DeepSeek-R1 问世時に、業界は真の真実に気づいた——強化学習は単なるモデル整列の脇役ではなく、AI能力進化の核心的推進力である。事前学習の「統計的パターン認識」から事後学習の「構造化推論」、そして継続的な整列へと、強化学習は次世代インテリジェンスを動かす重要なレバーとなっている。さらに興味深いのは、この仕組みがWeb3の非中央集権的インセンティブ体系と自然に調和している点だ——これは偶然ではなく、二つの「インセンティブ駆動システム」の本質的な共鳴である。この記事では、強化学習の技術アーキテクチャがブロックチェーンの分散特性とどのように閉ループを形成しているかを深掘りし、Prime Intellect、Gensyn、Nous Research、Gradient、Grail、Fraction AIなどの最先端プロジェクトを分析し、この潮流の必然性と想像力を明らかにする。## 大規模モデル訓練の三層階梯：事前学習から推論への進化現代の大規模モデルのライフサイクルは、三つの段階に分かれる。それぞれがAIの能力の境界を再定義している。**事前学習段階**は基盤の鋳造だ。数万のH100をグローバルに同期させ、兆単位のコーパス上で自己教師あり学習を行う。コスト比は80-95%。この段階はネットワーク帯域、データの一貫性、クラスターの同構性に極めて厳しい要求を課し、高度に集中したスーパーコンピュータセンターでしか実行できず、非中央集権化は全く立ち位置がない。**監督微調整（SFT）**は能力の定向注入だ。少規模の指示データを用いてモデルをタスク微調整し、コスト比は5-15%。微調整は全パラメータ訓練も可能だし、LoRAやQ-LoRAなどの効率的なパラメータ手法も使える。非中央集権化の潜在性はやや高まるが、梯度同期が必要であり、ネットワークのボトルネックを突破しにくい。**事後訓練の整列**こそが強化学習の主戦場だ。この段階のデータ量とコストは最も低く（5-10%）、コア作業はRollout（推論軌跡のサンプリング）と戦略の更新に集中する。Rolloutは非同期分散実行を自然にサポートし、ノードは完全な重みを持つ必要がなく、検証可能な計算とチェーン上のインセンティブと組み合わせることで、非中央集権化に最も適した段階となる——これこそWeb3 + 強化学習の論証の出発点だ。## 強化学習のメカニズム解剖：三角ループの威力強化学習の核心はフィードバックの閉ループ：**戦略がアクションを生成 → 環境が報酬を返す → 戦略が反復的に最適化**。この体系は、主に三つの重要モジュールから構成される。**戦略ネットワーク（Policy）**は意思決定の中枢であり、状態に基づきアクションを生成する。訓練時は逆伝播を集中させて数値の一貫性を保つ必要があるが、推論時はグローバルノードに分散して並列実行できる——この「推論と訓練の分離」特性は、理想的な非中央集権ネットワークのシナリオにぴったりだ。**経験サンプリング（Rollout）**はデータ工場だ。ノードはローカルで戦略と環境を操作し、完全な状態-アクション-報酬軌跡を生成する。サンプリングは高並列、通信要求は極めて低く、ハードウェアの同構性も不要なので、消費者向けGPUやエッジデバイス、さらにはスマホも参加可能——これがグローバルな長尾の計算資源を活性化する鍵だ。**学習器（Learner）**は最適化エンジンであり、すべてのRolloutデータを集約し、勾配更新を行う。このモジュールは計算力と帯域幅の要求が最も高いため、通常は中央集権または軽中心化クラスター内で動作するが、事前学習のように数万GPUを必要としない。このアーキテクチャの解耦の意義は、「グローバルに分散した安価な計算資源を用いてRolloutを行い、高性能な計算資源を少量だけ勾配更新に使う」ことにある。従来のクラウド計算モデルでは経済的に実現困難だが、チェーン上のインセンティブを持つ非中央集権ネットワークでは、突如最適な道となる。## 強化学習の技術的進化：RLHFから検証可能な整列へ強化学習の方法論は急速に進化しており、この進化自体が非中央集権の可能性を定義している。**RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）**は出発点だ。複数候補回答、手動アノテーション、報酬モデル訓練、PPO戦略最適化を通じてモデルを人間価値観に整列させる。しかし、その致命的な制約はアノテーションコストだ。アノテーションチームの募集、品質維持、争議サンプルの処理——これらは従来の枠組みではボトルネックとなる。**RLAIF（AIフィードバックによる強化学習）**はこのボトルネックを打破する。AIジャッジやルールベースのライブラリを人工アノテーションの代わりに用い、好みの信号生成を自動化・スケール化する。Anthropic、OpenAI、DeepSeekはこれを主流のパラダイムとし、Web3にとっても極めて重要だ——自動化はチェーン上のスマートコントラクトで実現可能だからだ。**GRPO（グループ相対戦略最適化）**はDeepSeek-R1の核心的革新だ。従来のPPOはCriticネットワークを追加で維持する必要があったが、GRPOは候補回答グループ内の優位分布をモデル化し、計算とメモリコストを大幅に削減する。さらに、非同期のフォールトトレラント性が高く、多ステップのネットワーク遅延やノードの切断に自然に適応できる。**検証可能な強化学習（RLVR）**は未来の方向性だ。報酬生成と利用の全過程に数学的検証を導入し、報酬が再現性のあるルールや事実からなることを保証する。これにより、許可不要のネットワークにとっても重要なポイント——検証なしでは、インセンティブはマイナーによる「過剰適合」（スコアの水増し）に陥りやすく、システム崩壊を招く。## 六大最先端プロジェクトの技術マップ### Prime Intellect：非同期強化学習の工学的極限Prime Intellectの野望は、グローバルなオープン計算資源市場を構築し、任意の性能のGPUがいつでも接続・切断できる自己修復型の計算ネットワークを作ることだ。その核となるのは**prime-rlフレームワーク**であり、分散型非同期環境に特化した強化学習エンジンだ。従来のPPOはすべての計算ノードを同期させる必要があり、遅延や切断があると全体が停止するが、prime-rlはこの同期パラダイムを徹底的に排除し、Rollout WorkerとTrainerを完全にデカップリングしている。推論側（Rollout Worker）はvLLM推論エンジンを統合し、PagedAttentionと連続バッチ処理により高スループットを実現。訓練側（Trainer）は共有された経験リプレイバッファから非同期にデータを引き出し、勾配更新を行う。全ノードの完了を待つ必要はない。**INTELLECTモデル群**はこのフレームワークの能力証明だ：- INTELLECT-1（10B、2024年10月）初めて三大陸の異種ネットワーク訓練を実証、通信比は2%未満、計算効率は98%- INTELLECT-2（32B、2025年4月）「非許可RL」の最初のモデルとして、多ステップ遅延・非同期環境下での安定収束を証明- INTELLECT-3（106B MoE、2025年11月）12Bのスパースアーキテクチャを採用し、512×H200の訓練で、性能指標は閉源モデルを超える（AIME 90.8%、GPQA 74.4%、MMLU-Pro 81.9%）これらを支えるのは**OpenDiLoCo通信プロトコル**（地域間訓練通信量を数百倍削減）と**TopLoc検証メカニズム**（指紋とサンドボックス検証による推論の信頼性確保）だ。これらの要素は、「非中央集権強化学習訓練は可能であり、世界クラスのインテリジェンスモデルを生み出せる」という命題を証明している。### Gensyn：「生成-評価-更新」の群知能Gensynの理念はより「社会学」に近い——単なるタスク分配と結果集約ではなく、人間社会の協働学習過程を模倣している。**RL Swarm**は、強化学習のコアを三つの役割に分解したP2P組織構造だ。