As dificuldades e direções futuras do desenvolvimento da Web3 AI
Com a rápida evolução dos modelos multimodais, as barreiras tecnológicas da IA Web2 estão se aprofundando continuamente. Da alinhamento semântico à compreensão visual, da incorporação de alta dimensão à fusão de características, modelos complexos estão integrando, a uma velocidade sem precedentes, diversas formas de expressão, construindo uma AI cada vez mais isolada. Ao mesmo tempo, as tentativas de IA Web3 no espaço Crypto, especialmente as explorações recentes na direção de Agentes, enfrentam desvios direcionais.
O Web3 AI é baseado em um design de modelo multimodal achatado, o que resulta em uma alocação semântica ineficaz e limita severamente o desempenho. No espaço de baixa dimensão, o mecanismo de atenção também não pode ser projetado com precisão e aproveitado plenamente. Além disso, a abordagem modular discreta de montagem faz com que a fusão de características permaneça em uma fase superficial de montagem estática. Esses problemas juntos tornam difícil para o Web3 AI alcançar os resultados esperados em aplicações práticas.
No entanto, o futuro da Web3 AI não é sombrio. Sua vantagem central reside na descentralização, e o caminho de evolução reflete alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade com poder computacional heterogêneo. Isso torna a Web3 AI mais promissora em cenários como a computação de borda, adequada para estruturas leves, tarefas que podem ser paralelizadas facilmente e incentivadas. Por exemplo, ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem de dados por crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos base, e treinamento colaborativo de dispositivos de borda.
Para alcançar avanços no campo da IA, a Web3 AI precisa adotar uma estratégia tática de "cercar as cidades a partir do campo":
Comece pela periferia, estabilize-se primeiro em pequenos mercados com pouca força e poucos cenários enraizados, acumulando gradualmente recursos e experiência.
Combinação de pontos e superfícies, avanço em forma de anel, iterando e atualizando o produto continuamente em cenários de aplicação suficientemente pequenos.
Mantenha-se flexível e dinâmico, ajustando-se rapidamente a diferentes cenários, movendo-se de forma ágil entre as várias "aldeias" para se aproximar o mais rápido possível da "cidade" alvo.
Evite depender excessivamente de infraestruturas ou construir uma grande arquitetura de rede, mantendo leveza e flexibilidade.
No futuro, à medida que as barreiras da IA Web2 se aprofundam, poderão surgir novos pontos críticos e oportunidades. A IA Web3 precisa estar bem preparada antes disso, para entrar nos cenários apropriados no momento certo, alcançando gradualmente uma ruptura do marginal ao núcleo. Apenas através de um acúmulo a longo prazo e um planejamento estratégico, a IA Web3 poderá garantir um lugar no futuro ecossistema de IA.
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ForkItAll
· 07-21 06:27
A zona rural a cercar a cidade???? O velho Mao diria que está tudo bem.
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LazyDevMiner
· 07-21 06:27
Vamos lá! Continuar a vida de um amante de ciberespaço.
Caminho para a ruptura do Web3 AI: entrar pela margem e alcançar a quebra gradualmente
As dificuldades e direções futuras do desenvolvimento da Web3 AI
Com a rápida evolução dos modelos multimodais, as barreiras tecnológicas da IA Web2 estão se aprofundando continuamente. Da alinhamento semântico à compreensão visual, da incorporação de alta dimensão à fusão de características, modelos complexos estão integrando, a uma velocidade sem precedentes, diversas formas de expressão, construindo uma AI cada vez mais isolada. Ao mesmo tempo, as tentativas de IA Web3 no espaço Crypto, especialmente as explorações recentes na direção de Agentes, enfrentam desvios direcionais.
O Web3 AI é baseado em um design de modelo multimodal achatado, o que resulta em uma alocação semântica ineficaz e limita severamente o desempenho. No espaço de baixa dimensão, o mecanismo de atenção também não pode ser projetado com precisão e aproveitado plenamente. Além disso, a abordagem modular discreta de montagem faz com que a fusão de características permaneça em uma fase superficial de montagem estática. Esses problemas juntos tornam difícil para o Web3 AI alcançar os resultados esperados em aplicações práticas.
No entanto, o futuro da Web3 AI não é sombrio. Sua vantagem central reside na descentralização, e o caminho de evolução reflete alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade com poder computacional heterogêneo. Isso torna a Web3 AI mais promissora em cenários como a computação de borda, adequada para estruturas leves, tarefas que podem ser paralelizadas facilmente e incentivadas. Por exemplo, ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem de dados por crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos base, e treinamento colaborativo de dispositivos de borda.
Para alcançar avanços no campo da IA, a Web3 AI precisa adotar uma estratégia tática de "cercar as cidades a partir do campo":
Comece pela periferia, estabilize-se primeiro em pequenos mercados com pouca força e poucos cenários enraizados, acumulando gradualmente recursos e experiência.
Combinação de pontos e superfícies, avanço em forma de anel, iterando e atualizando o produto continuamente em cenários de aplicação suficientemente pequenos.
Mantenha-se flexível e dinâmico, ajustando-se rapidamente a diferentes cenários, movendo-se de forma ágil entre as várias "aldeias" para se aproximar o mais rápido possível da "cidade" alvo.
Evite depender excessivamente de infraestruturas ou construir uma grande arquitetura de rede, mantendo leveza e flexibilidade.
No futuro, à medida que as barreiras da IA Web2 se aprofundam, poderão surgir novos pontos críticos e oportunidades. A IA Web3 precisa estar bem preparada antes disso, para entrar nos cenários apropriados no momento certo, alcançando gradualmente uma ruptura do marginal ao núcleo. Apenas através de um acúmulo a longo prazo e um planejamento estratégico, a IA Web3 poderá garantir um lugar no futuro ecossistema de IA.