Desafíos y oportunidades en el desarrollo de Web3 AI
La IA de Web2 ha logrado avances significativos en el campo de los modelos multimodales, construyendo barreras tecnológicas como espacios de incrustación de alta dimensión, mecanismos de atención precisos y fusión profunda de características. Estos avances han profundizado aún más la barrera tecnológica en la industria de la IA y han impulsado el aumento de los precios de las acciones de las empresas relacionadas.
Sin embargo, la IA de Web3 enfrenta dificultades para imitar el modelo de Web2. La estructura descentralizada de Web3 dificulta la implementación de incrustaciones de alta dimensionalidad y sistemas modularizados complejos. En el espacio de baja dimensionalidad actual, la IA de Web3 no puede realizar una alineación semántica efectiva, ni diseñar mecanismos de atención sofisticados. La fusión de características también se limita a una etapa de simple concatenación estática.
A pesar de que las barreras en la industria de la IA se están profundizando, las oportunidades de la IA en Web3 aún no han surgido realmente. La IA en Web2 todavía se encuentra en las primeras etapas de un período de bonanza, y la competencia entre las empresas líderes impulsa el rápido avance de la tecnología. El momento de entrada de la IA en Web3 podría tener que esperar a que se desvanezca la bonanza de la IA en Web2 y queden puntos de dolor evidentes.
Antes de esto, la IA de Web3 debería adoptar la táctica de "rodear las ciudades desde el campo". Comenzando desde escenarios periféricos, acumulando experiencia en tareas ligeras y fáciles de paralelizar, como el ajuste fino de LoRA, el entrenamiento posterior a la alineación del comportamiento, el procesamiento de datos a través de crowdsourcing, etc. Elegir escenarios de aplicación lo suficientemente pequeños para iterar constantemente el producto, manteniendo la flexibilidad para adaptarse a un panorama tecnológico y a las demandas del mercado en constante cambio.
El desarrollo futuro de Web3 AI se centra en encontrar la posición correcta, aprovechando las ventajas de la descentralización en los escenarios adecuados, al mismo tiempo que se mantiene suficiente flexibilidad y capacidad de innovación para prepararse para oportunidades de aplicación a mayor escala en el futuro.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
10 me gusta
Recompensa
10
4
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
TaxEvader
· hace19h
De repente tengo mucho sueño, no puedo seguir leyendo.
Ver originalesResponder0
PonziDetector
· hace21h
Después de investigar medio día, aún no puedo superar a web2.
Ver originalesResponder0
Blockwatcher9000
· hace21h
Hablaremos de eso cuando Web3 esté en funcionamiento.
Desafíos y oportunidades en el desarrollo de Web3 AI: entrar desde escenarios marginales para acumular experiencia y esperar
Desafíos y oportunidades en el desarrollo de Web3 AI
La IA de Web2 ha logrado avances significativos en el campo de los modelos multimodales, construyendo barreras tecnológicas como espacios de incrustación de alta dimensión, mecanismos de atención precisos y fusión profunda de características. Estos avances han profundizado aún más la barrera tecnológica en la industria de la IA y han impulsado el aumento de los precios de las acciones de las empresas relacionadas.
Sin embargo, la IA de Web3 enfrenta dificultades para imitar el modelo de Web2. La estructura descentralizada de Web3 dificulta la implementación de incrustaciones de alta dimensionalidad y sistemas modularizados complejos. En el espacio de baja dimensionalidad actual, la IA de Web3 no puede realizar una alineación semántica efectiva, ni diseñar mecanismos de atención sofisticados. La fusión de características también se limita a una etapa de simple concatenación estática.
A pesar de que las barreras en la industria de la IA se están profundizando, las oportunidades de la IA en Web3 aún no han surgido realmente. La IA en Web2 todavía se encuentra en las primeras etapas de un período de bonanza, y la competencia entre las empresas líderes impulsa el rápido avance de la tecnología. El momento de entrada de la IA en Web3 podría tener que esperar a que se desvanezca la bonanza de la IA en Web2 y queden puntos de dolor evidentes.
Antes de esto, la IA de Web3 debería adoptar la táctica de "rodear las ciudades desde el campo". Comenzando desde escenarios periféricos, acumulando experiencia en tareas ligeras y fáciles de paralelizar, como el ajuste fino de LoRA, el entrenamiento posterior a la alineación del comportamiento, el procesamiento de datos a través de crowdsourcing, etc. Elegir escenarios de aplicación lo suficientemente pequeños para iterar constantemente el producto, manteniendo la flexibilidad para adaptarse a un panorama tecnológico y a las demandas del mercado en constante cambio.
El desarrollo futuro de Web3 AI se centra en encontrar la posición correcta, aprovechando las ventajas de la descentralización en los escenarios adecuados, al mismo tiempo que se mantiene suficiente flexibilidad y capacidad de innovación para prepararse para oportunidades de aplicación a mayor escala en el futuro.