Dilemas y oportunidades en el desarrollo de Web3 AI
Recientemente, el precio de las acciones de Nvidia alcanzó un nuevo máximo, y el avance de los modelos multimodales ha profundizado la barrera tecnológica de la IA en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde incrustaciones de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando a una velocidad asombrosa diversas formas de expresión, construyendo una alta de IA cada vez más cerrada. El mercado de valores de EE.UU. también ha demostrado con acciones concretas su optimismo hacia el campo de la IA, ya sea en acciones relacionadas con criptomonedas o acciones de IA, todas han mostrado una pequeña tendencia alcista.
Sin embargo, esta ola parece no tener nada que ver con el ámbito de las criptomonedas. Las pruebas de Web3 AI que hemos observado, especialmente la exploración en la dirección de Agent en los últimos meses, presentan una desviación significativa en la dirección: se intenta de manera demasiado idealista ensamblar un sistema modular multimodal al estilo de Web2 utilizando estructuras descentralizadas, lo que en realidad es una doble desalineación técnica y de pensamiento. En un momento en que la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo se concentra cada vez más, el modularismo multimodal tiene dificultades para establecerse en el entorno de Web3.
El futuro de la IA en Web3 no radica en una simple imitación, sino en una estrategia de evasión. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta los cuellos de botella de información en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo computación heterogénea, cada etapa presenta enormes desafíos.
El dilema de alineación semántica de Web3 AI
En los sistemas multimodales de la IA Web2 moderna, la alineación semántica es una técnica clave para mapear la información de diferentes modalidades en el mismo espacio semántico. Esto permite que los modelos comprendan y comparen los significados intrínsecos detrás de señales de formas muy diferentes. Solo al lograr un espacio de incrustación de alta dimensión tiene sentido dividir el flujo de trabajo en diferentes módulos para reducir costos y aumentar la eficiencia.
Sin embargo, el protocolo Web3 Agent es difícil de implementar en incrustaciones de alta dimensión, ya que la modularidad en sí misma es una ilusión. La mayoría de los Web3 Agents simplemente encapsulan APIs listas para usar en "Agentes" independientes, careciendo de un espacio de incrustación centralizado y un mecanismo de atención entre módulos, lo que provoca que la información no pueda interactuar entre módulos de manera multidimensional y multinivel, y solo pueda seguir una línea de producción lineal, mostrando una única función y sin poder formar una optimización de bucle cerrado en su totalidad.
Para lograr un agente inteligente de cadena completa con barreras de la industria, es necesario superar mediante modelado conjunto de extremo a extremo, incrustaciones unificadas entre módulos y una ingeniería sistemática de entrenamiento y despliegue colaborativo. Sin embargo, actualmente no existe tal punto de dolor en el mercado, y naturalmente también falta la demanda del mercado.
Limitaciones del mecanismo de atención
Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención diseñados de manera precisa. El mecanismo de atención es esencialmente una forma de asignar dinámicamente los recursos de cálculo, permitiendo al modelo "enfocarse" selectivamente en las partes más relevantes al procesar una entrada de cierta modalidad.
Sin embargo, es difícil lograr una programación de atención unificada en la Web3 AI basada en módulos. En primer lugar, el mecanismo de atención depende de un espacio unificado de Query-Key-Value, mientras que las API independientes devuelven datos en diferentes formatos y distribuciones, sin una capa de incrustación unificada, lo que impide formar un Q/K/V interactivo. En segundo lugar, la Web3 AI a menudo realiza llamadas API de manera lineal, careciendo de la capacidad de paralelismo y de ponderación dinámica múltiple, lo que impide simular la programación precisa en el mecanismo de atención. Por último, un verdadero mecanismo de atención asigna dinámicamente pesos a cada elemento basado en el contexto general, mientras que en el modo API, el módulo solo puede ver el contexto "independiente" cuando es llamado, lo que impide lograr una asociación global y un enfoque cruzado entre módulos.
Dilema superficial de la fusión de características
Web3 AI se encuentra en la etapa más simple de fusión de características, que es la concatenación, porque la fusión de características dinámicas requiere un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso. Cuando estas condiciones no se cumplen, la fusión de características naturalmente no puede alcanzar el nivel de rendimiento ideal.
