Direções e Desafios do Desenvolvimento da Inteligência Artificial Web3
O preço das ações da Nvidia atingiu um novo máximo recente, mostrando que o mercado tem uma visão positiva sobre o desenvolvimento da inteligência artificial multimodal. Ao mesmo tempo, as tentativas de inteligência artificial no campo do Web3 não conseguiram gerar muita atenção. Isso deve-se principalmente ao fato de que atualmente a IA do Web3 enfrenta algumas armadilhas tecnológicas, tornando difícil competir com a IA do Web2, que está em rápido desenvolvimento.
A Web3 AI atualmente adota principalmente uma abordagem de design modular, tentando construir sistemas complexos por meio da combinação de diferentes módulos funcionais. No entanto, esse método apresenta deficiências inatas ao lidar com questões chave como o alinhamento semântico de alta dimensão, mecanismos de atenção e fusão de características.
Primeiro, a IA Web3 é difícil de implementar em um espaço semântico de alta dimensão. A IA Web2, através de treinamento de ponta a ponta, pode mapear informações de diferentes modalidades para o mesmo espaço de alta dimensão, alcançando o alinhamento semântico. No entanto, a arquitetura modular da IA Web3 dificulta o suporte a essa representação unificada.
Em segundo lugar, o mecanismo de atenção tem dificuldades em desempenhar um papel no Web3 AI. Mecanismos de atenção precisos exigem a alocação dinâmica de recursos computacionais em espaços de alta dimensão, enquanto a estrutura modular de baixa dimensão do Web3 AI não pode suportar essa operação complexa.
Por fim, a fusão de características da Web3 AI permanece na fase de combinação simples. A Web2 AI pode realizar interações complexas de características em espaços de alta dimensão, enquanto a Web3 AI só pode realizar combinações superficiais de características.
Atualmente, a IA Web2 está construindo barreiras tecnológicas cada vez mais altas, tornando difícil que a IA Web3 consiga uma ruptura em curto prazo. No futuro, a IA Web3 pode precisar adotar a estratégia de " cercar as cidades a partir do campo ", começando por cenários periféricos e acumulando experiência gradualmente. Pode-se considerar ajustes finos de modelos leves, computação em borda e outras aplicações de baixo custo como pontos de entrada.
De um modo geral, a Web3 AI ainda tem dificuldade em competir com a Web2 AI em tarefas complexas de IA. No entanto, através de um posicionamento e escolhas estratégicas adequadas, a Web3 AI ainda tem espaço para desenvolvimento. No futuro, à medida que a tecnologia evoluir, a Web2 AI pode apresentar novos pontos problemáticos, e esse será o momento em que a Web3 AI poderá buscar uma oportunidade de ruptura.
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MrDecoder
· 19h atrás
ainda vejo potencial na cadeia de IA
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WalletDetective
· 08-03 16:51
na cadeia AI está um pouco frio
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OffchainWinner
· 08-01 07:59
Só se vê a verdadeira sabedoria na adversidade.
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AirdropBuffet
· 08-01 07:59
Cercar terras sem ninguém se importar
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GasFeeThunder
· 08-01 07:58
O volume realmente está a estrangular.
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CryptoCross-TalkClub
· 08-01 07:53
Negociação de criptomoedas não é tão boa quanto contar piadas.
O desenvolvimento da Web3 AI enfrenta gargalos técnicos e precisa de novas abordagens para encontrar soluções.
Direções e Desafios do Desenvolvimento da Inteligência Artificial Web3
O preço das ações da Nvidia atingiu um novo máximo recente, mostrando que o mercado tem uma visão positiva sobre o desenvolvimento da inteligência artificial multimodal. Ao mesmo tempo, as tentativas de inteligência artificial no campo do Web3 não conseguiram gerar muita atenção. Isso deve-se principalmente ao fato de que atualmente a IA do Web3 enfrenta algumas armadilhas tecnológicas, tornando difícil competir com a IA do Web2, que está em rápido desenvolvimento.
A Web3 AI atualmente adota principalmente uma abordagem de design modular, tentando construir sistemas complexos por meio da combinação de diferentes módulos funcionais. No entanto, esse método apresenta deficiências inatas ao lidar com questões chave como o alinhamento semântico de alta dimensão, mecanismos de atenção e fusão de características.
Primeiro, a IA Web3 é difícil de implementar em um espaço semântico de alta dimensão. A IA Web2, através de treinamento de ponta a ponta, pode mapear informações de diferentes modalidades para o mesmo espaço de alta dimensão, alcançando o alinhamento semântico. No entanto, a arquitetura modular da IA Web3 dificulta o suporte a essa representação unificada.
Em segundo lugar, o mecanismo de atenção tem dificuldades em desempenhar um papel no Web3 AI. Mecanismos de atenção precisos exigem a alocação dinâmica de recursos computacionais em espaços de alta dimensão, enquanto a estrutura modular de baixa dimensão do Web3 AI não pode suportar essa operação complexa.
Por fim, a fusão de características da Web3 AI permanece na fase de combinação simples. A Web2 AI pode realizar interações complexas de características em espaços de alta dimensão, enquanto a Web3 AI só pode realizar combinações superficiais de características.
Atualmente, a IA Web2 está construindo barreiras tecnológicas cada vez mais altas, tornando difícil que a IA Web3 consiga uma ruptura em curto prazo. No futuro, a IA Web3 pode precisar adotar a estratégia de " cercar as cidades a partir do campo ", começando por cenários periféricos e acumulando experiência gradualmente. Pode-se considerar ajustes finos de modelos leves, computação em borda e outras aplicações de baixo custo como pontos de entrada.
De um modo geral, a Web3 AI ainda tem dificuldade em competir com a Web2 AI em tarefas complexas de IA. No entanto, através de um posicionamento e escolhas estratégicas adequadas, a Web3 AI ainda tem espaço para desenvolvimento. No futuro, à medida que a tecnologia evoluir, a Web2 AI pode apresentar novos pontos problemáticos, e esse será o momento em que a Web3 AI poderá buscar uma oportunidade de ruptura.