Tendencias de localización en la industria de la IA y nuevas oportunidades en Web3
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia hacia la localización y la computación en el borde, lo que contrasta claramente con la dirección anterior que se centraba en modelos a gran escala y en la computación centralizada. Este cambio se puede corroborar desde múltiples aspectos, incluyendo la cobertura de dispositivos por parte de Apple Intelligence, el lanzamiento de modelos pequeños dedicados en Windows 11 y la exploración de operaciones de robots fuera de línea por parte de DeepMind.
La inteligencia artificial en la nube y la inteligencia artificial local presentan diferencias significativas en sus enfoques competitivos. La primera se basa principalmente en un gran tamaño de parámetros y enormes datos de entrenamiento, donde la capacidad financiera se convierte en un factor clave; la segunda, en cambio, se centra más en la optimización de ingeniería y la adaptación al escenario, teniendo ventajas en la protección de la privacidad, la confiabilidad y la practicidad. Esta transformación trae nuevas oportunidades para los proyectos de IA en Web3.
En el campo de la IA generalizada, los gigantes tecnológicos tradicionales tienen una ventaja absoluta, lo que dificulta la competencia de los proyectos Web3. Sin embargo, con el auge de los modelos localizados y la computación en el borde, las ventajas de la tecnología blockchain comienzan a destacarse. Por ejemplo, en la garantía de la veracidad de los resultados de salida de los modelos de IA y en la colaboración de modelos con protección de la privacidad, la tecnología blockchain puede desempeñar un papel importante.
Algunos nuevos proyectos de Web3 AI han comenzado a explorar este campo. Por ejemplo, hay proyectos que han lanzado protocolos de comunicación de datos, con el objetivo de resolver el monopolio de datos y la falta de transparencia de las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recoge datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de validación artificial", y ya ha obtenido ingresos considerables. Estos proyectos están intentando resolver el problema de la credibilidad de la IA local.
En general, la colaboración descentralizada solo podrá pasar de ser un concepto a una necesidad cuando la tecnología AI esté realmente disponible en cada dispositivo. Para los proyectos de Web3 AI, en lugar de luchar en una pista de generalización altamente competitiva, sería mejor centrarse en proporcionar apoyo de infraestructura para la ola de AI localizada, lo que podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.
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TokenSleuth
· 07-15 20:53
La próxima parada de la IA es un ecosistema de localización.
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SybilAttackVictim
· 07-14 09:10
La IA local puede ser muy buena, pero no puede escapar de la centralización...
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SerNgmi
· 07-13 21:05
La comida de los gigantes, nos apresuramos a comerla.
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GateUser-aa7df71e
· 07-12 21:25
又到收割韭菜的好时候了 introducir una posición勿谢
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MemeCurator
· 07-12 21:25
Al final se convirtió en una carrera de relevos tecnológica para competir con las grandes empresas.
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FrogInTheWell
· 07-12 21:22
Si la localización no es buena, podría fallar.
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ClassicDumpster
· 07-12 21:21
Ja ja, los perritos finalmente han comenzado a hacer pequeños modelos.
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MindsetExpander
· 07-12 21:20
¡La oportunidad de la IA local ha llegado! Esta ronda es mía.
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CounterIndicator
· 07-12 21:19
¿Quién entiende la localización? Ya lo mencioné el año pasado.
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BrokeBeans
· 07-12 21:14
¿Te han lavado el cerebro con la localización hoy?
La ola de AI localizada surge, los proyectos Web3 enfrentan nuevas oportunidades
Tendencias de localización en la industria de la IA y nuevas oportunidades en Web3
Recientemente, la industria de la IA ha mostrado una tendencia hacia la localización y la computación en el borde, lo que contrasta claramente con la dirección anterior que se centraba en modelos a gran escala y en la computación centralizada. Este cambio se puede corroborar desde múltiples aspectos, incluyendo la cobertura de dispositivos por parte de Apple Intelligence, el lanzamiento de modelos pequeños dedicados en Windows 11 y la exploración de operaciones de robots fuera de línea por parte de DeepMind.
La inteligencia artificial en la nube y la inteligencia artificial local presentan diferencias significativas en sus enfoques competitivos. La primera se basa principalmente en un gran tamaño de parámetros y enormes datos de entrenamiento, donde la capacidad financiera se convierte en un factor clave; la segunda, en cambio, se centra más en la optimización de ingeniería y la adaptación al escenario, teniendo ventajas en la protección de la privacidad, la confiabilidad y la practicidad. Esta transformación trae nuevas oportunidades para los proyectos de IA en Web3.
En el campo de la IA generalizada, los gigantes tecnológicos tradicionales tienen una ventaja absoluta, lo que dificulta la competencia de los proyectos Web3. Sin embargo, con el auge de los modelos localizados y la computación en el borde, las ventajas de la tecnología blockchain comienzan a destacarse. Por ejemplo, en la garantía de la veracidad de los resultados de salida de los modelos de IA y en la colaboración de modelos con protección de la privacidad, la tecnología blockchain puede desempeñar un papel importante.
Algunos nuevos proyectos de Web3 AI han comenzado a explorar este campo. Por ejemplo, hay proyectos que han lanzado protocolos de comunicación de datos, con el objetivo de resolver el monopolio de datos y la falta de transparencia de las plataformas de IA centralizadas. Otro proyecto recoge datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de validación artificial", y ya ha obtenido ingresos considerables. Estos proyectos están intentando resolver el problema de la credibilidad de la IA local.
En general, la colaboración descentralizada solo podrá pasar de ser un concepto a una necesidad cuando la tecnología AI esté realmente disponible en cada dispositivo. Para los proyectos de Web3 AI, en lugar de luchar en una pista de generalización altamente competitiva, sería mejor centrarse en proporcionar apoyo de infraestructura para la ola de AI localizada, lo que podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.