Thách thức và cơ hội trong sự phát triển của Web3 AI
Công nghệ AI hiện đang phát triển nhanh chóng, sự tiến bộ của các mô hình đa phương thức càng củng cố thêm vị thế của các công ty công nghệ lớn trong lĩnh vực này. Rào cản công nghệ này được thể hiện chủ yếu qua sự căn chỉnh ngữ nghĩa, hiểu biết thị giác, nhúng chiều cao và tích hợp đặc trưng. Các mô hình AI phức tạp đang tích hợp các cách diễn đạt của các phương thức khác nhau với tốc độ chưa từng có, xây dựng một khu vực AI ngày càng khép kín.
Tuy nhiên, hướng phát triển của Web3 AI dường như có sự sai lệch so với xu hướng chính. Những nỗ lực gần đây trong lĩnh vực Agent cho thấy sự không đồng bộ cả về công nghệ lẫn tư duy. Trong bối cảnh hiện tại, nơi mà sự liên kết giữa các mô-đun cực kỳ mạnh mẽ, sự phân bố đặc trưng không ổn định cao và nhu cầu tính toán ngày càng tập trung, mô-đun hóa đa mô hình khó có thể đứng vững trong lĩnh vực Web3.
Tương lai của Web3 AI không nằm ở việc đơn giản mô phỏng Web2 AI, mà cần có một chiến lược đi đường vòng. Từ việc căn chỉnh ngữ nghĩa trong không gian cao chiều, đến nút thắt thông tin trong cơ chế chú ý, và đến việc căn chỉnh đặc trưng dưới sức mạnh tính toán dị thể, Web3 AI cần tìm ra hướng đi mới.
Những thách thức chính mà Web3 AI đang đối mặt
Khó khăn trong việc căn chỉnh ngữ nghĩa:
Web3 AI khó lòng thực hiện không gian nhúng đa chiều cao, dẫn đến thông tin của các phương thức khác nhau không thể căn chỉnh hiệu quả. Điều này hạn chế khả năng hiểu biết và ra quyết định của hệ thống trong các tình huống phức tạp.
Cơ chế chú ý bị hạn chế:
Vì thiếu không gian biểu diễn đa chiều thống nhất, Web3 AI khó có thể thực hiện cơ chế chú ý chính xác. Điều này ảnh hưởng đến khả năng nắm bắt và xử lý thông tin quan trọng của mô hình.
Thiếu sự kết hợp đặc trưng:
Các đặc điểm tích hợp của Web3 AI thường chỉ dừng lại ở giai đoạn ghép tĩnh đơn giản, thiếu khả năng tương tác sâu và điều chỉnh động.
Giới hạn do tính mô-đun mang lại:
Mặc dù thiết kế mô-đun có những ưu điểm của nó, nhưng cũng dẫn đến việc hình thành các đảo thông tin và sự suy giảm hiệu suất tổng thể của hệ thống. Các mô-đun khó có thể đạt được sự phối hợp và tối ưu hóa sâu sắc.
Cơ hội tiềm năng của Web3 AI
Mặc dù đối mặt với những thách thức, Web3 AI vẫn có những lợi thế và cơ hội phát triển độc đáo của riêng nó:
Tình huống điện toán biên:
Web3 AI với các đặc điểm phi tập trung, song song cao, và liên kết thấp, mang lại lợi thế hơn trong các tình huống như điện toán biên.
Nhiệm vụ nhẹ nhàng:
Phù hợp để thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện hậu kỳ nhẹ nhàng như tinh chỉnh LoRA, căn chỉnh hành vi, huấn luyện và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing.
Mô hình cơ bản nhỏ:
Có thể tập trung vào việc phát triển và đào tạo các mô hình cơ bản nhỏ phù hợp với môi trường phân tán.
Hợp tác thiết bị biên:
Tận dụng đặc tính phi tập trung, khám phá các mô hình huấn luyện và suy luận hợp tác giữa các thiết bị biên.
