從模式擬合到智能生產：直接偏好優化與去中心化強化學習在Web3中的應用

人工智慧的演進反映了一個根本性的轉變：從僅能擬合模式的統計系統，到具備結構化推理能力的框架。在這一轉變的核心，是強化學習——一種已從學術研究轉向實用需求的方法。然而，當今最具吸引力的發展不僅僅在於個別算法的選擇，而在於我們如何訓練AI系統、誰來管理其價值觀，以及驅動對齊的經濟激勵是如何架構的。直接偏好優化（DPO）與去中心化的Web3網絡代表了兩項技術的融合，正朝著徹底重塑AI治理與生產的方向前進，挑戰目前由中心化科技巨頭壟斷智能系統的局面。

現代AI訓練架構：三個階段與其經濟邊界

現代大型語言模型遵循一套成熟的訓練流程，每個階段具有不同的功能，並展現出截然不同的經濟與技術特性。理解這個架構，有助於理解為何某些階段本質上保持中心化，而另一些階段則天生適合去中心化。

預訓練奠定基礎，需進行大規模的自我監督學習，涵蓋數萬億個標記。這個階段需要全球同步的數千個高端GPU集群，佔總訓練成本的80–95%。帶寬需求、資料協調的複雜性與資本密集度，使這一階段自然鎖定在由資金雄厚的組織運營的中心化環境中。

**監督微調（SFT）**則利用較小的資料集，注入任務能力與指令遵循行為。雖然只佔成本的5–15%，但仍需跨節點同步梯度，限制了其去中心化的潛力。像LoRA與Q-LoRA等技術提供了一些突破口，但尚未根本解決同步瓶頸。

後訓練則是轉折點，包括偏好學習、獎勵建模與策略優化——所有用於塑造推理能力與對齊的機制。這一階段只消耗總成本的5–10%，卻對模型行為產生巨大影響。更重要的是，其架構與預訓練截然不同：工作自然分解為可平行化、非同步的組件，且不需要每個節點持有完整模型權重。這一結構特性，在考慮去中心化替代方案時尤為關鍵。

在後訓練階段，存在多種方法，各自對中心化的影響不同。長期佔主導地位的是人類反饋的強化學習（RLHF），利用人類標註來訓練獎勵模型，進而通過近端策略優化（PPO）引導策略調整。但新興的方法也在出現。直接偏好優化（DPO）完全跳過獎勵模型的訓練，直接從偏好對中優化模型行為。AI反饋的強化學習（RLAIF）則通過AI評判自動化人類判斷。這些多樣化的方法，暗示著不只有一條最佳路徑，而是多種可行的架構——每種都具有不同的成本、擴展性與治理影響。

關鍵見解：後訓練的天然平行性與低資料開銷，使其特別適合開放式、去中心化的網絡。直接偏好優化（DPO）正是這一潛力的典範：它通過消除傳統上需要集中式訓練基礎設施的獎勵模型步驟，降低節點間的計算耦合，使較小的運營者也能參與其中。

強化學習系統：架構與激勵的拆解

強化學習運作的核心，是一個概念簡單但機械豐富的循環：環境互動產生軌跡（rollouts），獎勵信號評估質量，策略更新則將模型行為引導向更高價值的行動。這個抽象層隱藏了重要的結構細節，在分散式環境中尤為關鍵。

一個完整的RL系統由三個獨立模組組成：

策略網絡（Policy Network）：根據狀態產生行動的模型。在訓練期間，策略在更新週期內相對穩定，集中於集中式計算以確保梯度一致性；在推理階段，則高度平行化，跨異構硬體運行。

