Web3 AI'nin Karşılaştığı Zorluklar ve Gelecek Yönleri
Son zamanlarda, Nvidia'nın hisse fiyatı yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nın teknik engellerini daha da derinleştirdi. Anlam uyumundan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülü sistemlerden özellik birleşimine kadar, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini şaşırtıcı bir hızla birleştirerek daha kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. Ancak, bu dalga kripto para alanıyla sanki hiç ilgisi yok gibi görünüyor.
Web3 AI denemeleri, özellikle son dönemdeki Agent yönelimi, belirgin bir yön kaybına sahip. Merkeziyetsiz yapıları kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturma çabası, aslında hem teknik hem de düşünsel bir yanlış anlama. Modül bağlılığının son derece yüksek, özellik dağılımının son derece dengesiz ve hesaplama gücü talebinin giderek merkezileştiği günümüzde, çok modlu modüler yapılar Web3 ortamında ayakta kalmakta zorlanıyor.
Web3 AI'nın geleceği taklitte değil, stratejik bir dolanmadadır. Yüksek boyutlu uzaydaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmasındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar Web3 AI, "kırsal alanların şehri kuşatması" taktiğiyle farklı yollar aramalıdır.
Anlam Uyumu ve Yüksek Boyutlu Gömme Sorunları
Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanarak, etkili bir anlamsal hizalamanın sağlanmasında zorluklar yaşamaktadır ve bu da düşük performansa yol açmaktadır. Yüksek boyutlu gömme alanı, anlamsal hizalamayı sağlamak için anahtardır; bu, farklı modlardan gelen bilgilerin aynı anlamsal alana haritalanmasına izin verir. Ancak, Web3 Agent protokolü, modülerlik kendisi bir yanılsama olduğu için yüksek boyutlu gömme gerçekleştirmekte zorluk çekmektedir.
Çoğu Web3 Ajanı, mevcut API'leri bağımsız "Ajanlar" olarak paketlemekten ibarettir ve birleşik bir merkezi gömme alanı ile çapraz modül dikkat mekanizmasından yoksundur. Bu, bilginin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı bir şekilde etkileşim kuramamasına, yalnızca doğrusal bir hat boyunca ilerlemesine neden olur, tek bir işlev sergiler ve bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturamaz.
Sektör engellerine sahip bir tam zincir akıllı varlık gerçekleştirmek için, uçtan uca ortak modelleme, modüller arası birleşik gömme ve işbirlikçi eğitim ve dağıtımın sistematik mühendisliği gerekmektedir. Ancak, mevcut pazarda böyle bir acı nokta yoktur ve dolayısıyla ilgili bir pazar talebi de yoktur.
Dikkat Mekanizmasının Sınırlamaları
Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması hassas bir şekilde tasarlanamaz. Yüksek seviyedeki çok modlu modeller, özenle tasarlanmış dikkat mekanizmalarına ihtiyaç duyar ve bu mekanizma yalnızca yüksek boyutlu uzayda tam olarak işlevselliğini gösterebilir.
Modüler Web3 AI, birleşik bir dikkat zamanlaması gerçekleştirmekte zorluk çekiyor. Öncelikle, dikkat mekanizması birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına dayanırken, bağımsız API'lerin döndürdüğü veri formatları ve dağılımları birbirinden farklıdır ve etkileşimli Q/K/V oluşturamaz. İkincisi, Web3 AI, gerçek dikkat mekanizmasındaki gibi aynı anda tüm konumlara veya tüm modalitelere puan verme ve ardından bunları birleştirme yeteneğinden yoksundur.
Özellik Birleştirmenin Yüzeysel Hale Getirilmesi
Web3 AI'nın özellik entegrasyonu yüzeysel bir statik montaj aşamasında kalmaktadır. Dinamik özellik entegrasyonunun ön koşulu yüksek boyutlu bir alan ve hassas bir dikkat mekanizmasıdır; bu koşullar sağlanmadığında, özellik entegrasyonu doğal olarak ideal performansa ulaşamaz.
Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir, çok modlu özellikleri aynı yüksek boyutlu alanda aynı anda işleyerek, dikkat katmanları ve birleşim katmanları ile birlikte aşağı akış görev katmanını birlikte optimize eder. Buna karşılık, Web3 AI daha çok ayrık modül birleştirme yöntemini benimsemekte olup, birleşik bir eğitim hedefinin ve modüller arası gradyan akışının eksikliğini yaşamaktadır.
