Récemment, le prix des actions de Nvidia a atteint un nouveau sommet, les progrès des modèles multimodaux ayant encore approfondi la barrière technologique de l'IA Web2. De l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, de l'incorporation à haute dimension à la fusion des caractéristiques, des modèles complexes intègrent à une vitesse incroyable diverses modalités d'expression, construisant un domaine de l'IA de plus en plus fermé. Cependant, cette vague semble être entièrement déconnectée du domaine des cryptomonnaies.
Les tentatives de Web3 AI, en particulier les explorations récentes dans la direction des agents, montrent une déviation directionnelle évidente. Tenter d'assembler un système multimodal modulaire de type Web2 avec une structure décentralisée représente en réalité un double décalage, tant technique qu'en termes de pensée. Aujourd'hui, dans un environnement où la couplage des modules est extrêmement fort, la distribution des caractéristiques est hautement instable et la demande en puissance de calcul se concentre de plus en plus, il est difficile pour un système multimodal modulaire de trouver sa place dans l'environnement Web3.
L'avenir de l'IA Web3 ne réside pas dans l'imitation, mais dans la stratégie de contournement. 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, l'IA Web3 doit emprunter des chemins nouveaux, en utilisant "la campagne entourant la ville" comme programme tactique.
Le dilemme de l'alignement sémantique et de l'insertion à haute dimension
Les modèles multimodaux aplanis basés sur l'IA Web3 ont du mal à réaliser un alignement sémantique efficace, ce qui entraîne une faible performance. L'espace d'incorporation de haute dimension est la clé pour réaliser un alignement sémantique, car il permet de mapper des informations provenant de différentes modalités dans le même espace sémantique. Cependant, le protocole Web3 Agent a du mal à réaliser des incorporations de haute dimension, car la modularité elle-même est une illusion.
La plupart des agents Web3 se contentent d'encapsuler des API prêtes à l'emploi en tant qu'"agents" indépendants, manquant d'un espace d'insertion centralisé unifié et d'un mécanisme d'attention inter-modules. Cela empêche l'information d'interagir de manière multidimensionnelle et multi-niveaux entre les modules, ne pouvant suivre qu'un pipeline linéaire, affichant une fonctionnalité unique et incapables de former une optimisation globale en boucle fermée.
Pour réaliser un agent intelligent à chaîne complète avec des barrières sectorielles, il est nécessaire d'avoir une modélisation conjointe de bout en bout, un embedding unifié entre les modules, ainsi qu'une ingénierie systématique pour l'entraînement et le déploiement collaboratifs afin de percer. Cependant, le marché actuel ne présente pas de telles douleurs, et il manque donc une demande de marché correspondante.
Limitations des mécanismes d'attention
Dans un espace de faible dimension, le mécanisme d'attention ne peut pas être conçu avec précision. Les modèles multimodaux de haut niveau nécessitent un mécanisme d'attention soigneusement conçu, et ce mécanisme ne peut pleinement fonctionner que dans un espace de haute dimension.
La planification de l'attention unifiée est difficile à réaliser dans l'IA Web3 basée sur des modules. Tout d'abord, le mécanisme d'attention repose sur un espace Query-Key-Value unifié, tandis que les formats et distributions de données retournés par les API indépendantes sont variés et ne peuvent pas former des Q/K/V interactifs. Deuxièmement, l'IA Web3 manque de capacité de pondération dynamique à plusieurs voies et en parallèle, ne pouvant pas simuler la planification fine d'un véritable mécanisme d'attention qui évalue simultanément toutes les positions ou tous les modes, puis les synthétise.
Fusion des caractéristiques en surface
Les caractéristiques de la fusion Web3 AI restent au stade de la combinaison statique superficielle. La fusion dynamique des caractéristiques nécessite un espace de haute dimension et un mécanisme d'attention précis. Lorsque ces conditions ne peuvent pas être remplies, la fusion des caractéristiques ne peut naturellement pas atteindre des performances idéales.
L'IA Web2 a tendance 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 les couches d'attention et de fusion ainsi que la couche des tâches en aval. En revanche, l'IA Web3 adopte davantage une approche de montage de modules discrets, manquant d'un objectif d'entraînement unifié et d'un flux de gradient inter-modules.
