Вызовы и возможности, с которыми сталкивается развитие Web3 AI
Современные технологии ИИ стремительно развиваются, а прогресс многомодальных моделей进一步 усиливает преимущества крупных технологических компаний в этой области. Углубление этого технологического барьера в основном проявляется в таких аспектах, как семантическое выравнивание, визуальное понимание, многомерные вложения и слияние признаков. Сложные модели ИИ интегрируют различные способы выражения с беспрецедентной скоростью, создавая все более замкнутое пространство ИИ.
Однако направление развития Web3 AI, похоже, отклоняется от основных тенденций. Недавние попытки в направлении Agent показали двойное несоответствие технологий и мышления. В нынешней среде, где модульная связь крайне сильна, распределение характеристик высоко нестабильно, а потребность в вычислительной мощности все больше сосредоточивается, мультимодульная модульность в области Web3 трудно находит свое место.
Будущее Web3 AI заключается не в простом подражании Web2 AI, а в необходимости принятия стратегических обходных путей. От семантического согласования в многомерном пространстве до информационного узкого места в механизме внимания, и до согласования признаков в условиях гетерогенной вычислительной мощности, Web3 AI необходимо искать новые пути.
Основные проблемы, с которыми сталкивается Web3 AI
Сложности с семантическим выравниванием:
Web3 AI сложно реализовать в высокоразмерном встраиваемом пространстве, что приводит к неэффективному выравниванию информации разных модальностей. Это ограничивает способности системы к пониманию и принятию решений в сложных сценариях.
Ограниченный механизм внимания:
Из-за отсутствия единого высокоразмерного представления пространства Web3 AI трудно реализовать точные механизмы внимания. Это влияет на захват и обработку ключевой информации моделью.
Недостаток слияния признаков:
Слияние характеристик Web3 AI часто остается на простом статическом этапе соединения, не имея глубокой интерактивности и способности к динамической настройке.
Ограничения, вызванные модульностью:
Хотя модульный дизайн имеет свои преимущества, он также приводит к образованию информационных островов и снижению общей производительности системы. Между модулями сложно добиться глубокой координации и оптимизации.
Потенциальные возможности Web3 AI
Несмотря на вызовы, у Web3 AI есть свои уникальные преимущества и возможности для развития:
Сцены边缘计算:
Web3 AI обладает преимуществами в таких сценариях, как крайние вычисления, благодаря своим характеристикам децентрализации, высокой параллельности и низкой связанности.
Легковесные задачи:
Подходит для выполнения таких легковесных задач, как дообучение LoRA, выравнивание поведения, обучение и аннотирование краудсорсинговых данных.
Малые базовые модели:
Можно сосредоточиться на разработке и обучении небольших базовых моделей, подходящих для распределенной среды.
Согласование периферийных устройств:
Используя децентрализованные характеристики, исследуйте модели совместного обучения и вывода между крайними устройствами.
Гибкая итерация:
По сравнению с крупными централизованными AI-системами, проекты Web3 AI могут более гибко итеративно развиваться и корректировать направление своего развития.
Рекомендации по стратегии развития
Сосредоточение на краевых сценах:
Прежде всего, ищите точки прорыва в краевых сценариях, где традиционному ИИ не хватает покрытие.
Использование преимуществ децентрализации:
Полностью используя децентрализованные и высокопараллельные характеристики, разрабатывать уникальные AI-приложения и решения.
Построение экосистемы:
Создание открытой экосистемы вокруг малых базовых моделей и облегчённых задач для привлечения разработчиков и пользователей.
Сохраняйте гибкость:
Внимательно следите за тенденциями развития технологий ИИ, сохраняйте гибкость в продуктах и технологических направлениях, своевременно корректируйте курс.
Долгосрочное планирование:
Понимание того, что развитие Web3 AI может занять много времени, требует готовности к долгосрочным инвестициям и терпеливому ожиданию.
