FLock.io ha alcanzado una colaboración estratégica con Qwen, una filial de Alibaba Cloud; Web3 AI necesita encontrar un nicho ecológico complementario con Web2 AI.
web3 AI necesita encontrar un nicho ecológico que complemente a web2 AI, para resolver problemas como el alto costo de la Potencia computacional, la privacidad de datos y la adaptación de modelos en escenarios verticales que web2 AI no puede abordar.
Autor: Haotian
Ayer, la plataforma de entrenamiento DeAI en el campo de Web3AI @flock_io se asoció con @Alibaba_Qwen de Alibaba Cloud.
El gran modelo de lenguaje anuncia una colaboración. Si no me equivoco, esto debería considerarse como la primera colaboración de integración en la que la IA de web2 se dirige activamente hacia la IA de web3. No solo permite que Flock logre una verdadera expansión hacia afuera, sino que también ha revitalizado la moral en la deprimida y presionada pista de web3 AI. Permíteme explicarte más en detalle:
He explicado en el tuit fijado que antes el Agente AI de web3 siempre intentó estimular la implementación de aplicaciones de Agente a través de Tokenomics, también se implementó ese paradigma competitivo de despliegue rápido, pero después de la ola de Fomo de emisión de activos, todos se dieron cuenta de que el AI de web3, en términos de utilidad, innovación, etc., casi no tiene posibilidades de ganar en comparación con el AI de web2.
Por lo tanto, el nacimiento de tecnologías innovadoras de IA como Manus, MCP y A2A en web2 ha reventado directa o indirectamente la burbuja existente en el mercado de Agentes de IA en Web3, lo que ha llevado a que el mercado secundario se convirtiera en un mar de sangre en un momento dado.
¿Cómo romper el estancamiento? El camino en realidad es bastante claro, web3 AI necesita urgentemente encontrar un nicho ecológico que complemente a web2 AI, para resolver problemas como el alto costo de la Potencia computacional en AI centralizado de web2, la privacidad de los datos, el ajuste fino de modelos en escenarios verticales, entre otros.
Las razones no son otras que, al final, los modelos de IA puramente centralizados inevitablemente enfrentarán problemas concentrados en aspectos como la obtención de recursos de potencia computacional y costos, así como cuestiones de privacidad de los recursos de datos. Por otro lado, la arquitectura distribuida que intenta la IA en web3 puede utilizar recursos de potencia computacional ociosos para reducir costos, y también protegerá la privacidad utilizando tecnologías de hardware y software como las pruebas de conocimiento cero y TEE. Al mismo tiempo, impulsará el desarrollo y ajuste fino de modelos en escenarios verticales a través de la propiedad de los datos y mecanismos de incentivos por contribución.
No importa cuántas críticas reciba, la arquitectura descentralizada y el mecanismo de incentivos flexibles de web3 AI pueden tener un efecto inmediato en la solución de algunos problemas existentes en web2 AI.
Hablando de la colaboración entre Flock y Qwen. Qwen es un modelo de lenguaje grande de código abierto desarrollado por Alibaba Cloud, que se ha convertido en una elección común para algunos desarrolladores y equipos de investigación gracias a su destacado rendimiento en las pruebas de referencia y la flexibilidad que permite a los desarrolladores realizar ajustes locales.
Flock es una plataforma de entrenamiento de IA descentralizada que combina el aprendizaje federado de IA y una arquitectura de tecnología distribuida de IA. Su característica principal es permitir que "los datos no salgan de la localidad" y, a través del entrenamiento distribuido, proteger la privacidad del usuario, contribuciones de datos transparentes y rastreables, y así resolver los problemas de ajuste fino y aplicación de modelos de IA en campos verticales como la educación y la salud.
