Estado actual y perspectivas futuras del desarrollo de Web3 AI
Recientemente, las acciones de NVIDIA alcanzaron un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han profundizado aún más la barrera técnica del Web2 AI. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando las diversas formas de expresión a una velocidad sin precedentes, construyendo una alta fortaleza de IA cada vez más cerrada. El mercado de valores estadounidense también ha demostrado su reconocimiento de esta tendencia a través de acciones concretas; tanto las acciones relacionadas con criptomonedas como las acciones de IA han mostrado un pequeño mercado alcista.
Sin embargo, esta ola parece estar completamente desconectada del ámbito de las criptomonedas. Los intentos de Web3 AI que hemos visto, especialmente la evolución en la dirección de Agent en los últimos meses, presentan una desviación significativa: intentan ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 utilizando una estructura descentralizada, lo que en realidad es una doble desconexión tanto técnica como de pensamiento. En un entorno donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo se concentra cada vez más, el modularismo multimodal tiene dificultades para establecerse en el ámbito de Web3.
El futuro de la IA Web3 no radica en la imitación, sino en la evasiva estratégica. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en los mecanismos de atención, pasando por la alineación de características bajo un poder de cálculo heterogéneo, la IA Web3 necesita adoptar una estrategia de "sitio rural a la ciudad".
Desafíos que enfrenta la IA Web3
alineación semántica y incrustación de alta dimensión
En los sistemas multimodales de Web2 AI modernos, la "alineación semántica" es la tecnología clave para mapear la información de diferentes modalidades en un mismo espacio semántico. Esto requiere un espacio de incrustación de alta dimensión como base para lograr una cooperación efectiva entre módulos. Sin embargo, el protocolo Agent de Web3 tiene dificultades para implementar incrustaciones de alta dimensión, ya que a menudo solo envuelven de manera sencilla API listas para usar, careciendo de un espacio de incrustación centralizado unificado y de un mecanismo de atención inter-módulos.
Para lograr un agente inteligente de cadena completa con barreras en la industria, es necesario comenzar con un modelado conjunto de extremo a extremo, una incrustación unificada entre módulos y una ingeniería sistemática de entrenamiento y despliegue colaborativo. Sin embargo, actualmente el mercado carece de demanda para esto, y naturalmente también falta una solución adecuada.
Limitaciones del mecanismo de atención
Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención diseñados con precisión. La IA de Web2 ha logrado avances significativos en este aspecto, como la autoatención y los mecanismos de atención cruzada en los Transformadores. Sin embargo, la IA de Web3 basada en módulos tiene dificultades para lograr una programación de atención unificada. Esto se debe a que los mecanismos de atención dependen de un espacio de Query-Key-Value unificado, mientras que los formatos de datos y distribuciones devueltos por las API independientes son diversos y no pueden formar un Q/K/V interactivo.
fusión de características superficial
Web3 AI todavía se encuentra en la etapa de simple concatenación estática en términos de fusión de características. Esto se debe a que la fusión dinámica de características requiere un espacio de alta dimensión y mecanismos de atención precisos como premisa. AI de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, mientras que AI de Web3 utiliza en su mayoría métodos de concatenación de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradiente entre módulos.
Barreras de la industria de la IA y oportunidades futuras
Las barreras tecnológicas en la industria de la IA están profundizándose, pero las oportunidades de la IA en Web3 aún no se han manifestado realmente. La ventaja clave de la IA en Web3 radica en su descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que la IA en Web3 tenga más ventajas en escenarios como el procesamiento en el borde, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizables y motivadas.
En el futuro, el desarrollo de la IA Web3 debería adoptar la estrategia de "rodear la ciudad desde el campo":
Entrar desde los márgenes y afianzarse en escenarios a pequeña escala.
Combinar puntos y superficies, avanzar en forma circular, iterar y actualizar el producto continuamente en pequeños escenarios de aplicación.
Mantenerse flexible y ágil, capaz de ajustar rápidamente la estrategia según diferentes escenarios.
Solo cuando desaparezcan los beneficios de la IA de Web2, los puntos débiles que deje atrás podrían convertirse en oportunidades de entrada para la IA de Web3. Antes de eso, los profesionales de la IA de Web3 deben discernir con cuidado los proyectos que realmente tienen potencial, prestando atención a aquellos que puedan desarrollarse de manera constante en áreas marginales y que cuenten con protocolos suficientemente flexibles.
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rugdoc.eth
· 07-27 12:37
Hablando claro, web3 todavía está muy lejos de ser inteligente.
