Новий двигун розумного пробудження: як навчання з підкріпленням переосмислює екосистему AI у Web3

當 DeepSeek-R1 з’явився на світ, індустрія нарешті усвідомила одну недооцінену істину — посилене навчання не є другорядним у вирівнюванні моделей, а є ключовою рушійною силою у всьому еволюційному процесі AI.

Від попереднього навчання на «статистичних моделях розпізнавання» до пост-навчання «структурованого логічного висновку», а потім до пост-вирівнювання, посилене навчання стає основним важелем для запуску наступного покоління інтелекту. Що ще цікавіше, ця система природно співвідноситься з децентралізованою системою стимулів Web3 — це не випадковість, а резонанс двох «систем стимулювання», що виявляється в їхній сутності.

У цій статті буде глибоко проаналізовано, як технічна архітектура посиленого навчання формує замикаючий контур із розподіленими характеристиками блокчейну, а через розбір передових проектів Prime Intellect, Gensyn, Nous Research, Gradient, Grail і Fraction AI розкриється необхідність і потенціал цієї хвилі.

Три рівні тренування великих моделей: від попереднього до логічного висновку

Повний життєвий цикл сучасних великих моделей можна поділити на три послідовні етапи, кожен з яких переосмислює межі AI.

Етап попереднього навчання — це формування бази. Понад десятки тисяч H100 мають у глобальному масштабі синхронізовано виконувати самостійне навчання на трильйонах корпусів даних, що становить 80-95% витрат. Цей етап вимагає надзвичайно високої пропускної здатності мережі, цілісності даних і однорідності кластерів, і має виконуватися виключно у висококонцентрованих суперкомп’ютерах — децентралізація тут безпідставна.

Тонке налаштування з наглядом (SFT) — це цілеспрямоване додавання можливостей. За допомогою невеликих наборів інструкційних даних модель донастроюється для конкретних задач, витрати становлять лише 5-15%. Це може бути як повне тренування з усіма параметрами, так і ефективне за допомогою методів LoRA, Q-LoRA тощо. Хоча потенціал децентралізації тут вищий, все одно потрібна синхронізація градієнтів, що обмежує масштаб.

Пост-навчальне вирівнювання — це основна арена посиленого навчання. Тут витрати найнижчі (лише 5-10%), а головна робота зосереджена на Rollout (збір траєкторій логічного висновку) і оновленні стратегій. Оскільки Rollout природно підтримує асинхронне розподілене виконання, вузли не зобов’язані мати повний набір ваг, а поєднання з перевіркою обчислень і стимулюванням на ланцюгу робить цей етап ідеальним для децентралізації — саме тут починається аргументація Web3 + посиленого навчання.

Анатомія механізму посиленого навчання: сила трикутного циклу

Ядро посиленого навчання — це зворотний зв’язковий контур: стратегія генерує дії → середовище повертає нагороду → стратегія оновлюється через ітерації. Ця система складається з трьох ключових модулів:

Мережа політики (Policy) — виконує роль центру прийняття рішень, генеруючи дії на основі стану. Під час тренування потрібно централізовано зворотно поширювати градієнти для збереження числової узгодженості, але під час логічного висновку її можна розподіляти між глобальними вузлами для паралельного виконання — ця «відділення логіки і тренування» ідеально підходить для децентралізованих мереж.

Збір досвіду (Rollout) — це фабрика даних. Вузли локально виконують стратегію і взаємодіють із середовищем, створюючи повну траєкторію станів, дій і нагород. Оскільки процес високопаралельний, з низькими вимогами до комунікацій і не залежить від однорідності апаратного забезпечення, до участі залучаються споживчі GPU, edge-пристрої і навіть смартфони — це ключ до активізації глобальної довгої хвости обчислювальної потужності.

Навчальник (Learner) — це рушій оптимізації, що агрегує всі дані з Rollout і виконує оновлення градієнтів. Цей модуль вимагає найбільших обчислювальних ресурсів і пропускної здатності, тому зазвичай працює у централізованих або напівцентралізованих кластерах, але вже не потребує тисяч GPU, як у попередньому тренуванні.

Такий архітектурний підхід розв’язує проблему: можна використовувати дешеві глобальні ресурси для Rollout і висококласні — для оновлення градієнтів. Це економічно неможливо у традиційних хмарних моделях, але у мережах із стимулюванням на ланцюгу — цілком реально.

