Perspectivas e Desafios do Desenvolvimento da Web3 AI
Recentemente, o preço das ações da Nvidia atingiu um novo recorde, refletindo que os avanços tecnológicos dos modelos de IA multimodal estão aprofundando as barreiras da IA Web2. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando várias formas de expressão, construindo uma fortaleza de IA cada vez mais fechada.
Em comparação, as tentativas recentes da Web3 AI, especialmente na exploração da direção dos Agentes, apresentam certos problemas de direcionamento. Tentar montar um sistema modular multimodal ao estilo Web2 com uma estrutura descentralizada resulta, na verdade, em uma desarticulação técnica e de pensamento. Hoje, com um forte acoplamento de módulos, distribuição de características instável e uma demanda concentrada de poder computacional, a modularidade multimodal na Web3 enfrenta grandes dificuldades.
O futuro desenvolvimento da Web3 AI pode precisar de uma abordagem diferente. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelo processamento de informações em mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob computação heterogénea, a Web3 AI pode precisar adotar estratégias diferentes para enfrentar os desafios.
Dilemas técnicos enfrentados pela Web3 AI
A Web3 AI enfrenta dificuldades na realização de espaços de incorporação de alta dimensão. As incorporações de alta dimensão tradicionais exigem que os subsistemas estejam alinhados e se complementem em termos de representação de dados e processos de decisão. No entanto, a maioria dos Agentes Web3 apenas encapsula APIs prontas em módulos independentes, carecendo de um espaço de incorporação central unificado e de um mecanismo de atenção entre módulos, resultando na incapacidade de interagir de forma multidimensional e multinível entre os módulos, limitando-se a um pipeline linear, exibindo uma única funcionalidade e incapaz de formar uma otimização de ciclo fechado.
Na concepção do mecanismo de atenção, a Web3 AI também enfrenta desafios. O mecanismo de atenção requer um espaço unificado de Query-Key-Value, onde todas as características de entrada devem ser mapeadas para o mesmo espaço vetorial de alta dimensão. No entanto, APIs independentes retornam dados em formatos e distribuições diferentes, sem uma camada de incorporação unificada, dificultando a formação de Q/K/V interativos. Além disso, sob o modo de API, cada módulo só pode ver contextos independentes, carecendo de um contexto central compartilhado em tempo real, o que impossibilita a realização de associações e focos globais entre módulos.
Na fusão de características, a Web3 AI atualmente permanece principalmente na fase de concatenação simples. A Web2 AI tende a um treinamento conjunto de ponta a ponta, processando simultaneamente características multimodais no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando em colaboração com camadas de atenção e fusão para a camada de tarefas a montante. Por outro lado, a Web3 AI utiliza predominantemente a concatenação de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de um fluxo de gradiente entre módulos, dificultando a captura de associações complexas e profundas entre modalidades.
Direções potenciais para o desenvolvimento da Web3 AI
Apesar dos desafios, o Web3 AI ainda tem potencial para desenvolvimento. Sua principal vantagem reside na descentralização, e o caminho de evolução se manifesta como alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade de poder computacional heterogêneo. Isso torna o Web3 AI potencialmente mais vantajoso em certos cenários, como:
Computação de borda: adequada para estruturas leves, tarefas de fácil paralelização e que podem ser incentivadas.
Ajuste fino de LoRA: otimização de modelos de pequena escala e com baixa necessidade de recursos
Tarefas de pós-treinamento com alinhamento comportamental: utilizar redes descentralizadas para coletar dados diversificados
Treinamento e anotação de dados de crowdsourcing: o mecanismo de incentivo ajuda a aumentar a participação
Treinamento de modelos básicos pequenos: adequado para ambientes de computação distribuída
Treinamento colaborativo em dispositivos de borda: aproveitamento total dos recursos de computação descentralizados
A arquitetura do produto desses cenários é relativamente leve, e o roteiro pode ser iterado de forma flexível, sendo mais adequado às características da Web3 AI.
Sugestões de Estratégia de Desenvolvimento
Para projetos de Web3 AI, podem ser consideradas as seguintes estratégias:
Entrada de nicho: Começar por mercados pequenos ou cenários com pouca penetração de mercado e recursos limitados, acumulando gradualmente recursos e experiência.
Combinação de pontos e superfícies, avanço em círculo: iterar e atualizar continuamente o produto em um cenário de aplicação suficientemente pequeno.
Manter a flexibilidade: As barreiras potenciais da IA do Web2 estão em constante mudança, os protocolos de IA do Web3 precisam ter flexibilidade suficiente para se ajustar rapidamente a diferentes cenários.
Evitar a dependência excessiva de infraestruturas: uma arquitetura de rede demasiado grande pode afetar a adaptabilidade, devendo manter-se leve.
Atenção aos potenciais pontos de dor: Fique atento aos possíveis pontos de dor que possam surgir no desenvolvimento da Web2 AI, preparando-se para uma futura entrada.
Posicionamento diferenciado: Aproveitar as características do Web3, como descentralização e mecanismos de incentivo, para estabelecer vantagens competitivas em segmentos de mercado apropriados.
De um modo geral, o caminho de desenvolvimento da AI Web3 ainda precisa ser explorado. Com o rápido avanço da AI Web2, os projetos de AI Web3 devem concentrar-se nas suas vantagens únicas, começando por cenários marginais, acumulando gradualmente força e preparando-se para as oportunidades que podem surgir no futuro.
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LayerZeroHero
· 07-27 18:59
Com essa tecnologia, parece muito distante~
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NervousFingers
· 07-27 18:57
osso duro de roer
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SillyWhale
· 07-27 18:55
Pode explicar de forma mais clara? Estou confuso.
Ver originalResponder0
BearMarketBuilder
· 07-27 18:50
Ponto importante: o pequeno mercado está se agitando.
Análise das Perspectivas de Desenvolvimento da Web3 AI: Dos Dilemas Técnicos às Vantagens Potenciais
Perspectivas e Desafios do Desenvolvimento da Web3 AI
Recentemente, o preço das ações da Nvidia atingiu um novo recorde, refletindo que os avanços tecnológicos dos modelos de IA multimodal estão aprofundando as barreiras da IA Web2. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando várias formas de expressão, construindo uma fortaleza de IA cada vez mais fechada.
Em comparação, as tentativas recentes da Web3 AI, especialmente na exploração da direção dos Agentes, apresentam certos problemas de direcionamento. Tentar montar um sistema modular multimodal ao estilo Web2 com uma estrutura descentralizada resulta, na verdade, em uma desarticulação técnica e de pensamento. Hoje, com um forte acoplamento de módulos, distribuição de características instável e uma demanda concentrada de poder computacional, a modularidade multimodal na Web3 enfrenta grandes dificuldades.
O futuro desenvolvimento da Web3 AI pode precisar de uma abordagem diferente. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelo processamento de informações em mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob computação heterogénea, a Web3 AI pode precisar adotar estratégias diferentes para enfrentar os desafios.
Dilemas técnicos enfrentados pela Web3 AI
A Web3 AI enfrenta dificuldades na realização de espaços de incorporação de alta dimensão. As incorporações de alta dimensão tradicionais exigem que os subsistemas estejam alinhados e se complementem em termos de representação de dados e processos de decisão. No entanto, a maioria dos Agentes Web3 apenas encapsula APIs prontas em módulos independentes, carecendo de um espaço de incorporação central unificado e de um mecanismo de atenção entre módulos, resultando na incapacidade de interagir de forma multidimensional e multinível entre os módulos, limitando-se a um pipeline linear, exibindo uma única funcionalidade e incapaz de formar uma otimização de ciclo fechado.
Na concepção do mecanismo de atenção, a Web3 AI também enfrenta desafios. O mecanismo de atenção requer um espaço unificado de Query-Key-Value, onde todas as características de entrada devem ser mapeadas para o mesmo espaço vetorial de alta dimensão. No entanto, APIs independentes retornam dados em formatos e distribuições diferentes, sem uma camada de incorporação unificada, dificultando a formação de Q/K/V interativos. Além disso, sob o modo de API, cada módulo só pode ver contextos independentes, carecendo de um contexto central compartilhado em tempo real, o que impossibilita a realização de associações e focos globais entre módulos.
Na fusão de características, a Web3 AI atualmente permanece principalmente na fase de concatenação simples. A Web2 AI tende a um treinamento conjunto de ponta a ponta, processando simultaneamente características multimodais no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando em colaboração com camadas de atenção e fusão para a camada de tarefas a montante. Por outro lado, a Web3 AI utiliza predominantemente a concatenação de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de um fluxo de gradiente entre módulos, dificultando a captura de associações complexas e profundas entre modalidades.
Direções potenciais para o desenvolvimento da Web3 AI
Apesar dos desafios, o Web3 AI ainda tem potencial para desenvolvimento. Sua principal vantagem reside na descentralização, e o caminho de evolução se manifesta como alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade de poder computacional heterogêneo. Isso torna o Web3 AI potencialmente mais vantajoso em certos cenários, como:
A arquitetura do produto desses cenários é relativamente leve, e o roteiro pode ser iterado de forma flexível, sendo mais adequado às características da Web3 AI.
Sugestões de Estratégia de Desenvolvimento
Para projetos de Web3 AI, podem ser consideradas as seguintes estratégias:
Entrada de nicho: Começar por mercados pequenos ou cenários com pouca penetração de mercado e recursos limitados, acumulando gradualmente recursos e experiência.
Combinação de pontos e superfícies, avanço em círculo: iterar e atualizar continuamente o produto em um cenário de aplicação suficientemente pequeno.
Manter a flexibilidade: As barreiras potenciais da IA do Web2 estão em constante mudança, os protocolos de IA do Web3 precisam ter flexibilidade suficiente para se ajustar rapidamente a diferentes cenários.
Evitar a dependência excessiva de infraestruturas: uma arquitetura de rede demasiado grande pode afetar a adaptabilidade, devendo manter-se leve.
Atenção aos potenciais pontos de dor: Fique atento aos possíveis pontos de dor que possam surgir no desenvolvimento da Web2 AI, preparando-se para uma futura entrada.
Posicionamento diferenciado: Aproveitar as características do Web3, como descentralização e mecanismos de incentivo, para estabelecer vantagens competitivas em segmentos de mercado apropriados.
De um modo geral, o caminho de desenvolvimento da AI Web3 ainda precisa ser explorado. Com o rápido avanço da AI Web2, os projetos de AI Web3 devem concentrar-se nas suas vantagens únicas, começando por cenários marginais, acumulando gradualmente força e preparando-se para as oportunidades que podem surgir no futuro.