تحتاج web3 AI بشكل عاجل إلى إيجاد موضع تكاملي مع web2 AI، لحل مشكلات مثل ارتفاع تكلفة قوة الحوسبة، ومشكلات خصوصية البيانات، ومشكلات ضبط نماذج المشهد العمودي، وغيرها التي لا يمكن حلها بواسطة AI المركزي في web2.
كتبه: هاوتيان
بالأمس، منصة تدريب DeAI في مجال Web3AI @flock_io مع Alibaba Cloud التابعة لـ @Alibaba_Qwen
تم الإعلان رسميًا عن تعاون نموذج اللغة الكبير. إذا لم أكن مخطئًا، يجب أن يُعتبر هذا أول تعاون تكاملي主动 بين الذكاء الاصطناعي Web2 و Web3. لم يُمكن Flock من تحقيق اختراق حقيقي فحسب، بل أعاد أيضًا الروح المعنوية لمسار الذكاء الاصطناعي Web3 تحت الضغط والركود. دعني أتحدث عن التفاصيل:
لقد أوضحت في التغريدة المثبتة أن وكيل الويب 3 AI كان يحاول دائمًا تحفيز تطبيقات الوكيل من خلال الاقتصاد الرمزي، كما حاول تطبيق نموذج المنافسة السريع. ولكن بعد موجة فومو لإصدار الأصول، اكتشف الجميع أن الويب 3 AI في مقارنة مع الويب 2 AI في جوانب مثل الفعالية والابتكار، ليس لديه أي فرصة للفوز.
لذلك ، فإن ولادة تقنيات الذكاء الاصطناعي المبتكرة web2 مثل Manus و MCP و A2A اخترقت بشكل مباشر أو غير مباشر الفقاعة الموجودة في سوق Web3 الذكاء الاصطناعي Agent ، مما أدى إلى نهر من الدم في السوق الثانوية.
كيف نخرج من المأزق؟ الطريق واضح أيضًا، تحتاج AI في web3 إلى إيجاد موضع تكاملي مع AI في web2، لحل مشكلات تكلفة قوة الحوسبة العالية التي لا تستطيع AI المركزية في web2 حلها، ومشكلات خصوصية البيانات، ومشكلات ضبط نماذج السيناريو العمودي، وغيرها.
السبب في ذلك هو أن نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية ستواجه في النهاية مشاكل مركزة في قنوات الحصول على قوة الحوسبة وتكاليفها، بالإضافة إلى مشاكل خصوصية بيانات الموارد. بينما تحاول الذكاء الاصطناعي في web3 استخدام بنية موزعة لاستغلال قوة الحوسبة غير المستخدمة لخفض التكاليف، كما ستعتمد على تقنيات البرمجيات والأجهزة مثل الإثباتات الصفرية والتكنولوجيا الموثوقة لتأمين الخصوصية، وأيضًا من خلال ملكية البيانات وآلية التحفيز للمساهمة في دفع تطوير النماذج وتعديلها في السيناريوهات الرأسية.
بغض النظر عن الانتقادات، فإن الهيكل اللامركزي و آلية الحوافز المرنة لـ web3 AI يمكن أن تؤدي إلى حل بعض المشاكل الموجودة في web2 AI بشكل سريع وفعّال.
عند الحديث عن تعاون Flock و Qwen في هذه المرة. Qwen هو نموذج لغة كبير مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Alibaba Cloud، وبفضل أدائه المتميز في اختبارات المعيار ومرونة السماح للمطورين بنشر التعديلات محليًا، أصبح خيارًا شائعًا لبعض المطورين وفرق البحث.
Flock هي منصة تدريب AI لامركزية تجمع بين التعلم الفيدرالي AI وبنية التقنية الموزعة AI، وأكبر ميزاتها هي حماية خصوصية المستخدم من خلال التدريب الموزع دون خروج "البيانات من المحلي"، مما يضمن الشفافية وقابلية تتبع مساهمات البيانات، وبالتالي حل مشاكل ضبط نماذج AI وتطبيقاتها في مجالات عمودية مثل التعليم والرعاية الصحية.
