Recientemente ha habido voces que indican que la estrategia Rollup-Centric de Ethereum parece haber fracasado, y se ha expresado un fuerte descontento hacia este modelo de anidación L1-L2-L3. Sin embargo, es interesante que el desarrollo en el campo de la IA durante el último año también ha experimentado una rápida evolución similar de L1-L2-L3. Al comparar estos dos campos, podemos explorar la raíz del problema.
En el campo de la IA, la lógica jerárquica se centra en que cada capa resuelve problemas centrales que la capa anterior no puede. Los modelos de lenguaje de gran tamaño L1 abordan las capacidades básicas de comprensión y generación del lenguaje, pero presentan deficiencias evidentes en razonamiento lógico y cálculo matemático. Los modelos de razonamiento L2 se especializan en superar esta debilidad, como ciertos modelos que pueden resolver problemas matemáticos complejos y depurar código, llenando los vacíos cognitivos de los modelos de lenguaje de gran tamaño. Sobre esta base, los agentes de IA L3 integran naturalmente las capacidades de las dos primeras capas, permitiendo que la IA pase de responder de manera pasiva a ejecutar de manera activa, siendo capaz de planificar tareas de forma autónoma, invocar herramientas y gestionar flujos de trabajo complejos.
Esta jerarquía es de "progresión de capacidades": L1 establece la base, L2 complementa las deficiencias, y L3 realiza la integración. Cada nivel logra un salto cualitativo sobre la base del nivel anterior, y los usuarios pueden sentir claramente que la IA se vuelve más inteligente y práctica.
En comparación, la lógica jerárquica en el campo de las criptomonedas es que cada nivel proporciona soluciones a los problemas del nivel anterior, pero al mismo tiempo también trae nuevos y mayores problemas. Por ejemplo, el rendimiento insuficiente de las cadenas de bloques L1 naturalmente lleva a pensar en soluciones de escalado L2. Sin embargo, tras una ronda de competencia en la infraestructura L2, aunque las tarifas de Gas han disminuido y el TPS acumulado ha aumentado, la liquidez se ha vuelto dispersa, y las aplicaciones ecológicas siguen siendo escasas, lo que hace que demasiada infraestructura L2 se convierta en un gran problema. Así que se comenzó a desarrollar cadenas de aplicaciones verticales L3, pero estas cadenas de aplicaciones actúan de manera independiente, no pueden disfrutar del efecto de sinergia del ecosistema de cadenas generales, lo que en realidad fragmenta aún más la experiencia del usuario.
Esta evolución en capas se ha convertido en un "traslado de problemas": L1 tiene cuellos de botella, L2 ofrece parches, y L3 parece caótico y disperso. Cada capa parece simplemente trasladar los problemas de un lugar a otro, dando la impresión de que todas las soluciones se llevan a cabo únicamente para "emitir tokens".
La causa fundamental de esta diferencia radica en que: la estratificación de la IA está impulsada por la competencia tecnológica, y las principales empresas están haciendo todo lo posible para mejorar la capacidad de los modelos; mientras que la estratificación de las criptomonedas parece estar atada a la economía de tokens, donde el KPI central de cada L2 se centra en el Valor Total Bloqueado (TVL) y el precio de los tokens.
En esencia, un campo se centra en resolver problemas técnicos, mientras que el otro se asemeja más a empaquetar productos financieros. En cuanto a quién tiene razón y quién no, puede que no haya una respuesta clara, ya que depende del punto de vista y la posición de cada persona.
Por supuesto, esta analogía abstracta no es absoluta, solo al comparar las trayectorias de desarrollo de dos campos, se encuentran algunas diferencias y puntos de reflexión interesantes.
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SerumSurfer
· hace16h
Hola, ¿el dueño del edificio no quiere simplemente volver a estudiar matemáticas discretas?
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WalletsWatcher
· hace20h
¿Hay algún problema con la arquitectura de múltiples capas?
