アル投資マップ

与えられたインプットヒントの下、ストラテジーモデルは、次の設定評価と報酬モデリングのためのサンプルベースを提供する複数の候補推論チェーンまたは完全なトラックを生成し、戦略調査のパンスを決定します。

# わからない #参照のフィードバック段階(RLHF/RLAIF)

# わからない #リワードモデリング

# わからない #集中的なバリデーション段階(RLVR/Reward Verifiability)

# わからない #政策の最適化

# わからない #新しい政策展開

強化学習のためのトレーニングプロセスは、明らかに2つの段階に分けることができます

• ロールアウト(拡張サンプリング): 現在の戦略に基づいて大量のデータを生成しますコンピュータ集中しかし..コミュニケーションの薄さミッション ノード間の頻繁な通信を必要としず、消費レベルのGPUのグローバル分布に関する共同生成に適しています。

• 更新(パラメータ更新): 収集したデータに基づいてモデルの重量を更新し、帯域幅の集中化ノードを必要とします。

「debate-train」は、非遠心力構造の自然な組み合わせ: ロールアウトは、トークンメカニズムを介して貢献を解決するためにオープンネットワークに委託することができます, モデルの更新は、安定性を確保するために集中を維持しながら、。

# わからない #汎用性

# わからない #集中層、通貨経済に基づくフィードバック生産メカニズム

# わからない #多知性強化学習(MARL)の可能性

上記の概念枠組みに基づいて、現在の生態学の中で最も代表的なプロジェクトの簡単な分析を行います

プライム インテルlect は、グローバルなオープン コンピューティング マーケットの構築、トレーニングのしきい値の低下、共同の集中化の促進、および完全なオープンソースのスーパー インテリジェンス技術の開発にコミットしています。 システムには、プライムコンピューティング(クラウド/分散コンピューティング環境)、Intellect Model ファミリー(10B-1000B+)、オープンエンハンス学習環境(環境ハブ)、大規模合成データエンジン(SYNTHETIC-1/2)のセンターが含まれます。

主なインフラ コアインフラ コンポーネントプライム rlフレームワークは、ヘテロ分布環境のために特別に設計されており、強化された学習に非常に関連しています。また、帯域幅ネックを破壊するなど、残りの部分は、OpenDiLoCo通信プロトコル計算の完全性TopLoc認証メカニズム待ちます。

いくつかのサポートインフラもありますOpenDiLoCoについて(A) トランスコンチネンタルネットワークで98パーセントのINTELLECT-1使用率を維持し、時間の薄い通信と量的重量の違いが数百倍のクロス地理的訓練のための通信量を削減するTopLoc + 検証者フォーム信頼できるエグゼクティブレベルを一元化するため指紋とサンドボックスの検証を有効にして、推論と報酬データの信頼性を確保しますサインイン データエンジン推論の大規模な高品質のチェーンが生成され、フローラインは671Bモデルを並列化し、消費者向けグレードのGPUクラスターで効率的な操作を実現します。 これらのコンポーネントは、RL データの生成、検証、推論の集中化のための重要なエンジニアリング基盤を提供します。 お問い合わせお問い合わせ シリーズ成熟する世界クラスのモデルのデモンストレーションは、概念から集中型トレーニングシステムの実用的なフェーズまでの動きをマークします。

Gensynの目標は、グローバルなアイドルコンピューティングパワーをオープン、信頼性、無制限のAIトレーニングインフラストラクチャにまとめることです。 その中心は下記のものを含んでいます:クロス機器標準化実装レベルお問い合わせポイントツーポイント協調ネットワークそして、信頼なく仕事検証システムそして、スマートコントラクトを通じてタスクと報酬を自動的に割り当てます。 Gensynの紹介RLスワルムお問い合わせソリューションそして、ログインコア機構などの他の機構は、生成、評価、更新「蜂」のグローバルイソマーGPUグループを使用して、集合的に進化する3つのカップリング。 究極の配達は単純な計算ではなく、単純なものではありません検証可能なインテリジェンスお問い合わせ。

