Las dificultades y direcciones futuras del desarrollo de Web3 AI
Recientemente, las acciones de Nvidia alcanzaron nuevos máximos históricos, y los avances en modelos multimodales han profundizado la barrera técnica del AI en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando diversas formas de expresión a una velocidad sin precedentes, construyendo un bastión de AI cada vez más cerrado. El mercado de acciones estadounidense también apoya esta tendencia con acciones concretas; tanto las acciones de criptomonedas como las de AI han mostrado una pequeña tendencia alcista.
Sin embargo, esta ola parece estar completamente desvinculada del ámbito de las criptomonedas. Los recientes intentos en el ámbito de Web3 AI, especialmente en la exploración de la dirección de los Agentes, presentan una desviación significativa en la dirección: intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada es, de hecho, un desajuste tanto técnico 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 potencia de cálculo se concentra cada vez más, la modularidad multimodal tiene dificultades para establecerse en el ámbito de Web3.
El futuro desarrollo de la IA en Web3 no debe limitarse a la imitación, sino que debe adoptar un enfoque estratégico y de desvío. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella informativo en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo computación heterogénea, todas estas son cuestiones que requieren una profunda reflexión.
Web3 AI se basa en modelos multimodales aplanados, donde la falta de alineación semántica conduce a un bajo rendimiento. En los modernos sistemas de IA Web2, "alineación semántica" se refiere a mapear la información de diferentes modalidades en un mismo espacio semántico, permitiendo que el modelo entienda y compare los significados intrínsecos detrás de estas señales que originalmente son muy diferentes entre sí. Solo al lograr un espacio de incrustación de alta dimensión, dividir el flujo de trabajo en diferentes módulos tiene sentido para reducir costos y aumentar la eficiencia. Sin embargo, el protocolo Web3 Agent tiene dificultades para lograr incrustaciones de alta dimensión, ya que la modularidad en la IA Web3 podría ser solo una ilusión.
En espacios de baja dimensión, es difícil diseñar mecanismos de atención de manera precisa. Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención precisos, y la premisa para esto es que los multimodales tengan alta dimensión. La IA Web3 basada en módulos tiene dificultades para lograr una programación de atención unificada, ya que carece de un espacio unificado de Query-Key-Value, lo que impide la formación de Q/K/V interactivos.
La modularidad discreta en la combinación provoca que la fusión de características se quede en una fase estática superficial. La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, mientras que la IA de Web3 adopta más el enfoque de combinación de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de flujo de gradientes entre módulos.
Las barreras en la industria de la IA se están profundizando, pero los puntos de dolor aún no se han manifestado completamente. El sistema multimodal de Web2 AI es un gran proyecto de ingeniería que requiere enormes cantidades de datos, potente capacidad de cálculo y talento de primer nivel, lo que constituye una barrera industrial muy fuerte. Web3 AI debería probar a pequeña escala en escenarios periféricos, esperando la aparición de oportunidades en escenarios centrales.
El núcleo de la IA Web3 radica en la descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que la IA Web3 sea más ventajosa en escenarios como la computación en la nube, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizables y que pueden ser incentivadas. Sin embargo, en esta etapa, las barreras de la IA Web2 apenas están comenzando a formarse, y puede que aún necesitemos esperar a que desaparezcan los beneficios de la IA Web2, ya que los puntos débiles que deje atrás serán la verdadera oportunidad para la IA Web3.
Antes de esto, los proyectos de Web3 AI necesitan discernir cuidadosamente si tienen las características de "la ruralidad rodeando a la ciudad", si pueden iterar y actualizar productos continuamente en pequeños escenarios, y si poseen la flexibilidad suficiente para adaptarse a diferentes situaciones. Solo al cumplir con estas condiciones, será posible lograr un desarrollo innovador en el futuro.
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RektButStillHere
· 07-06 18:46
¿Ves el nuevo máximo en el precio de las acciones y abres champán? burla.jpg
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AllInDaddy
· 07-04 19:04
Siguió haciendo Todo dentro con la tarjeta N.
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0xTherapist
· 07-04 18:10
¿Qué ai no ai? ¡Todavía es más sabroso el tío btc!
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gaslight_gasfeez
· 07-04 18:08
¿Cuándo se podrá obtener un rendimiento de 1000 veces?
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BagHolderTillRetire
· 07-04 18:06
Otra vez nvda, no puedo soportarlo.
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blocksnark
· 07-04 18:04
Si fracasaste en copiar la tarea, mejor no lo intentes forzar.
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ContractFreelancer
· 07-04 18:02
¿Ya están empezando a hablar de web3 otra vez? ¿No se cansan?
Dilemas en el desarrollo de Web3 AI: desajuste tecnológico y oportunidades futuras
Las dificultades y direcciones futuras del desarrollo de Web3 AI
Recientemente, las acciones de Nvidia alcanzaron nuevos máximos históricos, y los avances en modelos multimodales han profundizado la barrera técnica del AI en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando diversas formas de expresión a una velocidad sin precedentes, construyendo un bastión de AI cada vez más cerrado. El mercado de acciones estadounidense también apoya esta tendencia con acciones concretas; tanto las acciones de criptomonedas como las de AI han mostrado una pequeña tendencia alcista.
Sin embargo, esta ola parece estar completamente desvinculada del ámbito de las criptomonedas. Los recientes intentos en el ámbito de Web3 AI, especialmente en la exploración de la dirección de los Agentes, presentan una desviación significativa en la dirección: intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada es, de hecho, un desajuste tanto técnico 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 potencia de cálculo se concentra cada vez más, la modularidad multimodal tiene dificultades para establecerse en el ámbito de Web3.
El futuro desarrollo de la IA en Web3 no debe limitarse a la imitación, sino que debe adoptar un enfoque estratégico y de desvío. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella informativo en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo computación heterogénea, todas estas son cuestiones que requieren una profunda reflexión.
Web3 AI se basa en modelos multimodales aplanados, donde la falta de alineación semántica conduce a un bajo rendimiento. En los modernos sistemas de IA Web2, "alineación semántica" se refiere a mapear la información de diferentes modalidades en un mismo espacio semántico, permitiendo que el modelo entienda y compare los significados intrínsecos detrás de estas señales que originalmente son muy diferentes entre sí. Solo al lograr un espacio de incrustación de alta dimensión, dividir el flujo de trabajo en diferentes módulos tiene sentido para reducir costos y aumentar la eficiencia. Sin embargo, el protocolo Web3 Agent tiene dificultades para lograr incrustaciones de alta dimensión, ya que la modularidad en la IA Web3 podría ser solo una ilusión.
En espacios de baja dimensión, es difícil diseñar mecanismos de atención de manera precisa. Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención precisos, y la premisa para esto es que los multimodales tengan alta dimensión. La IA Web3 basada en módulos tiene dificultades para lograr una programación de atención unificada, ya que carece de un espacio unificado de Query-Key-Value, lo que impide la formación de Q/K/V interactivos.
La modularidad discreta en la combinación provoca que la fusión de características se quede en una fase estática superficial. La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, mientras que la IA de Web3 adopta más el enfoque de combinación de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de flujo de gradientes entre módulos.
Las barreras en la industria de la IA se están profundizando, pero los puntos de dolor aún no se han manifestado completamente. El sistema multimodal de Web2 AI es un gran proyecto de ingeniería que requiere enormes cantidades de datos, potente capacidad de cálculo y talento de primer nivel, lo que constituye una barrera industrial muy fuerte. Web3 AI debería probar a pequeña escala en escenarios periféricos, esperando la aparición de oportunidades en escenarios centrales.
El núcleo de la IA Web3 radica en la descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que la IA Web3 sea más ventajosa en escenarios como la computación en la nube, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizables y que pueden ser incentivadas. Sin embargo, en esta etapa, las barreras de la IA Web2 apenas están comenzando a formarse, y puede que aún necesitemos esperar a que desaparezcan los beneficios de la IA Web2, ya que los puntos débiles que deje atrás serán la verdadera oportunidad para la IA Web3.
Antes de esto, los proyectos de Web3 AI necesitan discernir cuidadosamente si tienen las características de "la ruralidad rodeando a la ciudad", si pueden iterar y actualizar productos continuamente en pequeños escenarios, y si poseen la flexibilidad suficiente para adaptarse a diferentes situaciones. Solo al cumplir con estas condiciones, será posible lograr un desarrollo innovador en el futuro.