Web3 AI Gelişim Geleceği ve Zorlukları

Son zamanlarda piyasada Nvidia'nın hisse fiyatı yeni bir zirveye ulaştı, bu da çok modlu AI modellerinin teknik ilerlemesinin Web2 AI'nın engellerini derinleştirdiğini gösteriyor. Anlam uyumundan görsel anlama, yüksek boyutlu gömülü sistemlerden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini bir araya getirerek giderek kapalı bir AI yüksek alanı inşa ediyor.

Buna kıyasla, Web3 AI'nın son dönemdeki girişimleri, özellikle Agent yönündeki keşifleri, yönsel olarak belli sorunlar taşımaktadır. Dağıtık yapı kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler inşa etmeye çalışmak, aslında teknik ve düşünsel bir uyumsuzluk yaratmaktadır. Modül bağlılığının güçlü, özellik dağılımının istikrarsız ve hesaplama gücü talebinin yoğun olduğu günümüzde, Web3'te çok modlu modüler sistemlerin ayakta kalması zor.

Web3 AI'nin gelecekteki gelişimi belki de farklı bir yol izlemeyi gerektirecek. Yüksek boyutlu uzaydaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi işleme ve heterojen hesaplama altındaki özellik hizalamasına kadar, Web3 AI zorluklarla başa çıkmak için farklı stratejiler benimsemek zorunda kalabilir.

Web3 AI'nin Karşılaştığı Teknik Zorluklar

Web3 AI, yüksek boyutlu gömülü alanları gerçekleştirmede zorluklar yaşamaktadır. Geleneksel yüksek boyutlu gömülmeler, her bir alt sistemin veri temsili ve karar alma süreçlerinde birbirine uyum sağlamasını ve tamamlayıcı kazanımlar elde etmesini gerektirir. Ancak, çoğu Web3 Ajanı, mevcut API'leri bağımsız modüller olarak paketlemekten başka bir şey yapmamakta, birleşik bir merkezi gömülü alan ve modüller arası dikkat mekanizmasından yoksun kalmakta, bu da bilgilerin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı bir şekilde etkileşimde bulunmasını engellemektedir; bu nedenle yalnızca lineer bir akış izlemekte, tek bir işlev sergilemekte ve bütünsel kapalı döngü optimizasyonu oluşturamamaktadır.

Web3 AI, dikkat mekanizması tasarımında zorluklarla karşı karşıya. Dikkat mekanizması, birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanı gerektirir; tüm giriş özellikleri aynı yüksek boyutlu vektör alanına haritalanmalıdır. Ancak bağımsız API'ler farklı formatlarda ve farklı dağılımlarda veri döndürdüğünden, birleşik bir gömme katmanı yoktur ve etkileşimli Q/K/V oluşturmak zordur. Ayrıca, API modeli altında her modül yalnızca bağımsız bağlamları görebilmektedir; gerçek zamanlı paylaşılan merkezi bir bağlam eksikliği vardır ve bu nedenle modüller arası küresel ilişki ve odaklanma sağlanamaz.

Özellik birleştirme açısından, Web3 AI şu anda basit birleştirme aşamasında kalmaktadır. Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir; aynı yüksek boyutlu alanda çok modlu özellikleri aynı anda işleyerek, dikkat katmanları ve birleştirme katmanları ile aşağı akış görev katmanlarını birlikte optimize eder. Ancak Web3 AI genellikle ayrı modül birleştirme kullanmakta, birleşik bir eğitim hedefi ve modüller arası gradyan akışı eksikliği nedeniyle derin, karmaşık çok modlu ilişkileri yakalamakta zorluk çekmektedir.

Web3 AI'nin Potansiyel Gelişim Yönleri

Zorluklarla karşılaşmasına rağmen, Web3 AI hala potansiyel bir gelişim alanına sahiptir. Temel avantajı merkeziyetsizliktir, evrimsel yol yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücünün uyumluluğu şeklinde tezahür eder. Bu, Web3 AI'nın belirli senaryolarda daha avantajlı olabileceği anlamına gelir, örneğin:

• Kenar Hesaplama: Hafif yapılar, kolayca paralel hale getirilebilen ve teşvik edilebilen görevler için uygundur.
• LoRA ince ayar: Küçük ölçekli, düşük kaynak gereksinimli model optimizasyonu
• Davranış hizalaması sonrası eğitim görevleri: merkeziyetsiz ağları kullanarak çeşitli veriler toplamak
• Crowdsourced veri eğitimi ve etiketleme: teşvik mekanizmaları katılımı artırmaya yardımcı olur
• Küçük Temel Model Eğitimi: Dağıtık Hesaplama Ortamlarına Uygun
• Kenar cihazları ile iş birliği eğitimi: Dağılmış hesaplama kaynaklarının tam olarak kullanılması

Bu sahnelerin ürün mimarisi nispeten hafif, yol haritası esnek bir şekilde yineleyebilir, bu da Web3 AI'nın özelliklerine daha uygundur.

Gelişim Stratejisi Önerileri

Web3 AI projeleri için aşağıdaki stratejileri göz önünde bulundurabilirsiniz:

1. Kenar Kesimi: Gücü zayıf, piyasa köklenme sahası az olan küçük piyasalardan veya küçük sahnelerden başlayarak, kaynak ve deneyim birikimini aşamalı olarak artırmak.

2. Nokta-yüzey birleşimi, dairesel ilerleme: Yeterince küçük bir uygulama senaryosunda ürünü sürekli olarak güncelleyip iterasyon yapmak.

3. Esnekliği koruyun: Web2 AI'nın potansiyel engelleri dinamik olarak değişiyor, Web3 AI protokollerinin farklı senaryolara hızlı bir şekilde uyum sağlamak için yeterli esnekliğe sahip olması gerekiyor.

4. Altyapıya aşırı bağımlılıktan kaçının: Aşırı büyük bir ağ mimarisi uyum yeteneğini etkileyebilir, hafif tutulmalıdır.

5. Potansiyel acı noktalarına odaklanın: Web2 AI geliştirme sürecinde ortaya çıkabilecek acı noktalarına dikkat edin, gelecekte müdahale etmek için hazırlanın.

6. Farklılaştırılmış Konumlandırma: Merkeziyetsizlik, teşvik mekanizmaları gibi Web3 özelliklerini kullanarak, uygun alt alanlarda rekabet avantajı oluşturmak.

Genel olarak, Web3 AI'nin gelişim yolu hala keşfedilmeyi bekliyor. Web2 AI'nin hızlı bir şekilde ilerlediği günümüzde, Web3 AI projeleri kendi benzersiz avantajlarına odaklanmalı, kenar senaryolarından başlayarak güçlerini yavaş yavaş biriktirmeli ve gelecekte ortaya çıkabilecek fırsatlara hazırlıklı olmalıdır.