A FLock.io estabeleceu uma parceria estratégica com a Qwen, uma subsidiária da Alibaba Cloud, a Web3 AI precisa encontrar um nicho ecológico que complemente a Web2 AI.
A web3 AI precisa urgentemente encontrar um nicho ecológico que complemente a web2 AI, para resolver problemas como o alto custo de poder de computação da AI centralizada na web2, questões de privacidade de dados, e problemas de ajuste fino de modelos em cenários verticais, entre outros.
Redação: Haotian
Ontem, a plataforma de treinamento DeAI no campo do Web3AI @flock_io se juntou à @Alibaba_Qwen, subsidiária da Alibaba Cloud.
Grande modelo de linguagem anuncia colaboração. Se não me engano, isto deve ser a primeira colaboração de integração ativa do web2 AI com o web3 AI. Não só permitiu que o Flock conseguisse realmente quebrar barreiras, mas também revitalizou o moral na pista do web3 AI que estava sob pressão e em declínio. Vamos lá, deixem-me explicar melhor:
Eu já expliquei no tweet fixado que o web3 AI Agent tem tentado estimular a implementação de aplicações Agent através do Tokenomics, e também tentou a rápida implementação desse paradigma de competição, mas após a onda de Fomo da emissão de ativos, todos perceberam que o web3 AI, em termos de utilidade, inovação, etc., tem quase nenhuma chance de vencer em comparação com o web2AI.
Assim, o surgimento de tecnologias inovadoras de IA como Manus, MCP e A2A no web2 rompeu, direta ou indiretamente, a bolha existente no mercado de Agentes de IA do Web3, levando a um período de grandes perdas no mercado secundário.
2）Como quebrar o impasse? O caminho é, na verdade, bastante claro. A web3 AI precisa urgentemente encontrar um nicho ecológico que complemente a web2 AI, para resolver problemas que a IA centralizada da web2 não consegue solucionar, como o alto custo do poder de computação, questões de privacidade de dados, problemas de ajuste fino de modelos em cenários verticais, entre outros.
As razões não são diferentes, modelos de IA puramente centralizados eventualmente enfrentarão problemas concentrados em relação aos canais de obtenção de poder de computação e custos, questões de privacidade de recursos de dados, etc. Por outro lado, a arquitetura distribuída que a IA web3 tenta implementar pode utilizar recursos de poder de computação ociosos para reduzir custos, e também protegerá a privacidade com base em tecnologias de software e hardware, como provas de conhecimento zero e TEE, enquanto promove o desenvolvimento e ajuste fino de modelos em cenários verticais por meio da propriedade de dados e mecanismos de incentivo à contribuição.
Independentemente das críticas, a arquitetura descentralizada e o mecanismo de incentivos flexíveis da web3 AI podem ter um efeito imediato na resolução de alguns problemas existentes na web2 AI.
3）Falando sobre a colaboração entre Flock e Qwen. Qwen é um modelo de linguagem de código aberto desenvolvido pela Alibaba Cloud, que se tornou uma escolha comum entre alguns desenvolvedores e equipes de pesquisa devido ao seu desempenho excepcional em testes de referência e à flexibilidade que permite aos desenvolvedores implementarem ajustes locais.
Flock é uma plataforma de treinamento de IA descentralizada que integra aprendizado federado de IA e arquitetura de tecnologia distribuída de IA. Sua principal característica é permitir que os "dados não saiam do local" e, através do treinamento distribuído, protejam a privacidade do usuário, contribuindo com dados de forma transparente e rastreável, resolvendo assim problemas de ajuste fino e aplicação de modelos de IA em áreas verticais como educação e saúde.
Especificamente, o Flock tem três componentes chave, aqui está um breve compartilhamento:
1、AI Arena (Arena de IA), esta é uma plataforma de treinamento de modelos competitivos, onde os usuários podem submeter seus próprios modelos e competir com outros participantes para otimizar resultados e disputar recompensas. O seu principal objetivo é, através do design de mecanismos de «jogo», incentivar os usuários a ajustar e melhorar continuamente os seus grandes modelos locais, filtrando assim os melhores modelos de referência.
2、FL Alliance (Aliança de Aprendizado Federado) visa resolver os problemas de colaboração entre organizações existentes em cenários sensíveis verticais como saúde, educação e finanças. A Aliança de Aprendizado Federado realiza, através de treinamento de modelo local + estrutura de colaboração distribuída, a melhoria conjunta do desempenho do modelo entre várias partes sem compartilhar dados originais.
