Artificial Intelligence is transitioning from a primarily "Pattern Matching"-based statistical learning approach to a core capability system based on "Structured Reasoning." The importance of Post-training is rapidly increasing. The emergence of DeepSeek-R1 marks a paradigmatic shift for reinforcement learning in the era of large models. The industry has reached a consensus that Pre-training establishes a model"s general capability foundation, and reinforcement learning is no longer just a value alignment tool. It has been proven to systematically improve the quality of the reasoning chain and the complexity of decision-making abilities. It is gradually evolving into a technical path for continuously enhancing intelligence.

Meanwhile, Web3 is restructuring the production relationship of AI through a decentralized computing power network and a cryptographic incentive system. The structural requirements of reinforcement learning for rollout sampling, reward signals, and verifiable training align naturally with blockchain"s collaborative computing power, incentive distribution, and verifiable execution. This research report will systematically dissect the AI training paradigm and the principles of reinforcement learning, demonstrate the structural advantages of Reinforcement Learning × Web3, and analyze projects such as Prime Intellect, Gensyn, Nous Research, Gradient, Grail, and Fraction AI.

Three Stages of AI Training: Pre-training, Instruction Fine-tuning, and Post-training Alignment

The full lifecycle of training modern Large Language Models (LLMs) is typically divided into three core stages: Pre-training, Supervised Fine-Tuning (SFT), and Post-training/RL. Each stage is responsible for "building a world model," "injecting task capabilities," and "shaping reasoning and values," with the computational structure, data requirements, and validation difficulties determining the degree of decentralization.

· Pre-training utilizes large-scale self-supervised learning to build the language statistical structure and cross-modal world model of the model, forming the foundation of LLM"s capabilities. This stage requires training on a trillion-scale corpus in a globally synchronous manner, relying on homogeneous clusters of thousands to tens of thousands of H100s. The cost accounts for 80–95%, highly sensitive to bandwidth and data copyright, and must therefore be completed in a highly centralized environment.

· 微調（Supervised Fine-tuning）用於注入任務能力與指令格式，數據量小、成本占比約 5–15%，微調既可以進行全參數訓練，也可以採用參數高效微調（PEFT）方法，其中LoRA、Q-LoRA 與 Adapter 是工業界主流。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。該階段數據量與成本較低（5–10%），主要集中在 Rollout 與策略更新；其天然支持異步與分佈式執行，節點無需持有完整權重，結合可驗證計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。

強化學習技術全景：架構、框架與應用

強化學習的系統架構與核心環節

強化學習（Reinforcement Learning, RL）通過「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。一個完整的 RL 系統通常包含三類組件：Policy（策略網路）、Rollout（經驗採樣）與 Learner（策略更新器）。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、不斷優化的學習過程：

1. 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並行運行。

2. 經驗採樣（Rollout）：節點根據策略執行環境互動，生成狀態—動作—獎勵等軌跡。該過程高度並行、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。

3. 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、帶寬要求最高的模組，因此通常保持中心化或輕中心化部署以確保收斂穩定性。

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：

數據生成階段（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）通過多候選回答、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 或憲法式規則取代人工標註，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、DeepSeek 等的主流對齊範式。

獎勵建模階段（Reward Modeling）

偏好對輸入獎勵模型，學習將輸出映射為獎勵。RM 教模型「什麼是正確答案」，PRM 教模型「如何進行正確推理」。

· RM（Reward Model） 用於評估最終答案的優劣，僅對輸出打分：

· 過程獎勵模型 PRM（Process Reward Model） 它不再僅評估最終答案，而是為每一步推理、每個 token、每個邏輯段打分，也是 OpenAI o1 與 DeepSeek-R1 的關鍵技術，本質上是在「教模型如何思考」。

獎勵驗證階段（RLVR / Reward Verifiability）

在獎勵信號生成與使用過程中引入「可驗證約束」，使獎勵尽可能來自可複現的規則、事實或共識，從而降低 reward hacking 與偏差風險，並提升在開放環境中的可審計性與可擴展性。

