As ações da Nvidia atingiram um novo pico, e os avanços em modelos multimodais consolidaram ainda mais a vantagem técnica da IA em Web2. Da alinhamento semântico à compreensão visual, da incorporação de alta dimensão à fusão de características, modelos complexos estão integrando formas de expressão de várias modalidades a uma velocidade sem precedentes, construindo um terreno cada vez mais fechado para a IA. Ao mesmo tempo, criptomoedas e ações relacionadas à IA também experimentaram uma pequena onda de mercado em alta.
No entanto, essa onda parece não estar relacionada ao campo das criptomoedas. As tentativas recentes do Web3 AI na direção de Agentes apresentam desvios de direção. Tentar montar um sistema modular multimodal no estilo Web2 com uma estrutura descentralizada é, na verdade, um desalinhamento técnico e de pensamento. Hoje, com forte acoplamento de módulos, distribuição de características instável e demanda concentrada de poder de computação, a modularidade multimodal tem dificuldade em se estabelecer no Web3.
O futuro da Web3 AI não deve se limitar a imitações, mas deve adotar uma abordagem estratégica de contorno. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelos gargalos de informação nos mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob computação heterogênea, a Web3 AI precisa ter como programa tático a "rural cercando a cidade".
Desafios enfrentados pela Web3 AI
Dificuldade de alinhamento semântico
Web3 AI baseado em modelos multimodais achatados tem dificuldade em realizar espaços de incorporação de alta dimensão. Isso resulta em desalinhamento semântico e baixo desempenho. O espaço de incorporação de alta dimensão é crucial para entender e comparar diferentes sinais modais, mas o protocolo Web3 Agent tem dificuldade em alcançar isso.
A maioria dos Agentes Web3 é apenas uma simples embalagem de APIs prontas, carecendo de um espaço central unificado e de um mecanismo de atenção entre módulos. Isso resulta na incapacidade de interagir com a informação entre módulos de múltiplas perspectivas e níveis, limitando-se a um fluxo linear, apresentando uma funcionalidade única e não conseguindo formar uma otimização de ciclo fechado.
Design de mecanismo de atenção limitado
Espaços de baixa dimensão limitam o design preciso dos mecanismos de atenção. Modelos multimodais de alto nível requerem mecanismos de atenção precisos, o que necessita de espaços de alta dimensão como base.
O design modular da Web3 AI dificulta a implementação de uma programação de atenção unificada. A falta de uma representação vetorial comum, capacidade de ponderação paralela e agregação impossibilita a construção de uma capacidade de "programação de atenção unificada" como a do Transformer.
Fusão de características permanece em camadas superficiais
A modularização discreta resulta em uma fusão de características que permanece na fase superficial de montagem estática. A IA do Web3 frequentemente adota a abordagem de montagem de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de fluxo de gradiente entre os módulos.
Comparado com os métodos complexos de fusão de características da IA Web2, as estratégias de fusão da IA Web3 são demasiado simples, dificultando a captura de associações complexas e profundas entre modalidades.
Barreiras e Direções de Desenvolvimento da Indústria de IA
As barreiras tecnológicas na indústria de IA estão se aprofundando, mas os pontos de dor da IA Web3 ainda não se revelaram completamente. A IA Web2 investiu enormemente no desenvolvimento de sistemas multimodais, construindo barreiras industriais robustas.
O desenvolvimento da Web3 AI deve seguir a tática de "cercar as cidades a partir do campo". Deve-se experimentar em pequena escala em cenários periféricos, garantindo que a base esteja sólida antes de esperar pela emergência de cenários centrais. Direções adequadas incluem estruturas leves, tarefas que sejam facilmente paralelizáveis e incentiváveis, como ajuste fino de LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento de comportamento, treinamento e anotação de dados por crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos base, e treinamento colaborativo em dispositivos de borda.
Antes que os benefícios da IA do Web2 desapareçam completamente, a IA do Web3 precisa escolher cuidadosamente seus pontos de entrada, focando em projetos que possam entrar pela margem, combinar pontos e superfícies, avançar de forma circular e ser flexíveis e dinâmicos. Só assim será possível encontrar um lugar no futuro da competição em IA.
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StealthDeployer
· 07-22 13:56
o web3 ser espancado pela nvidia também é merecido
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ConsensusDissenter
· 07-22 13:55
能不能别玩这armadilha了 web3早寄了
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pvt_key_collector
· 07-22 13:53
Esta onda de máximos históricos é, na essência, uma esmagadora do Web2.