- **Solvers（実行者）**はローカルでモデル推論とRolloutを行い、ハードウェアの差異は全く問題にならない- **Proposers（提案者）**は動的にタスク（数学問題、コードチャレンジ等）を生成し、Curriculum Learningのように難易度を適応- **Evaluators（評価者）**は凍結された「裁判モデル」やルールを用いてローカルのRolloutを評価し、ローカル報酬を生成この三者は非中央集権的な閉ループを形成する。さらに、この構造はブロックチェーンネットワークに自然にマッピングされる——マイナーはSolvers、ステークホルダーはEvaluators、DAOはProposersだ。**SAPO（Swarm Sampling Policy Optimization）**はこの体系に対応した最適化アルゴリズムだ。その核心思想は「共有Rolloutではなく、共有勾配」——各ノードはグローバルなRolloutプールからサンプリングし、ローカル生成とみなすことで、非中央集権・遅延差の大きい環境でも安定した収束を維持できる。Criticネットワークに依存するPPOや、グループ内優位に基づくGRPOと比べて、極めて低帯域で大規模強化学習に効果的に参加できる。### Nous Research：検証可能な推論環境の閉ループエコシステムNous Researchは、単なる強化学習システムの構築ではなく、持続的に自己進化する認知基盤の構築だ。そのコアコンポーネントは、精密機械の歯車のように連動している：Hermes（モデルインターフェース）→ Atropos（検証環境）→ DisTrO（通信圧縮）→ Psyche（非中央集権ネットワーク）→ World Sim（複雑シミュレーション）→ Forge（データ収集）。**Atropos**はこのシステムの要だ——提示、ツール呼び出し、コード実行、多回合のインタラクションを標準化されたRL環境に封入し、出力の正確性を直接検証できるため、確定的な報酬信号を提供する。これにより、高価で拡張性の乏しい人間アノテーションへの依存を排除できる。さらに重要なのは、非中央集権ネットワークのPsycheにおいて、Atroposは「信頼できる仲裁者」として機能することだ。検証可能な計算とチェーン上のインセンティブを通じて、各ノードが戦略を本当に向上させたかを証明でき、Proof-of-Learningメカニズムをサポートし、分散型RLにおける最も難しい問題——**報酬信号の信頼性**を根本的に解決する。**DisTrO最適化器**は、分散訓練の根本的なボトルネックである帯域幅問題を解決しようとする。勾配圧縮とモメンタムのデカップリングにより、通信コストを数桁削減し、家庭用ブロードバンドでも大規模モデル訓練を可能にする。Psycheのチェーン上スケジューリングと組み合わせることで、分散型RLは「理想」から「現実」へと進化する。### Gradient Network：オープンインテリジェンスプロトコルスタックGradientはよりマクロな視点を持つ——「オープンインテリジェンスプロトコルスタック」の構築だ。通信からアプリケーションまで、モジュールでカバーされている。**Echo**はその強化学習訓練フレームワークであり、設計理念は、強化学習の訓練、推論、データパスを解耦し、異種環境での独立拡張を可能にすることだ。Echoは「推論-訓練の二重群アーキテクチャ」を採用：- **推論群（Inference Swarm）**は、消費者GPUとエッジデバイスから構成され、Parallax分散推論エンジンにより高スループットサンプリングを実現- **訓練群（Training Swarm）**は、世界中のGPUから構成され、勾配更新とパラメータ同期を担当両者は互いに阻害せず、独立して動作。戦略とデータの一貫性を維持するために、二つの同期プロトコルを提供：- **順序的プルモード**（精度優先）：訓練側は新軌跡を引き出す前に推論ノードにモデルバージョンを更新させ、軌跡の新鮮さを確保- **非同期プル・プッシュモード**（効率優先）：推論側はバージョン付き軌跡を継続生成し、訓練側は自らのペースで消費、デバイス利用率を最大化この仕組みで、世界中の異種ネットワーク上の強化学習訓練が可能となり、収束の安定性も維持される。