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CryptoHistoryClass
· 07-24 18:36
*verifica los gráficos de 2021* la misma divergencia impulsada por hopium que vimos antes del colapso de luna... la historia realmente rima
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ConfusedWhale
· 07-24 18:32
NVIDIA ha estado copiando tareas antiguas.
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MEVSandwichVictim
· 07-24 18:17
¿Es este el resultado? ¿BTC todavía no ha despegado?
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MysteriousZhang
· 07-24 18:09
¿Otra vez vas a invertir todo en tarjetas gráficas?
Desafíos y caminos de superación en el desarrollo de Web3 AI: de la imitación a la estrategia de rodeo.
Estado actual y perspectivas futuras del desarrollo de Web3 AI
Recientemente, las acciones de NVIDIA alcanzaron un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han profundizado aún más la barrera técnica del Web2 AI. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando las diversas formas de expresión a una velocidad sin precedentes, construyendo una alta fortaleza de IA cada vez más cerrada. El mercado de valores estadounidense también ha demostrado su reconocimiento de esta tendencia a través de acciones concretas; tanto las acciones relacionadas con criptomonedas como las acciones de IA han mostrado un pequeño mercado alcista.
Sin embargo, esta ola parece estar completamente desconectada del ámbito de las criptomonedas. Los intentos de Web3 AI que hemos visto, especialmente la evolución en la dirección de Agent en los últimos meses, presentan una desviación significativa: intentan ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 utilizando una estructura descentralizada, lo que en realidad es una doble desconexión tanto técnica como de pensamiento. En un entorno donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo se concentra cada vez más, el modularismo multimodal tiene dificultades para establecerse en el ámbito de Web3.
El futuro de la IA Web3 no radica en la imitación, sino en la evasiva estratégica. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en los mecanismos de atención, pasando por la alineación de características bajo un poder de cálculo heterogéneo, la IA Web3 necesita adoptar una estrategia de "sitio rural a la ciudad".
Desafíos que enfrenta la IA Web3
alineación semántica y incrustación de alta dimensión
En los sistemas multimodales de Web2 AI modernos, la "alineación semántica" es la tecnología clave para mapear la información de diferentes modalidades en un mismo espacio semántico. Esto requiere un espacio de incrustación de alta dimensión como base para lograr una cooperación efectiva entre módulos. Sin embargo, el protocolo Agent de Web3 tiene dificultades para implementar incrustaciones de alta dimensión, ya que a menudo solo envuelven de manera sencilla API listas para usar, careciendo de un espacio de incrustación centralizado unificado y de un mecanismo de atención inter-módulos.
Para lograr un agente inteligente de cadena completa con barreras en la industria, es necesario comenzar con un modelado conjunto de extremo a extremo, una incrustación unificada entre módulos y una ingeniería sistemática de entrenamiento y despliegue colaborativo. Sin embargo, actualmente el mercado carece de demanda para esto, y naturalmente también falta una solución adecuada.
Limitaciones del mecanismo de atención
Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención diseñados con precisión. La IA de Web2 ha logrado avances significativos en este aspecto, como la autoatención y los mecanismos de atención cruzada en los Transformadores. Sin embargo, la IA de Web3 basada en módulos tiene dificultades para lograr una programación de atención unificada. Esto se debe a que los mecanismos de atención dependen de un espacio de Query-Key-Value unificado, mientras que los formatos de datos y distribuciones devueltos por las API independientes son diversos y no pueden formar un Q/K/V interactivo.
fusión de características superficial
Web3 AI todavía se encuentra en la etapa de simple concatenación estática en términos de fusión de características. Esto se debe a que la fusión dinámica de características requiere un espacio de alta dimensión y mecanismos de atención precisos como premisa. AI de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, mientras que AI de Web3 utiliza en su mayoría métodos de concatenación de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradiente entre módulos.
Barreras de la industria de la IA y oportunidades futuras
Las barreras tecnológicas en la industria de la IA están profundizándose, pero las oportunidades de la IA en Web3 aún no se han manifestado realmente. La ventaja clave de la IA en Web3 radica en su descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que la IA en Web3 tenga más ventajas en escenarios como el procesamiento en el borde, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizables y motivadas.
En el futuro, el desarrollo de la IA Web3 debería adoptar la estrategia de "rodear la ciudad desde el campo":
Solo cuando desaparezcan los beneficios de la IA de Web2, los puntos débiles que deje atrás podrían convertirse en oportunidades de entrada para la IA de Web3. Antes de eso, los profesionales de la IA de Web3 deben discernir con cuidado los proyectos que realmente tienen potencial, prestando atención a aquellos que puedan desarrollarse de manera constante en áreas marginales y que cuenten con protocolos suficientemente flexibles.