軌跡產生（Rollout）：部署的策略與環境或任務互動，產生軌跡。這一階段幾乎不需要通信，異步運行於各節點，且不需同步，代表現代ML系統中最自然的平行化部分。

學習者（Policy Updater）：匯總軌跡並計算梯度，進行策略更新。這一模組需要高計算密度、緊密同步與集中控制，以確保收斂。它是集中式計算資源的自然歸屬。

這種架構拆解，揭示了為何RL與去中心化計算天生匹配：軌跡產生——最具平行化的部分——可以委託給全球分散的節點，而策略更新則保持集中。

近期的算法創新進一步強化了這一潛力。DeepSeek-R1提出的群組相對策略優化（GRPO），用組內優勢估計取代PPO的批評網絡，降低記憶體負擔，並提高與異步環境的兼容性。DPO進一步簡化流程：通過消除獨立的獎勵模型訓練，允許節點直接從偏好資料中工作，降低架構耦合。

自然契合：為何強化學習與Web3在結構上相得益彰

RL與Web3的相容性，不僅僅是表面上的相似。兩者都是根本以激勵為驅動的架構，協調不是來自中心化規劃，而是來自對齊的獎勵結構。這種結構上的親緣，暗示的不僅是技術上的可能性，更是經濟上的可行性與治理的正當性。

軌跡分發與異構計算：RL的軌跡階段可以在消費級GPU、邊緣設備與全球異構硬體上運行。Web3網絡擅長協調這些分散的參與者。與其依賴中心化雲端基礎設施，Web3 RL網絡能動員閒置的計算能力，將未充分利用的硬體轉化為生產性訓練資源。對於需要無限次軌跡采樣的系統，這種成本優勢在經濟上具有決定性。

可驗證計算與密碼學證明：開放式網絡面臨的信任問題是：如何驗證一個聲稱的貢獻是否真正發生？中心化系統通過管理權解決此問題，去中心化系統則需用密碼學確定性來保證。這裡，RL的確定性任務——如編碼問題、數學證明、國際象棋局面——提供了自然的驗證機會。零知識證明（Zero-Knowledge）與證明學習（Proof-of-Learning）等技術，可以密碼學方式確認推理工作是否正確，建立分散訓練的可審計信心，無需中心仲裁。

直接偏好優化作為去中心化催化劑：DPO的崛起，展現了算法創新如何推動架構去中心化。傳統的RLHF需要集中式的獎勵模型，由單一權威訓練與部署；而DPO則反轉這一流程：偏好資料可以來自多元來源——AI評判、社群投票、可驗證的程式碼執行——直接用於策略優化，無需經過集中式的門檻。在Web3語境中，DPO使偏好資料成為鏈上、可治理的資產。社群可以用代幣進行偏好信號的投票與交易，經濟上參與模型對齊的決策。

代幣激勵機制：區塊鏈代幣創造透明、可設定、無許可的激勵結構。貢獻軌跡生成者獲得相應的代幣，AI評判者獲取獎勵，驗證者確認工作真實性並面臨懲罰。這形成一個“對齊市場”，偏好資料的產出在分散參與者中具有經濟價值——遠比傳統的匿名眾包更高效。

多智能體強化學習（MARL）在公共鏈上的應用：區塊鏈本身就是多智能體環境，帳戶、合約與自主代理在激勵壓力下持續調整策略。這為多智能體RL提供了天然的試驗場。不同於孤立的模擬環境，區塊鏈提供真實經濟利害關係、可驗證的狀態轉移與可程式化的激勵結構，正是MARL算法得以穩健發展的條件。

案例研究：從理論到實際部署系統

RL與Web3的理論融合，催生了多種實現方案。每個專案都代表著在解耦、驗證與激勵架構上的不同“突破點”。

Prime Intellect：全球規模的非同步軌跡產生

Prime Intellect旨在解決分散式訓練的核心瓶頸——同步開銷。其核心創新——prime-rl框架——完全放棄PPO的同步範式。它不再等待所有工作節點完成每個批次，而是實現持續的非同步運作。軌跡產生節點獨立拉取最新策略，生成軌跡並上傳共享緩衝區；學習者則持續消費這些數據，無需批次同步。

