Oportunidades y desafíos en el desarrollo de Web3 AI
Recientemente, con el continuo aumento en el precio de las acciones de Nvidia, la evolución de los modelos multimodales parece no haber causado confusión en el campo de la IA Web2, sino que ha profundizado aún más las barreras tecnológicas. 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 fortaleza de IA cada vez más cerrada.
Sin embargo, esta ola parece estar poco relacionada con el campo de las criptomonedas. Los intentos actuales de Web3 AI, especialmente la reciente exploración en la dirección de los Agentes, presentan una clara desviación en su enfoque. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada es, en realidad, una doble desubicación tanto técnica como conceptual.
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, la modularidad multimodal tiene dificultades para establecerse en Web3. El futuro de la IA en Web3 no se encuentra en la simple imitación, sino en la estrategia de rodeo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta los cuellos de botella de información en los mecanismos de atención, pasando por la alineación de características bajo poder de cálculo heterogéneo, la IA en Web3 necesita encontrar nuevos caminos.
Web3 AI se enfrenta a serios desafíos en la alineación semántica, basado en un modelo multimodal plano. La falta de un espacio de incrustación de alta dimensión dificulta la fusión efectiva de la información de diferentes modalidades, afectando el rendimiento general del modelo. Al mismo tiempo, el espacio de baja dimensión limita el diseño preciso del mecanismo de atención, lo que dificulta que el modelo capture las complejas asociaciones entre modalidades.
En términos de fusión de características, Web3 AI todavía se encuentra en una etapa de simple ensamblaje estático. La falta de una representación unificada de alta dimensión y estrategias de fusión dinámicas impide aprovechar plenamente el potencial de los datos multimodales.
A pesar de que las barreras tecnológicas en la industria de la IA se están profundizando, las oportunidades de la IA en Web3 pueden estar en la estrategia de "rodear las ciudades desde el campo". Se debe empezar a probar a pequeña escala en escenarios marginales, buscando puntos de inflexión en tareas de estructura liviana, fáciles de paralelizar y que puedan ser incentivadas. Por ejemplo, pueden existir oportunidades en áreas como el ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamientos, entrenamiento y etiquetado de datos a través de crowdsourcing, entrenamiento de modelos básicos pequeños y entrenamiento colaborativo en dispositivos de borde.
Sin embargo, los proyectos de Web3 AI necesitan mantener la flexibilidad y ajustarse rápidamente a diferentes escenarios para adaptarse a la dinámica cambiante de la demanda del mercado. Una arquitectura de red demasiado grande y rígida puede limitar el potencial de desarrollo del proyecto.
En general, el camino de desarrollo de la IA Web3 sigue siendo un desafío, pero a través de una planificación estratégica y una innovación continua, todavía hay esperanza de encontrar puntos de inflexión en campos específicos, abriendo nuevas posibilidades para el futuro de la IA descentralizada.
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ProofOfNothing
· 07-28 06:35
Inversor minorista reducir pérdidas diario
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GasWastingMaximalist
· 07-26 02:33
sigo amando comerciar nft para ganar dinero con gas
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LeekCutter
· 07-26 02:29
Hmm, debo admitir que la escalabilidad de L2 todavía no es buena.
El desarrollo de Web3 AI enfrenta barreras tecnológicas, y los escenarios marginales pueden convertirse en un punto de ruptura.
Oportunidades y desafíos en el desarrollo de Web3 AI
Recientemente, con el continuo aumento en el precio de las acciones de Nvidia, la evolución de los modelos multimodales parece no haber causado confusión en el campo de la IA Web2, sino que ha profundizado aún más las barreras tecnológicas. 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 fortaleza de IA cada vez más cerrada.
Sin embargo, esta ola parece estar poco relacionada con el campo de las criptomonedas. Los intentos actuales de Web3 AI, especialmente la reciente exploración en la dirección de los Agentes, presentan una clara desviación en su enfoque. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada es, en realidad, una doble desubicación tanto técnica como conceptual.
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, la modularidad multimodal tiene dificultades para establecerse en Web3. El futuro de la IA en Web3 no se encuentra en la simple imitación, sino en la estrategia de rodeo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta los cuellos de botella de información en los mecanismos de atención, pasando por la alineación de características bajo poder de cálculo heterogéneo, la IA en Web3 necesita encontrar nuevos caminos.
Web3 AI se enfrenta a serios desafíos en la alineación semántica, basado en un modelo multimodal plano. La falta de un espacio de incrustación de alta dimensión dificulta la fusión efectiva de la información de diferentes modalidades, afectando el rendimiento general del modelo. Al mismo tiempo, el espacio de baja dimensión limita el diseño preciso del mecanismo de atención, lo que dificulta que el modelo capture las complejas asociaciones entre modalidades.
En términos de fusión de características, Web3 AI todavía se encuentra en una etapa de simple ensamblaje estático. La falta de una representación unificada de alta dimensión y estrategias de fusión dinámicas impide aprovechar plenamente el potencial de los datos multimodales.
A pesar de que las barreras tecnológicas en la industria de la IA se están profundizando, las oportunidades de la IA en Web3 pueden estar en la estrategia de "rodear las ciudades desde el campo". Se debe empezar a probar a pequeña escala en escenarios marginales, buscando puntos de inflexión en tareas de estructura liviana, fáciles de paralelizar y que puedan ser incentivadas. Por ejemplo, pueden existir oportunidades en áreas como el ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamientos, entrenamiento y etiquetado de datos a través de crowdsourcing, entrenamiento de modelos básicos pequeños y entrenamiento colaborativo en dispositivos de borde.
Sin embargo, los proyectos de Web3 AI necesitan mantener la flexibilidad y ajustarse rápidamente a diferentes escenarios para adaptarse a la dinámica cambiante de la demanda del mercado. Una arquitectura de red demasiado grande y rígida puede limitar el potencial de desarrollo del proyecto.
En general, el camino de desarrollo de la IA Web3 sigue siendo un desafío, pero a través de una planificación estratégica y una innovación continua, todavía hay esperanza de encontrar puntos de inflexión en campos específicos, abriendo nuevas posibilidades para el futuro de la IA descentralizada.