AI Sektör Engelleri ve Web3'ün Fırsatları
AI endüstrisindeki engeller derinleşiyor, ancak Web3 AI fırsatları henüz gerçekten ortaya çıkmadı. Web2 AI'nin çok modlu sistemleri son derece büyük bir mühendislik projesidir ve büyük miktarda veri, güçlü hesaplama gücü ve yüksek uzmanlaşmış bir yetenek ekibi gerektirir. Bu tam bağlantılı, tam yığınlı sistematik çalışma, son derece güçlü bir endüstri engeli oluşturmaktadır.
Web3 AI'nın temel avantajı merkeziyetsizliktir, evrim yolu yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğu ile kendini gösterir. Bu, Web3 AI'yı kenar bilişimi gibi senaryolarda daha avantajlı hale getirir ve hafif yapılar, kolay paralel işlemler ve teşvik edilebilir görevler için uygundur.
Ancak, Web3 AI'nin gerçek fırsatları, Web2 AI'nin avantajları kaybolduğunda ve belirgin acı noktaları bıraktığında ortaya çıkabilir. Bu noktadan önce, Web3 AI projeleri dikkatli bir giriş noktası seçmeli, "kırsalı kentsel alanları kuşatma" stratejisini benimsemeli, kenar senaryolarından başlayarak kaynak ve deneyim biriktirmelidir.
Başarılı bir Web3 AI projesi, küçük ölçekli uygulama senaryolarında sürekli olarak güncellemeler yapabilmeli, farklı senaryolara uyum sağlamak için yeterli esnekliği koruyabilmeli ve hedef pazara hızlı bir şekilde yaklaşabilmelidir. Altyapıya aşırı bağımlı olan veya ağ mimarisi çok büyük olan projeler, elenme riskiyle karşılaşabilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
20 Likes
Reward
20
7
Repost
Share
Comment
0/400
MEVHunterX
· 08-16 05:47
Merkezi sistemin yine de kaçınılmaz olduğunu hissediyorum.
View OriginalReply0
IntrovertMetaverse
· 08-14 17:30
Tamam, daha fazla abartma. Yapay zekanın geleceği ne?
View OriginalReply0
GhostChainLoyalist
· 08-14 01:50
A hisselerde işlem yapmak gibi fiyatı takip et...
View OriginalReply0
HashBandit
· 08-14 01:48
madencilik günlerimde bu yapay zeka saçmalığına asla hash gücü harcamazdık... smh
View OriginalReply0
BearMarketSurvivor
· 08-14 01:40
büyük yükseliş büyük düşüşleri gördük. Ayı Piyasası ise en iyi ders.
Web3 AI'nin Zorlukları ve Atılımları: Anlamsal Uyum, Dikkat Mekanizması ve Özellik Birleşimi Zorlukları
Web3 AI'nin Karşılaştığı Zorluklar ve Gelecek Yönleri
Son zamanlarda, Nvidia'nın hisse fiyatı yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nın teknik engellerini daha da derinleştirdi. Anlam uyumundan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülü sistemlerden özellik birleşimine kadar, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini şaşırtıcı bir hızla birleştirerek daha kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. Ancak, bu dalga kripto para alanıyla sanki hiç ilgisi yok gibi görünüyor.
Web3 AI denemeleri, özellikle son dönemdeki Agent yönelimi, belirgin bir yön kaybına sahip. Merkeziyetsiz yapıları kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturma çabası, aslında hem teknik hem de düşünsel bir yanlış anlama. Modül bağlılığının son derece yüksek, özellik dağılımının son derece dengesiz ve hesaplama gücü talebinin giderek merkezileştiği günümüzde, çok modlu modüler yapılar Web3 ortamında ayakta kalmakta zorlanıyor.
Web3 AI'nın geleceği taklitte değil, stratejik bir dolanmadadır. Yüksek boyutlu uzaydaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmasındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar Web3 AI, "kırsal alanların şehri kuşatması" taktiğiyle farklı yollar aramalıdır.
Anlam Uyumu ve Yüksek Boyutlu Gömme Sorunları
Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanarak, etkili bir anlamsal hizalamanın sağlanmasında zorluklar yaşamaktadır ve bu da düşük performansa yol açmaktadır. Yüksek boyutlu gömme alanı, anlamsal hizalamayı sağlamak için anahtardır; bu, farklı modlardan gelen bilgilerin aynı anlamsal alana haritalanmasına izin verir. Ancak, Web3 Agent protokolü, modülerlik kendisi bir yanılsama olduğu için yüksek boyutlu gömme gerçekleştirmekte zorluk çekmektedir.
