📢 Gate广场专属 #WXTM创作大赛# 正式开启!
聚焦 CandyDrop 第59期 —— MinoTari (WXTM),总奖池 70,000 枚 WXTM 等你赢!
🎯 关于 MinoTari (WXTM)
Tari 是一个以数字资产为核心的区块链协议,由 Rust 构建,致力于为创作者提供设计全新数字体验的平台。
通过 Tari,数字稀缺资产(如收藏品、游戏资产等)将成为创作者拓展商业价值的新方式。
🎨 活动时间:
2025年8月7日 17:00 - 8月12日 24:00(UTC+8)
📌 参与方式:
在 Gate广场发布与 WXTM 或相关活动(充值 / 交易 / CandyDrop)相关的原创内容
内容不少于 100 字,形式不限(观点分析、教程分享、图文创意等)
添加标签: #WXTM创作大赛# 和 #WXTM#
附本人活动截图(如充值记录、交易页面或 CandyDrop 报名图)
🏆 奖励设置(共计 70,000 枚 WXTM):
一等奖(1名):20,000 枚 WXTM
二等奖(3名):10,000 枚 WXTM
三等奖(10名):2,000 枚 WXTM
📋 评选标准:
内容质量(主题相关、逻辑清晰、有深度)
用户互动热度(点赞、评论)
附带参与截图者优先
📄 活动说明:
内容必须原创,禁止抄袭和小号刷量行为
获奖用户需完成 Gate广场实名
Web3 AI难以突破Web2壁垒 需找边缘场景突破口
Web2 AI技术进步加深壁垒,Web3 AI需谨慎寻找突破口
英伟达股价再创新高,多模态模型的进步加深了Web2 AI的技术壁垒。从语义对齐到视觉理解,从高维嵌入到特征融合,复杂模型正以前所未有的速度整合各种模态的表达方式,构建出一个愈发封闭的AI高地。美股市场也用实际行动予以回应,AI相关股票走出一波小牛行情。
然而,这股热潮与加密货币领域几乎没有关联。近期Web3 AI的尝试,特别是Agent方向的探索,方向似乎存在偏差:试图用去中心化结构拼装Web2式的多模态模块化系统,实际上是一种技术和思维的双重错位。在模块耦合性极强、特征分布高度不稳定、算力需求日益集中的今天,多模态模块化在Web3中难以立足。
Web3 AI的未来不在于模仿,而在于策略性迂回。从高维空间的语义对齐,到注意力机制中的信息瓶颈,再到异构算力下的特征对齐,Web3 AI需要另辟蹊径。
Web3 AI难以实现有效的语义对齐
在现代Web2 AI多模态系统中,"语义对齐"指将不同模态的信息映射到同一语义空间,使模型能理解并比较这些原本形式迥异的信号背后的内在含义。只有在实现高维嵌入空间的前提下,将工作流分成不同模块才有降本增效的意义。
然而,Web3 Agent协议难以实现高维嵌入。多数Web3 Agent只是将现成API各自封装成独立模块,缺乏统一的中枢嵌入空间和跨模块注意力机制。这导致信息无法在模块间多角度、多层次地交互,只能走线性流水线,表现出单一功能,无法形成整体闭环优化。
要求Web3 AI实现高维空间,变相等于要求Agent协议自行开发所有涉及的API接口,这与其模块化的初衷背道而驰。高维度架构要求端到端的统一训练或协同优化,而Web3 Agent的"模块即插件"思路反而加剧了碎片化,造成维护成本飙升,整体性能受限。
低维空间限制了注意力机制的精密设计
高水平的多模态模型需要设计精密的注意力机制。注意力机制本质上是一种动态分配计算资源的方式,能让模型在处理某一模态输入时,有选择地"聚焦"到最相关的部分。
然而,基于模块化的Web3 AI难以实现统一的注意力调度。首先,注意力机制依赖于统一的Query-Key-Value空间,而独立API返回的数据格式和分布各不相同,无法形成可交互的Q/K/V。其次,Web3 AI缺少并行、多路动态加权的能力,无法模拟注意力机制中那种同时对所有位置或所有模态打分、再综合的精细调度。最后,Web3 AI模块只能看到自己被调用时"独立的"上下文,彼此之间没有实时共享的中枢上下文,也就无法实现跨模块的全局关联和聚焦。
特征融合停留在浅显的静态拼接阶段
在Web2 AI中,特征融合是在对齐和注意力的基础上,将不同模态处理后得到的特征向量进行进一步组合,以供下游任务直接使用。融合手段可以从简单的拼接、加权求和,到复杂的双线性池化、张量分解甚至动态路由技术。
Web3 AI则更多采用离散模块拼接的做法,将各类API封装为独立Agent,再把它们各自输出的标签、数值或阈值报警简单拼凑,由主线逻辑或人工进行综合决策。这种方式既缺乏统一的训练目标,也没有跨模块的梯度流动。
Web2 AI将所有模态特征映射到数千维的高维空间,融合过程包括多种高阶交互操作,能够捕捉深层次、复杂的跨模态关联。相比之下,Web3 AI的各Agent输出往往仅含几个关键字段或指标,特征维度极低,几乎无法表达复杂的细腻信息。
AI行业壁垒加深,Web3 AI需谨慎寻找突破口
Web2 AI的多模态系统是一个极其庞大的工程项目,需要海量数据、强大算力、先进算法和复杂工程实现。这样全链路、全栈式的系统性工作,对资金、数据、算力、人才乃至组织协同的要求都极高,构成了极强的行业壁垒。
Web3 AI需要以"农村包围城市"的战术去发展,在边缘场景小规模试水,确保基础牢固后,再等待核心场景的出现。Web3 AI的核心在于去中心化,其演进路径体现为高并行、低耦合及异构算力的兼容性。这使得Web3 AI在边缘计算等场景中更具优势,适用于轻量化结构、易并行且可激励的任务。
然而,当前Web2 AI的壁垒才刚开始形成,这是头部企业竞争的早期阶段。Web3 AI需要等待Web2 AI红利消失殆尽,留下痛点时才是切入的机会。在此之前,Web3 AI项目需要仔细辨别是否能从边缘切入,是否能在小场景中不断迭代更新产品,是否具有足够的灵活性以适应不断变化的市场需求。只有满足这些条件,Web3 AI项目才有可能在未来的市场中站稳脚跟。