Perspectives et défis du développement de l'IA Web3
Récemment, le prix des actions d'NVIDIA a atteint un nouveau sommet sur le marché, reflétant les avancées technologiques des modèles d'IA multimodaux qui approfondissent les barrières de l'IA Web2. De l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, des intégrations de haute dimension à la fusion de caractéristiques, des modèles complexes intègrent divers modes d'expression, construisant une forteresse de plus en plus fermée pour l'IA.
Comparé à cela, les récentes tentatives de Web3 AI, en particulier dans l'exploration de la direction des agents, présentent certains problèmes de direction. Tenter d'assembler un système modulaire multimodal de style Web2 avec une structure décentralisée crée en réalité un décalage technique et conceptuel. Dans un contexte où la couplage des modules est fort, la distribution des caractéristiques est instable et la demande en puissance de calcul est centralisée, il est difficile pour le modulaire multimodal de Web3 de s'imposer.
Le développement futur de l'IA Web3 nécessitera peut-être de nouvelles approches. De l'alignement sémantique dans des espaces de haute dimension, au traitement de l'information dans les mécanismes d'attention, en passant par l'alignement des caractéristiques sous des puissances de calcul hétérogènes, l'IA Web3 pourrait avoir besoin d'adopter des stratégies différentes pour relever les défis.
Les dilemmes technologiques auxquels est confronté le Web3 AI
Web3 AI rencontre des difficultés dans la réalisation d'espaces d'enveloppement de haute dimension. Les enroulements de haute dimension traditionnels exigent que les sous-systèmes s'alignent et se complètent mutuellement en termes de représentation des données et de processus décisionnels. Cependant, la plupart des agents Web3 se contentent d'encapsuler des API prêtes à l'emploi en modules indépendants, manquant d'un espace d'enveloppement centralisé unifié et d'un mécanisme d'attention inter-modules, ce qui empêche l'information d'interagir sous plusieurs angles et niveaux entre les modules, ne pouvant suivre qu'un pipeline linéaire, affichant une fonctionnalité unique, et ne parvenant pas à former une optimisation globale en boucle fermée.
Dans la conception des mécanismes d'attention, l'IA Web3 est également confrontée à des défis. Les mécanismes d'attention nécessitent un espace Query-Key-Value unifié, où toutes les caractéristiques d'entrée doivent être mappées à un même espace vectoriel de haute dimension. Cependant, les API indépendantes retournent des données de formats et de distributions différents, et sans couche d'intégration unifiée, il est difficile de former des Q/K/V interactifs. De plus, dans le modèle API, chaque module ne peut voir que des contextes indépendants, manquant d'un contexte central partagé en temps réel, ce qui rend impossible l'association et la focalisation globale entre les modules.
En termes de fusion des caractéristiques, l'IA Web3 en est actuellement au stade de la simple concaténation. L'IA Web2 a tendance à un entraînement collaboratif de bout en bout, traitant simultanément des caractéristiques multimodales dans le même espace de haute dimension, optimisant de manière collaborative avec les couches d'attention et de fusion ainsi que la couche des tâches en aval. En revanche, l'IA Web3 utilise principalement des modules discrets pour la concaténation, manquant d'un objectif d'entraînement unifié et d'un flux de gradient inter-module, ce qui rend difficile la capture des relations complexes et profondes entre les modalités.
Directions potentielles de développement de l'IA Web3
Malgré les défis, l'IA Web3 a encore un potentiel de développement. Son avantage principal réside dans sa décentralisation, et son chemin d'évolution se manifeste par une haute parallélisation, un faible couplage et une compatibilité de la puissance de calcul hétérogène. Cela permet à l'IA Web3 d'avoir potentiellement un avantage dans certains scénarios, par exemple :
Calcul en périphérie : adapté aux structures légères, aux tâches facilement parallèles et incitatives.
