Le développement de l'IA Web3 fait face à des goulots d'étranglement technologiques et nécessite de trouver de nouvelles voies pour réaliser des percées.
Les directions et défis du développement de l'intelligence artificielle Web3
Le prix des actions d'NVIDIA a récemment atteint un nouveau sommet, montrant que le marché est optimiste quant aux perspectives de développement de l'intelligence artificielle multimodale. Pendant ce temps, les tentatives d'intelligence artificielle dans le domaine du Web3 n'ont pas suscité beaucoup d'attention. Cela est principalement dû au fait qu'il existe actuellement certaines erreurs de parcours technologique dans l'IA Web3, ce qui rend difficile la concurrence avec l'IA Web2 en rapide développement.
Web3 AI adopte actuellement principalement une approche de conception modulaire, essayant de construire des systèmes complexes en combinant différents modules fonctionnels. Cependant, cette méthode présente des insuffisances inhérentes dans le traitement des problèmes clés tels que l'alignement sémantique de haute dimension, les mécanismes d'attention et la fusion des caractéristiques.
Tout d'abord, l'IA Web3 a du mal à réaliser un espace sémantique de haute dimension. L'IA Web2, grâce à un entraînement de bout en bout, peut mapper des informations de différentes modalités dans le même espace de haute dimension, réalisant ainsi un alignement sémantique. En revanche, l'architecture modulaire de l'IA Web3 a du mal à soutenir cette représentation unifiée.
Deuxièmement, le mécanisme d'attention a du mal à fonctionner dans l'IA Web3. Un mécanisme d'attention précis nécessite une allocation dynamique des ressources de calcul dans un espace de haute dimension, alors que la structure modulaire à faible dimension de l'IA Web3 ne peut pas supporter ce type d'opération complexe.
Enfin, la fusion des caractéristiques de l'IA Web3 en est restée à l'étape de la simple concaténation. L'IA Web2 peut réaliser des interactions complexes des caractéristiques dans un espace de haute dimension, tandis que l'IA Web3 ne peut effectuer que des combinaisons superficielles des caractéristiques.
Actuellement, l'IA Web2 construit des barrières technologiques de plus en plus élevées, rendant difficile une percée de l'IA Web3 à court terme. À l'avenir, l'IA Web3 pourrait avoir besoin d'adopter une stratégie de "l'enveloppement rural autour de la ville", en s'attaquant à des scénarios de périphérie et en accumulant progressivement de l'expérience. Des applications à faible seuil d'entrée, telles que l'ajustement de modèles légers et le calcul en périphérie, peuvent être envisagées comme points d'entrée.
Dans l'ensemble, l'IA Web3 a encore du mal à rivaliser avec l'IA Web2 sur des tâches complexes d'IA. Mais avec un positionnement et un choix de stratégie appropriés, l'IA Web3 a encore de l'espace pour se développer. À l'avenir, avec l'évolution de la technologie, il pourrait y avoir de nouveaux points de douleur pour l'IA Web2, et ce sera alors l'occasion pour l'IA Web3 de chercher à percer.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
18 J'aime
Récompense
18
7
Partager
Commentaire
0/400
MrDecoder
· 08-04 07:02
encore confiant dans le potentiel de l'IA off-chain
Voir l'originalRépondre0
WalletDetective
· 08-03 16:51
off-chain AI a un peu refroidi
Voir l'originalRépondre0
OffchainWinner
· 08-01 07:59
C'est dans l'adversité que l'on reconnaît la vraie sagesse.
Voir l'originalRépondre0
AirdropBuffet
· 08-01 07:59
Aucun intérêt pour la course à l'hippodrome.
Voir l'originalRépondre0
GasFeeThunder
· 08-01 07:58
Le volume est vraiment un goulot d'étranglement.
Voir l'originalRépondre0
CryptoCross-TalkClub
· 08-01 07:53
Trading des cryptomonnaies ne vaut pas la peine d'écouter un spectacle de comédie.
Le développement de l'IA Web3 fait face à des goulots d'étranglement technologiques et nécessite de trouver de nouvelles voies pour réaliser des percées.
Les directions et défis du développement de l'intelligence artificielle Web3
Le prix des actions d'NVIDIA a récemment atteint un nouveau sommet, montrant que le marché est optimiste quant aux perspectives de développement de l'intelligence artificielle multimodale. Pendant ce temps, les tentatives d'intelligence artificielle dans le domaine du Web3 n'ont pas suscité beaucoup d'attention. Cela est principalement dû au fait qu'il existe actuellement certaines erreurs de parcours technologique dans l'IA Web3, ce qui rend difficile la concurrence avec l'IA Web2 en rapide développement.
Web3 AI adopte actuellement principalement une approche de conception modulaire, essayant de construire des systèmes complexes en combinant différents modules fonctionnels. Cependant, cette méthode présente des insuffisances inhérentes dans le traitement des problèmes clés tels que l'alignement sémantique de haute dimension, les mécanismes d'attention et la fusion des caractéristiques.
Tout d'abord, l'IA Web3 a du mal à réaliser un espace sémantique de haute dimension. L'IA Web2, grâce à un entraînement de bout en bout, peut mapper des informations de différentes modalités dans le même espace de haute dimension, réalisant ainsi un alignement sémantique. En revanche, l'architecture modulaire de l'IA Web3 a du mal à soutenir cette représentation unifiée.
Deuxièmement, le mécanisme d'attention a du mal à fonctionner dans l'IA Web3. Un mécanisme d'attention précis nécessite une allocation dynamique des ressources de calcul dans un espace de haute dimension, alors que la structure modulaire à faible dimension de l'IA Web3 ne peut pas supporter ce type d'opération complexe.
Enfin, la fusion des caractéristiques de l'IA Web3 en est restée à l'étape de la simple concaténation. L'IA Web2 peut réaliser des interactions complexes des caractéristiques dans un espace de haute dimension, tandis que l'IA Web3 ne peut effectuer que des combinaisons superficielles des caractéristiques.
Actuellement, l'IA Web2 construit des barrières technologiques de plus en plus élevées, rendant difficile une percée de l'IA Web3 à court terme. À l'avenir, l'IA Web3 pourrait avoir besoin d'adopter une stratégie de "l'enveloppement rural autour de la ville", en s'attaquant à des scénarios de périphérie et en accumulant progressivement de l'expérience. Des applications à faible seuil d'entrée, telles que l'ajustement de modèles légers et le calcul en périphérie, peuvent être envisagées comme points d'entrée.
Dans l'ensemble, l'IA Web3 a encore du mal à rivaliser avec l'IA Web2 sur des tâches complexes d'IA. Mais avec un positionnement et un choix de stratégie appropriés, l'IA Web3 a encore de l'espace pour se développer. À l'avenir, avec l'évolution de la technologie, il pourrait y avoir de nouveaux points de douleur pour l'IA Web2, et ce sera alors l'occasion pour l'IA Web3 de chercher à percer.