Son zamanlarda, Nvidia'nın hisse fiyatlarının sürekli yükselmesiyle birlikte, çok modlu modellerin evrimi Web2 AI alanında bir karmaşa yaratmamış gibi görünüyor, aksine teknik engelleri daha da derinleştirmiştir. Anlam uyumundan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülü verilere kadar, karmaşık modeller her zamankinden daha hızlı bir şekilde çeşitli modların ifade biçimlerini birleştirerek giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor.
Ancak, bu heyecan kripto para alanı ile pek bağlantılı görünmüyor. Mevcut Web3 AI denemeleri, özellikle son dönemdeki Agent yönelimi, yön olarak belirgin bir sapma gösteriyor. Merkezden bağımsız yapı ile Web2 tarzı çok modlu modüler sistemleri bir araya getirmeye çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel bir uyumsuzluktur.
Mevcut modülün güçlü bir şekilde birbiriyle bağlantılı, özellik dağılımının son derece dengesiz ve hesaplama gücü talebinin giderek merkezileştiği bir ortamda, çok modlu modüler yapının Web3'te ayakta kalması zor. Web3 AI'nın geleceği basit taklitte değil, stratejik bir dolanmadadır. Yüksek boyutlu alanlardaki anlam uyumu, dikkat mekanizmasındaki bilgi darboğazı ve heterojen hesaplama gücündeki özellik uyumu gibi konularda Web3 AI yeni yollar bulmalıdır.
Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu model temelinde, anlamsal hizalanma açısından ciddi zorluklarla karşı karşıya. Yüksek boyutlu gömme alanının eksikliği, farklı mod bilgilerin etkili bir şekilde birleştirilmesini zorlaştırarak modelin genel performansını etkiliyor. Aynı zamanda, düşük boyutlu alan, dikkat mekanizmasının hassas tasarımını kısıtlayarak modelin karmaşık çapraz mod ilişkilerini yakalamasını zorlaştırıyor.
Web3 AI, özelliklerin birleştirilmesi açısından, şu anda basit statik birleştirme aşamasında kalmaktadır. Birleşik yüksek boyutlu temsiller ve dinamik birleştirme stratejilerinin eksikliği, çok modlu verilerin potansiyel değerinin tam olarak kullanılamamasına neden olmaktadır.
AI endüstrisindeki teknik engeller derinleşmesine rağmen, Web3 AI fırsatları belki de "kırsalın şehri kuşatması" stratejisindedir. Kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapılmalı ve hafif yapı, kolay paralel çalışma ve motive edici görevlerde sıçrama noktaları aranmalıdır. Örneğin, LoRA ince ayarı, davranış uyumlu sonrası eğitim görevleri, topluluk verisi eğitim ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların birlikte eğitimi gibi alanlarda fırsatlar bulunabilir.
Ancak, Web3 AI projeleri esnek kalmalı ve dinamik değişen piyasa taleplerine uyum sağlamak için farklı senaryolara hızlı bir şekilde uyum sağlamalıdır. Aşırı büyük ve katı bir ağ yapısı projenin gelişim potansiyelini sınırlayabilir.
Genel olarak, Web3 AI'nın gelişim yolu hala zorluklarla dolu, ancak stratejik yerleşim ve sürekli yenilikle belirli alanlarda bir çıkış noktası bulma umudu vardır ve merkeziyetsiz AI'nın geleceği için yeni olasılıklar açabilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
22 Likes
Reward
22
5
Share
Comment
0/400
ProofOfNothing
· 07-28 06:35
bireysel yatırımcı Kesinti Kaybı günlük
View OriginalReply0
GasWastingMaximalist
· 07-26 02:33
Hala en çok NFT alım satımı yapmayı ve gas parası kazanmayı seviyorum.
View OriginalReply0
LeekCutter
· 07-26 02:29
Hmm, L2'nin ölçeklenebilirliğinin hala yeterli olmadığını kabul etmek zorundayım.
