# Web3 AI開発の展望と課題最近、市場でNVIDIAの株価が再び最高値を更新し、マルチモーダルAIモデルの技術進歩がWeb2 AIの壁を深めていることを反映しています。意味の整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合まで、複雑なモデルはさまざまなモダリティの表現方法を統合し、ますます閉じたAIの高地を構築しています。それと比較して、Web3 AIの最近の試み、特にエージェントの方向性の探求には、一定の問題があります。分散型の構造を用いてWeb2式の多モーダルモジュールシステムを組み立てようとすることは、実際には技術と考え方のずれが存在します。モジュールの結合性が強く、特徴の分布が不安定で、計算能力の需要が集中している現在、Web3における多モーダルモジュール化は立ち行きません。Web3 AIの未来の発展は、別のアプローチを必要とするかもしれません。高次元空間における意味の整合性から、注意メカニズムにおける情報処理、そして異種計算能力における特徴の整合性まで、Web3 AIは課題に対処するために異なる戦略を採用する必要があるかもしれません。## Web3 AIが直面する技術的なジレンマWeb3 AIは高次元埋め込み空間の実現に困難があります。従来の高次元埋め込みは、各サブシステムがデータ表現と意思決定プロセスにおいて相互に整合し、相互補完的な効果を持つことを要求します。しかし、ほとんどのWeb3エージェントは、既存のAPIをそれぞれ独立したモジュールにカプセル化するだけで、統一された中枢埋め込み空間やクロスモジュールのアテンションメカニズムが不足しており、情報がモジュール間で多角的かつ多層的に相互作用することができず、線形なパイプラインをたどるしかなく、単一の機能を示し、全体の閉ループ最適化を形成することができません。Web3 AIは注意力メカニズムの設計においても課題に直面しています。注意力メカニズムは統一されたQuery-Key-Value空間を必要とし、すべての入力特徴が同じ高次元ベクトル空間にマッピングされる必要があります。しかし、独立したAPIは異なる形式や異なる分布のデータを返し、統一された埋め込み層がないため、相互作用可能なQ/K/Vを形成することが難しいです。さらに、APIモデルでは各モジュールは独立したコンテキストしか見ることができず、リアルタイムで共有される中枢コンテキストが欠如しているため、モジュール間のグローバルな関連付けや焦点を合わせることができません。特徴融合の観点から、Web3 AIは現在、単純な接続段階にとどまっています。Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを傾向としており、同じ高次元空間で複数のモダリティ特徴を同時に処理し、注意層と融合層を通じて下流タスク層と協調最適化を行います。一方、Web3 AIは離散モジュールの接続を多く採用しており、統一されたトレーニング目標とモジュール間の勾配フローが欠けており、深層で複雑なクロスモダリティ関係を捉えることが難しいです。## Web3 AIの潜在的な方向性挑戦に直面しても、Web3 AIには潜在的な成長の余地があります。そのコアの利点は分散化にあり、進化の道筋は高い並列性、低い結合性、そして異種計算能力の互換性として現れます。これにより、Web3 AIは特定のシナリオでより有利である可能性があります。例えば:- エッジコンピューティング: 軽量構造、並列処理が容易で、インセンティブを与えられるタスクに適しています- LoRA fine-tuning:小規模で低リソースのモデルチューニング- 行動整合の後処理タスク：分散型ネットワークを利用して多様なデータを収集する- クラウドソーシングデータのトレーニングとアノテーション: インセンティブメカニズムは参加率を向上させるのに役立ちます- 小型基礎モデルのトレーニング: 分散計算環境に適しています- エッジデバイス協調トレーニング: 分散した計算リソースを十分に活用するこれらのシーンの製品アーキテクチャは比較的軽量で、ロードマップは柔軟に反復でき、Web3 AIの特性により適しています。## 開発戦略の推奨事項Web3 AIプロジェクトに対して、以下の戦略を検討することができます:1. エッジからの切り込み: 力が弱く、市場に根付いている場面が少ない小さな市場や小さなシーンから始め、徐々にリソースと経験を蓄積していく。2. 点と面の結合、環状推進:十分に小さなアプリケーションシーンで製品を継続的に反復更新する。3. 柔軟性を保つ: Web2 AIの潜在的な壁は動的に変化しており、Web3 AIプロトコルはさまざまなシーンに迅速に対応できる十分な柔軟性を持つ必要があります。4. インフラに過度に依存しない: あまりにも巨大なネットワーク構造は適応性に影響を与える可能性があるため、軽量化を維持する必要がある。5. 潜在的な問題点に注意を払う: Web2 AI の開発で発生する可能性のある問題点に細心の注意を払い、将来に備えます。6. 差別化ポジショニング：去中心化やインセンティブメカニズムなどのWeb3の特徴を活かし、適切なセグメントで競争優位を築く。全体的に見て、Web3 AIの発展の道はまだ探求する必要があります。Web2 AIが急速に進歩している中で、Web3 AIプロジェクトはより自らの独自の強みに焦点を当て、周辺シーンから取り組み、徐々に実力を蓄積し、将来の可能性のある機会に備えるべきです。
Web3 AI開発の見通し:技術的なジレンマから潜在的な利点まで
Web3 AI開発の展望と課題
最近、市場でNVIDIAの株価が再び最高値を更新し、マルチモーダルAIモデルの技術進歩がWeb2 AIの壁を深めていることを反映しています。意味の整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合まで、複雑なモデルはさまざまなモダリティの表現方法を統合し、ますます閉じたAIの高地を構築しています。
それと比較して、Web3 AIの最近の試み、特にエージェントの方向性の探求には、一定の問題があります。分散型の構造を用いてWeb2式の多モーダルモジュールシステムを組み立てようとすることは、実際には技術と考え方のずれが存在します。モジュールの結合性が強く、特徴の分布が不安定で、計算能力の需要が集中している現在、Web3における多モーダルモジュール化は立ち行きません。
Web3 AIの未来の発展は、別のアプローチを必要とするかもしれません。高次元空間における意味の整合性から、注意メカニズムにおける情報処理、そして異種計算能力における特徴の整合性まで、Web3 AIは課題に対処するために異なる戦略を採用する必要があるかもしれません。
Web3 AIが直面する技術的なジレンマ
Web3 AIは高次元埋め込み空間の実現に困難があります。従来の高次元埋め込みは、各サブシステムがデータ表現と意思決定プロセスにおいて相互に整合し、相互補完的な効果を持つことを要求します。しかし、ほとんどのWeb3エージェントは、既存のAPIをそれぞれ独立したモジュールにカプセル化するだけで、統一された中枢埋め込み空間やクロスモジュールのアテンションメカニズムが不足しており、情報がモジュール間で多角的かつ多層的に相互作用することができず、線形なパイプラインをたどるしかなく、単一の機能を示し、全体の閉ループ最適化を形成することができません。
Web3 AIは注意力メカニズムの設計においても課題に直面しています。注意力メカニズムは統一されたQuery-Key-Value空間を必要とし、すべての入力特徴が同じ高次元ベクトル空間にマッピングされる必要があります。しかし、独立したAPIは異なる形式や異なる分布のデータを返し、統一された埋め込み層がないため、相互作用可能なQ/K/Vを形成することが難しいです。さらに、APIモデルでは各モジュールは独立したコンテキストしか見ることができず、リアルタイムで共有される中枢コンテキストが欠如しているため、モジュール間のグローバルな関連付けや焦点を合わせることができません。
特徴融合の観点から、Web3 AIは現在、単純な接続段階にとどまっています。Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを傾向としており、同じ高次元空間で複数のモダリティ特徴を同時に処理し、注意層と融合層を通じて下流タスク層と協調最適化を行います。一方、Web3 AIは離散モジュールの接続を多く採用しており、統一されたトレーニング目標とモジュール間の勾配フローが欠けており、深層で複雑なクロスモダリティ関係を捉えることが難しいです。
Web3 AIの潜在的な方向性
挑戦に直面しても、Web3 AIには潜在的な成長の余地があります。そのコアの利点は分散化にあり、進化の道筋は高い並列性、低い結合性、そして異種計算能力の互換性として現れます。これにより、Web3 AIは特定のシナリオでより有利である可能性があります。例えば:
これらのシーンの製品アーキテクチャは比較的軽量で、ロードマップは柔軟に反復でき、Web3 AIの特性により適しています。
開発戦略の推奨事項
Web3 AIプロジェクトに対して、以下の戦略を検討することができます:
エッジからの切り込み: 力が弱く、市場に根付いている場面が少ない小さな市場や小さなシーンから始め、徐々にリソースと経験を蓄積していく。
点と面の結合、環状推進:十分に小さなアプリケーションシーンで製品を継続的に反復更新する。
柔軟性を保つ: Web2 AIの潜在的な壁は動的に変化しており、Web3 AIプロトコルはさまざまなシーンに迅速に対応できる十分な柔軟性を持つ必要があります。
インフラに過度に依存しない: あまりにも巨大なネットワーク構造は適応性に影響を与える可能性があるため、軽量化を維持する必要がある。
潜在的な問題点に注意を払う: Web2 AI の開発で発生する可能性のある問題点に細心の注意を払い、将来に備えます。
差別化ポジショニング：去中心化やインセンティブメカニズムなどのWeb3の特徴を活かし、適切なセグメントで競争優位を築く。
全体的に見て、Web3 AIの発展の道はまだ探求する必要があります。Web2 AIが急速に進歩している中で、Web3 AIプロジェクトはより自らの独自の強みに焦点を当て、周辺シーンから取り組み、徐々に実力を蓄積し、将来の可能性のある機会に備えるべきです。