Recentemente, o preço das ações da NVIDIA atingiu um novo máximo, e o avanço dos modelos multimodais aprofundou ainda mais a barreira tecnológica da IA no Web2. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando diversas formas de expressão a uma velocidade surpreendente, construindo uma fortaleza de IA cada vez mais fechada. No entanto, essa onda parece estar completamente desconectada do campo das criptomoedas.
As tentativas de Web3 AI, especialmente a exploração recente na direção dos Agentes, apresentam um desvio direcional óbvio. Tentar montar um sistema modular multimodal no estilo Web2 com uma estrutura descentralizada é, na verdade, uma dupla desconexão técnica e de pensamento. Hoje, com uma forte acoplabilidade entre módulos, uma distribuição de características altamente instável e uma demanda de poder computacional cada vez mais concentrada, é difícil para o modularismo multimodal firmar-se no ambiente Web3.
O futuro da Web3 AI não está na imitação, mas na abordagem estratégica indireta. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, até o gargalo de informações nos mecanismos de atenção, passando pelo alinhamento de características sob potência computacional heterogênea, a Web3 AI precisa encontrar novos caminhos, utilizando "a estratégia de cercar as cidades a partir do campo" como seu programa tático.
O dilema da alinhamento semântico e da incorporação em alta dimensão
O Web3 AI, baseado em modelos multimodais achatados, enfrenta dificuldades em realizar um alinhamento semântico eficaz, resultando em baixo desempenho. O espaço de incorporação de alta dimensão é a chave para alcançar o alinhamento semântico, pois permite mapear informações de diferentes modalidades para o mesmo espaço semântico. No entanto, o protocolo Web3 Agent tem dificuldade em implementar a incorporação de alta dimensão, uma vez que a modularidade em si é uma ilusão.
A maioria dos Agentes Web3 é apenas uma embalagem de APIs prontas em "Agentes" independentes, faltando um espaço central unificado de incorporação e um mecanismo de atenção entre módulos. Isso resulta na incapacidade de informações interagir de forma multifacetada e em múltiplos níveis entre os módulos, limitando-se a um pipeline linear, exibindo uma única funcionalidade e incapaz de formar uma otimização de ciclo fechado.
Para realizar um agente inteligente de cadeia completa com barreiras industriais, é necessário um modelo conjunto de ponta a ponta, uma incorporação unificada entre módulos, bem como um engenharia sistemática de treinamento e implantação colaborativos para romper esse impasse. No entanto, atualmente não existe uma dor de mercado correspondente, e, naturalmente, também falta a demanda de mercado correspondente.
Limitações do mecanismo de atenção
Em espaços de baixa dimensão, os mecanismos de atenção não podem ser projetados de forma precisa. Modelos multimodais de alto nível necessitam de mecanismos de atenção cuidadosamente projetados, os quais só podem funcionar plenamente em espaços de alta dimensão.
A implementação de agendamento de atenção unificada em IA Web3 modular é difícil. Primeiro, o mecanismo de atenção depende de um espaço Query-Key-Value unificado, enquanto os formatos de dados e distribuições retornados por APIs independentes são diferentes, não formando um Q/K/V interativo. Em segundo lugar, a IA Web3 carece da capacidade de ponderação dinâmica paralela e multi-caminho, não conseguindo simular o agendamento refinado que pontua simultaneamente todas as posições ou todas as modalidades e depois as agrega, como na verdadeira mecânica de atenção.
Fusão de características superficial
As características da fusão de Web3 AI permanecem na fase superficial de montagem estática. A fusão dinâmica de características requer um espaço de alta dimensão e um mecanismo de atenção preciso; quando essas condições não podem ser atendidas, a fusão de características naturalmente não pode atingir o desempenho ideal.
A IA do Web2 tende a treinar em conjunto de forma end-to-end, processando características multimodais no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando em conjunto com as camadas de atenção e fusão e as camadas de tarefas subsequentes. Em contraste, a IA do Web3 adota mais a abordagem de montagem de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de um fluxo de gradiente entre módulos.
