Вчора платформа навчання DeAi в галузі Web3AI Flock.io офіційно оголосила про співпрацю з великою мовною моделлю Qwen від Alibaba Cloud. Якщо я не помиляюся, це має бути перша активна інтеграційна співпраця web2 AI з web3 AI. Це не тільки дозволило Flock дійсно вийти за межі, але й підняло моральний дух у галузі web3AI, яка переживає важкі часи. Дайте мені детальніше розповісти:
Як я пояснив у своєму закріпленому твіті, web3 AI Agent намагався стимулювати впровадження агентських додатків за допомогою токеноміки, а також займався швидким розгортанням цього набору конкурентних парадигм, але після буму випуску активів Fomo всі виявили, що web3 AI майже не має шансів на перемогу порівняно з web2AI з точки зору практичності та інновацій.
Отже, виникнення таких веб2 інноваційних AI технологій, як Manus, MCP, A2A, прямо чи опосередковано прорвало пузырі, що існували на ринку Web3 AI Agent, що призвело до того, що на вторинному ринку одночасно пролилася кров.
Як вирішити проблему? Шлях насправді дуже чіткий, web3 AI терміново потрібно знайти екологічну нішу, яка доповнює web2 AI, щоб вирішити проблеми високих витрат на обчислювальну потужність, проблеми конфіденційності даних, проблеми тонкої настройки моделей для вертикальних сценаріїв тощо, які не можуть бути вирішені централізованим AI web2.
Розподілена архітектура, яку намагається web3 AI, може використовувати незадіяні обчислювальні ресурси для зниження витрат, захисту конфіденційності на основі програмних та апаратних технологій, таких як докази з нульовим розголошенням та TEE, а також сприяти розробці моделей та точному налаштуванню вертикальних сценаріїв за допомогою механізмів володіння даними та стимулюючого внеску. Незалежно від того, наскільки його критикують, децентралізована архітектура та гнучкий механізм стимулювання web3 AI можуть мати негайний вплив на вирішення деяких проблем, що існують у web2 AI.
Щодо співпраці Flock і Qwen. Qwen – це відкритий великий мовний модель, розроблений Alibaba Cloud, який завдяки своїм відмінним показникам у бенчмарках та дозволу розробникам локально налаштовувати моделі став загальноприйнятим вибором для деяких розробників та дослідницьких команд.
Flock – це децентралізована платформа для навчання ШІ, що поєднує в собі федеративне навчання на основі ШІ та технологічну архітектуру розподіленого ШІ. Її головна особливість полягає в тому, що вона дозволяє захищати конфіденційність користувачів шляхом розподіленого навчання без виведення даних за межі локальної мережі, забезпечуючи прозорість і відстежуваність внесків даних, що, в свою чергу, вирішує проблеми тонкої настройки та застосування моделей ШІ у вертикальних сферах, таких як освіта та охорона здоров'я. Конкретно, Flock має три основні компоненти:
1、AI Arena（AI竞技场），це конкурентна платформа для тренування моделей, де користувачі можуть подавати свої моделі та змагатися з іншими учасниками для оптимізації результатів та здобуття нагород. Основна мета полягає в тому, щоб через механізм дизайну "ігровості" стимулювати користувачів постійно налаштовувати та покращувати свої локальні великі моделі, а отже, відбирати кращі еталонні моделі;
FL Альянс (Федеративний навчальний альянс) був створений для вирішення проблем міжорганізаційної співпраці в традиційних чутливих сферах, таких як охорона здоров'я, освіта та фінанси. Федеративний навчальний альянс реалізував спільне покращення продуктивності моделей без обміну початковими даними шляхом локалізованого навчання моделей + розподіленої кооперативної структури.
3、Moonbase (місячна база), вона є нервовим центром екосистеми Flock, що відповідає за децентралізовану платформу управління та оптимізації моделей, яка надає різноманітні інструменти для доопрацювання та підтримку обчислювальної потужності (постачальники обчислювальної потужності, маркери даних). Вона не тільки пропонує розподілений репозиторій моделей, але й інтегрує інструменти доопрацювання, обчислювальні ресурси та підтримку маркування даних, надаючи користувачам можливість ефективно оптимізувати локальні моделі.
Тож, як слід оцінювати співпрацю між Qwen та Flock? На мою думку, її розширене значення навіть перевищує сутність нинішньої співпраці.
З одного боку, на фоні постійного технологічного тиску web2 AI на web3 AI, Qwen, представник технологічного гіганта Alibaba, вже має певний авторитет і вплив у сфері AI. Співпраця Qwen з платформою web3 AI активно підтверджує силу web2.
Визнання команди Flock з боку AI, в той же час подальші дослідження та розробки команди Flock разом з командою Qwen поглиблять взаємодію між web3AI та web2AI;
З одного боку, раніше web3 AI мав лише оболонку Tokenomics, а насправді його Utility проявлявся дуже слабо. Хоча було спробувано багато напрямків, таких як AI Agent, AI Platform, навіть AI Framework, проте коли справа доходила до DeFi, Gamify тощо, не вдалося запропонувати справжні рішення, які б вирішували проблеми. Цей крок від технологічних гігантів web2 в певній мірі задає тон для майбутнього розвитку web3 AI та визначає напрямки дії.
