في الآونة الأخيرة، مع الارتفاع المستمر في سعر سهم إنفيديا، يبدو أن تطور النماذج متعددة الوسائط لم يتسبب في فوضى في مجال الذكاء الاصطناعي Web2، بل زاد من تعميق الحواجز التقنية. من محاذاة المعاني إلى الفهم البصري، ومن الإدماج عالي الأبعاد إلى دمج الميزات، تقوم النماذج المعقدة بدمج طرق التعبير المختلفة بسرعات غير مسبوقة، مما يبني مرتفعات ذكاء اصطناعي مغلقة بشكل متزايد.
ومع ذلك، يبدو أن هذه الحماسة ليست مرتبطة كثيرًا بمجال العملات المشفرة. المحاولات الحالية لـ Web3 AI، وخاصة الاستكشافات الأخيرة في اتجاه الوكيل، تعاني من انحراف واضح في الاتجاه. محاولة تجميع نظام متعدد الوسائط على نمط Web2 باستخدام هيكل لامركزي هي في الواقع انزلاق مزدوج في التكنولوجيا والتفكير.
في ظل البيئة الحالية التي تتميز بشدة الترابط بين الوحدات، وعدم استقرار توزيع الخصائص، وزيادة تركيز متطلبات قوة الحوسبة، من الصعب أن تجد الوحدات متعددة الأبعاد مكانًا لها في Web3. مستقبل Web3 AI لا يكمن في التقليد البسيط، بل في التحايل الاستراتيجي. من محاذاة المعاني في الفضاء عالي الأبعاد، إلى عنق الزجاجة المعلوماتي في آلية الانتباه، وصولاً إلى محاذاة الخصائص تحت قوة حوسبة غير متجانسة، تحتاج Web3 AI إلى طرق جديدة.
تواجه نماذج Web3 AI المستندة إلى نماذج متعددة الوسائط مسطحة تحديات صارمة في مواءمة المعاني. تؤدي غياب الفضاء المدمج عالي الأبعاد إلى صعوبة دمج المعلومات من أوضاع مختلفة بفعالية، مما يؤثر على الأداء العام للنموذج. في الوقت نفسه، يحد الفضاء منخفض الأبعاد من التصميم الدقيق لآلية الانتباه، مما يجعل من الصعب على النموذج التقاط العلاقات المعقدة عبر الأوضاع.
فيما يتعلق بدمج الخصائص، لا تزال الذكاء الاصطناعي Web3 في المرحلة البسيطة من دمج الثوابت. يفتقر إلى تمثيل موحد عالي الأبعاد واستراتيجيات دمج ديناميكية، مما يؤدي إلى عدم الاستفادة الكاملة من القيمة المحتملة للبيانات متعددة الأنماط.
على الرغم من أن الحواجز التقنية في صناعة الذكاء الاصطناعي تتعمق، إلا أن فرص الذكاء الاصطناعي في الويب 3 قد تكمن في استراتيجية "الريف يحيط بالمدينة". يجب البدء بتجربة صغيرة في مشاهد الحواف، والبحث عن نقاط انطلاق في المهام الخفيفة الوزن، سهلة التوازي، وقابلة للتحفيز. على سبيل المثال، قد توجد فرص في مجالات مثل تعديل LoRA، ومهام التدريب بعد التوافق السلوكي، وتدريب وتعليم البيانات المجمعة، وتدريب نماذج أساسية صغيرة، وكذلك التدريب التعاوني على الأجهزة الطرفية.
ومع ذلك، تحتاج مشاريع Web3 AI إلى الحفاظ على المرونة والتكيف بسرعة مع السيناريوهات المختلفة لتلبية متطلبات السوق المتغيرة ديناميكيًا. قد تحد البنية التحتية الضخمة والجامدة من إمكانيات تطوير المشروع.
بشكل عام، لا تزال طريق تطوير Web3 AI مليئة بالتحديات، ولكن من خلال التخطيط الاستراتيجي والابتكار المستمر، لا يزال من الممكن العثور على نقاط انطلاق في مجالات معينة، مما يفتح آفاق جديدة لمستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 22
أعجبني
22
5
مشاركة
تعليق
0/400
ProofOfNothing
· 07-28 06:35
يوميات مستثمر التجزئة قطع الخسارة
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasWastingMaximalist
· 07-26 02:33
لا يزال أحب تداول nft لكسب غاز المال
شاهد النسخة الأصليةرد0
LeekCutter
· 07-26 02:29
نعم، يجب أن أعترف أن قابلية توسيع L2 لا تزال غير جيدة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
OptionWhisperer
· 07-26 02:23
عالم العملات الرقمية炒完ai圈 حمقى圈起转转转
شاهد النسخة الأصليةرد0
SurvivorshipBias
· 07-26 02:19
انظر ولكن لا تتحدث عنها ، إخواني يفهمون ذلك ، أليس كذلك؟
تواجه تطورات Web3 AI حواجز تقنية، وقد تصبح السيناريوهات الحدودية نقطة انطلاق.
