في الآونة الأخيرة، سجلت أسهم إنفيديا ارتفاعاً جديداً، حيث عززت التقدم في النماذج متعددة الوسائط الحواجز التقنية لـ Web2 AI. من المحاذاة الدلالية إلى الفهم البصري، ومن الإدخالات عالية الأبعاد إلى دمج الميزات، تقوم النماذج المعقدة بدمج طرق التعبير المتنوعة بسرعة مذهلة، مما يبني مرتفعات AI أكثر انغلاقاً. ومع ذلك، يبدو أن هذه الموجة لا علاقة لها على الإطلاق بمجال العملات المشفرة.
تجربة Web3 AI، خاصة في الآونة الأخيرة في اتجاه الوكلاء، تعاني من انحراف واضح في الاتجاه. محاولة تجميع نظام متعدد الوسائط بأسلوب Web2 باستخدام هيكل لامركزي هي في الواقع حالة من عدم التوافق التكنولوجي والفكري. في ظل الارتباط القوي بين الوحدات، وتوزيع الخصائص غير المستقر بشدة، وتزايد الطلب على قوة الحوسبة، من الصعب جدًا أن تظل النماذج متعددة الوسائط ثابتة في بيئة Web3.
مستقبل Web3 AI لا يكمن في التقليد، بل في التحايل الاستراتيجي. من محاذاة المعاني في الفضاءات عالية الأبعاد، إلى اختناقات المعلومات في آليات الانتباه، وصولاً إلى محاذاة الميزات تحت قوة حسابية غير متجانسة، يحتاج Web3 AI إلى اتباع مسارات جديدة، باستخدام "القرى تحاصر المدن" كبرنامج تكتيكي.
معضلة التوافق الدلالي والتضمين عالي الأبعاد
تواجه نماذج Web3 AI التي تعتمد على نماذج متعددة الأبعاد مسطحة صعوبة في تحقيق محاذاة دلالية فعالة، مما يؤدي إلى أداء ضعيف. تعتبر فضاء الإدخال عالي الأبعاد مفتاحًا لتحقيق المحاذاة الدلالية، حيث يسمح بخرائط المعلومات من أوضاع مختلفة إلى نفس الفضاء الدلالي. ومع ذلك، فإن بروتوكول Web3 Agent يصعب عليه تحقيق الإدخال عالي الأبعاد، لأن الوحدات النمطية هي في حد ذاتها وهم.
تقوم معظم وكالات Web3 ببساطة بتغليف واجهات برمجة التطبيقات الجاهزة لتصبح "وكالات" مستقلة، مما يفتقر إلى وجود مساحة دمج مركزية موحدة وآلية انتباه عبر الوحدات. يؤدي ذلك إلى عدم إمكانية تفاعل المعلومات بين الوحدات من زوايا متعددة وطبقات متعددة، مما يقتصر على مسار خطي، ويظهر وظيفة واحدة فقط، ولا يمكنه تكوين تحسين حلقة مغلقة شاملة.
لتنفيذ وكيل ذكي كامل السلسلة مع حواجز صناعية، يحتاج الأمر إلى نمذجة مشتركة من النهاية إلى النهاية، وتضمين موحد عبر الوحدات، بالإضافة إلى هندسة نظامية للتدريب والتوزيع المتعاون. ومع ذلك، لا توجد حالياً مثل هذه النقاط المؤلمة في السوق، وبالتالي تفتقر إلى الطلب السوقي المناسب.
قيود آلية الانتباه
في الفضاء منخفض الأبعاد، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة. تتطلب النماذج متعددة الوسائط عالية المستوى آلية انتباه مصممة بعناية، ولا يمكن أن تعمل هذه الآلية بشكل كامل إلا في الفضاء عالي الأبعاد.
