Belakangan ini, seiring dengan terus naiknya harga saham Nvidia, evolusi model multimodal tampaknya tidak menyebabkan kekacauan di bidang AI Web2, malah semakin memperdalam batasan teknologi. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari嵌入 berdimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, membangun sebuah puncak AI yang semakin tertutup.
Namun, gelombang ini tampaknya tidak terlalu terkait dengan bidang cryptocurrency. Upaya Web3 AI saat ini, terutama eksplorasi terbaru dalam arah Agent, menunjukkan penyimpangan yang jelas dalam arah. Mencoba merakit sistem modular multimodal bergaya Web2 dengan struktur terdesentralisasi, pada kenyataannya adalah suatu ketidaksesuaian dalam teknologi dan pemikiran.
Dalam lingkungan di mana modul saat ini sangat terhubung, distribusi fitur sangat tidak stabil, dan permintaan daya komputasi semakin terpusat, modularitas multimodal sulit untuk berdiri di Web3. Masa depan Web3 AI tidak terletak pada peniruan sederhana, tetapi pada pergeseran strategis. Dari penyelarasan semantik di ruang dimensi tinggi, hingga hambatan informasi dalam mekanisme perhatian, hingga penyelarasan fitur di bawah daya komputasi heterogen, Web3 AI perlu menemukan jalan baru.
Web3 AI berbasis model multimodal yang datar menghadapi tantangan serius dalam penyelarasan semantik. Hilangnya ruang embedding berdimensi tinggi mengakibatkan informasi dari berbagai modal sulit untuk digabungkan secara efektif, yang memengaruhi kinerja keseluruhan model. Pada saat yang sama, ruang berdimensi rendah membatasi desain mekanisme perhatian yang cermat, sehingga model sulit untuk menangkap hubungan lintas modal yang kompleks.
Dalam hal penggabungan fitur, Web3 AI saat ini masih berada pada tahap penggabungan statis yang sederhana. Kurangnya representasi dimensi tinggi yang seragam dan strategi penggabungan dinamis menyebabkan ketidakmampuan untuk memanfaatkan potensi nilai data multimodal secara maksimal.
Meskipun hambatan teknologi di industri AI semakin dalam, peluang Web3 AI mungkin terletak pada strategi "desa mengepung kota". Harus dimulai dengan percobaan kecil di skenario tepi, mencari terobosan dalam struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan dan dapat menginspirasi. Contohnya adalah pelatihan LoRA, tugas pelatihan pasca-alignment perilaku, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil, serta pelatihan kolaboratif perangkat tepi, di mana mungkin terdapat peluang.
Namun, proyek Web3 AI perlu tetap fleksibel, cepat menyesuaikan diri dengan berbagai skenario untuk memenuhi kebutuhan pasar yang berubah dinamis. Arsitektur jaringan yang terlalu besar dan kaku dapat membatasi potensi pengembangan proyek.
Secara keseluruhan, jalan perkembangan Web3 AI masih penuh tantangan, tetapi melalui penataan strategis dan inovasi yang berkelanjutan, masih ada harapan untuk menemukan terobosan di bidang tertentu, membuka kemungkinan baru untuk masa depan AI yang terdesentralisasi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
22 Suka
Hadiah
22
5
Bagikan
Komentar
0/400
ProofOfNothing
· 22jam yang lalu
Investor ritel Cut Loss sehari-hari
Lihat AsliBalas0
GasWastingMaximalist
· 07-26 02:33
Tetap paling suka trading nft untuk mendapatkan uang gas
Lihat AsliBalas0
LeekCutter
· 07-26 02:29
Hmm, harus diakui bahwa skalabilitas L2 masih tidak baik.
Lihat AsliBalas0
OptionWhisperer
· 07-26 02:23
dunia kripto炒完ai圈 suckers圈起转转转
Lihat AsliBalas0
SurvivorshipBias
· 07-26 02:19
Melihat tetapi tidak mengatakannya, saudara-saudaraku mengerti kan
Pengembangan Web3 AI menghadapi hambatan teknis, dan skenario tepi mungkin menjadi titik terobosan.
Peluang dan Tantangan dalam Pengembangan Web3 AI
Belakangan ini, seiring dengan terus naiknya harga saham Nvidia, evolusi model multimodal tampaknya tidak menyebabkan kekacauan di bidang AI Web2, malah semakin memperdalam batasan teknologi. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari嵌入 berdimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, membangun sebuah puncak AI yang semakin tertutup.
Namun, gelombang ini tampaknya tidak terlalu terkait dengan bidang cryptocurrency. Upaya Web3 AI saat ini, terutama eksplorasi terbaru dalam arah Agent, menunjukkan penyimpangan yang jelas dalam arah. Mencoba merakit sistem modular multimodal bergaya Web2 dengan struktur terdesentralisasi, pada kenyataannya adalah suatu ketidaksesuaian dalam teknologi dan pemikiran.
Dalam lingkungan di mana modul saat ini sangat terhubung, distribusi fitur sangat tidak stabil, dan permintaan daya komputasi semakin terpusat, modularitas multimodal sulit untuk berdiri di Web3. Masa depan Web3 AI tidak terletak pada peniruan sederhana, tetapi pada pergeseran strategis. Dari penyelarasan semantik di ruang dimensi tinggi, hingga hambatan informasi dalam mekanisme perhatian, hingga penyelarasan fitur di bawah daya komputasi heterogen, Web3 AI perlu menemukan jalan baru.
Web3 AI berbasis model multimodal yang datar menghadapi tantangan serius dalam penyelarasan semantik. Hilangnya ruang embedding berdimensi tinggi mengakibatkan informasi dari berbagai modal sulit untuk digabungkan secara efektif, yang memengaruhi kinerja keseluruhan model. Pada saat yang sama, ruang berdimensi rendah membatasi desain mekanisme perhatian yang cermat, sehingga model sulit untuk menangkap hubungan lintas modal yang kompleks.
Dalam hal penggabungan fitur, Web3 AI saat ini masih berada pada tahap penggabungan statis yang sederhana. Kurangnya representasi dimensi tinggi yang seragam dan strategi penggabungan dinamis menyebabkan ketidakmampuan untuk memanfaatkan potensi nilai data multimodal secara maksimal.
Meskipun hambatan teknologi di industri AI semakin dalam, peluang Web3 AI mungkin terletak pada strategi "desa mengepung kota". Harus dimulai dengan percobaan kecil di skenario tepi, mencari terobosan dalam struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan dan dapat menginspirasi. Contohnya adalah pelatihan LoRA, tugas pelatihan pasca-alignment perilaku, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, pelatihan model dasar kecil, serta pelatihan kolaboratif perangkat tepi, di mana mungkin terdapat peluang.
Namun, proyek Web3 AI perlu tetap fleksibel, cepat menyesuaikan diri dengan berbagai skenario untuk memenuhi kebutuhan pasar yang berubah dinamis. Arsitektur jaringan yang terlalu besar dan kaku dapat membatasi potensi pengembangan proyek.
Secara keseluruhan, jalan perkembangan Web3 AI masih penuh tantangan, tetapi melalui penataan strategis dan inovasi yang berkelanjutan, masih ada harapan untuk menemukan terobosan di bidang tertentu, membuka kemungkinan baru untuk masa depan AI yang terdesentralisasi.