En concreto, Flock tiene tres componentes clave, aquí hay una breve descripción:
1、AI Arena（AI 竞技场），este es un plataforma de entrenamiento de modelos competitivos, donde los usuarios pueden enviar sus propios modelos y competir con otros participantes para optimizar resultados y obtener recompensas. Su principal objetivo es a través del diseño de mecanismos de "jugabilidad", puede incentivar a los usuarios a ajustar y mejorar continuamente sus modelos locales, y así seleccionar modelos de referencia más óptimos;
FL Alliance (Alianza de Aprendizaje Federal), para resolver los problemas de colaboración entre organizaciones en escenarios verticales sensibles como la atención médica, la educación y las finanzas, la Alianza de Aprendizaje Federal ha logrado, a través del entrenamiento de modelos localizados + marco de colaboración distribuido, mejorar conjuntamente el rendimiento del modelo sin compartir datos originales;
3、Moonbase (base lunar), se considera el sistema nervioso del ecosistema Flock, equivalente a una plataforma descentralizada de gestión y optimización de modelos, que ofrece diversas herramientas de ajuste fino y soporte de potencia computacional (proveedores de potencia computacional, anotadores de datos). No solo proporciona un repositorio de modelos distribuidos, sino que también integra herramientas de ajuste fino, recursos de potencia computacional y soporte de anotación de datos, empoderando a los usuarios para optimizar eficientemente sus modelos locales.
Entonces, ¿cómo debemos ver la colaboración entre Qwen y Flock? Desde mi perspectiva, el significado de su colaboración se extiende incluso más allá de la sustancia actual de la misma.
Por un lado, en el contexto general en el que la IA web3 está siendo constantemente aplastada tecnológicamente por la IA web2, Qwen, que representa al gigante tecnológico Alibaba, ya tiene cierta autoridad e influencia en el círculo de la IA. Que Qwen pueda elegir activamente colaborar con una plataforma de IA web3 demuestra plenamente el reconocimiento de la IA web2 hacia el equipo técnico de Flock, al mismo tiempo que la serie de investigaciones y desarrollos posteriores entre el equipo de Flock y el equipo de Qwen profundizará la interacción entre la IA web3 y la IA web2;
Por otro lado, la anterior AI web3 tenía una cáscara de Tokenomics, pero su rendimiento en términos de Utility real era bastante decepcionante. A pesar de haber intentado diversas direcciones como AI Agent, AI Platform e incluso AI Framework, no lograron presentar soluciones realmente efectivas en áreas concretas como DeFai o Gamefai. Esta aparición de gigantes tecnológicos de web2, en cierta medida, ha establecido la dirección y los puntos de enfoque para el futuro desarrollo de AI web3.
Lo más importante es que, después de experimentar una ola de Fomo pura de "emisión de activos", la IA web3 necesita reorganizarse y centrarse en un objetivo que pueda ofrecer resultados reales.
En realidad, web3 AI nunca ha sido solo un canal más fácil y eficiente para desplegar agentes de IA que emiten activos, ni es un juego para recaudar dinero a través de la emisión de activos. Es necesario buscar posibilidades de cooperación con web2 AI, complementando las necesidades de sus respectivos nichos ecológicos, y así realmente aprovechar la imprescindible naturaleza de web3 AI en esta ola de tendencias de IA.
Me alegra ver que se logren más colaboraciones intersectoriales como web2AI y web3AI.
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ARayOfDawn
· hace20h
Parece que se han hecho muchas disposiciones estratégicas básicas.
FLock.io ha alcanzado una colaboración estratégica con Qwen, una filial de Alibaba Cloud; Web3 AI necesita encontrar un nicho ecológico complementario con Web2 AI.
Autor: Haotian
Ayer, la plataforma de entrenamiento DeAI en el campo de Web3AI @flock_io se asoció con @Alibaba_Qwen de Alibaba Cloud.
El gran modelo de lenguaje anuncia una colaboración. Si no me equivoco, esto debería considerarse como la primera colaboración de integración en la que la IA de web2 se dirige activamente hacia la IA de web3. No solo permite que Flock logre una verdadera expansión hacia afuera, sino que también ha revitalizado la moral en la deprimida y presionada pista de web3 AI. Permíteme explicarte más en detalle:
Por lo tanto, el nacimiento de tecnologías innovadoras de IA como Manus, MCP y A2A en web2 ha reventado directa o indirectamente la burbuja existente en el mercado de Agentes de IA en Web3, lo que ha llevado a que el mercado secundario se convirtiera en un mar de sangre en un momento dado.
