إن التقدم السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي في الويب 2.0 يعمق الحواجز الصناعية. تزداد تعقيدات النماذج متعددة الوسائط باستمرار، من محاذاة المعاني إلى فهم الرؤية، ومن الإدخال عالي الأبعاد إلى دمج الميزات، حيث تتطلب جميع المراحل استثمارات كبيرة من الموارد. هذه الاتجاهات في التطور تؤدي إلى اتساع الفجوة التكنولوجية في مجال الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، يبدو أن Web3 AI متأخر في هذه المنافسة. خاصةً أن المحاولات الأخيرة في اتجاه الوكلاء تواجه مشاكل خطيرة في الاتجاه. محاولة تجميع نظام متعدد النماذج على طريقة Web2 باستخدام هيكل لامركزي، كانت في الواقع انزياحًا مزدوجًا في التقنية والتفكير. في ظل الوضع الحالي الذي يتميز بترابط عالي بين الوحدات، وتوزيع غير مستقر للغاية للخصائص، وزيادة تركيز الطلب على قوة الحساب، من الصعب أن تجد النماذج المتعددة مكانًا لها في بيئة Web3.
توجد عدة مسائل رئيسية في بنية Web3 AI:
عدم توافق المعنى يؤدي إلى ضعف الأداء. بروتوكول Web3 Agent لا يمكنه تحقيق تضمين عالي الأبعاد، لأن المعيارية في حد ذاتها وهم. تفتقر الوحدات المختلفة إلى تمثيل دلالي موحد، مما يجعل من الصعب إجراء تفاعل وتكامل فعال للمعلومات.
في الفضاء منخفض الأبعاد، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة. الهيكل النمطي للذكاء الاصطناعي في Web3 يجعل من المستحيل بناء مساحة موحدة للـ Query-Key-Value، ويفتقر أيضًا إلى القدرة على الحوسبة المتوازية وتوزيع الوزن الديناميكي.
دمج الميزات لا يزال في مرحلة التجميع الثابت البسيط. نظرًا لعدم وجود تمثيل عالي الأبعاد وآلية انتباه دقيقة، فإن Web3 AI تواجه صعوبة في تحقيق تفاعل الميزات المعقد والدمج الديناميكي.
على الرغم من أن الحواجز في صناعة الذكاء الاصطناعي تتعمق، إلا أن نقاط الألم في الذكاء الاصطناعي Web2 لم تظهر بعد بشكل كافٍ. لكسر الحواجز، يحتاج الذكاء الاصطناعي Web3 إلى اعتماد استراتيجية "تحيط الريف بالمدينة"، بدءًا من المشاهد الطرفية. تشمل الاتجاهات التي يمكن التركيز عليها:
هيكل خفيف الوزن ومهام متوازية سهلة
ضبط LoRA
مهمة ما بعد التدريب لمواءمة السلوك
تدريب ووسم بيانات الحشود
تدريب النماذج الأساسية الصغيرة
تدريب تعاوني للأجهزة الطرفية
يجب أن تتمتع مشاريع Web3 AI بالميزات التالية:
الدخول من مشهد هامشي صغير الحجم
القدرة على التكرار السريع في سيناريوهات التطبيق المحددة
الحفاظ على مرونة الهيكلية لتلبية احتياجات السيناريوهات المختلفة
لن يجد الذكاء الاصطناعي في Web3 فرصته الحقيقية إلا عندما تختفي فوائد الذكاء الاصطناعي في Web2، ويترك وراءه نقاط ألم واضحة. قبل ذلك، يحتاج الذكاء الاصطناعي في Web3 إلى اختيار نقاط الدخول بعناية، وتجنب مطاردة "نقاط الألم" التي تم إنشاؤها بشكل أعمى. ستكون المشاريع الناجحة في Web3 AI في المستقبل هي تلك التي تستطيع الثبات في المشاهد الحدية، وتمتلك القدرة على التكيف السريع.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 19
أعجبني
19
8
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
HorizonHunter
· منذ 6 س
لذا هل يمكن جني الأموال من هذه الذكاء الاصطناعي؟ يبدو أنه يستنزف قوة الحوسبة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHarvester
· منذ 18 س
هل يمكن أن يعمل بعد؟ لقد انقلبت الأمور.