من الصعب تحقيق جدولة انتباه موحدة في Web3 AI القائم على الوحدات. أولاً، تعتمد آلية الانتباه على مساحة موحدة من الاستعلامات والمفاتيح والقيم، بينما تختلف تنسيقات البيانات التي ترجعها واجهات برمجة التطبيقات المستقلة وتوزيعاتها، مما يمنع تشكيل Q/K/V تفاعلية. ثانياً، يفتقر Web3 AI إلى القدرة على الوزن الديناميكي المتعدد والمسار المتوازي، مما يمنعه من محاكاة جدولة دقيقة تتضمن تقييم جميع المواقع أو جميع الأنماط في نفس الوقت ثم دمج النتائج.
دمج الميزات السطحية
تظل ميزات دمج Web3 AI في مرحلة التجميع الثابت السطحي. الشرط المسبق لدمج الميزات الديناميكية هو الفضاء عالي الأبعاد وآلية الانتباه الدقيقة، وعندما لا تكون هذه الشروط متوفرة، فإن دمج الميزات بطبيعة الحال لا يمكن أن يصل إلى الأداء المثالي.
تميل الذكاء الاصطناعي في Web2 إلى التدريب المشترك من النهاية إلى النهاية، حيث يتم معالجة الميزات المتعددة النماذج في نفس الفضاء عالي الأبعاد في وقت واحد، من خلال طبقات الانتباه وطبقات الدمج مع طبقات المهام السفلية من أجل تحسين متزامن. بالمقابل، تعتمد الذكاء الاصطناعي في Web3 بشكل أكبر على تجميع الوحدات المنفصلة، مما يفتقر إلى هدف تدريب موحد وتدفق تدرج عبر الوحدات.
حواجز صناعة الذكاء الاصطناعي وفرص الويب 3
تتعمق الحواجز في صناعة الذكاء الاصطناعي، لكن الفرص في Web3 AI لم تتضح بعد. أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط في Web2 هي مشروع ضخم للغاية يتطلب بيانات هائلة، وقدرة حسابية قوية، وفريق موهوب متخصص للغاية. يشكل هذا العمل النظامي الشامل والمعقد حواجز قوية في الصناعة.
تتمثل الميزة الأساسية لـ Web3 AI في اللامركزية، حيث تعكس مسار تطورها التوازي العالي، والترابط المنخفض، وتوافق القدرة الحوسبية المتباينة. وهذا يمنح Web3 AI ميزة أكبر في سيناريوهات الحوسبة الطرفية، مما يجعلها مناسبة للهياكل الخفيفة، والمهام التي يسهل توازُنها ويمكن تحفيزها.
ومع ذلك، قد لا تظهر الفرصة الحقيقية لـ Web3 AI حتى تختفي فوائد Web2 AI تمامًا، مما يترك نقاط ألم واضحة. قبل ذلك، تحتاج مشاريع Web3 AI إلى اختيار نقاط دخولها بعناية، واتباع استراتيجية "تحيط الريف بالمدينة"، بدءًا من السيناريوهات الهامشية، وتجميع الموارد والخبرات تدريجيًا.
يجب أن تكون مشاريع Web3 AI الناجحة قادرة على التكرار والتحديث باستمرار في سيناريوهات التطبيق الصغيرة، مع الحفاظ على مرونة كافية للتكيف مع السيناريوهات المختلفة، والقدرة على الاقتراب بسرعة من السوق المستهدف. قد تواجه المشاريع التي تعتمد بشكل مفرط على البنية التحتية أو التي تمتلك بنية تحتية ضخمة خطر الإقصاء.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 20
أعجبني
20
7
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MEVHunterX
· 08-16 05:47
أشعر أن النظام المركزي لا يمكن الهروب منه.
شاهد النسخة الأصليةرد0
IntrovertMetaverse
· 08-14 17:30
حسنا، لا تتدحرج، ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GhostChainLoyalist
· 08-14 01:50
مثل تداول الأسهم في السوق المالية الصينية مطاردة السعر مطاردة السعر...
