Будущее развития Web3 AI

В области искусственного интеллекта происходит глубокая трансформация. Гиганты Web2 AI создают все более сложные мультимодальные модели, которые могут одновременно обрабатывать различные типы данных, такие как текст, изображения, аудио и т.д., и реализовывать семантическое выравнивание и слияние признаков в многомерном пространстве. Этот технологический прогресс углубляет барьеры в отрасли, что делает труднодоступным для небольших команд.

Однако направление развития Web3 AI не должно просто имитировать путь Web2. В настоящее время модульные AI-системы в Web3 имеют множество ограничений:

1. Отсутствие единого высокоразмерного встраиваемого пространства приводит к трудностям в согласовании семантики.
2. Механизм внимания не может быть точно спроектирован в пространстве низкой размерности.
3. Слияние признаков остается на простой статической стадии拼接.

Эти проблемы возникают из-за чрезмерной зависимости Web3 AI от независимых API и стыковки разрозненных модулей, что приводит к отсутствию оптимизации от конца до конца.

Будущее развития Web3 AI должно следовать стратегии "окружения городов деревнями", начиная с краевых сцен:

1. Легковесная структура: подходит для сценариев с ограниченными ресурсами, таких как крайние вычисления
2. Высокая параллельность: полное использование распределенных характеристик децентрализованной сети
3. Низкая степень связности: поддерживать независимость между модулями, что удобно для гибкой комбинации
4. Совместимость с гетерогенной вычислительной мощностью: поддержка разнообразных аппаратных устройств для участия

Конкретные направления применения могут включать:

• Микронастройка легковесных моделей, таких как LoRA
• Задачи послеобучения с выравниванием поведения
• Сбор и аннотация краудсорсинговых данных
• Совместное обучение маломасштабных базовых моделей
• Объединенное обучение на периферийных устройствах

Web3 AI не должен спешить бросать вызов основным барьерам Web2 AI, а должен постепенно накапливать опыт и ресурсы в пограничных сценариях, ожидая подходящего момента. Только когда преимущества Web2 AI исчезнут и останутся очевидные болевые точки, Web3 AI сможет найти настоящую точку прорыва.

Перед этим проекты Web3 AI должны сохранять гибкость и быстро адаптироваться к изменениям требований в различных сценариях. Слишком громоздкая и жесткая архитектура может быть вытеснена в этом динамическом процессе эволюции. Успешные протоколы Web3 AI должны гибко перемещаться между "сельской местностью", постепенно приближаясь к "городу", в конечном итоге достигая опережающего преимущества.