Arah Pengembangan Masa Depan Web3 AI

Bidang kecerdasan buatan sedang mengalami perubahan yang mendalam. Raksasa AI Web2 sedang membangun model multimodal yang semakin kompleks, yang mampu memproses berbagai jenis data seperti teks, gambar, dan audio secara bersamaan, serta mewujudkan penyelarasan semantik dan penggabungan fitur dalam ruang berdimensi tinggi. Kemajuan teknologi ini semakin memperdalam batasan industri, membuat tim kecil sulit untuk mencapai.

Namun, arah pengembangan Web3 AI tidak seharusnya hanya meniru jalur Web2. Saat ini, sistem AI modular dalam Web3 memiliki banyak keterbatasan:

1. Kurangnya ruang嵌入 yang tinggi yang seragam, menyebabkan kesulitan dalam对齐语义.
2. Mekanisme perhatian tidak dapat dirancang dengan tepat di ruang berdimensi rendah
3. Fusi fitur masih berada di tahap penyambungan statis yang sederhana

Masalah ini berasal dari ketergantungan berlebihan Web3 AI pada penyambungan API independen dan modul diskrit, serta kurangnya optimasi bersama dari ujung ke ujung.

Pengembangan masa depan Web3 AI harus mengambil strategi "mengelilingi kota dari pedesaan", dengan masuk dari skenario tepi:

1. Struktur ringan: cocok untuk skenario terbatas sumber daya seperti komputasi tepi
2. Paralelisme tinggi: Memanfaatkan sepenuhnya karakteristik terdistribusi dari jaringan terdesentralisasi
3. Tingkat kohesi rendah: menjaga independensi antar modul, memudahkan kombinasi yang fleksibel
4. Kompatibilitas Kekuatan Heterogen: Mendukung beragam perangkat keras untuk berpartisipasi

Arah aplikasi yang spesifik dapat mencakup:

• Penyesuaian model ringan seperti LoRA
• Tugas pasca pelatihan yang selaras dengan perilaku
• Pengumpulan dan penandaan data crowdsource
• Pelatihan kolaboratif model dasar kecil
• Pembelajaran kolaboratif perangkat tepi

Web3 AI tidak seharusnya terburu-buru untuk menantang tembok inti Web2 AI, melainkan harus secara bertahap mengumpulkan pengalaman dan sumber daya dalam skenario tepi, menunggu kesempatan yang tepat muncul. Hanya ketika keuntungan Web2 AI memudar, meninggalkan titik sakit yang jelas, Web3 AI dapat menemukan celah yang sebenarnya.

Sebelum ini, proyek Web3 AI harus tetap fleksibel, mampu dengan cepat beradaptasi dengan perubahan kebutuhan di berbagai skenario. Struktur yang terlalu besar dan kaku mungkin akan tereliminasi dalam proses evolusi dinamis ini. Protokol Web3 AI yang sukses perlu bergerak dengan lincah antara "desa", secara bertahap mendekati "kota", dan akhirnya mencapai keunggulan di tikungan.