2025强化学习革命：去中心化AI如何颠覆未来科技格局

RL 的核心环节，如大规模取样、奖励机制与可验证性，与 Web3 的去中心化算力、加密激励和区块链验证机制天然契合。这种结合催生了「解耦>验证>激励」的新范式，重塑 AI 的生产关系。
（前情提要：去中心化社交协议的三大支柱：身份、储存与发现机制 ）

作者：0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao

本独立研报由 IOSG Ventures 支持，研究与写作过程受 Sam Lehman（Pantera Capital）强化学习研报的启发，感谢 Ben Fielding (Gensyn.ai), Gao Yuan (Gradient), Samuel Dare & Erfan Miahi (Covenant AI), Shashank Yadav(Fraction AI), Chao Wang 对本文提出的宝贵建议。本文力求内容客观准确，部分观点涉及主观判断，难免存在偏差，敬请读者予以理解。

人工智慧正从以“模式拟合”为主的统计学习，迈向以“结构化推理”为核心的能力体系，后训练（Post-training）的重要性快速上升。DeepSeek-R1 的出现标志著强化学习在大型模型时代的范式级翻身，产业共识形成：预训练构建模型的通用能力基座，强化学习不再只是价值对齐工具，而被证明能够系统提升推理链品质与复杂决策能力，正逐步演化为持续提升智慧水准的技术路径。

与此同时，Web3 正透过去中心化算力网路与加密激励体系重构 AI 的生产关系，而强化学习对 rollout 取样、奖励信号与可验证训练的结构性需求，恰与区块链的算力协作、激励分配与可验证执行天然契合。本研报将系统拆解 AI 训练范式与强化学习技术原理，论证强化学习 × Web3 的结构优势，并对 Prime Intellect、Gensyn、Nous Research、Gradient、Grail和Fraction AI等专案进行分析。

一. AI 训练的三阶段：预训练、指令微调与后训练对齐

现代大型语言模型（LLM）训练全生命周期通常被划分为三个核心阶段：预训练（Pre-training）、监督式微调（SFT）和后训练（Post-training/RL）。三者分别承担“构建世界模型—注入任务能力—塑造推理与价值观”的功能，其运算结构、资料要求与验证难度决定了去中心化的匹配程度。

• 预训练（Pre-training） 透过大规模自监督学习（Self-supervised Learning）构建模型的语言统计结构与跨模态世界模型，是 LLM 能力的根基。此阶段需在兆级语料上以全域同步方式训练，依赖数千至数万张 H100 的同构丛集，成本占比高达 80–95%，对频宽与资料版权极度敏感，因此必须在高度集中式环境中完成。
• 微调（Supervised Fine-tuning） 用于注入任务能力与指令格式，资料量小、成本占比约 5–15%，微调既可以进行全参训练，也可以采用参数高效微调（PEFT）方法，其中 LoRA、Q-LoRA 与 Adapter 是产业界主流。但仍需同步梯度，使其去中心化潜力有限。
• 后训练（Post-training） 由多个迭代子阶段构成，决定模型的推理能力、价值观与安全边界，其方法既包括强化学习体系（RLHF、RLAIF、GRPO）也包括无 RL 的偏好优化方法（DPO），以及过程奖励模型（PRM）等。该阶段资料量与成本较低（5–10%），主要集中在 Rollout 与策略更新；其天然支援非同步与分散式执行，节点无需持有完整权重，结合可验证运算与链上激励可形成开放的去中心化训练网路，是最适配 Web3 的训练环节。

二. 强化学习技术全景：架构、框架与应用

2.1 强化学习的系统架构与核心环节

强化学习（Reinforcement Learning, RL）透过“环境交互—奖励反馈—策略更新”驱动模型自主改进决策能力，其核心结构可视为由状态、动作、奖励与策略构成的反馈闭环。完整的 RL 系统通常包含三类元件：策略网路（Policy）、经验取样（Rollout）与学习器（Learner）。策略与环境交互生成轨迹，Learner 根据奖励信号更新策略，从而形成持续迭代、持续优化的学习过程：

