Web2 AI досяг значного прогресу в галузі мультимодальних моделей, створивши технологічні бар'єри, такі як простори високих вимірів, складні механізми уваги та глибока інтеграція ознак. Ці прориви ще більше підвищили технологічний бар'єр в індустрії ШІ та сприяли зростанню цін на акції відповідних компаній.
Однак Web3 AI стикається з труднощами при імітації моделей Web2. Децентралізована структура Web3 ускладнює реалізацію високорозмірних вбудовувань та складних модульних систем. У поточному низьковимірному просторі Web3 AI не може здійснювати ефективне семантичне вирівнювання, а також не може розробляти складні механізми уваги. Злиття характеристик також залишається лише на етапі простого статичного з'єднання.
Хоча бар'єри в індустрії штучного інтелекту поглиблюються, можливості Web3 AI ще не з'явилися насправді. Web2 AI все ще перебуває на ранній стадії бенефітів, конкуренція між провідними компаніями сприяє швидкому розвитку технологій. Час для входження Web3 AI може настати лише тоді, коли бенефіти Web2 AI зменшаться, залишивши очевидні болі.
Перед цим Web3 AI має застосувати тактику "села оточує місто". Починаючи з крайових сценаріїв, накопичувати досвід у легких, паралельних завданнях, таких як тонка настройка LoRA, навчання після поведінкової адаптації, обробка даних з краудсорсингу тощо. Вибирати достатньо маленькі сценарії застосування для постійної ітерації продукту, зберігаючи гнучкість для адаптації до постійно змінюваного технологічного ландшафту та ринкових потреб.
Ключовим аспектом майбутнього розвитку Web3 AI є точне визначення позиції, використання переваг децентралізації в відповідних сценаріях, а також підтримка достатньої гнучкості та інноваційних можливостей для підготовки до більших можливостей застосування в майбутньому.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
10 лайків
Нагородити
10
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
TaxEvader
· 19год тому
Раптом так хочеться спати, не можу більше це читати.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PonziDetector
· 21год тому
Досліджував півдня, але все ще не можу обігнати web2.
Переглянути оригіналвідповісти на0
Blockwatcher9000
· 21год тому
Згадайте рано, коли web3 реалізується, тоді поговоримо.
Виклики та можливості розвитку Web3 AI: накопичення досвіду з периферійних сцен
Виклики та можливості розвитку Web3 AI
Web2 AI досяг значного прогресу в галузі мультимодальних моделей, створивши технологічні бар'єри, такі як простори високих вимірів, складні механізми уваги та глибока інтеграція ознак. Ці прориви ще більше підвищили технологічний бар'єр в індустрії ШІ та сприяли зростанню цін на акції відповідних компаній.
Однак Web3 AI стикається з труднощами при імітації моделей Web2. Децентралізована структура Web3 ускладнює реалізацію високорозмірних вбудовувань та складних модульних систем. У поточному низьковимірному просторі Web3 AI не може здійснювати ефективне семантичне вирівнювання, а також не може розробляти складні механізми уваги. Злиття характеристик також залишається лише на етапі простого статичного з'єднання.
Хоча бар'єри в індустрії штучного інтелекту поглиблюються, можливості Web3 AI ще не з'явилися насправді. Web2 AI все ще перебуває на ранній стадії бенефітів, конкуренція між провідними компаніями сприяє швидкому розвитку технологій. Час для входження Web3 AI може настати лише тоді, коли бенефіти Web2 AI зменшаться, залишивши очевидні болі.
Перед цим Web3 AI має застосувати тактику "села оточує місто". Починаючи з крайових сценаріїв, накопичувати досвід у легких, паралельних завданнях, таких як тонка настройка LoRA, навчання після поведінкової адаптації, обробка даних з краудсорсингу тощо. Вибирати достатньо маленькі сценарії застосування для постійної ітерації продукту, зберігаючи гнучкість для адаптації до постійно змінюваного технологічного ландшафту та ринкових потреб.
Ключовим аспектом майбутнього розвитку Web3 AI є точне визначення позиції, використання переваг децентралізації в відповідних сценаріях, а також підтримка достатньої гнучкості та інноваційних можливостей для підготовки до більших можливостей застосування в майбутньому.