策略優化階段（Policy Optimization）

是在獎勵模型給出的信號指導下更新策略參數 θ，以得到更強推理能力、更高安全性與更穩定行為模式的策略 πθ′。主流優化方式包括：

· PPO（Proximal Policy Optimization）： RLHF 的傳統優化器，以穩定性見長，但在複雜推理任務中往往面臨收斂慢、穩定性不足等局限。

· GRPO（Group Relative Policy Optimization）：是 DeepSeek-R1 的核心創新，通過對候選答案組內優勢分布進行建模以估計期望價值，而非簡單排序。該方法保留了獎勵幅度信息，更適合推理鏈優化，訓練過程更穩定，被視為繼 PPO 之後面向深度推理場景的重要強化學習優化框架。

· DPO（Direct Preference Optimization）：非強化學習的後訓練方法：不生成軌跡、不建獎勵模型，而是直接在偏好對上做優化，成本低、效果穩定，因而被廣泛用於 Llama、Gemma 等開源模型的對齊，但不提升推理能力。

新政策部署階段（New Policy Deployment）

經過優化後的模型表現為：更強的推理鏈生成能力（System-2 Reasoning）、更符合人類或 AI 偏好的行為、更低的幻覺率、更高的安全性。模型在持續迭代中不斷學習偏好、優化過程、提升決策質量，形成閉環。

強化學習的產業應用五大分類

強化學習（Reinforcement Learning）已從早期的博弈智能演進為跨產業的自主決策核心框架，其應用場景按照技術成熟度與產業落地程度，可歸納為五大類別，並在各自方向推動了關鍵突破。

· 博弈與策略系統（Game & Strategy）：是 RL 最早被驗證的方向，在 AlphaGo、AlphaZero、AlphaStar、OpenAI Five 等「完美信息 + 明確獎勵」的環境中，RL 展示了可與人類專家比肩甚至超越的決策智能，為現代 RL 演算法奠定基礎。

· 機器人與具身智能（Embodied AI）：RL 通過連續控制、動力學建模與環境交互，使機器人學習操控、運動控制和跨模態任務（如 RT-2、RT-X），正快速邁向產業化，是現實世界機器人落地的關鍵技術路線。

· 數位推理（Digital Reasoning / LLM System-2）：RL + PRM 推動大模型從「語言模仿」走向「結構化推理」，代表成果包括 DeepSeek-R1、OpenAI o1/o3、Anthropic Claude 及 AlphaGeometry，其本質是在推理鏈層面進行獎勵優化，而非僅評估最終答案。

· 自動化科學發現與數學優化（Scientific Discovery）：RL 在無標籤、複雜獎勵與巨大搜索空間中尋找最優結構或策略，已實現 AlphaTensor、AlphaDev、Fusion RL 等基礎突破，展現出超越人類直覺的探索能力。

· 經濟決策與交易系統（Economic Decision-making & Trading）：RL 被用於策略優化、高維風險控制與自適應交易系統生成，相較傳統量化模型更能在不確定環境中持續學習，是智能金融的重要構成部分。

強化學習與 Web3 的天然匹配

強化學習（RL）與 Web3 的高度契合，源於二者本質上都是「激勵驅動系統」。RL 依賴獎勵信號優化策略，區塊鏈依靠經濟激勵協調參與者行為，使兩者在機制層面天然一致。RL 的核心需求——大規模異構 Rollout、獎勵分配與真實性驗證——正是 Web3 的結構優勢所在。

推理與訓練解耦

強化學習的訓練過程可明確拆分為兩個階段：

· Rollout (探索採樣)：模型基於當前策略生成大量數據，計算密集型但通訊稀疏型的任務。它不需要節點間頻繁通訊，適合在全球分佈的消費級 GPU 上並行生成。

· Update (參數更新)：基於收集到的數據更新模型權重，需高帶寬集中化節點完成。

「推理—訓練解耦」天然契合去中心化的異構算力結構：Rollout 可外包給開放網絡，通過代幣機制按貢獻結算，而模型更新保持集中化以確保穩定性。

可驗證性 (Verifiability)

