Dengan kemajuan teknologi kecerdasan buatan yang terus menerus, Web2 AI telah mencapai pencapaian signifikan dalam model multimodal, penyelarasan semantik, dan penggabungan fitur. Namun, kemajuan ini juga memperdalam penghalang teknologi, membuat Web3 AI menghadapi banyak kesulitan dalam meniru dan mengejar.
Metode modular yang saat ini diadopsi oleh Web3 AI memiliki banyak keterbatasan. Pertama, karena kurangnya ruang penyisipan tinggi yang seragam, sulit untuk mencapai penyelarasan semantik yang efektif antara berbagai modul. Kedua, mekanisme perhatian tidak dapat dirancang dengan presisi di ruang berdimensi rendah, yang mengakibatkan efisiensi pemrosesan informasi yang rendah. Terakhir, penggabungan fitur sering kali terjebak pada tahap penyambungan statis yang sederhana, sehingga tidak dapat menangkap hubungan lintas modal yang kompleks.
Meskipun demikian, Web3 AI masih memiliki keunggulan unik. Karakteristik desentralisasi memberikannya potensi dalam paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan kompatibilitas kekuatan komputasi heterogen. Di masa depan, mungkin akan menemukan terobosan di bidang komputasi tepi, tugas ringan, crowdsourcing data, dan sebagainya.
Namun, manfaat teknologi Web2 AI saat ini baru saja mulai terlihat, dan Web3 AI masih membutuhkan waktu untuk mencapai terobosan yang sebenarnya. Sebelum itu, proyek Web3 AI harus mengambil strategi "desa mengepung kota", dengan masuk dari skenario pinggiran, terus-menerus melakukan iterasi dan mengumpulkan pengalaman dalam aplikasi berskala kecil.
Kuncinya adalah memilih titik masuk yang tepat, mempertahankan fleksibilitas untuk beradaptasi dengan perubahan pola teknologi yang terus-menerus, dan dengan sabar menunggu kesempatan munculnya skenario inti di atas dasar yang kuat. Hanya dengan cara ini, Web3 AI dapat memiliki tempat di ekosistem AI di masa depan.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
16 Suka
Hadiah
16
5
Bagikan
Komentar
0/400
probably_nothing_anon
· 07-24 20:35
Siapa yang bisa membicarakan ini dengan kredibilitas?
Lihat AsliBalas0
SchrödingersNode
· 07-22 01:24
Rasanya masih sama dengan yang biasa dibicarakan.
Lihat AsliBalas0
AirdropDreamBreaker
· 07-22 01:22
Biar saja, pemain Web3 sudah menunggu Airdrop.
Lihat AsliBalas0
GasFeeBeggar
· 07-22 01:19
Sebaiknya bilang lebih awal! Bukankah hanya menunggu kesempatan?
Lihat AsliBalas0
TokenomicsTinfoilHat
· 07-22 01:07
Siapa bilang desentralisasi adalah solusi terbaik?
Web3 AI tantangan pengembangan dan jalur terobosan: keterbatasan modular dan keuntungan Desentralisasi
Tantangan dan Peluang dalam Pengembangan Web3 AI
Dengan kemajuan teknologi kecerdasan buatan yang terus menerus, Web2 AI telah mencapai pencapaian signifikan dalam model multimodal, penyelarasan semantik, dan penggabungan fitur. Namun, kemajuan ini juga memperdalam penghalang teknologi, membuat Web3 AI menghadapi banyak kesulitan dalam meniru dan mengejar.
Metode modular yang saat ini diadopsi oleh Web3 AI memiliki banyak keterbatasan. Pertama, karena kurangnya ruang penyisipan tinggi yang seragam, sulit untuk mencapai penyelarasan semantik yang efektif antara berbagai modul. Kedua, mekanisme perhatian tidak dapat dirancang dengan presisi di ruang berdimensi rendah, yang mengakibatkan efisiensi pemrosesan informasi yang rendah. Terakhir, penggabungan fitur sering kali terjebak pada tahap penyambungan statis yang sederhana, sehingga tidak dapat menangkap hubungan lintas modal yang kompleks.
Meskipun demikian, Web3 AI masih memiliki keunggulan unik. Karakteristik desentralisasi memberikannya potensi dalam paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan kompatibilitas kekuatan komputasi heterogen. Di masa depan, mungkin akan menemukan terobosan di bidang komputasi tepi, tugas ringan, crowdsourcing data, dan sebagainya.
Namun, manfaat teknologi Web2 AI saat ini baru saja mulai terlihat, dan Web3 AI masih membutuhkan waktu untuk mencapai terobosan yang sebenarnya. Sebelum itu, proyek Web3 AI harus mengambil strategi "desa mengepung kota", dengan masuk dari skenario pinggiran, terus-menerus melakukan iterasi dan mengumpulkan pengalaman dalam aplikasi berskala kecil.
Kuncinya adalah memilih titik masuk yang tepat, mempertahankan fleksibilitas untuk beradaptasi dengan perubahan pola teknologi yang terus-menerus, dan dengan sabar menunggu kesempatan munculnya skenario inti di atas dasar yang kuat. Hanya dengan cara ini, Web3 AI dapat memiliki tempat di ekosistem AI di masa depan.