Hướng phát triển tương lai của Web3 AI

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang trải qua một cuộc cách mạng sâu sắc. Các ông lớn AI của Web2 đang xây dựng những mô hình đa phương tiện ngày càng phức tạp, những mô hình này có khả năng xử lý đồng thời nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh và đạt được sự đối齐 ngữ nghĩa và hợp nhất đặc trưng trong không gian chiều cao. Sự tiến bộ công nghệ này đang làm sâu sắc thêm các rào cản ngành, khiến các đội nhóm nhỏ khó có thể tiếp cận.

Tuy nhiên, hướng phát triển của Web3 AI không nên đơn giản là bắt chước con đường của Web2. Hiện tại, hệ thống AI mô-đun trong Web3 tồn tại nhiều hạn chế:

1. Thiếu một không gian nhúng cao chiều thống nhất, dẫn đến việc khó khăn trong việc căn chỉnh ngữ nghĩa.
2. Cơ chế chú ý không thể được thiết kế chính xác trong không gian chiều thấp.
3. Tích hợp đặc trưng vẫn dừng lại ở giai đoạn ghép tĩnh đơn giản

Những vấn đề này xuất phát từ việc Web3 AI quá phụ thuộc vào việc ghép nối API độc lập và các mô-đun rời rạc, thiếu sự tối ưu hóa liên kết từ đầu đến cuối.

Sự phát triển tương lai của Web3 AI nên áp dụng chiến lược "bao vây thành phố từ nông thôn", bắt đầu từ các tình huống biên.

1. Cấu trúc nhẹ: Phù hợp với các tình huống có giới hạn tài nguyên như tính toán biên.
2. Tính song song cao: Tận dụng tối đa đặc tính phân tán của mạng phi tập trung.
3. Độ kết hợp thấp: Giữ tính độc lập giữa các mô-đun, thuận tiện cho việc kết hợp linh hoạt.
4. Tương thích với sức mạnh tính toán khác nhau: Hỗ trợ nhiều thiết bị phần cứng khác nhau tham gia

Cụ thể, các hướng ứng dụng có thể bao gồm:

• Điều chỉnh tinh vi các mô hình nhẹ như LoRA
• Nhiệm vụ huấn luyện sau hành vi căn chỉnh
• Thu thập và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing
• Huấn luyện hợp tác của các mô hình cơ sở nhỏ
• Học tập liên kết của thiết bị biên

Web3 AI không nên vội vàng thách thức các rào cản cốt lõi của Web2 AI, mà nên tích lũy kinh nghiệm và tài nguyên dần dần trong các tình huống biên, chờ đợi cơ hội phù hợp xuất hiện. Chỉ khi lợi ích của Web2 AI suy giảm, để lại những điểm đau rõ ràng, Web3 AI mới có thể tìm thấy điểm đột phá thực sự.

Trước đây, các dự án Web3 AI nên giữ được tính linh hoạt, có khả năng nhanh chóng thích ứng với những thay đổi nhu cầu của các tình huống khác nhau. Một cấu trúc quá lớn và cứng nhắc có thể bị loại bỏ trong quá trình tiến hóa động này. Các giao thức Web3 AI thành công cần linh hoạt di chuyển giữa "nông thôn", dần dần tiến gần đến "thành phố", cuối cùng đạt được sự vượt trội trong khúc cua.