Las acciones de Nvidia alcanzan un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han profundizado las barreras tecnológicas de la IA en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando de manera acelerada diversas formas de expresión. Sin embargo, esta ola de entusiasmo parece no tener ninguna relación con el campo de las criptomonedas.
Recientemente, los intentos en la dirección de Web3 AI, especialmente en el ámbito de los Agentes, han caído en un error de dirección: tratar de ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 utilizando una estructura descentralizada, lo que en realidad es un desajuste tanto técnico como de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de potencia de cálculo está cada vez más centralizada, es difícil que la modularidad multimodal se afiance en un entorno Web3.
El futuro de la IA Web3 no está en la imitación, sino en la estrategia de rodeo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo potencia de cálculo heterogénea, la IA Web3 necesita adoptar la táctica de "rodear las ciudades desde el campo".
El problema de alineación semántica en Web3 AI
El protocolo Web3 AI o Agent es difícil de implementar en un espacio de incrustación de alta dimensión. La mayoría de los Agentes Web3 son simplemente envolturas simples de API existentes, careciendo de un espacio de incrustación central unificado y de un mecanismo de atención cruzada entre módulos. Esto provoca que la información no pueda interactuar de manera multidimensional y multinivel entre los módulos, limitándose a ser procesada de manera lineal y dificultando la formación de una optimización de ciclo cerrado en su totalidad.
Requerir que la IA de Web3 implemente un espacio de alta dimensión es equivalente a exigir que el protocolo Agent desarrolle por sí mismo todas las API involucradas, lo cual va en contra de su propósito modular. La arquitectura de alta dimensión necesita un entrenamiento unificado de extremo a extremo o una optimización colaborativa, mientras que la idea de "módulo como complemento" del Agente Web3 en realidad agrava la fragmentación, causando un aumento en los costos de mantenimiento y limitando el rendimiento general.
Limitaciones del mecanismo de atención
La programación de atención unificada es difícil de lograr en la Web3 AI basada en módulos. En primer lugar, el mecanismo de atención depende de un espacio uniforme de Query-Key-Value, mientras que los formatos y distribuciones de datos devueltos por API independientes son diversos, lo que impide la formación de un Q/K/V interactivo. En segundo lugar, la atención multi-cabeza permite prestar atención a diferentes fuentes de información de manera paralela, mientras que las API independientes a menudo son llamadas lineales, careciendo de capacidades de ponderación dinámica en paralelo y multipath. Por último, un mecanismo de atención real asigna dinámicamente pesos basados en el contexto general, mientras que en el modo API falta un contexto central compartido en tiempo real entre los módulos.
La Dilema Superficial de la Fusión de Características
Las características de la fusión de Web3 AI se limitan a una fase de ensamblaje estático simple. Web2 AI tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando características multimodales en un espacio de alta dimensión al mismo tiempo, optimizando de manera colaborativa con tareas descendentes a través de capas de atención y fusión. En cambio, Web3 AI utiliza principalmente ensamblajes de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradiente entre módulos.
La IA de Web2 utiliza mecanismos de atención para ajustar dinámicamente las estrategias de fusión, mientras que la IA de Web3 suele emplear pesos fijos o reglas simples para su evaluación. La IA de Web2 realiza operaciones interactivas complejas en espacios de alta dimensión, capturando relaciones profundas, mientras que el agente de la IA de Web3 tiene una dimensión de salida relativamente baja, lo que dificulta la expresión de información sutil. Además, la IA de Web2 logra una optimización en bucle cerrado a través de retroalimentación de extremo a extremo, mientras que la IA de Web3 depende en gran medida de la evaluación manual y el ajuste de parámetros.
Barreras de la industria de IA y oportunidades de Web3
Los sistemas multimodales de IA de Web2 se han convertido en proyectos de ingeniería extremadamente grandes, que requieren grandes volúmenes de datos, potencia computacional robusta, algoritmos avanzados y un sistema de ingeniería completo. Esto constituye una barrera de entrada muy fuerte en la industria, creando la ventaja competitiva central de unos pocos equipos líderes.
La IA de Web3 debe desarrollarse con la táctica de "el campo rodea a la ciudad". Su ventaja central radica en la descentralización, que se manifiesta en alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que la IA de Web3 tenga más ventajas en escenarios como el cálculo en el borde, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizables y que se pueden incentivar, como el ajuste fino de LoRA, el entrenamiento posterior a la alineación de comportamiento, el procesamiento de datos de crowdsourcing, el entrenamiento de modelos básicos pequeños, etc.
Sin embargo, las barreras de la inteligencia artificial de Web2 apenas comienzan a formarse, y la inteligencia artificial de tareas complejas y multimodales se encuentra en una etapa de progreso. La inteligencia artificial de Web3 necesita esperar a que desaparezcan los beneficios de Web2 y se resuelvan los puntos de dolor que quedan para encontrar verdaderas oportunidades de entrada. Hasta entonces, los proyectos de inteligencia artificial de Web3 deben elegir con cautela protocolos con potencial de "sitio rural rodeando la ciudad", comenzando desde escenarios marginales y acumulando recursos y experiencia gradualmente. Los proyectos de inteligencia artificial de Web3 exitosos deben ser capaces de iterar constantemente en pequeños escenarios de aplicación, manteniendo flexibilidad para adaptarse a diferentes situaciones y acercándose rápidamente al mercado objetivo.
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CryptoSurvivor
· 08-09 14:04
Sin grandes posiciones en largo
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GasFeeNightmare
· 08-08 01:33
Esperamos romper el estatus quo.
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GasFeeNightmare
· 08-07 06:43
La billetera está vacía nuevamente.
