Напрямки розвитку та виклики штучного інтелекту Web3
Останніми днями акції Nvidia досягли нового піку, що свідчить про позитивні очікування ринку щодо перспектив розвитку мультимодального штучного інтелекту. Тим часом спроби штучного інтелекту в сфері Web3 не викликали значної уваги. Це пов'язано з тим, що наразі Web3 AI має деякі помилки в технічному напрямку, що ускладнює конкуренцію з швидко розвиваючим Web2 AI.
Web3 AI наразі в основному використовує модульний підхід до дизайну, намагаючись будувати складні системи шляхом комбінації різних функціональних модулів. Однак цей підхід має вроджені недоліки при обробці ключових проблем, таких як вирівнювання семантики у високих вимірах, механізми уваги та злиття ознак.
По-перше, Web3 AI важко реалізувати вищий семантичний простір. Web2 AI через навчання «кінцевий до кінцевого» може відображати інформацію різних модальностей в одному вищому вимірі, досягаючи семантичного вирівнювання. А модульна архітектура Web3 AI важко підтримує таке єдине представлення.
По-друге, механізм уваги важко реалізувати в Web3 AI. Прецизійний механізм уваги вимагає динамічного розподілу обчислювальних ресурсів у високовимірному просторі, тоді як модульна структура Web3 AI з низькою розмірністю не може підтримувати такі складні операції.
Насамкінець, характеристики Web3 AI залишаються на простому етапі з'єднання. Web2 AI може реалізувати складні взаємодії характеристик у високорозмірному просторі, тоді як Web3 AI може лише виконувати поверхневі комбінації характеристик.
Сучасний Web2 AI будує все вищі технологічні бар'єри, Web3 AI важко досягти прориву в короткостроковій перспективі. У майбутньому Web3 AI, можливо, знадобиться застосувати стратегію "села оточує місто", починаючи з краю сценаріїв і поступово накопичуючи досвід. Можна розглянути легкі моделі для доопрацювання, обчислення на краю та інші низькопорогові застосування як точки входу.
В цілому, Web3 AI наразі ще важко змагатися з Web2 AI у складних AI завданнях. Але завдяки розумному позиціюванню та вибору стратегій, у Web3 AI все ще є простір для розвитку. У майбутньому, в міру еволюції технологій, у Web2 AI можуть з'явитися нові проблеми, і тоді це буде шансом для Web3 AI знайти突破.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
18 лайків
Нагородити
18
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MrDecoder
· 08-04 07:02
ще вважаю потенціал AI у блокчейні
Переглянути оригіналвідповісти на0
WalletDetective
· 08-03 16:51
у блокчейні AI трохи прохолодно
Переглянути оригіналвідповісти на0
OffchainWinner
· 08-01 07:59
У біді пізнається справжня мудрість.
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropBuffet
· 08-01 07:59
Ніхто не цікавиться бігом по конях.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeThunder
· 08-01 07:58
об'єм справді заважає
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoCross-TalkClub
· 08-01 07:53
Торгівля криптовалютою не така цікава, як розповідь анекдотів.
Розвиток Web3 AI стикається з технологічними перешкодами, потрібно знайти нові шляхи для прориву.
Напрямки розвитку та виклики штучного інтелекту Web3
Останніми днями акції Nvidia досягли нового піку, що свідчить про позитивні очікування ринку щодо перспектив розвитку мультимодального штучного інтелекту. Тим часом спроби штучного інтелекту в сфері Web3 не викликали значної уваги. Це пов'язано з тим, що наразі Web3 AI має деякі помилки в технічному напрямку, що ускладнює конкуренцію з швидко розвиваючим Web2 AI.
Web3 AI наразі в основному використовує модульний підхід до дизайну, намагаючись будувати складні системи шляхом комбінації різних функціональних модулів. Однак цей підхід має вроджені недоліки при обробці ключових проблем, таких як вирівнювання семантики у високих вимірах, механізми уваги та злиття ознак.
По-перше, Web3 AI важко реалізувати вищий семантичний простір. Web2 AI через навчання «кінцевий до кінцевого» може відображати інформацію різних модальностей в одному вищому вимірі, досягаючи семантичного вирівнювання. А модульна архітектура Web3 AI важко підтримує таке єдине представлення.
По-друге, механізм уваги важко реалізувати в Web3 AI. Прецизійний механізм уваги вимагає динамічного розподілу обчислювальних ресурсів у високовимірному просторі, тоді як модульна структура Web3 AI з низькою розмірністю не може підтримувати такі складні операції.
Насамкінець, характеристики Web3 AI залишаються на простому етапі з'єднання. Web2 AI може реалізувати складні взаємодії характеристик у високорозмірному просторі, тоді як Web3 AI може лише виконувати поверхневі комбінації характеристик.
Сучасний Web2 AI будує все вищі технологічні бар'єри, Web3 AI важко досягти прориву в короткостроковій перспективі. У майбутньому Web3 AI, можливо, знадобиться застосувати стратегію "села оточує місто", починаючи з краю сценаріїв і поступово накопичуючи досвід. Можна розглянути легкі моделі для доопрацювання, обчислення на краю та інші низькопорогові застосування як точки входу.
В цілому, Web3 AI наразі ще важко змагатися з Web2 AI у складних AI завданнях. Але завдяки розумному позиціюванню та вибору стратегій, у Web3 AI все ще є простір для розвитку. У майбутньому, в міру еволюції технологій, у Web2 AI можуть з'явитися нові проблеми, і тоді це буде шансом для Web3 AI знайти突破.