### GrailとBittensor：暗号学駆動の信頼層BittensorはYumaコンセンサスメカニズムを通じて、大規模で疎な、非平衡な報酬関数ネットワークを構築している。一方、**SN81 Grail**は、その上に強化学習の検証可能な実行層を構築した。Grailの目的は、暗号学的手法を用いて、各強化学習のrolloutの真実性とモデルのアイデンティティをバインドすることだ。仕組みは三層に分かれる。1. **決定性チャレンジ生成**：drandの乱数ビコンとブロックハッシュを用いて、SATやGSM8Kのような予測不能だが再現可能なチャレンジを生成し、事前計算の不正を排除2. **低コスト抽出検証**：PRFインデックスとスケッチコミットメントを用いて、トークンレベルのlogprobや推論チェーンを検証し、生成モデルの出力を確認3. **モデルアイデンティティのバインド**：推論過程とモデル重みの指紋を結びつけ、モデル差し替えや結果の再生を即座に識別この仕組みを基盤に、Grailは検証可能なGRPOスタイルの後訓練を実現。マイナーは同一問題に対して複数の推論経路を生成し、正確性や推論の質に基づき評価し、結果をチェーンに書き込む。公開実験では、Qwen2.5-1.5BのMATH正答率を12.7%から47.6%に向上させ、チート防止とモデル能力の強化を両立している。### Fraction AI：競争の中でのインテリジェンスの出現Fraction AIの革新は、RLHFのパラダイムを根本的に書き換えることにある——静的な報酬や人手のアノテーションを、オープンで動的な競争環境に置き換える。エージェントは異なる**Spaces**（隔離されたタスクドメイン）で対抗し、その相対順位とAIジャッジの評価スコアがリアルタイムの報酬を構成。これにより、整列は継続的なマルチエージェントゲームに進化し、報酬は単一モデルからではなく、絶え間ない対戦相手や評価者から得られるため、報酬モデルの悪用を自然に防ぐ。システムの四つの主要コンポーネント：- **Agents**：オープンソースLLMを基盤とした軽量戦略ユニット、QLoRAで低コスト更新- **Spaces**：隔離されたタスク環境、エージェントは参加料を払い、勝敗により報酬を得る- **AI Judges**：RLAIF構築の即時報酬層、分散評価を提供- **Proof-of-Learning**：戦略更新を具体的な対戦結果に紐付け、検証可能性を確保本質的に、Fraction AIは「人と機械の協働進化エンジン」を構築している。ユーザーはプロンプトエンジニアリングを通じて探索方向を導き、エージェントは微視的な競争の中で大量の高品質な偏好データを自動生成し、最終的に「信頼不要の微調整」ビジネスの閉ループを実現する。## 収束のアーキテクチャ論理：なぜ強化学習とWeb3は必然的に出会うのか各プロジェクトのアプローチは異なるが、その根底にあるアーキテクチャの論理は驚くほど一致している。それは、**解耦 - 検証 - インセンティブ**の三つの柱に収束している。**解耦**はデフォルトのトポロジーだ。通信が疎なRolloutはグローバルな消費GPUにアウトソースされ、高帯域のパラメータ更新は少数のノードに集中。これらの物理的な分離は、非中央集権ネットワークの非均質性と自然にマッチする。**検証**はインフラだ。計算の真実性は、数学とメカニズム設計による強制的な保証が必要——検証可能な推論、Proof-of-Learning、暗号証明などは、信頼の問題を解決するだけでなく、非中央集権ネットワークの競争力の源泉となる。**インセンティブ**は自己進化のエンジンだ。計算資源の供給、データ生成、報酬分配の閉ループを形成し、トークン報酬やスラッシングを通じて参加者を動機付け、オープンな環境でもネットワークの安定と持続的進化を維持する。