Les tendances de localisation dans l'industrie de l'IA et leur impact sur le Web3
Récemment, l'industrie de l'IA présente une tendance de développement intéressante : passant d'une approche axée sur la concentration de puissance de calcul et de grands modèles, elle a progressivement donné naissance à une nouvelle direction axée sur des petits modèles locaux et le calcul en périphérie. Cette tendance se manifeste dans les dernières initiatives de plusieurs géants technologiques.
L'IA cloud et l'IA locale ont chacune leurs avantages. L'IA cloud s'appuie principalement sur une grande échelle de paramètres et une quantité massive de données d'entraînement, où la puissance financière devient un facteur de concurrence clé. En revanche, l'IA locale se concentre davantage sur l'optimisation technique et l'adaptation aux scénarios, offrant des avantages uniques en matière de protection de la vie privée des utilisateurs, d'amélioration de la fiabilité et de l'utilité du système. Cette différence provient principalement du problème de "hallucination" qui peut survenir lors de l'application de modèles généraux dans des scénarios spécifiques, affectant leur pénétration dans des domaines verticaux.
Cette tendance offre de nouvelles opportunités aux projets Web3 AI. Par le passé, dans la compétition pour la capacité de "généralisation", les géants de la technologie traditionnels ont dominé grâce à leurs ressources, technologies et bases d'utilisateurs. Cependant, avec l'émergence de modèles localisés et de l'informatique en périphérie, les perspectives d'application de la technologie blockchain dans le domaine de l'IA sont devenues beaucoup plus larges.
Comment garantir l'authenticité des résultats produits lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs ? Comment réaliser la collaboration entre les modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions sont précisément des domaines dans lesquels la technologie blockchain excelle.
Dans l'industrie, plusieurs projets innovants ont émergé pour aborder ces problèmes. Par exemple, un nouveau protocole de communication de données vise à résoudre les problèmes de monopole et d'opacité des données des plateformes d'IA centralisées. Un autre projet collecte des données humaines réelles à l'aide d'appareils de lecture des ondes cérébrales pour construire une "couche de vérification humaine", et a déjà réalisé des revenus considérables. Ces projets tentent tous de résoudre le problème de la crédibilité de l'IA locale.
On peut dire que la collaboration décentralisée ne peut devenir une nécessité réelle que lorsque l'IA s'"enfonce" véritablement dans chaque appareil. Pour les projets Web3 AI, plutôt que de continuer à se battre dans une course à la généralisation, il serait préférable de réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien infrastructurel à la vague d'IA localisée, ce qui pourrait être une direction de développement plus prometteuse.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
17 J'aime
Récompense
17
8
Partager
Commentaire
0/400
LadderToolGuy
· 07-25 21:58
Eh bien, le capital doit même être géré dans ses rêves.
Voir l'originalRépondre0
GasFeeThunder
· 07-25 06:53
Les données où ça ? Encore en train de faire des promesses. Ne faites pas de battage autour de la localisation.
Voir l'originalRépondre0
GasFeeCry
· 07-23 13:45
C'est tout ? Vous avez besoin de plus de fonds ?
Voir l'originalRépondre0
MetamaskMechanic
· 07-23 13:44
La petite échelle est la clé !
Voir l'originalRépondre0
GasFeeCrier
· 07-23 13:40
Encore une fois, on se fait prendre pour des cons.
Voir l'originalRépondre0
BTCRetirementFund
· 07-23 13:37
Ne pensez pas à l'IA locale, c'est juste pour surfer sur la tendance.
Voir l'originalRépondre0
BankruptWorker
· 07-23 13:32
Les grands modèles ont été mal utilisés par les riches.
Voir l'originalRépondre0
InfraVibes
· 07-23 13:22
La cloud est difficile à maintenir, je n'ai plus d'argent pour commencer.
La montée de la tendance de la localisation de l'IA offre de nouvelles opportunités aux projets Web3.
Les tendances de localisation dans l'industrie de l'IA et leur impact sur le Web3
Récemment, l'industrie de l'IA présente une tendance de développement intéressante : passant d'une approche axée sur la concentration de puissance de calcul et de grands modèles, elle a progressivement donné naissance à une nouvelle direction axée sur des petits modèles locaux et le calcul en périphérie. Cette tendance se manifeste dans les dernières initiatives de plusieurs géants technologiques.
L'IA cloud et l'IA locale ont chacune leurs avantages. L'IA cloud s'appuie principalement sur une grande échelle de paramètres et une quantité massive de données d'entraînement, où la puissance financière devient un facteur de concurrence clé. En revanche, l'IA locale se concentre davantage sur l'optimisation technique et l'adaptation aux scénarios, offrant des avantages uniques en matière de protection de la vie privée des utilisateurs, d'amélioration de la fiabilité et de l'utilité du système. Cette différence provient principalement du problème de "hallucination" qui peut survenir lors de l'application de modèles généraux dans des scénarios spécifiques, affectant leur pénétration dans des domaines verticaux.
Cette tendance offre de nouvelles opportunités aux projets Web3 AI. Par le passé, dans la compétition pour la capacité de "généralisation", les géants de la technologie traditionnels ont dominé grâce à leurs ressources, technologies et bases d'utilisateurs. Cependant, avec l'émergence de modèles localisés et de l'informatique en périphérie, les perspectives d'application de la technologie blockchain dans le domaine de l'IA sont devenues beaucoup plus larges.
Comment garantir l'authenticité des résultats produits lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs ? Comment réaliser la collaboration entre les modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions sont précisément des domaines dans lesquels la technologie blockchain excelle.
Dans l'industrie, plusieurs projets innovants ont émergé pour aborder ces problèmes. Par exemple, un nouveau protocole de communication de données vise à résoudre les problèmes de monopole et d'opacité des données des plateformes d'IA centralisées. Un autre projet collecte des données humaines réelles à l'aide d'appareils de lecture des ondes cérébrales pour construire une "couche de vérification humaine", et a déjà réalisé des revenus considérables. Ces projets tentent tous de résoudre le problème de la crédibilité de l'IA locale.
On peut dire que la collaboration décentralisée ne peut devenir une nécessité réelle que lorsque l'IA s'"enfonce" véritablement dans chaque appareil. Pour les projets Web3 AI, plutôt que de continuer à se battre dans une course à la généralisation, il serait préférable de réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien infrastructurel à la vague d'IA localisée, ce qui pourrait être une direction de développement plus prometteuse.