فرص وتحديات تطوير Web3 AI
في الآونة الأخيرة، مع الارتفاع المستمر في سعر سهم إنفيديا، يبدو أن تطور النماذج متعددة الوسائط لم يتسبب في فوضى في مجال الذكاء الاصطناعي Web2، بل زاد من تعميق الحواجز التقنية. من محاذاة المعاني إلى الفهم البصري، ومن الإدماج عالي الأبعاد إلى دمج الميزات، تقوم النماذج المعقدة بدمج طرق التعبير المختلفة بسرعات غير مسبوقة، مما يبني مرتفعات ذكاء اصطناعي مغلقة بشكل متزايد.
ومع ذلك، يبدو أن هذه الحماسة ليست مرتبطة كثيرًا بمجال العملات المشفرة. المحاولات الحالية لـ Web3 AI، وخاصة الاستكشافات الأخيرة في اتجاه الوكيل، تعاني من انحراف واضح في الاتجاه. محاولة تجميع نظام متعدد الوسائط على نمط Web2 باستخدام هيكل لامركزي هي في الواقع انزلاق مزدوج في التكنولوجيا والتفكير.
في ظل البيئة الحالية التي تتميز بشدة الترابط بين الوحدات، وعدم استقرار توزيع الخصائص، وزيادة تركيز متطلبات قوة الحوسبة، من الصعب أن تجد الوحدات متعددة الأبعاد مكانًا لها في Web3. مستقبل Web3 AI لا يكمن في التقليد البسيط، بل في التحايل الاستراتيجي. من محاذاة المعاني في الفضاء عالي الأبعاد، إلى عنق الزجاجة المعلوماتي في آلية الانتباه، وصولاً إلى محاذاة الخصائص تحت قوة حوسبة غير متجانسة، تحتاج Web3 AI إلى طرق جديدة.
تواجه نماذج Web3 AI المستندة إلى نماذج متعددة الوسائط مسطحة تحديات صارمة في مواءمة المعاني. تؤدي غياب الفضاء المدمج عالي الأبعاد إلى صعوبة دمج المعلومات من أوضاع مختلفة بفعالية، مما يؤثر على الأداء العام للنموذج. في الوقت نفسه، يحد الفضاء منخفض الأبعاد من التصميم الدقيق لآلية الانتباه، مما يجعل من الصعب على النموذج التقاط العلاقات المعقدة عبر الأوضاع.
فيما يتعلق بدمج الخصائص، لا تزال الذكاء الاصطناعي Web3 في المرحلة البسيطة من دمج الثوابت. يفتقر إلى تمثيل موحد عالي الأبعاد واستراتيجيات دمج ديناميكية، مما يؤدي إلى عدم الاستفادة الكاملة من القيمة المحتملة للبيانات متعددة الأنماط.
على الرغم من أن الحواجز التقنية في صناعة الذكاء الاصطناعي تتعمق، إلا أن فرص الذكاء الاصطناعي في الويب 3 قد تكمن في استراتيجية "الريف يحيط بالمدينة". يجب البدء بتجربة صغيرة في مشاهد الحواف، والبحث عن نقاط انطلاق في المهام الخفيفة الوزن، سهلة التوازي، وقابلة للتحفيز. على سبيل المثال، قد توجد فرص في مجالات مثل تعديل LoRA، ومهام التدريب بعد التوافق السلوكي، وتدريب وتعليم البيانات المجمعة، وتدريب نماذج أساسية صغيرة، وكذلك التدريب التعاوني على الأجهزة الطرفية.
ومع ذلك، تحتاج مشاريع Web3 AI إلى الحفاظ على المرونة والتكيف بسرعة مع السيناريوهات المختلفة لتلبية متطلبات السوق المتغيرة ديناميكيًا. قد تحد البنية التحتية الضخمة والجامدة من إمكانيات تطوير المشروع.
بشكل عام، لا تزال طريق تطوير Web3 AI مليئة بالتحديات، ولكن من خلال التخطيط الاستراتيجي والابتكار المستمر، لا يزال من الممكن العثور على نقاط انطلاق في مجالات معينة، مما يفتح آفاق جديدة لمستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي.