa halus dan penalaran。
Gudhard HackingKANTOR: Dalam jaringan yang sangat termotivasi, para penambang sangat mudah untuk \"memperbaiki\" aturan insentif daripada meningkatkan kecerdasan yang sebenarnya. Sia-sia adalah permainan abadi。
Serangan node BizantiumConserve melalui manipulasi aktif sinyal pelatihan dan model pemusnah keracunan. core bukanlah desain berkelanjutan dari fungsi insentif tahan penipuan, tetapi konstruksi mekanisme konfrontasional。

Kombinasi dari pembelajaran yang ditingkatkan dengan Web3 pada dasarnya adalah mekanisme untuk menulis ulang \"bagaimana kecerdasan dihasilkan, disejajarkan dan dihargai\". Jalur evolusionernya dapat dirangkum dalam tiga arah pelengkap:

Pergi ke jaringan pelatihan pusatDari mesin ke jaringan strategi, Rollout yang paralel dan dapat diverifikasi adalah outsourced ke GPU Global Longtail, fokus jangka pendek yang memvalidasi pasar penalaran, dan evolusi jangka menengah menjadi sub-jaringan pembelajaran yang ditingkatkan oleh gugus tugas
asetisasi yang lebih unggul dan imbalanDari melabelkan tenaga kerja menjadi ekuitas data. Asetisasi iuran dan insentif untuk mengubah feedback dan Imbalan Model yang berkualitas tinggi menjadi aset data yang dapat diatur dan dapat dibagi, mulai dari \"tenaga kerja yang ditandai\" hingga \"kesetaraan data\"
evolusi \"kecil dan keindahan\" dalam ranah vertikalKANTOR: A RLAAgents yang berdedikasi, kecil dan kuat dalam skenario vertikal dengan hasil yang dapat diverifikasi dan kuantitatif kembali, seperti Implementasi Kebijakan DeFi, Generasi Kode, membuat perbaikan strategi secara langsung terikat pada penangkapan nilai dan janji untuk memenangkan model sumber tertutup generik。

Secara umum, kesempatan untuk belajar x Web3 yang ditingkatkan bukanlah untuk menyalin versi OpenAI yang layak, tetapi untuk menulis ulang "Intelligent Production Relations":Performa pelatihan untuk menjadi pasar komputasi terbukaJeanInsentif dan preferensi menjadi aset rantai yang dapat dikelolaBiarkan nilai kecerdasan tidak lagi fokus pada platform, tapiIuransi dari pelatih, alignor dan pengguna。