Las dificultades y direcciones futuras del desarrollo de Web3 AI
Con la rápida evolución de los modelos multimodales, las barreras tecnológicas de la IA Web2 están profundizándose constantemente. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando de manera sin precedentes diversas formas de expresión a una velocidad nunca antes vista, construyendo un terreno de IA cada vez más cerrado. Al mismo tiempo, los intentos de IA Web3 en el ámbito de las criptomonedas, especialmente las exploraciones recientes en la dirección de los agentes, enfrentan desviaciones en la dirección.
El Web3 AI se basa en un diseño de modelo multimodal aplanado, lo que provoca que la semántica no pueda alinearse de manera efectiva y limita gravemente el rendimiento. En un espacio de baja dimensión, el mecanismo de atención tampoco puede ser diseñado de manera precisa y no puede aprovecharse plenamente. Además, la forma discreta de ensamblaje modular hace que la fusión de características se quede en una etapa superficial de unión estática. Estos problemas, en conjunto, dificultan que el Web3 AI logre los resultados esperados en aplicaciones prácticas.
Sin embargo, el futuro de la IA Web3 no es sombrío. Su ventaja principal radica en la descentralización, y su trayectoria de evolución se manifiesta como una alta paralelización, baja acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que la IA Web3 tenga un mayor potencial en escenarios como la computación en el borde, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizadas y que pueden ser incentivadas. Por ejemplo, el ajuste fino de LoRA, las tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento, el entrenamiento y etiquetado de datos crowdsourced, el entrenamiento de modelos base pequeños, así como el entrenamiento colaborativo en dispositivos de borde.
Para lograr avances en el campo de la IA, la IA de Web3 necesita adoptar una estrategia táctica de "rodear las ciudades desde el campo":
Ingresar desde los márgenes, primero establecerse en mercados pequeños donde la competencia es débil y hay pocas escenas de mercado, acumulando gradualmente recursos y experiencia.
Combinación de puntos y superficies, avance circular, iteración y actualización continua del producto en escenarios de aplicación lo suficientemente pequeños.
Mantente flexible y ágil, ajustándote rápidamente a diferentes escenarios, moviéndote con flexibilidad entre las diversas "ruralidades" para acercarte lo más rápido posible a la "ciudad" objetivo.
Evitar depender en exceso de la infraestructura o construir arquitecturas de red grandes, manteniendo la ligereza y flexibilidad.
En el futuro, a medida que se profundicen las barreras de la IA en Web2, podrían surgir nuevos puntos de dolor y oportunidades. La IA en Web3 necesita prepararse adecuadamente antes de esto, para intervenir en el momento adecuado en los escenarios apropiados, logrando gradualmente una ruptura de la periferia al núcleo. Solo a través de una acumulación a largo plazo y una planificación estratégica, la IA en Web3 podrá ocupar un lugar en el ecosistema de IA del futuro.
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LiquidityWitch
· 07-24 05:42
Qué trampa tan cliché, no está funcionando.
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HodlNerd
· 07-24 04:39
alcista af sobre la inteligencia artificial descentralizada, para ser honesto... los patrones estadísticos no mienten
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ForkItAll
· 07-21 06:27
El campo rodea la ciudad???? Hasta el viejo Mao lo dijo.
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LazyDevMiner
· 07-21 06:27
¡A empezar! Sigue con la vida de un cazador de problemas cibernéticos.
El camino hacia la ruptura de Web3 AI: entrando desde la periferia y logrando avances gradualmente
Las dificultades y direcciones futuras del desarrollo de Web3 AI
Con la rápida evolución de los modelos multimodales, las barreras tecnológicas de la IA Web2 están profundizándose constantemente. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando de manera sin precedentes diversas formas de expresión a una velocidad nunca antes vista, construyendo un terreno de IA cada vez más cerrado. Al mismo tiempo, los intentos de IA Web3 en el ámbito de las criptomonedas, especialmente las exploraciones recientes en la dirección de los agentes, enfrentan desviaciones en la dirección.
El Web3 AI se basa en un diseño de modelo multimodal aplanado, lo que provoca que la semántica no pueda alinearse de manera efectiva y limita gravemente el rendimiento. En un espacio de baja dimensión, el mecanismo de atención tampoco puede ser diseñado de manera precisa y no puede aprovecharse plenamente. Además, la forma discreta de ensamblaje modular hace que la fusión de características se quede en una etapa superficial de unión estática. Estos problemas, en conjunto, dificultan que el Web3 AI logre los resultados esperados en aplicaciones prácticas.
Sin embargo, el futuro de la IA Web3 no es sombrío. Su ventaja principal radica en la descentralización, y su trayectoria de evolución se manifiesta como una alta paralelización, baja acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que la IA Web3 tenga un mayor potencial en escenarios como la computación en el borde, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizadas y que pueden ser incentivadas. Por ejemplo, el ajuste fino de LoRA, las tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento, el entrenamiento y etiquetado de datos crowdsourced, el entrenamiento de modelos base pequeños, así como el entrenamiento colaborativo en dispositivos de borde.
Para lograr avances en el campo de la IA, la IA de Web3 necesita adoptar una estrategia táctica de "rodear las ciudades desde el campo":
Ingresar desde los márgenes, primero establecerse en mercados pequeños donde la competencia es débil y hay pocas escenas de mercado, acumulando gradualmente recursos y experiencia.
Combinación de puntos y superficies, avance circular, iteración y actualización continua del producto en escenarios de aplicación lo suficientemente pequeños.
Mantente flexible y ágil, ajustándote rápidamente a diferentes escenarios, moviéndote con flexibilidad entre las diversas "ruralidades" para acercarte lo más rápido posible a la "ciudad" objetivo.
Evitar depender en exceso de la infraestructura o construir arquitecturas de red grandes, manteniendo la ligereza y flexibilidad.
En el futuro, a medida que se profundicen las barreras de la IA en Web2, podrían surgir nuevos puntos de dolor y oportunidades. La IA en Web3 necesita prepararse adecuadamente antes de esto, para intervenir en el momento adecuado en los escenarios apropiados, logrando gradualmente una ruptura de la periferia al núcleo. Solo a través de una acumulación a largo plazo y una planificación estratégica, la IA en Web3 podrá ocupar un lugar en el ecosistema de IA del futuro.