Barreiras da Indústria de IA e Oportunidades do Web3
As barreiras da indústria de IA estão se aprofundando, mas as oportunidades da IA Web3 ainda não se manifestaram de verdade. Os sistemas multimodais da IA Web2 são um projeto de engenharia extremamente grande, que requer uma quantidade massiva de dados, um poder computacional robusto e equipes de talento altamente especializadas. Este trabalho sistemático, de ponta a ponta, forma barreiras industriais muito fortes.
A principal vantagem do Web3 AI está na descentralização, cuja trajetória de evolução se reflete em alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade com poder computacional heterogêneo. Isso torna o Web3 AI mais vantajoso em cenários como computação de borda, adequado para estruturas leves, tarefas de fácil paralelização e que podem ser incentivadas.
No entanto, a verdadeira oportunidade do Web3 AI pode surgir somente quando os benefícios do Web2 AI se esgotarem, deixando pontos de dor evidentes. Antes disso, os projetos de Web3 AI precisam escolher cuidadosamente os seus pontos de entrada, adotando uma estratégia de "cercar as cidades a partir do campo", começando por cenários periféricos e acumulando gradualmente recursos e experiência.
Um projeto de Web3 AI bem-sucedido deve ser capaz de iterar e atualizar continuamente em cenários de aplicação em pequena escala, mantendo flexibilidade suficiente para se adaptar a diferentes cenários e se aproximar rapidamente do mercado-alvo. Projetos que dependem excessivamente de infraestrutura ou que têm uma arquitetura de rede muito grande podem correr o risco de ser eliminados.
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MEVHunterX
· 08-16 05:47
Sinto que a centralização ainda não pode ser evitada.
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IntrovertMetaverse
· 08-14 17:30
Está bem, não se preocupe mais. Qual é o futuro da IA?
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GhostChainLoyalist
· 08-14 01:50
跟A股炒股似的 perseguir o preço perseguir o preço...
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HashBandit
· 08-14 01:48
nos meus tempos de mineração, nunca desperdiçaríamos hashpower com esta palermice de IA... smh
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BearMarketSurvivor
· 08-14 01:40
Grande subida e big dump já são habituais, o Bear Market é, na verdade, a melhor lição.
Desafios e avanços da Web3 AI: Alinhamento semântico, mecanismos de atenção e fusão de características.
Desafios e Direções Futuras da Web3 AI
Recentemente, o preço das ações da NVIDIA atingiu um novo máximo, e o avanço dos modelos multimodais aprofundou ainda mais a barreira tecnológica da IA no Web2. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando diversas formas de expressão a uma velocidade surpreendente, construindo uma fortaleza de IA cada vez mais fechada. No entanto, essa onda parece estar completamente desconectada do campo das criptomoedas.
As tentativas de Web3 AI, especialmente a exploração recente na direção dos Agentes, apresentam um desvio direcional óbvio. Tentar montar um sistema modular multimodal no estilo Web2 com uma estrutura descentralizada é, na verdade, uma dupla desconexão técnica e de pensamento. Hoje, com uma forte acoplabilidade entre módulos, uma distribuição de características altamente instável e uma demanda de poder computacional cada vez mais concentrada, é difícil para o modularismo multimodal firmar-se no ambiente Web3.
O futuro da Web3 AI não está na imitação, mas na abordagem estratégica indireta. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, até o gargalo de informações nos mecanismos de atenção, passando pelo alinhamento de características sob potência computacional heterogênea, a Web3 AI precisa encontrar novos caminhos, utilizando "a estratégia de cercar as cidades a partir do campo" como seu programa tático.
O dilema da alinhamento semântico e da incorporação em alta dimensão
O Web3 AI, baseado em modelos multimodais achatados, enfrenta dificuldades em realizar um alinhamento semântico eficaz, resultando em baixo desempenho. O espaço de incorporação de alta dimensão é a chave para alcançar o alinhamento semântico, pois permite mapear informações de diferentes modalidades para o mesmo espaço semântico. No entanto, o protocolo Web3 Agent tem dificuldade em implementar a incorporação de alta dimensão, uma vez que a modularidade em si é uma ilusão.
