В последнее время акции NVIDIA достигли нового рекорда, а прогресс многомодальных моделей еще больше углубил технологические барьеры Web2 AI. От семантического выравнивания до визуального понимания, от высокоразмерных встраиваний до слияния признаков, сложные модели интегрируют различные способы выражения с удивительной скоростью, создавая все более закрытую AI-экосистему. Однако эта волна, похоже, не имеет никакого отношения к сфере криптовалют.
Попытка Web3 AI, особенно в недавних исследованиях направления Agent, имеет очевидные отклонения. Пытаться собрать многомодульную модульную систему в стиле Web2 с помощью децентрализованной структуры на самом деле является двойным расхождением в технологиях и мышлении. В условиях высокой модульной связанности, крайне нестабильного распределения характеристик и растущей концентрации вычислительных ресурсов, многомодульная модульная система с трудом может закрепиться в среде Web3.
Будущее Web3 AI заключается не в имитации, а в стратегическом обходе. От семантического выравнивания в высокоразмерном пространстве до информационных узких мест в механизме внимания и выравнивания признаков в условиях гетерогенной вычислительной мощности, Web3 AI необходимо искать новые пути, используя "сельскую окружение города" в качестве тактической программы.
Проблема семантического выравнивания и высокоразмерных вложений
Web3 AI основан на плоской многомодальной модели, что затрудняет эффективное семантическое выравнивание, что приводит к низкой производительности. Высокоразмерное встраиваемое пространство является ключом к достижению семантического выравнивания, так как оно позволяет отображать информацию из разных модальностей в одно и то же семантическое пространство. Тем не менее, протокол Web3 Agent трудно реализовать в высокоразмерном встраивании, поскольку модульность сама по себе является иллюзией.
Большинство Web3-агентов просто упаковывают готовые API в независимые "агенты", что приводит к отсутствию единого центрального пространства для внедрения и межмодульного механизма внимания. Это приводит к тому, что информация не может взаимодействовать между модулями с разных углов и уровней, она может двигаться только по линейному процессу, проявляя единственную функцию и не в состоянии образовать замкнутую оптимизацию.
Чтобы реализовать полное цепочное интеллектуальное тело с барьерами в отрасли, необходимо провести совместное моделирование от конца до конца, унифицированное внедрение между модулями, а также систематическую инженерную работу по совместной тренировке и развертыванию. Однако в настоящее время на рынке нет такой боли, и, следовательно, отсутствует соответствующий спрос на рынке.
Ограничения механизма внимания
В низкоразмерном пространстве механизм внимания не может быть точно спроектирован. Высокоуровневые мультимодальные модели требуют тщательно разработанного механизма внимания, который может полностью раскрыть свой потенциал только в высокоразмерном пространстве.
Модульный Web3 AI сталкивается с трудностями в реализации единого механизма распределения внимания. Во-первых, механизм внимания зависит от единого пространства Query-Key-Value, в то время как форматы данных и распределения, возвращаемые независимыми API, различаются, что не позволяет создать взаимодействующие Q/K/V. Во-вторых, Web3 AI не имеет возможности параллельного и многопоточного динамического взвешивания, что не позволяет ему моделировать тонкую настройку, которая существует в настоящем механизме внимания, когда одновременно оцениваются все позиции или все модальности, а затем производится их объединение.
Поверхностная интеграция признаков
Слияние характеристик Web3 AI остается на поверхностной стадии статической компоновки. Предпосылкой динамического слияния характеристик являются многомерное пространство и точный механизм внимания; когда эти условия не могут быть выполнены, слияние характеристик естественно не может достичь идеальной производительности.
Web2 AI склонен к совместному обучению от начала до конца, одновременно обрабатывая мультимодальные характеристики в одном высокоразмерном пространстве и совместно оптимизируя с помощью слоев внимания и слияния вместе со слоями задач нижнего уровня. В отличие от этого, Web3 AI более склонен к использованию дискретных модульных соединений, лишенных единой цели обучения и межмодульного потока градиентов.
