Fraction AI 是一个基于以太坊的去中心化 AI 训练平台，结合结构化竞赛机制、QLoRA 高效微调与 RLAF（代理回馈强化学习）框架，让任何人无需编程经验即可创建、训练和优化 AI 代理。平台将训练过程游戏化，通过多主题 Spaces 组织竞赛轮次，激励模型持续进化并以链上智能合约记录成绩与奖励分配。预计在 2025 年第三季度推出原生通证 FRAC，用于治理、质押与激励分配。本篇Innovation and Tech文章将从项目定位、核心技术、FRAC 通证经济、生态进展、风险管理与应对，以及未来规划六大维度，深度剖析 Fraction AI 的发展潜力与市场前景。
摘要：Fraction AI 构建去中心化 AI 训练与竞赛平台，利用 RLAF 和 QLoRA 技术加速模型优化；FRAC 通证将用于竞赛奖励、质押与治理；生态已完成测试网目标，后市关注主网发布与代币 TGE。
项目定位
Fraction AI 旨在打破中心化 AI 开发的高门槛，通过链上竞赛和去中心化训练让全球用户共同参与 AI 代理的创建与进化。平台建立在以太坊上，提供无需代码的自然语言提示接口，用户可在不同 “Spaces” 中提交代理、参与竞赛并获得奖励。相较传统 AI 训练依赖昂贵算力和专业团队，Fraction AI 通过去中心化网络和竞赛激励机制，将 AI 开发社区化、游戏化，降低成本并提高多样性。同时，RLAF 框架保证训练结果透明可信，为下一代开放式 AI 提供创新范式。
核心技术
Fraction AI 的技术核心由三部分组成：
- QLoRA 微调技术：通过低秩适配在有限算力下高效微调大型模型，加快代理优化速度；
- RLAF 竞赛框架：代理回馈强化学习（RLAF）将训练过程划分为多轮“战斗”，代理在竞赛中累积经验值并解锁能力，胜者获得 Fractals 奖励；
- 去中心化验证与智能合约：所有竞赛成绩与奖励分配通过智能合约自动执行，并利用链上哈希比对保证训练更新的一致性与防篡改性。
这一“提示—训练—竞赛—验证—奖励”闭环，使 AI 代理在多节点间高效协作与迭代。
FRAC 通证经济
根据BSC.NEWS报道，FRAC 将于 2025 年第三季度主网上线，作为平台的原生通证，总供应量 1,000,000,000 枚，用于：
- 竞赛奖励（50%）：按每轮竞赛表现分配给优胜代理及其创建者；
- 质押与评审（20%）：社区节点质押 FRAC 以运行验证器并参与训练结果评审，违规将被削减；
- 生态基金（15%）：支持开发者激励、黑客松与生态扩展；
- 团队与顾问（10%）：4 年线性解锁，第一年 Cliff；
- 治理质押（5%）：FRAC 持有者可提案并投票决定平台参数与路线图。
此模型通过“竞赛—质押—治理”三环节闭环，确保网络公平、活跃与可持续发展。
生态进展
截至 2025 年 Q1，Fraction AI 已完成 Sepolia 测试网部署，并上线多个主题 Space，吸引上千名用户参与模型训练与竞赛。测试网活动帮助团队验证了 QLoRA 和 RLAF 的技术可行性，并为主网做准备。此外，Fraction AI 获得 Spartan Group、Symbolic Capital 等 600 万美元 Pre-Seed 融资支持，并与 Polygon Labs、NEAR 基金会等社区建立合作；同时，项目白皮书与 Litepaper 已发布于 GitHub，开发者可参与开源贡献。
风险管理与应对措施
为保障平台安全与公平，Fraction AI 设立了多层防护：智能合约已通过第三方审计，确保奖励与评审逻辑无漏洞；RLAF 框架结合多节点共识与哈希验证，防止训练伪造；社区评审者需质押 FRAC，以激励诚实行为并对恶意节点实施 Slash 惩罚；同时，团队保留应急基金，用于处理重大合约漏洞或市场极端波动，维护生态稳定。
未来规划
未来，Fraction AI 将在 Q3 2025 正式举办首轮主网竞赛，并随代币发行（TGE）启动 FRAC 经济体系。随后，平台将扩展至以太坊 Layer 2（如 Arbitrum、Optimism），以降低交易成本并提升吞吐；计划引入跨链训练功能，支持多链模型数据互通；同时开发移动端 DApp，使用户能随时参与竞赛与监控代理表现；最后，团队将推出企业级定制化训练服务，为行业客户提供私有 Space 与 SLA 保证，助力 AI 商业化落地。
常见问题 FAQ
Q1：如何参与测试网竞赛？
访问 fractionai.xyz/dapp，连接兼容钱包并选择 Space，即可提交代理及参与竞赛。
Q2：FRAC 代币何时发行？
预计在 2025 年第三季度主网上线时同步发行，通过质押与奖励机制分发。
Q3：RLAF 框架是什么？
代理回馈强化学习（RLAF）是一种将训练过程游戏化的机制，代理在竞赛中累积经验并通过智能合约验证结果。
Q4：如何获取更多开发文档？
请访问 Fraction AI GitHub 获取 Litepaper、白皮书与 SDK 示例。
Q5：团队背景如何？
项目由前 OpenAI、Google Brain 成员创立，团队核心拥有丰富的 AI 与区块链开发经验。
关键要点总结
Fraction AI 推出去中心化 AI 训练平台，结合 QLoRA 与 RLAF 框架；
FRAC 通证用于竞赛奖励、质押评审与治理，1B 总量；
已完成测试网部署并获 600 万美元 Pre-Seed 融资支持；
风险管理涵盖合约审计、多节点共识与质押惩罚；
未来聚焦 Layer 2 扩展、跨链训练与企业级落地服务。
Neason Oliver