A maioria dos Agentes Web3 é apenas uma embalagem de APIs prontas em "Agentes" independentes, faltando um espaço central unificado de incorporação e um mecanismo de atenção entre módulos. Isso resulta na incapacidade de informações interagir de forma multifacetada e em múltiplos níveis entre os módulos, limitando-se a um pipeline linear, exibindo uma única funcionalidade e incapaz de formar uma otimização de ciclo fechado.
Para realizar um agente inteligente de cadeia completa com barreiras industriais, é necessário um modelo conjunto de ponta a ponta, uma incorporação unificada entre módulos, bem como um engenharia sistemática de treinamento e implantação colaborativos para romper esse impasse. No entanto, atualmente não existe uma dor de mercado correspondente, e, naturalmente, também falta a demanda de mercado correspondente.
Limitações do mecanismo de atenção
Em espaços de baixa dimensão, os mecanismos de atenção não podem ser projetados de forma precisa. Modelos multimodais de alto nível necessitam de mecanismos de atenção cuidadosamente projetados, os quais só podem funcionar plenamente em espaços de alta dimensão.
A implementação de agendamento de atenção unificada em IA Web3 modular é difícil. Primeiro, o mecanismo de atenção depende de um espaço Query-Key-Value unificado, enquanto os formatos de dados e distribuições retornados por APIs independentes são diferentes, não formando um Q/K/V interativo. Em segundo lugar, a IA Web3 carece da capacidade de ponderação dinâmica paralela e multi-caminho, não conseguindo simular o agendamento refinado que pontua simultaneamente todas as posições ou todas as modalidades e depois as agrega, como na verdadeira mecânica de atenção.
Fusão de características superficial
As características da fusão de Web3 AI permanecem na fase superficial de montagem estática. A fusão dinâmica de características requer um espaço de alta dimensão e um mecanismo de atenção preciso; quando essas condições não podem ser atendidas, a fusão de características naturalmente não pode atingir o desempenho ideal.
A IA do Web2 tende a treinar em conjunto de forma end-to-end, processando características multimodais no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando em conjunto com as camadas de atenção e fusão e as camadas de tarefas subsequentes. Em contraste, a IA do Web3 adota mais a abordagem de montagem de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de um fluxo de gradiente entre módulos.
Barreiras da Indústria de IA e Oportunidades do Web3
As barreiras da indústria de IA estão se aprofundando, mas as oportunidades da IA Web3 ainda não se manifestaram de verdade. Os sistemas multimodais da IA Web2 são um projeto de engenharia extremamente grande, que requer uma quantidade massiva de dados, um poder computacional robusto e equipes de talento altamente especializadas. Este trabalho sistemático, de ponta a ponta, forma barreiras industriais muito fortes.
A principal vantagem do Web3 AI está na descentralização, cuja trajetória de evolução se reflete em alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade com poder computacional heterogêneo. Isso torna o Web3 AI mais vantajoso em cenários como computação de borda, adequado para estruturas leves, tarefas de fácil paralelização e que podem ser incentivadas.
No entanto, a verdadeira oportunidade do Web3 AI pode surgir somente quando os benefícios do Web2 AI se esgotarem, deixando pontos de dor evidentes. Antes disso, os projetos de Web3 AI precisam escolher cuidadosamente os seus pontos de entrada, adotando uma estratégia de "cercar as cidades a partir do campo", começando por cenários periféricos e acumulando gradualmente recursos e experiência.
Um projeto de Web3 AI bem-sucedido deve ser capaz de iterar e atualizar continuamente em cenários de aplicação em pequena escala, mantendo flexibilidade suficiente para se adaptar a diferentes cenários e se aproximar rapidamente do mercado-alvo. Projetos que dependem excessivamente de infraestrutura ou que têm uma arquitetura de rede muito grande podem correr o risco de ser eliminados.