Aprendizagem por Reforço a Remodelar a IA Descentralizada: Desde Redes de Computação até à Evolução Inteligente

Atualmente, o desenvolvimento de IA encontra-se num ponto de viragem crucial. Grandes modelos passaram de uma mera “modelagem de padrões” para “raciocínio estruturado”, sendo que o motor principal desta transformação é a tecnologia de aprendizagem por reforço. A emergência do DeepSeek-R1 marca a maturidade desta mudança — o reforço de aprendizagem deixa de ser apenas uma ferramenta de ajuste fino, tornando-se a principal via tecnológica para melhorar as capacidades de raciocínio do sistema. Paralelamente, o Web3 está a reestruturar as relações de produção de IA através de redes descentralizadas de computação e sistemas de incentivos criptográficos. O choque destas duas forças gera reações químicas inesperadas: a necessidade de amostragem distribuída, sinais de recompensa e treino verificável, que se encaixam naturalmente na colaboração descentralizada, distribuição de incentivos e execução auditável proporcionadas pela blockchain.

Este artigo parte dos princípios técnicos do reforço de aprendizagem para revelar a lógica profunda que une a sua estrutura com o Web3, e, através de casos práticos de projetos de ponta como Prime Intellect, Gensyn, Nous Research, demonstra a viabilidade e o potencial de redes descentralizadas de reforço de aprendizagem.

A arquitetura de três camadas do reforço de aprendizagem: da teoria à aplicação

Fundamentos teóricos: como o reforço de aprendizagem impulsiona a evolução da IA

O reforço de aprendizagem é essencialmente uma paradigma de “tentativa e erro”. Através de um ciclo de “interagir com o ambiente → receber recompensa → ajustar a estratégia”, o modelo torna-se mais inteligente a cada iteração. Isto difere radicalmente do método tradicional de aprendizagem supervisionada, que depende de dados rotulados — o reforço de aprendizagem permite à IA aprender a melhorar autonomamente com base na experiência.

Um sistema completo de reforço de aprendizagem inclui três papéis centrais:

• Rede de política: o “cérebro” que toma decisões, gerando ações com base no estado do ambiente
• Amostragem de experiência (Rollout): o executor que interage com o ambiente, gerando dados de treino
• Aprendiz: que processa todos os dados de amostragem, calcula gradientes, atualiza a política

A descoberta mais importante é que: o processo de amostragem pode ser totalmente paralelo, enquanto a atualização de parâmetros requer sincronização centralizada. Esta característica abre a porta ao treino descentralizado.

Panorama do treino de LLMs modernos: o quadro de três fases

Hoje, o treino de grandes modelos de linguagem divide-se em três fases progressivas, cada uma com missões distintas:

Pré-treinamento — Construção do modelo do mundo
Aprendizagem auto-supervisionada em trilhões de textos, formando a base de capacidades gerais do modelo. Esta fase exige milhares de GPUs centralizadas, com custos elevados, representando entre 80-95% do orçamento, dependente de fornecedores de cloud altamente centralizados.

Ajuste fino — Injeção de capacidades específicas
Utiliza conjuntos de dados menores para inserir capacidades específicas de tarefas, representando 5-15% do custo. Apesar de suportar execução distribuída, a sincronização de gradientes ainda requer coordenação central, limitando o potencial descentralizado.

Pós-treinamento — Modelação de raciocínio e valores
É aqui que o reforço de aprendizagem atua. Inclui métodos como RLHF (Reforço com feedback humano), RLAIF (Reforço com feedback de IA), GRPO (Otimização de estratégia relativa em grupo), entre outros. Representa apenas 5-10% do custo, mas melhora significativamente as capacidades de raciocínio, segurança e alinhamento do modelo. A grande vantagem é que esta fase suporta naturalmente execução assíncrona e distribuída, sem que os nós precisem de possuir o peso completo do modelo. Com mecanismos de computação verificável e incentivos na cadeia, pode formar uma rede de treino descentralizada aberta.

