Las acciones de Nvidia alcanzan un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han profundizado aún más la barrera técnica 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 las diversas formas de expresión a una velocidad sin precedentes, construyendo una fortaleza de IA cada vez más cerrada. El mercado de valores estadounidense también ha demostrado con acciones reales su optimismo hacia la industria de la IA, ya sea en acciones de criptomonedas o en acciones de IA, todas están mostrando una pequeña tendencia alcista.
Sin embargo, esta ola parece no tener relación con el ámbito de las criptomonedas. Los recientes intentos de Web3 AI, especialmente en la exploración de la dirección de los agentes, muestran una desviación clara en su enfoque: intentan ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada, lo que en realidad es una doble desalineación técnica y de pensamiento. En un momento en que la acoplabilidad de los módulos es extremadamente alta, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de potencia de cálculo es cada vez más centralizada, es difícil que los sistemas modulares multimodales se establezcan en el entorno de Web3.
El futuro de la IA Web3 no radica en imitar, sino en un enfoque estratégico alternativo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en mecanismos de atención, y la alineación de características bajo potencia de cálculo heterogénea, la IA Web3 necesita encontrar su propio camino de desarrollo.
La dificultad de alineación semántica de Web3 AI
En los sistemas multimodales de la IA Web2 moderna, la "alineación semántica" es una tecnología clave para mapear la información de diferentes modalidades en un mismo espacio semántico. Esto permite que el modelo entienda y compare los significados intrínsecos detrás de diferentes formas de señales. El espacio de incrustación de alta dimensión es la base para lograr este objetivo, ya que permite codificar características semánticas complejas en vectores de cientos o incluso miles de dimensiones.
Sin embargo, el protocolo Web3 Agent es difícil de implementar en incrustaciones de alta dimensión. La mayoría de los Web3 Agents simplemente encapsulan las API existentes en módulos independientes, careciendo de un espacio de incrustación centralizado unificado y de un mecanismo de atención cruzada entre módulos. Esto resulta en que la información no puede interactuar desde múltiples ángulos y niveles entre los módulos, lo que provoca que el sistema muestre una única funcionalidad y sea difícil formar una optimización de ciclo cerrado en su conjunto.
Para lograr un agente inteligente de cadena completa con barreras de la industria, es necesario comenzar con modelado conjunto de extremo a extremo, incrustaciones unificadas entre módulos, y un enfoque sistemático para el entrenamiento y despliegue colaborativo. Sin embargo, actualmente no ha surgido tal demanda en el mercado, y por lo tanto, también falta una solución correspondiente.
Limitaciones del mecanismo de atención
Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención diseñados de manera precisa. El mecanismo de atención es esencialmente una forma de asignar dinámicamente recursos computacionales, permitiendo que el modelo "se concentre" selectivamente en las partes más relevantes al procesar la entrada.
La IA de Web2 al diseñar mecanismos de atención, generalmente utiliza el patrón Query-Key-Value (Q-K-V), lo que ayuda a identificar información clave. Sin embargo, la IA de Web3 basada en módulos tiene dificultades para implementar una programación de atención unificada. Las principales razones incluyen:
Falta de un espacio Q-K-V unificado
No se puede realizar el cálculo paralelo de la atención múltiple.
Falta de un contexto central compartido en tiempo real entre los módulos
Por lo tanto, confiar únicamente en encapsular diversas funciones en API discretas no puede construir una capacidad de "programación de atención unificada" como la de Transformer.
Las dificultades superficiales de la fusión de características
La fusión de características se basa en la alineación y la atención, combinando aún más los vectores de características obtenidos tras el procesamiento de diferentes modalidades. La IA de Web3 actualmente se encuentra en la etapa más simple de concatenación, principalmente debido a la falta de un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso como condiciones previas.
La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, mientras que la IA de Web3 adopta más a menudo un enfoque de ensamblaje de módulos discretos. Este método carece de un objetivo de entrenamiento unificado y no permite el flujo de gradientes entre módulos, lo que provoca que la fusión de características se detenga en una etapa superficial de ensamblaje estático.