Çoğu Web3 Ajanı, mevcut API'leri bağımsız "Ajanlar" olarak paketlemekten ibarettir ve birleşik bir merkezi gömme alanı ile çapraz modül dikkat mekanizmasından yoksundur. Bu, bilginin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı bir şekilde etkileşim kuramamasına, yalnızca doğrusal bir hat boyunca ilerlemesine neden olur, tek bir işlev sergiler ve bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturamaz.
Sektör engellerine sahip bir tam zincir akıllı varlık gerçekleştirmek için, uçtan uca ortak modelleme, modüller arası birleşik gömme ve işbirlikçi eğitim ve dağıtımın sistematik mühendisliği gerekmektedir. Ancak, mevcut pazarda böyle bir acı nokta yoktur ve dolayısıyla ilgili bir pazar talebi de yoktur.
Dikkat Mekanizmasının Sınırlamaları
Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması hassas bir şekilde tasarlanamaz. Yüksek seviyedeki çok modlu modeller, özenle tasarlanmış dikkat mekanizmalarına ihtiyaç duyar ve bu mekanizma yalnızca yüksek boyutlu uzayda tam olarak işlevselliğini gösterebilir.
Modüler Web3 AI, birleşik bir dikkat zamanlaması gerçekleştirmekte zorluk çekiyor. Öncelikle, dikkat mekanizması birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına dayanırken, bağımsız API'lerin döndürdüğü veri formatları ve dağılımları birbirinden farklıdır ve etkileşimli Q/K/V oluşturamaz. İkincisi, Web3 AI, gerçek dikkat mekanizmasındaki gibi aynı anda tüm konumlara veya tüm modalitelere puan verme ve ardından bunları birleştirme yeteneğinden yoksundur.
Özellik Birleştirmenin Yüzeysel Hale Getirilmesi
Web3 AI'nın özellik entegrasyonu yüzeysel bir statik montaj aşamasında kalmaktadır. Dinamik özellik entegrasyonunun ön koşulu yüksek boyutlu bir alan ve hassas bir dikkat mekanizmasıdır; bu koşullar sağlanmadığında, özellik entegrasyonu doğal olarak ideal performansa ulaşamaz.
Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir, çok modlu özellikleri aynı yüksek boyutlu alanda aynı anda işleyerek, dikkat katmanları ve birleşim katmanları ile birlikte aşağı akış görev katmanını birlikte optimize eder. Buna karşılık, Web3 AI daha çok ayrık modül birleştirme yöntemini benimsemekte olup, birleşik bir eğitim hedefinin ve modüller arası gradyan akışının eksikliğini yaşamaktadır.
AI Sektör Engelleri ve Web3'ün Fırsatları
AI endüstrisindeki engeller derinleşiyor, ancak Web3 AI fırsatları henüz gerçekten ortaya çıkmadı. Web2 AI'nin çok modlu sistemleri son derece büyük bir mühendislik projesidir ve büyük miktarda veri, güçlü hesaplama gücü ve yüksek uzmanlaşmış bir yetenek ekibi gerektirir. Bu tam bağlantılı, tam yığınlı sistematik çalışma, son derece güçlü bir endüstri engeli oluşturmaktadır.
Web3 AI'nın temel avantajı merkeziyetsizliktir, evrim yolu yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğu ile kendini gösterir. Bu, Web3 AI'yı kenar bilişimi gibi senaryolarda daha avantajlı hale getirir ve hafif yapılar, kolay paralel işlemler ve teşvik edilebilir görevler için uygundur.
Ancak, Web3 AI'nin gerçek fırsatları, Web2 AI'nin avantajları kaybolduğunda ve belirgin acı noktaları bıraktığında ortaya çıkabilir. Bu noktadan önce, Web3 AI projeleri dikkatli bir giriş noktası seçmeli, "kırsalı kentsel alanları kuşatma" stratejisini benimsemeli, kenar senaryolarından başlayarak kaynak ve deneyim biriktirmelidir.
Başarılı bir Web3 AI projesi, küçük ölçekli uygulama senaryolarında sürekli olarak güncellemeler yapabilmeli, farklı senaryolara uyum sağlamak için yeterli esnekliği koruyabilmeli ve hedef pazara hızlı bir şekilde yaklaşabilmelidir. Altyapıya aşırı bağımlı olan veya ağ mimarisi çok büyük olan projeler, elenme riskiyle karşılaşabilir.