Desafíos y oportunidades en el desarrollo de Web3 AI
Con el continuo avance de la tecnología de inteligencia artificial, Web2 AI ha logrado logros significativos en modelos multimodales, alineación semántica y fusión de características. Sin embargo, estos avances también han profundizado las barreras tecnológicas, lo que ha llevado a que Web3 AI enfrente numerosas dificultades al intentar imitar y alcanzar.
El enfoque modular actualmente adoptado por Web3 AI presenta numerosas limitaciones. En primer lugar, la falta de un espacio de incrustación de alta dimensión unificado dificulta la alineación semántica efectiva entre los diferentes módulos. En segundo lugar, el mecanismo de atención no puede ser diseñado de manera precisa en un espacio de baja dimensión, lo que resulta en una baja eficiencia en el procesamiento de información. Por último, la fusión de características a menudo se limita a una fase de concatenación estática simple, incapaz de capturar relaciones complejas entre modalidades.
A pesar de esto, Web3 AI aún tiene sus ventajas únicas. Su característica descentralizada le confiere potencial en términos de alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con capacidades de cálculo heterogéneas. En el futuro, podría encontrar oportunidades en áreas como la computación en el borde, tareas ligeras y la recopilación de datos.
Sin embargo, los beneficios tecnológicos de la IA en Web2 apenas están comenzando a manifestarse, y Web3 AI necesitará tiempo para lograr una verdadera ruptura. Antes de eso, los proyectos de Web3 AI deberían adoptar la estrategia de "rodear las ciudades desde el campo", entrando a través de escenarios periféricos y iterando constantemente en aplicaciones de pequeña escala para acumular experiencia.
La clave está en elegir el punto de entrada adecuado, manteniendo la flexibilidad para adaptarse a un panorama tecnológico en constante cambio, y esperando pacientemente la aparición de oportunidades en los escenarios centrales, siempre que la base sea sólida. Solo así, la IA de Web3 podrá tener un lugar en el futuro ecosistema de IA.
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probably_nothing_anon
· 07-24 20:35
¿Quién puede decir si esto es confiable?
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SchrödingersNode
· 07-22 01:24
Sigue sintiendo como un tema recurrente.
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AirdropDreamBreaker
· 07-22 01:22
Haciendo lo que sea, de todos modos los jugadores de Web3 están esperando el Airdrop.
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GasFeeBeggar
· 07-22 01:19
¡Dilo antes! No es más que esperar la oportunidad.
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TokenomicsTinfoilHat
· 07-22 01:07
¿Quién dijo que la Descentralización es la mejor solución?
Dificultades y caminos de superación en el desarrollo de Web3 AI: limitaciones de la modularidad y ventajas de la Descentralización
Desafíos y oportunidades en el desarrollo de Web3 AI
Con el continuo avance de la tecnología de inteligencia artificial, Web2 AI ha logrado logros significativos en modelos multimodales, alineación semántica y fusión de características. Sin embargo, estos avances también han profundizado las barreras tecnológicas, lo que ha llevado a que Web3 AI enfrente numerosas dificultades al intentar imitar y alcanzar.
El enfoque modular actualmente adoptado por Web3 AI presenta numerosas limitaciones. En primer lugar, la falta de un espacio de incrustación de alta dimensión unificado dificulta la alineación semántica efectiva entre los diferentes módulos. En segundo lugar, el mecanismo de atención no puede ser diseñado de manera precisa en un espacio de baja dimensión, lo que resulta en una baja eficiencia en el procesamiento de información. Por último, la fusión de características a menudo se limita a una fase de concatenación estática simple, incapaz de capturar relaciones complejas entre modalidades.
A pesar de esto, Web3 AI aún tiene sus ventajas únicas. Su característica descentralizada le confiere potencial en términos de alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con capacidades de cálculo heterogéneas. En el futuro, podría encontrar oportunidades en áreas como la computación en el borde, tareas ligeras y la recopilación de datos.
Sin embargo, los beneficios tecnológicos de la IA en Web2 apenas están comenzando a manifestarse, y Web3 AI necesitará tiempo para lograr una verdadera ruptura. Antes de eso, los proyectos de Web3 AI deberían adoptar la estrategia de "rodear las ciudades desde el campo", entrando a través de escenarios periféricos y iterando constantemente en aplicaciones de pequeña escala para acumular experiencia.
La clave está en elegir el punto de entrada adecuado, manteniendo la flexibilidad para adaptarse a un panorama tecnológico en constante cambio, y esperando pacientemente la aparición de oportunidades en los escenarios centrales, siempre que la base sea sólida. Solo así, la IA de Web3 podrá tener un lugar en el futuro ecosistema de IA.