強化學習：去中心化 AI 網路的範式變遷

RL 的核心環節，如大規模取樣、獎勵機制與可驗證性，與 Web3 的去中心化算力、加密激勵和區塊鏈驗證機制天然契合。這種結合催生了「解耦>驗證>激勵」的新範式，重塑 AI 的生產關係。 （前情提要：去中心化社交協議的三大支柱：身份、儲存與發現機制 ） （背景補充：AI 驅動的 Vibe Coding，能成改寫加密世界的新敘事方向嗎？ ）   作者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao 本獨立研報由 IOSG Ventures 支持，研究與寫作過程受 Sam Lehman（Pantera Capital）強化學習研報的啟發，感謝 Ben Fielding (Gensyn.ai), Gao Yuan (Gradient), Samuel Dare & Erfan Miahi (Covenant AI), Shashank Yadav(Fraction AI), Chao Wang 對本文提出的寶貴建議。本文力求內容客觀準確，部分觀點涉及主觀判斷，難免存在偏差，敬請讀者予以理解。   人工智慧正從以“模式擬合”為主的統計學習，邁向以“結構化推理”為核心的能力體系，後訓練（Post-training）的重要性快速上升。DeepSeek-R1 的出現標誌著強化學習在大型模型時代的範式級翻身，產業共識形成：預訓練構建模型的通用能力基座，強化學習不再只是價值對齊工具，而被證明能夠系統提升推理鏈品質與複雜決策能力，正逐步演化為持續提升智慧水準的技術路徑。 與此同時，Web3 正透過去中心化算力網路與加密激勵體系重構 AI 的生產關係，而強化學習對 rollout 取樣、獎勵信號與可驗證訓練的結構性需求，恰與區塊鏈的算力協作、激勵分配與可驗證執行天然契合。本研報將系統拆解 AI 訓練範式與強化學習技術原理，論證強化學習 × Web3 的結構優勢，並對 Prime Intellect、Gensyn、Nous Research、Gradient、Grail和Fraction AI等專案進行分析。 一. AI 訓練的三階段：預訓練、指令微調與後訓練對齊 現代大型語言模型（LLM）訓練全生命週期通常被劃分為三個核心階段：預訓練（Pre-training）、監督式微調（SFT）和後訓練（Post-training/RL）。三者分別承擔“構建世界模型—注入任務能力—塑造推理與價值觀”的功能，其運算結構、資料要求與驗證難度決定了去中心化的匹配程度。 預訓練（Pre-training） 透過大規模自監督學習（Self-supervised Learning）構建模型的語言統計結構與跨模態世界模型，是 LLM 能力的根基。此階段需在兆級語料上以全域同步方式訓練，依賴數千至數萬張 H100 的同構叢集，成本占比高達 80–95%，對頻寬與資料版權極度敏感，因此必須在高度集中式環境中完成。 微調（Supervised Fine-tuning） 用於注入任務能力與指令格式，資料量小、成本占比約 5–15%，微調既可以進行全參訓練，也可以採用參數高效微調（PEFT）方法，其中 LoRA、Q-LoRA 與 Adapter 是產業界主流。但仍需同步梯度，使其去中心化潛力有限。 後訓練（Post-training） 由多個迭代子階段構成，決定模型的推理能力、價值觀與安全邊界，其方法既包括強化學習體系（RLHF、RLAIF、GRPO）也包括無 RL 的偏好優化方法（DPO），以及過程獎勵模型（PRM）等。該階段資料量與成本較低（5–10%），主要集中在 Rollout 與策略更新；其天然支援非同步與分散式執行，節點無需持有完整權重，結合可驗證運算與鏈上激勵可形成開放的去中心化訓練網路，是最適配 Web3 的訓練環節。 二. 強化學習技術全景：架構、框架與應用 2.1 強化學習的系統架構與核心環節 強化學習（Reinforcement Learning, RL）透過“環境交互—獎勵反饋—策略更新”驅動模型自主改進決策能力，其核心結構可視為由狀態、動作、獎勵與策略構成的反饋閉環。完整的 RL 系統通常包含三類元件：策略網路（Policy）、經驗取樣（Rollout）與學習器（Learner）。策略與環境交互生成軌跡，Learner 根據獎勵信號更新策略，從而形成持續迭代、持續優化的學習過程： 策略網路（Policy）：從環境狀態生成動作，是系統的決策核心。訓練時需集中式反向傳播維持一致性；推理時可分發至不同節點平行運行。 經驗取樣（Rollout）：節點根據策略執行環境交互，生成狀態—動作—獎勵等軌跡。該過程高度平行、通訊極低，對硬體差異不敏感是最適合在去中心化中擴展的環節。 學習器（Learner）：聚合全部 Rollout 軌跡並執行策略梯度更新，是唯一對算力、頻寬要求最高的模組，因此通常保持中心化或輕中心化部署以確保收斂穩定性。 2.2 強化學習階段框架（RLHF → RLAIF → PRM → GRPO） 強化學習通常可分為五個階段，整體流程如下所述： 資料生成階段（Policy Exploration）：在給定輸入提示的條件下，策略模型 πθ 生成多條候選推理鏈或完整軌跡，為後續偏好評估與獎勵建模提供樣本基礎，決定了策略探索的廣度。 偏好反饋階段（RLHF / RLAIF）： **RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）**透過多候選回答、人工偏好標註、訓練獎勵模型（RM）並用 PPO 優化策略，使模型輸出更符合人類價值觀，是 GPT-3.5 → GPT-4 的關鍵一環。 **RLAIF（Reinforcement Learning from AI Feedback）**以 AI Judge 或憲法式規則替代人工標註，實現偏好獲取自動化，顯著降低成本並具備規模化特性，已成為 Anthropic、OpenAI、...