Recientemente, las acciones de Nvidia alcanzaron un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han consolidado aún más la barrera tecnológica de Web2 AI. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde incrustaciones de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando a una velocidad asombrosa diversas formas de expresión, construyendo una alta tierra de AI cada vez más cerrada. El mercado de valores estadounidense también ha demostrado con acciones reales su optimismo hacia el campo de AI, ya sea en el ámbito de las criptomonedas o en las acciones de AI, se ha presentado una pequeña tendencia alcista.
Sin embargo, esta ola parece tener poco que ver con el ámbito de las criptomonedas. Los intentos de Web3 AI que hemos visto, especialmente el desarrollo en la dirección de Agent en los últimos meses, parecen tener un sesgo: intentan ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 utilizando una estructura descentralizada, lo que en realidad es una doble desalineación tanto técnica como de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de potencia de cálculo está cada vez más concentrada, es difícil que la modularidad multimodal tenga un lugar en Web3.
El futuro de Web3 AI no radica en una simple imitación, sino en una estrategia de rodeo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo computación heterogénea, todas son direcciones que deben considerarse con especial atención.
La Dilema de la Alineación Semántica
El protocolo Web3 AI o Agent es difícil de implementar en un espacio de incrustación de alta dimensión. La mayoría de los Agentes Web3 solo encapsulan API listas en módulos independientes, careciendo de un espacio de incrustación central unificado y un mecanismo de atención entre módulos, lo que provoca que la información no pueda interactuar de múltiples maneras y niveles entre los módulos, y solo pueda fluir de manera lineal, mostrando una única funcionalidad, sin poder formar una optimización de bucle cerrado en su conjunto.
La exigencia de que la IA Web3 implemente un espacio de alta dimensión equivale a exigir que el protocolo Agent desarrolle por sí mismo todas las interfaces API involucradas, lo que va en contra de su propósito modular. La arquitectura de alta dimensión requiere un entrenamiento unificado de extremo a extremo o una optimización colaborativa: desde la captura de señales hasta el cálculo de estrategias, y luego la ejecución y el control de riesgos, todas las etapas comparten el mismo conjunto de representaciones y funciones de pérdida.
Limitaciones del mecanismo de atención
La programación de atención unificada es difícil de lograr en un Web3 AI modular. El mecanismo de atención depende de un espacio uniforme de Query-Key-Value, donde todas las características de entrada deben ser mapeadas al mismo espacio de vector de alta dimensión para calcular pesos dinámicos a través de la multiplicación escalar. Sin una capa de incrustación unificada, las API independientes devuelven datos en diferentes formatos y distribuciones, lo que hace imposible formar un conjunto interactivo de Q/K/V.
La atención de múltiples cabezas permite enfocarse simultáneamente en diferentes fuentes de información en la misma capa y luego agregar los resultados; mientras que las API independientes a menudo son llamadas lineales, donde la salida de cada paso es solo la entrada del siguiente módulo, careciendo de la capacidad de paralelismo y de ponderación dinámica en múltiples rutas.
Fusión de características superficial
Web3 AI se encuentra actualmente en la fase más simple de ensamblaje de características. Web2 AI tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando simultáneamente características multimodales en el mismo espacio de alta dimensión, optimizando de manera colaborativa a través de capas de atención y capas de fusión junto con la capa de tareas descendentes. En cambio, Web3 AI adopta más un enfoque de ensamblaje de módulos discretos, encapsulando varios API como agentes independientes, y luego simplemente combinando las etiquetas, valores o alertas de umbral que cada uno de ellos produce, con decisiones integradas realizadas por lógica principal o manualmente.
Barreras y oportunidades en la industria de la IA
Los sistemas multimodales de Web2 AI se han convertido en un proyecto de ingeniería extremadamente grande, con altas exigencias en cuanto a financiamiento, datos, capacidad de cálculo, talento e incluso la colaboración organizativa, lo que crea una barrera industrial muy fuerte. Sin embargo, la formación de esta barrera también trae oportunidades potenciales para Web3 AI.