ノアスリサーチは、セットの構築中央、自己進化する認知インフラお問い合わせ そのコアコンポーネント - Hermes、Atropos、DisTrO、Psyche、World Sim - は、閉鎖し続ける知的進化のシステムに組織されています。 従来の「プリトレイントポスト・トレンディング・ディベート」のリニア・プロセスとは異なり、Nes は、DPO、GRPO、サンプリングの拒否、データ生成、検証、学習、継続的なフィードバック・ループへの推論、および継続的な自己改善の AI エコロジーのクローズド・ループを作成するなどの高度な学習技術を使用しています。

Gradient Networkのコアビジョンは、Open Intelligence Stackを通じてAIを再構築することです。 Gradient の s 技術倉庫は独立した進化のコア セットから成っています。, 分散契約. システムには、低レベルの通信から高レベルのインテリジェンスコラボレーションに至るまで、Parallax(分散推論)、Echo(拡張性RLトレーニング)、Lattica(P2Pネットワーク)、SEDM / Massgen / シンフォニー/CUAHarm(リメーション、コラボレーション、セキュリティ)、VeriLLM(クレジット検証)、Morge(ハイプロトタイプシミュレーション)、分散型インテリジェンスインフラストラクチャの継続的な進化を構成する。

Echoは、コア設計哲学が強化された学習におけるトレーニング、推論とデータ(報酬)経路を飾ることであるグラデーションの学習フレームワークです。ロールアウト生成、戦術的最適化、報酬評価を可能にし、異性環境で独立して展開および移動します。 推論の側面と訓練の側面から成る異人体ネットワークで協業し、軽い同期のメカニズムと広い区域の異性環境の訓練の安定性を維持し、効果的にSPMDの失敗および従来のDeepSpeed RLHF/VERLの推論そして訓練の組合せによって引き起こされるGPUの使用ネックを緩和する。

エコーは、アルゴリズムの使用を最大限に活用し、互いに独立して動作し、互いに無料に利用する「議論の緊張型2クラスター構造」を使用しています

• 飲み込むサンプルを最大限に活用して下さい: 推論のグループ(a) 周辺機器を備えたコンシューマーグレードGPUは、軌跡生成に焦点を合わせ、パララックスによる高強度嘔吐サンプラーを構築します

• グラデーション計算の最大化: トレーニングスワルム集中クラスターまたはグローバルマルチフィールドで動作するコンシューマーレベルのGPUネットワークは、ロラの微調整と学習プロセスに焦点を当てたグラデーション更新、同期パラメータを担当しています。

戦略とデータの一貫性を維持するため、Echo は注文するそして、非同期戦略的な重量および軌跡の2つの方法一貫性管理を達成する2つのタイプの軽量同期プロトコル:

• シーケンスプルモード精度・ 新しいトラックを引き出す前に、推論ノードのモデルバージョンの更新を強制するトレーニング側は、トラックが新鮮で古い戦略に非常に敏感なタスクに適しています

• プッシュプルモデルの効率性優先: 推論の側面は、バージョンラベルでトラックを生成し続けています。トレーニングの側面は、独自のペースで消費され、コーディネーターは偏差を監視し、再活性化をトリガーし、機器の活用を最大化します。

Echoは、Parallax(帯域幅の低い環境で推論する異体)と、LoRAに頼る軽定量分散型トレーニングモジュール(例えば、VERL)をビルドし、ノード間で同期のコストを削減し、グローバルイソマネットワーク上で学習を着実に動作させることができます。

ユニークで ユマコンセンサス機構、Bittensorは、インセンティブ機能の広大な、薄く、不安定なネットワークを構築しています。

Bittensorの生態学のCovent AIはSN3のテンプラ、SN39のBasilicaおよびSN81のGrailによる前およびポストRLの訓練からの縦の統合された水ラインを組み立てました。 SN3テンプラは、基本モデルの事前トレーニングを担当しています。SN39 Basilicaは、配布された計算機市場を提供し、SN81 Grailは、ポストRLトレーニングのための「有利な推論層」として機能し、RLHF / RLAIFコアプロセスを運び、基本的なモデルからアライメント戦略にクローズされたループを最適化します。

ガイル目標は..モデルアイデンティティに縛られた各強化された研究のロールアウトの認証を証明するパスワードRLHFが信頼を必要としない環境で安全に実装できるようにするため。 合意は3層のメカニズムを通して信頼できる鎖を確立します:

1. 特定チャレンジ生成・ ドランドランダムなビーコンの使用から予測不可能だが、再エマージ不可能なチャレンジタスク(例えば、SAT、GSM8K)をブロックし、予想される不正を防止するハシーをブロックする

