Ontem, Flock.io, uma plataforma de treinamento DeAi no campo da Web3AI, anunciou oficialmente sua cooperação com o modelo de linguagem grande Qwen do Alibaba Cloud. Se a memória servir, esta deve ser considerada como a primeira cooperação de integração entre a IA web2 e a IA web3. Não só Flock alcançou um verdadeiro avanço para fora, mas também revigorou o moral da pista web3AI sob a pressão da recessão.
Eu já mencionei na postagem fixada que o web3 AI Agent estava tentando estimular a implementação de aplicações de Agent através de Tokenomics, e também estava seguindo aquele paradigma competitivo de implantação rápida. Mas após uma onda de Fomo na emissão de ativos, todos perceberam que o web3 AI tem poucas chances de vencer em termos de praticidade e inovação quando comparado ao web2 AI.
Assim, o surgimento de tecnologias inovadoras de IA como Manus, MCP e A2A no Web2 perfurou direta ou indiretamente a bolha existente no mercado de Agentes de IA do Web3, levando o mercado secundário a um período de grandes perdas.
Como quebrar o impasse? O caminho é, na verdade, bastante claro. A web3 AI precisa urgentemente encontrar um nicho que complemente a web2 AI, para resolver problemas como o alto custo de computação que a AI centralizada da web2 não consegue resolver, questões de privacidade de dados, problemas de ajuste fino de modelos em cenários verticais, entre outros.
As razões não são outras senão que, no final, os modelos de IA centralizados inevitavelmente enfrentarão problemas relacionados ao acesso e custo dos recursos computacionais, bem como questões de privacidade dos dados. A arquitetura distribuída que a IA web3 tenta implementar pode utilizar recursos computacionais ociosos para reduzir custos, além de proteger a privacidade com base em tecnologias de prova de conhecimento zero, TEE e outras técnicas de hardware e software. Ao mesmo tempo, promove o desenvolvimento e ajuste fino de modelos em cenários verticais por meio de mecanismos de propriedade dos dados e incentivos à contribuição. Independentemente das críticas, a arquitetura descentralizada da IA web3 e o mecanismo de incentivo flexível podem ter um efeito imediato na resolução de alguns dos problemas existentes na IA web2.
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 benchmark e à flexibilidade que permite aos desenvolvedores realizar o ajuste fino localmente.
Flock é uma plataforma de treinamento de IA descentralizada que integra aprendizado federado em IA e uma arquitetura de tecnologia distribuída. Sua maior característica é permitir que os "dados não saiam localmente", protegendo a privacidade do usuário através do treinamento distribuído, contribuindo com dados de forma transparente e rastreável, e assim resolvendo problemas de ajuste fino e aplicação de modelos de IA em setores verticais como educação e saúde. Especificamente, o Flock possui três componentes-chave:
1、AI Arena (AI Arena), este é uma plataforma competitiva de treino de modelos, onde os utilizadores podem submeter os seus próprios modelos e competir com outros participantes para otimizar resultados e disputar prémios. O seu principal objetivo é, através do design de um mecanismo de "jogo", incentivar os utilizadores a continuar a ajustar e melhorar os seus grandes modelos locais, permitindo assim a seleção de modelos de referência mais eficientes.
2、FL Alliance (Aliança de Aprendizado Federal), para resolver os problemas de colaboração interorganizacional em cenários sensíveis verticais tradicionais como saúde, educação e finanças, a Aliança de Aprendizado Federal alcançou, através de treinamento de modelo local + estrutura de colaboração distribuída, a melhoria conjunta do desempenho do modelo entre múltiplas partes sem compartilhar os dados originais;
3、Moonbase (base lunar), é o centro nervoso do ecossistema Flock, funcionando como uma plataforma descentralizada de gestão e otimização de modelos, oferecendo várias ferramentas de ajuste fino e suporte de poder computacional (fornecedores de poder computacional, anotadores de dados). Ele não só fornece um repositório de modelos distribuídos, mas também integra ferramentas de ajuste fino, recursos de poder computacional e suporte de anotação de dados, capacitando os usuários a otimizar de forma eficiente seus modelos locais.
4）Então, como devemos ver a colaboração entre Qwen e Flock? Pessoalmente, acredito que o significado expandido dessa colaboração é até maior do que a substância da colaboração atual.
Por um lado, num contexto em que a AI web3 é constantemente esmagada pela tecnologia da AI web2, o Qwen, representando o gigante tecnológico Alibaba, já possui uma certa autoridade e influência no círculo da AI. O fato de o Qwen escolher ativamente colaborar com uma plataforma de AI web3 prova plenamente a web2.
O reconhecimento da equipe técnica Flock pela IA, ao mesmo tempo que a série de pesquisas e desenvolvimentos subsequentes da equipe Flock com a equipe Qwen aprofundará a ligação entre web3AI e web2AI;
Por outro lado, o web3 AI anterior tinha apenas a estrutura do Tokenomics, apresentando um desempenho bastante insatisfatório na implementação prática de Utility. Embora tenham sido exploradas várias direções, como AI Agent, AI Platform e até mesmo AI Framework, quando se trata de DeFai, Gamfai e outros aspectos, não conseguiram apresentar soluções realmente eficazes para os problemas. A revelação desta vez por parte de gigantes tecnológicos do web2, de certa forma, definiu a direção e os pontos de foco para o desenvolvimento futuro do web3 AI;
O mais importante é que a IA web3 precisa se reconcentrar em um objetivo que possa produzir resultados reais após um período de puro boom de "emissão de ativos" Fomo. Na verdade, a IA web3 nunca foi apenas uma maneira mais fácil e eficiente de implantar agentes de IA para emitir ativos, nem é um jogo para ganhar dinheiro com ativos.