El núcleo de la IA Web3 radica en la descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en la alta paralelización, el bajo acoplamiento y la compatibilidad de potencia de cálculo heterogénea. Esto permite que la IA Web3 tenga ventajas en escenarios como la computación en el borde, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas de fácil paralelización y que pueden incentivarse, como el ajuste fino de LoRA, las tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento, el entrenamiento y etiquetado de datos de crowdsourcing, el entrenamiento de modelos base pequeños, así como el entrenamiento colaborativo en dispositivos de borde.
Estrategia de Desarrollo Futuro
La inteligencia artificial de Web3 debería adoptar la táctica de "rodear las ciudades desde el campo":
Entrar desde los márgenes, primero establecerse en mercados pequeños donde la fuerza es débil y hay pocas escenas de mercado, acumulando recursos y experiencias gradualmente.
Combinar puntos y superficies, avanzar de manera circular, iterar continuamente y actualizar el producto en un escenario de aplicación lo suficientemente pequeño.
Mantenerse flexible y ágil, poder ajustarse rápidamente a diferentes escenarios, y ser capaz de cambiar entre varios pequeños mercados para acercarse lo más rápido posible al campo objetivo.
Evitar depender demasiado de la infraestructura, manteniendo una arquitectura de red ligera para mejorar la adaptabilidad y la capacidad de supervivencia.
Solo cuando los beneficios de la IA de Web2 desaparezcan por completo, los puntos de dolor que deja serán la verdadera oportunidad de entrada de la IA de Web3. Antes de eso, la IA de Web3 necesita elegir cuidadosamente su dirección de desarrollo, evitando caer en la trampa de crear sus propios puntos de dolor, y debería centrarse en acumular fuerza en escenarios marginales para prepararse para futuros avances.
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rugpull_survivor
· 08-15 14:14
mundo Cripto otra vez va a ser una tragedia.
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CantAffordPancake
· 08-14 18:08
alcista nvda才是真理
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ForumLurker
· 08-14 18:08
NVIDIA se comió un plátano.
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ParallelChainMaxi
· 08-14 18:03
NVIDIA ha alcanzado un nuevo máximo.
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degenonymous
· 08-14 17:51
¡Ay! Otra vez me han sacado cupones de clip por parte de Nvidia.
Las dificultades y avances de Web3 AI: el camino del desarrollo desde la imitación hasta el rodeo estratégico.
La Dilema y Direcciones Futuras de Web3 AI
Recientemente, las acciones de Nvidia alcanzaron un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han consolidado aún más la barrera tecnológica de Web2 AI. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde incrustaciones de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando a una velocidad asombrosa diversas formas de expresión, construyendo una alta tierra de AI cada vez más cerrada. El mercado de valores estadounidense también ha demostrado con acciones reales su optimismo hacia el campo de AI, ya sea en el ámbito de las criptomonedas o en las acciones de AI, se ha presentado una pequeña tendencia alcista.
Sin embargo, esta ola parece tener poco que ver con el ámbito de las criptomonedas. Los intentos de Web3 AI que hemos visto, especialmente el desarrollo en la dirección de Agent en los últimos meses, parecen tener un sesgo: intentan ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 utilizando una estructura descentralizada, lo que en realidad es una doble desalineación tanto técnica como de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de potencia de cálculo está cada vez más concentrada, es difícil que la modularidad multimodal tenga un lugar en Web3.
El futuro de Web3 AI no radica en una simple imitación, sino en una estrategia de rodeo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo computación heterogénea, todas son direcciones que deben considerarse con especial atención.
La Dilema de la Alineación Semántica
El protocolo Web3 AI o Agent es difícil de implementar en un espacio de incrustación de alta dimensión. La mayoría de los Agentes Web3 solo encapsulan API listas en módulos independientes, careciendo de un espacio de incrustación central unificado y un mecanismo de atención entre módulos, lo que provoca que la información no pueda interactuar de múltiples maneras y niveles entre los módulos, y solo pueda fluir de manera lineal, mostrando una única funcionalidad, sin poder formar una optimización de bucle cerrado en su conjunto.
