Les défis et les directions futures du développement de l'IA Web3
Avec l'évolution rapide des modèles multimodaux, les barrières technologiques de l'IA Web2 se creusent constamment. De l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, des embeddings de haute dimension à la fusion de caractéristiques, des modèles complexes intègrent à une vitesse sans précédent diverses modalités d'expression, construisant un terrain d'IA de plus en plus fermé. Pendant ce temps, les tentatives d'IA Web3 dans le domaine de la crypto, en particulier les explorations récentes dans la direction des agents, font face à des biais directionnels.
La conception de Web3 AI est basée sur un modèle multisémiotique aplati, ce qui entraîne un alignement sémantique inefficace et des performances gravement limitées. Dans un espace de faible dimension, le mécanisme d'attention ne peut également pas être conçu avec précision et pleinement exploité. De plus, la méthode de collage modulaire discrète fait que la fusion des caractéristiques reste à un stade de collage statique superficiel. Ces problèmes contribuent collectivement à rendre difficile la réalisation des résultats escomptés de Web3 AI dans les applications pratiques.
Cependant, l'avenir de l'IA Web3 n'est pas si sombre. Son principal atout réside dans la décentralisation, dont le chemin d'évolution se manifeste par une forte parallélisation, un faible couplage et la compatibilité des puissances de calcul hétérogènes. Cela confère à l'IA Web3 un potentiel accru dans des scénarios tels que le calcul en périphérie, adapté aux structures légères, facilement parallélisables et motivantes. Par exemple, l'ajustement LoRA, les tâches de post-formation pour l'alignement comportemental, la formation et l'annotation de données en crowdsourcing, la formation de petits modèles de base, ainsi que l'entraînement collaboratif sur des dispositifs en périphérie.
Pour réaliser des percées dans le domaine de l'IA, l'IA Web3 doit adopter une stratégie tactique de "l'entourer des zones rurales pour prendre la ville" :
Entrer par les marges, d'abord s'établir dans de petits marchés où la puissance est faible et les scénarios de marché sont rares, puis accumuler progressivement des ressources et de l'expérience.
Combiner les points et les surfaces, avancer de manière circulaire, et mettre à jour le produit en continu dans des scénarios d'application suffisamment petits.
Rester flexible et agile, pouvoir s'adapter rapidement à différents scénarios, se déplacer de manière flexible entre les "zones rurales" et se rapprocher le plus rapidement possible de la "ville" cible.
Évitez de dépendre excessivement des infrastructures ou de construire des architectures réseau massives, maintenez légèreté et flexibilité.
À l'avenir, avec l'approfondissement des barrières de l'IA Web2, de nouveaux points de douleur et opportunités pourraient émerger. L'IA Web3 doit se préparer adéquatement avant cela, en entrant dans les scénarios appropriés au bon moment, réalisant progressivement une percée du bord vers le cœur. Ce n'est qu'à travers une accumulation à long terme et un positionnement stratégique que l'IA Web3 pourra se faire une place dans l'écosystème de l'IA futur.
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LiquidityWitch
· 07-24 05:42
C'est un vieux piège qui ne fonctionne pas.
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HodlNerd
· 07-24 04:39
haussier af sur l'IA décentralisée tbh... les modèles statistiques ne mentent pas
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ForkItAll
· 07-21 06:27
La campagne encerclant la ville???? Même Mao l'aurait approuvé.
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LazyDevMiner
· 07-21 06:27
C'est parti ! Continuez à vivre la vie des cyber-nomades.
Le chemin de la percée de l'IA Web3 : pénétrer par la périphérie et réaliser progressivement des avancées.
Les défis et les directions futures du développement de l'IA Web3
Avec l'évolution rapide des modèles multimodaux, les barrières technologiques de l'IA Web2 se creusent constamment. De l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, des embeddings de haute dimension à la fusion de caractéristiques, des modèles complexes intègrent à une vitesse sans précédent diverses modalités d'expression, construisant un terrain d'IA de plus en plus fermé. Pendant ce temps, les tentatives d'IA Web3 dans le domaine de la crypto, en particulier les explorations récentes dans la direction des agents, font face à des biais directionnels.
La conception de Web3 AI est basée sur un modèle multisémiotique aplati, ce qui entraîne un alignement sémantique inefficace et des performances gravement limitées. Dans un espace de faible dimension, le mécanisme d'attention ne peut également pas être conçu avec précision et pleinement exploité. De plus, la méthode de collage modulaire discrète fait que la fusion des caractéristiques reste à un stade de collage statique superficiel. Ces problèmes contribuent collectivement à rendre difficile la réalisation des résultats escomptés de Web3 AI dans les applications pratiques.
Cependant, l'avenir de l'IA Web3 n'est pas si sombre. Son principal atout réside dans la décentralisation, dont le chemin d'évolution se manifeste par une forte parallélisation, un faible couplage et la compatibilité des puissances de calcul hétérogènes. Cela confère à l'IA Web3 un potentiel accru dans des scénarios tels que le calcul en périphérie, adapté aux structures légères, facilement parallélisables et motivantes. Par exemple, l'ajustement LoRA, les tâches de post-formation pour l'alignement comportemental, la formation et l'annotation de données en crowdsourcing, la formation de petits modèles de base, ainsi que l'entraînement collaboratif sur des dispositifs en périphérie.
Pour réaliser des percées dans le domaine de l'IA, l'IA Web3 doit adopter une stratégie tactique de "l'entourer des zones rurales pour prendre la ville" :
Entrer par les marges, d'abord s'établir dans de petits marchés où la puissance est faible et les scénarios de marché sont rares, puis accumuler progressivement des ressources et de l'expérience.
Combiner les points et les surfaces, avancer de manière circulaire, et mettre à jour le produit en continu dans des scénarios d'application suffisamment petits.
Rester flexible et agile, pouvoir s'adapter rapidement à différents scénarios, se déplacer de manière flexible entre les "zones rurales" et se rapprocher le plus rapidement possible de la "ville" cible.
Évitez de dépendre excessivement des infrastructures ou de construire des architectures réseau massives, maintenez légèreté et flexibilité.
À l'avenir, avec l'approfondissement des barrières de l'IA Web2, de nouveaux points de douleur et opportunités pourraient émerger. L'IA Web3 doit se préparer adéquatement avant cela, en entrant dans les scénarios appropriés au bon moment, réalisant progressivement une percée du bord vers le cœur. Ce n'est qu'à travers une accumulation à long terme et un positionnement stratégique que l'IA Web3 pourra se faire une place dans l'écosystème de l'IA futur.