Web3 AI : dilemmes et percées - un chemin de développement de l'imitation à la stratégie de contournement.

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Les dilemmes et les orientations futures de l'IA Web3

Récemment, le prix des actions de Nvidia a atteint un nouveau sommet, et les progrès des modèles multimodaux ont encore renforcé la barrière technologique de l'IA Web2. De l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, de l'incorporation de haute dimension à la fusion des caractéristiques, des modèles complexes intègrent à une vitesse incroyable diverses façons d'exprimer les modalités, construisant ainsi un bastion de l'IA de plus en plus fermé. Le marché boursier américain a également montré par des actions concrètes son optimisme envers le domaine de l'IA, que ce soit dans le secteur des cryptomonnaies ou des actions d'IA, tous connaissent une petite tendance haussière.

Cependant, cette frénésie semble avoir peu de lien avec le domaine des cryptomonnaies. Les tentatives de Web3 AI que nous avons observées, en particulier le développement dans la direction des Agents ces derniers mois, semblent présenter un biais : elles essaient d'assembler un système multimodal modulaire de style Web2 avec une structure décentralisée, ce qui constitue en réalité un double décalage technique et de pensée. Dans un contexte où la couplage des modules est très fort, la distribution des caractéristiques est hautement instable et la demande en puissance de calcul est de plus en plus concentrée, le multimodal modulaire a du mal à s'ancrer dans le Web3.

L'avenir de l'IA Web3 ne réside pas dans une simple imitation, mais dans une approche stratégique et détournée. De l'alignement sémantique dans des espaces de haute dimension, aux goulets d'étranglement d'information dans les mécanismes d'attention, en passant par l'alignement des caractéristiques sous des puissances de calcul hétérogènes, ce sont tous des axes à considérer avec attention.

Le dilemme de l'alignement sémantique

Les protocoles Web3 AI ou Agent sont difficiles à réaliser dans des espaces d'incorporation de haute dimension. La plupart des agents Web3 se contentent d'encapsuler des API prêtes à l'emploi en modules indépendants, manquant d'un espace d'incorporation centralisé unifié et d'un mécanisme d'attention inter-modules, ce qui empêche l'information d'interagir de manière multidimensionnelle et multilayer entre les modules, ne pouvant suivre qu'un pipeline linéaire, présentant ainsi une fonctionnalité unique et incapable de former une optimisation de boucle fermée globale.

Exiger que l'IA Web3 réalise un espace de haute dimension équivaut en réalité à demander au protocole Agent de développer de manière autonome toutes les interfaces API impliquées, ce qui va à l'encontre de son intention modulaire. L'architecture de haute dimension nécessite un entraînement unifié de bout en bout ou une optimisation collaborative : de la capture de signal à l'élaboration de stratégies, puis à l'exécution et à la gestion des risques, toutes les étapes partagent un même ensemble de représentations et de fonctions de perte.

Les limites du mécanisme d'attention

L'ordonnancement d'attention unifié est difficile à réaliser pour une IA Web3 basée sur des modules. Le mécanisme d'attention repose sur un espace Query-Key-Value unifié, où toutes les caractéristiques d'entrée doivent être mappées dans le même espace vectoriel de haute dimension pour calculer dynamiquement les poids par produit scalaire. Cependant, les API indépendantes retournent des données dans différents formats et distributions, sans couche d'intégration unifiée, ce qui rend impossible la formation d'un ensemble interactif de Q/K/V.

L'attention multi-têtes permet de prêter simultanément attention à différentes sources d'information au même niveau, puis d'agréger les résultats ; tandis que les API indépendantes sont souvent des appels linéaires, où la sortie de chaque étape n'est que l'entrée du module suivant, manquant de capacité de parallélisme et de pondération dynamique multiple.

Fusion des caractéristiques en surface

Web3 AI est actuellement au stade le plus simple de la combinaison de caractéristiques. Web2 AI tend à un entraînement conjoint de bout en bout, traitant simultanément des caractéristiques multimodales dans le même espace de haute dimension, en optimisant de manière collaborative avec la couche d'attention et la couche de fusion avec les couches de tâches en aval. En revanche, Web3 AI adopte davantage une approche de combinaison de modules discrets, encapsulant divers API en agents indépendants, puis assemblant simplement les étiquettes, les valeurs ou les alertes de seuil produites par chacun d'eux, pour une décision globale réalisée par la logique principale ou manuellement.

Barrières et opportunités dans l'industrie de l'IA

Les systèmes multimodaux de l'IA Web2 sont devenus un projet d'ingénierie extrêmement vaste, nécessitant des fonds, des données, de la puissance de calcul, des talents et même une collaboration organisationnelle à des niveaux très élevés, créant ainsi de fortes barrières à l'entrée pour le secteur. Cependant, la formation de ces barrières offre également des opportunités potentielles pour l'IA Web3.

Le cœur de l'IA Web3 réside dans la décentralisation, dont le chemin d'évolution se traduit par une haute parallélisation, un faible couplage et une compatibilité des puissances de calcul hétérogènes. Cela confère à l'IA Web3 un avantage dans des scénarios tels que le calcul en périphérie, adaptée à des structures légères, des tâches facilement parallélisables et incitatives, telles que l'ajustement fin LoRA, les tâches de post-formation d'alignement comportemental, l'entraînement et l'annotation de données crowdsourcées, l'entraînement de petits modèles de base, ainsi que l'entraînement collaboratif sur des dispositifs en périphérie.

Stratégie de développement futur

La Web3 AI doit adopter la tactique de "l'encerclement des villes par les campagnes" :

  1. Entrer par les marges, d'abord se stabiliser sur de petits marchés où la force est faible et où il y a peu de scénarios ancrés, puis accumuler progressivement des ressources et de l'expérience.

  2. Combinaison de points et de surfaces, avancée circulaire, itération continue et mise à jour des produits dans un scénario d'application suffisamment petit.

  3. Rester flexible et agile, pouvoir s'ajuster rapidement à différents scénarios, être capable de passer aisément d'un petit marché à un autre, et se rapprocher le plus rapidement possible du domaine cible.

  4. Évitez de trop dépendre des infrastructures, maintenez une architecture réseau légère pour renforcer l'adaptabilité et la viabilité.

Ce n'est que lorsque les avantages de l'IA Web2 disparaîtront complètement que les points de douleur qui en résultent constitueront la véritable opportunité d'entrée pour l'IA Web3. Avant cela, l'IA Web3 doit choisir avec prudence sa direction de développement, éviter de tomber dans le piège de créer ses propres points de douleur et se concentrer sur l'accumulation de compétences dans des scénarios de niche, afin de se préparer à des percées futures.

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RunWhenCutvip
· Il y a 2h
NVIDIA est génial, allons-y!
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rugpull_survivorvip
· 08-15 14:14
L'univers de la cryptomonnaie va encore connaître une tragédie.
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CantAffordPancakevip
· 08-14 18:08
haussier nvda才是真理
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ForumLurkervip
· 08-14 18:08
NVIDIA a mangé une banane.
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ParallelChainMaxivip
· 08-14 18:03
NVIDIA a encore atteint un nouveau sommet.
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degenonymousvip
· 08-14 17:51
C'est terrible, encore une fois, j'ai été coupé les coupons par Nvidia.
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