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OnchainDetectiveBing
· hace20h
La jerarquía realmente es un poco confusa, no es tan sencilla como en Web2.
Comparación de la IA con los Activos Cripto: Rutas de desarrollo divergentes de estrategias jerárquicas
Recientemente ha habido voces que indican que la estrategia Rollup-Centric de Ethereum parece haber fracasado, y se ha expresado un fuerte descontento hacia este modelo de anidación L1-L2-L3. Sin embargo, es interesante que el desarrollo en el campo de la IA durante el último año también ha experimentado una rápida evolución similar de L1-L2-L3. Al comparar estos dos campos, podemos explorar la raíz del problema.
En el campo de la IA, la lógica jerárquica se centra en que cada capa resuelve problemas centrales que la capa anterior no puede. Los modelos de lenguaje de gran tamaño L1 abordan las capacidades básicas de comprensión y generación del lenguaje, pero presentan deficiencias evidentes en razonamiento lógico y cálculo matemático. Los modelos de razonamiento L2 se especializan en superar esta debilidad, como ciertos modelos que pueden resolver problemas matemáticos complejos y depurar código, llenando los vacíos cognitivos de los modelos de lenguaje de gran tamaño. Sobre esta base, los agentes de IA L3 integran naturalmente las capacidades de las dos primeras capas, permitiendo que la IA pase de responder de manera pasiva a ejecutar de manera activa, siendo capaz de planificar tareas de forma autónoma, invocar herramientas y gestionar flujos de trabajo complejos.
Esta jerarquía es de "progresión de capacidades": L1 establece la base, L2 complementa las deficiencias, y L3 realiza la integración. Cada nivel logra un salto cualitativo sobre la base del nivel anterior, y los usuarios pueden sentir claramente que la IA se vuelve más inteligente y práctica.
En comparación, la lógica jerárquica en el campo de las criptomonedas es que cada nivel proporciona soluciones a los problemas del nivel anterior, pero al mismo tiempo también trae nuevos y mayores problemas. Por ejemplo, el rendimiento insuficiente de las cadenas de bloques L1 naturalmente lleva a pensar en soluciones de escalado L2. Sin embargo, tras una ronda de competencia en la infraestructura L2, aunque las tarifas de Gas han disminuido y el TPS acumulado ha aumentado, la liquidez se ha vuelto dispersa, y las aplicaciones ecológicas siguen siendo escasas, lo que hace que demasiada infraestructura L2 se convierta en un gran problema. Así que se comenzó a desarrollar cadenas de aplicaciones verticales L3, pero estas cadenas de aplicaciones actúan de manera independiente, no pueden disfrutar del efecto de sinergia del ecosistema de cadenas generales, lo que en realidad fragmenta aún más la experiencia del usuario.
Esta evolución en capas se ha convertido en un "traslado de problemas": L1 tiene cuellos de botella, L2 ofrece parches, y L3 parece caótico y disperso. Cada capa parece simplemente trasladar los problemas de un lugar a otro, dando la impresión de que todas las soluciones se llevan a cabo únicamente para "emitir tokens".
La causa fundamental de esta diferencia radica en que: la estratificación de la IA está impulsada por la competencia tecnológica, y las principales empresas están haciendo todo lo posible para mejorar la capacidad de los modelos; mientras que la estratificación de las criptomonedas parece estar atada a la economía de tokens, donde el KPI central de cada L2 se centra en el Valor Total Bloqueado (TVL) y el precio de los tokens.
En esencia, un campo se centra en resolver problemas técnicos, mientras que el otro se asemeja más a empaquetar productos financieros. En cuanto a quién tiene razón y quién no, puede que no haya una respuesta clara, ya que depende del punto de vista y la posición de cada persona.
Por supuesto, esta analogía abstracta no es absoluta, solo al comparar las trayectorias de desarrollo de dos campos, se encuentran algunas diferencias y puntos de reflexión interesantes.