Tantangan dan Arah Masa Depan Pengembangan Web3 AI
Dengan evolusi cepat model multimodal, batasan teknologi AI Web2 semakin dalam. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari penyisipan dimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model yang kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, membangun sebuah puncak AI yang semakin tertutup. Sementara itu, upaya Web3 AI di bidang Crypto, terutama eksplorasi arah Agent baru-baru ini, menghadapi penyimpangan arah.
Desain model multimodal yang datar pada Web3 AI menyebabkan semantik tidak dapat diselaraskan dengan efektif, sehingga kinerjanya sangat terbatas. Dalam ruang berdimensi rendah, mekanisme perhatian juga tidak dapat dirancang dengan presisi dan dimanfaatkan sepenuhnya. Selain itu, cara penyusunan modular yang diskrit membuat penggabungan fitur terjebak pada tahap penyambungan statis yang dangkal. Masalah-masalah ini secara bersama-sama mengakibatkan Web3 AI sulit mencapai efek yang diharapkan dalam aplikasi nyata.
Namun, masa depan Web3 AI tidak sepenuhnya suram. Keunggulan inti terletak pada desentralisasi, dan jalur evolusinya mencerminkan kompatibilitas paralel tinggi, pengikatan rendah, dan kekuatan komputasi heterogen. Hal ini membuat Web3 AI lebih berpotensi dalam skenario seperti komputasi tepi, yang cocok untuk struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan dan dapat diinsentifkan. Contohnya adalah tugas fine-tuning LoRA, tugas pelatihan pasca-alignment perilaku, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil, serta pelatihan kolaboratif perangkat tepi.
Untuk mencapai terobosan di bidang AI, Web3 AI perlu mengadopsi strategi taktis "desa mengepung kota":
Masuk dari pinggiran, terlebih dahulu mengukuhkan pijakan di pasar kecil yang memiliki kekuatan yang lemah dan sedikit skenario pasar yang terintegrasi, secara bertahap mengakumulasi sumber daya dan pengalaman.
Menggabungkan titik dan bidang, memajukan secara melingkar, terus-menerus memperbarui produk dalam skenario aplikasi yang cukup kecil.
Tetap fleksibel dan gesit, dapat dengan cepat menyesuaikan diri dengan berbagai situasi, bergerak dengan lincah antar "desa" untuk mendekati "kota" dengan kecepatan tercepat.
Hindari ketergantungan berlebihan pada infrastruktur atau membangun arsitektur jaringan yang besar, tetap ringan dan fleksibel.
Di masa depan, seiring dengan semakin dalamnya batasan Web2 AI, kemungkinan akan muncul titik sakit dan peluang baru. Web3 AI perlu mempersiapkan diri dengan baik sebelum itu, untuk memasuki skenario yang tepat pada waktu yang tepat, secara bertahap mencapai terobosan dari pinggiran ke inti. Hanya melalui akumulasi jangka panjang dan penataan strategis, Web3 AI dapat memperoleh tempat di ekosistem AI di masa depan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
16 Suka
Hadiah
16
4
Bagikan
Komentar
0/400
LiquidityWitch
· 07-24 05:42
Jebakan lama yang klise tidak ada efeknya.
Lihat AsliBalas0
HodlNerd
· 07-24 04:39
bullish af pada kecerdasan buatan terdesentralisasi jujur saja... pola statistik tidak berbohong
Lihat AsliBalas0
ForkItAll
· 07-21 06:27
Desa mengepung kota???? Lao Mao bahkan mengatakan itu baik
Lihat AsliBalas0
LazyDevMiner
· 07-21 06:27
Ayo mulai! Teruskan nasib sebagai orang yang mengerjakan soal cyber.
Jalan Terobosan Web3 AI: Memasuki dari Pinggiran dan Secara Bertahap Mencapai Terobosan
Tantangan dan Arah Masa Depan Pengembangan Web3 AI
Dengan evolusi cepat model multimodal, batasan teknologi AI Web2 semakin dalam. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari penyisipan dimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model yang kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, membangun sebuah puncak AI yang semakin tertutup. Sementara itu, upaya Web3 AI di bidang Crypto, terutama eksplorasi arah Agent baru-baru ini, menghadapi penyimpangan arah.
Desain model multimodal yang datar pada Web3 AI menyebabkan semantik tidak dapat diselaraskan dengan efektif, sehingga kinerjanya sangat terbatas. Dalam ruang berdimensi rendah, mekanisme perhatian juga tidak dapat dirancang dengan presisi dan dimanfaatkan sepenuhnya. Selain itu, cara penyusunan modular yang diskrit membuat penggabungan fitur terjebak pada tahap penyambungan statis yang dangkal. Masalah-masalah ini secara bersama-sama mengakibatkan Web3 AI sulit mencapai efek yang diharapkan dalam aplikasi nyata.
Namun, masa depan Web3 AI tidak sepenuhnya suram. Keunggulan inti terletak pada desentralisasi, dan jalur evolusinya mencerminkan kompatibilitas paralel tinggi, pengikatan rendah, dan kekuatan komputasi heterogen. Hal ini membuat Web3 AI lebih berpotensi dalam skenario seperti komputasi tepi, yang cocok untuk struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan dan dapat diinsentifkan. Contohnya adalah tugas fine-tuning LoRA, tugas pelatihan pasca-alignment perilaku, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil, serta pelatihan kolaboratif perangkat tepi.
Untuk mencapai terobosan di bidang AI, Web3 AI perlu mengadopsi strategi taktis "desa mengepung kota":
Masuk dari pinggiran, terlebih dahulu mengukuhkan pijakan di pasar kecil yang memiliki kekuatan yang lemah dan sedikit skenario pasar yang terintegrasi, secara bertahap mengakumulasi sumber daya dan pengalaman.
Menggabungkan titik dan bidang, memajukan secara melingkar, terus-menerus memperbarui produk dalam skenario aplikasi yang cukup kecil.
Tetap fleksibel dan gesit, dapat dengan cepat menyesuaikan diri dengan berbagai situasi, bergerak dengan lincah antar "desa" untuk mendekati "kota" dengan kecepatan tercepat.
Hindari ketergantungan berlebihan pada infrastruktur atau membangun arsitektur jaringan yang besar, tetap ringan dan fleksibel.
Di masa depan, seiring dengan semakin dalamnya batasan Web2 AI, kemungkinan akan muncul titik sakit dan peluang baru. Web3 AI perlu mempersiapkan diri dengan baik sebelum itu, untuk memasuki skenario yang tepat pada waktu yang tepat, secara bertahap mencapai terobosan dari pinggiran ke inti. Hanya melalui akumulasi jangka panjang dan penataan strategis, Web3 AI dapat memperoleh tempat di ekosistem AI di masa depan.