Web3 AI: Dilemas e quebras: do imitar ao caminho de desenvolvimento estratégico e contornante

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O dilema e as direções futuras da Web3 AI

Recentemente, o preço das ações da Nvidia atingiu um novo recorde, e os avanços nos modelos multimodais consolidaram ainda mais a barreira tecnológica da Web2 AI. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando maneiras de expressão de várias modalidades a uma velocidade impressionante, construindo uma fortaleza de AI cada vez mais fechada. O mercado de ações dos EUA também demonstrou, com ações concretas, otimismo em relação ao campo da AI, seja no mundo das criptomoedas ou nas ações de AI, ambos apresentando uma onda de mercado em alta.

No entanto, esta onda parece ter pouco a ver com o campo das criptomoedas. As tentativas de Web3 AI que temos visto, especialmente o desenvolvimento na direção de Agent nos últimos meses, parecem ter uma desvio de direção: tentando montar um sistema modular multimodal no estilo Web2 com uma estrutura descentralizada, na verdade é um duplo desalinhamento tecnológico e de pensamento. Nos dias de hoje, em que a acoplabilidade dos módulos é extremamente alta, a distribuição de características é altamente instável e a demanda por poder computacional está cada vez mais concentrada, é difícil para a modularidade multimodal se firmar no Web3.

O futuro da Web3 AI não está em simples imitações, mas sim em um desvio estratégico. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelos gargalos de informação nos mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob poder computacional heterogêneo, estas são direções que precisam ser consideradas com atenção.

O dilema do alinhamento semântico

O protocolo Web3 AI ou Agent é difícil de implementar em um espaço de incorporação de alta dimensão. A maioria dos Agentes Web3 apenas encapsula APIs prontas em módulos independentes, faltando um espaço de incorporação central unificado e um mecanismo de atenção entre módulos, resultando na incapacidade de interagir com informações entre módulos de múltiplas perspectivas e camadas, podendo apenas seguir um fluxo linear, apresentando uma funcionalidade única e incapaz de formar uma otimização de ciclo fechado.

Exigir que a Web3 AI realize um espaço de alta dimensão equivale, de certa forma, a exigir que o protocolo Agent desenvolva autonomamente todas as interfaces de API envolvidas, o que vai contra sua intenção de modularidade. A arquitetura de alta dimensão requer um treinamento unificado de ponta a ponta ou otimização colaborativa: desde a captura de sinais até a elaboração de estratégias, passando pela execução e controle de riscos, todos os elos compartilham o mesmo conjunto de representações e função de perda.

Limitações do mecanismo de atenção

A programação de atenção unificada é difícil de realizar em uma Web3 AI baseada em módulos. O mecanismo de atenção depende de um espaço unificado de Query-Key-Value, onde todas as características de entrada precisam ser mapeadas para o mesmo espaço vetorial de alta dimensão para que os pesos dinâmicos possam ser calculados por meio do produto escalar. APIs independentes retornam dados em formatos e distribuições diferentes, sem uma camada de incorporação unificada, impossibilitando a formação de um conjunto interativo de Q/K/V.

A atenção de múltiplas cabeças permite focar simultaneamente em diferentes fontes de informação na mesma camada e, em seguida, agregar os resultados; enquanto APIs independentes costumam ser chamadas lineares, onde a saída de cada passo é apenas a entrada do próximo módulo, carecendo da capacidade de paralelismo e de ponderação dinâmica em múltiplas direções.

Fusão de características superficial

Web3 AI atualmente está no estágio mais simples de concatenação de características. AI do Web2 tende a treinamento conjunto de ponta a ponta, processando características multimodais no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando em conjunto com as camadas de atenção e fusão e a camada de tarefas subsequentes. Já o Web3 AI adota mais a prática de montagem de módulos discretos, encapsulando vários APIs como Agentes independentes, e então simplesmente montando os rótulos, valores ou alarmes de limiares que cada um deles produz, sendo a decisão final feita pela lógica principal ou manualmente.

Barreiras e Oportunidades na Indústria de IA

O sistema multimodal da Web2 AI tornou-se um projeto de engenharia extremamente grande, com exigências muito altas em termos de financiamento, dados, poder computacional, talentos e até mesmo colaboração organizacional, formando assim uma barreira industrial muito forte. No entanto, a formação dessa barreira também traz oportunidades potenciais para a Web3 AI.

O núcleo da Web3 AI reside na descentralização, e seu caminho de evolução reflete alta paralelismo, baixa acoplamento e compatibilidade de poder de cálculo heterogêneo. Isso torna a Web3 AI mais vantajosa em cenários como computação de borda, adequada para estruturas leves, tarefas facilmente paralelizáveis e incentivadas, como ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento de comportamento, treinamento e rotulagem de dados por crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos e treinamento colaborativo em dispositivos de borda.

Estratégia de Desenvolvimento Futuro

A IA Web3 deve adotar a tática de "cercar as cidades a partir do campo":

  1. Entrar pela margem, primeiro estabelecer-se em pequenos mercados onde a força é fraca e há poucas cenários enraizados no mercado, acumulando gradualmente recursos e experiência.

  2. Combinação de pontos e superfícies, impulsionando em formato circular, iterando continuamente e atualizando o produto em um cenário de aplicação suficientemente pequeno.

  3. Mantenha-se flexível e ágil, podendo ajustar-se rapidamente a diferentes cenários e transitar entre vários pequenos mercados com a maior rapidez em direção ao campo-alvo.

  4. Evite depender demasiado da infraestrutura, mantendo a arquitetura da rede leve, para aumentar a adaptabilidade e a capacidade de sobrevivência.

Só quando os benefícios da IA Web2 se esgotarem é que as dores deixadas para trás se tornarão a verdadeira oportunidade de entrada para a IA Web3. Até lá, a IA Web3 precisa escolher cuidadosamente sua direção de desenvolvimento, evitando cair na armadilha de criar suas próprias dores, e deve se concentrar em acumular força em cenários de margem, preparando-se para as quebras futuras.

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Comentário
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RunWhenCutvip
· 2h atrás
NVIDIA é incrível, vamos lá!
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rugpull_survivorvip
· 08-15 14:14
O mundo crypto vai ter mais uma tragédia.
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CantAffordPancakevip
· 08-14 18:08
em alta nvda é a verdade
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ForumLurkervip
· 08-14 18:08
A Nvidia comeu uma banana.
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ParallelChainMaxivip
· 08-14 18:03
A Nvidia atingiu um novo recorde.
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degenonymousvip
· 08-14 17:51
惨 又被英伟达 Cupões de Recorte 了
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