Web2 AI teknolojisinin hızlı ilerlemesi sektör bariyerlerini derinleştiriyor. Çok modlu modellerin karmaşıklığı sürekli artıyor; anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme ile özellik birleştirmeye kadar her aşamada büyük miktarda kaynak yatırımı gerekiyor. Bu gelişim trendi, AI alanındaki teknolojik farkı daha da genişletiyor.
Ancak, Web3 AI bu rekabette geride kalıyor gibi görünüyor. Özellikle son dönemdeki Agent yönelimindeki denemelerde, yönlendirme konusunda ciddi sorunlar var. Merkeziyetsiz bir yapı ile Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturmaya çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel bir uyumsuzluk yaratıyor. Mevcut modül birleşimlerinin son derece güçlü olduğu, özellik dağılımının son derece değişken olduğu ve hesaplama gücünün giderek merkezileştiği bir ortamda, çok modlu modüler yapıların Web3 ortamında ayakta kalması zor.
Web3 AI altyapısında birkaç anahtar sorun bulunmaktadır:
Anlam uyumsuzluğu performans düşüklüğüne neden olur. Web3 Agent protokolü yüksek boyutlu gömme gerçekleştiremiyor çünkü modülerlik kendisi bir yanılsamadır. Modüller arasında birleşik bir anlam temsili eksik olduğu için etkili bilgi etkileşimi ve entegrasyonu zorlaşmaktadır.
Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması hassas bir şekilde tasarlanamaz. Web3 AI'nın modüler yapısı, birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer uzayı oluşturmayı imkânsız kılar ve paralel hesaplama ile dinamik ağırlık dağıtım yeteneğinden yoksundur.
Özellik birleştirme basit statik birleştirme aşamasında kalmaktadır. Yüksek boyutlu temsillerin ve hassas dikkat mekanizmalarının eksikliği nedeniyle, Web3 AI karmaşık özellik etkileşimleri ve dinamik birleştirmeleri gerçekleştirmekte zorluk çekmektedir.
AI endüstrisindeki engeller derinleşmesine rağmen, şu anda Web2 AI'nın acı noktaları henüz tam olarak görünmüyor. Web3 AI'nın bu engelleri aşabilmesi için "kırsalı şehirle kuşatma" stratejisini benimsemesi gerekiyor, kenar senaryolardan başlanmalı. Dikkate alınabilecek yönler şunları içeriyor:
Hafif yapı ve kolay eş zamanlı görevler
LoRA ince ayar
Davranış hizalama sonrası eğitim görevleri
Crowdsourced veri eğitimi ve etiketleme
Küçük Temel Model Eğitimi
Kenar cihazlarının işbirliği ile eğitimi
Web3 AI projeleri aşağıdaki özelliklere sahip olmalıdır:
Küçük ölçekli kenar senaryolarından giriş yapmak
Belirli uygulama senaryolarında hızlı bir şekilde yineleme yapabilir.
Yapının esnekliğini koruyarak farklı senaryo ihtiyaçlarına uyum sağlayabilme
Web2 AI'nin faydaları kaybolduğunda ve belirgin acı noktaları kaldığında, Web3 AI gerçek fırsatları bulabilecektir. Bu noktadan önce, Web3 AI dikkatli bir şekilde giriş noktalarını seçmeli ve kendi yarattığı "acı noktaları" körü körüne kovalamaktan kaçınmalıdır. Gelecekte başarılı olacak Web3 AI projeleri, kenar senaryolarında sağlam bir şekilde yerleşen ve hızlı uyum sağlama yeteneğine sahip olan protokoller olacaktır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
19 Likes
Reward
19
8
Repost
Share
Comment
0/400
HorizonHunter
· 08-12 21:14
Yani bu yapay zekalarla para kazanmak mümkün mü? Duyduğum kadarıyla çok fazla Bilgi İşlem Gücü harcıyor.
View OriginalReply0
AirdropHarvester
· 08-12 08:47
Artık işe yarar mı? Kafayı yedim.
