Giá cổ phiếu của Nvidia lập kỷ lục mới, sự tiến bộ của các mô hình đa phương thức đã làm sâu sắc thêm rào cản công nghệ của Web2 AI. Từ căn chỉnh ngữ nghĩa đến hiểu biết trực quan, từ nhúng chiều cao đến tích hợp đặc trưng, các mô hình phức tạp đang tích hợp các cách biểu đạt của nhiều phương thức với tốc độ chưa từng có. Tuy nhiên, làn sóng này dường như không liên quan gì đến lĩnh vực tiền điện tử.
Gần đây, những nỗ lực trong Web3 AI, đặc biệt là ở hướng Agent, đang gặp phải sự nhầm lẫn về hướng đi: cố gắng lắp ghép một hệ thống đa mô-đun theo kiểu Web2 bằng cấu trúc phi tập trung, thực tế là sự sai lệch kép về cả công nghệ và tư duy. Trong bối cảnh tính kết nối của các mô-đun cực kỳ mạnh mẽ, phân bố đặc điểm không ổn định cao và nhu cầu tính toán ngày càng tập trung, việc áp dụng mô-đun đa mô-đun trong môi trường Web3 gặp rất nhiều khó khăn.
Tương lai của Web3 AI không nằm ở việc bắt chước, mà ở sự đi vòng chiến lược. Từ sự căn chỉnh ngữ nghĩa trong không gian cao chiều, đến nút thắt thông tin trong cơ chế chú ý, rồi đến sự căn chỉnh đặc trưng dưới sức mạnh tính toán dị thể, Web3 AI cần áp dụng chiến lược "nông thôn bao vây thành phố".
Vấn đề đồng bộ ngữ nghĩa của Web3 AI
Giao thức Web3 AI hoặc Agent khó để thực hiện không gian nhúng chiều cao. Hầu hết các Agent Web3 chỉ đơn giản là bao bọc các API có sẵn, thiếu một không gian nhúng trung tâm thống nhất và cơ chế chú ý xuyên mô-đun. Điều này dẫn đến việc thông tin không thể tương tác từ nhiều góc độ và nhiều cấp độ giữa các mô-đun, chỉ có thể xử lý theo quy trình tuyến tính, khó tạo ra tối ưu hóa vòng khép kín tổng thể.
Yêu cầu Web3 AI thực hiện không gian nhiều chiều, tương đương với yêu cầu giao thức Agent tự phát triển tất cả các giao diện API liên quan, điều này đi ngược lại với mục đích mô-đun của nó. Kiến trúc nhiều chiều cần đào tạo thống nhất từ đầu đến cuối hoặc tối ưu hóa hợp tác, trong khi tư duy "mô-đun tức là plugin" của Web3 Agent lại làm tăng sự phân mảnh, dẫn đến chi phí bảo trì tăng vọt và hiệu suất tổng thể bị hạn chế.
Hạn chế của cơ chế chú ý
Việc lập lịch chú ý thống nhất trong Web3 AI dựa trên mô-đun là rất khó khăn. Đầu tiên, cơ chế chú ý phụ thuộc vào không gian Query-Key-Value thống nhất, trong khi định dạng dữ liệu và phân bố mà các API độc lập trả về là rất khác nhau, do đó không thể tạo ra Q/K/V tương tác. Thứ hai, chú ý đa đầu cho phép đồng thời chú ý đến nhiều nguồn thông tin khác nhau, trong khi các API độc lập thường là gọi theo tuyến tính, thiếu khả năng song song và trọng số động đa đường. Cuối cùng, cơ chế chú ý thực sự sẽ phân bổ trọng số một cách động dựa trên ngữ cảnh tổng thể, trong khi trong mô hình API, các mô-đun thiếu ngữ cảnh trung tâm chia sẻ theo thời gian thực.
Những khó khăn nông cạn trong việc tích hợp đặc trưng
Các đặc điểm của Web3 AI vẫn dừng lại ở giai đoạn ghép tĩnh đơn giản. Web2 AI có xu hướng đào tạo hợp nhất từ đầu đến cuối, xử lý đồng thời các đặc điểm đa mô thức trong không gian chiều cao, tối ưu hóa phối hợp với các nhiệm vụ hạ nguồn thông qua các lớp chú ý và lớp hợp nhất. Trong khi đó, Web3 AI chủ yếu sử dụng ghép các mô-đun rời rạc, thiếu mục tiêu đào tạo thống nhất và dòng gradient xuyên mô-đun.
Web2 AI sử dụng cơ chế chú ý để điều chỉnh chiến lược hợp nhất một cách động, trong khi Web3 AI thường sử dụng trọng số cố định hoặc quy tắc đơn giản để đánh giá. Web2 AI thực hiện các thao tác tương tác phức tạp trong không gian chiều cao, nắm bắt các mối liên hệ sâu sắc, trong khi đầu ra của Agent Web3 AI có chiều thấp hơn, khó diễn đạt thông tin tinh tế. Hơn nữa, Web2 AI đạt được tối ưu hóa chu trình khép kín thông qua phản hồi đầu cuối, trong khi Web3 AI thường phụ thuộc vào đánh giá thủ công để điều chỉnh tham số.