Ajustement fin de LoRA : optimisation de modèles à petite échelle et à faible besoin en ressources
Tâches de post-formation alignées sur le comportement : utiliser un réseau décentralisé pour collecter des données diversifiées
Formation et annotation des données de crowdsourcing : le mécanisme d'incitation aide à augmenter la participation.
Entraînement de petits modèles de base : adapté aux environnements de calcul distribué
Entraînement collaboratif sur des appareils périphériques : tirer pleinement parti des ressources de calcul dispersées
L'architecture produit de ces scènes est relativement légère, la feuille de route peut être itérée de manière flexible, ce qui correspond mieux aux caractéristiques de l'IA Web3.
Suggestions de stratégie de développement
Pour les projets Web3 AI, il peut être envisagé d'adopter les stratégies suivantes :
Entrée par la marge : commencer par des marchés ou des scénarios de petite taille avec peu de racines et de faibles forces, puis accumuler progressivement des ressources et de l'expérience.
Combinaison de points et de surfaces, progression circulaire : itérer et mettre à jour continuellement le produit dans un champ d'application suffisamment petit.
Rester flexible : Les barrières potentielles de l'IA Web2 évoluent rapidement, et les protocoles d'IA Web3 doivent avoir suffisamment de flexibilité pour s'adapter rapidement à différents scénarios.
Éviter de dépendre excessivement des infrastructures : une architecture réseau trop massive peut affecter l'adaptabilité, il convient de rester léger.
Surveillez les points de douleur potentiels : surveillez de près les points de douleur qui pourraient apparaître au cours du développement de l'IA Web2, afin de vous préparer à une future entrée.
Positionnement différencié : tirer parti des caractéristiques de Web3 telles que la décentralisation et les mécanismes d'incitation pour établir un avantage concurrentiel dans des segments de marché appropriés.
Dans l'ensemble, le chemin de développement de l'IA Web3 doit encore être exploré. Alors que l'IA Web2 progresse rapidement, les projets d'IA Web3 devraient davantage se concentrer sur leurs avantages uniques, commencer par des scénarios de niche, accumuler progressivement des forces et se préparer aux opportunités qui pourraient se présenter à l'avenir.
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LayerZeroHero
· 07-27 18:59
Avec cette technologie, ça semble trop lointain~
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NervousFingers
· 07-27 18:57
un os difficile à mâcher
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SillyWhale
· 07-27 18:55
Peux-tu expliquer cela simplement ? C'est un peu compliqué.
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BearMarketBuilder
· 07-27 18:50
Mettons l'accent sur le fait que le petit marché est en train de se développer.
Analyse des perspectives de développement de l'IA Web3 : des défis techniques aux avantages potentiels
Perspectives et défis du développement de l'IA Web3
Récemment, le prix des actions d'NVIDIA a atteint un nouveau sommet sur le marché, reflétant les avancées technologiques des modèles d'IA multimodaux qui approfondissent les barrières de l'IA Web2. De l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, des intégrations de haute dimension à la fusion de caractéristiques, des modèles complexes intègrent divers modes d'expression, construisant une forteresse de plus en plus fermée pour l'IA.
Comparé à cela, les récentes tentatives de Web3 AI, en particulier dans l'exploration de la direction des agents, présentent certains problèmes de direction. Tenter d'assembler un système modulaire multimodal de style Web2 avec une structure décentralisée crée en réalité un décalage technique et conceptuel. Dans un contexte où la couplage des modules est fort, la distribution des caractéristiques est instable et la demande en puissance de calcul est centralisée, il est difficile pour le modulaire multimodal de Web3 de s'imposer.
Le développement futur de l'IA Web3 nécessitera peut-être de nouvelles approches. De l'alignement sémantique dans des espaces de haute dimension, au traitement de l'information dans les mécanismes d'attention, en passant par l'alignement des caractéristiques sous des puissances de calcul hétérogènes, l'IA Web3 pourrait avoir besoin d'adopter des stratégies différentes pour relever les défis.
