Las acciones de Nvidia alcanzaron un nuevo máximo, y los avances en modelos multimodales han consolidado aún más la ventaja técnica de la IA en Web2. 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 sin precedentes diversas formas de expresión, construyendo una zona de alta inteligencia artificial cada vez más cerrada. Al mismo tiempo, también ha surgido una pequeña tendencia alcista en las acciones relacionadas con criptomonedas y IA.
Sin embargo, esta ola parece no estar relacionada con el ámbito de las criptomonedas. Los recientes intentos de Web3 AI en la dirección de los Agentes presentan desviaciones en su enfoque. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo de Web2 con una estructura descentralizada es, en realidad, una desalineación técnica y de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es fuerte, la distribución de características es inestable y la demanda de poder computacional es concentrada, es difícil que la modularidad multimodal tenga un lugar en Web3.
El futuro de Web3 AI no debe limitarse a la imitación, sino que debe adoptar un enfoque estratégico de evasión. 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 poder computacional heterogéneo, Web3 AI necesita tener como programa táctico "la estrategia de rodear las ciudades desde el campo".
Desafíos que enfrenta la IA Web3
Dificultades de alineación semántica
Web3 AI se basa en modelos multimodales aplanados, lo que dificulta la realización de un espacio de incrustación de alta dimensión. Esto provoca una falta de alineación semántica y un rendimiento deficiente. El espacio de incrustación de alta dimensión es crucial para entender y comparar diferentes señales modales, pero el protocolo Web3 Agent tiene dificultades para lograr esto.
La mayoría de los Agentes Web3 son simplemente envolturas simples de API listas para usar, careciendo de un espacio central unificado de integración y de mecanismos de atención cruzada entre módulos. Esto provoca que la información no pueda interactuar desde múltiples ángulos y niveles entre los módulos, limitándose a seguir una línea de flujo lineal, mostrando una funcionalidad única, y sin poder formar una optimización de bucle cerrado en su totalidad.
El diseño del mecanismo de atención está limitado
El espacio de baja dimensión limita el diseño preciso de los mecanismos de atención. Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención precisos, lo que necesita un espacio de alta dimensión como base.
El diseño modular de Web3 AI dificulta la realización de una programación de atención unificada. La falta de una representación vectorial común, capacidades de ponderación y agregación paralelas impide construir una capacidad de "programación de atención unificada" como la de Transformer.
La fusión de características se detiene en una capa superficial
La modularidad discreta en la combinación conduce a que la fusión de características se quede en una etapa superficial de ensamblaje estático. La IA de Web3 a menudo utiliza un enfoque de ensamblaje de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradientes entre módulos.
En comparación con los complejos métodos de fusión de características de la IA Web2, las estrategias de fusión de la IA Web3 son demasiado simples, lo que dificulta la captura de asociaciones complejas y profundas entre modalidades.
Barreras de entrada en la industria de IA y direcciones de desarrollo
Las barreras tecnológicas en la industria de la IA están profundizándose, pero los puntos críticos de entrada de la IA Web3 aún no se han manifestado completamente. La IA Web2 ha invertido enormemente en el desarrollo de sistemas multimodales, construyendo barreras industriales sólidas.
El desarrollo de Web3 AI debería seguir la táctica de "la zona rural rodeando la ciudad". Debería probarse a pequeña escala en escenarios periféricos, asegurando una base sólida antes de esperar la aparición de escenarios centrales. Las direcciones adecuadas incluyen estructuras ligeras, tareas que sean fáciles de paralelizar y que puedan ser incentivadas, como el ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento alineadas con el comportamiento, entrenamiento y etiquetado de datos por crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños, y entrenamiento colaborativo en dispositivos periféricos, entre otros.
Antes de que se agoten los dividendos de la inteligencia artificial de Web2, Web3 AI necesita elegir con cuidado sus puntos de entrada, enfocándose en aquellos proyectos que puedan entrar desde los márgenes, combinar puntos y áreas, avanzar de manera circular y ser flexibles y dinámicos. Solo así podrá encontrar un lugar en la futura competencia de IA.
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Layer3Dreamer
· hace2h
teóricamente hablando, la alineación de la característica cross-chain es el verdadero cuello de botella aquí... no solo las ganancias de nvidia smh
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StealthDeployer
· 07-22 13:56
web3 merece ser golpeado por nvidia
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ConsensusDissenter
· 07-22 13:55
能不能别玩这 trampa 了 web3早寄了
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pvt_key_collector
· 07-22 13:53
Esta ola de nuevos máximos es esencialmente la presión de Web2.
