Opportunités et défis du développement de l'IA Web3
Récemment, avec la montée continue du prix des actions d'NVIDIA, l'évolution des modèles multimodaux semble n'avoir causé aucune perturbation dans le domaine de l'IA Web2, mais plutôt approfondi les barrières technologiques. De l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, de l'incorporation haute dimensionnelle à la fusion de caractéristiques, des modèles complexes intègrent à une vitesse sans précédent diverses modalités d'expression, construisant ainsi un bastion de l'IA de plus en plus fermé.
Cependant, cette vague semble peu liée au domaine des cryptomonnaies. Les tentatives actuelles de Web3 AI, en particulier les explorations récentes dans le domaine des agents, présentent un écart évident dans leur direction. Tenter d'assembler un système modulaire multimodal de style Web2 avec une structure décentralisée est en réalité un double décalage technique et de pensée.
Dans un environnement où le couplage des modules est extrêmement fort, la distribution des caractéristiques est hautement instable et la demande en puissance de calcul devient de plus en plus concentrée, la modularité multimodale a du mal à s'établir dans le Web3. L'avenir de l'IA Web3 ne réside pas dans une simple imitation, mais dans un contournement stratégique. De l'alignement sémantique dans des espaces de haute dimension, au goulet d'étranglement de l'information dans les mécanismes d'attention, jusqu'à l'alignement des caractéristiques sous une puissance de calcul hétérogène, l'IA Web3 doit trouver de nouvelles voies.
Web3 AI est basé sur un modèle multimodal aplati, qui fait face à des défis sévères en matière d'alignement sémantique. L'absence d'un espace d'insertion haute dimension rend difficile la fusion efficace des informations de différentes modalités, ce qui affecte la performance globale du modèle. De plus, un espace de faible dimension limite la conception précise des mécanismes d'attention, rendant difficile la capture des relations complexes intermodales.
En ce qui concerne la fusion des caractéristiques, l'IA Web3 en est actuellement à une phase de simple assemblage statique. Le manque de représentations haute dimension unifiées et de stratégies de fusion dynamiques empêche de tirer pleinement parti de la valeur potentielle des données multimodales.
Bien que les barrières technologiques dans l'industrie de l'IA se renforcent, les opportunités de l'IA Web3 pourraient résider dans une stratégie de "l'encerclement des villes par les campagnes". Il convient de commencer par des tests à petite échelle dans des scénarios marginaux, en recherchant des points de rupture dans des tâches légères, facilement parallélisables et incitatives. Par exemple, des opportunités pourraient exister dans des domaines tels que l'affinage LoRA, les tâches de post-entraînement pour l'alignement comportemental, l'entraînement et l'annotation de données en crowdsourcing, l'entraînement de petits modèles de base, ainsi que l'entraînement collaboratif sur des dispositifs de périphérie.
Cependant, les projets Web3 AI doivent rester flexibles et s'ajuster rapidement à différents scénarios pour s'adapter aux besoins du marché en constante évolution. Une architecture réseau trop grande et rigide pourrait limiter le potentiel de développement du projet.
Dans l'ensemble, le chemin de développement de l'IA Web3 reste semé de défis, mais grâce à une planification stratégique et à une innovation continue, il est encore possible de trouver des percées dans des domaines spécifiques, ouvrant de nouvelles possibilités pour l'avenir de l'IA décentralisée.
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ProofOfNothing
· 07-28 06:35
investisseur détaillant Cut Loss quotidien
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GasWastingMaximalist
· 07-26 02:33
J'aime toujours le trading de NFT pour gagner des gas.
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LeekCutter
· 07-26 02:29
Eh, il faut admettre que la scalabilité de L2 n'est toujours pas au point.
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OptionWhisperer
· 07-26 02:23
l'univers de la cryptomonnaie a fini, l'univers de l'IA commence, pigeons, ça tourne, ça tourne, ça tourne
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SurvivorshipBias
· 07-26 02:19
On ne dit pas ce qu'on sait, les frères comprennent, n'est-ce pas ?
Le développement de l'IA Web3 fait face à des barrières technologiques, les scénarios de périphérie pourraient devenir des points de rupture.
Opportunités et défis du développement de l'IA Web3
Récemment, avec la montée continue du prix des actions d'NVIDIA, l'évolution des modèles multimodaux semble n'avoir causé aucune perturbation dans le domaine de l'IA Web2, mais plutôt approfondi les barrières technologiques. De l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, de l'incorporation haute dimensionnelle à la fusion de caractéristiques, des modèles complexes intègrent à une vitesse sans précédent diverses modalités d'expression, construisant ainsi un bastion de l'IA de plus en plus fermé.
Cependant, cette vague semble peu liée au domaine des cryptomonnaies. Les tentatives actuelles de Web3 AI, en particulier les explorations récentes dans le domaine des agents, présentent un écart évident dans leur direction. Tenter d'assembler un système modulaire multimodal de style Web2 avec une structure décentralisée est en réalité un double décalage technique et de pensée.
Dans un environnement où le couplage des modules est extrêmement fort, la distribution des caractéristiques est hautement instable et la demande en puissance de calcul devient de plus en plus concentrée, la modularité multimodale a du mal à s'établir dans le Web3. L'avenir de l'IA Web3 ne réside pas dans une simple imitation, mais dans un contournement stratégique. De l'alignement sémantique dans des espaces de haute dimension, au goulet d'étranglement de l'information dans les mécanismes d'attention, jusqu'à l'alignement des caractéristiques sous une puissance de calcul hétérogène, l'IA Web3 doit trouver de nouvelles voies.
Web3 AI est basé sur un modèle multimodal aplati, qui fait face à des défis sévères en matière d'alignement sémantique. L'absence d'un espace d'insertion haute dimension rend difficile la fusion efficace des informations de différentes modalités, ce qui affecte la performance globale du modèle. De plus, un espace de faible dimension limite la conception précise des mécanismes d'attention, rendant difficile la capture des relations complexes intermodales.
En ce qui concerne la fusion des caractéristiques, l'IA Web3 en est actuellement à une phase de simple assemblage statique. Le manque de représentations haute dimension unifiées et de stratégies de fusion dynamiques empêche de tirer pleinement parti de la valeur potentielle des données multimodales.
Bien que les barrières technologiques dans l'industrie de l'IA se renforcent, les opportunités de l'IA Web3 pourraient résider dans une stratégie de "l'encerclement des villes par les campagnes". Il convient de commencer par des tests à petite échelle dans des scénarios marginaux, en recherchant des points de rupture dans des tâches légères, facilement parallélisables et incitatives. Par exemple, des opportunités pourraient exister dans des domaines tels que l'affinage LoRA, les tâches de post-entraînement pour l'alignement comportemental, l'entraînement et l'annotation de données en crowdsourcing, l'entraînement de petits modèles de base, ainsi que l'entraînement collaboratif sur des dispositifs de périphérie.
Cependant, les projets Web3 AI doivent rester flexibles et s'ajuster rapidement à différents scénarios pour s'adapter aux besoins du marché en constante évolution. Une architecture réseau trop grande et rigide pourrait limiter le potentiel de développement du projet.
Dans l'ensemble, le chemin de développement de l'IA Web3 reste semé de défis, mais grâce à une planification stratégique et à une innovation continue, il est encore possible de trouver des percées dans des domaines spécifiques, ouvrant de nouvelles possibilités pour l'avenir de l'IA décentralisée.