View OriginalReply0
OptionWhisperer
· 07-26 02:23
kripto dünyası炒完ai圈 enayiler圈起转转转
View OriginalReply0
SurvivorshipBias
· 07-26 02:19
Görmek ama söylememek, kardeşler anlıyor değil mi?
Web3 AI gelişimi teknik engellerle karşı karşıya, kenar senaryoları belki de bir sıçrama noktası olabilir.
Web3 AI Gelişiminin Fırsatları ve Zorlukları
Son zamanlarda, Nvidia'nın hisse fiyatlarının sürekli yükselmesiyle birlikte, çok modlu modellerin evrimi Web2 AI alanında bir karmaşa yaratmamış gibi görünüyor, aksine teknik engelleri daha da derinleştirmiştir. Anlam uyumundan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülü verilere kadar, karmaşık modeller her zamankinden daha hızlı bir şekilde çeşitli modların ifade biçimlerini birleştirerek giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor.
Ancak, bu heyecan kripto para alanı ile pek bağlantılı görünmüyor. Mevcut Web3 AI denemeleri, özellikle son dönemdeki Agent yönelimi, yön olarak belirgin bir sapma gösteriyor. Merkezden bağımsız yapı ile Web2 tarzı çok modlu modüler sistemleri bir araya getirmeye çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel bir uyumsuzluktur.
Mevcut modülün güçlü bir şekilde birbiriyle bağlantılı, özellik dağılımının son derece dengesiz ve hesaplama gücü talebinin giderek merkezileştiği bir ortamda, çok modlu modüler yapının Web3'te ayakta kalması zor. Web3 AI'nın geleceği basit taklitte değil, stratejik bir dolanmadadır. Yüksek boyutlu alanlardaki anlam uyumu, dikkat mekanizmasındaki bilgi darboğazı ve heterojen hesaplama gücündeki özellik uyumu gibi konularda Web3 AI yeni yollar bulmalıdır.
Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu model temelinde, anlamsal hizalanma açısından ciddi zorluklarla karşı karşıya. Yüksek boyutlu gömme alanının eksikliği, farklı mod bilgilerin etkili bir şekilde birleştirilmesini zorlaştırarak modelin genel performansını etkiliyor. Aynı zamanda, düşük boyutlu alan, dikkat mekanizmasının hassas tasarımını kısıtlayarak modelin karmaşık çapraz mod ilişkilerini yakalamasını zorlaştırıyor.
Web3 AI, özelliklerin birleştirilmesi açısından, şu anda basit statik birleştirme aşamasında kalmaktadır. Birleşik yüksek boyutlu temsiller ve dinamik birleştirme stratejilerinin eksikliği, çok modlu verilerin potansiyel değerinin tam olarak kullanılamamasına neden olmaktadır.
AI endüstrisindeki teknik engeller derinleşmesine rağmen, Web3 AI fırsatları belki de "kırsalın şehri kuşatması" stratejisindedir. Kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapılmalı ve hafif yapı, kolay paralel çalışma ve motive edici görevlerde sıçrama noktaları aranmalıdır. Örneğin, LoRA ince ayarı, davranış uyumlu sonrası eğitim görevleri, topluluk verisi eğitim ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazların birlikte eğitimi gibi alanlarda fırsatlar bulunabilir.
Ancak, Web3 AI projeleri esnek kalmalı ve dinamik değişen piyasa taleplerine uyum sağlamak için farklı senaryolara hızlı bir şekilde uyum sağlamalıdır. Aşırı büyük ve katı bir ağ yapısı projenin gelişim potansiyelini sınırlayabilir.
Genel olarak, Web3 AI'nın gelişim yolu hala zorluklarla dolu, ancak stratejik yerleşim ve sürekli yenilikle belirli alanlarda bir çıkış noktası bulma umudu vardır ve merkeziyetsiz AI'nın geleceği için yeni olasılıklar açabilir.