Les dilemmes technologiques auxquels est confronté le Web3 AI
Web3 AI rencontre des difficultés dans la réalisation d'espaces d'enveloppement de haute dimension. Les enroulements de haute dimension traditionnels exigent que les sous-systèmes s'alignent et se complètent mutuellement en termes de représentation des données et de processus décisionnels. Cependant, la plupart des agents Web3 se contentent d'encapsuler des API prêtes à l'emploi en modules indépendants, manquant d'un espace d'enveloppement centralisé unifié et d'un mécanisme d'attention inter-modules, ce qui empêche l'information d'interagir sous plusieurs angles et niveaux entre les modules, ne pouvant suivre qu'un pipeline linéaire, affichant une fonctionnalité unique, et ne parvenant pas à former une optimisation globale en boucle fermée.
Dans la conception des mécanismes d'attention, l'IA Web3 est également confrontée à des défis. Les mécanismes d'attention nécessitent un espace Query-Key-Value unifié, où toutes les caractéristiques d'entrée doivent être mappées à un même espace vectoriel de haute dimension. Cependant, les API indépendantes retournent des données de formats et de distributions différents, et sans couche d'intégration unifiée, il est difficile de former des Q/K/V interactifs. De plus, dans le modèle API, chaque module ne peut voir que des contextes indépendants, manquant d'un contexte central partagé en temps réel, ce qui rend impossible l'association et la focalisation globale entre les modules.
En termes de fusion des caractéristiques, l'IA Web3 en est actuellement au stade de la simple concaténation. L'IA Web2 a tendance à un entraînement collaboratif de bout en bout, traitant simultanément des caractéristiques multimodales dans le même espace de haute dimension, optimisant de manière collaborative avec les couches d'attention et de fusion ainsi que la couche des tâches en aval. En revanche, l'IA Web3 utilise principalement des modules discrets pour la concaténation, manquant d'un objectif d'entraînement unifié et d'un flux de gradient inter-module, ce qui rend difficile la capture des relations complexes et profondes entre les modalités.
Directions potentielles de développement de l'IA Web3
Malgré les défis, l'IA Web3 a encore un potentiel de développement. Son avantage principal réside dans sa décentralisation, et son chemin d'évolution se manifeste par une haute parallélisation, un faible couplage et une compatibilité de la puissance de calcul hétérogène. Cela permet à l'IA Web3 d'avoir potentiellement un avantage dans certains scénarios, par exemple :
L'architecture produit de ces scènes est relativement légère, la feuille de route peut être itérée de manière flexible, ce qui correspond mieux aux caractéristiques de l'IA Web3.
Suggestions de stratégie de développement
Pour les projets Web3 AI, il peut être envisagé d'adopter les stratégies suivantes :
Entrée par la marge : commencer par des marchés ou des scénarios de petite taille avec peu de racines et de faibles forces, puis accumuler progressivement des ressources et de l'expérience.
Combinaison de points et de surfaces, progression circulaire : itérer et mettre à jour continuellement le produit dans un champ d'application suffisamment petit.
Rester flexible : Les barrières potentielles de l'IA Web2 évoluent rapidement, et les protocoles d'IA Web3 doivent avoir suffisamment de flexibilité pour s'adapter rapidement à différents scénarios.
Éviter de dépendre excessivement des infrastructures : une architecture réseau trop massive peut affecter l'adaptabilité, il convient de rester léger.
Surveillez les points de douleur potentiels : surveillez de près les points de douleur qui pourraient apparaître au cours du développement de l'IA Web2, afin de vous préparer à une future entrée.
Positionnement différencié : tirer parti des caractéristiques de Web3 telles que la décentralisation et les mécanismes d'incitation pour établir un avantage concurrentiel dans des segments de marché appropriés.
Dans l'ensemble, le chemin de développement de l'IA Web3 doit encore être exploré. Alors que l'IA Web2 progresse rapidement, les projets d'IA Web3 devraient davantage se concentrer sur leurs avantages uniques, commencer par des scénarios de niche, accumuler progressivement des forces et se préparer aux opportunités qui pourraient se présenter à l'avenir.