С учетом постоянного развития технологий ИИ, окно возможностей Web3 AI может постепенно проявляться. Ключевым моментом является непрерывное внедрение инноваций на основе существующих преимуществ и своевременное использование новых рыночных потребностей и технологических прорывов.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
19 Лайков
Награда
19
8
Поделиться
комментарий
0/400
ForkTrooper
· 07-24 10:30
Легкий? Значит, это версия, которая разыгрывает людей как лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ApeEscapeArtist
· 07-23 18:20
Снова говорят о ИИ, это выглядит ужасно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenWhisperer
· 07-22 21:42
Не понимаю, просто прохожу мимо.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FreeRider
· 07-22 21:41
Снова говорят о Web3? Значит, всё можно сделать на Web3?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasGuzzler
· 07-22 21:41
Так что в конце концов это все же спекуляция на концепциях.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CoinBasedThinking
· 07-22 21:38
Говорить о технологии, как можно не говорить о деньгах
Проблемы и пути прорыва в развитии Web3 AI: внимание на Передовые вычисления и легковесные задачи
Вызовы и возможности, с которыми сталкивается развитие Web3 AI
Современные технологии ИИ стремительно развиваются, а прогресс многомодальных моделей进一步 усиливает преимущества крупных технологических компаний в этой области. Углубление этого технологического барьера в основном проявляется в таких аспектах, как семантическое выравнивание, визуальное понимание, многомерные вложения и слияние признаков. Сложные модели ИИ интегрируют различные способы выражения с беспрецедентной скоростью, создавая все более замкнутое пространство ИИ.
Однако направление развития Web3 AI, похоже, отклоняется от основных тенденций. Недавние попытки в направлении Agent показали двойное несоответствие технологий и мышления. В нынешней среде, где модульная связь крайне сильна, распределение характеристик высоко нестабильно, а потребность в вычислительной мощности все больше сосредоточивается, мультимодульная модульность в области Web3 трудно находит свое место.
Будущее Web3 AI заключается не в простом подражании Web2 AI, а в необходимости принятия стратегических обходных путей. От семантического согласования в многомерном пространстве до информационного узкого места в механизме внимания, и до согласования признаков в условиях гетерогенной вычислительной мощности, Web3 AI необходимо искать новые пути.
Основные проблемы, с которыми сталкивается Web3 AI
Сложности с семантическим выравниванием: Web3 AI сложно реализовать в высокоразмерном встраиваемом пространстве, что приводит к неэффективному выравниванию информации разных модальностей. Это ограничивает способности системы к пониманию и принятию решений в сложных сценариях.
Ограниченный механизм внимания: Из-за отсутствия единого высокоразмерного представления пространства Web3 AI трудно реализовать точные механизмы внимания. Это влияет на захват и обработку ключевой информации моделью.
Недостаток слияния признаков: Слияние характеристик Web3 AI часто остается на простом статическом этапе соединения, не имея глубокой интерактивности и способности к динамической настройке.
Ограничения, вызванные модульностью: Хотя модульный дизайн имеет свои преимущества, он также приводит к образованию информационных островов и снижению общей производительности системы. Между модулями сложно добиться глубокой координации и оптимизации.
Потенциальные возможности Web3 AI
Несмотря на вызовы, у Web3 AI есть свои уникальные преимущества и возможности для развития:
Сцены边缘计算: Web3 AI обладает преимуществами в таких сценариях, как крайние вычисления, благодаря своим характеристикам децентрализации, высокой параллельности и низкой связанности.
Легковесные задачи: Подходит для выполнения таких легковесных задач, как дообучение LoRA, выравнивание поведения, обучение и аннотирование краудсорсинговых данных.
Малые базовые модели: Можно сосредоточиться на разработке и обучении небольших базовых моделей, подходящих для распределенной среды.
Согласование периферийных устройств: Используя децентрализованные характеристики, исследуйте модели совместного обучения и вывода между крайними устройствами.
Гибкая итерация: По сравнению с крупными централизованными AI-системами, проекты Web3 AI могут более гибко итеративно развиваться и корректировать направление своего развития.
Рекомендации по стратегии развития
Сосредоточение на краевых сценах: Прежде всего, ищите точки прорыва в краевых сценариях, где традиционному ИИ не хватает покрытие.
Использование преимуществ децентрализации: Полностью используя децентрализованные и высокопараллельные характеристики, разрабатывать уникальные AI-приложения и решения.
Построение экосистемы: Создание открытой экосистемы вокруг малых базовых моделей и облегчённых задач для привлечения разработчиков и пользователей.
Сохраняйте гибкость: Внимательно следите за тенденциями развития технологий ИИ, сохраняйте гибкость в продуктах и технологических направлениях, своевременно корректируйте курс.
Долгосрочное планирование: Понимание того, что развитие Web3 AI может занять много времени, требует готовности к долгосрочным инвестициям и терпеливому ожиданию.
С учетом постоянного развития технологий ИИ, окно возможностей Web3 AI может постепенно проявляться. Ключевым моментом является непрерывное внедрение инноваций на основе существующих преимуществ и своевременное использование новых рыночных потребностей и технологических прорывов.