Les dilemmes et les futures directions de l'IA Web3
Le prix des actions d'NVIDIA atteint un nouveau sommet, les progrès des modèles multimodaux approfondissent la barrière technologique de l'IA Web2. De l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, de l'incorporation de haute dimension à la fusion de caractéristiques, des modèles complexes intègrent à un rythme sans précédent diverses modalités d'expression. Cependant, cette tendance semble n'avoir aucun lien avec le domaine des cryptomonnaies.
Récemment, les tentatives dans le domaine de l'IA Web3, en particulier dans la direction des Agents, présentent des erreurs de direction : essayer de construire un système modulaire multimodal de style Web2 avec une structure décentralisée est en réalité un double décalage technique et conceptuel. Dans un contexte où la couplage des modules est extrêmement fort, la distribution des caractéristiques est hautement instable et la demande de puissance de calcul est de plus en plus concentrée, il est difficile pour le modulaire multimodal de se maintenir dans un environnement Web3.
L'avenir de l'IA Web3 ne réside pas dans l'imitation, mais dans une approche stratégique contournante. 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 une puissance de calcul hétérogène, l'IA Web3 doit adopter une stratégie de "l'encercler depuis la campagne".
Le problème de l'alignement sémantique de l'IA Web3
Le protocole Web3 AI ou Agent a du mal à réaliser un espace d'incorporation à haute dimension. La plupart des agents Web3 ne font que simplement encapsuler des API prêtes à l'emploi, manquant d'un espace d'incorporation centralisé unifié et d'un mécanisme d'attention inter-module. Cela empêche l'information d'interagir sous plusieurs angles et niveaux entre les modules, ne pouvant être traitée que selon un flux linéaire, rendant difficile la formation d'une optimisation globale en boucle fermée.
Exiger que l'IA Web3 réalise un espace de haute dimension équivaut à demander au protocole Agent de développer lui-même toutes les interfaces API concernées, ce qui va à l'encontre de son intention modulaire. Une architecture de haute dimension nécessite un entraînement unifié de bout en bout ou une optimisation collaborative, tandis que l'approche "module égal plugin" de Web3 Agent aggrave en réalité la fragmentation, entraînant une hausse des coûts de maintenance et limitant les performances globales.
Les limites du mécanisme d'attention
La planification de l'attention unifiée est difficile à réaliser dans une architecture Web3 AI modulable. Tout d'abord, le mécanisme d'attention dépend d'un espace Query-Key-Value unifié, tandis que les formats de données et les distributions renvoyés par les API indépendantes varient, ce qui empêche la formation d'un Q/K/V interactif. Ensuite, l'attention multi-tête permet de se concentrer simultanément sur différentes sources d'information, tandis que les API indépendantes sont souvent appelées de manière linéaire, manquant de capacités de parallélisme et de pondération dynamique multi-chemins. Enfin, un véritable mécanisme d'attention attribue dynamiquement des poids en fonction du contexte global, alors que dans le modèle API, il manque un contexte central partagé en temps réel entre les modules.
Les dilemmes superficiels de la fusion des caractéristiques
Les caractéristiques de l'IA Web3 se limitent à une simple étape de collage statique. L'IA Web2 tend à être entraînée de manière conjointe de bout en bout, traitant simultanément des caractéristiques multimodales dans un espace de haute dimension, en optimisant de manière collaborative avec des tâches en aval à travers des couches d'attention et des couches de fusion. En revanche, l'IA Web3 utilise souvent des modules discrets combinés, manquant d'un objectif d'entraînement unifié et d'un flux de gradients inter-modules.
L'IA Web2 utilise des mécanismes d'attention pour ajuster dynamiquement les stratégies de fusion, tandis que l'IA Web3 utilise souvent des poids fixes ou des règles simples pour le jugement. L'IA Web2 effectue des opérations d'interaction complexes dans un espace de haute dimension, capturant des relations profondes, alors que l'Agent de l'IA Web3 a une dimension de sortie relativement basse, rendant difficile l'expression d'informations subtiles. De plus, l'IA Web2 réalise une optimisation en boucle fermée grâce à des retours de bout en bout, tandis que l'IA Web3 dépend davantage de l'évaluation humaine pour le réglage des paramètres.
