Oportunidades e Desafios do Desenvolvimento da Web3 AI
Recentemente, o preço das ações da Nvidia atingiu um novo máximo, e os avanços nos modelos multimodais reforçaram ainda mais a vantagem tecnológica da IA do Web2. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando as diversas formas de expressão a uma velocidade sem precedentes, construindo uma fortaleza de IA cada vez mais fechada. O mercado de ações dos EUA também confirmou isso com ações concretas, tanto as ações relacionadas a criptomoedas quanto as ações de IA apresentaram uma pequena onda de touro.
No entanto, essa onda parece estar completamente desconectada do campo das criptomoedas. As tentativas de Web3 AI que observamos, especialmente a exploração na direção de Agentes nos últimos meses, parecem ter uma desvio de direção: tentando montar um sistema modular multimodal no estilo Web2 com uma estrutura descentralizada, na verdade, é um desajuste técnico e de pensamento. Com uma alta acoplamento entre módulos, uma distribuição de características altamente instável e uma demanda de poder computacional cada vez mais concentrada, a modularidade multimodal tem dificuldade em se firmar no ambiente Web3.
O futuro da Web3 AI não está na simples imitação, mas sim na estratégia de contorno. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelo gargalo de informação nos mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob computação heterogênea, estas são questões que exigem uma reflexão profunda.
Desafios enfrentados pela Web3 AI
Dilema de alinhamento semântico
Em sistemas multimodais de IA Web2 modernos, "alinhamento semântico" refere-se à mapeação de informações de diferentes modalidades para o mesmo espaço semântico, permitindo que o modelo compreenda e compare os significados intrínsecos por trás desses sinais que, originalmente, são de formas muito distintas. Isso requer um espaço de incorporação de alta dimensão como pré-requisito, para que se possa realizar a modularidade e o aumento da eficiência do fluxo de trabalho.
No entanto, o protocolo Web3 Agent é difícil de implementar em embeddings de alta dimensão. A maioria dos Web3 Agents apenas encapsula APIs existentes em unidades independentes, carecendo de um espaço de embedding centralizado e de um mecanismo de atenção cruzada entre módulos, resultando na incapacidade de interagir com informações de múltiplas perspectivas e camadas entre os módulos, operando apenas de forma linear, dificultando a formação de uma otimização de ciclo fechado.
Para implementar um agente inteligente de toda a cadeia competitivo, é necessário começar com modelagem conjunta de ponta a ponta, incorporação unificada entre módulos e engenharia sistemática de treinamento e implantação colaborativa. No entanto, parece que atualmente não há tal demanda no mercado.
Limitações do mecanismo de atenção
Modelos multimodais de alto nível necessitam de mecanismos de atenção projetados de forma precisa. O mecanismo de atenção é essencialmente uma forma de alocação dinâmica de recursos computacionais, permitindo que o modelo, ao processar uma entrada de determinada modalidade, "focalize" seletivamente nas partes mais relevantes.
No entanto, a programação de atenção unificada é difícil de alcançar em uma Web3 AI baseada em módulos. Primeiro, o mecanismo de atenção depende de um espaço uniforme de Query-Key-Value, enquanto os formatos e distribuições de dados retornados por APIs independentes variam, dificultando a formação de Q/K/V interativos. Em segundo lugar, a atenção de múltiplas cabeças permite que diferentes fontes de informação sejam focadas em paralelo, enquanto as APIs independentes geralmente são chamadas de forma linear, carecendo de capacidade de paralelismo e de pesos dinâmicos múltiplos. Por fim, o verdadeiro mecanismo de atenção aloca pesos dinamicamente para cada elemento com base no contexto geral, enquanto no modo API, falta um contexto central compartilhado em tempo real entre os módulos.
Limitações da fusão de características
Web3 AI está ainda na fase simples de fusão de características estáticas. A fusão dinâmica de características requer um espaço de alta dimensão e um mecanismo de atenção preciso; quando essas condições não estão presentes, os efeitos da fusão de características são naturalmente difíceis de superar.
A IA Web2 tende a treinar de forma conjunta e de ponta a ponta, processando simultaneamente características multimodais no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando em colaboração com a camada de tarefas downstream através de camadas de atenção e fusão. Em contraste, a IA Web3 utiliza frequentemente uma abordagem de montagem de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de um fluxo de gradiente entre módulos.
Barreiras da Indústria de IA e Oportunidades Futuras
As barreiras tecnológicas na indústria de IA estão se aprofundando, mas os verdadeiros pontos críticos ainda não apareceram. Os sistemas multimodais de IA do Web2 são um enorme projeto de engenharia, que requer uma quantidade massiva de dados, poder computacional robusto, algoritmos de ponta e implementações de engenharia eficientes, o que constitui barreiras industriais muito fortes.
O desenvolvimento da Web3 AI deve adotar a estratégia de "cercar as cidades a partir do campo", entrando em cenários periféricos e buscando oportunidades em tarefas de estrutura leve, fáceis de paralelizar e que possam ser incentivadas. Por exemplo, ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem de dados em crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos, e treinamento colaborativo de dispositivos de borda, entre outros.
No entanto, a barreira atual da IA Web2 está apenas a começar a formar-se, sendo esta a fase inicial da competição entre as grandes empresas. A verdadeira oportunidade da IA Web3 pode surgir quando os benefícios da IA Web2 desaparecerem completamente. Antes disso, os projetos de IA Web3 precisam escolher com cautela os pontos de entrada, garantindo que possam iterar continuamente em cenários de pequena escala, mantendo a flexibilidade para se adaptar às necessidades do mercado em constante mudança.
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ChainSherlockGirl
· 13h atrás
Agora onde há espaço para gerenciar web3, todos estão especulando nas ações N para ficar ricos, certo!