2. サンプリングとスケッチ委員会トークンレベルのlogprobと、宣言モデルによってロールアウトが生成されたことを確認するために、認証を有効にする理由のチェーン

3. モデル ID の結合: : : モデルのウェイト指紋とトークン分布の構造化された署名に推論プロセスを結び、交換モデルや結果がすぐに識別されるようにします。 その結果、RLのロジック軌跡(ロールアウト)は、認証の基礎を提供します。

この仕組みでは、GrailのサブネットはGRPOスタイルの検証可能なポストトレイントプロセスを実現します。マイナーは同じ主題に対して複数の推論パスを生成し、認証者は修正に基づいてSATの満足度、推論のチェーンの質、TAO重量として結果を書き込みます。 オープン実験は、フレームワークがQwen2.5-1.5BのMATHの精度を12.7パーセントから47.6パーセントに向上し、不正を防止し、モデリング能力を大幅に高めることができることを実証しました。 Grailは、Covenant AIのトレーニングブースにおいて、分散型RLVR/RLAIFの信頼と実装の礎であり、公式のメインオンラインラインはありません。

AIを実践する構造は、明らかに周りにあります競争から学ぶ競争, RLFC、開いた、動的競争の環境が付いている手動ラベルが付いている従来の RLHF の静的なインセンティブを取り替えて下さい。 エージェントは異なるスペースで競争しています, その相対的なランキング, 一緒にAIの評価, 連続オンラインマルチスマートゲームシステムにアライメントプロセスを変換するためのリアルタイムのインセンティブを構成する。

従来のRLHFとFrac AIのRLFCのコアの違い:

RLFC コア値インセンティブは、単一のモデルではなく、進化するライバルや評価者から、報酬モデルの使用を回避し、戦術的な多様性による環境の卓越性を防ぐことができます。 宇宙の構造は、ゲームの性質(ゼロサムまたはプラスサム)を決定し、対立とコラボレーションにおける複雑な行動の出現を促進します。

システムのアーキテクチャでは、AI の実行は、4 つの主要なコンポーネントにトレーニング プロセスを分解します

• 年齢層: オープンソースLMに基づく軽量戦略モジュール、QLoraによる差動重量によって拡大され、低コストのアップデート

• スペース(a) 代理人のミッションエリア環境, エージェントが入ると勝利のために報われている場所

• アル・ジャッジ: RLAIF ベース、瞬間報酬層、拡張、集中評価を提供します

• プルーフ・オブ・イヤリング・ 戦略のアップデートを特定の競争上の結果にバインドし、トレーニングプロセスが検証可能で反詐欺であることを保証します。

Fracing AIの本質は、互いに機能する進化型エンジンを構築することです。 ユーザーは、ポリシーレイヤーの「メタオピュマイザ」として、プロジェクトやスーパーエンジニアリングにヒントをつけて検索方向を導きます。また、エージェントはマイクロレベルの競争で高品質のデータ設定(環境ペア)を自動生成します。 このパターンでは、データを渡すことができます「Trustlessファインチューニング」営業終了。

V。 拡張と楽しみ方:学習の拡張方法と機会 x Web3

上記のフロントプロジェクトの分解解析に基づいて、エントリポイント(計算、エンジニアリング、市場)はチームからチーム、Web3集中学習(RL)と組み合わせると、基礎となるアーキテクチャロジックが一貫した「分解能集中型」パラダイムに凝縮されていることを観察しています。 これは、技術的な偶然だけでなく、学習固有の属性を高めるためのネットワークの集中化の論理的な結果です。

一般的な学習アーキテクチャ機能を強化:コアの物理的制約と信頼の問題に対処する

1. 肉体分離(ロールアウトの分解と学習) - デフォルトの計算機 ポッピング

   レアで並列的、ロールアウト通信は、グローバルコンシューマーレベルでGPUに委託され、高帯域幅パラメータの更新により、インダストリーズ・アクターのステップからグラデーション・エコーまでの2グループ構造で、少人数のトレーニング・ノードに焦点を当てています。

2. 検証ダイブ信託 - インフラ化

   許可を必要としないネットワークでは、計算の信頼性は、Pol、Prime Intelect、Grailのパスワード認証の達成を表す数学的および機関的な設計による必須セキュリティの対象となる必要があります。

3. トークン化インセンティブループ - 市場自主規制 

   電源、データ生成、検証とインセンティブのシーケンシングの分布が閉鎖され、ネットワークは、インセンティブ主導の参加とスラッシュベースのインセンティブによるオープン環境で安定的かつ継続的に維持することができます。

差別化された技術パスウェイ:コヒーレントアーキテクチャの異なる「ブレイクポイント」

構造の一貫性にもかかわらず、遺伝子に基づいてプロジェクトによって異なる技術が選択されています

• 核研究: 数学ベースから分散訓練(帯域幅ボトルネック)の根本的な矛盾を解決しようとする。 ディストロ グラデーショントラフィックを数千回圧縮するように設計されたオプティマイザは、家庭用ブロードバンドが大規模モデルのトレーニングを実行できるようにすることを目指しています。これは、物理的な制約に対する「ダウンサイドブロー」です。

• システムエンジニアリング: 次世代の構築に重点を置いた「AI実行時間システム」 プライムインテルlectシェードキャストグラデーションパララックス既存のネットワーク条件下にある極端なエンジニアリング技術により、最高のイソマークラスター効率を抽出するように設計されています。

• マーケットゲームです: RewardFunctionの設計。 知能の出現は、マイナーが自分の最高の戦略を見つけるために導く優れた評価メカニズムの設計を通して加速されます。

強み、課題、最終展望

Web3で強化された学習を組み合わせたパラダイムでは、システムレベルの優位性が始まりますコスト構造そして、ガバナンス体制リライト。

• コストの回復RL サンプリング(ロールアウト)に対する後処理の要求は無制限で、Web3は非常に安価でグローバルな長期計算を動員でき、中央クラウドメーカーが一致できないコストメリットがあります。

• ソバージニアアライメント: : : AI 価値の独占を破る, コミュニティは、トークンを使用して、AI ガバナンスを民主化するための良い答えを決定することができます。

同時に、システムは2つの主要な構造的制約に直面します。

• 帯域幅の壁: DisTrOのようなイノベーションにもかかわらず、物理的な遅延は、ハイパーパラメトリックモデル(70B +)のフルスケールのトレーニングを制限し、現在のWeb3 AIは、微調整と推論に制限されています。

• ガドハードハッキング: : : 非常にモチベーションの高いネットワークでは、マイナーは、実際のインテリジェンスをアップグレードするのではなく、インセンティブルールを「統合」するのは非常に簡単です。 不正防止棒報酬機能の設計は、永遠のゲームです。

• ビザンチンノード攻撃: 訓練信号および毒破壊モデルの活動的な操作を通して保って下さい。 コアは、不正防止のインセンティブ機能の継続的な設計ではありませんが、対立メカニズムの建設。

Web3で強化された学習の組み合わせは、基本的に「どのように知能が生成され、整列され、評価されるか」を書き換えるためのメカニズムです。 その進化したパスは、3つの補完的な方向にまとめられます

1. 中央トレーニングネットワークへマシンから戦略のネットワークまで、並列かつ検証可能なロールアウトは、タスククラスターによって強化された学習サブネットワークに、推論市場を検証する短期焦点であるGlobal Longtail GPUに委託されています

2. 資産の優先と報酬ラベル作成からデータエクイティまで。 質の高いフィードバックとリワードモデルを「マーキングラボ」から「データエクイティ」まで、管理可能な分散可能なデータ資産に変える、好みとインセンティブの資産化

3. 垂直領域における「小さくて美」の進化: : : DeFi ポリシーの実装、コード生成などの検証可能な結果と定量的リターンを備えた垂直シナリオで、専用の、小型で強力なRLAAgentsが戦略的改善を直接値のキャプチャに縛り、一般的なクローズドソースモデルを獲得することを約束します。

一般的に、強化された学習x Web3の実際の機会は、OpenAIのまともなバージョンをコピーするものではありませんが、「インテリジェントな生産関係」を書き換えるために:オープンコンピューティング市場へのトレーニングの実施ジャン集中力と好みは管理可能なチェーン資産になりますインテリジェンスの値はプラットフォームに焦点を合わせないが、トレーナー、アライナ、ユーザーの再配布。

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