Oportunidades y desafíos en el desarrollo de Web3 AI
Recientemente, las acciones de NVIDIA alcanzaron un nuevo máximo, y los avances en modelos multimodales han reforzado aún más la ventaja técnica de la IA de Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde incrustaciones de alta dimensión hasta fusión de características, los modelos complejos están integrando, a una velocidad sin precedentes, diversas formas de expresión, creando un bastión de IA cada vez más cerrado. El mercado de valores de EE. UU. también ha respondido con acciones concretas, ya sea en acciones relacionadas con criptomonedas o en acciones de IA, todas mostrando un pequeño mercado alcista.
Sin embargo, esta ola parece no tener ninguna relación con el ámbito de las criptomonedas. Las pruebas de Web3 AI que hemos observado, especialmente en los últimos meses en la dirección de Agentes, parecen tener una desviación en la dirección: intentan ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 utilizando una estructura descentralizada, lo que en realidad es una descoordinación técnica y de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de potencia de cálculo se concentra cada vez más, es difícil que la modularidad multimodal tenga un lugar en el entorno Web3.
El futuro de la IA en Web3 no radica en la simple imitación, sino en la estrategia de desvío. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo computación heterogénea, estos son todos problemas que requieren una reflexión profunda.
Desafíos que enfrenta la IA en Web3
el dilema de la alineación semántica
En los sistemas multimodales de la IA Web2 moderna, "alineación semántica" se refiere a mapear la información de diferentes modalidades a un mismo espacio semántico, permitiendo que el modelo entienda y compare los significados subyacentes de estas señales que originalmente son muy diferentes en forma. Esto requiere un espacio de incrustación de alta dimensión como prerrequisito para lograr la modularidad del flujo de trabajo y mejorar la eficiencia.
Sin embargo, el protocolo Web3 Agent es difícil de implementar en incrustaciones de alta dimensión. La mayoría de los Web3 Agents simplemente encapsulan API existentes en unidades independientes, careciendo de un espacio de incrustación centralizado unificado y un mecanismo de atención cruzada entre módulos, lo que provoca que la información no pueda interactuar de manera multilateral y multinivel entre los módulos, funcionando solo de manera lineal y dificultando la formación de una optimización de bucle cerrado en su totalidad.
Para lograr agentes inteligentes de cadena completa con competitividad, es necesario comenzar con la modelización conjunta de extremo a extremo, la incrustación unificada entre módulos, así como la ingeniería sistemática de entrenamiento y despliegue colaborativo. Sin embargo, actualmente parece que no hay tal demanda en el mercado.
Limitaciones del mecanismo de atención
Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención diseñados con precisión. El mecanismo de atención es esencialmente una forma de asignar dinámicamente recursos de cálculo, permitiendo que el modelo "se enfoque" selectivamente en las partes más relevantes al procesar una entrada de cierta modalidad.
Sin embargo, la IA Web3 basada en módulos tiene dificultades para lograr una programación de atención unificada. Primero, el mecanismo de atención depende de un espacio uniforme de Query-Key-Value, mientras que los formatos y distribuciones de datos devueltos por las API independientes son diferentes, lo que dificulta la formación de Q/K/V interactivas. En segundo lugar, la atención multi-cabeza permite enfocarse en diferentes fuentes de información de manera paralela, mientras que las API independientes suelen ser llamadas de forma lineal, careciendo de la capacidad de paralelismo y de ponderación dinámica múltiple. Por último, el verdadero mecanismo de atención asigna dinámicamente pesos a cada elemento basado en el contexto general, mientras que en el modo API falta un contexto central compartido en tiempo real entre los módulos.
Limitaciones de la fusión de características
Web3 AI se encuentra en una etapa simple de unión estática en lo que respecta a la fusión de características. La fusión dinámica de características requiere un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso; cuando estas condiciones no se cumplen, los efectos de la fusión de características son naturalmente difíciles de superar.
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 de manera colaborativa a través de capas de atención y fusión con la capa de tareas posteriores. En comparación, la IA de Web3 utiliza predominantemente un enfoque de ensamblaje de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradientes entre módulos.
Barreras de entrada en la industria de la IA y oportunidades futuras
Las barreras tecnológicas en la industria de la IA están profundizándose, pero los verdaderos puntos críticos aún no han surgido. Los sistemas multimodales de IA de Web2 son un gran proyecto de ingeniería que requiere enormes volúmenes de datos, potente capacidad de cálculo, algoritmos avanzados y una implementación ingenieril eficiente, lo que constituye una barrera industrial muy fuerte.
El desarrollo de Web3 AI debería adoptar la estrategia de "rodear las ciudades desde el campo", ingresando a través de escenarios marginales y buscando oportunidades en tareas ligeras, de fácil paralelización y que puedan ser incentivadas. Por ejemplo, el ajuste fino de LoRA, las tareas de post-entrenamiento para la alineación del comportamiento, el entrenamiento y la anotación de datos mediante crowdsourcing, el entrenamiento de modelos básicos pequeños, así como el entrenamiento colaborativo en dispositivos de borde.
Sin embargo, las barreras actuales de la IA en Web2 apenas están comenzando a formarse, lo que representa una etapa temprana de competencia entre las principales empresas. La verdadera oportunidad de la IA en Web3 podría surgir cuando se agoten los dividendos de la IA en Web2. Antes de eso, los proyectos de IA en Web3 deben elegir cuidadosamente sus puntos de entrada, asegurándose de poder iterar continuamente en escenarios a pequeña escala y mantener la flexibilidad para adaptarse a las demandas del mercado en constante cambio.
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ChainSherlockGirl
· hace12h
¿Quién tiene tiempo para gestionar web3 ahora? ¡Todos están especulando con acciones N para hacerse ricos, ¿verdad?!