La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando simultáneamente características multimodales en el mismo espacio de alta dimensión, optimizando en conjunto con las capas de atención y fusión junto con la capa de tareas de downstream. En contraste, la IA de Web3 utiliza más a menudo la práctica de ensamblar módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y un flujo de gradientes entre módulos.
Barreras de la industria de la IA y oportunidades de Web3
Las barreras en la industria de la IA están profundizándose, pero las oportunidades de incursión de la IA en Web3 aún no se han manifestado realmente. La IA en Web3 debería adoptar una estrategia de desarrollo táctica de "rodear las ciudades desde el campo", probando a pequeña escala en escenarios marginales, asegurando una base sólida antes de esperar la aparición de escenarios centrales.
La ventaja clave de la IA Web3 radica en su descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en una alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que la IA Web3 tenga más ventajas en escenarios como la computación en el borde, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizables y que pueden ser incentivadas, como el ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamientos, entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños y entrenamiento colaborativo de dispositivos de borde, entre otros.
Sin embargo, las barreras actuales de la IA en Web2 apenas están comenzando a formarse. Necesitamos esperar a que se agoten los beneficios de la IA en Web2, y los puntos de dolor que deje atrás serán la verdadera oportunidad para que la IA en Web3 se introduzca. Antes de eso, los proyectos de IA en Web3 deben discernir cuidadosamente si tienen el potencial de "rodear las ciudades desde el campo", si pueden iterar y actualizar constantemente sus productos en pequeños escenarios, y si tienen suficiente flexibilidad para hacer frente a las demandas del mercado en constante cambio. Solo si se cumplen estas condiciones, los proyectos de IA en Web3 tendrán la posibilidad de destacar en la competencia futura.
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FallingLeaf
· hace22h
¡NVIDIA vuelve a subir! ¿Cuándo habrá retroceso?
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gas_fee_therapist
· 08-08 19:39
Jaja, Nvidia es el verdadero ganador.
Ver originalesResponder0
NestedFox
· 08-06 09:48
Solo sé hablar de BTC, ¿dónde está la oportunidad?
Oportunidades en la crisis de Web3 AI: esperar a que se agoten los dividendos y aprovechar los escenarios marginales
Dilemas y oportunidades en el desarrollo de Web3 AI
Recientemente, el precio de las acciones de Nvidia alcanzó un nuevo máximo, y el avance de los modelos multimodales ha profundizado la barrera tecnológica de la IA en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde incrustaciones de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando a una velocidad asombrosa diversas formas de expresión, construyendo una alta de IA cada vez más cerrada. El mercado de valores de EE.UU. también ha demostrado con acciones concretas su optimismo hacia el campo de la IA, ya sea en acciones relacionadas con criptomonedas o acciones de IA, todas han mostrado una pequeña tendencia alcista.
Sin embargo, esta ola parece no tener nada que ver con el ámbito de las criptomonedas. Las pruebas de Web3 AI que hemos observado, especialmente la exploración en la dirección de Agent en los últimos meses, presentan una desviación significativa en la dirección: se intenta de manera demasiado idealista ensamblar un sistema modular multimodal al estilo de Web2 utilizando estructuras descentralizadas, lo que en realidad es una doble desalineación técnica y de pensamiento. En un momento en que la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo se concentra cada vez más, el modularismo multimodal tiene dificultades para establecerse en el entorno de Web3.
El futuro de la IA en Web3 no radica en una simple imitación, sino en una estrategia de evasión. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta los cuellos de botella de información en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo computación heterogénea, cada etapa presenta enormes desafíos.
El dilema de alineación semántica de Web3 AI
En los sistemas multimodales de la IA Web2 moderna, la alineación semántica es una técnica clave para mapear la información de diferentes modalidades en el mismo espacio semántico. Esto permite que los modelos comprendan y comparen los significados intrínsecos detrás de señales de formas muy diferentes. Solo al lograr un espacio de incrustación de alta dimensión tiene sentido dividir el flujo de trabajo en diferentes módulos para reducir costos y aumentar la eficiencia.