Desafios no desenvolvimento da Web3 AI: Alinhamento semântico e mecanismos de atenção precisam de superação
Oportunidades e Desafios do Desenvolvimento da Web3 AI
Recentemente, o preço das ações da Nvidia atingiu um novo máximo, e os avanços nos modelos multimodais reforçaram ainda mais a vantagem tecnológica da IA do Web2. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando as diversas formas de expressão a uma velocidade sem precedentes, construindo uma fortaleza de IA cada vez mais fechada. O mercado de ações dos EUA também confirmou isso com ações concretas, tanto as ações relacionadas a criptomoedas quanto as ações de IA apresentaram uma pequena onda de touro.
No entanto, essa onda parece estar completamente desconectada do campo das criptomoedas. As tentativas de Web3 AI que observamos, especialmente a exploração na direção de Agentes nos últimos meses, parecem ter uma desvio de direção: tentando montar um sistema modular multimodal no estilo Web2 com uma estrutura descentralizada, na verdade, é um desajuste técnico e de pensamento. Com uma alta acoplamento entre módulos, uma distribuição de características altamente instável e uma demanda de poder computacional cada vez mais concentrada, a modularidade multimodal tem dificuldade em se firmar no ambiente Web3.
O futuro da Web3 AI não está na simples imitação, mas sim na estratégia de contorno. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelo gargalo de informação nos mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob computação heterogênea, estas são questões que exigem uma reflexão profunda.
Desafios enfrentados pela Web3 AI
Dilema de alinhamento semântico
Em sistemas multimodais de IA Web2 modernos, "alinhamento semântico" refere-se à mapeação de informações de diferentes modalidades para o mesmo espaço semântico, permitindo que o modelo compreenda e compare os significados intrínsecos por trás desses sinais que, originalmente, são de formas muito distintas. Isso requer um espaço de incorporação de alta dimensão como pré-requisito, para que se possa realizar a modularidade e o aumento da eficiência do fluxo de trabalho.
No entanto, o protocolo Web3 Agent é difícil de implementar em embeddings de alta dimensão. A maioria dos Web3 Agents apenas encapsula APIs existentes em unidades independentes, carecendo de um espaço de embedding centralizado e de um mecanismo de atenção cruzada entre módulos, resultando na incapacidade de interagir com informações de múltiplas perspectivas e camadas entre os módulos, operando apenas de forma linear, dificultando a formação de uma otimização de ciclo fechado.
Para implementar um agente inteligente de toda a cadeia competitivo, é necessário começar com modelagem conjunta de ponta a ponta, incorporação unificada entre módulos e engenharia sistemática de treinamento e implantação colaborativa. No entanto, parece que atualmente não há tal demanda no mercado.
Limitações do mecanismo de atenção
Modelos multimodais de alto nível necessitam de mecanismos de atenção projetados de forma precisa. O mecanismo de atenção é essencialmente uma forma de alocação dinâmica de recursos computacionais, permitindo que o modelo, ao processar uma entrada de determinada modalidade, "focalize" seletivamente nas partes mais relevantes.
No entanto, a programação de atenção unificada é difícil de alcançar em uma Web3 AI baseada em módulos. Primeiro, o mecanismo de atenção depende de um espaço uniforme de Query-Key-Value, enquanto os formatos e distribuições de dados retornados por APIs independentes variam, dificultando a formação de Q/K/V interativos. Em segundo lugar, a atenção de múltiplas cabeças permite que diferentes fontes de informação sejam focadas em paralelo, enquanto as APIs independentes geralmente são chamadas de forma linear, carecendo de capacidade de paralelismo e de pesos dinâmicos múltiplos. Por fim, o verdadeiro mecanismo de atenção aloca pesos dinamicamente para cada elemento com base no contexto geral, enquanto no modo API, falta um contexto central compartilhado em tempo real entre os módulos.
Limitações da fusão de características
Web3 AI está ainda na fase simples de fusão de características estáticas. A fusão dinâmica de características requer um espaço de alta dimensão e um mecanismo de atenção preciso; quando essas condições não estão presentes, os efeitos da fusão de características são naturalmente difíceis de superar.
A IA Web2 tende a treinar de forma conjunta e de ponta a ponta, processando simultaneamente características multimodais no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando em colaboração com a camada de tarefas downstream através de camadas de atenção e fusão. Em contraste, a IA Web3 utiliza frequentemente uma abordagem de montagem de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de um fluxo de gradiente entre módulos.
Barreiras da Indústria de IA e Oportunidades Futuras
As barreiras tecnológicas na indústria de IA estão se aprofundando, mas os verdadeiros pontos críticos ainda não apareceram. Os sistemas multimodais de IA do Web2 são um enorme projeto de engenharia, que requer uma quantidade massiva de dados, poder computacional robusto, algoritmos de ponta e implementações de engenharia eficientes, o que constitui barreiras industriais muito fortes.
O desenvolvimento da Web3 AI deve adotar a estratégia de "cercar as cidades a partir do campo", entrando em cenários periféricos e buscando oportunidades em tarefas de estrutura leve, fáceis de paralelizar e que possam ser incentivadas. Por exemplo, ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem de dados em crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos, e treinamento colaborativo de dispositivos de borda, entre outros.
No entanto, a barreira atual da IA Web2 está apenas a começar a formar-se, sendo esta a fase inicial da competição entre as grandes empresas. A verdadeira oportunidade da IA Web3 pode surgir quando os benefícios da IA Web2 desaparecerem completamente. Antes disso, os projetos de IA Web3 precisam escolher com cautela os pontos de entrada, garantindo que possam iterar continuamente em cenários de pequena escala, mantendo a flexibilidade para se adaptar às necessidades do mercado em constante mudança.