Fico feliz em ver mais colaborações interdisciplinares como web2AI e web3AI a serem alcançadas.
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
Como vê a colaboração entre a Flock e a Qwen
Autor: Haotian
Ontem, Flock.io, uma plataforma de treinamento DeAi no campo da Web3AI, anunciou oficialmente sua cooperação com o modelo de linguagem grande Qwen do Alibaba Cloud. Se a memória servir, esta deve ser considerada como a primeira cooperação de integração entre a IA web2 e a IA web3. Não só Flock alcançou um verdadeiro avanço para fora, mas também revigorou o moral da pista web3AI sob a pressão da recessão.
Assim, o surgimento de tecnologias inovadoras de IA como Manus, MCP e A2A no Web2 perfurou direta ou indiretamente a bolha existente no mercado de Agentes de IA do Web3, levando o mercado secundário a um período de grandes perdas.
As razões não são outras senão que, no final, os modelos de IA centralizados inevitavelmente enfrentarão problemas relacionados ao acesso e custo dos recursos computacionais, bem como questões de privacidade dos dados. A arquitetura distribuída que a IA web3 tenta implementar pode utilizar recursos computacionais ociosos para reduzir custos, além de proteger a privacidade com base em tecnologias de prova de conhecimento zero, TEE e outras técnicas de hardware e software. Ao mesmo tempo, promove o desenvolvimento e ajuste fino de modelos em cenários verticais por meio de mecanismos de propriedade dos dados e incentivos à contribuição. Independentemente das críticas, a arquitetura descentralizada da IA web3 e o mecanismo de incentivo flexível podem ter um efeito imediato na resolução de alguns dos problemas existentes na IA web2.
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 benchmark e à flexibilidade que permite aos desenvolvedores realizar o ajuste fino localmente.
Flock é uma plataforma de treinamento de IA descentralizada que integra aprendizado federado em IA e uma arquitetura de tecnologia distribuída. Sua maior característica é permitir que os "dados não saiam localmente", protegendo a privacidade do usuário através do treinamento distribuído, contribuindo com dados de forma transparente e rastreável, e assim resolvendo problemas de ajuste fino e aplicação de modelos de IA em setores verticais como educação e saúde. Especificamente, o Flock possui três componentes-chave:
1、AI Arena (AI Arena), este é uma plataforma competitiva de treino de modelos, onde os utilizadores podem submeter os seus próprios modelos e competir com outros participantes para otimizar resultados e disputar prémios. O seu principal objetivo é, através do design de um mecanismo de "jogo", incentivar os utilizadores a continuar a ajustar e melhorar os seus grandes modelos locais, permitindo assim a seleção de modelos de referência mais eficientes.
2、FL Alliance (Aliança de Aprendizado Federal), para resolver os problemas de colaboração interorganizacional em cenários sensíveis verticais tradicionais como saúde, educação e finanças, a Aliança de Aprendizado Federal alcançou, através de treinamento de modelo local + estrutura de colaboração distribuída, a melhoria conjunta do desempenho do modelo entre múltiplas partes sem compartilhar os dados originais;
3、Moonbase (base lunar), é o centro nervoso do ecossistema Flock, funcionando como uma plataforma descentralizada de gestão e otimização de modelos, oferecendo várias ferramentas de ajuste fino e suporte de poder computacional (fornecedores de poder computacional, anotadores de dados). Ele não só fornece um repositório de modelos distribuídos, mas também integra ferramentas de ajuste fino, recursos de poder computacional e suporte de anotação de dados, capacitando os usuários a otimizar de forma eficiente seus modelos locais.
4）Então, como devemos ver a colaboração entre Qwen e Flock? Pessoalmente, acredito que o significado expandido dessa colaboração é até maior do que a substância da colaboração atual.
Por um lado, num contexto em que a AI web3 é constantemente esmagada pela tecnologia da AI web2, o Qwen, representando o gigante tecnológico Alibaba, já possui uma certa autoridade e influência no círculo da AI. O fato de o Qwen escolher ativamente colaborar com uma plataforma de AI web3 prova plenamente a web2.
O reconhecimento da equipe técnica Flock pela IA, ao mesmo tempo que a série de pesquisas e desenvolvimentos subsequentes da equipe Flock com a equipe Qwen aprofundará a ligação entre web3AI e web2AI;
Por outro lado, o web3 AI anterior tinha apenas a estrutura do Tokenomics, apresentando um desempenho bastante insatisfatório na implementação prática de Utility. Embora tenham sido exploradas várias direções, como AI Agent, AI Platform e até mesmo AI Framework, quando se trata de DeFai, Gamfai e outros aspectos, não conseguiram apresentar soluções realmente eficazes para os problemas. A revelação desta vez por parte de gigantes tecnológicos do web2, de certa forma, definiu a direção e os pontos de foco para o desenvolvimento futuro do web3 AI;
O mais importante é que a IA web3 precisa se reconcentrar em um objetivo que possa produzir resultados reais após um período de puro boom de "emissão de ativos" Fomo. Na verdade, a IA web3 nunca foi apenas uma maneira mais fácil e eficiente de implantar agentes de IA para emitir ativos, nem é um jogo para ganhar dinheiro com ativos.
Fico feliz em ver mais colaborações interdisciplinares como web2AI e web3AI a serem alcançadas.