Direcciones futuras del desarrollo de Web3 AI

El campo de la inteligencia artificial está experimentando una profunda transformación. Los gigantes de la IA de Web2 están construyendo modelos multimodales cada vez más complejos, capaces de manejar simultáneamente múltiples tipos de datos como texto, imágenes y audio, logrando alineación semántica y fusión de características en espacios de alta dimensión. Este avance tecnológico está profundizando las barreras de la industria, dificultando que los equipos pequeños puedan alcanzarlas.

Sin embargo, la dirección de desarrollo de Web3 AI no debería simplemente imitar el camino de Web2. Actualmente, los sistemas de IA modular en Web3 presentan numerosas limitaciones:

1. La falta de un espacio de incrustación de alta dimensión unificado conduce a dificultades en la alineación semántica.
2. El mecanismo de atención no se puede diseñar con precisión en un espacio de baja dimensión.
3. La fusión de características se mantiene en la etapa simple de ensamblaje estático.

Estos problemas surgen de la excesiva dependencia de Web3 AI de la integración de API independientes y módulos discretos, careciendo de una optimización conjunta de extremo a extremo.

El futuro desarrollo de Web3 AI debería adoptar la estrategia de "rodear las ciudades desde el campo", comenzando desde escenarios periféricos:

1. Estructura liviana: adecuada para escenarios con recursos limitados como la computación en el borde.
2. Alta paralelización: aprovechar al máximo las características distribuidas de la red descentralizada.
3. Baja acoplamiento: mantener la independencia entre módulos para facilitar combinaciones flexibles.
4. Compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea: soporte para la participación de dispositivos de hardware diversos.

Las direcciones de aplicación específicas pueden incluir:

• Ajuste fino de modelos livianos como LoRA
• Tareas de entrenamiento posteriores alineadas con el comportamiento
• Recolección y etiquetado de datos de crowdsourcing
• Entrenamiento colaborativo de modelos base pequeños
• Aprendizaje conjunto de dispositivos perimetrales

Web3 AI no debe apresurarse a desafiar las barreras centrales de Web2 AI, sino que debe acumular experiencia y recursos gradualmente en escenarios periféricos, esperando que surjan las oportunidades adecuadas. Solo cuando se desvanezcan los beneficios de Web2 AI y queden puntos de dolor evidentes, Web3 AI podrá encontrar verdaderos puntos de ruptura.

Antes de esto, los proyectos de Web3 AI deben mantener flexibilidad y ser capaces de adaptarse rápidamente a los cambios en las necesidades de diferentes escenarios. Una arquitectura demasiado grande y rígida podría ser eliminada en este proceso de evolución dinámica. Un protocolo exitoso de Web3 AI necesita moverse con flexibilidad entre los "rurales", acercándose gradualmente a los "urbanos", y finalmente lograr una adelantada en la curva.