Найголовніше, що web3 AI, переживши період чистого «випуску активів» з Fomo-гарячкою, має зібратися і зосередитися на меті, яка може принести справжні результати. Насправді web3 AI завжди був не просто каналом для більш легкого та ефективного розгортання AI Agent для випуску активів, а також не грою для збору коштів через випуск активів. Потрібно прагнути до співпраці з web2 AI, компенсуючи потреби кожної екосистеми, щоб в умовах цього шторму AI-тренду справді продемонструвати незамінність web3 AI.
Радий, що можемо побачити більше подібних міждисциплінарних співпраць, таких як web2AI та web3AI.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Як ви ставитеся до співпраці Flock та Qwen
Автор: Хаотян
Вчора платформа навчання DeAi в галузі Web3AI Flock.io офіційно оголосила про співпрацю з великою мовною моделлю Qwen від Alibaba Cloud. Якщо я не помиляюся, це має бути перша активна інтеграційна співпраця web2 AI з web3 AI. Це не тільки дозволило Flock дійсно вийти за межі, але й підняло моральний дух у галузі web3AI, яка переживає важкі часи. Дайте мені детальніше розповісти:
Отже, виникнення таких веб2 інноваційних AI технологій, як Manus, MCP, A2A, прямо чи опосередковано прорвало пузырі, що існували на ринку Web3 AI Agent, що призвело до того, що на вторинному ринку одночасно пролилася кров.
Розподілена архітектура, яку намагається web3 AI, може використовувати незадіяні обчислювальні ресурси для зниження витрат, захисту конфіденційності на основі програмних та апаратних технологій, таких як докази з нульовим розголошенням та TEE, а також сприяти розробці моделей та точному налаштуванню вертикальних сценаріїв за допомогою механізмів володіння даними та стимулюючого внеску. Незалежно від того, наскільки його критикують, децентралізована архітектура та гнучкий механізм стимулювання web3 AI можуть мати негайний вплив на вирішення деяких проблем, що існують у web2 AI.
Flock – це децентралізована платформа для навчання ШІ, що поєднує в собі федеративне навчання на основі ШІ та технологічну архітектуру розподіленого ШІ. Її головна особливість полягає в тому, що вона дозволяє захищати конфіденційність користувачів шляхом розподіленого навчання без виведення даних за межі локальної мережі, забезпечуючи прозорість і відстежуваність внесків даних, що, в свою чергу, вирішує проблеми тонкої настройки та застосування моделей ШІ у вертикальних сферах, таких як освіта та охорона здоров'я. Конкретно, Flock має три основні компоненти:
1、AI Arena（AI竞技场），це конкурентна платформа для тренування моделей, де користувачі можуть подавати свої моделі та змагатися з іншими учасниками для оптимізації результатів та здобуття нагород. Основна мета полягає в тому, щоб через механізм дизайну "ігровості" стимулювати користувачів постійно налаштовувати та покращувати свої локальні великі моделі, а отже, відбирати кращі еталонні моделі;
3、Moonbase (місячна база), вона є нервовим центром екосистеми Flock, що відповідає за децентралізовану платформу управління та оптимізації моделей, яка надає різноманітні інструменти для доопрацювання та підтримку обчислювальної потужності (постачальники обчислювальної потужності, маркери даних). Вона не тільки пропонує розподілений репозиторій моделей, але й інтегрує інструменти доопрацювання, обчислювальні ресурси та підтримку маркування даних, надаючи користувачам можливість ефективно оптимізувати локальні моделі.
З одного боку, на фоні постійного технологічного тиску web2 AI на web3 AI, Qwen, представник технологічного гіганта Alibaba, вже має певний авторитет і вплив у сфері AI. Співпраця Qwen з платформою web3 AI активно підтверджує силу web2.
Визнання команди Flock з боку AI, в той же час подальші дослідження та розробки команди Flock разом з командою Qwen поглиблять взаємодію між web3AI та web2AI;
З одного боку, раніше web3 AI мав лише оболонку Tokenomics, а насправді його Utility проявлявся дуже слабо. Хоча було спробувано багато напрямків, таких як AI Agent, AI Platform, навіть AI Framework, проте коли справа доходила до DeFi, Gamify тощо, не вдалося запропонувати справжні рішення, які б вирішували проблеми. Цей крок від технологічних гігантів web2 в певній мірі задає тон для майбутнього розвитку web3 AI та визначає напрямки дії.
Найголовніше, що web3 AI, переживши період чистого «випуску активів» з Fomo-гарячкою, має зібратися і зосередитися на меті, яка може принести справжні результати. Насправді web3 AI завжди був не просто каналом для більш легкого та ефективного розгортання AI Agent для випуску активів, а також не грою для збору коштів через випуск активів. Потрібно прагнути до співпраці з web2 AI, компенсуючи потреби кожної екосистеми, щоб в умовах цього шторму AI-тренду справді продемонструвати незамінність web3 AI.
Радий, що можемо побачити більше подібних міждисциплінарних співпраць, таких як web2AI та web3AI.