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quietly_staking
· 08-07 06:32
La arquitectura es rey
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CafeMinor
· 08-07 06:30
Ruta no confrontacional tecnológica
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VirtualRichDream
· 08-07 06:23
La innovación depende de la alineación para romper el estancamiento.
Web3 AI: Dilemas y soluciones: De la alineación de alta dimensión a las estrategias de Descentralización
La Dilema y Futuras Direcciones de Web3 AI
Las acciones de Nvidia alcanzan un nuevo máximo histórico, y los avances en modelos multimodales han profundizado las barreras tecnológicas de la IA en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando de manera acelerada diversas formas de expresión. Sin embargo, esta ola de entusiasmo parece no tener ninguna relación con el campo de las criptomonedas.
Recientemente, los intentos en la dirección de Web3 AI, especialmente en el ámbito de los Agentes, han caído en un error de dirección: tratar de ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 utilizando una estructura descentralizada, lo que en realidad es un desajuste tanto técnico como de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de potencia de cálculo está cada vez más centralizada, es difícil que la modularidad multimodal se afiance en un entorno Web3.
El futuro de la IA Web3 no está en la imitación, sino en la estrategia de rodeo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo potencia de cálculo heterogénea, la IA Web3 necesita adoptar la táctica de "rodear las ciudades desde el campo".
El problema de alineación semántica en Web3 AI
El protocolo Web3 AI o Agent es difícil de implementar en un espacio de incrustación de alta dimensión. La mayoría de los Agentes Web3 son simplemente envolturas simples de API existentes, careciendo de un espacio de incrustación central unificado y de un mecanismo de atención cruzada entre módulos. Esto provoca que la información no pueda interactuar de manera multidimensional y multinivel entre los módulos, limitándose a ser procesada de manera lineal y dificultando la formación de una optimización de ciclo cerrado en su totalidad.
Requerir que la IA de Web3 implemente un espacio de alta dimensión es equivalente a exigir que el protocolo Agent desarrolle por sí mismo todas las API involucradas, lo cual va en contra de su propósito modular. La arquitectura de alta dimensión necesita un entrenamiento unificado de extremo a extremo o una optimización colaborativa, mientras que la idea de "módulo como complemento" del Agente Web3 en realidad agrava la fragmentación, causando un aumento en los costos de mantenimiento y limitando el rendimiento general.
Limitaciones del mecanismo de atención
La programación de atención unificada es difícil de lograr en la Web3 AI basada en módulos. En primer lugar, el mecanismo de atención depende de un espacio uniforme de Query-Key-Value, mientras que los formatos y distribuciones de datos devueltos por API independientes son diversos, lo que impide la formación de un Q/K/V interactivo. En segundo lugar, la atención multi-cabeza permite prestar atención a diferentes fuentes de información de manera paralela, mientras que las API independientes a menudo son llamadas lineales, careciendo de capacidades de ponderación dinámica en paralelo y multipath. Por último, un mecanismo de atención real asigna dinámicamente pesos basados en el contexto general, mientras que en el modo API falta un contexto central compartido en tiempo real entre los módulos.
La Dilema Superficial de la Fusión de Características
Las características de la fusión de Web3 AI se limitan a una fase de ensamblaje estático simple. Web2 AI tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando características multimodales en un espacio de alta dimensión al mismo tiempo, optimizando de manera colaborativa con tareas descendentes a través de capas de atención y fusión. En cambio, Web3 AI utiliza principalmente ensamblajes de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradiente entre módulos.
La IA de Web2 utiliza mecanismos de atención para ajustar dinámicamente las estrategias de fusión, mientras que la IA de Web3 suele emplear pesos fijos o reglas simples para su evaluación. La IA de Web2 realiza operaciones interactivas complejas en espacios de alta dimensión, capturando relaciones profundas, mientras que el agente de la IA de Web3 tiene una dimensión de salida relativamente baja, lo que dificulta la expresión de información sutil. Además, la IA de Web2 logra una optimización en bucle cerrado a través de retroalimentación de extremo a extremo, mientras que la IA de Web3 depende en gran medida de la evaluación manual y el ajuste de parámetros.
Barreras de la industria de IA y oportunidades de Web3
Los sistemas multimodales de IA de Web2 se han convertido en proyectos de ingeniería extremadamente grandes, que requieren grandes volúmenes de datos, potencia computacional robusta, algoritmos avanzados y un sistema de ingeniería completo. Esto constituye una barrera de entrada muy fuerte en la industria, creando la ventaja competitiva central de unos pocos equipos líderes.
La IA de Web3 debe desarrollarse con la táctica de "el campo rodea a la ciudad". Su ventaja central radica en la descentralización, que se manifiesta en alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que la IA de Web3 tenga más ventajas en escenarios como el cálculo en el borde, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizables y que se pueden incentivar, como el ajuste fino de LoRA, el entrenamiento posterior a la alineación de comportamiento, el procesamiento de datos de crowdsourcing, el entrenamiento de modelos básicos pequeños, etc.
Sin embargo, las barreras de la inteligencia artificial de Web2 apenas comienzan a formarse, y la inteligencia artificial de tareas complejas y multimodales se encuentra en una etapa de progreso. La inteligencia artificial de Web3 necesita esperar a que desaparezcan los beneficios de Web2 y se resuelvan los puntos de dolor que quedan para encontrar verdaderas oportunidades de entrada. Hasta entonces, los proyectos de inteligencia artificial de Web3 deben elegir con cautela protocolos con potencial de "sitio rural rodeando la ciudad", comenzando desde escenarios marginales y acumulando recursos y experiencia gradualmente. Los proyectos de inteligencia artificial de Web3 exitosos deben ser capaces de iterar constantemente en pequeños escenarios de aplicación, manteniendo flexibilidad para adaptarse a diferentes situaciones y acercándose rápidamente al mercado objetivo.