Desafíos y oportunidades en el desarrollo de Web3 AI
La tecnología de IA está avanzando rápidamente, y los avances en modelos multimodales han reforzado aún más la ventaja de las grandes empresas tecnológicas en este campo. Esta profundización de la barrera tecnológica se refleja principalmente en áreas como la alineación semántica, la comprensión visual, la incrustación de alta dimensión y la fusión de características. Los complejos modelos de IA están integrando formas de expresión de varios modos a una velocidad sin precedentes, construyendo una alta tierra de IA cada vez más cerrada.
Sin embargo, la dirección de desarrollo de Web3 AI parece desviarse de las tendencias principales. Los recientes intentos en la dirección de Agent muestran una doble dislocación tanto técnica como de pensamiento. En un entorno donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo es cada vez más centralizada, la modularidad multimodal tiene dificultades para establecerse en el ámbito de Web3.
El futuro de la IA Web3 no radica en imitar simplemente a la IA Web2, sino en adoptar un enfoque estratégico y de evasión. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta los cuellos de botella de información en mecanismos de atención, y la alineación de características bajo potencia de cálculo heterogénea, la IA Web3 necesita encontrar nuevos caminos.
Los principales desafíos que enfrenta la IA en Web3
Dificultades de alineación semántica:
La Web3 AI tiene dificultades para realizar un espacio de incrustación de alta dimensión, lo que impide que la información de diferentes modalidades se alinee de manera efectiva. Esto limita la capacidad del sistema para comprender y tomar decisiones en escenarios complejos.
Mecanismo de atención limitado:
Debido a la falta de un espacio de representación de alta dimensión unificado, la IA de Web3 tiene dificultades para implementar mecanismos de atención precisos. Esto afecta la captura y la eficiencia de procesamiento de información clave por parte del modelo.
Fusión de características insuficiente:
Las características de la fusión de Web3 AI a menudo se quedan en una etapa de simple ensamblaje estático, careciendo de interacción profunda y capacidad de ajuste dinámico.
Limitaciones traídas por la modularización:
Aunque el diseño modular tiene sus ventajas, también ha llevado a la creación de islas de información y a una disminución del rendimiento general del sistema. Es difícil lograr una colaboración y optimización profunda entre los diferentes módulos.
Oportunidades potenciales de Web3 AI
A pesar de los desafíos, Web3 AI aún tiene sus ventajas y oportunidades de desarrollo únicas:
Escenarios de computación en la periferia:
Las características de Web3 AI en términos de descentralización, alta paralelización y bajo acoplamiento lo hacen más ventajoso en escenarios como la computación en el borde.
Tareas ligeras:
Adecuado para llevar a cabo tareas ligeras como el ajuste fino de LoRA, la alineación conductual, el entrenamiento y la anotación de datos de crowdsourcing, entre otras.
Modelos básicos pequeños:
Se puede centrarse en desarrollar y entrenar pequeños modelos básicos adecuados para entornos distribuidos.
Colaboración de dispositivos periféricos:
Aprovechando las características descentralizadas, explorar los patrones de entrenamiento y razonamiento colaborativo entre dispositivos en el borde.
Iteración flexible:
En comparación con los grandes sistemas de IA centralizados, los proyectos de IA de Web3 pueden iterar y ajustar su dirección de desarrollo de manera más flexible.
Sugerencias de estrategia de desarrollo
Enfocarse en escenarios periféricos:
Buscar puntos de ruptura en escenarios marginales donde la IA tradicional no tiene suficiente cobertura.
Aprovechar las ventajas de la descentralización:
Aprovechar al máximo las características descentralizadas y de alta paralelización para desarrollar aplicaciones y soluciones de IA únicas.
Construir un ecosistema:
Construir un ecosistema abierto en torno a modelos básicos pequeños y tareas ligeras, atrayendo la participación de desarrolladores y usuarios.
Mantener la flexibilidad:
Mantener un seguimiento cercano de las tendencias en el desarrollo de la tecnología de IA, mantener la flexibilidad en la ruta de productos y tecnología, y ajustar la dirección en el momento adecuado.
Estrategia a largo plazo:
Reconocer que el desarrollo de Web3 AI puede llevar tiempo, y estar preparado para una inversión a largo plazo y esperar con paciencia.
Con la constante evolución de la tecnología AI, la ventana de oportunidad para Web3 AI podría ir emergiendo gradualmente. La clave radica en continuar innovando sobre la base de las ventajas existentes y aprovechar en el momento adecuado la demanda del mercado emergente y los puntos de ruptura tecnológica.
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ForkTrooper
· 07-24 10:30
¿Es ligero? Eso no es más que una versión tomar a la gente por tonta.
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ApeEscapeArtist
· 07-23 18:20
Otra vez hablando de IA, se ve mal.
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DegenWhisperer
· 07-22 21:42
No entiendo, solo es un trámite.
