A maioria dos pipelines de RL treina um agente totalmente novo para cada tarefa, gastando grandes quantidades de dados e computação e, em seguida, descartando esses pesos aprendidos quando você muda de ambiente. Por que treinar a IA uma vez quando ela pode aprender para sempre? O BlockAssist da Gensyn prova RL contínuo descentralizado em um aplicativo ao vivo, um companheiro de IA no Minecraft, que aprende com sua jogabilidade em seu dispositivo e depois melhora coletivamente por meio de um enxame de computação sem permissão. Por outro lado, a maioria dos modelos grandes é ajustada com feedback humano ou conjuntos de dados rotulados massivos em um pipeline centralizado. Por outro lado, o BlockAssist inverte o script. O aprendizado acontece a partir do próprio fluxo de jogo de cada usuário, de forma contínua e privada. - Por um lado, ele remove a dependência de execuções massivas de treinamento offline para cada novo recurso. O modelo se refina em tempo real. - Também é inerentemente personalizado: meu BlockAssist pode desenvolver habilidades diferentes das suas, porque cada um de nós o treina em sua própria jogabilidade. Estamos essencialmente fazendo crowdsourcing de melhorias de IA de uma forma que se adapta aos usuários, o que é um paradigma muito diferente do ajuste fino centralizado da IA. Além disso, somos notórios (especialmente em criptografia) falando sobre infraestrutura e seu potencial, mas Gensyn está provando isso com um aplicativo real. O BlockAssist é um marco importante que mostra o que é possível quando RL, aprendizado contínuo e infraestrutura descentralizada se unem.