1. 策略网路（Policy）：从环境状态生成动作，是系统的决策核心。训练时需集中式反向传播维持一致性；推理时可分发至不同节点平行运行。
2. 经验取样（Rollout）：节点根据策略执行环境交互，生成状态—动作—奖励等轨迹。该过程高度平行、通讯极低，对硬体差异不敏感是最适合在去中心化中扩展的环节。
3. 学习器（Learner）：聚合全部 Rollout 轨迹并执行策略梯度更新，是唯一对算力、频宽要求最高的模组，因此通常保持中心化或轻中心化部署以确保收敛稳定性。

2.2 强化学习阶段框架（RLHF → RLAIF → PRM → GRPO）

强化学习通常可分为五个阶段，整体流程如下所述：

1. 资料生成阶段（Policy Exploration）：在给定输入提示的条件下，策略模型 πθ 生成多条候选推理链或完整轨迹，为后续偏好评估与奖励建模提供样本基础，决定了策略探索的广度。
2. 偏好反馈阶段（RLHF / RLAIF）：
   • **RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）**透过多候选回答、人工偏好标注、训练奖励模型（RM）并用 PPO 优化策略，使模型输出更符合人类价值观，是 GPT-3.5 → GPT-4 的关键一环。
   • **RLAIF（Reinforcement Learning from AI Feedback）**以 AI Judge 或宪法式规则替代人工标注，实现偏好获取自动化，显著降低成本并具备规模化特性，已成为 Anthropic、OpenAI、DeepSeek 等的主流对齐范式。
3. 奖励建模阶段（Reward Modeling）：偏好对输入奖励模型，学习将输出映射为奖励。RM 教模型“什么是正确答案”，PRM 教模型“如何进行正确推理”。
   • **RM（Reward Model）**用于评估最终答案的好坏，仅对输出打分。
   • **过程奖励模型PRM（Process Reward Model）**它不再只评估最终答案，而是为每一步推理、每个 token、每个逻辑段打分，也是 OpenAI o1 与 DeepSeek-R1 的关键技术，本质上是在“教模型如何思考”。
4. 奖励验证阶段（RLVR / Reward Verifiability）：在奖励信号生成与使用过程中引入“可验证约束”，使奖励尽可能来自可重现的规则、事实或共识，从而降低 reward hacking 与偏差风险，并提升在开放环境中的可稽核性与可扩展性。
5. 策略优化阶段（Policy Optimization）：是在奖励模型给出的信号指导下更新策略参数 θ，以得到更强推理能力、更高安全性与更稳定行为模式的策略 πθ′。主流优化方式包括：
   • PPO（Proximal Policy Optimization）： RLHF 的传统优化器，以稳定性见长，但在复杂推理任务中往往面临收敛慢、稳定性不足等局限。
   • GRPO（Group Relative Policy Optimization）：是 DeepSeek-R1 的核心创新，通过对候选答案组内优势分布进行建模以估计期望价值，而非简单排序。该方法保留了奖励幅度资讯，更适合推理链优化，训练过程更稳定，被视为继 PPO 之后面向深度推理场景的重要强化学习优化框架。
   • DPO（Direct Preference Optimization）：非强化学习的后训练方法：不生成轨迹、不建奖励模型，而是直接在偏好对上做优化，成本低、效果稳定，因而被广泛用于 Llama、Gemma 等开源模型的对齐，但不提升推理能力。
6. 新策略部署阶段（New Policy Deployment）：经过优化后的模型表现为：更强的推理链生成能力（System-2 Reasoning）、更符合人类或 AI 偏好的行为、更低的幻觉率、更高的安全性。模型在持续迭代中不断学习偏好、优化过程、提升决策品质，形成闭环。

