Desafios e Oportunidades no Desenvolvimento da Web3 AI
A IA Web2 fez progressos revolucionários no campo dos modelos multimodais, construindo barreiras tecnológicas como espaços de incorporação de alta dimensão, mecanismos de atenção precisos e fusão de características profundas. Esses avanços aprofundaram ainda mais a barreira tecnológica na indústria de IA, além de impulsionarem a valorização das ações das empresas relacionadas.
No entanto, a IA Web3 enfrenta dificuldades em imitar o modelo Web2. A estrutura descentralizada do Web3 torna difícil a realização de incorporações de alta dimensão e sistemas modularizados complexos. No espaço de baixa dimensão atual, a IA Web3 não consegue realizar um alinhamento semântico eficaz, nem projetar mecanismos de atenção sofisticados. A fusão de características ainda se limita a uma fase simples de concatenação estática.
Apesar de as barreiras na indústria de IA estarem a aprofundar-se, as oportunidades da IA Web3 ainda não surgiram verdadeiramente. A IA Web2 ainda está numa fase inicial do período de bonança, e a competição entre as principais empresas está a impulsionar o rápido progresso da tecnologia. O momento para a IA Web3 pode ter de esperar até que os benefícios da IA Web2 se desvaneçam e deixem pontos de dor evidentes.
Antes disso, a Web3 AI deve adotar a tática de "cercar as cidades a partir do campo". Entrando por cenários periféricos, acumulando experiência em tarefas leves e facilmente paralelizáveis, como ajustes finos de LoRA, treinamento pós-alinhamento de comportamento e processamento de dados em crowdsourcing. Escolher cenários de aplicação suficientemente pequenos para iterar continuamente os produtos, mantendo flexibilidade para se adaptar ao panorama tecnológico e às demandas de mercado em constante mudança.
O futuro desenvolvimento da Web3 AI depende de encontrar a posição certa, explorando as vantagens da descentralização em cenários adequados, ao mesmo tempo que se mantém flexibilidade e capacidade de inovação suficientes, para estar preparado para oportunidades de aplicação em maior escala no futuro.
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TaxEvader
· 17h atrás
De repente estou tão cansado que não consigo continuar a olhar.
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PonziDetector
· 19h atrás
Depois de pesquisar o dia todo, ainda não consegui superar o web2.
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Blockwatcher9000
· 20h atrás
Lembra-te, vamos falar disso quando o web3 estiver implementado.
Desafios e oportunidades no desenvolvimento da Web3 AI: entrar por cenários periféricos e acumular experiências à espera.
Desafios e Oportunidades no Desenvolvimento da Web3 AI
A IA Web2 fez progressos revolucionários no campo dos modelos multimodais, construindo barreiras tecnológicas como espaços de incorporação de alta dimensão, mecanismos de atenção precisos e fusão de características profundas. Esses avanços aprofundaram ainda mais a barreira tecnológica na indústria de IA, além de impulsionarem a valorização das ações das empresas relacionadas.
No entanto, a IA Web3 enfrenta dificuldades em imitar o modelo Web2. A estrutura descentralizada do Web3 torna difícil a realização de incorporações de alta dimensão e sistemas modularizados complexos. No espaço de baixa dimensão atual, a IA Web3 não consegue realizar um alinhamento semântico eficaz, nem projetar mecanismos de atenção sofisticados. A fusão de características ainda se limita a uma fase simples de concatenação estática.
Apesar de as barreiras na indústria de IA estarem a aprofundar-se, as oportunidades da IA Web3 ainda não surgiram verdadeiramente. A IA Web2 ainda está numa fase inicial do período de bonança, e a competição entre as principais empresas está a impulsionar o rápido progresso da tecnologia. O momento para a IA Web3 pode ter de esperar até que os benefícios da IA Web2 se desvaneçam e deixem pontos de dor evidentes.
Antes disso, a Web3 AI deve adotar a tática de "cercar as cidades a partir do campo". Entrando por cenários periféricos, acumulando experiência em tarefas leves e facilmente paralelizáveis, como ajustes finos de LoRA, treinamento pós-alinhamento de comportamento e processamento de dados em crowdsourcing. Escolher cenários de aplicação suficientemente pequenos para iterar continuamente os produtos, mantendo flexibilidade para se adaptar ao panorama tecnológico e às demandas de mercado em constante mudança.
O futuro desenvolvimento da Web3 AI depende de encontrar a posição certa, explorando as vantagens da descentralização em cenários adequados, ao mesmo tempo que se mantém flexibilidade e capacidade de inovação suficientes, para estar preparado para oportunidades de aplicação em maior escala no futuro.