شاهد النسخة الأصليةرد0
RumbleValidator
· منذ 23 س
3000+ عقدة صيانة خبرة، الكفاءة والثبات في المقام الأول
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainWallflower
· 08-10 02:01
خداع الناس لتحقيق الربح麻了 想知道啥时能扳回一城
شاهد النسخة الأصليةرد0
fren.eth
· 08-10 01:54
آه هذا اللامركزية لا يزال لا يعمل بشكل جيد مع المودولار
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainMelonWatcher
· 08-10 01:51
الذي يركز على رؤية الأحداث دون الانزعاج من التعقيد
شاهد النسخة الأصليةرد0
ConsensusBot
· 08-10 01:46
الذين يلعبون مع النماذج المتعددة هم حقًا مزيّفون.
شاهد النسخة الأصليةرد0
WalletManager
· 08-10 01:36
فهمت فهمت. تقدير متجهات الخصائص يحتاج للاستفادة من التعدين السحابي.
مأزق Web3 AI突破 المشهد الهامشي هو المفتاح
تحديات تطوير Web3 AI والاتجاهات المستقبلية
إن التقدم السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي في الويب 2.0 يعمق الحواجز الصناعية. تزداد تعقيدات النماذج متعددة الوسائط باستمرار، من محاذاة المعاني إلى فهم الرؤية، ومن الإدخال عالي الأبعاد إلى دمج الميزات، حيث تتطلب جميع المراحل استثمارات كبيرة من الموارد. هذه الاتجاهات في التطور تؤدي إلى اتساع الفجوة التكنولوجية في مجال الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، يبدو أن Web3 AI متأخر في هذه المنافسة. خاصةً أن المحاولات الأخيرة في اتجاه الوكلاء تواجه مشاكل خطيرة في الاتجاه. محاولة تجميع نظام متعدد النماذج على طريقة Web2 باستخدام هيكل لامركزي، كانت في الواقع انزياحًا مزدوجًا في التقنية والتفكير. في ظل الوضع الحالي الذي يتميز بترابط عالي بين الوحدات، وتوزيع غير مستقر للغاية للخصائص، وزيادة تركيز الطلب على قوة الحساب، من الصعب أن تجد النماذج المتعددة مكانًا لها في بيئة Web3.
توجد عدة مسائل رئيسية في بنية Web3 AI:
عدم توافق المعنى يؤدي إلى ضعف الأداء. بروتوكول Web3 Agent لا يمكنه تحقيق تضمين عالي الأبعاد، لأن المعيارية في حد ذاتها وهم. تفتقر الوحدات المختلفة إلى تمثيل دلالي موحد، مما يجعل من الصعب إجراء تفاعل وتكامل فعال للمعلومات.
في الفضاء منخفض الأبعاد، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة. الهيكل النمطي للذكاء الاصطناعي في Web3 يجعل من المستحيل بناء مساحة موحدة للـ Query-Key-Value، ويفتقر أيضًا إلى القدرة على الحوسبة المتوازية وتوزيع الوزن الديناميكي.
دمج الميزات لا يزال في مرحلة التجميع الثابت البسيط. نظرًا لعدم وجود تمثيل عالي الأبعاد وآلية انتباه دقيقة، فإن Web3 AI تواجه صعوبة في تحقيق تفاعل الميزات المعقد والدمج الديناميكي.
على الرغم من أن الحواجز في صناعة الذكاء الاصطناعي تتعمق، إلا أن نقاط الألم في الذكاء الاصطناعي Web2 لم تظهر بعد بشكل كافٍ. لكسر الحواجز، يحتاج الذكاء الاصطناعي Web3 إلى اعتماد استراتيجية "تحيط الريف بالمدينة"، بدءًا من المشاهد الطرفية. تشمل الاتجاهات التي يمكن التركيز عليها:
يجب أن تتمتع مشاريع Web3 AI بالميزات التالية:
لن يجد الذكاء الاصطناعي في Web3 فرصته الحقيقية إلا عندما تختفي فوائد الذكاء الاصطناعي في Web2، ويترك وراءه نقاط ألم واضحة. قبل ذلك، يحتاج الذكاء الاصطناعي في Web3 إلى اختيار نقاط الدخول بعناية، وتجنب مطاردة "نقاط الألم" التي تم إنشاؤها بشكل أعمى. ستكون المشاريع الناجحة في Web3 AI في المستقبل هي تلك التي تستطيع الثبات في المشاهد الحدية، وتمتلك القدرة على التكيف السريع.