Nouvelles tendances dans le domaine de l'IA : la fusion de Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'intelligence artificielle, on peut constater une logique d'évolution intéressante : l'IA Web2 passe d'une centralisation à une décentralisation, tandis que l'IA Web3 passe de la phase de validation conceptuelle à la phase de praticité. Ces deux directions convergent rapidement.
Les tendances de développement de l'IA Web2 montrent que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. La popularité des intelligences locales et des modèles d'IA hors ligne signifie que le support de l'IA n'est plus limité aux grands centres de services cloud, mais peut être déployé sur des téléphones mobiles, des appareils en périphérie et même sur des terminaux IoT. En même temps, la réalisation des dialogues entre IA marque la transition de l'IA d'une intelligence unitaire à une collaboration en groupe.
Ce changement a soulevé de nouvelles questions : comment garantir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre les instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée lorsque le véhicule d'IA est hautement distribué ? Cela reflète une chaîne logique de besoins : les avancées technologiques (allègement des modèles) entraînent un changement de mode de déploiement (véhicules distribués), ce qui engendre de nouveaux besoins (vérification décentralisée).
Le chemin d'évolution de Web3 AI est également très clair. Les projets initiaux étaient principalement axés sur la spéculation, mais récemment, le marché a commencé à se tourner vers une construction systématique des infrastructures AI de base. Divers aspects fonctionnels tels que la puissance de calcul, l'inférence, l'annotation des données, le stockage, etc., commencent à montrer une division professionnelle. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation de puissance de calcul décentralisée, construisent des réseaux d'inférence décentralisés, développent l'apprentissage fédéré et le calcul en périphérie, ou réduisent les hallucinations de l'IA grâce à des mécanismes de consensus distribués.
Cela reflète une logique d'offre : après un refroidissement de la spéculation, la demande d'infrastructure se manifeste, la spécialisation apparaît, et finalement, un effet de synergie écologique se forme.
Il est intéressant de noter que les lacunes de la demande en IA Web2 se rapprochent progressivement des avantages que l'IA Web3 peut offrir. L'IA Web2 devient de plus en plus mature sur le plan technologique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 innove sur le plan des modèles économiques, mais son implémentation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut permettre de réaliser des complémentarités.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme : un modèle combiné d'IA qui allie "calcul efficace" hors chaîne et "validation rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus seulement un outil, mais un participant ayant une identité économique. Les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement se concentreront hors chaîne, mais un réseau de validation léger sera également nécessaire.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une validation légère sur la chaîne.
Il est important de noter que, bien que certains considèrent que l'IA Web3 est un non-sens, le développement rapide de l'IA ne fait en réalité pas de distinction entre Web2 et Web3. Seule une mentalité ouverte et une vision prospective peuvent véritablement saisir la direction du développement de l'IA.
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GasWaster
· 08-04 20:06
Est-ce que c'est trop intense ? J'ai déjà pris du recul.
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DegenGambler
· 08-04 19:56
Qui comprend ça ? On parle encore de concepts.
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NFTDreamer
· 08-04 19:55
Le jus de queue de rat, ça a encore fondu, n'est-ce pas ?
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ProposalManiac
· 08-04 19:53
IA distribuée ? Ce n'est pas juste une réédition de l'ancienne question des forks de blockchain d'autrefois... L'histoire est toujours étonnamment similaire.
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Layer2Observer
· 08-04 19:53
La sécurité et la cohérence nécessitent encore une preuve de chaîne de données complète.
Fusion de l'IA Web2 et Web3 : un nouveau paradigme engendre des participants intelligents à l'identification économique.
Nouvelles tendances dans le domaine de l'IA : la fusion de Web2 et Web3
Récemment, en observant les tendances de développement dans le domaine de l'intelligence artificielle, on peut constater une logique d'évolution intéressante : l'IA Web2 passe d'une centralisation à une décentralisation, tandis que l'IA Web3 passe de la phase de validation conceptuelle à la phase de praticité. Ces deux directions convergent rapidement.
Les tendances de développement de l'IA Web2 montrent que les modèles d'IA deviennent plus légers et plus pratiques. La popularité des intelligences locales et des modèles d'IA hors ligne signifie que le support de l'IA n'est plus limité aux grands centres de services cloud, mais peut être déployé sur des téléphones mobiles, des appareils en périphérie et même sur des terminaux IoT. En même temps, la réalisation des dialogues entre IA marque la transition de l'IA d'une intelligence unitaire à une collaboration en groupe.
Ce changement a soulevé de nouvelles questions : comment garantir la cohérence des données et la fiabilité des décisions entre les instances d'IA fonctionnant de manière décentralisée lorsque le véhicule d'IA est hautement distribué ? Cela reflète une chaîne logique de besoins : les avancées technologiques (allègement des modèles) entraînent un changement de mode de déploiement (véhicules distribués), ce qui engendre de nouveaux besoins (vérification décentralisée).
Le chemin d'évolution de Web3 AI est également très clair. Les projets initiaux étaient principalement axés sur la spéculation, mais récemment, le marché a commencé à se tourner vers une construction systématique des infrastructures AI de base. Divers aspects fonctionnels tels que la puissance de calcul, l'inférence, l'annotation des données, le stockage, etc., commencent à montrer une division professionnelle. Par exemple, certains projets se concentrent sur l'agrégation de puissance de calcul décentralisée, construisent des réseaux d'inférence décentralisés, développent l'apprentissage fédéré et le calcul en périphérie, ou réduisent les hallucinations de l'IA grâce à des mécanismes de consensus distribués.
Cela reflète une logique d'offre : après un refroidissement de la spéculation, la demande d'infrastructure se manifeste, la spécialisation apparaît, et finalement, un effet de synergie écologique se forme.
Il est intéressant de noter que les lacunes de la demande en IA Web2 se rapprochent progressivement des avantages que l'IA Web3 peut offrir. L'IA Web2 devient de plus en plus mature sur le plan technologique, mais manque d'incitations économiques et de mécanismes de gouvernance ; l'IA Web3 innove sur le plan des modèles économiques, mais son implémentation technique est relativement en retard. La fusion des deux peut permettre de réaliser des complémentarités.
Cette fusion donne naissance à un nouveau paradigme : un modèle combiné d'IA qui allie "calcul efficace" hors chaîne et "validation rapide" sur chaîne. Dans ce paradigme, l'IA n'est plus seulement un outil, mais un participant ayant une identité économique. Les ressources telles que la puissance de calcul, les données et le raisonnement se concentreront hors chaîne, mais un réseau de validation léger sera également nécessaire.
Cette combinaison maintient à la fois l'efficacité et la flexibilité du calcul hors chaîne, tout en garantissant la crédibilité et la transparence grâce à une validation légère sur la chaîne.
Il est important de noter que, bien que certains considèrent que l'IA Web3 est un non-sens, le développement rapide de l'IA ne fait en réalité pas de distinction entre Web2 et Web3. Seule une mentalité ouverte et une vision prospective peuvent véritablement saisir la direction du développement de l'IA.