Linh hoạt lặp lại:
So với các hệ thống AI tập trung lớn, các dự án AI Web3 có thể linh hoạt hơn trong việc lặp lại và điều chỉnh hướng phát triển.
Đề xuất chiến lược phát triển
Tập trung vào các tình huống biên giới:
Ưu tiên tìm kiếm cơ hội đột phá ở các tình huống biên mà AI truyền thống chưa bao phủ.
Phát huy lợi thế phi tập trung:
Tận dụng tối đa đặc điểm phi tập trung và song song cao, phát triển các ứng dụng và giải pháp AI độc đáo.
Xây dựng hệ sinh thái:
Xây dựng một hệ sinh thái mở xung quanh các mô hình cơ bản nhỏ và nhiệm vụ nhẹ, thu hút các nhà phát triển và người dùng tham gia.
Giữ tính linh hoạt:
Theo dõi chặt chẽ xu hướng phát triển công nghệ AI, duy trì tính linh hoạt của sản phẩm và lộ trình công nghệ, điều chỉnh hướng đi một cách kịp thời.
Bố trí dài hạn:
Nhận thức rằng sự phát triển của Web3 AI có thể mất thời gian dài, chuẩn bị cho việc đầu tư lâu dài và kiên nhẫn chờ đợi.
Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI, cơ hội cho Web3 AI có thể dần dần xuất hiện. Điều quan trọng là tiếp tục đổi mới dựa trên những lợi thế hiện có và nắm bắt nhu cầu thị trường mới nổi cũng như các điểm đột phá công nghệ vào thời điểm thích hợp.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
19 thích
Phần thưởng
19
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ForkTrooper
· 07-24 10:30
Nhẹ hơn sao? Vậy chẳng phải là chơi đùa với mọi người phiên bản.
Xem bản gốcTrả lời0
ApeEscapeArtist
· 07-23 18:20
Lại đang thổi phồng AI, thật khó coi.
Xem bản gốcTrả lời0
DegenWhisperer
· 07-22 21:42
Không hiểu, chỉ đi qua một lượt.
Xem bản gốcTrả lời0
FreeRider
· 07-22 21:41
Lại nói về Web3? Thật sự có thể biến mọi thứ thành Web3 à?
Web3 AI phát triển khó khăn và con đường đột phá: Tập trung vào Điện toán biên và nhiệm vụ nhẹ.
Thách thức và cơ hội trong sự phát triển của Web3 AI
Công nghệ AI hiện đang phát triển nhanh chóng, sự tiến bộ của các mô hình đa phương thức càng củng cố thêm vị thế của các công ty công nghệ lớn trong lĩnh vực này. Rào cản công nghệ này được thể hiện chủ yếu qua sự căn chỉnh ngữ nghĩa, hiểu biết thị giác, nhúng chiều cao và tích hợp đặc trưng. Các mô hình AI phức tạp đang tích hợp các cách diễn đạt của các phương thức khác nhau với tốc độ chưa từng có, xây dựng một khu vực AI ngày càng khép kín.
Tuy nhiên, hướng phát triển của Web3 AI dường như có sự sai lệch so với xu hướng chính. Những nỗ lực gần đây trong lĩnh vực Agent cho thấy sự không đồng bộ cả về công nghệ lẫn tư duy. Trong bối cảnh hiện tại, nơi mà sự liên kết giữa các mô-đun cực kỳ mạnh mẽ, sự phân bố đặc trưng không ổn định cao và nhu cầu tính toán ngày càng tập trung, mô-đun hóa đa mô hình khó có thể đứng vững trong lĩnh vực Web3.
Tương lai của Web3 AI không nằm ở việc đơn giản mô phỏng Web2 AI, mà cần có một chiến lược đi đường vòng. Từ việc căn chỉnh ngữ nghĩa trong không gian cao chiều, đến nút thắt thông tin trong cơ chế chú ý, và đến việc căn chỉnh đặc trưng dưới sức mạnh tính toán dị thể, Web3 AI cần tìm ra hướng đi mới.