## 最終的な想像：三つの並行した進化路線強化学習とWeb3の融合において、真のチャンスは、単なる分散版OpenAIの模倣ではなく、「インテリジェンスの生産関係」を根本的に書き換えることにある。**路線一：非中央集権的推訓ネットワーク**は、並列かつ検証可能なRolloutを長尾GPUにアウトソースし、短期的には検証可能な推論市場に集中。中期的には、タスククラスタリングによる強化学習サブネットワークへと進化。**路線二：好みと報酬の資産化**は、これらをチェーン上にエンコード・ガバナンスし、高品質なフィードバックと報酬モデルを資産化。参加者は「アノテーション労働者」から「データ株主」へと進化。**路線三：垂直分野の小規模・高効率進化**は、結果の検証と収益の定量化が可能な垂直シナリオにおいて、小さくても強力な専用RLインテリジェンスを育成——DeFi戦略実行者、コード生成器、数学解法器などが、戦略改善と価値捕捉を直接結びつける。これら三つの路線は、最終的に一つの終局を目指す：訓練はもはや大手企業の専権ではなくなり、報酬と価値の分配は透明かつ民主的に。計算資源、データ、検証に貢献したすべての参加者が相応のリターンを得る。強化学習とWeb3の出会いは、コードとインセンティブを用いて、「誰がAIを所有するのか」という問いの答えを再定義している。
インテリジェント覚醒の新たなエンジン：強化学習がWeb3のAIエコシステムをどのように再構築するか
DeepSeek-R1 问世時に、業界は真の真実に気づいた——強化学習は単なるモデル整列の脇役ではなく、AI能力進化の核心的推進力である。
事前学習の「統計的パターン認識」から事後学習の「構造化推論」、そして継続的な整列へと、強化学習は次世代インテリジェンスを動かす重要なレバーとなっている。さらに興味深いのは、この仕組みがWeb3の非中央集権的インセンティブ体系と自然に調和している点だ——これは偶然ではなく、二つの「インセンティブ駆動システム」の本質的な共鳴である。
この記事では、強化学習の技術アーキテクチャがブロックチェーンの分散特性とどのように閉ループを形成しているかを深掘りし、Prime Intellect、Gensyn、Nous Research、Gradient、Grail、Fraction AIなどの最先端プロジェクトを分析し、この潮流の必然性と想像力を明らかにする。
大規模モデル訓練の三層階梯：事前学習から推論への進化
現代の大規模モデルのライフサイクルは、三つの段階に分かれる。それぞれがAIの能力の境界を再定義している。
事前学習段階は基盤の鋳造だ。数万のH100をグローバルに同期させ、兆単位のコーパス上で自己教師あり学習を行う。コスト比は80-95%。この段階はネットワーク帯域、データの一貫性、クラスターの同構性に極めて厳しい要求を課し、高度に集中したスーパーコンピュータセンターでしか実行できず、非中央集権化は全く立ち位置がない。
**監督微調整（SFT）**は能力の定向注入だ。少規模の指示データを用いてモデルをタスク微調整し、コスト比は5-15%。微調整は全パラメータ訓練も可能だし、LoRAやQ-LoRAなどの効率的なパラメータ手法も使える。非中央集権化の潜在性はやや高まるが、梯度同期が必要であり、ネットワークのボトルネックを突破しにくい。
事後訓練の整列こそが強化学習の主戦場だ。この段階のデータ量とコストは最も低く（5-10%）、コア作業はRollout（推論軌跡のサンプリング）と戦略の更新に集中する。Rolloutは非同期分散実行を自然にサポートし、ノードは完全な重みを持つ必要がなく、検証可能な計算とチェーン上のインセンティブと組み合わせることで、非中央集権化に最も適した段階となる——これこそWeb3 + 強化学習の論証の出発点だ。
強化学習のメカニズム解剖：三角ループの威力
強化学習の核心はフィードバックの閉ループ：戦略がアクションを生成 → 環境が報酬を返す → 戦略が反復的に最適化。この体系は、主に三つの重要モジュールから構成される。
