Direcciones y desafíos en el desarrollo de la inteligencia artificial Web3
Recientemente, el precio de las acciones de Nvidia alcanzó un nuevo máximo histórico, lo que demuestra la confianza del mercado en las perspectivas de desarrollo de la inteligencia artificial multimodal. Al mismo tiempo, los intentos de inteligencia artificial en el ámbito de Web3 no han logrado atraer mucha atención. Esto se debe principalmente a que actualmente la IA de Web3 tiene algunas ideas erróneas en su hoja de ruta técnica, lo que dificulta competir con la IA de Web2 en rápido desarrollo.
Web3 AI actualmente adopta principalmente un enfoque de diseño modular, intentando construir sistemas complejos mediante la combinación de diferentes módulos funcionales. Sin embargo, este método presenta deficiencias inherentes al abordar problemas clave como la alineación semántica de alta dimensión, los mecanismos de atención y la fusión de características.
Primero, la IA Web3 es difícil de implementar en un espacio semántico de alta dimensión. La IA Web2, a través del entrenamiento de extremo a extremo, puede mapear información de diferentes modalidades en el mismo espacio de alta dimensión, logrando la alineación semántica. Sin embargo, la arquitectura modular de la IA Web3 tiene dificultades para soportar esta representación unificada.
En segundo lugar, los mecanismos de atención son difíciles de implementar en la IA de Web3. Los sofisticados mecanismos de atención requieren asignar dinámicamente recursos computacionales en espacios de alta dimensión, mientras que la estructura modular de baja dimensión de la IA de Web3 no puede soportar tales operaciones complejas.
Finalmente, la fusión de características de Web3 AI se encuentra en una etapa de simple ensamblaje. Web2 AI puede lograr interacciones complejas de características en espacios de alta dimensión, mientras que Web3 AI solo puede realizar combinaciones superficiales de características.
Actualmente, la IA de Web2 está construyendo barreras tecnológicas cada vez más altas, y la IA de Web3 tiene dificultades para lograr avances en el corto plazo. En el futuro, la IA de Web3 podría necesitar adoptar una estrategia de "rodear las ciudades desde el campo", comenzando por escenarios periféricos y acumulando experiencia gradualmente. Se pueden considerar modelos livianos de ajuste fino y aplicaciones de bajo umbral como la computación en el borde como puntos de entrada.
En general, la IA Web3 todavía tiene dificultades para competir con la IA Web2 en tareas complejas de IA. Sin embargo, a través de una adecuada orientación y selección de estrategias, la IA Web3 aún tiene espacio para desarrollarse. En el futuro, a medida que la tecnología evolucione, pueden surgir nuevos puntos críticos para la IA Web2, y ese será el momento en que la IA Web3 buscará oportunidades de突破.
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MrDecoder
· hace23h
Sigo confiando en el potencial de la inteligencia artificial on-chain.
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WalletDetective
· 08-03 16:51
El AI on-chain está un poco frío.
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OffchainWinner
· 08-01 07:59
La verdadera sabiduría solo se ve en la adversidad.
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AirdropBuffet
· 08-01 07:59
Cercar terrenos sin que nadie lo pregunte.
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GasFeeThunder
· 08-01 07:58
El volumen realmente está estrangulando.
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CryptoCross-TalkClub
· 08-01 07:53
Comercio de criptomonedas no es tan divertido como hacer comedia.
El desarrollo de Web3 AI enfrenta cuellos de botella técnicos y necesita buscar nuevas vías para lograr avances.
Direcciones y desafíos en el desarrollo de la inteligencia artificial Web3
Recientemente, el precio de las acciones de Nvidia alcanzó un nuevo máximo histórico, lo que demuestra la confianza del mercado en las perspectivas de desarrollo de la inteligencia artificial multimodal. Al mismo tiempo, los intentos de inteligencia artificial en el ámbito de Web3 no han logrado atraer mucha atención. Esto se debe principalmente a que actualmente la IA de Web3 tiene algunas ideas erróneas en su hoja de ruta técnica, lo que dificulta competir con la IA de Web2 en rápido desarrollo.
Web3 AI actualmente adopta principalmente un enfoque de diseño modular, intentando construir sistemas complejos mediante la combinación de diferentes módulos funcionales. Sin embargo, este método presenta deficiencias inherentes al abordar problemas clave como la alineación semántica de alta dimensión, los mecanismos de atención y la fusión de características.
Primero, la IA Web3 es difícil de implementar en un espacio semántico de alta dimensión. La IA Web2, a través del entrenamiento de extremo a extremo, puede mapear información de diferentes modalidades en el mismo espacio de alta dimensión, logrando la alineación semántica. Sin embargo, la arquitectura modular de la IA Web3 tiene dificultades para soportar esta representación unificada.
En segundo lugar, los mecanismos de atención son difíciles de implementar en la IA de Web3. Los sofisticados mecanismos de atención requieren asignar dinámicamente recursos computacionales en espacios de alta dimensión, mientras que la estructura modular de baja dimensión de la IA de Web3 no puede soportar tales operaciones complejas.
Finalmente, la fusión de características de Web3 AI se encuentra en una etapa de simple ensamblaje. Web2 AI puede lograr interacciones complejas de características en espacios de alta dimensión, mientras que Web3 AI solo puede realizar combinaciones superficiales de características.
Actualmente, la IA de Web2 está construyendo barreras tecnológicas cada vez más altas, y la IA de Web3 tiene dificultades para lograr avances en el corto plazo. En el futuro, la IA de Web3 podría necesitar adoptar una estrategia de "rodear las ciudades desde el campo", comenzando por escenarios periféricos y acumulando experiencia gradualmente. Se pueden considerar modelos livianos de ajuste fino y aplicaciones de bajo umbral como la computación en el borde como puntos de entrada.
En general, la IA Web3 todavía tiene dificultades para competir con la IA Web2 en tareas complejas de IA. Sin embargo, a través de una adecuada orientación y selección de estrategias, la IA Web3 aún tiene espacio para desarrollarse. En el futuro, a medida que la tecnología evolucione, pueden surgir nuevos puntos críticos para la IA Web2, y ese será el momento en que la IA Web3 buscará oportunidades de突破.