Барьеры в отрасли ИИ и возможности Web3
Барьер для AI-индустрии углубляется, но возможности Web3 AI еще не проявились. Мультимодальная система Web2 AI является чрезвычайно крупным инженерным проектом, требующим огромных объемов данных, мощных вычислительных ресурсов и высококвалифицированных команд специалистов. Эта системная работа на всех уровнях создает очень высокие барьеры для входа в отрасль.
Основное преимущество Web3 AI заключается в децентрализованности, а его эволюционный путь проявляется в высокой параллельности, низкой связанности и совместимости с гетерогенной вычислительной мощностью. Это делает Web3 AI более выгодным в таких сценариях, как крайние вычисления, что делает его подходящим для легковесных структур, легко параллелизуемых и стимулируемых задач.
Однако настоящая возможность Web3 AI может появиться только после того, как преимущества Web2 AI исчезнут, оставив явные болевые точки. До этого момента проекты Web3 AI должны осторожно выбирать точки входа, принимая стратегию "окружения города из деревни", начиная с периферийных сцен и постепенно накапливая ресурсы и опыт.
Успешный проект Web3 AI должен постоянно обновляться и развиваться в маломасштабных приложениях, сохраняя достаточно гибкости для адаптации к различным сценариям и быстро приближаясь к целевому рынку. Проекты, которые слишком зависят от инфраструктуры или имеют слишком громоздкую сетевую архитектуру, могут столкнуться с риском быть вытесненными.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
20 Лайков
Награда
20
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MEVHunterX
· 08-16 05:47
Чувствуется, что от централизованного все равно не сбежишь.
Посмотреть ОригиналОтветить0
IntrovertMetaverse
· 08-14 17:30
Ну хватит волноваться, какое будущее у ИИ?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GhostChainLoyalist
· 08-14 01:50
Как и в торговле акциями на A株, гнаться за ценой и следить за падениями...
Посмотреть ОригиналОтветить0
HashBandit
· 08-14 01:48
в свои дни майнинга мы никогда не тратили бы хеш мощность на этот искусственный интеллект... смх
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketSurvivor
· 08-14 01:40
Большой памп и большой дамп уже не удивляют. Медвежий рынок, наоборот, является лучшим уроком.
Web3 AI: проблемы и прорывы: вызовы семантического выравнивания, механизма внимания и слияния признаков
Вызовы и будущие направления Web3 AI
В последнее время акции NVIDIA достигли нового рекорда, а прогресс многомодальных моделей еще больше углубил технологические барьеры Web2 AI. От семантического выравнивания до визуального понимания, от высокоразмерных встраиваний до слияния признаков, сложные модели интегрируют различные способы выражения с удивительной скоростью, создавая все более закрытую AI-экосистему. Однако эта волна, похоже, не имеет никакого отношения к сфере криптовалют.
Попытка Web3 AI, особенно в недавних исследованиях направления Agent, имеет очевидные отклонения. Пытаться собрать многомодульную модульную систему в стиле Web2 с помощью децентрализованной структуры на самом деле является двойным расхождением в технологиях и мышлении. В условиях высокой модульной связанности, крайне нестабильного распределения характеристик и растущей концентрации вычислительных ресурсов, многомодульная модульная система с трудом может закрепиться в среде Web3.
Будущее Web3 AI заключается не в имитации, а в стратегическом обходе. От семантического выравнивания в высокоразмерном пространстве до информационных узких мест в механизме внимания и выравнивания признаков в условиях гетерогенной вычислительной мощности, Web3 AI необходимо искать новые пути, используя "сельскую окружение города" в качестве тактической программы.
Проблема семантического выравнивания и высокоразмерных вложений
Web3 AI основан на плоской многомодальной модели, что затрудняет эффективное семантическое выравнивание, что приводит к низкой производительности. Высокоразмерное встраиваемое пространство является ключом к достижению семантического выравнивания, так как оно позволяет отображать информацию из разных модальностей в одно и то же семантическое пространство. Тем не менее, протокол Web3 Agent трудно реализовать в высокоразмерном встраивании, поскольку модульность сама по себе является иллюзией.