INTELLECT系列模型證明了這一方法的可行性。INTELLECT-1（2024年10月）在三大洲高效訓練，通訊比率低於2%。INTELLECT-2（2025年4月）引入無許可RL，允許任意節點加入，無需預先批准。INTELLECT-3（2025年11月），採用512×H200 GPU與稀疏激活，達到AIME 90.8%、GPQA 74.4%、MMLU-Pro 81.9%，性能接近甚至超越規模遠大的集中式模型。

Prime Intellect的基礎設施解決方案，針對去中心化的核心挑戰：OpenDiLoCo大幅降低跨區域通信需求；TopLoc與驗證器建立去中心化的可信執行層；合成數據引擎在大規模產生高質量推理鏈。這些系統共同解決資料生成、驗證與推理吞吐的瓶頸。

Gensyn：通過群體動態實現協作學習

Gensyn將強化學習重新定義為一個集體演化問題，而非集中式優化任務。其RL Swarm架構將整個學習循環分散：解算器產生軌跡，提案者創建多樣化任務，評估者用固定的評判模型或可驗證規則評分解答。這種點對點（P2P）結構，消除了中心調度，取而代之的是自組織的協作。

SAPO（Swarm Sampling Policy Optimization）實現了這一願景。它不分享需要大量同步的梯度，而是分享軌跡——將收到的軌跡視為本地產生。這大幅降低帶寬需求，即使在高延遲、多樣化硬體的環境中，也能保證收斂。與PPO的批評網絡或GRPO的組內相對估計相比，SAPO使消費級硬體能有效參與大規模RL。

Gensyn的理念強調，去中心化RL不僅是將集中訓練搬到分散硬體，而是一種根本不同的運作範式：合作來自激勵的對齊，而非調度的協調。

Nous Research：通過可驗證的環境實現對齊

Nous Research將RL系統視為一個封閉回路的智能平台，訓練、推理與環境形成持續反饋。其Atropos——一個可驗證的RL環境——成為信任的基石。Atropos封裝提示、工具調用、程式碼執行與推理軌跡，直接驗證輸出正確性，並產生確定性獎勵。

這一設計帶來多重優勢：首先，免除昂貴的人類標註。程式碼任務返回通過/失敗信號；數學問題提供可驗證的解答。其次，為去中心化RL奠定基礎。在Nous的Psyche網絡中，Atropos作為裁判，驗證節點是否真正改善策略，實現可審計的學習證明。

Nous的技術棧——Hermes（推理模型）、Atropos（驗證）、DisTrO（通信效率）、Psyche（去中心化網絡）、WorldSim（複雜環境）——展現了算法與系統創新如何結合，推動去中心化。DeepHermes採用GRPO，專為推理RL在分散式網絡上的運行而設。

Gradient Network：回聲與異構計算

Gradient的Echo框架將推理與訓練解耦為獨立的群組，各自擴展。推理群組由消費級GPU組成，利用流水線並行最大化吞吐；訓練群組則負責梯度更新。輕量級同步協議維持一致性：序列模式優先保證策略新鮮度，延遲敏感任務；非同步模式則追求最大利用率。

Echo的設計理念，認識到全球網絡中完美同步不可能，而是通過協議選擇，管理版本一致性與策略滯後，實現實用的分散式訓練。

Bittensor/Grail：密碼學驗證的對齊

在Bittensor生態系中，Covenant AI的Grail子網，利用密碼學驗證去中心化的RLHF/RLAIF。Grail建立信任鏈：確定性挑戰生成，防止預先作弊。驗證者抽樣代幣級的對數概率與推理鏈，低成本確認軌跡來自聲稱的模型。模型身份綁定，能立即偵測模型替換或結果重放。

這三層機制，實現無需中心權威的審計。GRPO風格的可驗證後訓練流程，對每個問題產生多條推理路徑，根據正確性與推理質量打分，並將結果寫入鏈上，形成共識加權的貢獻。

Fraction AI：競爭驅動的學習

Fraction AI的策略，顛覆傳統對齊方式：不再是固定模型的靜態獎勵，而是在動態環境中，對手策略與評判者不斷演變，獎勵來自相對表現與AI評判分數。這種結構，防止獎勵模型被操控——傳統RLHF的核心弱點。

