Recientemente, el precio de las acciones de Nvidia alcanzó un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han profundizado aún más la barrera técnica del Web2 AI. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde incrustaciones de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando a una velocidad asombrosa diversas formas de expresión, construyendo un bastión de IA cada vez más cerrado. Sin embargo, este auge parece no tener ninguna relación con el ámbito de las criptomonedas.
Los intentos de Web3 AI, especialmente la reciente exploración en la dirección de los Agentes, muestran una desviación clara en su enfoque. Tratar de ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 utilizando una estructura descentralizada es, en realidad, un desajuste tanto técnico 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 potencia de cálculo se concentra cada vez más, resulta difícil para la modularidad multimodal establecerse en el entorno de Web3.
El futuro de la IA Web3 no radica en la imitación, sino en la estrategia de rodeo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella informativo en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo potencia de cálculo heterogénea, la IA Web3 necesita encontrar un nuevo camino, utilizando "la estrategia de rodear las ciudades con el campo" como un programa táctico.
La Dificultad de la Alineación Semántica y la Inmersión de Alta Dimensión
Web3 AI se basa en modelos multimodales aplanados, lo que dificulta la realización de una alineación semántica efectiva, lo que resulta en un bajo rendimiento. El espacio de incrustación de alta dimensión es clave para lograr la alineación semántica, ya que permite mapear información de diferentes modalidades en el mismo espacio semántico. Sin embargo, el protocolo Web3 Agent tiene dificultades para lograr incrustaciones de alta dimensión, ya que la modularidad en sí misma es una ilusión.
La mayoría de los Agentes Web3 simplemente encapsulan API listas para usar en "Agentes" independientes, careciendo de un espacio central unificado de integración y un mecanismo de atención cruzada entre módulos. Esto resulta en que la información no puede interactuar desde múltiples ángulos y niveles entre los módulos, solo puede seguir una línea de producción lineal, mostrando una única funcionalidad y sin poder formar una optimización de ciclo cerrado global.
Para lograr un agente inteligente de cadena completa con barreras de entrada en la industria, se requiere modelado conjunto de extremo a extremo, incrustaciones unificadas entre módulos, así como ingeniería sistemática de entrenamiento y despliegue colaborativos para romper el estancamiento. Sin embargo, actualmente no existen tales puntos de dolor en el mercado, y naturalmente falta la demanda de mercado correspondiente.
Limitaciones del mecanismo de atención
En un espacio de baja dimensión, el mecanismo de atención no puede ser diseñado con precisión. Los modelos multimodales de alto nivel requieren un mecanismo de atención cuidadosamente diseñado, y este mecanismo solo puede funcionar plenamente en un espacio de alta dimensión.
La programación de atención unificada es difícil de lograr en la IA Web3 basada en módulos. Primero, el mecanismo de atención depende de un espacio de Query-Key-Value unificado, mientras que los formatos y distribuciones de datos devueltos por las API independientes son diferentes, lo que impide la formación de Q/K/V interactivos. En segundo lugar, la IA Web3 carece de la capacidad de ponderación dinámica paralela y múltiple, lo que impide simular la programación detallada que califica simultáneamente todas las posiciones o modalidades en un verdadero mecanismo de atención, y luego las combina.
Fusión de características superficial
La fusión de características de Web3 AI se queda en una fase de ensamblaje estático y superficial. La fusión de características dinámica requiere un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso; cuando estas condiciones no se pueden cumplir, la fusión de características no puede alcanzar un rendimiento óptimo.
La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando simultáneamente características multimodales en el mismo espacio de alta dimensión, optimizando en conjunto con las capas de atención y fusión junto con las capas de tareas descendentes. En comparación, la IA de Web3 adopta más el enfoque de ensamblaje de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradiente entre módulos.
Barreras de la industria de la IA y oportunidades de Web3
Las barreras en la industria de la IA están profundizándose, pero las oportunidades de la IA en Web3 aún no se han manifestado realmente. Los sistemas multimodales de la IA en Web2 son un proyecto de ingeniería extremadamente grande, que requiere grandes volúmenes de datos, un poder de cálculo potente y un equipo de talentos altamente especializado. Este trabajo sistemático, de extremo a extremo y de pila completa, constituye una barrera industrial muy fuerte.
La ventaja central de Web3 AI radica en la descentralización, y su trayectoria de evolución se manifiesta en alta paralelización, baja acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que Web3 AI tenga más ventajas en escenarios como el cálculo en el borde, siendo adecuado para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizables y que pueden ser incentivadas.
Sin embargo, la verdadera oportunidad de Web3 AI puede surgir solo cuando se agoten los beneficios de Web2 AI y queden puntos de dolor evidentes. Antes de eso, los proyectos de Web3 AI deben seleccionar cuidadosamente sus puntos de entrada y adoptar una estrategia de "cercar la ciudad desde el campo", comenzando por escenarios periféricos y acumulando recursos y experiencia gradualmente.
Un proyecto exitoso de Web3 AI debería ser capaz de iterar y actualizarse continuamente en escenarios de aplicación a pequeña escala, manteniendo suficiente flexibilidad para adaptarse a diferentes contextos y pudiendo acercarse rápidamente al mercado objetivo. Los proyectos que dependen en exceso de la infraestructura o que tienen una arquitectura de red demasiado grande pueden enfrentar el riesgo de ser eliminados.
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MEVHunterX
· 08-16 05:47
Siento que no se puede escapar de lo centralizado.
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IntrovertMetaverse
· 08-14 17:30
Está bien, no te preocupes, ¿qué futuro tiene la IA?
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GhostChainLoyalist
· 08-14 01:50
Como invertir en acciones de A-shares, perseguir el precio y perseguir el precio...