2.3 强化学习的产业应用五大分类

强化学习（Reinforcement Learning）已从早期的博弈智慧演进为跨产业的自主决策核心框架，其应用场景按照技术成熟度与产业应用程度，可归纳为五大类别，并在各自方向推动了关键突破。

• 博弈与策略系统（Game & Strategy）：是 RL 最早被验证的方向，在 AlphaGo、AlphaZero、AlphaStar、OpenAI Five 等“完美资讯 + 明确奖励”的环境中，RL 展示了可与人类专家比肩甚至超越的决策智慧，为现代 RL 演算法奠定基础。
• 机器人与具身智慧（Embodied AI）：RL 透过连续控制、动力学建模与环境交互，使机器人学习操控、运动控制和跨模态任务（如 RT-2、RT-X），正快速迈向产业化，是现实世界机器人应用的关键技术路线。
• 数位推理（Digital Reasoning / LLM System-2）：RL + PRM 推动大型模型从“语言模仿”走向“结构化推理”，代表成果包括 DeepSeek-R1、OpenAI o1/o3、Anthropic Claude 及 AlphaGeometry，其本质是在推理链层面进行奖励优化，而非仅评估最终答案。
• 自动化科学发现与数学优化（Scientific Discovery）：RL 在无标签、复杂奖励与巨大搜索空间中寻找最优结构或策略，已实现 AlphaTensor、AlphaDev、Fusion RL 等基础突破，展现出超越人类直觉的探索能力。
• 经济决策与交易系统（Economic Decision-making & Trading）：RL 被用于策略优化、高维风险控制与自适应交易系统生成，相较传统量化模型更能在不确定环境中持续学习，是智慧金融的重要构成部分。

三. 强化学习与 Web3 的天然匹配

强化学习（RL）与 Web3 的高度契合，源于二者本质上都是“激励驱动系统”。RL 依赖奖励信号优化策略，区块链依靠经济激励协调参与者行为，使两者在机制层面天然一致。RL 的核心需求——大规模异构 Rollout、奖励分配与真实性验证——正是 Web3 的结构优势所在。

1. **推理与训练解耦：**强化学习的训练过程可明确拆分为两个阶段：
   • Rollout (探索取样)：模型基于当前策略生成大量资料，运算密集型但通讯稀疏型的任务。它不需要节点间频繁通讯，适合在全球分布的消费级 GPU 上平行生成。
   • Update (参数更新)：基于收集到的资料更新模型权重，需高频宽中心化节点完成。

“推理—训练解耦”天然契合去中心化的异构算力结构：Rollout 可外包给开放网路，透过代币机制按贡献结算，而模型更新保持集中化以确保稳定性。

2. **可验证性 (Verifiability)：**ZK 与 Proof-of-Learning 提供了验证节点是否真实执行推理的手段，解决了开放网路中的诚实性问题。在代码、数学推理等确定性任务中，验证者只需检查答案即可确认工作量，大幅提升去中心化 RL 系统的可信度。
3. **激励层，基于代币经济的反馈生产机制：**Web3 的代币机制可直接奖励 RLHF/RLAIF 的偏好反馈贡献者，使偏好资料生成具备透明、可结算、无需许可的激励结构；质押与削减（Staking/Slashing）进一步约束反馈品质，形成比传统众包更高效且对齐的反馈市场。
4. **多智慧体强化学习（MARL）潜力：**区块链本质上是公开、透明、持续演化的多智慧体环境，帐户、合约与智慧体不断在激励驱动下调整策略，使其天然具备构建大规模 MARL 实验场的潜力。尽管仍在早期，但其状态公开、执行可验证、激励可程式设计的特性，为未来 MARL 的发展提供了原则性优势。

四. 经典 Web3 + 强化学习专案解析

基于上述理论框架，我们将对当前生态系中最具代表性的专案进行简要分析：

Prime Intellect: 非同步强化学习范式 prime-rl