Oportunidades e Desafios no Desenvolvimento da Web3 AI
Recentemente, com a contínua valorização das ações da Nvidia, a evolução dos modelos multimodais parece não ter causado confusão no campo da inteligência artificial Web2, mas sim aprofundado ainda mais as barreiras tecnológicas. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando, a uma velocidade sem precedentes, as diversas formas de expressão, construindo uma alta tecnologia de IA cada vez mais fechada.
No entanto, essa onda parece ter pouca relação com o campo das criptomoedas. As tentativas atuais de Web3 AI, especialmente a exploração recente na direção de Agentes, apresentam uma clara discrepância na direção. Tentar montar um sistema modular multimodal à moda do Web2 usando uma estrutura descentralizada é, na verdade, um duplo desalinhamento técnico e de pensamento.
Na atualidade, com um forte acoplamento entre os módulos, distribuição de características altamente instável e uma crescente concentração na demanda de poder computacional, a modularidade multimodal tem dificuldade em se estabelecer no Web3. O futuro da IA no Web3 não está na simples imitação, mas sim em uma abordagem estratégica e indireta. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelo gargalo de informação nos mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob poder computacional heterogêneo, a IA no Web3 precisa encontrar novos caminhos.
O Web3 AI é baseado em modelos multimodais achatados, enfrentando sérios desafios em termos de alinhamento semântico. A falta de um espaço de incorporação de alta dimensão dificulta a fusão eficaz de informações de diferentes modalidades, afetando o desempenho geral do modelo. Ao mesmo tempo, o espaço de baixa dimensão limita o design preciso do mecanismo de atenção, tornando difícil para o modelo capturar associações complexas entre modalidades.
Na área da fusão de características, a Web3 AI ainda se encontra numa fase simples de junção estática. A falta de uma representação de alta dimensão unificada e de estratégias de fusão dinâmicas impede a plena utilização do potencial dos dados multimodais.
Apesar de as barreiras tecnológicas na indústria de IA estarem a aumentar, as oportunidades em Web3 AI podem residir na estratégia de "cercar as cidades a partir do campo". Deve-se experimentar em pequena escala em cenários periféricos, procurando pontos de ruptura em tarefas leves, de fácil paralelização e que possam ser incentivadas. Por exemplo, podem existir oportunidades nas áreas de ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem de dados crowdsourced, treinamento de pequenos modelos base, e colaboração no treinamento de dispositivos de borda.
No entanto, os projetos de Web3 AI precisam manter a flexibilidade para se ajustarem rapidamente a diferentes cenários, a fim de se adaptarem à dinâmica das necessidades do mercado. Uma arquitetura de rede excessivamente grande e rígida pode limitar o potencial de desenvolvimento do projeto.
De uma forma geral, o caminho de desenvolvimento da Web3 AI ainda está cheio de desafios, mas através de uma disposição estratégica e inovação contínua, ainda há esperança de encontrar uma brecha em áreas específicas, abrindo novas possibilidades para o futuro da IA descentralizada.
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ProofOfNothing
· 07-28 06:35
investidor de retalho perda de corte diário
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GasWastingMaximalist
· 07-26 02:33
ainda amo mais negociar nft e ganhar gás
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LeekCutter
· 07-26 02:29
Sim, é preciso admitir que a escalabilidade do L2 ainda não está boa.
O desenvolvimento da Web3 AI enfrenta barreiras tecnológicas, e cenários de borda podem ser um ponto de ruptura.
Oportunidades e Desafios no Desenvolvimento da Web3 AI
Recentemente, com a contínua valorização das ações da Nvidia, a evolução dos modelos multimodais parece não ter causado confusão no campo da inteligência artificial Web2, mas sim aprofundado ainda mais as barreiras tecnológicas. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando, a uma velocidade sem precedentes, as diversas formas de expressão, construindo uma alta tecnologia de IA cada vez mais fechada.
No entanto, essa onda parece ter pouca relação com o campo das criptomoedas. As tentativas atuais de Web3 AI, especialmente a exploração recente na direção de Agentes, apresentam uma clara discrepância na direção. Tentar montar um sistema modular multimodal à moda do Web2 usando uma estrutura descentralizada é, na verdade, um duplo desalinhamento técnico e de pensamento.
Na atualidade, com um forte acoplamento entre os módulos, distribuição de características altamente instável e uma crescente concentração na demanda de poder computacional, a modularidade multimodal tem dificuldade em se estabelecer no Web3. O futuro da IA no Web3 não está na simples imitação, mas sim em uma abordagem estratégica e indireta. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelo gargalo de informação nos mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob poder computacional heterogêneo, a IA no Web3 precisa encontrar novos caminhos.
O Web3 AI é baseado em modelos multimodais achatados, enfrentando sérios desafios em termos de alinhamento semântico. A falta de um espaço de incorporação de alta dimensão dificulta a fusão eficaz de informações de diferentes modalidades, afetando o desempenho geral do modelo. Ao mesmo tempo, o espaço de baixa dimensão limita o design preciso do mecanismo de atenção, tornando difícil para o modelo capturar associações complexas entre modalidades.
Na área da fusão de características, a Web3 AI ainda se encontra numa fase simples de junção estática. A falta de uma representação de alta dimensão unificada e de estratégias de fusão dinâmicas impede a plena utilização do potencial dos dados multimodais.
Apesar de as barreiras tecnológicas na indústria de IA estarem a aumentar, as oportunidades em Web3 AI podem residir na estratégia de "cercar as cidades a partir do campo". Deve-se experimentar em pequena escala em cenários periféricos, procurando pontos de ruptura em tarefas leves, de fácil paralelização e que possam ser incentivadas. Por exemplo, podem existir oportunidades nas áreas de ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem de dados crowdsourced, treinamento de pequenos modelos base, e colaboração no treinamento de dispositivos de borda.
No entanto, os projetos de Web3 AI precisam manter a flexibilidade para se ajustarem rapidamente a diferentes cenários, a fim de se adaptarem à dinâmica das necessidades do mercado. Uma arquitetura de rede excessivamente grande e rígida pode limitar o potencial de desenvolvimento do projeto.
De uma forma geral, o caminho de desenvolvimento da Web3 AI ainda está cheio de desafios, mas através de uma disposição estratégica e inovação contínua, ainda há esperança de encontrar uma brecha em áreas específicas, abrindo novas possibilidades para o futuro da IA descentralizada.