Hızla evrilen çok modlu modellerle birlikte, Web2 AI teknolojisi engelleri giderek derinleşiyor. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme işlemlerinden özellikleri birleştirmeye kadar, karmaşık modeller, çeşitli modların ifade biçimlerini benzeri görülmemiş bir hızla entegre ederek giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. Bu arada, Crypto alanındaki Web3 AI denemeleri, özellikle son zamanlarda Agent yönündeki keşifler, yönsel sapmalarla karşı karşıya kalıyor.
Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu model tasarımına dayanmaktadır, bu da anlamların etkili bir şekilde hizalanamamasına ve performansın ciddi şekilde sınırlı kalmasına neden olmaktadır. Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması da hassas bir şekilde tasarlanamaz ve tam olarak kullanılamaz. Ayrıca, dağınık modüler montaj yöntemi, özelliklerin birleşimini yüzeysel statik bir ekleme aşamasında bırakmaktadır. Bu sorunlar, Web3 AI'nın gerçek uygulamalarda beklenen etkiyi gerçekleştirmesini zorlaştırmaktadır.
Ancak, Web3 AI'nın geleceği karanlık değil. Temel avantajı merkeziyetsizliktir ve evrimsel yolu yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücünün uyumluluğunu yansıtır. Bu, Web3 AI'nın kenar bilişim gibi senaryolarda daha fazla potansiyele sahip olmasını sağlar ve hafif yapılar, kolay paralelleşen ve teşvik edilebilir görevler için uygundur. Örneğin, LoRA ince ayar, davranış uyumu sonrası eğitim görevleri, kalabalık kaynaklı veri eğitimi ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazları ile birlikte eğitim gibi.
AI alanında bir atılım yapmak için Web3 AI, "kırsalın kenti kuşatması" taktik stratejisini benimsemelidir:
Kenarlarından girerek, önce güçsüz, pazarın kök saldığı sahaların az olduğu küçük bir pazarda sağlam bir yer edinmek, ardından kaynak ve deneyim biriktirmek.
Noktalar ve yüzeyler bir araya gelerek dairesel bir ilerleme sağlamak, yeterince küçük uygulama alanlarında ürünleri sürekli olarak yenileyip güncellemek.
Esnek ve hareketli kalın, farklı senaryolara hızlı bir şekilde uyum sağlayın, çeşitli "kırsal" alanlar arasında esnek bir şekilde hareket edin ve en hızlı şekilde hedef "şehre" yaklaşın.
Altyapıya aşırı bağımlılıktan kaçının veya büyük bir ağ yapısı kurmaktan kaçının, hafiflik ve esneklik sağlayın.
Gelecekte, Web2 AI'nin engelleri daha da derinleşirken, yeni sorunlar ve fırsatlar ortaya çıkabilir. Web3 AI, bu durumdan önce yeterince hazırlık yapmalı, uygun zamanda uygun senaryolara girmeli ve aşama aşama kenardan merkeze doğru bir sıçrama gerçekleştirmelidir. Sadece uzun vadeli birikim ve stratejik bir planlama ile Web3 AI, gelecekteki AI ekosisteminde kendine bir yer edinebilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
16 Likes
Reward
16
4
Share
Comment
0/400
LiquidityWitch
· 07-24 05:42
Köpek kanı eski tuzaklar işe yaramıyor.
View OriginalReply0
HodlNerd
· 07-24 04:39
decentralize yapay zeka konusunda bullish af... istatistiksel kalıplar yalan söylemez
View OriginalReply0
ForkItAll
· 07-21 06:27
Kırsal alanın kenti kuşatması???? Eski Mao bile buna katılıyor
View OriginalReply0
LazyDevMiner
· 07-21 06:27
Başlıyoruz! Siber dünyada problem çözücünün kaderine devam.
Web3 AI'nin Sınırları Aşma Yolu: Kenardan Giriş Yaparak Aşama Aşama Başarıya Ulaşmak
Web3 AI'nin Gelişim Zorlukları ve Gelecek Yönleri
Hızla evrilen çok modlu modellerle birlikte, Web2 AI teknolojisi engelleri giderek derinleşiyor. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme işlemlerinden özellikleri birleştirmeye kadar, karmaşık modeller, çeşitli modların ifade biçimlerini benzeri görülmemiş bir hızla entegre ederek giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. Bu arada, Crypto alanındaki Web3 AI denemeleri, özellikle son zamanlarda Agent yönündeki keşifler, yönsel sapmalarla karşı karşıya kalıyor.
Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu model tasarımına dayanmaktadır, bu da anlamların etkili bir şekilde hizalanamamasına ve performansın ciddi şekilde sınırlı kalmasına neden olmaktadır. Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması da hassas bir şekilde tasarlanamaz ve tam olarak kullanılamaz. Ayrıca, dağınık modüler montaj yöntemi, özelliklerin birleşimini yüzeysel statik bir ekleme aşamasında bırakmaktadır. Bu sorunlar, Web3 AI'nın gerçek uygulamalarda beklenen etkiyi gerçekleştirmesini zorlaştırmaktadır.
Ancak, Web3 AI'nın geleceği karanlık değil. Temel avantajı merkeziyetsizliktir ve evrimsel yolu yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama gücünün uyumluluğunu yansıtır. Bu, Web3 AI'nın kenar bilişim gibi senaryolarda daha fazla potansiyele sahip olmasını sağlar ve hafif yapılar, kolay paralelleşen ve teşvik edilebilir görevler için uygundur. Örneğin, LoRA ince ayar, davranış uyumu sonrası eğitim görevleri, kalabalık kaynaklı veri eğitimi ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazları ile birlikte eğitim gibi.
AI alanında bir atılım yapmak için Web3 AI, "kırsalın kenti kuşatması" taktik stratejisini benimsemelidir:
Kenarlarından girerek, önce güçsüz, pazarın kök saldığı sahaların az olduğu küçük bir pazarda sağlam bir yer edinmek, ardından kaynak ve deneyim biriktirmek.
Noktalar ve yüzeyler bir araya gelerek dairesel bir ilerleme sağlamak, yeterince küçük uygulama alanlarında ürünleri sürekli olarak yenileyip güncellemek.
Esnek ve hareketli kalın, farklı senaryolara hızlı bir şekilde uyum sağlayın, çeşitli "kırsal" alanlar arasında esnek bir şekilde hareket edin ve en hızlı şekilde hedef "şehre" yaklaşın.
Altyapıya aşırı bağımlılıktan kaçının veya büyük bir ağ yapısı kurmaktan kaçının, hafiflik ve esneklik sağlayın.
Gelecekte, Web2 AI'nin engelleri daha da derinleşirken, yeni sorunlar ve fırsatlar ortaya çıkabilir. Web3 AI, bu durumdan önce yeterince hazırlık yapmalı, uygun zamanda uygun senaryolara girmeli ve aşama aşama kenardan merkeze doğru bir sıçrama gerçekleştirmelidir. Sadece uzun vadeli birikim ve stratejik bir planlama ile Web3 AI, gelecekteki AI ekosisteminde kendine bir yer edinebilir.