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HashBandit
· 08-14 01:48
en mis días de minería nunca desperdiciaríamos hashpower en esta tontería de IA... smh
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BearMarketSurvivor
· 08-14 01:40
Gran aumento y gran caída ya son comunes. El mercado bajista, en cambio, es la mejor lección.
Desafíos y avances de la IA en Web3: alineación semántica, mecanismos de atención y fusión de características.
Desafíos y direcciones futuras de la IA Web3
Recientemente, el precio de las acciones de Nvidia alcanzó un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han profundizado aún más la barrera técnica del Web2 AI. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde incrustaciones de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando a una velocidad asombrosa diversas formas de expresión, construyendo un bastión de IA cada vez más cerrado. Sin embargo, este auge parece no tener ninguna relación con el ámbito de las criptomonedas.
Los intentos de Web3 AI, especialmente la reciente exploración en la dirección de los Agentes, muestran una desviación clara en su enfoque. Tratar de ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 utilizando una estructura descentralizada es, en realidad, un desajuste tanto técnico 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 potencia de cálculo se concentra cada vez más, resulta difícil para la modularidad multimodal establecerse en el entorno de Web3.
El futuro de la IA Web3 no radica en la imitación, sino en la estrategia de rodeo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella informativo en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo potencia de cálculo heterogénea, la IA Web3 necesita encontrar un nuevo camino, utilizando "la estrategia de rodear las ciudades con el campo" como un programa táctico.
La Dificultad de la Alineación Semántica y la Inmersión de Alta Dimensión
Web3 AI se basa en modelos multimodales aplanados, lo que dificulta la realización de una alineación semántica efectiva, lo que resulta en un bajo rendimiento. El espacio de incrustación de alta dimensión es clave para lograr la alineación semántica, ya que permite mapear información de diferentes modalidades en el mismo espacio semántico. Sin embargo, el protocolo Web3 Agent tiene dificultades para lograr incrustaciones de alta dimensión, ya que la modularidad en sí misma es una ilusión.
La mayoría de los Agentes Web3 simplemente encapsulan API listas para usar en "Agentes" independientes, careciendo de un espacio central unificado de integración y un mecanismo de atención cruzada entre módulos. Esto resulta en que la información no puede interactuar desde múltiples ángulos y niveles entre los módulos, solo puede seguir una línea de producción lineal, mostrando una única funcionalidad y sin poder formar una optimización de ciclo cerrado global.
Para lograr un agente inteligente de cadena completa con barreras de entrada en la industria, se requiere modelado conjunto de extremo a extremo, incrustaciones unificadas entre módulos, así como ingeniería sistemática de entrenamiento y despliegue colaborativos para romper el estancamiento. Sin embargo, actualmente no existen tales puntos de dolor en el mercado, y naturalmente falta la demanda de mercado correspondiente.
Limitaciones del mecanismo de atención
En un espacio de baja dimensión, el mecanismo de atención no puede ser diseñado con precisión. Los modelos multimodales de alto nivel requieren un mecanismo de atención cuidadosamente diseñado, y este mecanismo solo puede funcionar plenamente en un espacio de alta dimensión.
La programación de atención unificada es difícil de lograr en la IA Web3 basada en módulos. Primero, el mecanismo de atención depende de un espacio de Query-Key-Value unificado, mientras que los formatos y distribuciones de datos devueltos por las API independientes son diferentes, lo que impide la formación de Q/K/V interactivos. En segundo lugar, la IA Web3 carece de la capacidad de ponderación dinámica paralela y múltiple, lo que impide simular la programación detallada que califica simultáneamente todas las posiciones o modalidades en un verdadero mecanismo de atención, y luego las combina.
Fusión de características superficial
La fusión de características de Web3 AI se queda en una fase de ensamblaje estático y superficial. La fusión de características dinámica requiere un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso; cuando estas condiciones no se pueden cumplir, la fusión de características no puede alcanzar un rendimiento óptimo.
La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando simultáneamente características multimodales en el mismo espacio de alta dimensión, optimizando en conjunto con las capas de atención y fusión junto con las capas de tareas descendentes. En comparación, la IA de Web3 adopta más el enfoque de ensamblaje de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradiente entre módulos.
Barreras de la industria de la IA y oportunidades de Web3
Las barreras en la industria de la IA están profundizándose, pero las oportunidades de la IA en Web3 aún no se han manifestado realmente. Los sistemas multimodales de la IA en Web2 son un proyecto de ingeniería extremadamente grande, que requiere grandes volúmenes de datos, un poder de cálculo potente y un equipo de talentos altamente especializado. Este trabajo sistemático, de extremo a extremo y de pila completa, constituye una barrera industrial muy fuerte.
La ventaja central de Web3 AI radica en la descentralización, y su trayectoria de evolución se manifiesta en alta paralelización, baja acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que Web3 AI tenga más ventajas en escenarios como el cálculo en el borde, siendo adecuado para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizables y que pueden ser incentivadas.
Sin embargo, la verdadera oportunidad de Web3 AI puede surgir solo cuando se agoten los beneficios de Web2 AI y queden puntos de dolor evidentes. Antes de eso, los proyectos de Web3 AI deben seleccionar cuidadosamente sus puntos de entrada y adoptar una estrategia de "cercar la ciudad desde el campo", comenzando por escenarios periféricos y acumulando recursos y experiencia gradualmente.
Un proyecto exitoso de Web3 AI debería ser capaz de iterar y actualizarse continuamente en escenarios de aplicación a pequeña escala, manteniendo suficiente flexibilidad para adaptarse a diferentes contextos y pudiendo acercarse rápidamente al mercado objetivo. Los proyectos que dependen en exceso de la infraestructura o que tienen una arquitectura de red demasiado grande pueden enfrentar el riesgo de ser eliminados.