Direcciones y desafíos en el desarrollo de Web3 AI
Las acciones de Nvidia alcanzaron un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han profundizado la barrera tecnológica de la IA en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando diversas formas de expresión a una velocidad sin precedentes, construyendo una alta tierra de IA cada vez más cerrada. El mercado de valores estadounidense también ha expresado su optimismo con acciones concretas; tanto las acciones relacionadas con criptomonedas como las acciones de IA han experimentado una pequeña tendencia alcista.
Sin embargo, esta ola parece no estar relacionada con el campo de las criptomonedas. Los intentos recientes en Web3 AI, especialmente en la exploración de la dirección de los Agentes, presentan una desviación significativa en su enfoque. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada es, en realidad, una desalineación tanto técnica como de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo se concentra cada vez más, es difícil que la modularidad multimodal se establezca firmemente en el entorno Web3.
El futuro de la IA en Web3 no reside en la imitación, sino en el rodeo estratégico. Desde la alineación semántica en el espacio de alta dimensión, hasta el cuello de botella informativo en los mecanismos de atención, pasando por la alineación de características bajo capacidades de cálculo heterogéneas, la IA en Web3 necesita adoptar la estrategia táctica de "rodear las ciudades desde el campo".
Web3 AI basado en un modelo multimodal plano, la dificultad de alineación semántica causa un bajo rendimiento
En los sistemas multimodales de la moderna IA Web2, "alineación semántica" se refiere a mapear información de diferentes modalidades en un mismo espacio semántico, permitiendo que el modelo entienda y compare los significados intrínsecos detrás de estas señales tan distintas. Solo al lograr un espacio de incrustación de alta dimensión tiene sentido dividir el flujo de trabajo en diferentes módulos para reducir costos y aumentar la eficiencia. Sin embargo, el protocolo Web3 Agent no puede lograr una incrustación de alta dimensión, ya que la modularidad es en realidad una ilusión de la IA Web3.
Web3 AI requiere la implementación de un espacio de alta dimensión, lo que equivale a exigir que el protocolo Agent desarrolle por sí mismo todas las interfaces API involucradas, lo cual va en contra de su intención de modularidad. La arquitectura de alta dimensión exige un entrenamiento unificado de extremo a extremo o una optimización colaborativa, mientras que la idea de "módulo como complemento" del Web3 Agent agrava la fragmentación.
Para lograr un agente inteligente de cadena completa con barreras industriales, se necesita un modelado conjunto de extremo a extremo, una incrustación unificada entre módulos y una ingeniería sistemática de entrenamiento y despliegue colaborativo para lograr la ruptura. Sin embargo, actualmente no existen tales puntos de dolor en el mercado, y por lo tanto, no hay una demanda de mercado correspondiente.
En espacios de baja dimensión, es difícil diseñar con precisión los mecanismos de atención.
Los modelos multimodales de alto nivel requieren el diseño de mecanismos de atención precisos. La premisa para que los mecanismos de atención funcionen es que el multimodal tenga alta dimensionalidad; en un espacio de alta dimensionalidad, un mecanismo de atención preciso puede encontrar la parte más fundamental del vasto espacio de alta dimensionalidad en el menor tiempo posible.
La programación de atención unificada es difícil de lograr en un Web3 AI basado en módulos. En primer lugar, el mecanismo de atención depende de un espacio unificado de Query-Key-Value, mientras que las API independientes devuelven datos en diferentes formatos y distribuciones, sin una capa de incrustación unificada. En segundo lugar, la atención de múltiples cabezales permite prestar atención simultáneamente a diferentes fuentes de información en la misma capa, mientras que las API independientes a menudo son llamadas lineales, careciendo de la capacidad de ponderación dinámica paralela y múltiple. Por último, un verdadero mecanismo de atención asigna dinámicamente pesos a cada elemento en función del contexto general, mientras que en el modo API, los módulos solo pueden ver el contexto independiente en el que son llamados.
La modularidad discontinua en la combinación resulta en una fusión de características que permanece en una unión estática superficial.
La fusión de características se basa en la alineación y la atención, y combina aún más los vectores de características obtenidos después de procesar diferentes modalidades para su uso directo en tareas posteriores. Web3 AI, por supuesto, se encuentra en la etapa más simple de concatenación, ya que la fusión dinámica de características requiere un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso.
La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, mientras que la IA de Web3 adopta más la práctica de ensamblar módulos discretos. La IA de Web2 puede calcular en tiempo real los puntajes de importancia de varias características según el contexto y ajustar dinámicamente la estrategia de fusión, mientras que la IA de Web3 a menudo fija pesos de antemano o utiliza reglas simples para determinar si se debe fusionar.