Dificultades en el desarrollo de Web3 AI: alineación semántica y mecanismos de atención que necesitan ser superados
Oportunidades y desafíos en el desarrollo de Web3 AI
Recientemente, las acciones de NVIDIA alcanzaron un nuevo máximo, y los avances en modelos multimodales han reforzado aún más la ventaja técnica de la IA de Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde incrustaciones de alta dimensión hasta fusión de características, los modelos complejos están integrando, a una velocidad sin precedentes, diversas formas de expresión, creando un bastión de IA cada vez más cerrado. El mercado de valores de EE. UU. también ha respondido con acciones concretas, ya sea en acciones relacionadas con criptomonedas o en acciones de IA, todas mostrando un pequeño mercado alcista.
Sin embargo, esta ola parece no tener ninguna relación con el ámbito de las criptomonedas. Las pruebas de Web3 AI que hemos observado, especialmente en los últimos meses en la dirección de Agentes, parecen tener una desviación en la dirección: intentan ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 utilizando una estructura descentralizada, lo que en realidad es una descoordinación técnica y de pensamiento. En un contexto donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de potencia de cálculo se concentra cada vez más, es difícil que la modularidad multimodal tenga un lugar en el entorno Web3.
El futuro de la IA en Web3 no radica en la simple imitación, sino en la estrategia de desvío. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo computación heterogénea, estos son todos problemas que requieren una reflexión profunda.
Desafíos que enfrenta la IA en Web3
el dilema de la alineación semántica
En los sistemas multimodales de la IA Web2 moderna, "alineación semántica" se refiere a mapear la información de diferentes modalidades a un mismo espacio semántico, permitiendo que el modelo entienda y compare los significados subyacentes de estas señales que originalmente son muy diferentes en forma. Esto requiere un espacio de incrustación de alta dimensión como prerrequisito para lograr la modularidad del flujo de trabajo y mejorar la eficiencia.
Sin embargo, el protocolo Web3 Agent es difícil de implementar en incrustaciones de alta dimensión. La mayoría de los Web3 Agents simplemente encapsulan API existentes en unidades independientes, careciendo de un espacio de incrustación centralizado unificado y un mecanismo de atención cruzada entre módulos, lo que provoca que la información no pueda interactuar de manera multilateral y multinivel entre los módulos, funcionando solo de manera lineal y dificultando la formación de una optimización de bucle cerrado en su totalidad.
Para lograr agentes inteligentes de cadena completa con competitividad, es necesario comenzar con la modelización conjunta de extremo a extremo, la incrustación unificada entre módulos, así como la ingeniería sistemática de entrenamiento y despliegue colaborativo. Sin embargo, actualmente parece que no hay tal demanda en el mercado.
Limitaciones del mecanismo de atención
Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención diseñados con precisión. El mecanismo de atención es esencialmente una forma de asignar dinámicamente recursos de cálculo, permitiendo que el modelo "se enfoque" selectivamente en las partes más relevantes al procesar una entrada de cierta modalidad.
Sin embargo, la IA Web3 basada en módulos tiene dificultades para lograr una programación de atención unificada. Primero, el mecanismo de atención depende de un espacio uniforme de Query-Key-Value, mientras que los formatos y distribuciones de datos devueltos por las API independientes son diferentes, lo que dificulta la formación de Q/K/V interactivas. En segundo lugar, la atención multi-cabeza permite enfocarse en diferentes fuentes de información de manera paralela, mientras que las API independientes suelen ser llamadas de forma lineal, careciendo de la capacidad de paralelismo y de ponderación dinámica múltiple. Por último, el verdadero mecanismo de atención asigna dinámicamente pesos a cada elemento basado en el contexto general, mientras que en el modo API falta un contexto central compartido en tiempo real entre los módulos.
Limitaciones de la fusión de características
Web3 AI se encuentra en una etapa simple de unión estática en lo que respecta a la fusión de características. La fusión dinámica de características requiere un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso; cuando estas condiciones no se cumplen, los efectos de la fusión de características son naturalmente difíciles de superar.
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 de manera colaborativa a través de capas de atención y fusión con la capa de tareas posteriores. En comparación, la IA de Web3 utiliza predominantemente un enfoque de ensamblaje de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradientes entre módulos.
Barreras de entrada en la industria de la IA y oportunidades futuras
Las barreras tecnológicas en la industria de la IA están profundizándose, pero los verdaderos puntos críticos aún no han surgido. Los sistemas multimodales de IA de Web2 son un gran proyecto de ingeniería que requiere enormes volúmenes de datos, potente capacidad de cálculo, algoritmos avanzados y una implementación ingenieril eficiente, lo que constituye una barrera industrial muy fuerte.
El desarrollo de Web3 AI debería adoptar la estrategia de "rodear las ciudades desde el campo", ingresando a través de escenarios marginales y buscando oportunidades en tareas ligeras, de fácil paralelización y que puedan ser incentivadas. Por ejemplo, el ajuste fino de LoRA, las tareas de post-entrenamiento para la alineación del comportamiento, el entrenamiento y la anotación de datos mediante crowdsourcing, el entrenamiento de modelos básicos pequeños, así como el entrenamiento colaborativo en dispositivos de borde.
Sin embargo, las barreras actuales de la IA en Web2 apenas están comenzando a formarse, lo que representa una etapa temprana de competencia entre las principales empresas. La verdadera oportunidad de la IA en Web3 podría surgir cuando se agoten los dividendos de la IA en Web2. Antes de eso, los proyectos de IA en Web3 deben elegir cuidadosamente sus puntos de entrada, asegurándose de poder iterar continuamente en escenarios a pequeña escala y mantener la flexibilidad para adaptarse a las demandas del mercado en constante cambio.