Recientemente, el precio de las acciones de Nvidia ha alcanzado un nuevo máximo, reflejando que los avances tecnológicos en modelos de IA multimodal están profundizando las barreras de la IA en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde incrustaciones de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando diversas formas de expresión, construyendo un terreno de IA cada vez más cerrado.
En comparación, los recientes intentos de Web3 AI, especialmente en la exploración de la dirección de Agent, presentan ciertos problemas de dirección. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada en realidad presenta un desajuste técnico y de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es fuerte, la distribución de características es inestable y la demanda de poder de cálculo es centralizada, es difícil que la modularidad multimodal en Web3 encuentre su lugar.
El futuro desarrollo de Web3 AI puede requerir un enfoque diferente. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el procesamiento de información en mecanismos de atención, y la alineación de características bajo computación heterogénea, Web3 AI puede necesitar adoptar diferentes estrategias para enfrentar los desafíos.
Dilemas técnicos que enfrenta la IA Web3
Web3 AI enfrenta dificultades en la realización de espacios de incrustación de alta dimensión. Las incrustaciones de alta dimensión tradicionales requieren que cada subsistema esté alineado y complemente las ganancias en la representación de datos y en el proceso de toma de decisiones. Sin embargo, la mayoría de los Agentes Web3 simplemente encapsulan API listas para usar en módulos independientes, careciendo de un espacio de incrustación central unificado y de un mecanismo de atención entre módulos, lo que lleva a que la información no pueda interactuar de manera multidimensional y multinivel entre los módulos, limitándose a un flujo lineal, exhibiendo una única funcionalidad y sin poder formar una optimización de ciclo cerrado en su totalidad.
En el diseño del mecanismo de atención, Web3 AI también enfrenta desafíos. El mecanismo de atención requiere un espacio unificado de Query-Key-Value, donde todas las características de entrada deben ser mapeadas en el mismo espacio vectorial de alta dimensión. Sin embargo, las API independientes devuelven datos en diferentes formatos y distribuciones, sin una capa de incrustación unificada, lo que dificulta la formación de Q/K/V interactivos. Además, en el modo de API, cada módulo solo puede ver contextos independientes, careciendo de un contexto central compartido en tiempo real, lo que imposibilita la realización de asociaciones y enfoques globales entre módulos.
En cuanto a la fusión de características, la IA de Web3 actualmente se encuentra principalmente en la etapa de simple concatenación. La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando simultáneamente características multimodales en el mismo espacio de alta dimensión, optimizando de manera colaborativa a través de capas de atención y capas de fusión con la capa de tareas descendentes. Por otro lado, la IA de Web3 utiliza principalmente la concatenación de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradiente entre módulos, lo que dificulta la captura de asociaciones complejas y profundas entre modalidades.
Direcciones potenciales de desarrollo de Web3 AI
A pesar de los desafíos, Web3 AI aún tiene un potencial de desarrollo. Su principal ventaja radica en la descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en una alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad de potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que Web3 AI pueda tener ventajas en ciertos escenarios, como por ejemplo:
Computación en el borde: adecuada para estructuras ligeras, tareas que son fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas.
Ajuste fino de LoRA: optimización de modelos de pequeña escala y bajo requerimiento de recursos
Tareas de post-entrenamiento alineadas con el comportamiento: utilizar redes descentralizadas para recopilar datos variados
Entrenamiento y etiquetado de datos a través de crowdsourcing: los mecanismos de incentivos ayudan a aumentar la participación.
Entrenamiento de modelos base pequeños: adecuado para entornos de computación distribuida
Entrenamiento colaborativo en dispositivos perimetrales: aprovechar al máximo los recursos de computación distribuidos
La arquitectura del producto en estos escenarios es relativamente ligera, y la hoja de ruta puede iterarse de manera flexible, lo que se adapta mejor a las características de Web3 AI.
Sugerencias de estrategia de desarrollo
Para proyectos de Web3 AI, se pueden considerar las siguientes estrategias:
Entrada marginal: Comenzar desde mercados pequeños o escenarios con poca penetración y recursos limitados, acumulando gradualmente recursos y experiencia.
Combinación de puntos y superficies, avance en forma de anillo: iterar y actualizar el producto continuamente en un escenario de aplicación lo suficientemente pequeño.
Mantener la flexibilidad: Las barreras potenciales de la IA de Web2 están cambiando dinámicamente, los protocolos de IA de Web3 necesitan tener suficiente flexibilidad para ajustarse rápidamente a diferentes escenarios.
Evitar la dependencia excesiva de la infraestructura: una arquitectura de red demasiado grande puede afectar la adaptabilidad, se debe mantener ligera.
Presta atención a los posibles puntos de dolor: Mantente atento a los puntos de dolor que puedan surgir durante el desarrollo de la IA en Web2, para prepararte para futuras oportunidades de entrada.
Posicionamiento diferenciado: aprovechar las características de Web3 como la descentralización y los mecanismos de incentivos, estableciendo una ventaja competitiva en los segmentos de mercado adecuados.
En general, el camino de desarrollo de la IA Web3 aún necesita ser explorado. En el contexto del rápido avance de la IA Web2, los proyectos de IA Web3 deberían centrarse más en sus ventajas únicas, comenzando por escenarios marginales, acumulando gradualmente fuerza y preparándose para las oportunidades que podrían surgir en el futuro.
