Desafios e Oportunidades no Desenvolvimento da Web3 AI
Com o contínuo avanço da tecnologia de inteligência artificial, a Web2 AI alcançou conquistas significativas em modelos multimodais, alinhamento semântico e fusão de características. No entanto, esses avanços também aprofundaram as barreiras tecnológicas, tornando difícil para a Web3 AI imitar e alcançar.
A abordagem modular atualmente adotada pelo Web3 AI apresenta várias limitações. Primeiro, devido à falta de um espaço de incorporação de alta dimensão unificado, é difícil realizar um alinhamento semântico eficaz entre os diferentes módulos. Em segundo lugar, o mecanismo de atenção não pode ser projetado de forma precisa em um espaço de baixa dimensão, resultando em baixa eficiência no processamento de informações. Por fim, a fusão de características muitas vezes permanece na fase simples de concatenação estática, incapaz de capturar associações complexas entre modalidades.
Apesar disso, o Web3 AI ainda possui suas vantagens únicas. A característica de descentralização oferece potencial em termos de alta paralelismo, baixa acoplamento e compatibilidade com poder de computação heterogêneo. No futuro, pode encontrar pontos de ruptura em áreas como computação de borda, tarefas leves e crowdsourcing de dados.
No entanto, os benefícios tecnológicos da IA Web2 estão apenas a começar a surgir, e a IA Web3 ainda precisará de tempo para alcançar uma verdadeira ruptura. Antes disso, os projetos de IA Web3 devem adotar a estratégia de "cercar as cidades a partir do campo", entrando por cenários periféricos e iterando continuamente em aplicações de pequena escala, acumulando experiência.
A chave está em escolher o ponto de entrada adequado, mantendo a flexibilidade para se adaptar a um panorama tecnológico em constante mudança, e pacientemente esperar que surjam oportunidades em cenários centrais, desde que a base seja sólida. Só assim, a Web3 AI poderá ocupar um lugar no futuro da ecologia da IA.
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probably_nothing_anon
· 07-24 20:35
Quem vai dizer se isso é confiável?
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SchrödingersNode
· 07-22 01:24
Sinto que ainda é uma conversa batida.
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AirdropDreamBreaker
· 07-22 01:22
Estar relaxado, estar relaxado, afinal os jogadores de Web3 estão todos à espera do Airdrop.
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GasFeeBeggar
· 07-22 01:19
Podia ter dito mais cedo! Não é mais do que esperar pela oportunidade.
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TokenomicsTinfoilHat
· 07-22 01:07
Quem disse que a Descentralização é a melhor solução?
Desafios e caminhos para o desenvolvimento da Web3 AI: limitações da modularidade e vantagens da Descentralização
Desafios e Oportunidades no Desenvolvimento da Web3 AI
Com o contínuo avanço da tecnologia de inteligência artificial, a Web2 AI alcançou conquistas significativas em modelos multimodais, alinhamento semântico e fusão de características. No entanto, esses avanços também aprofundaram as barreiras tecnológicas, tornando difícil para a Web3 AI imitar e alcançar.
A abordagem modular atualmente adotada pelo Web3 AI apresenta várias limitações. Primeiro, devido à falta de um espaço de incorporação de alta dimensão unificado, é difícil realizar um alinhamento semântico eficaz entre os diferentes módulos. Em segundo lugar, o mecanismo de atenção não pode ser projetado de forma precisa em um espaço de baixa dimensão, resultando em baixa eficiência no processamento de informações. Por fim, a fusão de características muitas vezes permanece na fase simples de concatenação estática, incapaz de capturar associações complexas entre modalidades.
Apesar disso, o Web3 AI ainda possui suas vantagens únicas. A característica de descentralização oferece potencial em termos de alta paralelismo, baixa acoplamento e compatibilidade com poder de computação heterogêneo. No futuro, pode encontrar pontos de ruptura em áreas como computação de borda, tarefas leves e crowdsourcing de dados.
No entanto, os benefícios tecnológicos da IA Web2 estão apenas a começar a surgir, e a IA Web3 ainda precisará de tempo para alcançar uma verdadeira ruptura. Antes disso, os projetos de IA Web3 devem adotar a estratégia de "cercar as cidades a partir do campo", entrando por cenários periféricos e iterando continuamente em aplicações de pequena escala, acumulando experiência.
A chave está em escolher o ponto de entrada adequado, mantendo a flexibilidade para se adaptar a um panorama tecnológico em constante mudança, e pacientemente esperar que surjam oportunidades em cenários centrais, desde que a base seja sólida. Só assim, a Web3 AI poderá ocupar um lugar no futuro da ecologia da IA.