Hiện tại, sự phát triển của AI đang ở một điểm ngoặt quan trọng. Các mô hình lớn đã từ việc đơn thuần "phù hợp mô hình" tiến tới "suy luận có cấu trúc", và trung tâm của sự biến đổi này chính là công nghệ học tăng cường. Sự xuất hiện của DeepSeek-R1 đánh dấu sự trưởng thành của bước chuyển này — học tăng cường không còn chỉ là công cụ tinh chỉnh nhỏ nữa, mà trở thành phương pháp chính để nâng cao khả năng suy luận của hệ thống. Đồng thời, Web3 thông qua mạng lưới tính toán phi tập trung và hệ thống khuyến khích mã hóa đã tái cấu trúc mối quan hệ sản xuất AI. Hai lực lượng này va chạm tạo ra phản ứng hóa học bất ngờ: nhu cầu của học tăng cường về lấy mẫu phân phối, tín hiệu thưởng và huấn luyện có thể xác minh, hoàn toàn phù hợp với sự hợp tác phi tập trung của blockchain, phân phối khuyến khích, thực thi có thể kiểm toán.
Bài viết này sẽ bắt đầu từ nguyên lý kỹ thuật của học tăng cường, tiết lộ logic sâu hơn về sự bổ sung cấu trúc giữa nó và Web3, và thông qua Prime Intellect, Gensyn, Nous