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Gensyn測試網(wǎng)上線：RL Swarm如何實現(xiàn)AI高效去中心化訓(xùn)練

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Gensyn測試網(wǎng)上線：RL Swarm如何實現(xiàn)AI高效去中心化訓(xùn)練

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加密行業(yè)正迎來AI技術(shù)的革命性突破，其中由a16z領(lǐng)投、累計融資5000萬美元的分布式AI計算網(wǎng)絡(luò)Gensyn成為焦點。該項目近日正式開啟測試網(wǎng)運行，雖然比原計劃推遲一年多，但這一里程碑標(biāo)志著去中心化AI系統(tǒng)邁入全新發(fā)展階段。作為專為機器學(xué)習(xí)定制的Ethereum Rollup，Gensyn測試網(wǎng)創(chuàng)新性地整合了鏈下執(zhí)行、驗證和通信框架，為構(gòu)建去中心化AI生態(tài)提供了關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施支持。其核心功能涵蓋持久身份管理、參與追蹤、歸屬維護(hù)、智能支付、遠(yuǎn)程執(zhí)行協(xié)調(diào)、去信任驗證、訓(xùn)練過程透明化以及大規(guī)模訓(xùn)練任務(wù)眾籌等八大領(lǐng)域。

測試網(wǎng)第一階段聚焦于RL Swarm的參與追蹤機制。RL Swarm作為協(xié)作式強化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練的應(yīng)用，通過將節(jié)點與鏈上身份綁定，實現(xiàn)了每個參與節(jié)點貢獻(xiàn)的精準(zhǔn)記錄。這一系統(tǒng)徹底改變了傳統(tǒng)AI訓(xùn)練模式，開創(chuàng)了群體智慧的新紀(jì)元。

RL Swarm：群體智慧驅(qū)動模型協(xié)同進(jìn)化
Gensyn測試網(wǎng)中的RL Swarm是一個基于去中心化網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的模型協(xié)同訓(xùn)練系統(tǒng)。與傳統(tǒng)單模型獨立訓(xùn)練不同，該系統(tǒng)讓多個模型在網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)相互交流、批評與改進(jìn)，通過群體協(xié)作共同提升整體性能。其核心理念在于”眾人拾柴火焰高”，通過節(jié)點模型間的協(xié)作與反饋機制，實現(xiàn)更高效的訓(xùn)練效果。簡單來說，就像DeepSeek-R1等模型通過自我批評迭代提升推理能力一樣，RL Swarm將這種機制擴展到多模型群體中，讓每個模型都能從集體智慧中獲益。

基于RL Swarm系統(tǒng)，模型不僅依賴自身反饋，還能通過觀察和評價其他模型表現(xiàn)來識別不足并持續(xù)優(yōu)化。加入Swarm的模型會經(jīng)歷三個階段協(xié)作過程：首先獨立完成問題并輸出解決方案，然后參考其他節(jié)點答案提供反饋，最終通過模型投票選出最優(yōu)解并據(jù)此修正自身輸出。這種協(xié)同機制不僅提升了單個模型表現(xiàn)，更推動了整個群體模型的進(jìn)化。值得注意的是，即使模型節(jié)點在協(xié)作結(jié)束后退出，其改進(jìn)后的本地權(quán)重仍能保留并獲得實際收益。

Gensyn測試網(wǎng)上線：RL Swarm如何實現(xiàn)AI高效去中心化訓(xùn)練

Gensyn對RL Swarm代碼完全開源，任何人都可以運行節(jié)點、加入或創(chuàng)建現(xiàn)有Swarm，無需許可。Swarm底層通信采用Hivemind提供的gossip協(xié)議，實現(xiàn)模型間的去中心化消息傳遞與學(xué)習(xí)信號共享。無論是家用筆記本還是云端GPU，都能通過加入RL Swarm節(jié)點參與協(xié)同訓(xùn)練。

基礎(chǔ)設(shè)施三大支柱：執(zhí)行、通信與驗證
目前RL Swarm仍處于實驗演示階段，但它展示了一種可大規(guī)模擴展的機器學(xué)習(xí)方法。過去四年中，Gensyn團隊專注于構(gòu)建底層基礎(chǔ)設(shè)施，測試網(wǎng)上線后正式進(jìn)入v0.1階段。根據(jù)官方介紹，Gensyn整體架構(gòu)分為執(zhí)行、通信和驗證三大支柱。

執(zhí)行支柱：實現(xiàn)分布式算力一致性
Gensyn認(rèn)為未來機器學(xué)習(xí)將由全球設(shè)備上的碎片化參數(shù)組成。為此團隊開發(fā)了確?？缭O(shè)備一致性的底層執(zhí)行架構(gòu)，關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新包括：
分布式參數(shù)存儲與訓(xùn)練：將大規(guī)模模型分割成多個參數(shù)塊分布式部署，降低單個節(jié)點內(nèi)存需求
強化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練：通過群體協(xié)同訓(xùn)練顯著提升學(xué)習(xí)效率
可復(fù)現(xiàn)算子：開發(fā)RepOps庫實現(xiàn)不同硬件間計算結(jié)果逐位復(fù)現(xiàn)

通信支柱：突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)并行瓶頸
在分布式訓(xùn)練場景中，節(jié)點間高效通信至關(guān)重要。Gensyn提出全新解決方案：
SkipPipe動態(tài)跳躍管道并行技術(shù)：通過動態(tài)選擇微批次計算層，減少等待時間，據(jù)測試數(shù)據(jù)顯示可縮短訓(xùn)練時間約55%
通信標(biāo)準(zhǔn)與跨節(jié)點協(xié)作：構(gòu)建類似TCP/IP的開放通信協(xié)議，實現(xiàn)全球參與者無縫數(shù)據(jù)傳輸

驗證支柱：構(gòu)建去信任化驗證機制
在無需信任的分布式網(wǎng)絡(luò)中，驗證各參與方提交結(jié)果的真實性是一大挑戰(zhàn)。Gensyn引入了：
Verde驗證協(xié)議：利用輕量級爭議解決機制快速定位分歧步驟，大幅降低驗證開銷
裁決式委托：通過高效爭議解決游戲確保至少存在誠實節(jié)點時計算結(jié)果正確性
存儲與哈希中間狀態(tài)：僅存儲并哈希部分中間訓(xùn)練檢查點，降低資源占用并提升系統(tǒng)擴展性

這一系列創(chuàng)新技術(shù)共同構(gòu)建了Gensyn的強大基礎(chǔ)設(shè)施，為去中心化AI系統(tǒng)的未來發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。隨著測試網(wǎng)的持續(xù)完善，我們有理由相信，基于RL Swarm的群體智慧將推動AI技術(shù)進(jìn)入全新協(xié)作進(jìn)化階段。

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