Tình trạng và thách thức phát triển Web3 AI

Cổ phiếu của Nvidia đạt mức cao kỷ lục, sự tiến bộ của các mô hình đa phương thức càng củng cố lợi thế công nghệ của Web2 AI. Từ việc căn chỉnh ngữ nghĩa đến hiểu biết trực quan, từ nhúng chiều cao đến tích hợp đặc trưng, các mô hình phức tạp đang tích hợp các cách biểu đạt của nhiều phương thức với tốc độ chưa từng thấy, xây dựng một cao điểm AI ngày càng khép kín. Trong khi đó, thị trường tiền điện tử và cổ phiếu liên quan đến AI cũng chứng kiến một đợt tăng giá nhỏ.

Tuy nhiên, xu hướng này dường như không liên quan đến lĩnh vực tiền điện tử. Gần đây, những nỗ lực của Web3 AI trong hướng đi Agent có sự sai lệch về hướng. Cố gắng lắp ráp một hệ thống mô-đun đa dạng theo kiểu Web2 bằng cấu trúc phi tập trung thực sự là một sự sai lệch về công nghệ và tư duy. Trong bối cảnh tính liên kết của các mô-đun mạnh, sự phân bố đặc trưng không ổn định và nhu cầu tính toán tập trung, mô-đun đa dạng khó có thể đứng vững trong Web3.

Tương lai của Web3 AI không nên chỉ giới hạn ở việc bắt chước, mà cần áp dụng chiến lược quanh co. Từ việc căn chỉnh ngữ nghĩa trong không gian chiều cao, đến nút thắt thông tin trong cơ chế chú ý, cho đến việc căn chỉnh đặc trưng dưới sức mạnh tính toán khác nhau, Web3 AI cần có chiến lược "nông thôn bao vây thành phố".

Thách thức của Web3 AI

Khó khăn trong việc căn chỉnh ngữ nghĩa

Web3 AI dựa trên mô hình đa phương thức phẳng, khó thực hiện không gian nhúng nhiều chiều. Điều này dẫn đến việc không thể căn chỉnh ngữ nghĩa và hiệu suất kém. Không gian nhúng nhiều chiều rất quan trọng cho việc hiểu và so sánh các tín hiệu khác nhau, nhưng giao thức Web3 Agent khó khăn trong việc thực hiện điều này.

Hầu hết các Web3 Agent chỉ đơn giản là đóng gói các API có sẵn, thiếu không gian nhúng trung tâm thống nhất và cơ chế chú ý xuyên mô-đun. Điều này dẫn đến việc thông tin không thể tương tác giữa các mô-đun theo nhiều góc độ, nhiều cấp độ, chỉ có thể đi theo quy trình tuyến tính, thể hiện chức năng đơn lẻ, không thể hình thành tối ưu vòng khép kín tổng thể.

Thiết kế cơ chế chú ý bị hạn chế

Không gian chiều thấp hạn chế thiết kế tinh vi của cơ chế chú ý. Mô hình đa mô hình cấp cao cần cơ chế chú ý tinh vi, và điều này cần không gian chiều cao làm nền tảng.

Web3 AI dựa trên thiết kế mô-đun khó đạt được việc lập lịch chú ý thống nhất. Thiếu khả năng biểu diễn vector chung, trọng số song song và khả năng tổng hợp, không thể xây dựng khả năng "lập lịch chú ý thống nhất" như Transformer.

Tính năng tích hợp dừng lại ở mức nông

Việc ghép nối mô-đun rời rạc dẫn đến sự kết hợp đặc trưng chỉ dừng lại ở giai đoạn ghép tĩnh đơn giản. Web3 AI thường sử dụng phương pháp ghép nối mô-đun rời rạc, thiếu mục tiêu đào tạo thống nhất và sự lưu chuyển gradient xuyên mô-đun.

So với các phương pháp tích hợp đặc trưng phức tạp của Web2 AI, chiến lược tích hợp của Web3 AI quá đơn giản, khó nắm bắt các mối liên hệ đa phương thức sâu sắc và phức tạp.

Rào cản và hướng phát triển của ngành AI

Rào cản kỹ thuật trong ngành AI đang ngày càng sâu sắc, nhưng các điểm đau trong Web3 AI vẫn chưa hoàn toàn rõ ràng. Web2 AI đã đầu tư rất nhiều vào việc phát triển hệ thống đa mô hình, tạo ra những rào cản ngành mạnh mẽ.

Sự phát triển của Web3 AI nên tuân theo chiến thuật "nông thôn bao vây thành phố". Cần thử nghiệm quy mô nhỏ trong các tình huống biên, đảm bảo nền tảng vững chắc trước khi chờ đợi sự xuất hiện của các tình huống cốt lõi. Các hướng phù hợp bao gồm cấu trúc nhẹ, nhiệm vụ dễ song song và có thể khuyến khích, chẳng hạn như tinh chỉnh LoRA, nhiệm vụ huấn luyện sau hành vi, huấn luyện và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing, huấn luyện mô hình cơ bản nhỏ, cũng như huấn luyện hợp tác thiết bị biên.

Trước khi lợi ích của AI Web2 biến mất hoàn toàn, AI Web3 cần lựa chọn điểm xâm nhập một cách cẩn thận, tập trung vào những dự án có thể bắt đầu từ biên, kết hợp giữa điểm và mặt, tiến triển theo hình vòng và linh hoạt. Chỉ có như vậy, mới có thể tìm được chỗ đứng trong cuộc cạnh tranh AI trong tương lai.