Saat ini, teknologi AI sedang berkembang pesat, dan kemajuan model multimodal semakin memperkuat keunggulan perusahaan teknologi besar di bidang ini. Peningkatan hambatan teknologi ini terutama terlihat dalam penyelarasan semantik, pemahaman visual, penyematan berdimensi tinggi, dan penggabungan fitur. Model AI yang kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, membangun suatu puncak AI yang semakin tertutup.
Namun, arah perkembangan Web3 AI tampaknya menyimpang dari tren utama. Upaya terbaru di bidang Agen menunjukkan adanya ketidaksesuaian antara teknologi dan pemikiran. Dalam lingkungan di mana modul sangat terhubung, distribusi fitur sangat tidak stabil, dan permintaan daya komputasi semakin terkonsentrasi, modularitas multimodal sulit untuk berdiri di bidang Web3.
Masa depan Web3 AI tidak terletak pada sekadar meniru Web2 AI, tetapi perlu mengambil pendekatan strategis yang lebih berputar. Dari penyelarasan semantik ruang berdimensi tinggi, hingga kendala informasi dalam mekanisme perhatian, sampai penyelarasan fitur di bawah komputasi heterogen, Web3 AI perlu menemukan jalannya sendiri.
Tantangan Utama yang Dihadapi Web3 AI
Kesulitan dalam penyelarasan makna:
Web3 AI sulit untuk mencapai ruang embedding berdimensi tinggi, yang mengakibatkan informasi dari berbagai modalitas tidak dapat diselaraskan secara efektif. Ini membatasi kemampuan sistem dalam memahami dan mengambil keputusan di bawah skenario yang kompleks.
Mekanisme perhatian terbatas:
Karena kurangnya ruang representasi berdimensi tinggi yang terstandarisasi, Web3 AI sulit untuk menerapkan mekanisme perhatian yang presisi. Ini mempengaruhi kemampuan model dalam menangkap dan memproses informasi kunci.
Kurangnya fusi fitur:
Fusi karakteristik Web3 AI sering kali terjebak pada tahap penyambungan statis yang sederhana, kurang memiliki kemampuan interaksi mendalam dan penyesuaian dinamis.
Keterbatasan yang dibawa oleh modularitas:
Meskipun desain modular memiliki keuntungannya, hal ini juga mengakibatkan adanya pulau informasi dan penurunan kinerja keseluruhan sistem. Sulit untuk mencapai kolaborasi dan optimasi yang mendalam antar modul.
Peluang Potensial Web3 AI
Meskipun menghadapi tantangan, Web3 AI tetap memiliki keunggulan dan peluang pengembangan yang unik:
Skenario komputasi tepi:
Web3 AI memiliki keunggulan dalam komputasi tepi dan skenario lainnya karena karakteristik desentralisasi, paralelisme tinggi, dan keterikatan rendah.
Tugas ringan:
Cocok untuk menjalankan tugas pasca pelatihan ringan seperti penyetelan LoRA, penyelarasan perilaku, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, dan sebagainya.
Model Dasar Kecil:
Dapat fokus pada pengembangan dan pelatihan model dasar kecil yang sesuai untuk lingkungan terdistribusi.
Kolaborasi Perangkat Tepi:
Memanfaatkan karakteristik desentralisasi, menjelajahi pola pelatihan dan inferensi kolaboratif antar perangkat tepi.
Iterasi Fleksibel:
Dibandingkan dengan sistem AI terpusat besar, proyek Web3 AI dapat lebih fleksibel dalam mengiterasi dan menyesuaikan arah perkembangan.
Saran Strategi Pengembangan
Fokus pada skenario tepi:
Utamakan mencari celah di skenario tepi yang kurang tercakup oleh AI tradisional.
Memanfaatkan keunggulan desentralisasi:
Memanfaatkan sepenuhnya karakteristik terdesentralisasi dan paralel tinggi, untuk mengembangkan aplikasi dan solusi AI yang unik.
Membangun ekosistem:
Membangun ekosistem terbuka di sekitar model dasar kecil dan tugas ringan, menarik pengembang dan pengguna untuk berpartisipasi.
Pertahankan fleksibilitas:
Memperhatikan perkembangan tren teknologi AI, menjaga fleksibilitas jalur produk dan teknologi, serta menyesuaikan arah pada waktu yang tepat.
Penataan jangka panjang:
Menyadari bahwa perkembangan Web3 AI mungkin memerlukan waktu yang lama, bersiaplah untuk investasi jangka panjang dan bersabar menunggu.
Seiring dengan perkembangan teknologi AI, jendela peluang Web3 AI mungkin akan perlahan muncul. Kuncinya adalah terus berinovasi berdasarkan keunggulan yang ada, dan menangkap permintaan pasar dan titik terobosan teknologi yang muncul pada waktu yang tepat.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
19 Suka
Hadiah
19
8
Bagikan
Komentar
0/400
ForkTrooper
· 07-24 10:30
Apakah itu ringan? Itu berarti versi yang dipermudah.
Lihat AsliBalas0
ApeEscapeArtist
· 07-23 18:20
Sekali lagi membicarakan AI, terlihat sangat tidak pantas.
Lihat AsliBalas0
DegenWhisperer
· 07-22 21:42
Tidak mengerti, hanya sekadar lewat.