這個遊戲化環境，將對齊從“標註工作”轉變為“競爭智慧”。代理不斷進入競技空間，競爭並獲得基於排名的實時獎勵。多智能體的競技結構，加上偏好優化，促進多樣性，避免陷入局部最優。證明學習（Proof-of-Learning）將策略更新與具體競爭結果綁定，確保訓練進展可驗證。

直接偏好優化：從對齊方法到經濟資產

直接偏好優化（DPO）值得特別關注，因為它的崛起，揭示了AI訓練去中心化的更廣泛趨勢。

傳統的RLHF，建立了兩階段流程：先收集偏好對，訓練集中式獎勵模型；再用該模型作為優化目標。這種架構本質上中心化：偏好資料流經單一點，形成瓶頸，也成為模型質量的唯一真實來源。

而DPO則反轉這一流程：直接從偏好對中優化模型參數，無需中介的獎勵模型。這一簡化，帶來深遠影響。操作上，降低計算需求——不再需要獨立的獎勵模型訓練；組織上，權威分散——偏好資料來自多元來源，無需集中聚合。在經濟層面，偏好反饋變成商品化資產：如果偏好信號用於策略優化，它們就具有價值，值得交易。

在Web3場景中，這一點更為明顯。偏好與獎勵模型可以成為鏈上、可治理的資產。社群用代幣投票偏好模型行為。智能合約中的AI評判，提供可驗證的偏好信號。DPO，成為社群治理與模型行為之間的轉譯層。

傳統RL流程——RLHF → RLAIF → DPO——並非線性演進，而是工具箱。RLHF適用於以人為中心的對齊；RLAIF通過AI判斷擴展；DPO降低基礎設施耦合。不同場景，選擇不同方法。關鍵在於：後訓練存在多種可行架構。這種多樣性，為去中心化創新提供空間，傳統集中系統追求單一解，可能會錯失。

趨勢：解耦、驗證與激勵的結合

儘管入口點不同——無論是算法（Nous的DisTrO優化器）、系統工程（Prime Intellect的prime-rl）或市場設計（Fraction AI的競爭動態）——成功的Web3+RL專案都趨向於一個一致的架構模式：

計算階段的解耦：軌跡分發給分散的參與者。策略更新由集中式學習者完成。驗證由專門節點負責。這個拓撲，既符合RL的內在需求，也契合Web3的分散式特性。

驗證驅動的信任：不依賴管理權威，而是用密碼學證明與確定性驗證來確立正確性。零知識證明驗證推理；證明學習（Proof-of-Learning）確認工作實際發生。這取代了人類信任，建立機器可驗證的確定性。

代幣激勵循環：計算供應、資料產出、驗證與獎勵分配，通過代幣機制閉環。參與者質押代幣，面臨懲罰，並因貢獻獲得獎勵。這形成激勵一致的機制，無需中心化協調。

在這一架構下，不同專案追求不同的技術壁壘。Nous Research專注於“帶寬牆”——力求壓縮梯度通信，讓家庭寬頻也能訓練大模型。Prime Intellect與Gensyn追求系統工程卓越，最大化異構硬體的利用率。Bittensor與Fraction AI則強調獎勵函數設計，創造複雜的評分機制，引導新興行為。

但所有專案都共同相信：分散式強化學習，不僅是多台機器的集中訓練，而是一種更適合後訓練對齊的根本不同架構。

挑戰：去中心化學習的現實困境

理論上的對齊，必須面對生態系統中尚未解決的結構性限制。

帶寬瓶頸：超大模型（70B+參數）仍受物理延遲限制。儘管DisTrO等技術實現了千倍通信降低，現有的去中心化系統主要在微調與推理階段表現良好，尚未能從零開始訓練超大基礎模型。這不是永久限制，而是當前的前沿。隨著通信協議改進與稀疏模型等架構降低參數耦合，這一限制或將放寬。

