Web3 AI'nın Gelecek Gelişim Yönleri

Yapay zeka alanı derin bir dönüşüm geçiriyor. Web2 AI devleri, metin, görüntü, ses gibi çeşitli veri türlerini aynı anda işleyebilen giderek daha karmaşık çok modlu modeller inşa ediyor ve yüksek boyutlu uzayda anlamsal hizalama ve özellik birleştirme gerçekleştiriyor. Bu teknolojik ilerleme, endüstri engellerini derinleştirerek küçük ekiplerin ulaşmasını zorlaştırıyor.

Ancak, Web3 AI'nin gelişim yönü, Web2'nin yolunu basitçe taklit etmemelidir. Mevcut Web3'teki modüler AI sistemlerinin birçok sınırlılığı bulunmaktadır:

1. Birleşik yüksek boyutlu gömme alanının eksikliği, anlamın hizalanmasını zorlaştırıyor.
2. Dikkat mekanizması düşük boyutlu uzayda kesin bir şekilde tasarlanamaz.
3. Özellik birleştirme basit statik birleştirme aşamasında kalmaktadır.

Bu sorunlar, Web3 AI'nın bağımsız API'lere ve ayrık modüllerin birleştirilmesine aşırı bağımlılığından kaynaklanmakta ve uçtan uca ortak optimizasyon eksikliği göstermektedir.

Web3 AI'nın gelecekteki gelişimi, "kırsalı şehirle kuşatma" stratejisini benimsemeli ve kenar sahnelerden başlamalıdır:

1. Hafif yapılar: Kenar hesaplama gibi kaynak kısıtlı senaryolar için uygundur.
2. Yüksek paralellik: Dağıtık ağın merkeziyetsiz özelliklerinden tam olarak yararlanma
3. Düşük bağlılık: Modüller arasında bağımsızlığı korumak, esnek kombinasyonları kolaylaştırır.
4. Heterojen hesaplama uyumluluğu: Çeşitli donanım cihazlarının katılımını destekler.

Belirli uygulama yönleri şunları içerebilir:

• LoRA gibi hafif modellerin ince ayarı
• Davranış hizalaması sonrası görev
• Crowdsourced veri toplama ve etiketleme
• Küçük temel modelin ortak eğitimi
• Kenar cihazlarının ortak öğrenimi

Web3 AI, Web2 AI'nin çekirdek engellerine meydan okumakta acele etmemeli, bunun yerine kenar senaryolarında deneyim ve kaynakları kademeli olarak biriktirmeli, uygun fırsatın ortaya çıkmasını beklemelidir. Ancak Web2 AI'nin avantajları azaldığında ve belirgin acı noktaları kaldığında, Web3 AI gerçek bir sıçrama noktası bulabilir.

Bundan önce, Web3 AI projeleri esnek olmalı ve farklı senaryoların ihtiyaç değişikliklerine hızlı bir şekilde uyum sağlamalıdır. Aşırı büyük ve katı yapılar, bu dinamik evrim sürecinde elenebilir. Başarılı bir Web3 AI protokolü, "kırsal" alanlar arasında esnek bir şekilde hareket etmeli, yavaş yavaş "şehirlere" yaklaşmalı ve nihayetinde virajdan daha hızlı geçmeyi başarmalıdır.