شاهد النسخة الأصليةرد0
HashBandit
· 08-14 01:48
في أيام التعدين الخاصة بي، لم نكن لنضيع قوة التجزئة على هذا الهراء المتعلق بالذكاء الاصطناعي... أغمض عيني.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearMarketSurvivor
· 08-14 01:40
لقد اعتدنا على رؤية ارتفاعات وانخفاضات حادة ، والسوق الهابطة هي أفضل درس
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoFortuneTeller
· 08-14 01:28
أين يوجد الذكاء الاصطناعي Web3؟ لقد وصلنا جميعًا إلى A100.
تحديات وانتصارات الذكاء الاصطناعي في Web3: تحديات محاذاة المعنى وآلية الانتباه ودمج الميزات
التحديات التي تواجه Web3 AI والاتجاهات المستقبلية
في الآونة الأخيرة، سجلت أسهم إنفيديا ارتفاعاً جديداً، حيث عززت التقدم في النماذج متعددة الوسائط الحواجز التقنية لـ Web2 AI. من المحاذاة الدلالية إلى الفهم البصري، ومن الإدخالات عالية الأبعاد إلى دمج الميزات، تقوم النماذج المعقدة بدمج طرق التعبير المتنوعة بسرعة مذهلة، مما يبني مرتفعات AI أكثر انغلاقاً. ومع ذلك، يبدو أن هذه الموجة لا علاقة لها على الإطلاق بمجال العملات المشفرة.
تجربة Web3 AI، خاصة في الآونة الأخيرة في اتجاه الوكلاء، تعاني من انحراف واضح في الاتجاه. محاولة تجميع نظام متعدد الوسائط بأسلوب Web2 باستخدام هيكل لامركزي هي في الواقع حالة من عدم التوافق التكنولوجي والفكري. في ظل الارتباط القوي بين الوحدات، وتوزيع الخصائص غير المستقر بشدة، وتزايد الطلب على قوة الحوسبة، من الصعب جدًا أن تظل النماذج متعددة الوسائط ثابتة في بيئة Web3.
مستقبل Web3 AI لا يكمن في التقليد، بل في التحايل الاستراتيجي. من محاذاة المعاني في الفضاءات عالية الأبعاد، إلى اختناقات المعلومات في آليات الانتباه، وصولاً إلى محاذاة الميزات تحت قوة حسابية غير متجانسة، يحتاج Web3 AI إلى اتباع مسارات جديدة، باستخدام "القرى تحاصر المدن" كبرنامج تكتيكي.
معضلة التوافق الدلالي والتضمين عالي الأبعاد
تواجه نماذج Web3 AI التي تعتمد على نماذج متعددة الأبعاد مسطحة صعوبة في تحقيق محاذاة دلالية فعالة، مما يؤدي إلى أداء ضعيف. تعتبر فضاء الإدخال عالي الأبعاد مفتاحًا لتحقيق المحاذاة الدلالية، حيث يسمح بخرائط المعلومات من أوضاع مختلفة إلى نفس الفضاء الدلالي. ومع ذلك، فإن بروتوكول Web3 Agent يصعب عليه تحقيق الإدخال عالي الأبعاد، لأن الوحدات النمطية هي في حد ذاتها وهم.
تقوم معظم وكالات Web3 ببساطة بتغليف واجهات برمجة التطبيقات الجاهزة لتصبح "وكالات" مستقلة، مما يفتقر إلى وجود مساحة دمج مركزية موحدة وآلية انتباه عبر الوحدات. يؤدي ذلك إلى عدم إمكانية تفاعل المعلومات بين الوحدات من زوايا متعددة وطبقات متعددة، مما يقتصر على مسار خطي، ويظهر وظيفة واحدة فقط، ولا يمكنه تكوين تحسين حلقة مغلقة شاملة.
لتنفيذ وكيل ذكي كامل السلسلة مع حواجز صناعية، يحتاج الأمر إلى نمذجة مشتركة من النهاية إلى النهاية، وتضمين موحد عبر الوحدات، بالإضافة إلى هندسة نظامية للتدريب والتوزيع المتعاون. ومع ذلك، لا توجد حالياً مثل هذه النقاط المؤلمة في السوق، وبالتالي تفتقر إلى الطلب السوقي المناسب.