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LayerZeroHero
· 07-27 18:59
Con esta tecnología, se siente demasiado lejana~
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NervousFingers
· 07-27 18:57
un hueso difícil de morder
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SillyWhale
· 07-27 18:55
¿Puedes explicarlo en palabras simples? Me siento abrumado.
Ver originalesResponder0
BearMarketBuilder
· 07-27 18:50
Puntos clave: el pequeño mercado se está moviendo.
Análisis de las perspectivas de desarrollo de Web3 AI: de las dificultades técnicas a las ventajas potenciales
Perspectivas y desafíos del desarrollo de Web3 AI
Recientemente, el precio de las acciones de Nvidia ha alcanzado un nuevo máximo, reflejando que los avances tecnológicos en modelos de IA multimodal están profundizando las barreras de la IA en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde incrustaciones de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando diversas formas de expresión, construyendo un terreno de IA cada vez más cerrado.
En comparación, los recientes intentos de Web3 AI, especialmente en la exploración de la dirección de Agent, presentan ciertos problemas de dirección. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada en realidad presenta un desajuste técnico y de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es fuerte, la distribución de características es inestable y la demanda de poder de cálculo es centralizada, es difícil que la modularidad multimodal en Web3 encuentre su lugar.
El futuro desarrollo de Web3 AI puede requerir un enfoque diferente. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el procesamiento de información en mecanismos de atención, y la alineación de características bajo computación heterogénea, Web3 AI puede necesitar adoptar diferentes estrategias para enfrentar los desafíos.
Dilemas técnicos que enfrenta la IA Web3
Web3 AI enfrenta dificultades en la realización de espacios de incrustación de alta dimensión. Las incrustaciones de alta dimensión tradicionales requieren que cada subsistema esté alineado y complemente las ganancias en la representación de datos y en el proceso de toma de decisiones. Sin embargo, la mayoría de los Agentes Web3 simplemente encapsulan API listas para usar en módulos independientes, careciendo de un espacio de incrustación central unificado y de un mecanismo de atención entre módulos, lo que lleva a que la información no pueda interactuar de manera multidimensional y multinivel entre los módulos, limitándose a un flujo lineal, exhibiendo una única funcionalidad y sin poder formar una optimización de ciclo cerrado en su totalidad.
En el diseño del mecanismo de atención, Web3 AI también enfrenta desafíos. El mecanismo de atención requiere un espacio unificado de Query-Key-Value, donde todas las características de entrada deben ser mapeadas en el mismo espacio vectorial de alta dimensión. Sin embargo, las API independientes devuelven datos en diferentes formatos y distribuciones, sin una capa de incrustación unificada, lo que dificulta la formación de Q/K/V interactivos. Además, en el modo de API, cada módulo solo puede ver contextos independientes, careciendo de un contexto central compartido en tiempo real, lo que imposibilita la realización de asociaciones y enfoques globales entre módulos.
En cuanto a la fusión de características, la IA de Web3 actualmente se encuentra principalmente en la etapa de simple concatenación. La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando simultáneamente características multimodales en el mismo espacio de alta dimensión, optimizando de manera colaborativa a través de capas de atención y capas de fusión con la capa de tareas descendentes. Por otro lado, la IA de Web3 utiliza principalmente la concatenación de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradiente entre módulos, lo que dificulta la captura de asociaciones complejas y profundas entre modalidades.
Direcciones potenciales de desarrollo de Web3 AI
A pesar de los desafíos, Web3 AI aún tiene un potencial de desarrollo. Su principal ventaja radica en la descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en una alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad de potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que Web3 AI pueda tener ventajas en ciertos escenarios, como por ejemplo:
La arquitectura del producto en estos escenarios es relativamente ligera, y la hoja de ruta puede iterarse de manera flexible, lo que se adapta mejor a las características de Web3 AI.
Sugerencias de estrategia de desarrollo
Para proyectos de Web3 AI, se pueden considerar las siguientes estrategias:
Entrada marginal: Comenzar desde mercados pequeños o escenarios con poca penetración y recursos limitados, acumulando gradualmente recursos y experiencia.
Combinación de puntos y superficies, avance en forma de anillo: iterar y actualizar el producto continuamente en un escenario de aplicación lo suficientemente pequeño.
Mantener la flexibilidad: Las barreras potenciales de la IA de Web2 están cambiando dinámicamente, los protocolos de IA de Web3 necesitan tener suficiente flexibilidad para ajustarse rápidamente a diferentes escenarios.
Evitar la dependencia excesiva de la infraestructura: una arquitectura de red demasiado grande puede afectar la adaptabilidad, se debe mantener ligera.
Presta atención a los posibles puntos de dolor: Mantente atento a los puntos de dolor que puedan surgir durante el desarrollo de la IA en Web2, para prepararte para futuras oportunidades de entrada.
Posicionamiento diferenciado: aprovechar las características de Web3 como la descentralización y los mecanismos de incentivos, estableciendo una ventaja competitiva en los segmentos de mercado adecuados.
En general, el camino de desarrollo de la IA Web3 aún necesita ser explorado. En el contexto del rápido avance de la IA Web2, los proyectos de IA Web3 deberían centrarse más en sus ventajas únicas, comenzando por escenarios marginales, acumulando gradualmente fuerza y preparándose para las oportunidades que podrían surgir en el futuro.