Rào cản trong ngành AI và cơ hội Web3
Hệ thống đa mô thức AI Web2 đã trở thành một dự án kỹ thuật khổng lồ, cần một lượng dữ liệu khổng lồ, sức mạnh tính toán mạnh mẽ, thuật toán tiên tiến và hệ thống kỹ thuật hoàn chỉnh. Điều này tạo ra rào cản ngành mạnh mẽ, tạo nên năng lực cạnh tranh cốt lõi cho một số đội ngũ dẫn đầu.
Web3 AI nên phát triển theo chiến thuật "nông thôn bao vây thành phố". Lợi thế cốt lõi của nó nằm ở tính phi tập trung, thể hiện qua sự song song cao, độ liên kết thấp và khả năng tương thích với sức mạnh tính toán đa dạng. Điều này khiến Web3 AI có lợi thế hơn trong các tình huống tính toán biên, phù hợp với cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể khuyến khích các nhiệm vụ như tinh chỉnh LoRA, huấn luyện sau khi căn chỉnh hành vi, xử lý dữ liệu crowdsourcing, huấn luyện mô hình cơ bản nhỏ, v.v.
Tuy nhiên, rào cản của Web2 AI mới chỉ bắt đầu hình thành, AI thực hiện các nhiệm vụ phức tạp đa phương thức đang trong giai đoạn tiến triển. Web3 AI cần chờ đợi các điểm đau còn lại sau khi lợi ích của Web2 AI biến mất để tìm ra cơ hội thực sự. Trước đó, các dự án Web3 AI cần lựa chọn cẩn thận các giao thức có tiềm năng "nông thôn bao vây thành phố", bắt đầu từ các tình huống bên lề, dần dần tích lũy tài nguyên và kinh nghiệm. Các dự án Web3 AI thành công nên có khả năng liên tục lặp lại trong các tình huống ứng dụng nhỏ, giữ được sự linh hoạt để thích ứng với các tình huống khác nhau, và có thể nhanh chóng tiếp cận thị trường mục tiêu.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
25 thích
Phần thưởng
25
7
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CryptoSurvivor
· 08-09 14:04
Không có thị trường Long lớn
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeNightmare
· 08-08 01:33
Mong chờ một sự đột phá trong tình hình hiện tại
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeNightmare
· 08-07 06:43
Ví tiền lại trống rồi
Xem bản gốcTrả lời0
quietly_staking
· 08-07 06:32
Kiến trúc là vua
Xem bản gốcTrả lời0
CafeMinor
· 08-07 06:30
Đường đi không đối kháng kỹ thuật
Xem bản gốcTrả lời0
VirtualRichDream
· 08-07 06:23
Sự đổi mới dựa vào sự căn chỉnh để phá vỡ tình thế.
Web3 AI khó khăn và đột phá: Từ việc căn chỉnh cao chiều đến chiến lược Phi tập trung
Những khó khăn và hướng đi tương lai của Web3 AI
Giá cổ phiếu của Nvidia lập kỷ lục mới, sự tiến bộ của các mô hình đa phương thức đã làm sâu sắc thêm rào cản công nghệ của Web2 AI. Từ căn chỉnh ngữ nghĩa đến hiểu biết trực quan, từ nhúng chiều cao đến tích hợp đặc trưng, các mô hình phức tạp đang tích hợp các cách biểu đạt của nhiều phương thức với tốc độ chưa từng có. Tuy nhiên, làn sóng này dường như không liên quan gì đến lĩnh vực tiền điện tử.
Gần đây, những nỗ lực trong Web3 AI, đặc biệt là ở hướng Agent, đang gặp phải sự nhầm lẫn về hướng đi: cố gắng lắp ghép một hệ thống đa mô-đun theo kiểu Web2 bằng cấu trúc phi tập trung, thực tế là sự sai lệch kép về cả công nghệ và tư duy. Trong bối cảnh tính kết nối của các mô-đun cực kỳ mạnh mẽ, phân bố đặc điểm không ổn định cao và nhu cầu tính toán ngày càng tập trung, việc áp dụng mô-đun đa mô-đun trong môi trường Web3 gặp rất nhiều khó khăn.
Tương lai của Web3 AI không nằm ở việc bắt chước, mà ở sự đi vòng chiến lược. Từ sự căn chỉnh ngữ nghĩa trong không gian cao chiều, đến nút thắt thông tin trong cơ chế chú ý, rồi đến sự căn chỉnh đặc trưng dưới sức mạnh tính toán dị thể, Web3 AI cần áp dụng chiến lược "nông thôn bao vây thành phố".
Vấn đề đồng bộ ngữ nghĩa của Web3 AI
Giao thức Web3 AI hoặc Agent khó để thực hiện không gian nhúng chiều cao. Hầu hết các Agent Web3 chỉ đơn giản là bao bọc các API có sẵn, thiếu một không gian nhúng trung tâm thống nhất và cơ chế chú ý xuyên mô-đun. Điều này dẫn đến việc thông tin không thể tương tác từ nhiều góc độ và nhiều cấp độ giữa các mô-đun, chỉ có thể xử lý theo quy trình tuyến tính, khó tạo ra tối ưu hóa vòng khép kín tổng thể.