Las razones no son otras que, al final, los modelos de IA puramente centralizados inevitablemente enfrentarán problemas concentrados en aspectos como la obtención de recursos de potencia computacional y costos, así como cuestiones de privacidad de los recursos de datos. Por otro lado, la arquitectura distribuida que intenta la IA en web3 puede utilizar recursos de potencia computacional ociosos para reducir costos, y también protegerá la privacidad utilizando tecnologías de hardware y software como las pruebas de conocimiento cero y TEE. Al mismo tiempo, impulsará el desarrollo y ajuste fino de modelos en escenarios verticales a través de la propiedad de los datos y mecanismos de incentivos por contribución.
No importa cuántas críticas reciba, la arquitectura descentralizada y el mecanismo de incentivos flexibles de web3 AI pueden tener un efecto inmediato en la solución de algunos problemas existentes en web2 AI.
Flock es una plataforma de entrenamiento de IA descentralizada que combina el aprendizaje federado de IA y una arquitectura de tecnología distribuida de IA. Su característica principal es permitir que "los datos no salgan de la localidad" y, a través del entrenamiento distribuido, proteger la privacidad del usuario, contribuciones de datos transparentes y rastreables, y así resolver los problemas de ajuste fino y aplicación de modelos de IA en campos verticales como la educación y la salud.
En concreto, Flock tiene tres componentes clave, aquí hay una breve descripción:
1、AI Arena（AI 竞技场），este es un plataforma de entrenamiento de modelos competitivos, donde los usuarios pueden enviar sus propios modelos y competir con otros participantes para optimizar resultados y obtener recompensas. Su principal objetivo es a través del diseño de mecanismos de "jugabilidad", puede incentivar a los usuarios a ajustar y mejorar continuamente sus modelos locales, y así seleccionar modelos de referencia más óptimos;
3、Moonbase (base lunar), se considera el sistema nervioso del ecosistema Flock, equivalente a una plataforma descentralizada de gestión y optimización de modelos, que ofrece diversas herramientas de ajuste fino y soporte de potencia computacional (proveedores de potencia computacional, anotadores de datos). No solo proporciona un repositorio de modelos distribuidos, sino que también integra herramientas de ajuste fino, recursos de potencia computacional y soporte de anotación de datos, empoderando a los usuarios para optimizar eficientemente sus modelos locales.
Por un lado, en el contexto general en el que la IA web3 está siendo constantemente aplastada tecnológicamente por la IA web2, Qwen, que representa al gigante tecnológico Alibaba, ya tiene cierta autoridad e influencia en el círculo de la IA. Que Qwen pueda elegir activamente colaborar con una plataforma de IA web3 demuestra plenamente el reconocimiento de la IA web2 hacia el equipo técnico de Flock, al mismo tiempo que la serie de investigaciones y desarrollos posteriores entre el equipo de Flock y el equipo de Qwen profundizará la interacción entre la IA web3 y la IA web2;
Por otro lado, la anterior AI web3 tenía una cáscara de Tokenomics, pero su rendimiento en términos de Utility real era bastante decepcionante. A pesar de haber intentado diversas direcciones como AI Agent, AI Platform e incluso AI Framework, no lograron presentar soluciones realmente efectivas en áreas concretas como DeFai o Gamefai. Esta aparición de gigantes tecnológicos de web2, en cierta medida, ha establecido la dirección y los puntos de enfoque para el futuro desarrollo de AI web3.
Lo más importante es que, después de experimentar una ola de Fomo pura de "emisión de activos", la IA web3 necesita reorganizarse y centrarse en un objetivo que pueda ofrecer resultados reales.
En realidad, web3 AI nunca ha sido solo un canal más fácil y eficiente para desplegar agentes de IA que emiten activos, ni es un juego para recaudar dinero a través de la emisión de activos. Es necesario buscar posibilidades de cooperación con web2 AI, complementando las necesidades de sus respectivos nichos ecológicos, y así realmente aprovechar la imprescindible naturaleza de web3 AI en esta ola de tendencias de IA.
Me alegra ver que se logren más colaboraciones intersectoriales como web2AI y web3AI.