Большинство Web3-агентов просто упаковывают готовые API в независимые "агенты", что приводит к отсутствию единого центрального пространства для внедрения и межмодульного механизма внимания. Это приводит к тому, что информация не может взаимодействовать между модулями с разных углов и уровней, она может двигаться только по линейному процессу, проявляя единственную функцию и не в состоянии образовать замкнутую оптимизацию.
Чтобы реализовать полное цепочное интеллектуальное тело с барьерами в отрасли, необходимо провести совместное моделирование от конца до конца, унифицированное внедрение между модулями, а также систематическую инженерную работу по совместной тренировке и развертыванию. Однако в настоящее время на рынке нет такой боли, и, следовательно, отсутствует соответствующий спрос на рынке.
Ограничения механизма внимания
В низкоразмерном пространстве механизм внимания не может быть точно спроектирован. Высокоуровневые мультимодальные модели требуют тщательно разработанного механизма внимания, который может полностью раскрыть свой потенциал только в высокоразмерном пространстве.
Модульный Web3 AI сталкивается с трудностями в реализации единого механизма распределения внимания. Во-первых, механизм внимания зависит от единого пространства Query-Key-Value, в то время как форматы данных и распределения, возвращаемые независимыми API, различаются, что не позволяет создать взаимодействующие Q/K/V. Во-вторых, Web3 AI не имеет возможности параллельного и многопоточного динамического взвешивания, что не позволяет ему моделировать тонкую настройку, которая существует в настоящем механизме внимания, когда одновременно оцениваются все позиции или все модальности, а затем производится их объединение.
Поверхностная интеграция признаков
Слияние характеристик Web3 AI остается на поверхностной стадии статической компоновки. Предпосылкой динамического слияния характеристик являются многомерное пространство и точный механизм внимания; когда эти условия не могут быть выполнены, слияние характеристик естественно не может достичь идеальной производительности.
Web2 AI склонен к совместному обучению от начала до конца, одновременно обрабатывая мультимодальные характеристики в одном высокоразмерном пространстве и совместно оптимизируя с помощью слоев внимания и слияния вместе со слоями задач нижнего уровня. В отличие от этого, Web3 AI более склонен к использованию дискретных модульных соединений, лишенных единой цели обучения и межмодульного потока градиентов.
Барьеры в отрасли ИИ и возможности Web3
Барьер для AI-индустрии углубляется, но возможности Web3 AI еще не проявились. Мультимодальная система Web2 AI является чрезвычайно крупным инженерным проектом, требующим огромных объемов данных, мощных вычислительных ресурсов и высококвалифицированных команд специалистов. Эта системная работа на всех уровнях создает очень высокие барьеры для входа в отрасль.
Основное преимущество Web3 AI заключается в децентрализованности, а его эволюционный путь проявляется в высокой параллельности, низкой связанности и совместимости с гетерогенной вычислительной мощностью. Это делает Web3 AI более выгодным в таких сценариях, как крайние вычисления, что делает его подходящим для легковесных структур, легко параллелизуемых и стимулируемых задач.
Однако настоящая возможность Web3 AI может появиться только после того, как преимущества Web2 AI исчезнут, оставив явные болевые точки. До этого момента проекты Web3 AI должны осторожно выбирать точки входа, принимая стратегию "окружения города из деревни", начиная с периферийных сцен и постепенно накапливая ресурсы и опыт.
Успешный проект Web3 AI должен постоянно обновляться и развиваться в маломасштабных приложениях, сохраняя достаточно гибкости для адаптации к различным сценариям и быстро приближаясь к целевому рынку. Проекты, которые слишком зависят от инфраструктуры или имеют слишком громоздкую сетевую архитектуру, могут столкнуться с риском быть вытесненными.