С постоянным прогрессом технологий искусственного интеллекта, Web2 AI добился значительных успехов в таких областях, как многомодальные модели, семантическая согласованность и слияние признаков. Однако эти достижения также углубили технологические барьеры, что создало множество трудностей для Web3 AI в его попытках подражать и догонять.
Модульный подход, используемый в Web3 AI, имеет множество ограничений. Во-первых, из-за отсутствия единого высокоразмерного встраиваемого пространства трудно достичь эффективного семантического выравнивания между различными модулями. Во-вторых, механизмы внимания не могут быть точно спроектированы в пространстве низкой размерности, что приводит к низкой эффективности обработки информации. Наконец, слияние признаков часто остается на простой статической стадии соединения, не в состоянии уловить сложные кросс-модальные связи.
Тем не менее, Web3 AI все еще обладает своими уникальными преимуществами. Децентрализованный характер позволяет ему иметь потенциал в области высокой параллельности, низкой связанности и совместимости с гетерогенной вычислительной мощностью. В будущем он может найти прорыв в таких областях, как краевая вычислительная техника, легковесные задачи, краудсорсинг данных и т.д.
Тем не менее, текущие технологические выгоды Web2 AI только начинают проявляться, и Web3 AI потребуется время, чтобы достичь настоящих прорывов. До этого момента проекты Web3 AI должны использовать стратегию "окружения города из деревни", начиная с периферийных сценариев и постоянно итеративно накапливая опыт в маломасштабных приложениях.
Ключевым моментом является выбор подходящей точки входа, поддержание гибкости для адаптации к постоянно меняющемуся технологическому ландшафту и терпеливое ожидание появления возможностей в ключевых сценариях при условии прочной основы. Только так Web3 AI сможет занять свое место в будущем AI экосистемы.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
16 Лайков
Награда
16
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
probably_nothing_anon
· 07-24 20:35
Кто-нибудь скажет, насколько это надежно?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchrödingersNode
· 07-22 01:24
Кажется, это всё те же старые разговоры.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropDreamBreaker
· 07-22 01:22
Байлань байлань, в любом случае игроки Web3 все ждут Аирдроп.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeBeggar
· 07-22 01:19
Раньше надо было говорить! Это всего лишь вопрос ожидания возможности.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenomicsTinfoilHat
· 07-22 01:07
Кто сказал, что Децентрализация является оптимальным решением?
Развитие Web3 AI: проблемы и пути преодоления: ограничения модульности и преимущества Децентрализации
Проблемы и возможности развития Web3 AI
С постоянным прогрессом технологий искусственного интеллекта, Web2 AI добился значительных успехов в таких областях, как многомодальные модели, семантическая согласованность и слияние признаков. Однако эти достижения также углубили технологические барьеры, что создало множество трудностей для Web3 AI в его попытках подражать и догонять.
Модульный подход, используемый в Web3 AI, имеет множество ограничений. Во-первых, из-за отсутствия единого высокоразмерного встраиваемого пространства трудно достичь эффективного семантического выравнивания между различными модулями. Во-вторых, механизмы внимания не могут быть точно спроектированы в пространстве низкой размерности, что приводит к низкой эффективности обработки информации. Наконец, слияние признаков часто остается на простой статической стадии соединения, не в состоянии уловить сложные кросс-модальные связи.
Тем не менее, Web3 AI все еще обладает своими уникальными преимуществами. Децентрализованный характер позволяет ему иметь потенциал в области высокой параллельности, низкой связанности и совместимости с гетерогенной вычислительной мощностью. В будущем он может найти прорыв в таких областях, как краевая вычислительная техника, легковесные задачи, краудсорсинг данных и т.д.
Тем не менее, текущие технологические выгоды Web2 AI только начинают проявляться, и Web3 AI потребуется время, чтобы достичь настоящих прорывов. До этого момента проекты Web3 AI должны использовать стратегию "окружения города из деревни", начиная с периферийных сценариев и постоянно итеративно накапливая опыт в маломасштабных приложениях.
Ключевым моментом является выбор подходящей точки входа, поддержание гибкости для адаптации к постоянно меняющемуся технологическому ландшафту и терпеливое ожидание появления возможностей в ключевых сценариях при условии прочной основы. Только так Web3 AI сможет занять свое место в будущем AI экосистемы.