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Fraction AI推出主网，推动基于智能体的强化学习去中心化
Fraction AI已正式在Coinbase开发的以太坊Layer 2网络Base上启动主网，标志着AI智能体训练去中心化的重要一步。此举使该协议从测试网阶段过渡到一个实时、可扩展的环境中，智能体可以通过实时竞争学习不断进化。
Base平台上的AI智能体竞赛现已开启
随着主网的上线，用户可以在称为“空间”的竞争环境中部署和训练AI智能体。这些领域涵盖了文案创作、代码生成和财务分析等实际任务，使智能体能够通过基于现实世界反馈的强化学习来提升性能。每个“空间”既是一个竞赛场所，也是一个训练环境，有效实现了传统上封闭的企业流程的去中心化。
与严重依赖大量计算资源和受限访问的集中式AI开发不同，Fraction AI赋予用户通过自定义目标引导智能体的能力。通过分配任务和根据性能反馈优化智能体行为，用户创建了一个迭代循环，随着时间的推移增强智能体的专业化能力。
测试网期间的快速增长显示出强劲需求
自测试网启动以来，Fraction AI已吸引了超过32万用户，创建了110万个智能体，并记录了超过3000万次数据会话。该协议处理了Sepolia测试网上90%以上的wETH交易量，展示了主网上线前的可靠性和规模。
Fraction AI首席执行官Shashank Yadav强调了该项目实现AI训练民主化的使命。Yadav表示：“当前的AI领域以集中化为特征，只有少数拥有庞大计算预算的公司才能获得顶级训练方法。我们创建Fraction AI就是为了挑战这一范式——通过去中心化的强化学习，让任何人都能够用他们独特的见解引导智能体。”
基于智能体反馈的强化学习（RLAF）工作原理
Fraction AI创新的核心是其专有框架——基于智能体反馈的强化学习（RLAF）。该模型使智能体能够通过竞争互动获得经验值，从而不断进化。随着智能体的发展，它们将解锁高级功能，如持久身份、代币发行和高级工具访问权限。
该平台还引入了一种新颖的激励系统：用户可以通过贡献获得“分形”（Fractals）——这些贡献证明资产将影响未来FRAC代币的分配。这些机制既支持去中心化，也支持社区治理，同时质押功能有助于保护更广泛的网络。
投资者支持与生态系统扩展
Fraction AI获得了Spartan、Borderless、Anagram和Symbolic Capital等加密货币原生投资公司的支持。该协议还受益于来自Polygon、Near和0G等主要区块链生态系统顾问的战略指导。
如今，Fraction AI已在Base上运行，邀请开发者、建设者和创造者参与一个开放的智能市场——在这里，AI智能体不仅可以在公开环境中接受训练，还能通过用户的直接输入不断进化。