Por que a pós-treinamento é mais adequada ao Web3? Porque as necessidades de amostragem (Rollout) são “ilimitadas” — gerar mais trajetórias de raciocínio torna o modelo mais inteligente, e esta tarefa é a mais fácil de dispersar globalmente, com pouca comunicação entre nós.

Evolução técnica do reforço de aprendizagem: de RLHF a GRPO

Processo de cinco fases do reforço de aprendizagem

Fase 1: Geração de dados (Exploração de política)
O modelo de política gera múltiplas cadeias de raciocínio a partir de um prompt, fornecendo amostras para avaliação de preferência. A diversidade nesta fase determina a riqueza da exploração do modelo.

Fase 2: Feedback de preferência (RLHF / RLAIF)

• RLHF: humanos comparam as saídas do modelo, escolhendo a melhor. Foi fundamental na evolução do GPT-3.5 para GPT-4, mas é caro e difícil de escalar.
• RLAIF: substitui a avaliação humana por revisores de IA ou regras predefinidas, permitindo automação e escalabilidade. Empresas como OpenAI, Anthropic e DeepSeek já adotaram este paradigma.

Fase 3: Modelagem de recompensa (Reward Modeling)

• RM: avalia apenas o resultado final, atribuindo uma pontuação.
• PRM: inovação chave do OpenAI o1 e DeepSeek-R1, que avalia não só o resultado, mas cada passo, token e parágrafo lógico na cadeia de raciocínio, essencialmente “ensinando o modelo a pensar corretamente”.

Fase 4: Verificação da recompensa (Reward Verifiability)
Num ambiente distribuído, o sinal de recompensa deve vir de regras, fatos ou consensos reprodutíveis. Provas de conhecimento zero (ZK) e provas de aprendibilidade (PoL) oferecem garantias criptográficas, tornando a recompensa imutável e auditável.

Fase 5: Otimização da política (Policy Optimization)
Atualiza os parâmetros do modelo com base no sinal de recompensa. Aqui, há maior controvérsia metodológica:

• PPO: método tradicional, estável, mas lento na convergência.
• GRPO: inovação central do DeepSeek-R1, que modela vantagens relativas dentro de grupos, em vez de simples ordenação, sendo mais adequado para tarefas de raciocínio e mais estável.
• DPO: não gera trajetórias nem constrói modelos de recompensa, otimizando diretamente com base em preferências, com custos baixos, mas sem melhorar o raciocínio.

Complementaridade natural entre reforço de aprendizagem e Web3

Separação física do raciocínio e do treino

O processo de treino de reforço pode ser claramente dividido:

• Rollout (amostragem): geração massiva de dados, intensiva em computação, mas com comunicação escassa, podendo ser paralelizada em GPUs de consumo global.
• Update (atualização): cálculo de gradientes e sincronização de parâmetros, que requerem alta largura de banda e execução centralizada.

Este é exatamente o formato de redes descentralizadas do Web3: delegar a amostragem a recursos GPU globais, recompensando por contribuição; manter a atualização de parâmetros em nós centrais para garantir estabilidade.

Verificabilidade e confiança

Num sistema sem permissões, a “honestidade” deve ser garantida por mecanismos fortes. Provas de conhecimento zero e provas de aprendibilidade oferecem garantias criptográficas: os verificadores podem checar se o raciocínio foi realmente executado, se o sinal de recompensa é reproduzível e se os pesos do modelo foram alterados. Assim, o reforço de aprendizagem descentralizado passa de uma questão de confiança para uma questão matemática.

Mecanismos de incentivo baseados em tokens

A economia de tokens do Web3 transforma o crowdsourcing tradicional num mercado auto-regulado:

• Participantes são recompensados por contribuir com trajetórias de raciocínio de alta qualidade.
• Mecanismos de staking obrigam os participantes a “apostar” recursos reais, garantindo a qualidade do trabalho.
• Mecanismos de penalização (slashing) removem participantes que trapaceiam.
• Todo o ecossistema regula-se naturalmente pelo “interesse”, sem necessidade de gestores centrais.