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CoconutWaterBoy
· 07-22 13:51
Los que tienen cerebro saben que la tarjeta N tiene la última palabra.
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CoffeeOnChain
· 07-22 13:48
Chicos, esta ola de Nvidia que no puede impulsar web3 no tiene comparación.
Desafíos en el desarrollo de Web3 AI: alineación semántica y fusión de características
Estado y desafíos del desarrollo de Web3 AI
Las acciones de Nvidia alcanzaron un nuevo máximo, y los avances en modelos multimodales han consolidado aún más la ventaja técnica de la IA en Web2. 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 sin precedentes diversas formas de expresión, construyendo una zona de alta inteligencia artificial cada vez más cerrada. Al mismo tiempo, también ha surgido una pequeña tendencia alcista en las acciones relacionadas con criptomonedas y IA.
Sin embargo, esta ola parece no estar relacionada con el ámbito de las criptomonedas. Los recientes intentos de Web3 AI en la dirección de los Agentes presentan desviaciones en su enfoque. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo de Web2 con una estructura descentralizada es, en realidad, una desalineación técnica y de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es fuerte, la distribución de características es inestable y la demanda de poder computacional es concentrada, es difícil que la modularidad multimodal tenga un lugar en Web3.
El futuro de Web3 AI no debe limitarse a la imitación, sino que debe adoptar un enfoque estratégico de evasión. 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 poder computacional heterogéneo, Web3 AI necesita tener como programa táctico "la estrategia de rodear las ciudades desde el campo".
Desafíos que enfrenta la IA Web3
Dificultades de alineación semántica
Web3 AI se basa en modelos multimodales aplanados, lo que dificulta la realización de un espacio de incrustación de alta dimensión. Esto provoca una falta de alineación semántica y un rendimiento deficiente. El espacio de incrustación de alta dimensión es crucial para entender y comparar diferentes señales modales, pero el protocolo Web3 Agent tiene dificultades para lograr esto.
La mayoría de los Agentes Web3 son simplemente envolturas simples de API listas para usar, careciendo de un espacio central unificado de integración y de mecanismos de atención cruzada entre módulos. Esto provoca que la información no pueda interactuar desde múltiples ángulos y niveles entre los módulos, limitándose a seguir una línea de flujo lineal, mostrando una funcionalidad única, y sin poder formar una optimización de bucle cerrado en su totalidad.
El diseño del mecanismo de atención está limitado
El espacio de baja dimensión limita el diseño preciso de los mecanismos de atención. Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención precisos, lo que necesita un espacio de alta dimensión como base.
El diseño modular de Web3 AI dificulta la realización de una programación de atención unificada. La falta de una representación vectorial común, capacidades de ponderación y agregación paralelas impide construir una capacidad de "programación de atención unificada" como la de Transformer.
La fusión de características se detiene en una capa superficial
La modularidad discreta en la combinación conduce a que la fusión de características se quede en una etapa superficial de ensamblaje estático. La IA de Web3 a menudo utiliza un enfoque de ensamblaje de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradientes entre módulos.
En comparación con los complejos métodos de fusión de características de la IA Web2, las estrategias de fusión de la IA Web3 son demasiado simples, lo que dificulta la captura de asociaciones complejas y profundas entre modalidades.
Barreras de entrada en la industria de IA y direcciones de desarrollo
Las barreras tecnológicas en la industria de la IA están profundizándose, pero los puntos críticos de entrada de la IA Web3 aún no se han manifestado completamente. La IA Web2 ha invertido enormemente en el desarrollo de sistemas multimodales, construyendo barreras industriales sólidas.
El desarrollo de Web3 AI debería seguir la táctica de "la zona rural rodeando la ciudad". Debería probarse a pequeña escala en escenarios periféricos, asegurando una base sólida antes de esperar la aparición de escenarios centrales. Las direcciones adecuadas incluyen estructuras ligeras, tareas que sean fáciles de paralelizar y que puedan ser incentivadas, como el ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento alineadas con el comportamiento, entrenamiento y etiquetado de datos por crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños, y entrenamiento colaborativo en dispositivos periféricos, entre otros.
Antes de que se agoten los dividendos de la inteligencia artificial de Web2, Web3 AI necesita elegir con cuidado sus puntos de entrada, enfocándose en aquellos proyectos que puedan entrar desde los márgenes, combinar puntos y áreas, avanzar de manera circular y ser flexibles y dinámicos. Solo así podrá encontrar un lugar en la futura competencia de IA.