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加密行業(yè)正迎來(lái)AI技術(shù)的革命性突破，其中由a16z領(lǐng)投、累計(jì)融資5000萬(wàn)美元的分布式AI計(jì)算網(wǎng)絡(luò)Gensyn成為焦點(diǎn)。該項(xiàng)目近日正式開(kāi)啟測(cè)試網(wǎng)運(yùn)行，雖然比原計(jì)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(zhuān)為機(jī)器學(xué)習(xí)定制的Ethereum Rollup，Gensyn測(cè)試網(wǎng)創(chuàng)新性地整合了鏈下執(zhí)行、驗(yàn)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(yàn)證、訓(xùn)練過(guò)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(cè)試網(wǎng)第一階段聚焦于RL Swarm的參與追蹤機(jī)制。RL Swarm作為協(xié)作式強(qiáng)化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練的應(yīng)用，通過(guò)將節(jié)點(diǎn)與鏈上身份綁定，實(shí)現(xiàn)了每個(gè)參與節(jié)點(diǎn)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(kāi)創(chuàng)了群體智慧的新紀(jì)元。
RL Swarm：群體智慧驅(qū)動(dòng)模型協(xié)同進(jìn)化
Gensyn測(cè)試網(wǎng)中的RL Swarm是一個(gè)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(dú)立訓(xùn)練不同，該系統(tǒng)讓多個(gè)模型在網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)相互交流、批評(píng)與改進(jìn)，通過(guò)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(guò)節(jié)點(diǎn)模型間的協(xié)作與反饋機(jī)制，實(shí)現(xiàn)更高效的訓(xùn)練效果。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就像DeepSeek-R1等模型通過(guò)自我批評(píng)迭代提升推理能力一樣，RL Swarm將這種機(jī)制擴(kuò)展到多模型群體中，讓每個(gè)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(lài)自身反饋，還能通過(guò)觀(guān)察和評(píng)價(jià)其他模型表現(xiàn)來(lái)識(shí)別不足并持續(xù)優(yōu)化。加入Swarm的模型會(huì)經(jīng)歷三個(gè)階段協(xié)作過(guò)程：首先獨(dú)立完成問(wèn)題并輸出解決方案，然后參考其他節(jié)點(diǎn)答案提供反饋，最終通過(guò)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(jī)制不僅提升了單個(gè)模型表現(xiàn)，更推動(dòng)了整個(gè)群體模型的進(jìn)化。值得注意的是，即使模型節(jié)點(diǎn)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(shí)際收益。
Gensyn對(duì)RL Swarm代碼完全開(kāi)源，任何人都可以運(yùn)行節(jié)點(diǎn)、加入或創(chuàng)建現(xiàn)有Swarm，無(wú)需許可。Swarm底層通信采用Hivemind提供的gossip協(xié)議，實(shí)現(xiàn)模型間的去中心化消息傳遞與學(xué)習(xí)信號(hào)共享。無(wú)論是家用筆記本還是云端GPU，都能通過(guò)加入RL Swarm節(jié)點(diǎn)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(yàn)證
目前RL Swarm仍處于實(shí)驗(yàn)演示階段，但它展示了一種可大規(guī)模擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。過(guò)去四年中，Gensyn團(tuán)隊(duì)專(zhuān)注于構(gòu)建底層基礎(chǔ)設(shè)施，測(cè)試網(wǎng)上線(xiàn)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(yàn)證三大支柱。
執(zhí)行支柱：實(shí)現(xiàn)分布式算力一致性
Gensyn認(rèn)為未來(lái)機(jī)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(tuán)隊(duì)開(kāi)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(chǔ)與訓(xùn)練：將大規(guī)模模型分割成多個(gè)參數(shù)塊分布式部署，降低單個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)存需求
強(qiáng)化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練：通過(guò)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(kāi)發(fā)RepOps庫(kù)實(shí)現(xiàn)不同硬件間計(jì)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(chǎng)景中，節(jié)點(diǎn)間高效通信至關(guān)重要。Gensyn提出全新解決方案：
SkipPipe動(dòng)態(tài)跳躍管道并行技術(shù)：通過(guò)動(dòng)態(tài)選擇微批次計(jì)算層，減少等待時(shí)間，據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)顯示可縮短訓(xùn)練時(shí)間約55%
通信標(biāo)準(zhǔn)與跨節(jié)點(diǎn)協(xié)作：構(gòu)建類(lèi)似TCP/IP的開(kāi)放通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)全球參與者無(wú)縫數(shù)據(jù)傳輸
驗(yàn)證支柱：構(gòu)建去信任化驗(yàn)證機(jī)制
在無(wú)需信任的分布式網(wǎng)絡(luò)中，驗(yàn)證各參與方提交結(jié)果的真實(shí)性是一大挑戰(zhàn)。Gensyn引入了：
Verde驗(yàn)證協(xié)議：利用輕量級(jí)爭(zhēng)議解決機(jī)制快速定位分歧步驟，大幅降低驗(yàn)證開(kāi)銷(xiāo)
裁決式委托：通過(guò)高效爭(zhēng)議解決游戲確保至少存在誠(chéng)實(shí)節(jié)點(diǎn)時(shí)計(jì)算結(jié)果正確性
存儲(chǔ)與哈希中間狀態(tài)：僅存儲(chǔ)并哈希部分中間訓(xùn)練檢查點(diǎn)，降低資源占用并提升系統(tǒng)擴(kuò)展性
這一系列創(chuàng)新技術(shù)共同構(gòu)建了Gensyn的強(qiáng)大基礎(chǔ)設(shè)施，為去中心化AI系統(tǒng)的未來(lái)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。隨著測(cè)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(dòng)AI技術(shù)進(jìn)入全新協(xié)作進(jìn)化階段。
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