3、Moonbase (base lunar), é considerado o centro nervoso do ecossistema Flock, funcionando como uma plataforma de gestão e otimização de modelos descentralizada, que oferece várias ferramentas de ajuste fino e suporte de poder de computação (fornecedores de poder de computação, anotadores de dados). Não só fornece um repositório de modelos distribuídos, mas também integra ferramentas de ajuste fino, recursos de poder de computação e suporte à anotação de dados, capacitando os usuários a otimizar eficientemente seus modelos locais.
4）Então, como devemos ver a colaboração entre Qwen e Flock? Na minha opinião, o significado da sua colaboração se estende até mesmo além da substância da colaboração atual.
Por um lado, em um contexto em que a IA web3 está sendo continuamente esmagada pela tecnologia da IA web2, Qwen, representando o gigante da tecnologia Alibaba, já possui certa autoridade e influência no círculo da IA. A capacidade da Qwen de escolher ativamente colaborar com uma plataforma de IA web3 prova plenamente o reconhecimento da IA web2 pela equipe técnica da Flock, ao mesmo tempo que a série de pesquisas e desenvolvimentos subsequentes da equipe Flock com a equipe Qwen aprofundará a interação entre a IA web3 e a IA web2.
Por outro lado, a web3 AI anterior tinha apenas uma casca de Tokenomics, apresentando um desempenho insatisfatório na implementação real de Utility. Embora tenham sido feitas tentativas em várias direções, como AI Agent, AI Platform e até AI Framework, na prática, em áreas como DeFai e Gamefai, não conseguiram apresentar soluções verdadeiramente eficazes para resolver problemas. Esta revelação proveniente de gigantes da tecnologia web2, de certa forma, definiu a direção e os pontos de foco para o desenvolvimento futuro da web3 AI;
O mais importante é que a web3 AI, após passar por uma onda de Fomo puramente relacionada à "emissão de ativos", precisa reerguer-se e focar em um objetivo que possa trazer resultados reais.
Na verdade, o web3 AI nunca foi apenas um canal mais fácil e eficiente para implantar Agentes de IA e distribuir ativos, nem é um jogo de arrecadação de fundos através da distribuição de ativos. É necessário buscar a possibilidade de colaboração com o web2 AI, complementando os nichos ecológicos de cada um, para que o web3 AI possa realmente desempenhar um papel indispensável nesta onda de tendências de IA.
Fico feliz em ver mais colaborações interdisciplinares como web2AI e web3AI serem alcançadas.
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ARayOfDawn
· 10h atrás
Parece que foram feitas muitas disposições estratégicas básicas.
A FLock.io estabeleceu uma parceria estratégica com a Qwen, uma subsidiária da Alibaba Cloud, a Web3 AI precisa encontrar um nicho ecológico que complemente a Web2 AI.
Redação: Haotian
Ontem, a plataforma de treinamento DeAI no campo do Web3AI @flock_io se juntou à @Alibaba_Qwen, subsidiária da Alibaba Cloud.
Grande modelo de linguagem anuncia colaboração. Se não me engano, isto deve ser a primeira colaboração de integração ativa do web2 AI com o web3 AI. Não só permitiu que o Flock conseguisse realmente quebrar barreiras, mas também revitalizou o moral na pista do web3 AI que estava sob pressão e em declínio. Vamos lá, deixem-me explicar melhor:
Assim, o surgimento de tecnologias inovadoras de IA como Manus, MCP e A2A no web2 rompeu, direta ou indiretamente, a bolha existente no mercado de Agentes de IA do Web3, levando a um período de grandes perdas no mercado secundário.
2）Como quebrar o impasse? O caminho é, na verdade, bastante claro. A web3 AI precisa urgentemente encontrar um nicho ecológico que complemente a web2 AI, para resolver problemas que a IA centralizada da web2 não consegue solucionar, como o alto custo do poder de computação, questões de privacidade de dados, problemas de ajuste fino de modelos em cenários verticais, entre outros.
As razões não são diferentes, modelos de IA puramente centralizados eventualmente enfrentarão problemas concentrados em relação aos canais de obtenção de poder de computação e custos, questões de privacidade de recursos de dados, etc. Por outro lado, a arquitetura distribuída que a IA web3 tenta implementar pode utilizar recursos de poder de computação ociosos para reduzir custos, e também protegerá a privacidade com base em tecnologias de software e hardware, como provas de conhecimento zero e TEE, enquanto promove o desenvolvimento e ajuste fino de modelos em cenários verticais por meio da propriedade de dados e mecanismos de incentivo à contribuição.