Barrières à l'entrée dans l'industrie de l'IA et opportunités Web3
Les systèmes multimodaux de l'IA Web2 sont devenus des projets d'ingénierie extrêmement vastes, nécessitant d'énormes quantités de données, une puissance de calcul importante, des algorithmes avancés et un système d'ingénierie complet. Cela constitue une barrière à l'entrée très forte dans le secteur, créant la compétitivité fondamentale de quelques équipes leaders.
L'IA Web3 devrait se développer selon la tactique de "la campagne entourant la ville". Son avantage central réside dans la décentralisation, se manifestant par une haute parallélisation, un faible couplage et une compatibilité avec des puissances de calcul hétérogènes. Cela donne à l'IA Web3 un avantage dans des scénarios tels que le calcul en périphérie, adaptée aux structures légères, aux tâches facilement parallélisables et incitatives, comme le réglage fin LoRA, l'entraînement après alignement comportemental, le traitement de données en crowdsourcing, et l'entraînement de petits modèles de base.
Cependant, les barrières de l'IA Web2 commencent à peine à se former, et l'IA pour des tâches complexes multimodales est encore en phase de progrès. L'IA Web3 doit attendre que les points de douleur laissés par la disparition des avantages de l'IA Web2 soient identifiés pour trouver de véritables opportunités d'entrée. D'ici là, les projets d'IA Web3 doivent soigneusement choisir des protocoles ayant un potentiel de "rural encerclant la ville", en entrant par des scénarios périphériques et en accumulant progressivement des ressources et de l'expérience. Les projets d'IA Web3 réussis devraient être en mesure d'itérer constamment dans de petits scénarios d'application, de rester flexibles pour s'adapter à différents contextes et de se rapprocher rapidement du marché cible.
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CryptoSurvivor
· 08-09 14:04
Pas de marché haussier
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GasFeeNightmare
· 08-08 01:33
Attendre de dépasser la situation actuelle
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GasFeeNightmare
· 08-07 06:43
Le portefeuille est à nouveau vide.
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quietly_staking
· 08-07 06:32
L'architecture est reine
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CafeMinor
· 08-07 06:30
Itinéraire non antagoniste de la technologie
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VirtualRichDream
· 08-07 06:23
L'innovation repose sur l'alignement pour briser les impasses.
Web3 AI : Dilemmes et solutions - De l'alignement de haute dimension à la stratégie de Décentralisation
Les dilemmes et les futures directions de l'IA Web3
Le prix des actions d'NVIDIA atteint un nouveau sommet, les progrès des modèles multimodaux approfondissent la barrière technologique de l'IA Web2. De l'alignement sémantique à la compréhension visuelle, de l'incorporation de haute dimension à la fusion de caractéristiques, des modèles complexes intègrent à un rythme sans précédent diverses modalités d'expression. Cependant, cette tendance semble n'avoir aucun lien avec le domaine des cryptomonnaies.
Récemment, les tentatives dans le domaine de l'IA Web3, en particulier dans la direction des Agents, présentent des erreurs de direction : essayer de construire un système modulaire multimodal de style Web2 avec une structure décentralisée est en réalité un double décalage technique et conceptuel. Dans un contexte où la couplage des modules est extrêmement fort, la distribution des caractéristiques est hautement instable et la demande de puissance de calcul est de plus en plus concentrée, il est difficile pour le modulaire multimodal de se maintenir dans un environnement Web3.
L'avenir de l'IA Web3 ne réside pas dans l'imitation, mais dans une approche stratégique contournante. 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 une puissance de calcul hétérogène, l'IA Web3 doit adopter une stratégie de "l'encercler depuis la campagne".
Le problème de l'alignement sémantique de l'IA Web3
Le protocole Web3 AI ou Agent a du mal à réaliser un espace d'incorporation à haute dimension. La plupart des agents Web3 ne font que simplement encapsuler des API prêtes à l'emploi, manquant d'un espace d'incorporation centralisé unifié et d'un mécanisme d'attention inter-module. Cela empêche l'information d'interagir sous plusieurs angles et niveaux entre les modules, ne pouvant être traitée que selon un flux linéaire, rendant difficile la formation d'une optimisation globale en boucle fermée.