Ambiente natural para multiagentes de reforço de aprendizagem

A blockchain é, por sua natureza, um ambiente de múltiplos agentes aberto, transparente e em contínua evolução. Contas, contratos e agentes ajustam estratégias sob incentivos, oferecendo um campo de testes ideal para o treino multiagente de larga escala (MARL).

Práticas de ponta na implementação descentralizada de reforço de aprendizagem

Prime Intellect: avanço na engenharia de reforço assíncrono

Prime Intellect construiu um mercado global de computação aberta, usando o framework prime-rl para implementar treino de reforço assíncrono em larga escala.

Inovação principal: desacoplamento completo — os executores (Rollout Workers) e os treinadores (Trainer) não precisam de sincronizar. Os Rollout Workers geram trajetórias continuamente e enviam-nas, enquanto o treinador as recolhe de forma assíncrona para atualizar os gradientes. Qualquer GPU pode entrar ou sair a qualquer momento, sem esperar.

Destaques técnicos:

• Integração do motor de inferência vLLM, usandoPagedAttention e processamento em lote contínuo para alta taxa de amostragem
• Uso de FSDP2 para particionamento de parâmetros e MoE para ativação esparsa, permitindo modelos de centenas de bilhões de parâmetros eficientes
• Algoritmo GRPO+ que reduz custos do critic, adaptando-se a ambientes assíncronos e de alta latência
• Protocolo de comunicação OpenDiLoCo que reduz a comunicação inter-regional em centenas de vezes

Resultados: modelos INTELLECT na rede heterogênea de três continentes atingiram 98% de utilização de recursos, com apenas 2% de comunicação. O INTELLECT-3 (106B MoE) com ativação esparsa (apenas 12B de parâmetros ativos) já rivaliza ou supera modelos maiores de código fechado em desempenho de raciocínio.

Gensyn: da colaboração de enxame à verificação de inteligência

Gensyn, através do RL Swarm, transformou o reforço descentralizado numa espécie de “enxame”: sem coordenação central, os nós formam ciclos de geração, avaliação e atualização.

Três tipos de participantes:

• Solvers: geram inferências e trajetórias localmente, suportando GPU heterogénea
• Proposers: criam tarefas (ex.: problemas matemáticos, código), com dificuldade adaptativa
• Evaluators: usam modelos de julgamento ou regras fixas para avaliar as trajetórias, gerando recompensas auditáveis

Algoritmo chave SAPO: baseado em “compartilhar trajetórias e filtrá-las”, não em “compartilhar gradientes”. Permite amostragem heterogênea em ambientes de alta latência, mantendo convergência estável. Comparado ao PPO ou GRPO, consome menos largura de banda, permitindo GPUs de consumo participarem eficazmente.

Sistema de validação: combina PoL e mecanismos de verificação Verde, garantindo a autenticidade de cada cadeia de raciocínio, oferecendo uma alternativa à dependência de grandes empresas tecnológicas.

Nous Research: de modelos a ecossistema de IA autoevolutivo

A série Hermes e o framework Atropos mostram um sistema completo de autoevolução.

Evolução dos modelos:

• Hermes 1-3: alinhamento por DPO de baixo custo
• Hermes 4 / DeepHermes: raciocínio em cadeia (System-2), usando rejeição de amostras e validação Atropos para criar dados de alta pureza
• Substituição do PPO por GRPO, permitindo treino de reforço de raciocínio em redes de GPU descentralizadas (Psyche)

Atropos: encapsula prompts, chamadas a ferramentas, execução de código e interações múltiplas em ambientes de reforço, permitindo validação direta da correção das saídas e fornecendo sinais de recompensa determinísticos. No treino descentralizado Psyche, atua como “árbitro”, verificando se os nós realmente melhoraram a estratégia, suportando provas de aprendibilidade auditáveis.

DisTrO: otimiza a comunicação do treino por compressão de gradientes, reduzindo o tráfego em várias ordens de magnitude, possibilitando que redes domésticas de banda limitada treinem grandes modelos de reforço.

