# Web3 AI開発の課題と機会現在、AI技術は急速に発展しており、マルチモーダルモデルの進展は、大手テクノロジー企業がこの分野での優位性をさらに強化しています。この技術的障壁の深まりは、主に意味の整合、視覚理解、高次元埋め込み、特徴融合などの側面に現れています。複雑なAIモデルは、かつてない速度でさまざまなモダリティの表現方法を統合し、ますます閉鎖的なAIの高地を構築しています。しかし、Web3 AI の発展方向は主流のトレンドとは乖離しているようです。最近のエージェント方向での試みは、技術と思考の二重のずれを示しています。現在、モジュール間の結合性が非常に強く、特徴分布が高度に不安定で、計算能力の需要がますます集中している環境において、マルチモーダルモジュール化は Web3 分野で立ち位置を確保するのが難しいです。Web3 AIの未来は単にWeb2 AIを模倣することではなく、戦略的な回避を取る必要があります。高次元空間の意味的整合性から、注意機構における情報のボトルネック、さらには異種計算能力下での特徴の整合性に至るまで、Web3 AIは新しい道を切り開く必要があります。## Web3 AIが直面する主な課題1. 意味の整合性が難しい：Web3 AIは高次元埋め込み空間の実現が難しく、異なるモダリティの情報を効果的に整列させることができません。これにより、複雑なシーンにおけるシステムの理解と意思決定能力が制限されます。2. 注意力メカニズムの制限： 統一された高次元表現空間が欠如しているため、Web3 AIは精密な注意機構を実現することが難しい。これは、モデルの重要情報のキャッチと処理効率に影響を及ぼす。3.不十分な機能の融合:Web3 AIの特徴融合は、しばしば単純な静的接合段階に留まり、深い相互作用や動的調整能力に欠けています。4. モジュール化による限界：モジュール設計には利点がありますが、情報の孤島やシステム全体のパフォーマンスの低下を招くことにもなります。各モジュール間での深い協調や最適化が難しいです。## Web3 AIの潜在的な機会挑戦に直面しているにもかかわらず、Web3 AI には独自の利点と発展の機会があります：1. エッジコンピューティングシーン：Web3 AIの非中央集権、高並列、低結合の特性は、エッジコンピューティングなどのシナリオにおいてより優位性を持っています。2. 軽量化タスク：LoRA微調整や行動調整の後訓練タスク、クラウドソーシングデータの訓練と注釈などの軽量タスクに適しています。3. 小型基礎モデル： 分散環境に適した小型ベースモデルの開発とトレーニングに集中できます。4. エッジデバイスの協調：去中心化特性を利用して、エッジデバイス間の協調トレーニングと推論モデルを探求する。5. フレキシブルな反復:大規模な中央集権型 AI システムと比較して、Web3 AI プロジェクトは、より柔軟にイテレーションし、発展の方向性を調整できます。## 開発戦略の推奨事項1. エッジシーンに焦点を当てる：伝統的なAIがカバーしきれていないエッジシーンで突破口を優先的に探す。2. 中央集権を排除する利点を活かす：分散型で高並列な特性を十分に活用し、独自のAIアプリケーションとソリューションを開発する。3. エコシステムの構築：小型基盤モデルと軽量タスクを中心にオープンなエコシステムを構築し、開発者とユーザーの参加を促します。4.柔軟性を持つ:AI技術の発展トレンドに密接に注目し、製品と技術のラインの柔軟性を保ち、適宜方向を調整します。5.長期的なレイアウト:Web3 AIの発展には時間がかかる可能性があることを認識し、長期的な投資と忍耐強く待つ準備をする。AI技術の進化が続く中、Web3 AIの機会の窓口は徐々に現れるかもしれません。重要なのは、既存の優位性を基に持続的な革新を行い、適切なタイミングで新たな市場の需要と技術のブレークスルーを捉えることです。
Web3 AIの発展の困難と突破の道：エッジコンピューティングと軽量タスクに焦点を当てる
Web3 AI開発の課題と機会
現在、AI技術は急速に発展しており、マルチモーダルモデルの進展は、大手テクノロジー企業がこの分野での優位性をさらに強化しています。この技術的障壁の深まりは、主に意味の整合、視覚理解、高次元埋め込み、特徴融合などの側面に現れています。複雑なAIモデルは、かつてない速度でさまざまなモダリティの表現方法を統合し、ますます閉鎖的なAIの高地を構築しています。
しかし、Web3 AI の発展方向は主流のトレンドとは乖離しているようです。最近のエージェント方向での試みは、技術と思考の二重のずれを示しています。現在、モジュール間の結合性が非常に強く、特徴分布が高度に不安定で、計算能力の需要がますます集中している環境において、マルチモーダルモジュール化は Web3 分野で立ち位置を確保するのが難しいです。
Web3 AIの未来は単にWeb2 AIを模倣することではなく、戦略的な回避を取る必要があります。高次元空間の意味的整合性から、注意機構における情報のボトルネック、さらには異種計算能力下での特徴の整合性に至るまで、Web3 AIは新しい道を切り開く必要があります。
Web3 AIが直面する主な課題
意味の整合性が難しい： Web3 AIは高次元埋め込み空間の実現が難しく、異なるモダリティの情報を効果的に整列させることができません。これにより、複雑なシーンにおけるシステムの理解と意思決定能力が制限されます。
注意力メカニズムの制限： 統一された高次元表現空間が欠如しているため、Web3 AIは精密な注意機構を実現することが難しい。これは、モデルの重要情報のキャッチと処理効率に影響を及ぼす。
3.不十分な機能の融合: Web3 AIの特徴融合は、しばしば単純な静的接合段階に留まり、深い相互作用や動的調整能力に欠けています。
Web3 AIの潜在的な機会
挑戦に直面しているにもかかわらず、Web3 AI には独自の利点と発展の機会があります：
エッジコンピューティングシーン： Web3 AIの非中央集権、高並列、低結合の特性は、エッジコンピューティングなどのシナリオにおいてより優位性を持っています。
軽量化タスク： LoRA微調整や行動調整の後訓練タスク、クラウドソーシングデータの訓練と注釈などの軽量タスクに適しています。
小型基礎モデル： 分散環境に適した小型ベースモデルの開発とトレーニングに集中できます。
エッジデバイスの協調： 去中心化特性を利用して、エッジデバイス間の協調トレーニングと推論モデルを探求する。
フレキシブルな反復: 大規模な中央集権型 AI システムと比較して、Web3 AI プロジェクトは、より柔軟にイテレーションし、発展の方向性を調整できます。
開発戦略の推奨事項
エッジシーンに焦点を当てる： 伝統的なAIがカバーしきれていないエッジシーンで突破口を優先的に探す。
中央集権を排除する利点を活かす： 分散型で高並列な特性を十分に活用し、独自のAIアプリケーションとソリューションを開発する。
エコシステムの構築： 小型基盤モデルと軽量タスクを中心にオープンなエコシステムを構築し、開発者とユーザーの参加を促します。
4.柔軟性を持つ: AI技術の発展トレンドに密接に注目し、製品と技術のラインの柔軟性を保ち、適宜方向を調整します。
5.長期的なレイアウト: Web3 AIの発展には時間がかかる可能性があることを認識し、長期的な投資と忍耐強く待つ準備をする。
AI技術の進化が続く中、Web3 AIの機会の窓口は徐々に現れるかもしれません。重要なのは、既存の優位性を基に持続的な革新を行い、適切なタイミングで新たな市場の需要と技術のブレークスルーを捉えることです。