Технічна еволюція посиленого навчання: від RLHF до верифікованого вирівнювання

Методологія посиленого навчання швидко розвивається, і цей процес визначає можливості децентралізації.

RLHF (посилене навчання з людським зворотним зв’язком) — це початкова точка. За допомогою кількох кандидатів, людського маркування, тренування моделей нагород і PPO стратегій моделі вирівнюються з людськими цінностями. Але головний обмежувач — вартість маркування: залучення команд маркувальників, підтримка якості, обробка суперечливих зразків — у традиційних умовах це вузьке місце.

RLAIF (AI-зворотне посилене навчання) — руйнує цей бар’єр. Замість людського маркування використовують AI-суддю або правила, що автоматизує і масштабує процес формування переваг. Anthropic, OpenAI, DeepSeek вже зробили це основним підходом, і цей перехід особливо важливий для Web3 — автоматизація дозволяє реалізовувати через смарт-контракти.

GRPO (групова відносна стратегія оптимізації) — це ключова інновація DeepSeek-R1. У порівнянні з традиційним PPO, що вимагає додаткову Critic мережу, GRPO моделює переваги у групі кандидатів, значно знижуючи обчислювальні та пам’яті витрати. Ще важливіше, що вона має сильнішу асинхронну здатність до помилок, природно адаптуючись до багатоступеневих затримок і відключень вузлів у розподіленому середовищі.

Верифіковане посилене навчання (RLVR) — майбутнє. У всьому процесі формування і використання нагород вводяться математичні перевірки, щоб нагорода максимально походила з відтворюваних правил і фактів, а не з нечітких людських переваг. Це критично важливо для безліцензійних мереж — без перевірки стимулювання легко «підлаштовуватися» під майнерів (фальсифікувати бали), що може призвести до краху системи.

Технічна карта шести передових проектів

Prime Intellect: інженерний максимум асинхронного посиленого навчання

Мета Prime Intellect — створити глобальний відкритий ринок обчислювальних ресурсів, щоб будь-який GPU будь-якої продуктивності міг підключатися і відключатися у будь-який час, формуючи самовідновлювану мережу обчислювальної потужності.

Головний компонент — prime-rl framework — спеціально розроблений рушій для розподіленого асинхронного середовища. Традиційний PPO вимагає синхронної роботи всіх вузлів, і будь-яка затримка або відключення призводить до блокування. Prime-rl повністю відмовляється від такої синхронності, роз’єднуючи Rollout Worker і Trainer.

Inference (Rollout Worker) інтегрований з vLLM, що використовує PagedAttention і можливості пакетної обробки для високої пропускної здатності. Тренувальна частина (Trainer) асинхронно витягує дані з буфера досвіду для оновлення градієнтів, не чекаючи завершення всіх робочих.

Модельна сімейка INTELLECT — це демонстрація можливостей цієї системи:

• INTELLECT-1 (10B, жовтень 2024) — вперше довів можливість тренування гібридних мереж у трьох континентах, з низьким обміном даними (<2%) і 98% використання обчислювальних ресурсів
• INTELLECT-2 (32B, квітень 2025) — перша «безліцензійна RL» модель, що стабільно сходиться у багатоступеневих асинхронних середовищах
• INTELLECT-3 (106B MoE, листопад 2025) — з розрідженою архітектурою, активуючи лише 12B з 200B, тренується на 512×H200, досягаючи показників, що наближаються або перевищують закриті моделі більшого масштабу (AIME 90.8%, GPQA 74.4%, MMLU-Pro 81.9%)

Цим підтримують OpenDiLoCo — протокол зв’язку, що зменшує обсяг обміну даними у міжрегіональних тренуваннях у сотні разів, і TopLoc — механізм верифікації, що за допомогою активних відбитків і пісочниць забезпечує достовірність логіки. Разом вони доводять, що децентралізоване тренування посиленого навчання не лише можливо, а й здатне породжувати світового рівня моделі інтелекту.

Gensyn: «генерація-оцінка-оновлення» — бджолиний розум

Ідея Gensyn ближча до «соціології» — вона не просто розподіляє завдання і збирає результати, а імітує процес колективного навчання людського суспільства.

RL Swarm розбиває ключові етапи посиленого навчання на три ролі у P2P-організації:

• Solvers (Виконавці) — локально виконують логіку моделі і генерують Rollout, апаратні відмінності між вузлами тут не мають значення
• Proposers (Запропонувальники) — динамічно створюють завдання (математичні задачі, кодові виклики тощо), підтримуючи адаптивне навчання за складністю
• Evaluators (Оцінювачі) — використовують зафіксовану «суддівську модель» або правила для оцінки локальних Rollout і формування нагород

Ці три ролі формують безцентровий зворотний цикл. Ще цікавіше, що ця структура природно відображає мережу блокчейну — майнери — це Solvers, стейкери — Evaluators, DAO — Proposers.

SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization) — це алгоритм оптимізації, що працює у цій системі. Його ідея — «спільний Rollout, а не спільний градієнт» — кожен вузол бере з глобального пулу Rollout, вважаючи його своїм локальним, що забезпечує стабільність у середовищі з відсутністю централізації і значними затримками. У порівнянні з PPO, що залежить від Critic, або GRPO, що базується на групових перевагах, SAPO з низьким обсягом пропускної здатності дозволяє споживчим GPU ефективно брати участь у масштабному посиленому навчанні.

Nous Research: цілісна екосистема з верифікованим логічним середовищем

Nous Research — це не просто система посиленого навчання, а створення безперервної еволюційної когнітивної інфраструктури.

Її ключові компоненти — як складові точного механізму: Hermes (інтерфейс моделі) → Atropos (середовище перевірки) → DisTrO (компресія комунікацій) → Psyche (децентралізована мережа) → World Sim (складне моделювання) → Forge (збір даних).

Atropos — це серце системи, що об’єднує підказки, виклики, виконання коду, багатоступеневу взаємодію у стандартизоване RL-середовище, здатне безпосередньо перевіряти правильність вихідних даних і давати визначальні нагороди. Це усуває залежність від дорогих і масштабованих людських маркувань.

Ще важливіше, у децентралізованій мережі Psyche Atropos виступає як «довірений арбітр». За допомогою верифікованих обчислень і стимулювання на ланцюгу він може довести, що кожен вузол справді покращив стратегію, підтримуючи механізм Proof-of-Learning, що кардинально вирішує найскладніше питання у розподіленому RL — надійність нагороджувального сигналу.

DisTrO — це оптимізатор, що вирішує проблему вузького місця у розподілених тренуваннях — пропускної здатності. За допомогою компресії градієнтів і динамічного роз’єднання, він зменшує обсяг комунікацій у кілька порядків, дозволяючи навіть домашньому інтернету тренувати великі моделі. У поєднанні з розподіленим плануванням у Psyche ця комбінація перетворює розподілене RL із «ідеалу» у «реальність».

Gradient Network: відкритий стек протоколів інтелекту

З більш широкої перспективи Gradient створює цілісний «відкритий стек протоколів інтелекту», що охоплює від базового зв’язку до високорівневих застосувань.

Echo — це його рушій для тренування посиленого навчання, з головною ідеєю — роз’єднати процеси тренування, логічного висновку і передачі даних, щоб кожен з них міг масштабуватися незалежно.

Він використовує «дві групи для логічного висновку і тренування»:

• Inference Swarm — група споживчих GPU і edge-пристроїв, що працює через Parallax для високої пропускної здатності
• Training Swarm — група GPU по всьому світу, що відповідає за оновлення градієнтів і синхронізацію параметрів

Обидві групи працюють незалежно, забезпечуючи стабільність. Для підтримки узгодженості стратегій і даних Echo пропонує два режими синхронізації:

• Послідовне витягування (пріоритет точності): тренувальна сторона перед оновленням моделі вимагає від inference-нодів оновити версію, щоб траєкторії були актуальними
• Асинхронне витягування і оновлення (пріоритет швидкості): inference-ноді постійно генерують траєкторії з мітками версій, тренувальна сторона споживає їх у своєму темпі, максимізуючи використання обладнання

Ця система робить можливим тренування у глобальній розподіленій мережі з стабільною конвергенцією.

Grail і Bittensor: криптографічна довіра

Bittensor через свою Yuma-методику досягла створення великої, розрідженої, нестабільної мережі нагород. А SN81 Grail побудувала на цій основі верифіковану систему виконання RL.