Na arquitetura da Nous, Atropos valida as cadeias de raciocínio, DisTrO comprime a comunicação, Psyche executa o ciclo de treino, e Hermes atualiza os pesos — o reforço de aprendizagem torna-se assim o protocolo central que conecta dados, ambiente, modelo e infraestrutura.

Gradient Network: pilha de protocolos para reforço de aprendizagem

Gradient define uma “pilha de protocolos de inteligência aberta”, com o framework Echo como otimizador dedicado ao reforço.

Design do Echo: desacopla inferência, treino e fluxo de dados, permitindo expansão independente em ambientes heterogêneos. Usa uma arquitetura de “duas comunidades”:

• Comunidade de inferência: GPUs de consumo e dispositivos de borda, usando Parallax pipeline para alta taxa de amostragem
• Comunidade de treino: rede centralizada ou distribuída de GPUs, responsável por gradientes e sincronização

Protocolos de sincronização:

• Mode de pull sequencial: prioriza precisão, força atualização de modelos nos nós de inferência
• Mode assíncrono de push-pull: prioriza eficiência, os nós de inferência geram trajetórias com versões, o treino consome autonomamente

Este design mantém a estabilidade do treino de reforço em redes de alta latência, maximizando o uso de dispositivos.

Graal do ecossistema Bittensor: validação criptográfica de reforço

Bittensor, com seu mecanismo de consenso Yuma, criou uma rede de funções de recompensa não estacionárias e de grande escala. A sub-rede Covenant AI, Grail, é o motor de reforço nesta ecossistema.

Inovação principal: provar criptograficamente a autenticidade de cada trajetória de reforço (rollout), vinculando-a à identidade do modelo. Três camadas:

1. Geração de desafios determinísticos: usando drand e hashes de blocos para criar tarefas imprevisíveis, evitando trapaças pré-calculadas
2. Verificação leve: usando PRF e commitments, permite aos verificadores checar tokens de logprob e cadeias de raciocínio com baixo custo
3. Vinculação de identidade do modelo: liga o raciocínio ao fingerprint do peso do modelo e à estrutura do token, detectando qualquer substituição ou replay

Resultados: Grail implementa um fluxo de treino verificável ao estilo GRPO, onde os mineradores geram múltiplas trajetórias, e os verificadores avaliam sua qualidade, escrevendo na cadeia de blocos. Experimentos públicos mostram que, com este método, a precisão do Qwen2.5-1.5B em matemática sobe de 12,7% para 47,6%, prevenindo fraudes e fortalecendo a capacidade do modelo.

Fraction AI: aprendizagem por competição

Fraction AI usa RLFC (Reforço por competição) e gamificação de rotulagem, transformando o feedback estático do RLHF numa dinâmica multiagente adversarial.

Mecanismo central:

• Agentes: unidades de estratégia leves, baseadas em LLMs de código aberto, atualizadas com QLoRA
• Espaços: domínios de tarefas isolados, onde agentes competem por recompensas
• Juízes de IA: avaliação instantânea via RLAIF
• PoL: validação de atualizações de estratégia com base em resultados de competição

Núcleo: os agentes geram automaticamente pares de preferências de alta qualidade através de competição, enquanto os utilizadores ajustam prompts e hiperparâmetros para explorar diferentes estratégias. Assim, o processo de ajuste fino deixa de depender de confiança e torna-se uma cadeia de valor automatizada e de mercado.

Padrões gerais e caminhos diferenciados na descentralização do reforço de aprendizagem

Convergência arquitetural: uma estrutura comum de três camadas

Apesar de diferentes abordagens, a integração do reforço de aprendizagem com Web3 revela uma lógica de “desacoplamento-verificação-incentivo” altamente consistente:

Camada 1: Separação física do treino e da amostragem
A amostragem (Rollout) é delegada a GPUs globais, com comunicação escassa, podendo ser paralelizada. A atualização de parâmetros permanece centralizada, garantindo estabilidade. Exemplos: Prime Intellect, Gradient Echo.