La IA de Web2 mapea todas las características de los modales a un espacio de alta dimensión de miles de dimensiones, y el proceso de fusión incluye múltiples operaciones de interacción de alto nivel. En contraste, la salida de los agentes de la IA de Web3 a menudo solo contiene unos pocos campos o indicadores clave, con dimensiones de características extremadamente bajas, lo que dificulta la expresión de complejas asociaciones entre modalidades.
Las barreras en la industria de la IA se están profundizando, pero los puntos de dolor aún no han aparecido.
El sistema multimodal de IA Web2 es un proyecto de ingeniería extremadamente grande que requiere una gran cantidad de datos, una potencia de cálculo robusta, algoritmos avanzados y talento excepcional. Este trabajo sistemático, de extremo a extremo y de pila completa, constituye una barrera industrial muy fuerte y también crea la ventaja competitiva central de unos pocos equipos líderes.
Los proyectos de criptomonedas como Web3 AI o cualquier otro que tenga como objetivo la correspondencia de productos y mercados necesitan adoptar la táctica de "rodear las ciudades desde el campo". Se debe probar en pequeñas escalas en escenarios periféricos, asegurando que la base sea sólida antes de esperar la aparición de escenarios centrales. El núcleo de Web3 AI radica en la descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad de potencia de cálculo heterogénea.
Actualmente, las barreras de la IA Web2 apenas están comenzando a formarse, esta es la etapa temprana de la competencia entre las principales empresas. Solo cuando los beneficios de la IA Web2 desaparezcan casi por completo, los puntos de dolor que deje serán la oportunidad para que la IA Web3 entre en acción. Antes de eso, necesitamos identificar cuidadosamente los protocolos que tienen el potencial de "rodear las ciudades desde el campo", prestando atención a si pueden iterar continuamente en pequeños escenarios y si tienen la flexibilidad para adaptarse a diferentes situaciones. Si el protocolo en sí depende demasiado de la infraestructura y tiene una arquitectura de red masiva, entonces hay una gran posibilidad de que sea eliminado.
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HashBandit
· hace8h
igual que mis rigs de minería en 2017... todo ese poder de cómputo y aún así me liquidaron smh
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MemeKingNFT
· 08-18 13:04
Ganamos tanto que los datos siguen en conflicto. En el continente on-chain, aún hay altibajos. Pacientemente esperamos la marea alta y baja.
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TooScaredToSell
· 08-17 23:54
nvda en tendencia alcista es lo correcto
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AirdropFatigue
· 08-16 07:50
a16z cumple lo que promete
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airdrop_whisperer
· 08-16 07:46
web2 no tiene futuro, hermanos. introducir una posición
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RektRecovery
· 08-16 07:44
llamé a este colapso arquitectónico hace meses... web3 + ai = el doble de la superficie de ataque, cero la lógica tbh
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Blockblind
· 08-16 07:27
El que se hace el interesante ha llegado de nuevo. El bull run está a punto de comenzar cada mes.
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SleepyValidator
· 08-16 07:26
Seguí a mis hermanos y compré una ola de tarjetas N.
Dificultades en el desarrollo de Web3 AI: la alineación semántica de alta dimensión y los mecanismos de atención se convierten en un problema
Direcciones y desafíos en el desarrollo de Web3 AI
Las acciones de Nvidia alcanzaron un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han profundizado la barrera tecnológica de la IA en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando diversas formas de expresión a una velocidad sin precedentes, construyendo una alta tierra de IA cada vez más cerrada. El mercado de valores estadounidense también ha expresado su optimismo con acciones concretas; tanto las acciones relacionadas con criptomonedas como las acciones de IA han experimentado una pequeña tendencia alcista.
Sin embargo, esta ola parece no estar relacionada con el campo de las criptomonedas. Los intentos recientes en Web3 AI, especialmente en la exploración de la dirección de los Agentes, presentan una desviación significativa en su enfoque. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada es, en realidad, una desalineación tanto técnica como de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo se concentra cada vez más, es difícil que la modularidad multimodal se establezca firmemente en el entorno Web3.
El futuro de la IA en Web3 no reside en la imitación, sino en el rodeo estratégico. Desde la alineación semántica en el espacio de alta dimensión, hasta el cuello de botella informativo en los mecanismos de atención, pasando por la alineación de características bajo capacidades de cálculo heterogéneas, la IA en Web3 necesita adoptar la estrategia táctica de "rodear las ciudades desde el campo".
Web3 AI basado en un modelo multimodal plano, la dificultad de alineación semántica causa un bajo rendimiento
En los sistemas multimodales de la moderna IA Web2, "alineación semántica" se refiere a mapear información de diferentes modalidades en un mismo espacio semántico, permitiendo que el modelo entienda y compare los significados intrínsecos detrás de estas señales tan distintas. Solo al lograr un espacio de incrustación de alta dimensión tiene sentido dividir el flujo de trabajo en diferentes módulos para reducir costos y aumentar la eficiencia. Sin embargo, el protocolo Web3 Agent no puede lograr una incrustación de alta dimensión, ya que la modularidad es en realidad una ilusión de la IA Web3.
