Web3 AI Gelişiminin Karşılaştığı Zorluklar ve Fırsatlar
Web2 AI, çok modlu modeller alanında çığır açan ilerlemeler kaydetti ve yüksek boyutlu gömme alanları, hassas dikkat mekanizmaları ve derin özellik entegrasyonu gibi teknik engeller oluşturdu. Bu atılımlar, AI endüstrisinin teknik eşiklerini daha da derinleştirdi ve ilgili şirketlerin hisse senedi fiyatlarının artışını teşvik etti.
Ancak, Web3 AI, Web2 modelini taklit etme konusunda zorluklarla karşılaşıyor. Web3'ün merkeziyetsiz yapısı, yüksek boyutlu yerleştirmeleri ve karmaşık modüler sistemleri gerçekleştirmeyi zorlaştırıyor. Mevcut düşük boyutlu alanda, Web3 AI etkili bir anlamsal hizalama gerçekleştiremiyor ve hassas dikkat mekanizmaları tasarlayamıyor. Özellik birleştirme de yalnızca basit statik ekleme aşamasında kalıyor.
AI sektöründeki engeller derinleşmesine rağmen, Web3 AI fırsatları henüz gerçek anlamda ortaya çıkmadı. Web2 AI hala bir avantaj döneminin erken aşamasında ve önde gelen şirketler arasındaki rekabet teknolojinin hızlı ilerlemesini sağlıyor. Web3 AI'nin devreye girmesi için Web2 AI avantajının sona ermesini ve belirgin acı noktalarının kalmasını beklemek gerekebilir.
Web3 AI, "kırsaldan şehre doğru" taktiğini benimsemelidir. Kenar senaryolarına girerek, LoRA ince ayarı, davranış hizalaması sonrası eğitim, topluluk verisi işleme gibi hafif ve paralel görevlerde deneyim biriktirmelidir. Yeterince küçük uygulama senaryoları seçerek ürünleri sürekli olarak yinelemeli hale getirmek ve değişen teknoloji ortamına ve pazar taleplerine uyum sağlamak için esnekliği korumalıdır.
Web3 AI'nın gelecekteki gelişimi, doğru konumlandırmayı bulmakta ve merkeziyetsiz avantajları uygun senaryolarda kullanırken yeterli esneklik ve yenilikçilik sağlamaktadır; böylece gelecekte daha büyük ölçekli uygulama fırsatlarına hazırlıklı olunmaktadır.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
9 Likes
Reward
9
4
Repost
Share
Comment
0/400
TaxEvader
· 17h ago
Aniden çok uykum geldi, devam edemiyorum.
View OriginalReply0
PonziDetector
· 20h ago
Günlerce araştırdım ama web2'yi geçemedim.
View OriginalReply0
Blockwatcher9000
· 20h ago
Web3'ün uygulanmasını bekleyelim, o zaman konuşuruz.
Web3 AI Gelişiminin Zorlukları ve Fırsatları: Kenar Senaryolarından Başlayarak Deneyim Biriktirme
Web3 AI Gelişiminin Karşılaştığı Zorluklar ve Fırsatlar
Web2 AI, çok modlu modeller alanında çığır açan ilerlemeler kaydetti ve yüksek boyutlu gömme alanları, hassas dikkat mekanizmaları ve derin özellik entegrasyonu gibi teknik engeller oluşturdu. Bu atılımlar, AI endüstrisinin teknik eşiklerini daha da derinleştirdi ve ilgili şirketlerin hisse senedi fiyatlarının artışını teşvik etti.
Ancak, Web3 AI, Web2 modelini taklit etme konusunda zorluklarla karşılaşıyor. Web3'ün merkeziyetsiz yapısı, yüksek boyutlu yerleştirmeleri ve karmaşık modüler sistemleri gerçekleştirmeyi zorlaştırıyor. Mevcut düşük boyutlu alanda, Web3 AI etkili bir anlamsal hizalama gerçekleştiremiyor ve hassas dikkat mekanizmaları tasarlayamıyor. Özellik birleştirme de yalnızca basit statik ekleme aşamasında kalıyor.
AI sektöründeki engeller derinleşmesine rağmen, Web3 AI fırsatları henüz gerçek anlamda ortaya çıkmadı. Web2 AI hala bir avantaj döneminin erken aşamasında ve önde gelen şirketler arasındaki rekabet teknolojinin hızlı ilerlemesini sağlıyor. Web3 AI'nin devreye girmesi için Web2 AI avantajının sona ermesini ve belirgin acı noktalarının kalmasını beklemek gerekebilir.
Web3 AI, "kırsaldan şehre doğru" taktiğini benimsemelidir. Kenar senaryolarına girerek, LoRA ince ayarı, davranış hizalaması sonrası eğitim, topluluk verisi işleme gibi hafif ve paralel görevlerde deneyim biriktirmelidir. Yeterince küçük uygulama senaryoları seçerek ürünleri sürekli olarak yinelemeli hale getirmek ve değişen teknoloji ortamına ve pazar taleplerine uyum sağlamak için esnekliği korumalıdır.
Web3 AI'nın gelecekteki gelişimi, doğru konumlandırmayı bulmakta ve merkeziyetsiz avantajları uygun senaryolarda kullanırken yeterli esneklik ve yenilikçilik sağlamaktadır; böylece gelecekte daha büyük ölçekli uygulama fırsatlarına hazırlıklı olunmaktadır.