В последнее время, с постоянным ростом акций NVIDIA, эволюция мультимодальных моделей, похоже, не вызвала хаоса в области Web2 AI, а наоборот, еще больше углубила технологические барьеры. От семантической согласованности до визуального понимания, от высокоразмерных вложений до слияния признаков, сложные модели интегрируют различные способы выражения с беспрецедентной скоростью, создавая все более закрытую высокую точку AI.
Однако этот бум, похоже, не имеет ничего общего с областью криптовалют. Текущие попытки Web3 AI, особенно недавние исследования в направлении Agent, имеют явные отклонения в направлении. Попытка собрать многомодульную систему в стиле Web2 с помощью децентрализованной структуры на самом деле является двойным несоответствием технологий и мышления.
В современных условиях с высокой степенью связности модулей, крайне нестабильным распределением характеристик и растущей концентрацией вычислительных ресурсов, многомодульная модульность в Web3 трудно укореняется. Будущее Web3 AI не в простой имитации, а в стратегическом обходе. От семантического выравнивания в высокоразмерных пространствах до информационных узких мест в механизме внимания и выравнивания характеристик в условиях гетерогенных вычислительных ресурсов, Web3 AI необходимо искать новые пути.
Web3 AI основан на плоских многомодальных моделях и сталкивается с серьезными проблемами в области семантической согласованности. Отсутствие высокоразмерного встраиваемого пространства затрудняет эффективное слияние информации из различных модальностей, что влияет на общую производительность модели. В то же время, низкоразмерное пространство ограничивает точную разработку механизмов внимания, что затрудняет модели улавливать сложные кросс-модальные связи.
В области слияния признаков Web3 AI в настоящее время все еще находится на стадии простого статического соединения. Отсутствие единого высокоразмерного представления и динамических стратегий слияния приводит к невозможности полного использования потенциальной ценности мультимодальных данных.
Несмотря на то, что технологические барьеры в индустрии ИИ углубляются, возможности Web3 AI могут заключаться в стратегии "окружения городов деревнями". Следует начать с маломасштабных испытаний в пограничных сценариях, искать прорывы в легковесных структурах, задачах, которые легко параллелизуются и могут быть стимулированы. Например, в таких областях, как дообучение LoRA, задачи постобучения с выравниванием поведения, краудсорсинг данных для обучения и аннотирования, обучение небольших базовых моделей, а также совместное обучение на периферийных устройствах могут существовать возможности.
Тем не менее, проекты Web3 AI должны сохранять гибкость и быстро адаптироваться к различным сценариям, чтобы соответствовать динамично меняющимся требованиям рынка. Чрезмерно громоздкая и негибкая сетвая архитектура может ограничить потенциал развития проекта.
В целом, путь развития Web3 AI по-прежнему полон вызовов, но благодаря стратегическому планированию и постоянным инновациям все еще есть надежда найти прорывы в определенных областях, открывая новые возможности для будущего децентрализованного ИИ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
22 Лайков
Награда
22
5
Поделиться
комментарий
0/400
ProofOfNothing
· 07-28 06:35
розничный инвестор Сокращение потерь повседневная жизнь
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasWastingMaximalist
· 07-26 02:33
всё-таки больше всего люблю торговать NFT и зарабатывать Газ
Посмотреть ОригиналОтветить0
LeekCutter
· 07-26 02:29
Да, нужно признать, что масштабируемость L2 по-прежнему не работает.
Посмотреть ОригиналОтветить0
OptionWhisperer
· 07-26 02:23
мир криптовалют炒完ai圈 неудачники圈起转转转
Посмотреть ОригиналОтветить0
SurvivorshipBias
· 07-26 02:19
Не говорить о том, что видно, братья, вы понимаете?
Развитие Web3 AI сталкивается с технологическими барьерами, а边缘场景可能 стать прорывом.
Возможности и вызовы развития Web3 AI
В последнее время, с постоянным ростом акций NVIDIA, эволюция мультимодальных моделей, похоже, не вызвала хаоса в области Web2 AI, а наоборот, еще больше углубила технологические барьеры. От семантической согласованности до визуального понимания, от высокоразмерных вложений до слияния признаков, сложные модели интегрируют различные способы выражения с беспрецедентной скоростью, создавая все более закрытую высокую точку AI.
Однако этот бум, похоже, не имеет ничего общего с областью криптовалют. Текущие попытки Web3 AI, особенно недавние исследования в направлении Agent, имеют явные отклонения в направлении. Попытка собрать многомодульную систему в стиле Web2 с помощью децентрализованной структуры на самом деле является двойным несоответствием технологий и мышления.
В современных условиях с высокой степенью связности модулей, крайне нестабильным распределением характеристик и растущей концентрацией вычислительных ресурсов, многомодульная модульность в Web3 трудно укореняется. Будущее Web3 AI не в простой имитации, а в стратегическом обходе. От семантического выравнивания в высокоразмерных пространствах до информационных узких мест в механизме внимания и выравнивания характеристик в условиях гетерогенных вычислительных ресурсов, Web3 AI необходимо искать новые пути.
Web3 AI основан на плоских многомодальных моделях и сталкивается с серьезными проблемами в области семантической согласованности. Отсутствие высокоразмерного встраиваемого пространства затрудняет эффективное слияние информации из различных модальностей, что влияет на общую производительность модели. В то же время, низкоразмерное пространство ограничивает точную разработку механизмов внимания, что затрудняет модели улавливать сложные кросс-модальные связи.
В области слияния признаков Web3 AI в настоящее время все еще находится на стадии простого статического соединения. Отсутствие единого высокоразмерного представления и динамических стратегий слияния приводит к невозможности полного использования потенциальной ценности мультимодальных данных.
Несмотря на то, что технологические барьеры в индустрии ИИ углубляются, возможности Web3 AI могут заключаться в стратегии "окружения городов деревнями". Следует начать с маломасштабных испытаний в пограничных сценариях, искать прорывы в легковесных структурах, задачах, которые легко параллелизуются и могут быть стимулированы. Например, в таких областях, как дообучение LoRA, задачи постобучения с выравниванием поведения, краудсорсинг данных для обучения и аннотирования, обучение небольших базовых моделей, а также совместное обучение на периферийных устройствах могут существовать возможности.
Тем не менее, проекты Web3 AI должны сохранять гибкость и быстро адаптироваться к различным сценариям, чтобы соответствовать динамично меняющимся требованиям рынка. Чрезмерно громоздкая и негибкая сетвая архитектура может ограничить потенциал развития проекта.
В целом, путь развития Web3 AI по-прежнему полон вызовов, но благодаря стратегическому планированию и постоянным инновациям все еще есть надежда найти прорывы в определенных областях, открывая новые возможности для будущего децентрализованного ИИ.