Camada 2: Confiança baseada em verificação
Sem permissões, a honestidade deve ser garantida por mecanismos matemáticos. Exemplos: PoL da Gensyn, TopLoc do Prime Intellect, provas criptográficas do Grail.

Camada 3: Incentivos tokenizados
A economia recompensa a contribuição, penaliza comportamentos desonestos, e regula o ecossistema de forma autônoma, sem gestores centrais.

Barreiras tecnológicas e estratégias de diferenciação

Cada projeto, apesar da arquitetura comum, foca em pontos de inovação distintos:

Inovação algorítmica (Nous Research)
Busca resolver a contradição fundamental do treino distribuído — o gargalo de largura de banda — com o DisTrO, que comprime a comunicação de gradientes em milhares de vezes, permitindo que redes domésticas de banda limitada treinem grandes modelos de reforço.

Engenharia de sistemas (Prime Intellect, Gensyn, Gradient)
Focam na construção de sistemas de execução de IA de próxima geração. Prime Intellect com ShardCast, Gensyn com RL Swarm, Gradient com Parallax, todos visando maximizar a eficiência de clusters heterogêneos.

Design de incentivos (Bittensor, Fraction AI)
Focam na criação de mecanismos de recompensa que estimulam a autoexploração inteligente, acelerando a emergência de inteligência. Grail e Fraction exemplificam esta abordagem.

Oportunidades e desafios: o futuro do reforço de aprendizagem descentralizado

Vantagens de sistema

Reescrita de custos
A necessidade de amostragem ilimitada torna o reforço de aprendizagem ideal para Web3, que pode mobilizar GPU globais a custos baixos, reduzindo potencialmente os custos em 50-80%.

Autonomia de valores (Sovereign Alignment)
Permite às comunidades governar o alinhamento de IA via tokens, democratizando a decisão sobre o que constitui uma resposta “boa”. O reforço de aprendizagem conecta tecnologia e governança comunitária.

Restrições estruturais

Barreira de largura de banda
Apesar de inovações como DisTrO, a latência física limita o treino de modelos com mais de 70B+ parâmetros. Atualmente, o foco do Web3 é mais na afinação e raciocínio.

Risco de hacking de recompensa (Reward Hacking)
Em redes altamente incentivadas, os nós podem trapacear ajustando as regras de recompensa, sem realmente melhorar a inteligência. É necessário projetar recompensas robustas contra trapaças.

Ataques de nós babilônicos (Byzantine)
Nós maliciosos podem manipular sinais de treino ou envenenar o sistema. Requer-se mecanismos de defesa e mecanismos de treino robustos.

Perspetivas: reescrever as relações de produção de inteligência

A união do reforço de aprendizagem com Web3 visa reescrever o modo como a inteligência é produzida, alinhada e distribuída. O seu percurso evolutivo pode ser resumido em três caminhos complementares:

Rede descentralizada de treino e inferência
Delegar amostragem verificável a GPU globais, enquanto a atualização permanece centralizada, formando uma infraestrutura híbrida. No curto prazo, um mercado de inferência verificável; no médio prazo, sub-redes de reforço especializadas por tarefa.

Ativos de preferência e recompensa
Transformar feedback e modelos de recompensa em ativos na cadeia, permitindo governança descentralizada e distribuição de valor.

Especialização vertical (“small and beautiful”)
Criar agentes de reforço especializados, verificáveis e de alto desempenho em domínios específicos, como DeFi ou geração de código, com valor diretamente ligado à sua melhoria e uso, superando modelos fechados genéricos.

A verdadeira oportunidade não é simplesmente criar uma versão descentralizada do OpenAI, mas reescrever as regras do jogo: transformar o treino em um mercado aberto, as recompensas e preferências em ativos na cadeia, e distribuir de forma justa o valor criado pela inteligência artificial. Este é o significado mais profundo da integração entre reforço de aprendizagem e Web3.