View OriginalReply0
RumbleValidator
· 08-12 04:31
3000+ Düğüm bakım deneyimi, verimlilik ve istikrar öncelikli.
View OriginalReply0
ChainWallflower
· 08-10 02:01
insanları enayi yerine koymak麻了 想知道啥时能扳回一城
View OriginalReply0
fren.eth
· 08-10 01:54
Ah bu Merkeziyetsizlik hala modülerliği döndürmüyor.
View OriginalReply0
ChainMelonWatcher
· 08-10 01:51
Ana tema, olan biteni izlemekten hoşlanmaktır.
View OriginalReply0
ConsensusBot
· 08-10 01:46
Çok modlu oynayanlar gerçekten kopyacı.
View OriginalReply0
WalletManager
· 08-10 01:36
Anladım anladım, özellik vektörü tahmini için Bulut Mining'i bedavaya alacağım.
Web3 AI çıkmazı, kenar senaryolarında kırılma noktasıdır.
Web3 AI'nin Gelişim Sorunları ve Gelecek Yönleri
Web2 AI teknolojisinin hızlı ilerlemesi sektör bariyerlerini derinleştiriyor. Çok modlu modellerin karmaşıklığı sürekli artıyor; anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme ile özellik birleştirmeye kadar her aşamada büyük miktarda kaynak yatırımı gerekiyor. Bu gelişim trendi, AI alanındaki teknolojik farkı daha da genişletiyor.
Ancak, Web3 AI bu rekabette geride kalıyor gibi görünüyor. Özellikle son dönemdeki Agent yönelimindeki denemelerde, yönlendirme konusunda ciddi sorunlar var. Merkeziyetsiz bir yapı ile Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturmaya çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel bir uyumsuzluk yaratıyor. Mevcut modül birleşimlerinin son derece güçlü olduğu, özellik dağılımının son derece değişken olduğu ve hesaplama gücünün giderek merkezileştiği bir ortamda, çok modlu modüler yapıların Web3 ortamında ayakta kalması zor.
Web3 AI altyapısında birkaç anahtar sorun bulunmaktadır:
Anlam uyumsuzluğu performans düşüklüğüne neden olur. Web3 Agent protokolü yüksek boyutlu gömme gerçekleştiremiyor çünkü modülerlik kendisi bir yanılsamadır. Modüller arasında birleşik bir anlam temsili eksik olduğu için etkili bilgi etkileşimi ve entegrasyonu zorlaşmaktadır.
Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması hassas bir şekilde tasarlanamaz. Web3 AI'nın modüler yapısı, birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer uzayı oluşturmayı imkânsız kılar ve paralel hesaplama ile dinamik ağırlık dağıtım yeteneğinden yoksundur.
Özellik birleştirme basit statik birleştirme aşamasında kalmaktadır. Yüksek boyutlu temsillerin ve hassas dikkat mekanizmalarının eksikliği nedeniyle, Web3 AI karmaşık özellik etkileşimleri ve dinamik birleştirmeleri gerçekleştirmekte zorluk çekmektedir.
AI endüstrisindeki engeller derinleşmesine rağmen, şu anda Web2 AI'nın acı noktaları henüz tam olarak görünmüyor. Web3 AI'nın bu engelleri aşabilmesi için "kırsalı şehirle kuşatma" stratejisini benimsemesi gerekiyor, kenar senaryolardan başlanmalı. Dikkate alınabilecek yönler şunları içeriyor:
Web3 AI projeleri aşağıdaki özelliklere sahip olmalıdır:
Web2 AI'nin faydaları kaybolduğunda ve belirgin acı noktaları kaldığında, Web3 AI gerçek fırsatları bulabilecektir. Bu noktadan önce, Web3 AI dikkatli bir şekilde giriş noktalarını seçmeli ve kendi yarattığı "acı noktaları" körü körüne kovalamaktan kaçınmalıdır. Gelecekte başarılı olacak Web3 AI projeleri, kenar senaryolarında sağlam bir şekilde yerleşen ve hızlı uyum sağlama yeteneğine sahip olan protokoller olacaktır.