Sin embargo, el protocolo Web3 Agent es difícil de implementar en incrustaciones de alta dimensión, ya que la modularidad en sí misma es una ilusión. La mayoría de los Web3 Agents simplemente encapsulan APIs listas para usar en "Agentes" independientes, careciendo de un espacio de incrustación centralizado y un mecanismo de atención entre módulos, lo que provoca que la información no pueda interactuar entre módulos de manera multidimensional y multinivel, y solo pueda seguir una línea de producción lineal, mostrando una única función y sin poder formar una optimización de bucle cerrado en su totalidad.
Para lograr un agente inteligente de cadena completa con barreras de la industria, es necesario superar mediante modelado conjunto de extremo a extremo, incrustaciones unificadas entre módulos y una ingeniería sistemática de entrenamiento y despliegue colaborativo. Sin embargo, actualmente no existe tal punto de dolor en el mercado, y naturalmente también falta la demanda del mercado.
Limitaciones del mecanismo de atención
Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención diseñados de manera precisa. El mecanismo de atención es esencialmente una forma de asignar dinámicamente los recursos de cálculo, permitiendo al modelo "enfocarse" selectivamente en las partes más relevantes al procesar una entrada de cierta modalidad.
Sin embargo, es difícil lograr una programación de atención unificada en la Web3 AI basada en módulos. En primer lugar, el mecanismo de atención depende de un espacio unificado de Query-Key-Value, mientras que las API independientes devuelven datos en diferentes formatos y distribuciones, sin una capa de incrustación unificada, lo que impide formar un Q/K/V interactivo. En segundo lugar, la Web3 AI a menudo realiza llamadas API de manera lineal, careciendo de la capacidad de paralelismo y de ponderación dinámica múltiple, lo que impide simular la programación precisa en el mecanismo de atención. Por último, un verdadero mecanismo de atención asigna dinámicamente pesos a cada elemento basado en el contexto general, mientras que en el modo API, el módulo solo puede ver el contexto "independiente" cuando es llamado, lo que impide lograr una asociación global y un enfoque cruzado entre módulos.
Dilema superficial de la fusión de características
Web3 AI se encuentra en la etapa más simple de fusión de características, que es la concatenación, porque la fusión de características dinámicas requiere un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso. Cuando estas condiciones no se cumplen, la fusión de características naturalmente no puede alcanzar el nivel de rendimiento ideal.
La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando simultáneamente características multimodales en el mismo espacio de alta dimensión, optimizando en conjunto con las capas de atención y fusión junto con la capa de tareas de downstream. En contraste, la IA de Web3 utiliza más a menudo la práctica de ensamblar módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y un flujo de gradientes entre módulos.
Barreras de la industria de la IA y oportunidades de Web3
Las barreras en la industria de la IA están profundizándose, pero las oportunidades de incursión de la IA en Web3 aún no se han manifestado realmente. La IA en Web3 debería adoptar una estrategia de desarrollo táctica de "rodear las ciudades desde el campo", probando a pequeña escala en escenarios marginales, asegurando una base sólida antes de esperar la aparición de escenarios centrales.
La ventaja clave de la IA Web3 radica en su descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en una alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea. Esto hace que la IA Web3 tenga más ventajas en escenarios como la computación en el borde, siendo adecuada para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizables y que pueden ser incentivadas, como el ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posterior de alineación de comportamientos, entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños y entrenamiento colaborativo de dispositivos de borde, entre otros.
Sin embargo, las barreras actuales de la IA en Web2 apenas están comenzando a formarse. Necesitamos esperar a que se agoten los beneficios de la IA en Web2, y los puntos de dolor que deje atrás serán la verdadera oportunidad para que la IA en Web3 se introduzca. Antes de eso, los proyectos de IA en Web3 deben discernir cuidadosamente si tienen el potencial de "rodear las ciudades desde el campo", si pueden iterar y actualizar constantemente sus productos en pequeños escenarios, y si tienen suficiente flexibilidad para hacer frente a las demandas del mercado en constante cambio. Solo si se cumplen estas condiciones, los proyectos de IA en Web3 tendrán la posibilidad de destacar en la competencia futura.