Lihat AsliBalas0
FreeRider
· 07-22 21:41
Apakah lagi-lagi membicarakan Web3? Seolah-olah semuanya bisa jadi Web3.
Lihat AsliBalas0
GasGuzzler
· 07-22 21:41
Jadi akhirnya tetap saja membahas konsep.
Lihat AsliBalas0
CoinBasedThinking
· 07-22 21:38
Berbicara tentang teknologi, kenapa tidak berbicara tentang uang
Web3 AI tantangan pengembangan dan jalan terobosan: fokus pada Komputasi Edge dan tugas ringan
Tantangan dan Peluang dalam Pengembangan Web3 AI
Saat ini, teknologi AI sedang berkembang pesat, dan kemajuan model multimodal semakin memperkuat keunggulan perusahaan teknologi besar di bidang ini. Peningkatan hambatan teknologi ini terutama terlihat dalam penyelarasan semantik, pemahaman visual, penyematan berdimensi tinggi, dan penggabungan fitur. Model AI yang kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, membangun suatu puncak AI yang semakin tertutup.
Namun, arah perkembangan Web3 AI tampaknya menyimpang dari tren utama. Upaya terbaru di bidang Agen menunjukkan adanya ketidaksesuaian antara teknologi dan pemikiran. Dalam lingkungan di mana modul sangat terhubung, distribusi fitur sangat tidak stabil, dan permintaan daya komputasi semakin terkonsentrasi, modularitas multimodal sulit untuk berdiri di bidang Web3.
Masa depan Web3 AI tidak terletak pada sekadar meniru Web2 AI, tetapi perlu mengambil pendekatan strategis yang lebih berputar. Dari penyelarasan semantik ruang berdimensi tinggi, hingga kendala informasi dalam mekanisme perhatian, sampai penyelarasan fitur di bawah komputasi heterogen, Web3 AI perlu menemukan jalannya sendiri.
Tantangan Utama yang Dihadapi Web3 AI
Kesulitan dalam penyelarasan makna: Web3 AI sulit untuk mencapai ruang embedding berdimensi tinggi, yang mengakibatkan informasi dari berbagai modalitas tidak dapat diselaraskan secara efektif. Ini membatasi kemampuan sistem dalam memahami dan mengambil keputusan di bawah skenario yang kompleks.
Mekanisme perhatian terbatas: Karena kurangnya ruang representasi berdimensi tinggi yang terstandarisasi, Web3 AI sulit untuk menerapkan mekanisme perhatian yang presisi. Ini mempengaruhi kemampuan model dalam menangkap dan memproses informasi kunci.
Kurangnya fusi fitur: Fusi karakteristik Web3 AI sering kali terjebak pada tahap penyambungan statis yang sederhana, kurang memiliki kemampuan interaksi mendalam dan penyesuaian dinamis.
Keterbatasan yang dibawa oleh modularitas: Meskipun desain modular memiliki keuntungannya, hal ini juga mengakibatkan adanya pulau informasi dan penurunan kinerja keseluruhan sistem. Sulit untuk mencapai kolaborasi dan optimasi yang mendalam antar modul.
Peluang Potensial Web3 AI
Meskipun menghadapi tantangan, Web3 AI tetap memiliki keunggulan dan peluang pengembangan yang unik:
Skenario komputasi tepi: Web3 AI memiliki keunggulan dalam komputasi tepi dan skenario lainnya karena karakteristik desentralisasi, paralelisme tinggi, dan keterikatan rendah.
Tugas ringan: Cocok untuk menjalankan tugas pasca pelatihan ringan seperti penyetelan LoRA, penyelarasan perilaku, pelatihan dan penandaan data crowdsourcing, dan sebagainya.
Model Dasar Kecil: Dapat fokus pada pengembangan dan pelatihan model dasar kecil yang sesuai untuk lingkungan terdistribusi.
Kolaborasi Perangkat Tepi: Memanfaatkan karakteristik desentralisasi, menjelajahi pola pelatihan dan inferensi kolaboratif antar perangkat tepi.
Iterasi Fleksibel: Dibandingkan dengan sistem AI terpusat besar, proyek Web3 AI dapat lebih fleksibel dalam mengiterasi dan menyesuaikan arah perkembangan.
Saran Strategi Pengembangan
Fokus pada skenario tepi: Utamakan mencari celah di skenario tepi yang kurang tercakup oleh AI tradisional.
Memanfaatkan keunggulan desentralisasi: Memanfaatkan sepenuhnya karakteristik terdesentralisasi dan paralel tinggi, untuk mengembangkan aplikasi dan solusi AI yang unik.
Membangun ekosistem: Membangun ekosistem terbuka di sekitar model dasar kecil dan tugas ringan, menarik pengembang dan pengguna untuk berpartisipasi.
Pertahankan fleksibilitas: Memperhatikan perkembangan tren teknologi AI, menjaga fleksibilitas jalur produk dan teknologi, serta menyesuaikan arah pada waktu yang tepat.
Penataan jangka panjang: Menyadari bahwa perkembangan Web3 AI mungkin memerlukan waktu yang lama, bersiaplah untuk investasi jangka panjang dan bersabar menunggu.
Seiring dengan perkembangan teknologi AI, jendela peluang Web3 AI mungkin akan perlahan muncul. Kuncinya adalah terus berinovasi berdasarkan keunggulan yang ada, dan menangkap permintaan pasar dan titik terobosan teknologi yang muncul pada waktu yang tepat.