Gensyn测试网上线：RL Swarm如何实现AI高效去中心化训练

微想AI • 2025年4月6日 am9:34 • 资讯

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加密行业正迎来AI技术的革命性突破，其中由a16z领投、累计融资5000万美元的分布式AI计算网络Gensyn成为焦点。该项目近日正式开启测试网运行，虽然比原计划推迟一年多，但这一里程碑标志着去中心化AI系统迈入全新发展阶段。作为专为机器学习定制的Ethereum Rollup，Gensyn测试网创新性地整合了链下执行、验证和通信框架，为构建去中心化AI生态提供了关键基础设施支持。其核心功能涵盖持久身份管理、参与追踪、归属维护、智能支付、远程执行协调、去信任验证、训练过程透明化以及大规模训练任务众筹等八大领域。

测试网第一阶段聚焦于RL Swarm的参与追踪机制。RL Swarm作为协作式强化学习后训练的应用，通过将节点与链上身份绑定，实现了每个参与节点贡献的精准记录。这一系统彻底改变了传统AI训练模式，开创了群体智慧的新纪元。

RL Swarm：群体智慧驱动模型协同进化
Gensyn测试网中的RL Swarm是一个基于去中心化网络构建的模型协同训练系统。与传统单模型独立训练不同，该系统让多个模型在网络中实现相互交流、批评与改进，通过群体协作共同提升整体性能。其核心理念在于”众人拾柴火焰高”，通过节点模型间的协作与反馈机制，实现更高效的训练效果。简单来说，就像DeepSeek-R1等模型通过自我批评迭代提升推理能力一样，RL Swarm将这种机制扩展到多模型群体中，让每个模型都能从集体智慧中获益。

基于RL Swarm系统，模型不仅依赖自身反馈，还能通过观察和评价其他模型表现来识别不足并持续优化。加入Swarm的模型会经历三个阶段协作过程：首先独立完成问题并输出解决方案，然后参考其他节点答案提供反馈，最终通过模型投票选出最优解并据此修正自身输出。这种协同机制不仅提升了单个模型表现，更推动了整个群体模型的进化。值得注意的是，即使模型节点在协作结束后退出，其改进后的本地权重仍能保留并获得实际收益。

Gensyn测试网上线：RL Swarm如何实现AI高效去中心化训练

Gensyn对RL Swarm代码完全开源，任何人都可以运行节点、加入或创建现有Swarm，无需许可。Swarm底层通信采用Hivemind提供的gossip协议，实现模型间的去中心化消息传递与学习信号共享。无论是家用笔记本还是云端GPU，都能通过加入RL Swarm节点参与协同训练。

基础设施三大支柱：执行、通信与验证
目前RL Swarm仍处于实验演示阶段，但它展示了一种可大规模扩展的机器学习方法。过去四年中，Gensyn团队专注于构建底层基础设施，测试网上线后正式进入v0.1阶段。根据官方介绍，Gensyn整体架构分为执行、通信和验证三大支柱。

执行支柱：实现分布式算力一致性
Gensyn认为未来机器学习将由全球设备上的碎片化参数组成。为此团队开发了确保跨设备一致性的底层执行架构，关键技术创新包括：
分布式参数存储与训练：将大规模模型分割成多个参数块分布式部署，降低单个节点内存需求
强化学习后训练：通过群体协同训练显著提升学习效率
可复现算子：开发RepOps库实现不同硬件间计算结果逐位复现

通信支柱：突破传统数据并行瓶颈
在分布式训练场景中，节点间高效通信至关重要。Gensyn提出全新解决方案：
SkipPipe动态跳跃管道并行技术：通过动态选择微批次计算层，减少等待时间，据测试数据显示可缩短训练时间约55%
通信标准与跨节点协作：构建类似TCP/IP的开放通信协议，实现全球参与者无缝数据传输

验证支柱：构建去信任化验证机制
在无需信任的分布式网络中，验证各参与方提交结果的真实性是一大挑战。Gensyn引入了：
Verde验证协议：利用轻量级争议解决机制快速定位分歧步骤，大幅降低验证开销
裁决式委托：通过高效争议解决游戏确保至少存在诚实节点时计算结果正确性
存储与哈希中间状态：仅存储并哈希部分中间训练检查点，降低资源占用并提升系统扩展性

这一系列创新技术共同构建了Gensyn的强大基础设施，为去中心化AI系统的未来发展奠定了坚实基础。随着测试网的持续完善，我们有理由相信，基于RL Swarm的群体智慧将推动AI技术进入全新协作进化阶段。

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