Виклики та можливості розвитку Web3 AI

Сучасні технології штучного інтелекту швидко розвиваються, а прогрес багатомодальних моделей ще більше зміцнює переваги великих технологічних компаній у цій сфері. Ця поглиблена технологічна бар'єр в основному проявляється у семантичній відповідності, візуальному розумінні, високорозмірних вбудовуваннях та злитті ознак. Складні моделі ШІ інтегрують різні способи вираження з небаченою раніше швидкістю, створюючи дедалі більш закриту вежу ШІ.

Однак напрямок розвитку Web3 AI, здається, відхиляється від основних тенденцій. Нещодавні спроби в напрямку Agent демонструють подвійне невідповідність технологій і мислення. У нинішньому середовищі з надзвичайно сильною модульною зв'язністю, високою нестабільністю розподілу ознак і зростаючими вимогами до обчислювальної потужності, мульти-модульна модульність важко знайти своє місце в сфері Web3.

Майбутнє Web3 AI полягає не в простому наслідуванні Web2 AI, а в необхідності застосування стратегічного обходу. Від семантичного вирівнювання у високих вимірах до інформаційного вузького місця в механізмі уваги, до вирівнювання ознак в умовах гетерогенної обчислювальної потужності, Web3 AI потребує нового підходу.

Основні виклики Web3 AI

1. Важкість семантичного вирівнювання: Web3 AI важко реалізувати високорозмірний вбудований простір, що призводить до того, що різноманітна модальна інформація не може бути ефективно узгоджена. Це обмежує здатність системи до розуміння та ухвалення рішень у складних ситуаціях.

2. Обмежений механізм уваги: Через відсутність єдиного високорівневого простору представлення Web3 AI важко реалізувати точні механізми уваги. Це впливає на здатність моделі захоплювати та обробляти ключову інформацію.

3. Недостатнє злиття ознак: Характеристики Web3 AI часто зупиняються на простій статичній стадії з'єднання, не маючи глибокої взаємодії та можливості динамічної корекції.

4. Обмеження, що виникають через модульність: Хоча модульний дизайн має свої переваги, він також призводить до інформаційних островів і зниження загальної продуктивності системи. Важко досягти глибокої координації та оптимізації між модулями.

Потенційні можливості Web3 AI

Незважаючи на виклики, Web3 AI все ще має свої унікальні переваги та можливості для розвитку:

1. Сценарії краю обчислень: Веб3 ШІ має переваги в децентралізації, високій паралельності та низькій зв'язності, що надає йому переваги в таких сценах, як обробка даних на краю.

2. Легкі завдання: Підходить для виконання легковагих завдань, таких як доопрацювання LoRA, вирівнювання поведінки, краудсорсинг навчання та розмітка даних.

3. Маленька базова модель: Можна зосередитися на розробці та навчанні малих базових моделей, що підходять для розподіленого середовища.

4. Співпраця крайових пристроїв: Використовуючи децентралізовані характеристики, досліджуйте моделі кооперативного навчання та інференції між краєвими пристроями.

5. Гнучка ітерація: На відміну від великих централізованих AI систем, проекти Web3 AI можуть більш гнучко ітерувати та коригувати напрямок розвитку.

Рекомендації щодо стратегії розвитку

1. Зосередьтеся на крайових сценах: Першочергово шукати можливості в крайніх сценах, де традиційний ШІ не покриває.

2. Використання переваг децентралізації: Використовуючи переваги децентралізації та високої паралельності, розробляйте унікальні AI-додатки та рішення.

3. Побудова екосистеми: Побудова відкритої екосистеми навколо малих базових моделей та легких завдань, що залучає розробників і користувачів до участі.

4. Зберігайте гнучкість: Уважно стежити за тенденціями розвитку технологій штучного інтелекту, зберігати гнучкість продуктів і технологічних напрямків, своєчасно коригувати курс.

5. Довгострокове планування: Визнаючи, що розвиток Web3 AI може зайняти певний час, слід бути готовими до довгострокових інвестицій та терплячого очікування.

Зі зростанням технологій штучного інтелекту можливості Web3 AI можуть поступово проявитися. Ключовим є постійне новаторство на основі існуючих переваг та захоплення нових ринкових потреб і технологічних проривів у відповідний момент.