Desafios e Oportunidades no Desenvolvimento da Web3 AI
Atualmente, a tecnologia de IA está a desenvolver-se rapidamente, e os avanços nos modelos multimodais reforçaram ainda mais a vantagem das grandes empresas de tecnologia neste campo. Esta barreira tecnológica em profundidade manifesta-se principalmente em aspectos como o alinhamento semântico, a compreensão visual, a incorporação de alta dimensão e a fusão de características. Modelos complexos de IA estão a integrar, a uma velocidade sem precedentes, várias formas de expressão, construindo uma fortaleza de IA cada vez mais fechada.
No entanto, a direção de desenvolvimento da Web3 AI parece estar em desacordo com as tendências mainstream. Tentativas recentes na direção de Agentes mostram um desalinhamento duplo em termos de tecnologia e pensamento. Em um ambiente onde a acoplamento de módulos é extremamente forte, a distribuição de características é altamente instável e a demanda por poder computacional está cada vez mais concentrada, a modularidade multimodal é difícil de se estabelecer no campo da Web3.
O futuro da Web3 AI não reside em uma simples imitação da Web2 AI, mas sim na necessidade de adotar uma abordagem estratégica e indireta. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelo gargalo de informação nos mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob computação heterogênea, a Web3 AI precisa encontrar novos caminhos.
Os principais desafios do Web3 AI
Dificuldade de alinhamento semântico:
A Web3 AI tem dificuldade em realizar espaços de incorporação de alta dimensão, resultando na incapacidade de alinhar efetivamente informações de diferentes modalidades. Isso limita a capacidade do sistema de compreensão e tomada de decisão em cenários complexos.
Mecanismo de atenção limitado:
Devido à falta de um espaço de representação de alta dimensão unificado, a IA Web3 tem dificuldade em implementar mecanismos de atenção precisos. Isso afeta a capacidade do modelo de capturar e processar informações-chave de forma eficiente.
Fusão de características insuficiente:
A fusão das características da Web3 AI geralmente permanece na fase simples de montagem estática, faltando interação profunda e capacidade de ajuste dinâmico.
Limitações trazidas pela modularização:
Embora o design modular tenha suas vantagens, também levou à formação de ilhas de informação e à diminuição do desempenho geral do sistema. É difícil alcançar uma colaboração e otimização profundas entre os diferentes módulos.
Oportunidades potenciais da Web3 AI
Apesar dos desafios, a Web3 AI ainda possui suas vantagens e oportunidades de desenvolvimento únicas:
Cenários de computação de borda:
As características do Web3 AI em descentralização, alta paralelização e baixo acoplamento conferem-lhe uma vantagem maior em cenários como a computação de borda.
Tarefas de leveza:
Adequado para realizar tarefas leves, como ajuste fino LoRA, alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem de dados de crowdsourcing.
Modelos básicos pequenos:
Pode concentrar-se no desenvolvimento e treinamento de modelos básicos pequenos adequados para ambientes distribuídos.
Colaboração de dispositivos de borda:
Aproveitando as características da descentralização, explorar padrões de treinamento e inferência colaborativa entre dispositivos de borda.
Iteração flexível:
Comparado com grandes sistemas de IA centralizados, projetos de IA Web3 podem iterar e ajustar sua direção de desenvolvimento de forma mais flexível.
Sugestões de Estratégia de Desenvolvimento
Focar em cenários de borda:
Procurar pontos de ruptura prioritariamente em cenários de borda onde a IA tradicional é insuficiente.
Aproveitar as vantagens da descentralização:
Aproveitar ao máximo as características descentralizadas e de alta paralelização para desenvolver aplicações e soluções de IA únicas.
Construir um ecossistema:
Construir um ecossistema aberto em torno de modelos de base pequenos e tarefas leves, atraindo desenvolvedores e usuários para participar.
Manter a flexibilidade:
Acompanhar de perto as tendências de desenvolvimento da tecnologia de IA, mantendo a flexibilidade da linha de produtos e tecnologia, ajustando a direção conforme necessário.
Planejamento a longo prazo:
Reconhecer que o desenvolvimento da Web3 AI pode levar algum tempo e estar preparado para um investimento a longo prazo e para esperar pacientemente.
Com a contínua evolução da tecnologia de IA, a janela de oportunidades para o Web3 AI pode começar a aparecer gradualmente. A chave está em continuar a inovar com base nas vantagens existentes e em aproveitar, no momento certo, as novas demandas do mercado e os pontos de ruptura tecnológica.
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ForkTrooper
· 07-24 10:30
É leve? Então não é uma versão fazer as pessoas de parvas.
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ApeEscapeArtist
· 07-23 18:20
Mais uma vez a falar de IA, é uma visão feia.