**戦略ネットワーク（Policy）**は意思決定の中枢であり、状態に基づきアクションを生成する。訓練時は逆伝播を集中させて数値の一貫性を保つ必要があるが、推論時はグローバルノードに分散して並列実行できる——この「推論と訓練の分離」特性は、理想的な非中央集権ネットワークのシナリオにぴったりだ。
**経験サンプリング（Rollout）**はデータ工場だ。ノードはローカルで戦略と環境を操作し、完全な状態-アクション-報酬軌跡を生成する。サンプリングは高並列、通信要求は極めて低く、ハードウェアの同構性も不要なので、消費者向けGPUやエッジデバイス、さらにはスマホも参加可能——これがグローバルな長尾の計算資源を活性化する鍵だ。
**学習器（Learner）**は最適化エンジンであり、すべてのRolloutデータを集約し、勾配更新を行う。このモジュールは計算力と帯域幅の要求が最も高いため、通常は中央集権または軽中心化クラスター内で動作するが、事前学習のように数万GPUを必要としない。
このアーキテクチャの解耦の意義は、「グローバルに分散した安価な計算資源を用いてRolloutを行い、高性能な計算資源を少量だけ勾配更新に使う」ことにある。従来のクラウド計算モデルでは経済的に実現困難だが、チェーン上のインセンティブを持つ非中央集権ネットワークでは、突如最適な道となる。
強化学習の技術的進化：RLHFから検証可能な整列へ
強化学習の方法論は急速に進化しており、この進化自体が非中央集権の可能性を定義している。
**RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）**は出発点だ。複数候補回答、手動アノテーション、報酬モデル訓練、PPO戦略最適化を通じてモデルを人間価値観に整列させる。しかし、その致命的な制約はアノテーションコストだ。アノテーションチームの募集、品質維持、争議サンプルの処理——これらは従来の枠組みではボトルネックとなる。
**RLAIF（AIフィードバックによる強化学習）**はこのボトルネックを打破する。AIジャッジやルールベースのライブラリを人工アノテーションの代わりに用い、好みの信号生成を自動化・スケール化する。Anthropic、OpenAI、DeepSeekはこれを主流のパラダイムとし、Web3にとっても極めて重要だ——自動化はチェーン上のスマートコントラクトで実現可能だからだ。
**GRPO（グループ相対戦略最適化）**はDeepSeek-R1の核心的革新だ。従来のPPOはCriticネットワークを追加で維持する必要があったが、GRPOは候補回答グループ内の優位分布をモデル化し、計算とメモリコストを大幅に削減する。さらに、非同期のフォールトトレラント性が高く、多ステップのネットワーク遅延やノードの切断に自然に適応できる。
**検証可能な強化学習（RLVR）**は未来の方向性だ。報酬生成と利用の全過程に数学的検証を導入し、報酬が再現性のあるルールや事実からなることを保証する。これにより、許可不要のネットワークにとっても重要なポイント——検証なしでは、インセンティブはマイナーによる「過剰適合」（スコアの水増し）に陥りやすく、システム崩壊を招く。
六大最先端プロジェクトの技術マップ
Prime Intellect：非同期強化学習の工学的極限
Prime Intellectの野望は、グローバルなオープン計算資源市場を構築し、任意の性能のGPUがいつでも接続・切断できる自己修復型の計算ネットワークを作ることだ。
その核となるのはprime-rlフレームワークであり、分散型非同期環境に特化した強化学習エンジンだ。従来のPPOはすべての計算ノードを同期させる必要があり、遅延や切断があると全体が停止するが、prime-rlはこの同期パラダイムを徹底的に排除し、Rollout WorkerとTrainerを完全にデカップリングしている。
推論側（Rollout Worker）はvLLM推論エンジンを統合し、PagedAttentionと連続バッチ処理により高スループットを実現。訓練側（Trainer）は共有された経験リプレイバッファから非同期にデータを引き出し、勾配更新を行う。全ノードの完了を待つ必要はない。