بشكل محدد، يحتوي Flock على ثلاثة مكونات رئيسية، وسأشارككم بها بشكل بسيط:
1، AI Arena (ساحة الذكاء الاصطناعي)، هذه منصة تدريب نماذج تنافسية، يمكن للمستخدمين تقديم نماذجهم الخاصة، والتنافس مع المشاركين الآخرين لتحسين النتائج، والتنافس على الجوائز. الهدف الرئيسي هو من خلال تصميم آلية "الألعاب"، يمكن تحفيز المستخدمين على الاستمرار في تعديل وتحسين نماذجهم الكبيرة المحلية، وبالتالي اختيار نماذج مرجعية أفضل؛
2، تحالف FL (تحالف التعلم الفيدرالي)، لحل مشكلة التعاون بين المنظمات في السيناريوهات الحساسة التقليدية في مجالات مثل الصحة والتعليم والمالية، حقق تحالف التعلم الفيدرالي ذلك من خلال تدريب النماذج محليًا + إطار التعاون الموزع، مما يسمح للعديد من الأطراف بتحسين أداء النماذج بشكل مشترك دون مشاركة البيانات الأصلية؛
3، قاعدة القمر (Moonbase)، تعتبر مركز الأعصاب لنظام Flock البيئي، وهي بمثابة منصة لإدارة النماذج اللامركزية وتحسينها، حيث تقدم مجموعة متنوعة من أدوات الضبط والدعم من قوة الحوسبة (موفرو قوة الحوسبة، المعلقون على البيانات)، فهي لا تقدم فقط مستودع نماذج موزع، بل تجمع أيضًا أدوات الضبط وموارد قوة الحوسبة ودعم التعليق على البيانات، مما يمكّن المستخدمين من تحسين نماذجهم المحلية بكفاءة.
كيف يجب أن ننظر إلى تعاون Qwen و Flock؟ من وجهة نظري، فإن المعنى الممتد لتعاونهما يتجاوز حتى الجوهر الفعلي للتعاون الحالي.
من ناحية أخرى، في ظل الضغط التكنولوجي المستمر الذي تمارسه AI من الويب 2 على AI من الويب 3، تمثل Qwen عملاق التكنولوجيا علي بابا، وقد اكتسبت بالفعل بعض السلطة والنفوذ في دائرة AI. قدرة Qwen على اختيار التعاون مع منصة AI من الويب 3 تثبت تمامًا اعتراف AI من الويب 2 بفريق تقنية Flock، في حين أن سلسلة من الأبحاث والتطوير التي ستقوم بها فرق Flock و Qwen ستعزز الروابط بين AI من الويب 3 و AI من الويب 2؛
من ناحية أخرى، كان لدى web3 AI في السابق قشرة من Tokenomics، لكنها كانت ضعيفة في التنفيذ الفعلي لل Utility. على الرغم من تجربة العديد من الاتجاهات مثل AI Agent وAI Platform وAI Framework، عندما يتعلق الأمر بـ DeFai وGamefai، لم تتمكن من تقديم حلول حقيقية لحل المشاكل. إن ظهور شركات التكنولوجيا العملاقة من web2 قد حدد إلى حد ما مسار تطوير web3 AI ونقاط التركيز المستقبلية.
الأهم هو أن web3 AI بعد تجربة فترة من حمى Fomo النقية «إصدار الأصول» يحتاج إلى إعادة تنظيم الصفوف والتركيز على هدف يمكن تحقيق نتائج حقيقية منه.
في الواقع، لم يكن web3 AI أبداً مجرد قناة أسهل وأكثر كفاءة لنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي وتوزيع الأصول، ولا هو لعبة لجمع الأموال من الأصول. يجب أن نسعى للحصول على فرص تعاون مع web2 AI، مكملين لمواقعنا البيئية المطلوبة. في هذا الاتجاه الكبير لتوجه الذكاء الاصطناعي، يجب أن نحقق الفائدة الحقيقية من web3 AI.
أنا سعيد لرؤية المزيد من التعاون بين المجالات مثل web2AI و web3AI.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
تسجيلات الإعجاب 1
أعجبني
1
1
مشاركة
تعليق
0/400
ARayOfDawn
· منذ 20 س
يبدو أن هناك العديد من الترتيبات الاستراتيجية الأساسية التي تم القيام بها
تعاون FLock.io مع Qwen التابعة لـ Alibaba Cloud بشكل استراتيجي، يجب على Web3 AI أن تجد مكانًا تكامليًا مع Web2 AI.
كتبه: هاوتيان
بالأمس، منصة تدريب DeAI في مجال Web3AI @flock_io مع Alibaba Cloud التابعة لـ @Alibaba_Qwen
تم الإعلان رسميًا عن تعاون نموذج اللغة الكبير. إذا لم أكن مخطئًا، يجب أن يُعتبر هذا أول تعاون تكاملي主动 بين الذكاء الاصطناعي Web2 و Web3. لم يُمكن Flock من تحقيق اختراق حقيقي فحسب، بل أعاد أيضًا الروح المعنوية لمسار الذكاء الاصطناعي Web3 تحت الضغط والركود. دعني أتحدث عن التفاصيل:
لذلك ، فإن ولادة تقنيات الذكاء الاصطناعي المبتكرة web2 مثل Manus و MCP و A2A اخترقت بشكل مباشر أو غير مباشر الفقاعة الموجودة في سوق Web3 الذكاء الاصطناعي Agent ، مما أدى إلى نهر من الدم في السوق الثانوية.