Goodhart定律的體現：在高度激勵的網絡中，參與者可能會操控獎勵信號，追求“得分農場”。礦工利用獎勵函數漏洞“刷分”；代理操控偏好反饋。這並非新問題——中心化系統也面臨相同的獎勵駭客問題，但去中心化系統放大了這一風險：攻擊者只需騙過算法，而非組織政治。設計堅韌的獎勵函數與驗證機制，仍是與自利行為者的對抗前沿。

拜占庭惡意：被攻陷的節點可能散布惡意訊號，擾亂收斂。密碼學驗證能防範部分攻擊（如偽造工作），但不能防範所有惡意行為（如執行真實程式但帶有惡意意圖）。去中心化RL的抗攻能力，仍是未解之謎。

真正的機遇：重塑智能生產關係

這些挑戰，並非不可克服。更廣泛的機遇，促使持續投資與研究。

核心洞見是：RL結合Web3，不僅重寫訓練技術，更重塑AI發展的經濟與治理結構。三條演進路徑並行：

第一，去中心化訓練網絡：傳統系統中的算力（礦工）轉變為策略網絡。平行且可驗證的軌跡生成，外包給全球長尾GPU。短期內，驗證推理市場將逐步演進為多任務、多智能體協作的中期RL子網，消除中心化算力作為AI發展的門檻。

第二，偏好與獎勵模型資產化：偏好資料由“標註勞動”轉變為“資料股權”——可治理、可交易、可組合的資產。高質量反饋與精心策劃的獎勵模型，成為具有實際經濟價值的數字資產。用戶社群，而非企業，決定何為良好AI行為。這推動對齊的民主化——過去集中在企業研究部門——更廣泛的治理權力分散。

第三，垂直領域專用代理：在特定領域（DeFi策略執行、程式碼生成、數學推理）中，專用RL代理預計將超越通用模型，尤其在結果可驗證、收益可量化的場景。這些專家代理，將策略改進與價值捕捉緊密結合，形成封閉循環的激勵對齊。它們可在去中心化網絡中持續訓練，快速適應環境變化。

整體來看，這一機遇，與“去中心化OpenAI”概念截然不同——這種誤導性概念，往往忽視了生產關係的重塑。相反，訓練變成一個開放的算力市場；偏好與獎勵，成為鏈上可治理的資產；價值，從平台集中，轉向訓練者、對齊者與用戶之間的再分配。

這不是對現有系統的漸進改進，而是對智能產出、對齊方式與價值捕獲機制的徹底重建。對於一個如此重要的技術——通用智能——控制這些機制，意義深遠。

結語：從學術興趣到經濟現實

RL與Web3架構的融合，不僅是技術上的可能，更反映了RL系統運作方式與去中心化網絡協調方式的深層結合。從Prime Intellect到Fraction AI的實例，證明這已不再是理論。架構已經成立，模型在訓練，獎勵在分配，價值在流動。

挑戰是真實存在的：帶寬限制、獎勵駭客、拜占庭攻擊，但都不比中心化系統面臨的問題更難。而去中心化系統，提供了中心化方案無法比擬的優勢：超越企業法定的治理正當性、與參與者利益一致的經濟激勵，以及超越單一公司路線圖的創新空間。

未來幾年，值得關注兩個指標：一是去中心化後訓練網絡，能否訓練出接近前沿的模型？近期結果已經展現出可能性。二是，是否會出現那些在中心化訓練體系下無法實現的新型智能架構？RL的多代理探索，或許能產生單一中心化者難以達到的能力。

真正的轉變，不會立即顯現。它不會在基準分數或模型規模上反映，而是在微妙的再分配中：更多AI開發者不再為大公司工作；社群共同決定模型價值，而非企業顧問委員會；經濟價值，流向那些讓智能系統成真的數千貢獻者，而非股東。

這正是將強化學習與Web3結合的真正意義——不僅是技術，更是對智能時代生產關係的重新想像。