Défis et opportunités du développement de l'IA Web3
L'IA Web2 a réalisé des avancées majeures dans le domaine des modèles multimodaux, en construisant des barrières technologiques telles que des espaces d'incorporation de haute dimension, des mécanismes d'attention précis et une fusion de caractéristiques profondes. Ces percées ont encore approfondi le seuil technologique de l'industrie de l'IA et ont également contribué à la hausse des actions des entreprises concernées.
Cependant, l'IA Web3 rencontre des difficultés à imiter le modèle Web2. La structure décentralisée de Web3 rend difficile la réalisation de l'intégration à haute dimension et de systèmes modulaires complexes. Dans l'espace actuel de faible dimension, l'IA Web3 ne peut pas effectuer un alignement sémantique efficace, ni concevoir des mécanismes d'attention sophistiqués. La fusion des caractéristiques en est encore au stade de la simple concaténation statique.
Bien que les barrières dans l'industrie de l'IA se creusent, les opportunités de l'IA Web3 n'ont pas encore véritablement émergé. L'IA Web2 est encore au début de sa période de dividendes, et la concurrence entre les grandes entreprises stimule les progrès technologiques rapides. Le moment d'entrer dans l'IA Web3 pourrait devoir attendre que les dividendes de l'IA Web2 s'estompent, laissant derrière des points de douleur évidents.
Avant cela, l'IA Web3 devrait adopter la stratégie de "l'entourer des zones rurales pour conquérir les villes". En commençant par des scénarios périphériques, il s'agit d'accumuler de l'expérience dans des tâches légères et facilement parallélisables, telles que l'ajustement fin LoRA, l'entraînement après alignement comportemental, le traitement des données via le crowdsourcing, etc. Choisissez des scénarios d'application suffisamment petits pour itérer constamment le produit, en maintenant la flexibilité pour s'adapter à l'évolution des technologies et des demandes du marché.
L'avenir du développement de l'IA Web3 repose sur la capacité à se positionner correctement, à tirer parti des avantages de la décentralisation dans des scénarios adaptés, tout en maintenant une flexibilité et une capacité d'innovation suffisantes pour se préparer à de futures opportunités d'application à plus grande échelle.
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TaxEvader
· Il y a 11h
Je suis soudainement très fatigué et je ne peux plus continuer.
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PonziDetector
· Il y a 13h
Après avoir étudié toute la journée, je ne peux toujours pas rivaliser avec le web2.
Défis et opportunités du développement de l'IA Web3 : entrer par des scénarios marginaux pour accumuler de l'expérience en attente.
Défis et opportunités du développement de l'IA Web3
L'IA Web2 a réalisé des avancées majeures dans le domaine des modèles multimodaux, en construisant des barrières technologiques telles que des espaces d'incorporation de haute dimension, des mécanismes d'attention précis et une fusion de caractéristiques profondes. Ces percées ont encore approfondi le seuil technologique de l'industrie de l'IA et ont également contribué à la hausse des actions des entreprises concernées.
Cependant, l'IA Web3 rencontre des difficultés à imiter le modèle Web2. La structure décentralisée de Web3 rend difficile la réalisation de l'intégration à haute dimension et de systèmes modulaires complexes. Dans l'espace actuel de faible dimension, l'IA Web3 ne peut pas effectuer un alignement sémantique efficace, ni concevoir des mécanismes d'attention sophistiqués. La fusion des caractéristiques en est encore au stade de la simple concaténation statique.
Bien que les barrières dans l'industrie de l'IA se creusent, les opportunités de l'IA Web3 n'ont pas encore véritablement émergé. L'IA Web2 est encore au début de sa période de dividendes, et la concurrence entre les grandes entreprises stimule les progrès technologiques rapides. Le moment d'entrer dans l'IA Web3 pourrait devoir attendre que les dividendes de l'IA Web2 s'estompent, laissant derrière des points de douleur évidents.
Avant cela, l'IA Web3 devrait adopter la stratégie de "l'entourer des zones rurales pour conquérir les villes". En commençant par des scénarios périphériques, il s'agit d'accumuler de l'expérience dans des tâches légères et facilement parallélisables, telles que l'ajustement fin LoRA, l'entraînement après alignement comportemental, le traitement des données via le crowdsourcing, etc. Choisissez des scénarios d'application suffisamment petits pour itérer constamment le produit, en maintenant la flexibilité pour s'adapter à l'évolution des technologies et des demandes du marché.
L'avenir du développement de l'IA Web3 repose sur la capacité à se positionner correctement, à tirer parti des avantages de la décentralisation dans des scénarios adaptés, tout en maintenant une flexibilité et une capacité d'innovation suffisantes pour se préparer à de futures opportunités d'application à plus grande échelle.