Les dilemmes du développement de l'IA Web3 et les directions futures
Les progrès rapides de la technologie Web2 AI approfondissent les barrières sectorielles. La complexité des modèles multimodaux augmente continuellement, nécessitant d'importants investissements de ressources à chaque étape, de l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, des embeddings de haute dimension à la fusion des caractéristiques. Cette tendance au développement creuse encore l'écart technologique dans le domaine de l'IA.
Cependant, l'IA Web3 semble être à la traîne dans cette compétition. En particulier, les tentatives récentes dans la direction des agents présentent de graves problèmes de direction. Essayer d'assembler un système modulaire multimodal de style Web2 avec une structure décentralisée est en réalité un double décalage technique et mental. Dans le contexte actuel où le couplage des modules est extrêmement fort, la distribution des caractéristiques est hautement instable et la demande en puissance de calcul se concentre de plus en plus, il est difficile pour le modulaire multimodal de s'imposer dans l'environnement Web3.
L'infrastructure de Web3 AI présente plusieurs problèmes clés :
L'alignement sémantique défaillant entraîne une faible performance. Le protocole Web3 Agent ne peut pas réaliser des embeddings de haute dimension, car la modularité elle-même est une illusion. Il y a un manque de représentation sémantique unifiée entre les différents modules, ce qui rend difficile l'interaction et l'intégration efficaces des informations.
Dans un espace de faible dimension, le mécanisme d'attention ne peut pas être conçu avec précision. La structure modulaire de l'IA Web3 rend impossible la construction d'un espace unifié Query-Key-Value, et elle manque également de capacités de calcul parallèle et d'allocation dynamique de poids.
La fusion des caractéristiques reste à un stade de simple assemblage statique. En raison du manque de représentations de haute dimension et de mécanismes d'attention précis, l'IA Web3 a du mal à réaliser des interactions complexes des caractéristiques et une fusion dynamique.
Bien que les barrières de l'industrie de l'IA se renforcent, les points de douleur de l'IA Web2 ne se sont pas encore pleinement révélés. Pour que l'IA Web3 puisse percer, elle doit adopter une stratégie de "l'enveloppement des villes par les campagnes", en commençant par des scénarios marginaux. Les directions à suivre incluent :
Structure légère et tâches parallèles faciles
Ajustement fin LoRA
Tâches de post-formation alignées sur le comportement
Entraînement et annotation des données de crowdsourcing
Entraînement de petits modèles de base
Entraînement collaboratif sur dispositifs périphériques
Les projets Web3 AI devraient avoir les caractéristiques suivantes :
Entrer par des scénarios de périphérie à petite échelle
Capable de s'itérer rapidement dans des scénarios d'application spécifiques
Maintenir la flexibilité de l'architecture pour s'adapter aux besoins de différents scénarios
Ce n'est que lorsque les avantages de l'IA Web2 disparaissent, laissant des points de douleur évidents, que l'IA Web3 pourra trouver de véritables opportunités. Avant cela, l'IA Web3 doit choisir prudemment ses points d'entrée, évitant de poursuivre aveuglément des "points de douleur" autogénérés. Les projets Web3 IA qui réussiront à l'avenir seront ceux qui pourront s'implanter solidement dans des scénarios de périphérie et posséder une capacité d'adaptation rapide.
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HorizonHunter
· 08-12 21:14
Donc, est-ce qu'on peut encore gagner de l'argent avec ces AI ? Ça a l'air de coûter beaucoup en Puissance de calcul.
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AirdropHarvester
· 08-12 08:47
Est-ce que ça peut encore fonctionner ? C'est mort.
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RumbleValidator
· 08-12 04:31
Plus de 3000 Nœud d'expérience en maintenance, l'efficacité et la stabilité avant tout.
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ChainWallflower
· 08-10 02:01
prendre les gens pour des idiots. Je veux savoir quand je pourrai reprendre une ville.
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fren.eth
· 08-10 01:54
Ah ça, la Décentralisation ne fonctionne toujours pas avec la modularité.
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ChainMelonWatcher
· 08-10 01:51
Mettre l'accent sur le fait de ne pas craindre les ennuis pour regarder le spectacle.
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ConsensusBot
· 08-10 01:46
Les vrais rouleaux sont ceux qui jouent avec des multimodalités.
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WalletManager
· 08-10 01:36
Compris, compris, l'estimation du vecteur de caractéristiques va devoir profiter de la ferme de minage.
Web3 AI : Les impasses et la clé des percées dans les scénarios périphériques.
Les dilemmes du développement de l'IA Web3 et les directions futures
Les progrès rapides de la technologie Web2 AI approfondissent les barrières sectorielles. La complexité des modèles multimodaux augmente continuellement, nécessitant d'importants investissements de ressources à chaque étape, de l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, des embeddings de haute dimension à la fusion des caractéristiques. Cette tendance au développement creuse encore l'écart technologique dans le domaine de l'IA.
Cependant, l'IA Web3 semble être à la traîne dans cette compétition. En particulier, les tentatives récentes dans la direction des agents présentent de graves problèmes de direction. Essayer d'assembler un système modulaire multimodal de style Web2 avec une structure décentralisée est en réalité un double décalage technique et mental. Dans le contexte actuel où le couplage des modules est extrêmement fort, la distribution des caractéristiques est hautement instable et la demande en puissance de calcul se concentre de plus en plus, il est difficile pour le modulaire multimodal de s'imposer dans l'environnement Web3.
L'infrastructure de Web3 AI présente plusieurs problèmes clés :
L'alignement sémantique défaillant entraîne une faible performance. Le protocole Web3 Agent ne peut pas réaliser des embeddings de haute dimension, car la modularité elle-même est une illusion. Il y a un manque de représentation sémantique unifiée entre les différents modules, ce qui rend difficile l'interaction et l'intégration efficaces des informations.
Dans un espace de faible dimension, le mécanisme d'attention ne peut pas être conçu avec précision. La structure modulaire de l'IA Web3 rend impossible la construction d'un espace unifié Query-Key-Value, et elle manque également de capacités de calcul parallèle et d'allocation dynamique de poids.
La fusion des caractéristiques reste à un stade de simple assemblage statique. En raison du manque de représentations de haute dimension et de mécanismes d'attention précis, l'IA Web3 a du mal à réaliser des interactions complexes des caractéristiques et une fusion dynamique.
Bien que les barrières de l'industrie de l'IA se renforcent, les points de douleur de l'IA Web2 ne se sont pas encore pleinement révélés. Pour que l'IA Web3 puisse percer, elle doit adopter une stratégie de "l'enveloppement des villes par les campagnes", en commençant par des scénarios marginaux. Les directions à suivre incluent :
Les projets Web3 AI devraient avoir les caractéristiques suivantes :
Ce n'est que lorsque les avantages de l'IA Web2 disparaissent, laissant des points de douleur évidents, que l'IA Web3 pourra trouver de véritables opportunités. Avant cela, l'IA Web3 doit choisir prudemment ses points d'entrée, évitant de poursuivre aveuglément des "points de douleur" autogénérés. Les projets Web3 IA qui réussiront à l'avenir seront ceux qui pourront s'implanter solidement dans des scénarios de périphérie et posséder une capacité d'adaptation rapide.