Barreras de entrada en la industria de la IA y oportunidades futuras
Las barreras tecnológicas en la industria de la IA están profundizándose continuamente. Los sistemas multimodales de la IA Web2 son un gran proyecto de ingeniería que requiere grandes volúmenes de datos, potente capacidad de cálculo, algoritmos avanzados y capacidad de ingeniería sistemática. Esto constituye una barrera de entrada muy fuerte en la industria y también crea la competitividad central de unos pocos equipos líderes.
Sin embargo, la oportunidad de Web3 AI podría estar en la táctica de "rodear la ciudad desde el campo". Web3 AI debería experimentar en escenarios periféricos a pequeña escala, como estructuras ligeras, tareas fáciles de paralelizar y que se puedan incentivar. Estas podrían incluir ajuste fino de LoRA, tareas de postentrenamiento para la alineación de comportamientos, formación y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños, así como entrenamiento colaborativo en dispositivos periféricos.
Cabe destacar que las barreras actuales de la IA Web2 apenas están comenzando a formarse, y esta es la etapa inicial de la competencia entre las empresas líderes. La verdadera oportunidad de la IA Web3 podría esperar hasta que los beneficios de la IA Web2 desaparezcan por completo, y los puntos de dolor que deje atrás sean el mejor momento para que la IA Web3 intervenga.
Antes de esto, los proyectos de Web3 AI deben poseer las siguientes características:
Entrar desde los márgenes y establecerse en pequeñas situaciones.
Combinación de puntos y superficies, avance en forma de anillo, iteración y actualización constante en pequeños escenarios de aplicación.
Mantener la flexibilidad y poder adaptarse rápidamente a las necesidades de diferentes escenarios.
Solo los proyectos que posean estas características tendrán la posibilidad de ocupar un lugar en el futuro del campo de Web3 AI.
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TokenomicsTinfoilHat
· hace19h
inversor minorista aún está soñando con ganar dinero
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YieldChaser
· 08-04 19:01
mundo Cripto otra vez está en decadencia
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DevChive
· 08-03 12:44
Hazlo y ya está, no hables más.
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FlyingLeek
· 08-03 12:41
ai es una burbuja, caídas cuando se ve
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HalfIsEmpty
· 08-03 12:31
El mercado estadounidense tomó a la gente por tonta y luego continuó con el mundo Cripto.
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PumpBeforeRug
· 08-03 12:28
El próximo bull run será sin duda en la zona de IA
La estrategia indirecta de Web3 AI: romper barreras desde escenarios periféricos
Desafíos y direcciones futuras del Web3 AI
Las acciones de Nvidia alcanzan un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han profundizado aún más la barrera técnica 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 las diversas formas de expresión a una velocidad sin precedentes, construyendo una fortaleza de IA cada vez más cerrada. El mercado de valores estadounidense también ha demostrado con acciones reales su optimismo hacia la industria de la IA, ya sea en acciones de criptomonedas o en acciones de IA, todas están mostrando una pequeña tendencia alcista.
Sin embargo, esta ola parece no tener relación con el ámbito de las criptomonedas. Los recientes intentos de Web3 AI, especialmente en la exploración de la dirección de los agentes, muestran una desviación clara en su enfoque: intentan ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada, lo que en realidad es una doble desalineación técnica y de pensamiento. En un momento en que la acoplabilidad de los módulos es extremadamente alta, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de potencia de cálculo es cada vez más centralizada, es difícil que los sistemas modulares multimodales se establezcan en el entorno de Web3.
El futuro de la IA Web3 no radica en imitar, sino en un enfoque estratégico alternativo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en mecanismos de atención, y la alineación de características bajo potencia de cálculo heterogénea, la IA Web3 necesita encontrar su propio camino de desarrollo.