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DegenWhisperer
· 07-22 21:42
Não entendo, apenas uma formalidade.
Ver originalResponder0
FreeRider
· 07-22 21:41
Já estão a falar de Web3? Parece que tudo pode ser Web3.
Desafios e Caminhos para o Desenvolvimento da Web3 AI: Foco na Computação de borda e Tarefas Leves
Desafios e Oportunidades no Desenvolvimento da Web3 AI
Atualmente, a tecnologia de IA está a desenvolver-se rapidamente, e os avanços nos modelos multimodais reforçaram ainda mais a vantagem das grandes empresas de tecnologia neste campo. Esta barreira tecnológica em profundidade manifesta-se principalmente em aspectos como o alinhamento semântico, a compreensão visual, a incorporação de alta dimensão e a fusão de características. Modelos complexos de IA estão a integrar, a uma velocidade sem precedentes, várias formas de expressão, construindo uma fortaleza de IA cada vez mais fechada.
No entanto, a direção de desenvolvimento da Web3 AI parece estar em desacordo com as tendências mainstream. Tentativas recentes na direção de Agentes mostram um desalinhamento duplo em termos de tecnologia e pensamento. Em um ambiente onde a acoplamento de módulos é extremamente forte, a distribuição de características é altamente instável e a demanda por poder computacional está cada vez mais concentrada, a modularidade multimodal é difícil de se estabelecer no campo da Web3.
O futuro da Web3 AI não reside em uma simples imitação da Web2 AI, mas sim na necessidade de adotar uma abordagem estratégica e indireta. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelo gargalo de informação nos mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob computação heterogênea, a Web3 AI precisa encontrar novos caminhos.
Os principais desafios do Web3 AI
Dificuldade de alinhamento semântico: A Web3 AI tem dificuldade em realizar espaços de incorporação de alta dimensão, resultando na incapacidade de alinhar efetivamente informações de diferentes modalidades. Isso limita a capacidade do sistema de compreensão e tomada de decisão em cenários complexos.
Mecanismo de atenção limitado: Devido à falta de um espaço de representação de alta dimensão unificado, a IA Web3 tem dificuldade em implementar mecanismos de atenção precisos. Isso afeta a capacidade do modelo de capturar e processar informações-chave de forma eficiente.
Fusão de características insuficiente: A fusão das características da Web3 AI geralmente permanece na fase simples de montagem estática, faltando interação profunda e capacidade de ajuste dinâmico.
Limitações trazidas pela modularização: Embora o design modular tenha suas vantagens, também levou à formação de ilhas de informação e à diminuição do desempenho geral do sistema. É difícil alcançar uma colaboração e otimização profundas entre os diferentes módulos.
Oportunidades potenciais da Web3 AI
Apesar dos desafios, a Web3 AI ainda possui suas vantagens e oportunidades de desenvolvimento únicas:
Cenários de computação de borda: As características do Web3 AI em descentralização, alta paralelização e baixo acoplamento conferem-lhe uma vantagem maior em cenários como a computação de borda.
Tarefas de leveza: Adequado para realizar tarefas leves, como ajuste fino LoRA, alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem de dados de crowdsourcing.
Modelos básicos pequenos: Pode concentrar-se no desenvolvimento e treinamento de modelos básicos pequenos adequados para ambientes distribuídos.
Colaboração de dispositivos de borda: Aproveitando as características da descentralização, explorar padrões de treinamento e inferência colaborativa entre dispositivos de borda.
Iteração flexível: Comparado com grandes sistemas de IA centralizados, projetos de IA Web3 podem iterar e ajustar sua direção de desenvolvimento de forma mais flexível.
Sugestões de Estratégia de Desenvolvimento
Focar em cenários de borda: Procurar pontos de ruptura prioritariamente em cenários de borda onde a IA tradicional é insuficiente.
Aproveitar as vantagens da descentralização: Aproveitar ao máximo as características descentralizadas e de alta paralelização para desenvolver aplicações e soluções de IA únicas.
Construir um ecossistema: Construir um ecossistema aberto em torno de modelos de base pequenos e tarefas leves, atraindo desenvolvedores e usuários para participar.
Manter a flexibilidade: Acompanhar de perto as tendências de desenvolvimento da tecnologia de IA, mantendo a flexibilidade da linha de produtos e tecnologia, ajustando a direção conforme necessário.
Planejamento a longo prazo: Reconhecer que o desenvolvimento da Web3 AI pode levar algum tempo e estar preparado para um investimento a longo prazo e para esperar pacientemente.
Com a contínua evolução da tecnologia de IA, a janela de oportunidades para o Web3 AI pode começar a aparecer gradualmente. A chave está em continuar a inovar com base nas vantagens existentes e em aproveitar, no momento certo, as novas demandas do mercado e os pontos de ruptura tecnológica.