Виклики та майбутні напрямки розвитку Web3 AI

З швидкою еволюцією мультимодальних моделей бар'єри технологій Web2 AI постійно поглиблюються. Від семантичного вирівнювання до візуального розуміння, від високовимірних вбудовувань до злиття характеристик, складні моделі інтегрують різні способи вираження з небаченою швидкістю, створюючи дедалі закриту AI-територію. Тим часом, спроби Web3 AI в Crypto-галузі, особливо нещодавні дослідження в напрямку Agent, стикаються з відхиленнями в напрямку.

Web3 AI базується на спрощеній проектуванні мультимодальних моделей, що призводить до неефективного вирівнювання семантики та серйозних обмежень продуктивності. У низькорозмірному просторі механізм уваги також не може бути точно спроектований і повноцінно реалізований. Крім того, дискретний модульний підхід призводить до того, що злиття ознак залишається на поверхневій статичній стадії. Усі ці проблеми разом ускладнюють досягнення очікуваних результатів Web3 AI у практичному застосуванні.

Проте майбутнє Web3 AI не є похмурим. Його основна перевага полягає в децентралізації, а еволюційний шлях проявляється в високій паралельності, низькій зв'язаності та сумісності гетерогенних обчислювальних потужностей. Це робить Web3 AI більш потенційним у таких сценаріях, як крайові обчислення, підходящим для легких структур, легкого паралелізму та заохочувальних завдань. Наприклад, мікронастройка LoRA, післятренувальні завдання з вирівнювання поведінки, навчання та маркування краудсорсингових даних, навчання малих базових моделей, а також спільне навчання крайових пристроїв тощо.

Щоб досягти прориву в галузі штучного інтелекту, Web3 AI потрібно застосувати тактичну стратегію "сільська обгортка міста":

1. Зайти на ринок з краю, спочатку закріпитися на малих ринках з обмеженим впливом і малою кількістю закорінених сценаріїв, поступово накопичуючи ресурси та досвід.

2. Поєднання точок і поверхонь, круговий прогрес, постійне оновлення продукту в достатньо малих сценаріях застосування.

3. Зберігайте гнучкість, швидко адаптуйтеся до різних ситуацій, гнучко переміщуйтеся між різними "сільськими" районами, щоб якомога швидше наблизитися до цільового "міста".

4. Уникайте надмірної залежності від інфраструктури або побудови великих мережевих архітектур, зберігайте легкість і гнучкість.

У майбутньому, з поглибленням бар'єрів Web2 AI, можуть виникнути нові проблеми та можливості. Web3 AI повинно добре підготуватися до цього, щоб у належний момент увійти в відповідні сцени та поступово досягти прориву від периферії до ядра. Лише шляхом тривалої накопичення та стратегічного планування Web3 AI зможе зайняти своє місце в майбутній екосистемі AI.