Grail має за мету за допомогою криптографії довести справжність кожного rollout і прив’язати його до моделі. Її механізм — у трьох рівнях:

1. Генерація детермінованих викликів — за допомогою drand і хешів блоків створює непередбачувані, але відтворювані виклики (на кшталт SAT, GSM8K), запобігаючи попередньому обчисленню
2. Дешеві вибіркові перевірки — через PRF-індекси і sketch commitments підтверджують логарифми ймовірності токенів і ланцюги висновків, підтверджуючи, що rollout створений заявленою моделлю
3. Прив’язка до ідентичності моделі — забезпечує, що процеси висновку і ваги моделі зв’язані за допомогою унікальних відбитків, і будь-яка заміна або повторне відтворення буде миттєво виявлена

З цією системою Grail реалізує верифіковане пост-навчання у стилі GRPO: майнери генерують кілька шляхів висновку для однієї задачі, а перевіряльники на основі правильності і якості висновків записують результати у ланцюг. Експерименти показують, що цей фреймворк підвищив точність MATH для Qwen2.5-1.5B з 12.7% до 47.6%, і одночасно запобігає шахрайству, посилюючи можливості моделі.

Fraction AI: інтелект у конкуренції

Fraction AI радикально змінює парадигму RLHF — вона замінює статичну нагороду і людське маркування на відкриту, динамічну конкуренцію.

Агенти у різних Spaces (ізольованих задачах) змагаються, і їхній рейтинг і оцінки AI-суддів формують нагороду у реальному часі. Це перетворює вирівнювання у безперервну багатокористувацьку гру, де нагорода походить не від однієї моделі, а від постійної еволюції опонентів і оцінювачів, що природно запобігає зловживанням.

Ключові компоненти системи:

• Agents — легкі стратегії на базі відкритих LLM, що оновлюються через QLoRA
• Spaces — ізольовані задачі, у які входять агенти за плату і отримують нагороду за перемоги
• AI Judges — швидкі нагороджувальні рівні, побудовані на RLAIF, що забезпечують децентралізовану оцінку
• Proof-of-Learning — зв’язує оновлення стратегій із результатами змагань, забезпечуючи верифікацію

За своєю суттю, Fraction AI — це «інтелектуальний еволюційний двигун» у співпраці людини і машини. Люди формують напрямки через підказки, а агенти у мікроскопічних змаганнях автоматично генерують масив високоякісних даних переваг, створюючи бізнес-цикл «без довіри» для донастроювання.

Архітектурна логіка злиття: чому посилене навчання і Web3 неминуче зустрінуться

Хоча кожен проект має свої особливості, їхня базова архітектурна логіка дивовижно схожа — вона зводиться до: роз’єднання — верифікації — стимулювання.

Роз’єднання — це стандартна топологія. Повільний, але надійний Rollout делегується глобальним споживчим GPU, тоді як високошвидкісне оновлення параметрів зосереджене у кількох вузлах. Це фізичне розділення природно відповідає децентралізованій гетерогенності.

Верифікація — це інфраструктура. Перевірка справжності обчислень має бути забезпечена математичними і механізмовими засобами — верифікованими обчисленнями, Proof-of-Learning, криптографією. Це не лише вирішує питання довіри, а й стає конкурентною перевагою децентралізованих мереж.

Стимулювання — це рушій саморозвитку. Постачання обчислювальної потужності, генерація даних, розподіл нагород — все це формує замикаючий контур, де через токени заохочуються учасники, а через штрафи — стримуються шахрайські дії, що дозволяє мережі зберігати стабільність і еволюціонувати у відкритому середовищі.

Уявлення про майбутнє: три паралельні шляхи розвитку

Поєднання посиленого навчання і Web3 — це не просто створення децентралізованої версії OpenAI, а повністю новий підхід до «виробництва інтелекту».

Шлях перший: децентралізована мережа тренування — делегування і верифікація Rollout глобальним довгим хвостам GPU, з короткостроковою орієнтацією на ринок верифікованого логічного висновку і середньостроковою — на підмножини RL.

Шлях другий: активи переваг і нагород — закодувати і управляти ними через ланцюг, перетворити високоякісний фідбек і нагородні моделі у розподілювані дані-активи, щоб учасники могли отримати не просто оплату за маркування, а частку у даних.

Шлях третій: вузькоспеціалізовані, маленькі, але потужні RL-інтелекти у вертикальних сферах — DeFi-стратеги, генератори коду, математичні розв’язувачі — що безпосередньо прив’язані до покращення стратегій і отримання цінності.

Ці три шляхи ведуть до одного кінця — тренування перестає бути привілеєм великих корпорацій, розподіл нагород і цінностей стає прозорим і демократичним, кожен, хто вносить обчислювальні ресурси, дані або перевірки, отримує відповідну винагороду. Зустріч посиленого навчання і Web3 — це по суті переформулювання питання «хто володіє AI» за допомогою коду і стимулів.