Web3 AI の発展における機会と課題

最近、NVIDIAの株価が持続的に上昇する中で、マルチモーダルモデルの進化はWeb2 AI分野に混乱をもたらすことはなく、むしろ技術的な壁をさらに深めているようです。意味の整合から視覚理解、高次元の埋め込みから特徴融合に至るまで、複雑なモデルはかつてない速度で様々なモダリティの表現方法を統合し、ますます閉じられたAIの高地を構築しています。

しかし、この熱潮は暗号通貨の分野とはあまり関係がないようです。現在のWeb3 AIの試み、特に最近のエージェント方向の探求は、方向性に明らかな偏差があります。分散型構造を使ってWeb2スタイルのマルチモーダルモジュール化システムを組み立てようとすることは、実際には技術と考え方の二重のズレを意味します。

現在のモジュールの結合性が非常に強く、特徴の分布が高度に不安定で、計算力の需要がますます集中している環境下で、Web3における多モーダルモジュール化は難しい立場にあります。Web3 AIの未来は単純な模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間の意味的整合から、注意機構における情報ボトルネック、さらには異種の計算力下での特徴整合まで、Web3 AIは新たな道を切り開く必要があります。

Web3 AIは、フラットなマルチモーダルモデルに基づいており、意味の整合性に関して厳しい課題に直面しています。高次元の埋め込み空間の欠如は、異なるモダリティの情報が効果的に融合するのを難しくし、モデル全体の性能に影響を与えています。同時に、低次元空間は注意メカニズムの精密設計を制限し、モデルが複雑なクロスモーダル関連を捉えるのを難しくしています。

特徴融合の面では、Web3 AIは現在、単純な静的接合の段階にとどまっています。統一された高次元表現と動的融合戦略が欠けているため、多モーダルデータの潜在的価値を十分に活用できていません。

AI業界の技術的障壁が深まっているにもかかわらず、Web3 AIの機会は「農村包囲都市」の戦略にあるかもしれません。エッジシーンから小規模に試験を行い、軽量構造、容易に並行でき、インセンティブのあるタスクの中で突破口を探るべきです。例えば、LoRA微調整、行動整合性の後訓練タスク、クラウドソーシングデータのトレーニングとアノテーション、小型基盤モデルのトレーニング、そしてエッジデバイスの協調トレーニングなどの分野に機会が存在するかもしれません。

しかし、Web3 AIプロジェクトは柔軟性を維持し、さまざまなシナリオに迅速に対応して、動的に変化する市場の需要に適応する必要があります。過度に大きくて硬直したネットワークアーキテクチャは、プロジェクトの発展の可能性を制限する可能性があります。

総じて言えば、Web3 AIの発展の道は依然として多くの課題に満ちていますが、戦略的な配置と継続的な革新を通じて、特定の分野での突破口を見つけ、分散型AIの未来に新たな可能性を開くことが期待されます。