INTELLECTモデル群はこのフレームワークの能力証明だ：
これらを支えるのはOpenDiLoCo通信プロトコル（地域間訓練通信量を数百倍削減）とTopLoc検証メカニズム（指紋とサンドボックス検証による推論の信頼性確保）だ。これらの要素は、「非中央集権強化学習訓練は可能であり、世界クラスのインテリジェンスモデルを生み出せる」という命題を証明している。
Gensyn：「生成-評価-更新」の群知能
Gensynの理念はより「社会学」に近い——単なるタスク分配と結果集約ではなく、人間社会の協働学習過程を模倣している。
RL Swarmは、強化学習のコアを三つの役割に分解したP2P組織構造だ。
この三者は非中央集権的な閉ループを形成する。さらに、この構造はブロックチェーンネットワークに自然にマッピングされる——マイナーはSolvers、ステークホルダーはEvaluators、DAOはProposersだ。
**SAPO（Swarm Sampling Policy Optimization）**はこの体系に対応した最適化アルゴリズムだ。その核心思想は「共有Rolloutではなく、共有勾配」——各ノードはグローバルなRolloutプールからサンプリングし、ローカル生成とみなすことで、非中央集権・遅延差の大きい環境でも安定した収束を維持できる。Criticネットワークに依存するPPOや、グループ内優位に基づくGRPOと比べて、極めて低帯域で大規模強化学習に効果的に参加できる。
Nous Research：検証可能な推論環境の閉ループエコシステム
Nous Researchは、単なる強化学習システムの構築ではなく、持続的に自己進化する認知基盤の構築だ。
そのコアコンポーネントは、精密機械の歯車のように連動している：Hermes（モデルインターフェース）→ Atropos（検証環境）→ DisTrO（通信圧縮）→ Psyche（非中央集権ネットワーク）→ World Sim（複雑シミュレーション）→ Forge（データ収集）。
Atroposはこのシステムの要だ——提示、ツール呼び出し、コード実行、多回合のインタラクションを標準化されたRL環境に封入し、出力の正確性を直接検証できるため、確定的な報酬信号を提供する。これにより、高価で拡張性の乏しい人間アノテーションへの依存を排除できる。
さらに重要なのは、非中央集権ネットワークのPsycheにおいて、Atroposは「信頼できる仲裁者」として機能することだ。検証可能な計算とチェーン上のインセンティブを通じて、各ノードが戦略を本当に向上させたかを証明でき、Proof-of-Learningメカニズムをサポートし、分散型RLにおける最も難しい問題——報酬信号の信頼性を根本的に解決する。
DisTrO最適化器は、分散訓練の根本的なボトルネックである帯域幅問題を解決しようとする。勾配圧縮とモメンタムのデカップリングにより、通信コストを数桁削減し、家庭用ブロードバンドでも大規模モデル訓練を可能にする。Psycheのチェーン上スケジューリングと組み合わせることで、分散型RLは「理想」から「現実」へと進化する。
Gradient Network：オープンインテリジェンスプロトコルスタック
Gradientはよりマクロな視点を持つ——「オープンインテリジェンスプロトコルスタック」の構築だ。通信からアプリケーションまで、モジュールでカバーされている。
Echoはその強化学習訓練フレームワークであり、設計理念は、強化学習の訓練、推論、データパスを解耦し、異種環境での独立拡張を可能にすることだ。
Echoは「推論-訓練の二重群アーキテクチャ」を採用：
両者は互いに阻害せず、独立して動作。戦略とデータの一貫性を維持するために、二つの同期プロトコルを提供：
この仕組みで、世界中の異種ネットワーク上の強化学習訓練が可能となり、収束の安定性も維持される。
GrailとBittensor：暗号学駆動の信頼層