قيود آلية الانتباه
في الفضاء منخفض الأبعاد، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة. تتطلب النماذج متعددة الوسائط عالية المستوى آلية انتباه مصممة بعناية، ولا يمكن أن تعمل هذه الآلية بشكل كامل إلا في الفضاء عالي الأبعاد.
من الصعب تحقيق جدولة انتباه موحدة في Web3 AI القائم على الوحدات. أولاً، تعتمد آلية الانتباه على مساحة موحدة من الاستعلامات والمفاتيح والقيم، بينما تختلف تنسيقات البيانات التي ترجعها واجهات برمجة التطبيقات المستقلة وتوزيعاتها، مما يمنع تشكيل Q/K/V تفاعلية. ثانياً، يفتقر Web3 AI إلى القدرة على الوزن الديناميكي المتعدد والمسار المتوازي، مما يمنعه من محاكاة جدولة دقيقة تتضمن تقييم جميع المواقع أو جميع الأنماط في نفس الوقت ثم دمج النتائج.
دمج الميزات السطحية
تظل ميزات دمج Web3 AI في مرحلة التجميع الثابت السطحي. الشرط المسبق لدمج الميزات الديناميكية هو الفضاء عالي الأبعاد وآلية الانتباه الدقيقة، وعندما لا تكون هذه الشروط متوفرة، فإن دمج الميزات بطبيعة الحال لا يمكن أن يصل إلى الأداء المثالي.
تميل الذكاء الاصطناعي في Web2 إلى التدريب المشترك من النهاية إلى النهاية، حيث يتم معالجة الميزات المتعددة النماذج في نفس الفضاء عالي الأبعاد في وقت واحد، من خلال طبقات الانتباه وطبقات الدمج مع طبقات المهام السفلية من أجل تحسين متزامن. بالمقابل، تعتمد الذكاء الاصطناعي في Web3 بشكل أكبر على تجميع الوحدات المنفصلة، مما يفتقر إلى هدف تدريب موحد وتدفق تدرج عبر الوحدات.
حواجز صناعة الذكاء الاصطناعي وفرص الويب 3
تتعمق الحواجز في صناعة الذكاء الاصطناعي، لكن الفرص في Web3 AI لم تتضح بعد. أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط في Web2 هي مشروع ضخم للغاية يتطلب بيانات هائلة، وقدرة حسابية قوية، وفريق موهوب متخصص للغاية. يشكل هذا العمل النظامي الشامل والمعقد حواجز قوية في الصناعة.
تتمثل الميزة الأساسية لـ Web3 AI في اللامركزية، حيث تعكس مسار تطورها التوازي العالي، والترابط المنخفض، وتوافق القدرة الحوسبية المتباينة. وهذا يمنح Web3 AI ميزة أكبر في سيناريوهات الحوسبة الطرفية، مما يجعلها مناسبة للهياكل الخفيفة، والمهام التي يسهل توازُنها ويمكن تحفيزها.
ومع ذلك، قد لا تظهر الفرصة الحقيقية لـ Web3 AI حتى تختفي فوائد Web2 AI تمامًا، مما يترك نقاط ألم واضحة. قبل ذلك، تحتاج مشاريع Web3 AI إلى اختيار نقاط دخولها بعناية، واتباع استراتيجية "تحيط الريف بالمدينة"، بدءًا من السيناريوهات الهامشية، وتجميع الموارد والخبرات تدريجيًا.
يجب أن تكون مشاريع Web3 AI الناجحة قادرة على التكرار والتحديث باستمرار في سيناريوهات التطبيق الصغيرة، مع الحفاظ على مرونة كافية للتكيف مع السيناريوهات المختلفة، والقدرة على الاقتراب بسرعة من السوق المستهدف. قد تواجه المشاريع التي تعتمد بشكل مفرط على البنية التحتية أو التي تمتلك بنية تحتية ضخمة خطر الإقصاء.