ZK 與 Proof-of-Learning 提供了驗證節點是否真實執行推理的手段，解決了開放網絡中的誠實性問題。在代碼、數學推理等確定性任務中，驗證者只需檢查答案即可確認工作量，大幅提升去中心化 RL 系統的可信度。

激勵層，基於代幣經濟的反饋生產機制

Web3 的代幣機制可直接獎勵 RLHF/RLAIF 的偏好反饋貢獻者，使偏好數據生成具備透明、可結算、無需許可的激勵結構；質押與削減（Staking/Slashing）進一步約束反饋質量，形成比傳統眾包更高效且對齊的反饋市場。

多智能体強化學習（MARL）潛力

區塊鏈本質上是公開、透明、持續演化的多智能體環境，帳戶、合約與智能體不斷在激勵驅動下調整策略，使其天然具備構建大規模 MARL 實驗場的潛力。儘管仍在早期，但其狀態公開、執行可驗證、激勵可編程的特性，為未來 MARL 的發展提供了原則性優勢。

經典 Web3 + 強化學習專案解析

基於上述理論框架，我們將對當前生態中最具代表性的專案進行簡要分析：

Prime Intellect: 異步強化學習範式 prime-rl

Prime Intellect 致力於構建全球開放算力市場，降低訓練門檻、推動協作式去中心化訓練，並發展完整的開源超級智能技術棧。其體系包括：Prime Compute（統一雲/分布式算力環境）、INTELLECT 模型家族（10B–100B+）、開放強化學習環境中心（Environments Hub）、以及大規模合成數據引擎（SYNTHETIC-1/2）。

Prime Intellect 核心基礎設施組件 prime-rl 框架專為異步分布式環境設計與強化學習高度相關，其餘包括突破帶寬瓶頸的 OpenDiLoCo 通信協議、保障計算完整性的 TopLoc 驗證機制等。

Prime Intellect 核心基礎設施組件一覽

技術基石：prime-rl 異步強化學習框架

prime-rl 是 Prime Intellect 的核心訓練引擎，專為大規模異步去中心化環境設計，通過 Actor–Learner 完全解耦實現高吞吐推理與穩定更新。執行者 (Rollout Worker) 與學習者 (Trainer) 不再同步阻塞，節點可隨時加入或退出，只需持續拉取最新策略並上傳生成數據即可：

· 執行者 Actor（部署工作者）：負責模型推理和數據生成。Prime Intellect 在 Actor 端革命性地集成了 vLLM 推理引擎。vLLM 的 PagedAttention 技術和連續批處理（Continuous Batching）能力使得執行者能夠以極高的吞吐量生成推理軌跡。

· 學習者 Learner（訓練者）：負責策略優化。學習者從共享的經驗回放緩衝區（Experience Buffer）中異步拉取數據進行梯度更新，無需等待所有執行者完成當前批次。

· 協調器 Orchestrator：負責調度模型權重與數據流。

prime-rl 的關鍵創新點

· 完全異步 True Asynchrony：prime-rl 摒棄傳統 PPO 的同步範式，不等待慢節點、無需批次對齊，使任意數量與性能的 GPU 都能隨時接入，奠定去中心化 RL 的可行性。

· 深度集成 FSDP2 與 MoE：通過 FSDP2 參數切片與 MoE 稀疏激活，prime-rl 讓百億級模型在分佈式環境中高效訓練，執行者僅運行活躍專家，大幅降低顯存與推理成本。

· GRPO+（群組相對策略優化）：GRPO 免除 Critic 網路，顯著減少計算與顯存開銷，天然適配異步環境，prime-rl 的 GRPO+ 更通過穩定化機制確保高延遲條件下的可靠收斂。

INTELLECT 模型家族：去中心化 RL 技術成熟度的標誌

INTELLECT-1（10B，2024 年 10 月）首次證明 OpenDiLoCo 能在跨三大洲的異構網路中高效訓練（通信占比

原文連結

發佈者對本文章的內容承擔全部責任
在投資加密貨幣前，請務必深入研究，理解相關風險，並謹慎評估自己的風險承受能力。不要因為短期高回報的誘惑而忽視潛在的重大損失。