Web3 AI requiere la implementación de un espacio de alta dimensión, lo que equivale a exigir que el protocolo Agent desarrolle por sí mismo todas las interfaces API involucradas, lo cual va en contra de su intención de modularidad. La arquitectura de alta dimensión exige un entrenamiento unificado de extremo a extremo o una optimización colaborativa, mientras que la idea de "módulo como complemento" del Web3 Agent agrava la fragmentación.
Para lograr un agente inteligente de cadena completa con barreras industriales, se necesita un modelado conjunto de extremo a extremo, una incrustación unificada entre módulos y una ingeniería sistemática de entrenamiento y despliegue colaborativo para lograr la ruptura. Sin embargo, actualmente no existen tales puntos de dolor en el mercado, y por lo tanto, no hay una demanda de mercado correspondiente.
En espacios de baja dimensión, es difícil diseñar con precisión los mecanismos de atención.
Los modelos multimodales de alto nivel requieren el diseño de mecanismos de atención precisos. La premisa para que los mecanismos de atención funcionen es que el multimodal tenga alta dimensionalidad; en un espacio de alta dimensionalidad, un mecanismo de atención preciso puede encontrar la parte más fundamental del vasto espacio de alta dimensionalidad en el menor tiempo posible.
La programación de atención unificada es difícil de lograr en un Web3 AI basado en módulos. En primer lugar, el mecanismo de atención depende de un espacio unificado de Query-Key-Value, mientras que las API independientes devuelven datos en diferentes formatos y distribuciones, sin una capa de incrustación unificada. En segundo lugar, la atención de múltiples cabezales permite prestar atención simultáneamente a diferentes fuentes de información en la misma capa, mientras que las API independientes a menudo son llamadas lineales, careciendo de la capacidad de ponderación dinámica paralela y múltiple. Por último, un verdadero mecanismo de atención asigna dinámicamente pesos a cada elemento en función del contexto general, mientras que en el modo API, los módulos solo pueden ver el contexto independiente en el que son llamados.
La modularidad discontinua en la combinación resulta en una fusión de características que permanece en una unión estática superficial.
La fusión de características se basa en la alineación y la atención, y combina aún más los vectores de características obtenidos después de procesar diferentes modalidades para su uso directo en tareas posteriores. Web3 AI, por supuesto, se encuentra en la etapa más simple de concatenación, ya que la fusión dinámica de características requiere un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso.
La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, mientras que la IA de Web3 adopta más la práctica de ensamblar módulos discretos. La IA de Web2 puede calcular en tiempo real los puntajes de importancia de varias características según el contexto y ajustar dinámicamente la estrategia de fusión, mientras que la IA de Web3 a menudo fija pesos de antemano o utiliza reglas simples para determinar si se debe fusionar.
La IA de Web2 mapea todas las características de los modales a un espacio de alta dimensión de miles de dimensiones, y el proceso de fusión incluye múltiples operaciones de interacción de alto nivel. En contraste, la salida de los agentes de la IA de Web3 a menudo solo contiene unos pocos campos o indicadores clave, con dimensiones de características extremadamente bajas, lo que dificulta la expresión de complejas asociaciones entre modalidades.
Las barreras en la industria de la IA se están profundizando, pero los puntos de dolor aún no han aparecido.
El sistema multimodal de IA Web2 es un proyecto de ingeniería extremadamente grande que requiere una gran cantidad de datos, una potencia de cálculo robusta, algoritmos avanzados y talento excepcional. Este trabajo sistemático, de extremo a extremo y de pila completa, constituye una barrera industrial muy fuerte y también crea la ventaja competitiva central de unos pocos equipos líderes.
Los proyectos de criptomonedas como Web3 AI o cualquier otro que tenga como objetivo la correspondencia de productos y mercados necesitan adoptar la táctica de "rodear las ciudades desde el campo". Se debe probar en pequeñas escalas en escenarios periféricos, asegurando que la base sea sólida antes de esperar la aparición de escenarios centrales. El núcleo de Web3 AI radica en la descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad de potencia de cálculo heterogénea.
Actualmente, las barreras de la IA Web2 apenas están comenzando a formarse, esta es la etapa temprana de la competencia entre las principales empresas. Solo cuando los beneficios de la IA Web2 desaparezcan casi por completo, los puntos de dolor que deje serán la oportunidad para que la IA Web3 entre en acción. Antes de eso, necesitamos identificar cuidadosamente los protocolos que tienen el potencial de "rodear las ciudades desde el campo", prestando atención a si pueden iterar continuamente en pequeños escenarios y si tienen la flexibilidad para adaptarse a diferentes situaciones. Si el protocolo en sí depende demasiado de la infraestructura y tiene una arquitectura de red masiva, entonces hay una gran posibilidad de que sea eliminado.