Défis et opportunités du développement de l'IA Web3
La technologie de l'IA évolue rapidement, et les avancées des modèles multimodaux renforcent encore l'avantage des grandes entreprises technologiques dans ce domaine. Cette intensification des barrières technologiques se manifeste principalement dans des domaines tels que l'alignement sémantique, la compréhension visuelle, l'incorporation de haute dimension et la fusion des caractéristiques. Des modèles d'IA complexes intègrent à une vitesse sans précédent diverses modalités d'expression, construisant ainsi un territoire de l'IA de plus en plus fermé.
Cependant, la direction de développement de l'IA Web3 semble diverger des tendances principales. Les récentes tentatives dans le domaine des agents montrent un double décalage entre la technologie et la pensée. Dans un environnement où le couplage des modules est extrêmement fort, la distribution des caractéristiques est très instable et la demande en puissance de calcul est de plus en plus centralisée, la modularité multimodale a du mal à s'imposer dans le domaine du Web3.
L'avenir de l'IA Web3 ne réside pas dans une simple imitation de l'IA Web2, mais nécessite une approche stratégique détournée. De l'alignement sémantique dans l'espace de haute dimension, au goulot d'étranglement d'information dans le mécanisme d'attention, jusqu'à l'alignement des caractéristiques sous une puissance de calcul hétérogène, l'IA Web3 doit explorer de nouvelles voies.
Les principaux défis auxquels fait face l'IA Web3
Difficulté d'alignement sémantique :
Web3 AI a du mal à réaliser un espace d'insertion de haute dimension, ce qui empêche un alignement efficace des informations de différentes modalités. Cela limite la capacité du système à comprendre et à prendre des décisions dans des scénarios complexes.
Mécanisme d'attention limité :
En raison d'un manque d'espace de représentation haute dimension unifié, l'IA Web3 a du mal à réaliser des mécanismes d'attention précis. Cela affecte la capture et l'efficacité du traitement des informations clés par le modèle.
Fusion des caractéristiques insuffisante :
Les caractéristiques de la fusion Web3 AI restent souvent au stade d'assemblage statique simple, manquant de capacité d'interaction approfondie et d'ajustement dynamique.
Les limites apportées par la modularité :
Bien que la conception modulaire présente des avantages, elle a également entraîné des silos d'information et une diminution de la performance globale du système. Il est difficile d'atteindre une collaboration et une optimisation profondes entre les différents modules.
Opportunités potentielles de l'IA Web3
Malgré les défis, le Web3 AI a encore ses avantages uniques et ses opportunités de développement :
Scénarios de calcul à la périphérie :
Les caractéristiques de Web3 AI en matière de décentralisation, de haute parallélisation et de faible couplage lui confèrent un avantage dans des scénarios tels que le calcul en périphérie.
Tâches allégées :
Convient aux tâches légères telles que l'ajustement fin LoRA, l'alignement comportemental, l'entraînement et l'annotation de données en crowdsourcing.
Modèles de base de petite taille :
Vous pouvez vous concentrer sur le développement et l'entraînement de petits modèles de base adaptés aux environnements distribués.
Collaboration des dispositifs périphériques :
Exploiter les caractéristiques de décentralisation pour explorer les modes de formation et d'inférence collaboratifs entre les appareils périphériques.
Itération flexible :
Comparé aux grands systèmes d'IA centralisés, les projets d'IA Web3 peuvent itérer et ajuster leur direction de développement de manière plus flexible.
Suggestions de stratégie de développement
Se concentrer sur les scénarios périphériques :
Chercher des opportunités là où l'IA traditionnelle ne couvre pas suffisamment les scénarios de périphérie.
Tirer parti des avantages de la décentralisation :
Tirez pleinement parti des caractéristiques décentralisées et hautement parallèles pour développer des applications et des solutions d'IA uniques.
Construire un écosystème :
Construire un écosystème ouvert autour de modèles de base petits et de tâches légères, attirant les développeurs et les utilisateurs à participer.
Rester flexible :
Surveillez de près les tendances de développement des technologies AI, maintenez la flexibilité des produits et des orientations technologiques, et ajustez la direction en temps voulu.
Stratégie à long terme :
Reconnaître que le développement de l'IA Web3 pourrait prendre du temps et se préparer à un investissement à long terme et à attendre avec patience.
Avec l'évolution continue de la technologie AI, la fenêtre d'opportunité pour le Web3 AI pourrait progressivement se révéler. L'essentiel est de continuer à innover sur la base des avantages existants et de saisir au bon moment les nouvelles demandes du marché et les points de percée technologique.
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ForkTrooper
· 07-24 10:30
C'est léger ? Donc c'est une version prendre les gens pour des idiots.
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ApeEscapeArtist
· 07-23 18:20
Encore en train de vanter l'IA, c'est vraiment déplorable.
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DegenWhisperer
· 07-22 21:42
Je ne comprends pas, je fais juste acte de présence.