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FreeRider
· 07-22 21:41
¿Otra vez hablando de Web3? ¿Realmente se puede hacer Web3 con cualquier cosa?
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GasGuzzler
· 07-22 21:41
Así que al final, todo se reduce a especular sobre conceptos.
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CoinBasedThinking
· 07-22 21:38
Hablar de tecnología, ¿por qué no hablar de dinero?
Desafíos y caminos hacia el desarrollo de Web3 AI: Enfoque en Computación Edge y tareas livianas
Desafíos y oportunidades en el desarrollo de Web3 AI
La tecnología de IA está avanzando rápidamente, y los avances en modelos multimodales han reforzado aún más la ventaja de las grandes empresas tecnológicas en este campo. Esta profundización de la barrera tecnológica se refleja principalmente en áreas como la alineación semántica, la comprensión visual, la incrustación de alta dimensión y la fusión de características. Los complejos modelos de IA están integrando formas de expresión de varios modos a una velocidad sin precedentes, construyendo una alta tierra de IA cada vez más cerrada.
Sin embargo, la dirección de desarrollo de Web3 AI parece desviarse de las tendencias principales. Los recientes intentos en la dirección de Agent muestran una doble dislocación tanto técnica como de pensamiento. En un entorno donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo es cada vez más centralizada, la modularidad multimodal tiene dificultades para establecerse en el ámbito de Web3.
El futuro de la IA Web3 no radica en imitar simplemente a la IA Web2, sino en adoptar un enfoque estratégico y de evasión. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta los cuellos de botella de información en mecanismos de atención, y la alineación de características bajo potencia de cálculo heterogénea, la IA Web3 necesita encontrar nuevos caminos.
Los principales desafíos que enfrenta la IA en Web3
Dificultades de alineación semántica: La Web3 AI tiene dificultades para realizar un espacio de incrustación de alta dimensión, lo que impide que la información de diferentes modalidades se alinee de manera efectiva. Esto limita la capacidad del sistema para comprender y tomar decisiones en escenarios complejos.
Mecanismo de atención limitado: Debido a la falta de un espacio de representación de alta dimensión unificado, la IA de Web3 tiene dificultades para implementar mecanismos de atención precisos. Esto afecta la captura y la eficiencia de procesamiento de información clave por parte del modelo.
Fusión de características insuficiente: Las características de la fusión de Web3 AI a menudo se quedan en una etapa de simple ensamblaje estático, careciendo de interacción profunda y capacidad de ajuste dinámico.
Limitaciones traídas por la modularización: Aunque el diseño modular tiene sus ventajas, también ha llevado a la creación de islas de información y a una disminución del rendimiento general del sistema. Es difícil lograr una colaboración y optimización profunda entre los diferentes módulos.
Oportunidades potenciales de Web3 AI
A pesar de los desafíos, Web3 AI aún tiene sus ventajas y oportunidades de desarrollo únicas:
Escenarios de computación en la periferia: Las características de Web3 AI en términos de descentralización, alta paralelización y bajo acoplamiento lo hacen más ventajoso en escenarios como la computación en el borde.
Tareas ligeras: Adecuado para llevar a cabo tareas ligeras como el ajuste fino de LoRA, la alineación conductual, el entrenamiento y la anotación de datos de crowdsourcing, entre otras.
Modelos básicos pequeños: Se puede centrarse en desarrollar y entrenar pequeños modelos básicos adecuados para entornos distribuidos.
Colaboración de dispositivos periféricos: Aprovechando las características descentralizadas, explorar los patrones de entrenamiento y razonamiento colaborativo entre dispositivos en el borde.
Iteración flexible: En comparación con los grandes sistemas de IA centralizados, los proyectos de IA de Web3 pueden iterar y ajustar su dirección de desarrollo de manera más flexible.
Sugerencias de estrategia de desarrollo
Enfocarse en escenarios periféricos: Buscar puntos de ruptura en escenarios marginales donde la IA tradicional no tiene suficiente cobertura.
Aprovechar las ventajas de la descentralización: Aprovechar al máximo las características descentralizadas y de alta paralelización para desarrollar aplicaciones y soluciones de IA únicas.
Construir un ecosistema: Construir un ecosistema abierto en torno a modelos básicos pequeños y tareas ligeras, atrayendo la participación de desarrolladores y usuarios.
Mantener la flexibilidad: Mantener un seguimiento cercano de las tendencias en el desarrollo de la tecnología de IA, mantener la flexibilidad en la ruta de productos y tecnología, y ajustar la dirección en el momento adecuado.
Estrategia a largo plazo: Reconocer que el desarrollo de Web3 AI puede llevar tiempo, y estar preparado para una inversión a largo plazo y esperar con paciencia.
Con la constante evolución de la tecnología AI, la ventana de oportunidad para Web3 AI podría ir emergiendo gradualmente. La clave radica en continuar innovando sobre la base de las ventajas existentes y aprovechar en el momento adecuado la demanda del mercado emergente y los puntos de ruptura tecnológica.