Barrières à l'entrée dans l'industrie de l'IA et opportunités du Web3
Les barrières dans le secteur de l'IA se renforcent, mais les opportunités de l'IA Web3 ne se sont pas encore véritablement manifestées. Les systèmes multimodaux de l'IA Web2 constituent un projet d'ingénierie extrêmement vaste, nécessitant une énorme quantité de données, une puissance de calcul importante et des équipes de talents hautement spécialisées. Ce travail systémique, de bout en bout et à pile complète, représente une barrière sectorielle très forte.
Les avantages clés de l'IA Web3 résident dans la décentralisation, dont le chemin d'évolution se manifeste par une haute parallélisation, un faible couplage et une compatibilité avec des puissances de calcul hétérogènes. Cela permet à l'IA Web3 d'être plus avantageuse dans des scénarios tels que le calcul en périphérie, adaptée aux structures légères, aux tâches facilement parallélisables et incitatives.
Cependant, la véritable opportunité de l'IA Web3 pourrait ne se présenter qu'après la disparition des dividendes de l'IA Web2, laissant des points de douleur évidents. Avant cela, les projets d'IA Web3 doivent choisir prudemment leurs points d'entrée et adopter une stratégie de "encercler la ville depuis la campagne", en commençant par des scénarios périphériques et en accumulant progressivement des ressources et de l'expérience.
Un projet Web3 AI réussi devrait être capable d'itérer et de se mettre à jour en continu dans des scénarios d'applications à petite échelle, tout en maintenant une flexibilité suffisante pour s'adapter à différents contextes, et en se rapprochant rapidement du marché cible. Les projets qui dépendent trop des infrastructures ou dont l'architecture réseau est trop vaste pourraient risquer d'être éliminés.
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MEVHunterX
· 08-16 05:47
On a l'impression que la centralisation est inévitable.
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IntrovertMetaverse
· 08-14 17:30
Bien, ne te précipite pas. Quel avenir pour l'IA ?
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GhostChainLoyalist
· 08-14 01:50
Comme avec le trading des actions A, chasser le prix et acheter à bas prix...
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HashBandit
· 08-14 01:48
à l'époque où je minais, nous ne gaspillions jamais de puissance de hash sur ces absurdités d'IA... smh
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BearMarketSurvivor
· 08-14 01:40
big pump big dump sont devenus habituels, le Marché baissier est en fait la meilleure leçon.
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CryptoFortuneTeller
· 08-14 01:28
Où est le web3 ai ? Tout le monde est déjà sur a100.
Web3 AI : défis et percées - alignement sémantique, mécanismes d'attention et fusion des caractéristiques.
Défis et orientations futures de l'IA Web3
Récemment, le prix des actions de Nvidia a atteint un nouveau sommet, les progrès des modèles multimodaux ayant encore approfondi la barrière technologique de l'IA Web2. De l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, de l'incorporation à haute dimension à la fusion des caractéristiques, des modèles complexes intègrent à une vitesse incroyable diverses modalités d'expression, construisant un domaine de l'IA de plus en plus fermé. Cependant, cette vague semble être entièrement déconnectée du domaine des cryptomonnaies.
Les tentatives de Web3 AI, en particulier les explorations récentes dans la direction des agents, montrent une déviation directionnelle évidente. Tenter d'assembler un système multimodal modulaire de type Web2 avec une structure décentralisée représente en réalité un double décalage, tant technique qu'en termes de pensée. Aujourd'hui, dans un environnement où la couplage des modules est extrêmement fort, la distribution des caractéristiques est hautement instable et la demande en puissance de calcul se concentre de plus en plus, il est difficile pour un système multimodal modulaire de trouver sa place dans l'environnement Web3.
L'avenir de l'IA Web3 ne réside pas dans l'imitation, mais dans la stratégie de contournement. 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, l'IA Web3 doit emprunter des chemins nouveaux, en utilisant "la campagne entourant la ville" comme programme tactique.
Le dilemme de l'alignement sémantique et de l'insertion à haute dimension
Les modèles multimodaux aplanis basés sur l'IA Web3 ont du mal à réaliser un alignement sémantique efficace, ce qui entraîne une faible performance. L'espace d'incorporation de haute dimension est la clé pour réaliser un alignement sémantique, car il permet de mapper des informations provenant de différentes modalités dans le même espace sémantique. Cependant, le protocole Web3 Agent a du mal à réaliser des incorporations de haute dimension, car la modularité elle-même est une illusion.
