Web3 AI Gelişiminin Mevcut Durumu ve Zorlukları

NVIDIA hisse fiyatı yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nın teknik avantajını daha da pekiştirdi. Anlam uyumundan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme işlemlerinden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini daha önce hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde entegre ediyor ve giderek kapalı bir AI kalesi inşa ediyor. Bu arada, kripto para birimleri ve AI ile ilgili hisse senetlerinde de küçük bir boğa piyasası yaşandı.

Ancak, bu heyecan kripto para alanıyla ilgili görünmüyor. Son zamanlarda Web3 AI'nın Ajans yönündeki girişimleri, yönlendirme açısından bir sapma gösteriyor. Merkeziyetsiz bir yapı kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturma çabası, aslında bir teknik ve düşünce uyumsuzluğudur. Modül birleşiminin güçlü olduğu, özellik dağılımının istikrarsız olduğu ve hesaplama gücü talebinin yoğunlaştığı günümüzde, çok modlu modüler sistemlerin Web3'te ayakta kalması zor.

Web3 AI'nın geleceği taklit etmekle sınırlı kalmamalı, stratejik bir dolambaç izlemelidir. Yüksek boyutlu alanlardaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazlarına, heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar, Web3 AI, "kırsalın şehri kuşatması"ni taktiksel bir program olarak benimsemelidir.

Web3 AI'nin Karşılaştığı Zorluklar

Anlam uyumu zorluğu

Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanmaktadır ve yüksek boyutlu gömülü alanları gerçekleştirmek zor olmaktadır. Bu, anlamın hizalanamamasına ve düşük performansa yol açmaktadır. Yüksek boyutlu gömülü alanlar, farklı mod sinyallerini anlamak ve karşılaştırmak için kritik öneme sahiptir, ancak Web3 Agent protokolü bunu gerçekleştirmekte zorluk yaşamaktadır.

Çoğu Web3 Agent, yalnızca mevcut API'leri basit bir şekilde paketlemekte ve merkezi bir gömme alanı ile modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur. Bu, bilgilerin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı etkileşimde bulunamamasına, yalnızca lineer bir akış içinde ilerlemesine ve tek bir işlev göstermesine neden olmakta, bütünsel kapalı döngü optimizasyonunu oluşturamamaktadır.

dikkat mekanizması tasarımı kısıtlı

Düşük boyutlu uzay, dikkat mekanizmasının hassas tasarımını kısıtlamaktadır. Yüksek seviyedeki çok modlu modeller, hassas dikkat mekanizmaları gerektirir ve bu da yüksek boyutlu bir uzay gerektirir.

Web3 AI, modüler tasarımına dayandığı için birleşik dikkat zamanlamasını sağlamakta zorluk çekiyor. Ortak bir vektör temsili, paralel ağırlıklandırma ve toplama yeteneklerinin eksikliği, Transformer gibi "birleşik dikkat zamanlaması" yeteneğinin inşa edilmesini imkânsız kılıyor.

Özellik birleştirme yüzeyde kalıyor

Dağıtık modüler birleştirme, özelliklerin birleşimini yüzeysel bir statik birleştirme aşamasında bırakıyor. Web3 AI genellikle dağıtık modül birleştirme yöntemini benimser, bu da birleşik bir eğitim hedefi ve modüller arası gradyan akışının eksikliğine yol açar.

Web2 AI'nin karmaşık özellik birleştirme yöntemlerine kıyasla, Web3 AI'nın birleştirme stratejileri çok basit, derin ve karmaşık çok modlu ilişkileri yakalamakta zorlanıyor.

AI Sektörü Engelleri ve Gelişim Yönleri

AI sektöründeki teknik engeller derinleşiyor, ancak Web3 AI'nın kesişim noktaları henüz tam olarak ortaya çıkmadı. Web2 AI, çok modlu sistem geliştirmeye büyük yatırımlar yaptı ve güçlü bir endüstri engeli oluşturdu.

Web3 AI'nın gelişimi "kırsalın şehri kuşatması" taktiğini izlemelidir. Kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapılmalı, temelin sağlam olduğundan emin olduktan sonra ana senaryoların ortaya çıkmasını beklemelidir. Uygun yönler arasında hafif yapı, kolay paralel ve ödüllendirilebilir görevler, örneğin LoRA ince ayarı, davranış uyumu sonrası eğitim görevleri, topluluk verisi eğitimi ve etiketleme, küçük temel modeli eğitimi ve kenar cihazlarının birlikte eğitimi gibi alanlar yer almaktadır.

Web2 AI avantajı tamamen kaybolmadan önce, Web3 AI dikkatli bir şekilde giriş noktaları seçmeli, kenardan giren, alanları birleştiren, dairesel bir şekilde ilerleyen ve esnek projelere odaklanmalıdır. Ancak bu şekilde, gelecekteki AI rekabetinde bir yer bulabiliriz.