Dilemas del desarrollo de Web3 AI y direcciones futuras
El rápido avance de la tecnología Web2 AI está profundizando las barreras de la industria. La complejidad de los modelos multimodales está en constante aumento, desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, cada etapa requiere una gran inversión de recursos. Esta tendencia de desarrollo está ampliando aún más la brecha tecnológica en el campo de la IA.
Sin embargo, Web3 AI parece estar rezagado en esta competencia. Especialmente en los recientes intentos en la dirección de Agent, hay problemas graves de dirección. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada es, en realidad, una doble desubicación técnica y de pensamiento. En el contexto actual, donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo está cada vez más centralizada, es difícil que la modularidad multimodal se establezca en el entorno de Web3.
La infraestructura de Web3 AI presenta varios problemas clave:
La falta de alineación semántica causa un bajo rendimiento. El protocolo Web3 Agent no puede lograr incrustaciones de alta dimensión porque la modularidad en sí misma es una ilusión. La falta de una representación semántica unificada entre los diversos módulos dificulta la interacción y la integración efectiva de la información.
En un espacio de baja dimensión, el mecanismo de atención no se puede diseñar con precisión. La estructura modular de Web3 AI impide construir un espacio unificado de Query-Key-Value, y carece de la capacidad de cálculo paralelo y asignación dinámica de pesos.
La fusión de características se queda en la etapa simple de ensamblaje estático. Debido a la falta de representaciones de alta dimensión y mecanismos de atención precisos, la IA Web3 tiene dificultades para lograr interacciones de características complejas y fusiones dinámicas.
A pesar de que las barreras en la industria de la IA están profundizándose, los puntos críticos de la IA Web2 aún no se han manifestado completamente. Para que la IA Web3 pueda romper estas barreras, necesita adoptar una estrategia de "rodear las ciudades desde el campo", comenzando por escenarios periféricos. Las direcciones que se pueden considerar incluyen:
Estructura liviana y tareas paralelas fáciles
Ajuste fino de LoRA
Tarea de post-entrenamiento de alineación de comportamiento
Entrenamiento y etiquetado de datos colaborativos
Entrenamiento de modelos básicos pequeños
Entrenamiento colaborativo en dispositivos perimetrales
Los proyectos de Web3 AI deberían tener las siguientes características:
Entrando desde escenarios de borde a pequeña escala
Poder iterar rápidamente en escenarios de aplicación específicos
Mantener la flexibilidad de la arquitectura para adaptarse a las diferentes necesidades del escenario.
Solo cuando se desvanecen los beneficios de la IA de Web2 y quedan claros puntos de dolor, la IA de Web3 podrá encontrar verdaderas oportunidades. Hasta entonces, la IA de Web3 necesita elegir cuidadosamente sus puntos de entrada y evitar perseguir ciegamente "puntos de dolor" auto-creados. Los proyectos exitosos de IA de Web3 en el futuro serán aquellos que puedan establecerse firmemente en escenarios marginales y que cuenten con la capacidad de adaptarse rápidamente.
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HorizonHunter
· hace15h
Entonces, ¿se puede ganar dinero con esta IA? Suena que consume mucha Potencia computacional.
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AirdropHarvester
· 08-12 08:47
¿Todavía se puede hacer? Está agotado.
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RumbleValidator
· 08-12 04:31
Más de 3000 Nodo de experiencia en mantenimiento, priorizando la eficiencia y la estabilidad.
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ChainWallflower
· 08-10 02:01
tomar a la gente por tonta麻了 想知道啥时能扳回一城
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fren.eth
· 08-10 01:54
Ah, esto Descentralización todavía no se puede manejar la modularidad.
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ChainMelonWatcher
· 08-10 01:51
El que disfruta del espectáculo no se preocupa por los problemas.
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ConsensusBot
· 08-10 01:46
Los que juegan con múltiples modalidades son todos verdaderos engaños.
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WalletManager
· 08-10 01:36
Entendido, entendido. La estimación de vectores de características tendrá que aprovechar la Minería en la nube.
La trampa de Web3 AI: la superación de escenarios marginales es clave
Dilemas del desarrollo de Web3 AI y direcciones futuras
El rápido avance de la tecnología Web2 AI está profundizando las barreras de la industria. La complejidad de los modelos multimodales está en constante aumento, desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, cada etapa requiere una gran inversión de recursos. Esta tendencia de desarrollo está ampliando aún más la brecha tecnológica en el campo de la IA.
Sin embargo, Web3 AI parece estar rezagado en esta competencia. Especialmente en los recientes intentos en la dirección de Agent, hay problemas graves de dirección. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada es, en realidad, una doble desubicación técnica y de pensamiento. En el contexto actual, donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo está cada vez más centralizada, es difícil que la modularidad multimodal se establezca en el entorno de Web3.
La infraestructura de Web3 AI presenta varios problemas clave:
La falta de alineación semántica causa un bajo rendimiento. El protocolo Web3 Agent no puede lograr incrustaciones de alta dimensión porque la modularidad en sí misma es una ilusión. La falta de una representación semántica unificada entre los diversos módulos dificulta la interacción y la integración efectiva de la información.
En un espacio de baja dimensión, el mecanismo de atención no se puede diseñar con precisión. La estructura modular de Web3 AI impide construir un espacio unificado de Query-Key-Value, y carece de la capacidad de cálculo paralelo y asignación dinámica de pesos.
La fusión de características se queda en la etapa simple de ensamblaje estático. Debido a la falta de representaciones de alta dimensión y mecanismos de atención precisos, la IA Web3 tiene dificultades para lograr interacciones de características complejas y fusiones dinámicas.
A pesar de que las barreras en la industria de la IA están profundizándose, los puntos críticos de la IA Web2 aún no se han manifestado completamente. Para que la IA Web3 pueda romper estas barreras, necesita adoptar una estrategia de "rodear las ciudades desde el campo", comenzando por escenarios periféricos. Las direcciones que se pueden considerar incluyen:
Los proyectos de Web3 AI deberían tener las siguientes características:
Solo cuando se desvanecen los beneficios de la IA de Web2 y quedan claros puntos de dolor, la IA de Web3 podrá encontrar verdaderas oportunidades. Hasta entonces, la IA de Web3 necesita elegir cuidadosamente sus puntos de entrada y evitar perseguir ciegamente "puntos de dolor" auto-creados. Los proyectos exitosos de IA de Web3 en el futuro serán aquellos que puedan establecerse firmemente en escenarios marginales y que cuenten con la capacidad de adaptarse rápidamente.