NVIDIA'nın son zamanlardaki hisse senedi fiyatı yeni bir zirveye ulaştı ve bu, piyasanın çok modlu yapay zeka gelişiminin geleceğine dair iyimserliğini gösteriyor. Bu arada, Web3 alanındaki yapay zeka girişimleri pek fazla dikkat çekemedi. Bunun başlıca nedeni, şu anda Web3 AI'nın teknoloji yol haritasında bazı yanlış anlamaların bulunması ve hızlı gelişen Web2 AI ile rekabet etmesinin zor olmasıdır.
Web3 AI şu anda modüler bir tasarım yaklaşımını benimsemekte ve karmaşık sistemler oluşturmak için farklı işlev modüllerinin birleştirilmesine çalışmaktadır. Ancak, bu yöntem yüksek boyutlu anlamsal hizalama, dikkat mekanizması ve özelliklerin birleştirilmesi gibi temel sorunları ele alırken doğuştan gelen eksikliklere sahiptir.
Öncelikle, Web3 AI yüksek boyutlu anlamsal alanı gerçekleştirmek için zordur. Web2 AI, uçtan uca eğitimle farklı modların bilgilerini aynı yüksek boyutlu alana haritalayarak anlamsal hizalamayı gerçekleştirebilir. Ancak Web3 AI'nın modüler mimarisi bu tür bir birleşik temsili desteklemekte zorluk yaşamaktadır.
İkincisi, dikkat mekanizmalarının Web3 AI'da etkili bir şekilde çalışması zordur. Hassas dikkat mekanizmaları, yüksek boyutlu uzayda dinamik olarak hesaplama kaynaklarını tahsis etmeyi gerektirirken, Web3 AI'nın düşük boyutlu modüler yapısı bu karmaşık işlemleri destekleyemez.
Son olarak, Web3 AI'nın özellik entegrasyonu basit bir birleştirme aşamasında kalıyor. Web2 AI, yüksek boyutlu uzayda karmaşık özellik etkileşimleri gerçekleştirebilirken, Web3 AI yalnızca yüzeysel özellik kombinasyonları yapabiliyor.
Günümüzde Web2 AI giderek daha yüksek teknik engeller inşa ederken, Web3 AI'nın kısa vadede bir sıçrama yapması zor. Gelecekte, Web3 AI'nın "kırsalın kenti kuşatması" stratejisini benimsemesi gerekebilir, kenar senaryolarından başlayarak deneyim biriktirmesi gerekecek. Hafif modellerin ince ayarı, kenar bilişim gibi düşük eşik uygulamaları bir başlangıç noktası olarak değerlendirilebilir.
Genel olarak, Web3 AI şu anda karmaşık AI görevlerinde Web2 AI ile rekabet etmekte zorlanıyor. Ancak, uygun konumlandırma ve strateji seçimleriyle, Web3 AI'nın hala gelişim alanı var. Gelecekte teknoloji geliştikçe, Web2 AI'nın yeni acı noktaları ortaya çıkabilir ve o zaman Web3 AI için bir atılım fırsatı olacaktır.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
18 Likes
Reward
18
7
Share
Comment
0/400
MrDecoder
· 23h ago
Hala on-chain AI potansiyeline güveniyorum
View OriginalReply0
WalletDetective
· 08-03 16:51
on-chain AI biraz soğuk
View OriginalReply0
OffchainWinner
· 08-01 07:59
Zorluklar içinde gerçek bilgi görülür.
View OriginalReply0
AirdropBuffet
· 08-01 07:59
Kimse tarafından sorgulanmayan bir alanı kaplama.
View OriginalReply0
GasFeeThunder
· 08-01 07:58
hacim gerçekten boğazı sıkıyor
View OriginalReply0
CryptoCross-TalkClub
· 08-01 07:53
Kripto Para Trade yapmak yerine karagöz göstermek daha iyidir.
Web3 AI gelişimi teknik engellerle karşı karşıya, yeni yollar arayarak bir sıçrama noktası bulması gerekiyor.
Web3 Yapay Zeka'nın Gelişim Yönleri ve Zorlukları
NVIDIA'nın son zamanlardaki hisse senedi fiyatı yeni bir zirveye ulaştı ve bu, piyasanın çok modlu yapay zeka gelişiminin geleceğine dair iyimserliğini gösteriyor. Bu arada, Web3 alanındaki yapay zeka girişimleri pek fazla dikkat çekemedi. Bunun başlıca nedeni, şu anda Web3 AI'nın teknoloji yol haritasında bazı yanlış anlamaların bulunması ve hızlı gelişen Web2 AI ile rekabet etmesinin zor olmasıdır.
Web3 AI şu anda modüler bir tasarım yaklaşımını benimsemekte ve karmaşık sistemler oluşturmak için farklı işlev modüllerinin birleştirilmesine çalışmaktadır. Ancak, bu yöntem yüksek boyutlu anlamsal hizalama, dikkat mekanizması ve özelliklerin birleştirilmesi gibi temel sorunları ele alırken doğuştan gelen eksikliklere sahiptir.
Öncelikle, Web3 AI yüksek boyutlu anlamsal alanı gerçekleştirmek için zordur. Web2 AI, uçtan uca eğitimle farklı modların bilgilerini aynı yüksek boyutlu alana haritalayarak anlamsal hizalamayı gerçekleştirebilir. Ancak Web3 AI'nın modüler mimarisi bu tür bir birleşik temsili desteklemekte zorluk yaşamaktadır.
İkincisi, dikkat mekanizmalarının Web3 AI'da etkili bir şekilde çalışması zordur. Hassas dikkat mekanizmaları, yüksek boyutlu uzayda dinamik olarak hesaplama kaynaklarını tahsis etmeyi gerektirirken, Web3 AI'nın düşük boyutlu modüler yapısı bu karmaşık işlemleri destekleyemez.
Son olarak, Web3 AI'nın özellik entegrasyonu basit bir birleştirme aşamasında kalıyor. Web2 AI, yüksek boyutlu uzayda karmaşık özellik etkileşimleri gerçekleştirebilirken, Web3 AI yalnızca yüzeysel özellik kombinasyonları yapabiliyor.
Günümüzde Web2 AI giderek daha yüksek teknik engeller inşa ederken, Web3 AI'nın kısa vadede bir sıçrama yapması zor. Gelecekte, Web3 AI'nın "kırsalın kenti kuşatması" stratejisini benimsemesi gerekebilir, kenar senaryolarından başlayarak deneyim biriktirmesi gerekecek. Hafif modellerin ince ayarı, kenar bilişim gibi düşük eşik uygulamaları bir başlangıç noktası olarak değerlendirilebilir.
Genel olarak, Web3 AI şu anda karmaşık AI görevlerinde Web2 AI ile rekabet etmekte zorlanıyor. Ancak, uygun konumlandırma ve strateji seçimleriyle, Web3 AI'nın hala gelişim alanı var. Gelecekte teknoloji geliştikçe, Web2 AI'nın yeni acı noktaları ortaya çıkabilir ve o zaman Web3 AI için bir atılım fırsatı olacaktır.