Exiger que l'IA Web3 réalise un espace de haute dimension équivaut à demander au protocole Agent de développer lui-même toutes les interfaces API concernées, ce qui va à l'encontre de son intention modulaire. Une architecture de haute dimension nécessite un entraînement unifié de bout en bout ou une optimisation collaborative, tandis que l'approche "module égal plugin" de Web3 Agent aggrave en réalité la fragmentation, entraînant une hausse des coûts de maintenance et limitant les performances globales.
Les limites du mécanisme d'attention
La planification de l'attention unifiée est difficile à réaliser dans une architecture Web3 AI modulable. Tout d'abord, le mécanisme d'attention dépend d'un espace Query-Key-Value unifié, tandis que les formats de données et les distributions renvoyés par les API indépendantes varient, ce qui empêche la formation d'un Q/K/V interactif. Ensuite, l'attention multi-tête permet de se concentrer simultanément sur différentes sources d'information, tandis que les API indépendantes sont souvent appelées de manière linéaire, manquant de capacités de parallélisme et de pondération dynamique multi-chemins. Enfin, un véritable mécanisme d'attention attribue dynamiquement des poids en fonction du contexte global, alors que dans le modèle API, il manque un contexte central partagé en temps réel entre les modules.
Les dilemmes superficiels de la fusion des caractéristiques
Les caractéristiques de l'IA Web3 se limitent à une simple étape de collage statique. L'IA Web2 tend à être entraînée de manière conjointe de bout en bout, traitant simultanément des caractéristiques multimodales dans un espace de haute dimension, en optimisant de manière collaborative avec des tâches en aval à travers des couches d'attention et des couches de fusion. En revanche, l'IA Web3 utilise souvent des modules discrets combinés, manquant d'un objectif d'entraînement unifié et d'un flux de gradients inter-modules.
L'IA Web2 utilise des mécanismes d'attention pour ajuster dynamiquement les stratégies de fusion, tandis que l'IA Web3 utilise souvent des poids fixes ou des règles simples pour le jugement. L'IA Web2 effectue des opérations d'interaction complexes dans un espace de haute dimension, capturant des relations profondes, alors que l'Agent de l'IA Web3 a une dimension de sortie relativement basse, rendant difficile l'expression d'informations subtiles. De plus, l'IA Web2 réalise une optimisation en boucle fermée grâce à des retours de bout en bout, tandis que l'IA Web3 dépend davantage de l'évaluation humaine pour le réglage des paramètres.
Barrières à l'entrée dans l'industrie de l'IA et opportunités Web3
Les systèmes multimodaux de l'IA Web2 sont devenus des projets d'ingénierie extrêmement vastes, nécessitant d'énormes quantités de données, une puissance de calcul importante, des algorithmes avancés et un système d'ingénierie complet. Cela constitue une barrière à l'entrée très forte dans le secteur, créant la compétitivité fondamentale de quelques équipes leaders.
L'IA Web3 devrait se développer selon la tactique de "la campagne entourant la ville". Son avantage central réside dans la décentralisation, se manifestant par une haute parallélisation, un faible couplage et une compatibilité avec des puissances de calcul hétérogènes. Cela donne à l'IA Web3 un avantage dans des scénarios tels que le calcul en périphérie, adaptée aux structures légères, aux tâches facilement parallélisables et incitatives, comme le réglage fin LoRA, l'entraînement après alignement comportemental, le traitement de données en crowdsourcing, et l'entraînement de petits modèles de base.
Cependant, les barrières de l'IA Web2 commencent à peine à se former, et l'IA pour des tâches complexes multimodales est encore en phase de progrès. L'IA Web3 doit attendre que les points de douleur laissés par la disparition des avantages de l'IA Web2 soient identifiés pour trouver de véritables opportunités d'entrée. D'ici là, les projets d'IA Web3 doivent soigneusement choisir des protocoles ayant un potentiel de "rural encerclant la ville", en entrant par des scénarios périphériques et en accumulant progressivement des ressources et de l'expérience. Les projets d'IA Web3 réussis devraient être en mesure d'itérer constamment dans de petits scénarios d'application, de rester flexibles pour s'adapter à différents contextes et de se rapprocher rapidement du marché cible.