Web2 AI достиг прорывных успехов в области многомодальных моделей, создав технологические барьеры, такие как высокоразмерные встраиваемые пространства, точные механизмы внимания и глубокая интеграция признаков. Эти прорывы еще больше углубили технологический барьер в индустрии ИИ и способствовали росту цен акций связанных компаний.
Однако Web3 AI сталкивается с трудностями в имитации моделей Web2. Децентрализованная структура Web3 затрудняет реализацию высокоразмерных вложений и сложных модульных систем. В текущем низкоразмерном пространстве Web3 AI не может эффективно проводить семантическое выравнивание и разрабатывать сложные механизмы внимания. Слияние признаков также остается на простом статическом этапе соединения.
Несмотря на то, что барьеры в индустрии ИИ углубляются, возможности Web3 AI еще не проявились на самом деле. Web2 AI все еще находится на ранней стадии периода бенефитов, и конкуренция между ведущими компаниями способствует быстрому прогрессу технологий. Момент для внедрения Web3 AI может наступить только тогда, когда бенефиты Web2 AI начнут угасать, оставив заметные болевые точки.
Перед этим Web3 AI должен применить тактику "солдат окружает город". Начать с краевых сценариев, накапливая опыт в легких и параллельных задачах, таких как LoRA дообучение, обучение после выравнивания поведения, обработка краудсорсингом данных и т.д. Выбирать достаточно маленькие прикладные сценарии для постоянной итерации продукта, сохраняя гибкость для адаптации к постоянно изменяющимся технологиям и рыночным потребностям.
Ключ к будущему развитию Web3 AI заключается в правильной ориентации, использовании преимуществ децентрализации в подходящих сценариях, а также в сохранении достаточной гибкости и инновационных способностей для подготовки к будущим возможностям более широкого применения.
Посмотреть Оригинал
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» .
Развитие Web3 AI: проблемы и возможности. Вход в крайние сценарии, накопление опыта в ожидании.
Вызовы и возможности развития Web3 AI
Web2 AI достиг прорывных успехов в области многомодальных моделей, создав технологические барьеры, такие как высокоразмерные встраиваемые пространства, точные механизмы внимания и глубокая интеграция признаков. Эти прорывы еще больше углубили технологический барьер в индустрии ИИ и способствовали росту цен акций связанных компаний.
Однако Web3 AI сталкивается с трудностями в имитации моделей Web2. Децентрализованная структура Web3 затрудняет реализацию высокоразмерных вложений и сложных модульных систем. В текущем низкоразмерном пространстве Web3 AI не может эффективно проводить семантическое выравнивание и разрабатывать сложные механизмы внимания. Слияние признаков также остается на простом статическом этапе соединения.
Несмотря на то, что барьеры в индустрии ИИ углубляются, возможности Web3 AI еще не проявились на самом деле. Web2 AI все еще находится на ранней стадии периода бенефитов, и конкуренция между ведущими компаниями способствует быстрому прогрессу технологий. Момент для внедрения Web3 AI может наступить только тогда, когда бенефиты Web2 AI начнут угасать, оставив заметные болевые точки.
Перед этим Web3 AI должен применить тактику "солдат окружает город". Начать с краевых сценариев, накапливая опыт в легких и параллельных задачах, таких как LoRA дообучение, обучение после выравнивания поведения, обработка краудсорсингом данных и т.д. Выбирать достаточно маленькие прикладные сценарии для постоянной итерации продукта, сохраняя гибкость для адаптации к постоянно изменяющимся технологиям и рыночным потребностям.
Ключ к будущему развитию Web3 AI заключается в правильной ориентации, использовании преимуществ децентрализации в подходящих сценариях, а также в сохранении достаточной гибкости и инновационных способностей для подготовки к будущим возможностям более широкого применения.