La exigencia de que la IA Web3 implemente un espacio de alta dimensión equivale a exigir que el protocolo Agent desarrolle por sí mismo todas las interfaces API involucradas, lo que va en contra de su propósito modular. La arquitectura de alta dimensión requiere un entrenamiento unificado de extremo a extremo o una optimización colaborativa: desde la captura de señales hasta el cálculo de estrategias, y luego la ejecución y el control de riesgos, todas las etapas comparten el mismo conjunto de representaciones y funciones de pérdida.
Limitaciones del mecanismo de atención
La programación de atención unificada es difícil de lograr en un Web3 AI modular. El mecanismo de atención depende de un espacio uniforme de Query-Key-Value, donde todas las características de entrada deben ser mapeadas al mismo espacio de vector de alta dimensión para calcular pesos dinámicos a través de la multiplicación escalar. Sin una capa de incrustación unificada, las API independientes devuelven datos en diferentes formatos y distribuciones, lo que hace imposible formar un conjunto interactivo de Q/K/V.
La atención de múltiples cabezas permite enfocarse simultáneamente en diferentes fuentes de información en la misma capa y luego agregar los resultados; mientras que las API independientes a menudo son llamadas lineales, donde la salida de cada paso es solo la entrada del siguiente módulo, careciendo de la capacidad de paralelismo y de ponderación dinámica en múltiples rutas.
Fusión de características superficial
Web3 AI se encuentra actualmente en la fase más simple de ensamblaje de características. Web2 AI tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando simultáneamente características multimodales en el mismo espacio de alta dimensión, optimizando de manera colaborativa a través de capas de atención y capas de fusión junto con la capa de tareas descendentes. En cambio, Web3 AI adopta más un enfoque de ensamblaje de módulos discretos, encapsulando varios API como agentes independientes, y luego simplemente combinando las etiquetas, valores o alertas de umbral que cada uno de ellos produce, con decisiones integradas realizadas por lógica principal o manualmente.
Barreras y oportunidades en la industria de la IA
Los sistemas multimodales de Web2 AI se han convertido en un proyecto de ingeniería extremadamente grande, con altas exigencias en cuanto a financiamiento, datos, capacidad de cálculo, talento e incluso la colaboración organizativa, lo que crea una barrera industrial muy fuerte. Sin embargo, la formación de esta barrera también trae oportunidades potenciales para Web3 AI.
El núcleo de la IA Web3 radica en la descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en la alta paralelización, el bajo acoplamiento y la compatibilidad de potencia de cálculo heterogénea. Esto permite que la IA Web3 tenga ventajas en escenarios como la computación en el borde, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas de fácil paralelización y que pueden incentivarse, como el ajuste fino de LoRA, las tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento, el entrenamiento y etiquetado de datos de crowdsourcing, el entrenamiento de modelos base pequeños, así como el entrenamiento colaborativo en dispositivos de borde.
Estrategia de Desarrollo Futuro
La inteligencia artificial de Web3 debería adoptar la táctica de "rodear las ciudades desde el campo":
Entrar desde los márgenes, primero establecerse en mercados pequeños donde la fuerza es débil y hay pocas escenas de mercado, acumulando recursos y experiencias gradualmente.
Combinar puntos y superficies, avanzar de manera circular, iterar continuamente y actualizar el producto en un escenario de aplicación lo suficientemente pequeño.
Mantenerse flexible y ágil, poder ajustarse rápidamente a diferentes escenarios, y ser capaz de cambiar entre varios pequeños mercados para acercarse lo más rápido posible al campo objetivo.
Evitar depender demasiado de la infraestructura, manteniendo una arquitectura de red ligera para mejorar la adaptabilidad y la capacidad de supervivencia.
Solo cuando los beneficios de la IA de Web2 desaparezcan por completo, los puntos de dolor que deja serán la verdadera oportunidad de entrada de la IA de Web3. Antes de eso, la IA de Web3 necesita elegir cuidadosamente su dirección de desarrollo, evitando caer en la trampa de crear sus propios puntos de dolor, y debería centrarse en acumular fuerza en escenarios marginales para prepararse para futuros avances.