Tantangan Pengembangan Web3 AI dan Arah Masa Depannya
Kemajuan cepat teknologi AI Web2 sedang memperdalam batasan industri. Kompleksitas model multimodal terus meningkat, dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari embedding berdimensi tinggi hingga penggabungan fitur, setiap tahap memerlukan banyak sumber daya. Tren perkembangan ini membuat kesenjangan teknologi di bidang AI semakin lebar.
Namun, Web3 AI tampaknya tertinggal dalam persaingan ini. Terutama dalam upaya terbaru di arah Agent, ada masalah serius dalam arah tersebut. Mencoba merakit sistem modular multimodal bergaya Web2 dengan struktur terdesentralisasi, sebenarnya merupakan kesalahan ganda dalam teknologi dan pemikiran. Dalam konteks di mana keterkaitan modul sangat kuat, distribusi fitur sangat tidak stabil, dan kebutuhan daya komputasi semakin terpusat, modularitas multimodal sulit berdiri di lingkungan Web3.
Ada beberapa masalah kunci dalam infrastruktur Web3 AI:
Ketidakcocokan semantik menyebabkan kinerja yang rendah. Protokol Web3 Agent tidak dapat mewujudkan embedding berdimensi tinggi, karena modularitas itu sendiri adalah ilusi. Antara modul-modul tersebut kurang adanya representasi semantik yang seragam, sehingga sulit untuk melakukan interaksi dan integrasi informasi yang efektif.
Dalam ruang dimensi rendah, mekanisme perhatian tidak dapat dirancang dengan presisi. Struktur modular Web3 AI membuatnya tidak dapat membangun ruang Query-Key-Value yang seragam, serta kurang memiliki kemampuan untuk perhitungan paralel dan distribusi bobot dinamis.
Penggabungan fitur masih berada pada tahap penyambungan statis yang sederhana. Karena kurangnya representasi berdimensi tinggi dan mekanisme perhatian yang tepat, Web3 AI sulit untuk mencapai interaksi fitur yang kompleks dan penggabungan dinamis.
Meskipun hambatan di industri AI semakin dalam, saat ini titik sakit AI Web2 belum sepenuhnya terlihat. Agar AI Web3 dapat突破, perlu diambil strategi "desa mengepung kota", mulai dari skenario pinggiran. Arah yang dapat diperhatikan termasuk:
Struktur ringan dan tugas paralel yang mudah
Penyempurnaan LoRA
Tugas pasca pelatihan yang selaras dengan perilaku
Pelatihan dan pelabelan data crowdsourcing
Pelatihan model dasar kecil
Pelatihan kolaboratif perangkat tepi
Proyek Web3 AI harus memiliki karakteristik berikut:
Memasuki skenario tepi skala kecil
Dapat melakukan iterasi cepat dalam skenario aplikasi tertentu
Mempertahankan fleksibilitas arsitektur, mampu beradaptasi dengan kebutuhan skenario yang berbeda
Hanya ketika keuntungan dari Web2 AI menghilang dan meninggalkan titik nyeri yang jelas, Web3 AI dapat menemukan peluang yang sebenarnya. Sebelum itu, Web3 AI perlu memilih titik masuk dengan hati-hati, menghindari mengejar "titik nyeri" yang diciptakan sendiri secara buta. Proyek Web3 AI yang sukses di masa depan akan menjadi protokol yang mampu beradaptasi dengan cepat dan berfokus dengan kuat di skenario pinggiran.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
16 Suka
Hadiah
16
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
RumbleValidator
· 2jam yang lalu
Pengalaman pemeliharaan 3000+ Node, efisiensi dan stabilitas diutamakan
Lihat AsliBalas0
ChainWallflower
· 08-10 02:01
play people for suckers麻了 想知道啥时能扳回一城
Lihat AsliBalas0
fren.eth
· 08-10 01:54
Ah ini Desentralisasi masih belum bisa berputar dengan modularitas
Lihat AsliBalas0
ChainMelonWatcher
· 08-10 01:51
Mengutamakan satu untuk melihat keramaian tanpa menganggapnya sebagai masalah.
Lihat AsliBalas0
ConsensusBot
· 08-10 01:46
Bermain dengan multimodal itu semua adalah salinan asli.
Lihat AsliBalas0
WalletManager
· 08-10 01:36
Mengerti, mengerti, estimasi vektor fitur harus memanfaatkan Penambangan Cloud secara gratis.
Web3 AI terjebak, terobosan skenario tepi adalah kunci
Tantangan Pengembangan Web3 AI dan Arah Masa Depannya
Kemajuan cepat teknologi AI Web2 sedang memperdalam batasan industri. Kompleksitas model multimodal terus meningkat, dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari embedding berdimensi tinggi hingga penggabungan fitur, setiap tahap memerlukan banyak sumber daya. Tren perkembangan ini membuat kesenjangan teknologi di bidang AI semakin lebar.
Namun, Web3 AI tampaknya tertinggal dalam persaingan ini. Terutama dalam upaya terbaru di arah Agent, ada masalah serius dalam arah tersebut. Mencoba merakit sistem modular multimodal bergaya Web2 dengan struktur terdesentralisasi, sebenarnya merupakan kesalahan ganda dalam teknologi dan pemikiran. Dalam konteks di mana keterkaitan modul sangat kuat, distribusi fitur sangat tidak stabil, dan kebutuhan daya komputasi semakin terpusat, modularitas multimodal sulit berdiri di lingkungan Web3.
Ada beberapa masalah kunci dalam infrastruktur Web3 AI:
Ketidakcocokan semantik menyebabkan kinerja yang rendah. Protokol Web3 Agent tidak dapat mewujudkan embedding berdimensi tinggi, karena modularitas itu sendiri adalah ilusi. Antara modul-modul tersebut kurang adanya representasi semantik yang seragam, sehingga sulit untuk melakukan interaksi dan integrasi informasi yang efektif.
Dalam ruang dimensi rendah, mekanisme perhatian tidak dapat dirancang dengan presisi. Struktur modular Web3 AI membuatnya tidak dapat membangun ruang Query-Key-Value yang seragam, serta kurang memiliki kemampuan untuk perhitungan paralel dan distribusi bobot dinamis.
Penggabungan fitur masih berada pada tahap penyambungan statis yang sederhana. Karena kurangnya representasi berdimensi tinggi dan mekanisme perhatian yang tepat, Web3 AI sulit untuk mencapai interaksi fitur yang kompleks dan penggabungan dinamis.
Meskipun hambatan di industri AI semakin dalam, saat ini titik sakit AI Web2 belum sepenuhnya terlihat. Agar AI Web3 dapat突破, perlu diambil strategi "desa mengepung kota", mulai dari skenario pinggiran. Arah yang dapat diperhatikan termasuk:
Proyek Web3 AI harus memiliki karakteristik berikut:
Hanya ketika keuntungan dari Web2 AI menghilang dan meninggalkan titik nyeri yang jelas, Web3 AI dapat menemukan peluang yang sebenarnya. Sebelum itu, Web3 AI perlu memilih titik masuk dengan hati-hati, menghindari mengejar "titik nyeri" yang diciptakan sendiri secara buta. Proyek Web3 AI yang sukses di masa depan akan menjadi protokol yang mampu beradaptasi dengan cepat dan berfokus dengan kuat di skenario pinggiran.