La dificultad de alineación semántica de Web3 AI
En los sistemas multimodales de la IA Web2 moderna, la "alineación semántica" es una tecnología clave para mapear la información de diferentes modalidades en un mismo espacio semántico. Esto permite que el modelo entienda y compare los significados intrínsecos detrás de diferentes formas de señales. El espacio de incrustación de alta dimensión es la base para lograr este objetivo, ya que permite codificar características semánticas complejas en vectores de cientos o incluso miles de dimensiones.
Sin embargo, el protocolo Web3 Agent es difícil de implementar en incrustaciones de alta dimensión. La mayoría de los Web3 Agents simplemente encapsulan las API existentes en módulos independientes, careciendo de un espacio de incrustación centralizado unificado y de un mecanismo de atención cruzada entre módulos. Esto resulta en que la información no puede interactuar desde múltiples ángulos y niveles entre los módulos, lo que provoca que el sistema muestre una única funcionalidad y sea difícil formar una optimización de ciclo cerrado en su conjunto.
Para lograr un agente inteligente de cadena completa con barreras de la industria, es necesario comenzar con modelado conjunto de extremo a extremo, incrustaciones unificadas entre módulos, y un enfoque sistemático para el entrenamiento y despliegue colaborativo. Sin embargo, actualmente no ha surgido tal demanda en el mercado, y por lo tanto, también falta una solución correspondiente.
Limitaciones del mecanismo de atención
Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención diseñados de manera precisa. El mecanismo de atención es esencialmente una forma de asignar dinámicamente recursos computacionales, permitiendo que el modelo "se concentre" selectivamente en las partes más relevantes al procesar la entrada.
La IA de Web2 al diseñar mecanismos de atención, generalmente utiliza el patrón Query-Key-Value (Q-K-V), lo que ayuda a identificar información clave. Sin embargo, la IA de Web3 basada en módulos tiene dificultades para implementar una programación de atención unificada. Las principales razones incluyen:
Por lo tanto, confiar únicamente en encapsular diversas funciones en API discretas no puede construir una capacidad de "programación de atención unificada" como la de Transformer.
Las dificultades superficiales de la fusión de características
La fusión de características se basa en la alineación y la atención, combinando aún más los vectores de características obtenidos tras el procesamiento de diferentes modalidades. La IA de Web3 actualmente se encuentra en la etapa más simple de concatenación, principalmente debido a la falta de un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso como condiciones previas.
La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, mientras que la IA de Web3 adopta más a menudo un enfoque de ensamblaje de módulos discretos. Este método carece de un objetivo de entrenamiento unificado y no permite el flujo de gradientes entre módulos, lo que provoca que la fusión de características se detenga en una etapa superficial de ensamblaje estático.
Barreras de entrada en la industria de la IA y oportunidades futuras
Las barreras tecnológicas en la industria de la IA están profundizándose continuamente. Los sistemas multimodales de la IA Web2 son un gran proyecto de ingeniería que requiere grandes volúmenes de datos, potente capacidad de cálculo, algoritmos avanzados y capacidad de ingeniería sistemática. Esto constituye una barrera de entrada muy fuerte en la industria y también crea la competitividad central de unos pocos equipos líderes.
Sin embargo, la oportunidad de Web3 AI podría estar en la táctica de "rodear la ciudad desde el campo". Web3 AI debería experimentar en escenarios periféricos a pequeña escala, como estructuras ligeras, tareas fáciles de paralelizar y que se puedan incentivar. Estas podrían incluir ajuste fino de LoRA, tareas de postentrenamiento para la alineación de comportamientos, formación y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños, así como entrenamiento colaborativo en dispositivos periféricos.
Cabe destacar que las barreras actuales de la IA Web2 apenas están comenzando a formarse, y esta es la etapa inicial de la competencia entre las empresas líderes. La verdadera oportunidad de la IA Web3 podría esperar hasta que los beneficios de la IA Web2 desaparezcan por completo, y los puntos de dolor que deje atrás sean el mejor momento para que la IA Web3 intervenga.
Antes de esto, los proyectos de Web3 AI deben poseer las siguientes características:
Solo los proyectos que posean estas características tendrán la posibilidad de ocupar un lugar en el futuro del campo de Web3 AI.