Yêu cầu Web3 AI thực hiện không gian nhiều chiều, tương đương với yêu cầu giao thức Agent tự phát triển tất cả các giao diện API liên quan, điều này đi ngược lại với mục đích mô-đun của nó. Kiến trúc nhiều chiều cần đào tạo thống nhất từ đầu đến cuối hoặc tối ưu hóa hợp tác, trong khi tư duy "mô-đun tức là plugin" của Web3 Agent lại làm tăng sự phân mảnh, dẫn đến chi phí bảo trì tăng vọt và hiệu suất tổng thể bị hạn chế.
Hạn chế của cơ chế chú ý
Việc lập lịch chú ý thống nhất trong Web3 AI dựa trên mô-đun là rất khó khăn. Đầu tiên, cơ chế chú ý phụ thuộc vào không gian Query-Key-Value thống nhất, trong khi định dạng dữ liệu và phân bố mà các API độc lập trả về là rất khác nhau, do đó không thể tạo ra Q/K/V tương tác. Thứ hai, chú ý đa đầu cho phép đồng thời chú ý đến nhiều nguồn thông tin khác nhau, trong khi các API độc lập thường là gọi theo tuyến tính, thiếu khả năng song song và trọng số động đa đường. Cuối cùng, cơ chế chú ý thực sự sẽ phân bổ trọng số một cách động dựa trên ngữ cảnh tổng thể, trong khi trong mô hình API, các mô-đun thiếu ngữ cảnh trung tâm chia sẻ theo thời gian thực.
Những khó khăn nông cạn trong việc tích hợp đặc trưng
Các đặc điểm của Web3 AI vẫn dừng lại ở giai đoạn ghép tĩnh đơn giản. Web2 AI có xu hướng đào tạo hợp nhất từ đầu đến cuối, xử lý đồng thời các đặc điểm đa mô thức trong không gian chiều cao, tối ưu hóa phối hợp với các nhiệm vụ hạ nguồn thông qua các lớp chú ý và lớp hợp nhất. Trong khi đó, Web3 AI chủ yếu sử dụng ghép các mô-đun rời rạc, thiếu mục tiêu đào tạo thống nhất và dòng gradient xuyên mô-đun.
Web2 AI sử dụng cơ chế chú ý để điều chỉnh chiến lược hợp nhất một cách động, trong khi Web3 AI thường sử dụng trọng số cố định hoặc quy tắc đơn giản để đánh giá. Web2 AI thực hiện các thao tác tương tác phức tạp trong không gian chiều cao, nắm bắt các mối liên hệ sâu sắc, trong khi đầu ra của Agent Web3 AI có chiều thấp hơn, khó diễn đạt thông tin tinh tế. Hơn nữa, Web2 AI đạt được tối ưu hóa chu trình khép kín thông qua phản hồi đầu cuối, trong khi Web3 AI thường phụ thuộc vào đánh giá thủ công để điều chỉnh tham số.
Rào cản trong ngành AI và cơ hội Web3
Hệ thống đa mô thức AI Web2 đã trở thành một dự án kỹ thuật khổng lồ, cần một lượng dữ liệu khổng lồ, sức mạnh tính toán mạnh mẽ, thuật toán tiên tiến và hệ thống kỹ thuật hoàn chỉnh. Điều này tạo ra rào cản ngành mạnh mẽ, tạo nên năng lực cạnh tranh cốt lõi cho một số đội ngũ dẫn đầu.
Web3 AI nên phát triển theo chiến thuật "nông thôn bao vây thành phố". Lợi thế cốt lõi của nó nằm ở tính phi tập trung, thể hiện qua sự song song cao, độ liên kết thấp và khả năng tương thích với sức mạnh tính toán đa dạng. Điều này khiến Web3 AI có lợi thế hơn trong các tình huống tính toán biên, phù hợp với cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể khuyến khích các nhiệm vụ như tinh chỉnh LoRA, huấn luyện sau khi căn chỉnh hành vi, xử lý dữ liệu crowdsourcing, huấn luyện mô hình cơ bản nhỏ, v.v.
Tuy nhiên, rào cản của Web2 AI mới chỉ bắt đầu hình thành, AI thực hiện các nhiệm vụ phức tạp đa phương thức đang trong giai đoạn tiến triển. Web3 AI cần chờ đợi các điểm đau còn lại sau khi lợi ích của Web2 AI biến mất để tìm ra cơ hội thực sự. Trước đó, các dự án Web3 AI cần lựa chọn cẩn thận các giao thức có tiềm năng "nông thôn bao vây thành phố", bắt đầu từ các tình huống bên lề, dần dần tích lũy tài nguyên và kinh nghiệm. Các dự án Web3 AI thành công nên có khả năng liên tục lặp lại trong các tình huống ứng dụng nhỏ, giữ được sự linh hoạt để thích ứng với các tình huống khác nhau, và có thể nhanh chóng tiếp cận thị trường mục tiêu.