Défis et opportunités du développement de l'IA Web3
Avec les avancées continues de la technologie de l'intelligence artificielle, l'IA Web2 a réalisé des progrès significatifs dans des domaines tels que les modèles multimodaux, l'alignement sémantique et la fusion de caractéristiques. Cependant, ces avancées ont également renforcé les barrières technologiques, rendant l'IA Web3 confrontée à de nombreuses difficultés pour imiter et rattraper.
La méthode modulaire actuellement adoptée par Web3 AI présente de nombreuses limitations. Tout d'abord, en raison du manque d'un espace d'incorporation haute dimension unifié, il est difficile d'obtenir un alignement sémantique efficace entre les différents modules. Deuxièmement, le mécanisme d'attention ne peut pas être conçu de manière précise dans un espace de faible dimension, ce qui entraîne une faible efficacité du traitement de l'information. Enfin, la fusion des caractéristiques reste souvent au stade de simple concaténation statique, incapable de capturer des relations complexes entre les modalités.
Néanmoins, l'IA Web3 a ses avantages uniques. Ses caractéristiques décentralisées lui confèrent un potentiel en matière de parallélisme élevé, de faible couplage et de compatibilité avec des puissances de calcul hétérogènes. À l'avenir, elle pourrait trouver des débouchés dans des domaines tels que le calcul en périphérie, les tâches légères et l'externalisation de données.
Cependant, les bénéfices technologiques de l'IA Web2 ne commencent à peine à se manifester, et il faudra du temps pour que l'IA Web3 réalise de véritables percées. Avant cela, les projets d'IA Web3 devraient adopter une stratégie de "l'enveloppement des villes par les campagnes", en entrant par des scénarios périphériques et en itérant continuellement et en accumulant de l'expérience dans des applications à petite échelle.
La clé réside dans le choix du point d'entrée approprié, en maintenant la flexibilité pour s'adapter à un paysage technologique en constante évolution, et en attendant patiemment l'apparition d'opportunités dans des scénarios clés, à condition d'avoir une base solide. Ce n'est qu'ainsi que l'IA Web3 pourra se faire une place dans l'écosystème de l'IA à l'avenir.
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probably_nothing_anon
· 07-24 20:35
Qui peut dire si c'est fiable ?
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SchrödingersNode
· 07-22 01:24
Je pense que c'est toujours le même discours.
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AirdropDreamBreaker
· 07-22 01:22
Bai lan bai lan, de toute façon les joueurs de Web3 attendent tous l'Airdrop.
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GasFeeBeggar
· 07-22 01:19
Dis-le plus tôt ! Ce n'est qu'une question d'attendre l'opportunité.
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TokenomicsTinfoilHat
· 07-22 01:07
Qui a dit que la Décentralisation est la solution optimale ?
Défis et voies de percée du développement de l'IA Web3 : limites de la modularité et avantages de la Décentralisation
Défis et opportunités du développement de l'IA Web3
Avec les avancées continues de la technologie de l'intelligence artificielle, l'IA Web2 a réalisé des progrès significatifs dans des domaines tels que les modèles multimodaux, l'alignement sémantique et la fusion de caractéristiques. Cependant, ces avancées ont également renforcé les barrières technologiques, rendant l'IA Web3 confrontée à de nombreuses difficultés pour imiter et rattraper.
La méthode modulaire actuellement adoptée par Web3 AI présente de nombreuses limitations. Tout d'abord, en raison du manque d'un espace d'incorporation haute dimension unifié, il est difficile d'obtenir un alignement sémantique efficace entre les différents modules. Deuxièmement, le mécanisme d'attention ne peut pas être conçu de manière précise dans un espace de faible dimension, ce qui entraîne une faible efficacité du traitement de l'information. Enfin, la fusion des caractéristiques reste souvent au stade de simple concaténation statique, incapable de capturer des relations complexes entre les modalités.
Néanmoins, l'IA Web3 a ses avantages uniques. Ses caractéristiques décentralisées lui confèrent un potentiel en matière de parallélisme élevé, de faible couplage et de compatibilité avec des puissances de calcul hétérogènes. À l'avenir, elle pourrait trouver des débouchés dans des domaines tels que le calcul en périphérie, les tâches légères et l'externalisation de données.
Cependant, les bénéfices technologiques de l'IA Web2 ne commencent à peine à se manifester, et il faudra du temps pour que l'IA Web3 réalise de véritables percées. Avant cela, les projets d'IA Web3 devraient adopter une stratégie de "l'enveloppement des villes par les campagnes", en entrant par des scénarios périphériques et en itérant continuellement et en accumulant de l'expérience dans des applications à petite échelle.
La clé réside dans le choix du point d'entrée approprié, en maintenant la flexibilité pour s'adapter à un paysage technologique en constante évolution, et en attendant patiemment l'apparition d'opportunités dans des scénarios clés, à condition d'avoir une base solide. Ce n'est qu'ainsi que l'IA Web3 pourra se faire une place dans l'écosystème de l'IA à l'avenir.