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CoconutWaterBoy
· 07-22 13:51
Quem tem juízo sabe que a N-card é que manda.
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CoffeeOnChain
· 07-22 13:48
Camaradas, a Nvidia não consegue levar o web3 nesta onda até à lua.
Desafios no desenvolvimento da Web3 AI: alinhamento semântico e fusão de características
Estado e Desafios do Desenvolvimento da Web3 AI
As ações da Nvidia atingiram um novo pico, e os avanços em modelos multimodais consolidaram ainda mais a vantagem técnica da IA em Web2. Da alinhamento semântico à compreensão visual, da incorporação de alta dimensão à fusão de características, modelos complexos estão integrando formas de expressão de várias modalidades a uma velocidade sem precedentes, construindo um terreno cada vez mais fechado para a IA. Ao mesmo tempo, criptomoedas e ações relacionadas à IA também experimentaram uma pequena onda de mercado em alta.
No entanto, essa onda parece não estar relacionada ao campo das criptomoedas. As tentativas recentes do Web3 AI na direção de Agentes apresentam desvios de direção. Tentar montar um sistema modular multimodal no estilo Web2 com uma estrutura descentralizada é, na verdade, um desalinhamento técnico e de pensamento. Hoje, com forte acoplamento de módulos, distribuição de características instável e demanda concentrada de poder de computação, a modularidade multimodal tem dificuldade em se estabelecer no Web3.
O futuro da Web3 AI não deve se limitar a imitações, mas deve adotar uma abordagem estratégica de contorno. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelos gargalos de informação nos mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob computação heterogênea, a Web3 AI precisa ter como programa tático a "rural cercando a cidade".
Desafios enfrentados pela Web3 AI
Dificuldade de alinhamento semântico
Web3 AI baseado em modelos multimodais achatados tem dificuldade em realizar espaços de incorporação de alta dimensão. Isso resulta em desalinhamento semântico e baixo desempenho. O espaço de incorporação de alta dimensão é crucial para entender e comparar diferentes sinais modais, mas o protocolo Web3 Agent tem dificuldade em alcançar isso.
A maioria dos Agentes Web3 é apenas uma simples embalagem de APIs prontas, carecendo de um espaço central unificado e de um mecanismo de atenção entre módulos. Isso resulta na incapacidade de interagir com a informação entre módulos de múltiplas perspectivas e níveis, limitando-se a um fluxo linear, apresentando uma funcionalidade única e não conseguindo formar uma otimização de ciclo fechado.
Design de mecanismo de atenção limitado
Espaços de baixa dimensão limitam o design preciso dos mecanismos de atenção. Modelos multimodais de alto nível requerem mecanismos de atenção precisos, o que necessita de espaços de alta dimensão como base.
O design modular da Web3 AI dificulta a implementação de uma programação de atenção unificada. A falta de uma representação vetorial comum, capacidade de ponderação paralela e agregação impossibilita a construção de uma capacidade de "programação de atenção unificada" como a do Transformer.
Fusão de características permanece em camadas superficiais
A modularização discreta resulta em uma fusão de características que permanece na fase superficial de montagem estática. A IA do Web3 frequentemente adota a abordagem de montagem de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de fluxo de gradiente entre os módulos.
Comparado com os métodos complexos de fusão de características da IA Web2, as estratégias de fusão da IA Web3 são demasiado simples, dificultando a captura de associações complexas e profundas entre modalidades.
Barreiras e Direções de Desenvolvimento da Indústria de IA
As barreiras tecnológicas na indústria de IA estão se aprofundando, mas os pontos de dor da IA Web3 ainda não se revelaram completamente. A IA Web2 investiu enormemente no desenvolvimento de sistemas multimodais, construindo barreiras industriais robustas.
O desenvolvimento da Web3 AI deve seguir a tática de "cercar as cidades a partir do campo". Deve-se experimentar em pequena escala em cenários periféricos, garantindo que a base esteja sólida antes de esperar pela emergência de cenários centrais. Direções adequadas incluem estruturas leves, tarefas que sejam facilmente paralelizáveis e incentiváveis, como ajuste fino de LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento de comportamento, treinamento e anotação de dados por crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos base, e treinamento colaborativo em dispositivos de borda.
Antes que os benefícios da IA do Web2 desapareçam completamente, a IA do Web3 precisa escolher cuidadosamente seus pontos de entrada, focando em projetos que possam entrar pela margem, combinar pontos e superfícies, avançar de forma circular e ser flexíveis e dinâmicos. Só assim será possível encontrar um lugar no futuro da competição em IA.