La plupart des agents Web3 se contentent d'encapsuler des API prêtes à l'emploi en tant qu'"agents" indépendants, manquant d'un espace d'insertion centralisé unifié et d'un mécanisme d'attention inter-modules. Cela empêche l'information d'interagir de manière multidimensionnelle et multi-niveaux entre les modules, ne pouvant suivre qu'un pipeline linéaire, affichant une fonctionnalité unique et incapables de former une optimisation globale en boucle fermée.
Pour réaliser un agent intelligent à chaîne complète avec des barrières sectorielles, il est nécessaire d'avoir une modélisation conjointe de bout en bout, un embedding unifié entre les modules, ainsi qu'une ingénierie systématique pour l'entraînement et le déploiement collaboratifs afin de percer. Cependant, le marché actuel ne présente pas de telles douleurs, et il manque donc une demande de marché correspondante.
Limitations des mécanismes d'attention
Dans un espace de faible dimension, le mécanisme d'attention ne peut pas être conçu avec précision. Les modèles multimodaux de haut niveau nécessitent un mécanisme d'attention soigneusement conçu, et ce mécanisme ne peut pleinement fonctionner que dans un espace de haute dimension.
La planification de l'attention unifiée est difficile à réaliser dans l'IA Web3 basée sur des modules. Tout d'abord, le mécanisme d'attention repose sur un espace Query-Key-Value unifié, tandis que les formats et distributions de données retournés par les API indépendantes sont variés et ne peuvent pas former des Q/K/V interactifs. Deuxièmement, l'IA Web3 manque de capacité de pondération dynamique à plusieurs voies et en parallèle, ne pouvant pas simuler la planification fine d'un véritable mécanisme d'attention qui évalue simultanément toutes les positions ou tous les modes, puis les synthétise.
Fusion des caractéristiques en surface
Les caractéristiques de la fusion Web3 AI restent au stade de la combinaison statique superficielle. La fusion dynamique des caractéristiques nécessite un espace de haute dimension et un mécanisme d'attention précis. Lorsque ces conditions ne peuvent pas être remplies, la fusion des caractéristiques ne peut naturellement pas atteindre des performances idéales.
L'IA Web2 a tendance 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 les couches d'attention et de fusion ainsi que la couche des tâches en aval. En revanche, l'IA Web3 adopte davantage une approche de montage de modules discrets, manquant d'un objectif d'entraînement unifié et d'un flux de gradient inter-modules.
Barrières à l'entrée dans l'industrie de l'IA et opportunités du Web3
Les barrières dans le secteur de l'IA se renforcent, mais les opportunités de l'IA Web3 ne se sont pas encore véritablement manifestées. Les systèmes multimodaux de l'IA Web2 constituent un projet d'ingénierie extrêmement vaste, nécessitant une énorme quantité de données, une puissance de calcul importante et des équipes de talents hautement spécialisées. Ce travail systémique, de bout en bout et à pile complète, représente une barrière sectorielle très forte.
Les avantages clés de l'IA Web3 résident dans la décentralisation, dont le chemin d'évolution se manifeste par une haute parallélisation, un faible couplage et une compatibilité avec des puissances de calcul hétérogènes. Cela permet à l'IA Web3 d'être plus avantageuse dans des scénarios tels que le calcul en périphérie, adaptée aux structures légères, aux tâches facilement parallélisables et incitatives.
Cependant, la véritable opportunité de l'IA Web3 pourrait ne se présenter qu'après la disparition des dividendes de l'IA Web2, laissant des points de douleur évidents. Avant cela, les projets d'IA Web3 doivent choisir prudemment leurs points d'entrée et adopter une stratégie de "encercler la ville depuis la campagne", en commençant par des scénarios périphériques et en accumulant progressivement des ressources et de l'expérience.
Un projet Web3 AI réussi devrait être capable d'itérer et de se mettre à jour en continu dans des scénarios d'applications à petite échelle, tout en maintenant une flexibilité suffisante pour s'adapter à différents contextes, et en se rapprochant rapidement du marché cible. Les projets qui dépendent trop des infrastructures ou dont l'architecture réseau est trop vaste pourraient risquer d'être éliminés.