Independentemente das críticas, a arquitetura descentralizada e o mecanismo de incentivos flexíveis da web3 AI podem ter um efeito imediato na resolução de alguns problemas existentes na web2 AI.
3）Falando sobre a colaboração entre Flock e Qwen. Qwen é um modelo de linguagem de código aberto desenvolvido pela Alibaba Cloud, que se tornou uma escolha comum entre alguns desenvolvedores e equipes de pesquisa devido ao seu desempenho excepcional em testes de referência e à flexibilidade que permite aos desenvolvedores implementarem ajustes locais.
Flock é uma plataforma de treinamento de IA descentralizada que integra aprendizado federado de IA e arquitetura de tecnologia distribuída de IA. Sua principal característica é permitir que os "dados não saiam do local" e, através do treinamento distribuído, protejam a privacidade do usuário, contribuindo com dados de forma transparente e rastreável, resolvendo assim problemas de ajuste fino e aplicação de modelos de IA em áreas verticais como educação e saúde.
Especificamente, o Flock tem três componentes chave, aqui está um breve compartilhamento:
1、AI Arena (Arena de IA), esta é uma plataforma de treinamento de modelos competitivos, onde os usuários podem submeter seus próprios modelos e competir com outros participantes para otimizar resultados e disputar recompensas. O seu principal objetivo é, através do design de mecanismos de «jogo», incentivar os usuários a ajustar e melhorar continuamente os seus grandes modelos locais, filtrando assim os melhores modelos de referência.
2、FL Alliance (Aliança de Aprendizado Federado) visa resolver os problemas de colaboração entre organizações existentes em cenários sensíveis verticais como saúde, educação e finanças. A Aliança de Aprendizado Federado realiza, através de treinamento de modelo local + estrutura de colaboração distribuída, a melhoria conjunta do desempenho do modelo entre várias partes sem compartilhar dados originais.
3、Moonbase (base lunar), é considerado o centro nervoso do ecossistema Flock, funcionando como uma plataforma de gestão e otimização de modelos descentralizada, que oferece várias ferramentas de ajuste fino e suporte de poder de computação (fornecedores de poder de computação, anotadores de dados). Não só fornece um repositório de modelos distribuídos, mas também integra ferramentas de ajuste fino, recursos de poder de computação e suporte à anotação de dados, capacitando os usuários a otimizar eficientemente seus modelos locais.
4）Então, como devemos ver a colaboração entre Qwen e Flock? Na minha opinião, o significado da sua colaboração se estende até mesmo além da substância da colaboração atual.
Por um lado, em um contexto em que a IA web3 está sendo continuamente esmagada pela tecnologia da IA web2, Qwen, representando o gigante da tecnologia Alibaba, já possui certa autoridade e influência no círculo da IA. A capacidade da Qwen de escolher ativamente colaborar com uma plataforma de IA web3 prova plenamente o reconhecimento da IA web2 pela equipe técnica da Flock, ao mesmo tempo que a série de pesquisas e desenvolvimentos subsequentes da equipe Flock com a equipe Qwen aprofundará a interação entre a IA web3 e a IA web2.
Por outro lado, a web3 AI anterior tinha apenas uma casca de Tokenomics, apresentando um desempenho insatisfatório na implementação real de Utility. Embora tenham sido feitas tentativas em várias direções, como AI Agent, AI Platform e até AI Framework, na prática, em áreas como DeFai e Gamefai, não conseguiram apresentar soluções verdadeiramente eficazes para resolver problemas. Esta revelação proveniente de gigantes da tecnologia web2, de certa forma, definiu a direção e os pontos de foco para o desenvolvimento futuro da web3 AI;
O mais importante é que a web3 AI, após passar por uma onda de Fomo puramente relacionada à "emissão de ativos", precisa reerguer-se e focar em um objetivo que possa trazer resultados reais.
Na verdade, o web3 AI nunca foi apenas um canal mais fácil e eficiente para implantar Agentes de IA e distribuir ativos, nem é um jogo de arrecadação de fundos através da distribuição de ativos. É necessário buscar a possibilidade de colaboração com o web2 AI, complementando os nichos ecológicos de cada um, para que o web3 AI possa realmente desempenhar um papel indispensável nesta onda de tendências de IA.
Fico feliz em ver mais colaborações interdisciplinares como web2AI e web3AI serem alcançadas.