السبب في ذلك هو أن نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية ستواجه في النهاية مشاكل مركزة في قنوات الحصول على قوة الحوسبة وتكاليفها، بالإضافة إلى مشاكل خصوصية بيانات الموارد. بينما تحاول الذكاء الاصطناعي في web3 استخدام بنية موزعة لاستغلال قوة الحوسبة غير المستخدمة لخفض التكاليف، كما ستعتمد على تقنيات البرمجيات والأجهزة مثل الإثباتات الصفرية والتكنولوجيا الموثوقة لتأمين الخصوصية، وأيضًا من خلال ملكية البيانات وآلية التحفيز للمساهمة في دفع تطوير النماذج وتعديلها في السيناريوهات الرأسية.
بغض النظر عن الانتقادات، فإن الهيكل اللامركزي و آلية الحوافز المرنة لـ web3 AI يمكن أن تؤدي إلى حل بعض المشاكل الموجودة في web2 AI بشكل سريع وفعّال.
Flock هي منصة تدريب AI لامركزية تجمع بين التعلم الفيدرالي AI وبنية التقنية الموزعة AI، وأكبر ميزاتها هي حماية خصوصية المستخدم من خلال التدريب الموزع دون خروج "البيانات من المحلي"، مما يضمن الشفافية وقابلية تتبع مساهمات البيانات، وبالتالي حل مشاكل ضبط نماذج AI وتطبيقاتها في مجالات عمودية مثل التعليم والرعاية الصحية.
بشكل محدد، يحتوي Flock على ثلاثة مكونات رئيسية، وسأشارككم بها بشكل بسيط:
1، AI Arena (ساحة الذكاء الاصطناعي)، هذه منصة تدريب نماذج تنافسية، يمكن للمستخدمين تقديم نماذجهم الخاصة، والتنافس مع المشاركين الآخرين لتحسين النتائج، والتنافس على الجوائز. الهدف الرئيسي هو من خلال تصميم آلية "الألعاب"، يمكن تحفيز المستخدمين على الاستمرار في تعديل وتحسين نماذجهم الكبيرة المحلية، وبالتالي اختيار نماذج مرجعية أفضل؛
2، تحالف FL (تحالف التعلم الفيدرالي)، لحل مشكلة التعاون بين المنظمات في السيناريوهات الحساسة التقليدية في مجالات مثل الصحة والتعليم والمالية، حقق تحالف التعلم الفيدرالي ذلك من خلال تدريب النماذج محليًا + إطار التعاون الموزع، مما يسمح للعديد من الأطراف بتحسين أداء النماذج بشكل مشترك دون مشاركة البيانات الأصلية؛
3، قاعدة القمر (Moonbase)، تعتبر مركز الأعصاب لنظام Flock البيئي، وهي بمثابة منصة لإدارة النماذج اللامركزية وتحسينها، حيث تقدم مجموعة متنوعة من أدوات الضبط والدعم من قوة الحوسبة (موفرو قوة الحوسبة، المعلقون على البيانات)، فهي لا تقدم فقط مستودع نماذج موزع، بل تجمع أيضًا أدوات الضبط وموارد قوة الحوسبة ودعم التعليق على البيانات، مما يمكّن المستخدمين من تحسين نماذجهم المحلية بكفاءة.
من ناحية أخرى، في ظل الضغط التكنولوجي المستمر الذي تمارسه AI من الويب 2 على AI من الويب 3، تمثل Qwen عملاق التكنولوجيا علي بابا، وقد اكتسبت بالفعل بعض السلطة والنفوذ في دائرة AI. قدرة Qwen على اختيار التعاون مع منصة AI من الويب 3 تثبت تمامًا اعتراف AI من الويب 2 بفريق تقنية Flock، في حين أن سلسلة من الأبحاث والتطوير التي ستقوم بها فرق Flock و Qwen ستعزز الروابط بين AI من الويب 3 و AI من الويب 2؛
من ناحية أخرى، كان لدى web3 AI في السابق قشرة من Tokenomics، لكنها كانت ضعيفة في التنفيذ الفعلي لل Utility. على الرغم من تجربة العديد من الاتجاهات مثل AI Agent وAI Platform وAI Framework، عندما يتعلق الأمر بـ DeFai وGamefai، لم تتمكن من تقديم حلول حقيقية لحل المشاكل. إن ظهور شركات التكنولوجيا العملاقة من web2 قد حدد إلى حد ما مسار تطوير web3 AI ونقاط التركيز المستقبلية.
الأهم هو أن web3 AI بعد تجربة فترة من حمى Fomo النقية «إصدار الأصول» يحتاج إلى إعادة تنظيم الصفوف والتركيز على هدف يمكن تحقيق نتائج حقيقية منه.
في الواقع، لم يكن web3 AI أبداً مجرد قناة أسهل وأكثر كفاءة لنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي وتوزيع الأصول، ولا هو لعبة لجمع الأموال من الأصول. يجب أن نسعى للحصول على فرص تعاون مع web2 AI، مكملين لمواقعنا البيئية المطلوبة. في هذا الاتجاه الكبير لتوجه الذكاء الاصطناعي، يجب أن نحقق الفائدة الحقيقية من web3 AI.
أنا سعيد لرؤية المزيد من التعاون بين المجالات مثل web2AI و web3AI.