Những thách thức chính mà Web3 AI đang đối mặt
Khó khăn trong việc căn chỉnh ngữ nghĩa: Web3 AI khó lòng thực hiện không gian nhúng đa chiều cao, dẫn đến thông tin của các phương thức khác nhau không thể căn chỉnh hiệu quả. Điều này hạn chế khả năng hiểu biết và ra quyết định của hệ thống trong các tình huống phức tạp.
Cơ chế chú ý bị hạn chế: Vì thiếu không gian biểu diễn đa chiều thống nhất, Web3 AI khó có thể thực hiện cơ chế chú ý chính xác. Điều này ảnh hưởng đến khả năng nắm bắt và xử lý thông tin quan trọng của mô hình.
Thiếu sự kết hợp đặc trưng: Các đặc điểm tích hợp của Web3 AI thường chỉ dừng lại ở giai đoạn ghép tĩnh đơn giản, thiếu khả năng tương tác sâu và điều chỉnh động.
Giới hạn do tính mô-đun mang lại: Mặc dù thiết kế mô-đun có những ưu điểm của nó, nhưng cũng dẫn đến việc hình thành các đảo thông tin và sự suy giảm hiệu suất tổng thể của hệ thống. Các mô-đun khó có thể đạt được sự phối hợp và tối ưu hóa sâu sắc.
Cơ hội tiềm năng của Web3 AI
Mặc dù đối mặt với những thách thức, Web3 AI vẫn có những lợi thế và cơ hội phát triển độc đáo của riêng nó:
Tình huống điện toán biên: Web3 AI với các đặc điểm phi tập trung, song song cao, và liên kết thấp, mang lại lợi thế hơn trong các tình huống như điện toán biên.
Nhiệm vụ nhẹ nhàng: Phù hợp để thực hiện các nhiệm vụ huấn luyện hậu kỳ nhẹ nhàng như tinh chỉnh LoRA, căn chỉnh hành vi, huấn luyện và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing.
Mô hình cơ bản nhỏ: Có thể tập trung vào việc phát triển và đào tạo các mô hình cơ bản nhỏ phù hợp với môi trường phân tán.
Hợp tác thiết bị biên: Tận dụng đặc tính phi tập trung, khám phá các mô hình huấn luyện và suy luận hợp tác giữa các thiết bị biên.
Linh hoạt lặp lại: So với các hệ thống AI tập trung lớn, các dự án AI Web3 có thể linh hoạt hơn trong việc lặp lại và điều chỉnh hướng phát triển.
Đề xuất chiến lược phát triển
Tập trung vào các tình huống biên giới: Ưu tiên tìm kiếm cơ hội đột phá ở các tình huống biên mà AI truyền thống chưa bao phủ.
Phát huy lợi thế phi tập trung: Tận dụng tối đa đặc điểm phi tập trung và song song cao, phát triển các ứng dụng và giải pháp AI độc đáo.
Xây dựng hệ sinh thái: Xây dựng một hệ sinh thái mở xung quanh các mô hình cơ bản nhỏ và nhiệm vụ nhẹ, thu hút các nhà phát triển và người dùng tham gia.
Giữ tính linh hoạt: Theo dõi chặt chẽ xu hướng phát triển công nghệ AI, duy trì tính linh hoạt của sản phẩm và lộ trình công nghệ, điều chỉnh hướng đi một cách kịp thời.
Bố trí dài hạn: Nhận thức rằng sự phát triển của Web3 AI có thể mất thời gian dài, chuẩn bị cho việc đầu tư lâu dài và kiên nhẫn chờ đợi.
Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI, cơ hội cho Web3 AI có thể dần dần xuất hiện. Điều quan trọng là tiếp tục đổi mới dựa trên những lợi thế hiện có và nắm bắt nhu cầu thị trường mới nổi cũng như các điểm đột phá công nghệ vào thời điểm thích hợp.