Можливості та виклики розвитку Web3 AI

Останнім часом, з постійним зростанням акцій NVIDIA, еволюція мультимодальних моделей, здається, не призвела до хаосу в сфері Web2 AI, а навпаки, ще більше поглибила технологічні бар'єри. Від семантичного вирівнювання до візуального розуміння, від високорозмірних вбудувань до злиття ознак, складні моделі інтегрують різні модальності вираження з небувалою швидкістю, створюючи все більш закриту AI територію.

Проте, ця хвиля, здається, не має особливого відношення до сфери криптовалют. Поточні спроби Web3 AI, особливо нещодавні дослідження у напрямку Agent, мають помітні відхилення в напрямку. Спроба зібрати модульну систему з багатьма модальностями в стилі Web2 за допомогою децентралізованої структури насправді є подвійним невідповідністю в технологіях і мисленні.

У сучасних умовах, коли модулі мають надзвичайно високу взаємозв'язаність, розподіл ознак є сильно нестабільним, а попит на обчислювальну потужність зростає, багатомодульна модульність у Web3 важко закріпитися. Майбутнє Web3 AI не полягає у простому наслідуванні, а в стратегічному обході. Від семантичного вирівнювання у високорозмірному просторі до інформаційних вузьких місць у механізмах уваги, і до вирівнювання ознак при гетерогенних обчислювальних потужностях, Web3 AI потребує нових підходів.

Web3 AI базується на спрощеній мультимодальній моделі, яка стикається з серйозними викликами в області семантичного вирівнювання. Відсутність високорозмірного вбудованого простору ускладнює ефективне злиття інформації з різних модальностей, що впливає на загальну продуктивність моделі. У той же час, низько розмірний простір обмежує точний дизайн механізму уваги, що ускладнює моделі захоплювати складні міжмодальні зв'язки.

У сфері злиття характеристик Web3 AI наразі залишається на простій стадії статичного з'єднання. Відсутність єдиного високорівневого представлення та динамічних стратегій злиття призводить до того, що потенційна цінність мультимодальних даних не може бути в повному обсязі використана.

Хоча технічні бар'єри в індустрії ШІ поглиблюються, можливості Web3 AI, можливо, полягають у стратегії "села, що оточує місто". Слід розпочати з невеликих експериментів у прикордонних сценаріях, шукаючи можливості в легких структурах, завданнях, що легко паралелізуються та можуть бути стимульовані. Наприклад, можуть бути можливості в таких сферах, як донавчання LoRA, завдання після навчання для узгодження поведінки, навчання та маркування даних crowdsourcing, навчання малих базових моделей, а також спільне навчання на прикордонних пристроях.

Однак проєкти Web3 AI повинні зберігати гнучкість, швидко адаптуватися до різних сценаріїв, щоб відповідати динамічно змінюваним вимогам ринку. Занадто великі та жорсткі мережеві архітектури можуть обмежити потенціал розвитку проєкту.

В цілому, шлях розвитку Web3 AI все ще сповнений викликів, але завдяки стратегічному плануванню та безперервним інноваціям є надія знайти точки прориву в певних сферах, відкриваючи нові можливості для майбутнього децентралізованого AI.