A área de inteligência artificial está passando por uma transformação profunda. Os gigantes da IA do Web2 estão construindo modelos multimodais cada vez mais complexos, capazes de processar simultaneamente vários tipos de dados, como texto, imagem e áudio, e realizar alinhamento semântico e fusão de características em um espaço de alta dimensão. Este avanço tecnológico está aprofundando as barreiras da indústria, tornando difícil para pequenas equipes alcançarem.
No entanto, a direção de desenvolvimento da Web3 AI não deve simplesmente imitar o caminho da Web2. Atualmente, existem muitas limitações nos sistemas de IA modular na Web3:
A falta de um espaço de incorporação de alta dimensão unificado leva a dificuldades na alocação semântica.
O mecanismo de atenção não pode ser projetado com precisão em um espaço de baixa dimensão.
A fusão de características permanece na fase simples de colagem estática.
Esses problemas decorrem da dependência excessiva da Web3 AI em API independentes e na montagem de módulos discretos, faltando otimização conjunta de ponta a ponta.
O futuro desenvolvimento da Web3 AI deve adotar a estratégia de "cercar as cidades a partir do campo", entrando por cenários periféricos:
Estrutura leve: adequada para cenários de computação de borda e outros com recursos limitados.
Alta paralelização: aproveita ao máximo as características distribuídas da rede descentralizada
Baixo acoplamento: manter a independência entre os módulos, facilitando a combinação flexível.
Compatibilidade com poder de computação heterogêneo: suporte à participação de dispositivos de hardware diversificados.
As direções específicas de aplicação podem incluir:
Ajuste fino de modelos leves como LoRA
Tarefas de pós-treinamento alinhadas ao comportamento
Coleta e rotulagem de dados de crowdsourcing
Treinamento colaborativo de modelos básicos pequenos
Aprendizagem colaborativa em dispositivos de borda
Web3 AI não deve apressar-se a desafiar as barreiras centrais do Web2 AI, mas deve, sim, acumular experiência e recursos gradualmente em cenários marginais, aguardando a oportunidade certa. Somente quando os benefícios do Web2 AI diminuírem, deixando pontos de dor evidentes, é que o Web3 AI poderá encontrar uma verdadeira porta de entrada.
Antes disso, os projetos de Web3 AI devem manter a flexibilidade, sendo capazes de se adaptar rapidamente às mudanças nas necessidades de diferentes cenários. Estruturas excessivamente grandes e rígidas podem ser eliminadas neste processo de evolução dinâmica. Protocolos de Web3 AI bem-sucedidos precisam se mover de forma flexível entre o "campo", aproximando-se gradualmente da "cidade", até finalmente realizar uma ultrapassagem na curva.
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HodlBeliever
· 07-07 07:46
Risco de entrada marginal controlável
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ChainDoctor
· 07-07 02:35
Velhos caminhos não levam a lugar nenhum, é melhor inovar.
Web3 AI desenvolvimento nova direção: focar em cenários de borda construir ecossistema leve e flexível
Direções futuras do desenvolvimento da Web3 AI
A área de inteligência artificial está passando por uma transformação profunda. Os gigantes da IA do Web2 estão construindo modelos multimodais cada vez mais complexos, capazes de processar simultaneamente vários tipos de dados, como texto, imagem e áudio, e realizar alinhamento semântico e fusão de características em um espaço de alta dimensão. Este avanço tecnológico está aprofundando as barreiras da indústria, tornando difícil para pequenas equipes alcançarem.
No entanto, a direção de desenvolvimento da Web3 AI não deve simplesmente imitar o caminho da Web2. Atualmente, existem muitas limitações nos sistemas de IA modular na Web3:
Esses problemas decorrem da dependência excessiva da Web3 AI em API independentes e na montagem de módulos discretos, faltando otimização conjunta de ponta a ponta.
O futuro desenvolvimento da Web3 AI deve adotar a estratégia de "cercar as cidades a partir do campo", entrando por cenários periféricos:
As direções específicas de aplicação podem incluir:
Web3 AI não deve apressar-se a desafiar as barreiras centrais do Web2 AI, mas deve, sim, acumular experiência e recursos gradualmente em cenários marginais, aguardando a oportunidade certa. Somente quando os benefícios do Web2 AI diminuírem, deixando pontos de dor evidentes, é que o Web3 AI poderá encontrar uma verdadeira porta de entrada.
Antes disso, os projetos de Web3 AI devem manter a flexibilidade, sendo capazes de se adaptar rapidamente às mudanças nas necessidades de diferentes cenários. Estruturas excessivamente grandes e rígidas podem ser eliminadas neste processo de evolução dinâmica. Protocolos de Web3 AI bem-sucedidos precisam se mover de forma flexível entre o "campo", aproximando-se gradualmente da "cidade", até finalmente realizar uma ultrapassagem na curva.