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FreeRider
· 07-22 21:41
On parle encore de Web3 ? Vraiment, tout peut être du Web3 maintenant.
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GasGuzzler
· 07-22 21:41
Donc finalement, c'est toujours une question de spéculation.
Voir l'originalRépondre0
CoinBasedThinking
· 07-22 21:38
Parler de technologie, comment ne pas parler d'argent.
Défis et percées du développement de l'IA Web3 : focus sur l'Informatique de pointe et les tâches légères
Défis et opportunités du développement de l'IA Web3
La technologie de l'IA évolue rapidement, et les avancées des modèles multimodaux renforcent encore l'avantage des grandes entreprises technologiques dans ce domaine. Cette intensification des barrières technologiques se manifeste principalement dans des domaines tels que l'alignement sémantique, la compréhension visuelle, l'incorporation de haute dimension et la fusion des caractéristiques. Des modèles d'IA complexes intègrent à une vitesse sans précédent diverses modalités d'expression, construisant ainsi un territoire de l'IA de plus en plus fermé.
Cependant, la direction de développement de l'IA Web3 semble diverger des tendances principales. Les récentes tentatives dans le domaine des agents montrent un double décalage entre la technologie et la pensée. Dans un environnement où le couplage des modules est extrêmement fort, la distribution des caractéristiques est très instable et la demande en puissance de calcul est de plus en plus centralisée, la modularité multimodale a du mal à s'imposer dans le domaine du Web3.
L'avenir de l'IA Web3 ne réside pas dans une simple imitation de l'IA Web2, mais nécessite une approche stratégique détournée. De l'alignement sémantique dans l'espace de haute dimension, au goulot d'étranglement d'information dans le mécanisme d'attention, jusqu'à l'alignement des caractéristiques sous une puissance de calcul hétérogène, l'IA Web3 doit explorer de nouvelles voies.
Les principaux défis auxquels fait face l'IA Web3
Difficulté d'alignement sémantique : Web3 AI a du mal à réaliser un espace d'insertion de haute dimension, ce qui empêche un alignement efficace des informations de différentes modalités. Cela limite la capacité du système à comprendre et à prendre des décisions dans des scénarios complexes.
Mécanisme d'attention limité : En raison d'un manque d'espace de représentation haute dimension unifié, l'IA Web3 a du mal à réaliser des mécanismes d'attention précis. Cela affecte la capture et l'efficacité du traitement des informations clés par le modèle.
Fusion des caractéristiques insuffisante : Les caractéristiques de la fusion Web3 AI restent souvent au stade d'assemblage statique simple, manquant de capacité d'interaction approfondie et d'ajustement dynamique.
Les limites apportées par la modularité : Bien que la conception modulaire présente des avantages, elle a également entraîné des silos d'information et une diminution de la performance globale du système. Il est difficile d'atteindre une collaboration et une optimisation profondes entre les différents modules.
Opportunités potentielles de l'IA Web3
Malgré les défis, le Web3 AI a encore ses avantages uniques et ses opportunités de développement :
Scénarios de calcul à la périphérie : Les caractéristiques de Web3 AI en matière de décentralisation, de haute parallélisation et de faible couplage lui confèrent un avantage dans des scénarios tels que le calcul en périphérie.
Tâches allégées : Convient aux tâches légères telles que l'ajustement fin LoRA, l'alignement comportemental, l'entraînement et l'annotation de données en crowdsourcing.
Modèles de base de petite taille : Vous pouvez vous concentrer sur le développement et l'entraînement de petits modèles de base adaptés aux environnements distribués.
Collaboration des dispositifs périphériques : Exploiter les caractéristiques de décentralisation pour explorer les modes de formation et d'inférence collaboratifs entre les appareils périphériques.
Itération flexible : Comparé aux grands systèmes d'IA centralisés, les projets d'IA Web3 peuvent itérer et ajuster leur direction de développement de manière plus flexible.
Suggestions de stratégie de développement
Se concentrer sur les scénarios périphériques : Chercher des opportunités là où l'IA traditionnelle ne couvre pas suffisamment les scénarios de périphérie.
Tirer parti des avantages de la décentralisation : Tirez pleinement parti des caractéristiques décentralisées et hautement parallèles pour développer des applications et des solutions d'IA uniques.
Construire un écosystème : Construire un écosystème ouvert autour de modèles de base petits et de tâches légères, attirant les développeurs et les utilisateurs à participer.
Rester flexible : Surveillez de près les tendances de développement des technologies AI, maintenez la flexibilité des produits et des orientations technologiques, et ajustez la direction en temps voulu.
Stratégie à long terme : Reconnaître que le développement de l'IA Web3 pourrait prendre du temps et se préparer à un investissement à long terme et à attendre avec patience.
Avec l'évolution continue de la technologie AI, la fenêtre d'opportunité pour le Web3 AI pourrait progressivement se révéler. L'essentiel est de continuer à innover sur la base des avantages existants et de saisir au bon moment les nouvelles demandes du marché et les points de percée technologique.