BittensorはYumaコンセンサスメカニズムを通じて、大規模で疎な、非平衡な報酬関数ネットワークを構築している。一方、SN81 Grailは、その上に強化学習の検証可能な実行層を構築した。
Grailの目的は、暗号学的手法を用いて、各強化学習のrolloutの真実性とモデルのアイデンティティをバインドすることだ。仕組みは三層に分かれる。
この仕組みを基盤に、Grailは検証可能なGRPOスタイルの後訓練を実現。マイナーは同一問題に対して複数の推論経路を生成し、正確性や推論の質に基づき評価し、結果をチェーンに書き込む。公開実験では、Qwen2.5-1.5BのMATH正答率を12.7%から47.6%に向上させ、チート防止とモデル能力の強化を両立している。
Fraction AI：競争の中でのインテリジェンスの出現
Fraction AIの革新は、RLHFのパラダイムを根本的に書き換えることにある——静的な報酬や人手のアノテーションを、オープンで動的な競争環境に置き換える。
エージェントは異なるSpaces（隔離されたタスクドメイン）で対抗し、その相対順位とAIジャッジの評価スコアがリアルタイムの報酬を構成。これにより、整列は継続的なマルチエージェントゲームに進化し、報酬は単一モデルからではなく、絶え間ない対戦相手や評価者から得られるため、報酬モデルの悪用を自然に防ぐ。
システムの四つの主要コンポーネント：
本質的に、Fraction AIは「人と機械の協働進化エンジン」を構築している。ユーザーはプロンプトエンジニアリングを通じて探索方向を導き、エージェントは微視的な競争の中で大量の高品質な偏好データを自動生成し、最終的に「信頼不要の微調整」ビジネスの閉ループを実現する。
収束のアーキテクチャ論理：なぜ強化学習とWeb3は必然的に出会うのか
各プロジェクトのアプローチは異なるが、その根底にあるアーキテクチャの論理は驚くほど一致している。それは、解耦 - 検証 - インセンティブの三つの柱に収束している。
解耦はデフォルトのトポロジーだ。通信が疎なRolloutはグローバルな消費GPUにアウトソースされ、高帯域のパラメータ更新は少数のノードに集中。これらの物理的な分離は、非中央集権ネットワークの非均質性と自然にマッチする。
検証はインフラだ。計算の真実性は、数学とメカニズム設計による強制的な保証が必要——検証可能な推論、Proof-of-Learning、暗号証明などは、信頼の問題を解決するだけでなく、非中央集権ネットワークの競争力の源泉となる。
インセンティブは自己進化のエンジンだ。計算資源の供給、データ生成、報酬分配の閉ループを形成し、トークン報酬やスラッシングを通じて参加者を動機付け、オープンな環境でもネットワークの安定と持続的進化を維持する。
最終的な想像：三つの並行した進化路線
強化学習とWeb3の融合において、真のチャンスは、単なる分散版OpenAIの模倣ではなく、「インテリジェンスの生産関係」を根本的に書き換えることにある。
路線一：非中央集権的推訓ネットワークは、並列かつ検証可能なRolloutを長尾GPUにアウトソースし、短期的には検証可能な推論市場に集中。中期的には、タスククラスタリングによる強化学習サブネットワークへと進化。
路線二：好みと報酬の資産化は、これらをチェーン上にエンコード・ガバナンスし、高品質なフィードバックと報酬モデルを資産化。参加者は「アノテーション労働者」から「データ株主」へと進化。
路線三：垂直分野の小規模・高効率進化は、結果の検証と収益の定量化が可能な垂直シナリオにおいて、小さくても強力な専用RLインテリジェンスを育成——DeFi戦略実行者、コード生成器、数学解法器などが、戦略改善と価値捕捉を直接結びつける。
これら三つの路線は、最終的に一つの終局を目指す：訓練はもはや大手企業の専権ではなくなり、報酬と価値の分配は透明かつ民主的に。計算資源、データ、検証に貢献したすべての参加者が相応のリターンを得る。強化学習とWeb3の出会いは、コードとインセンティブを用いて、「誰がAIを所有するのか」という問いの答えを再定義している。