Web3 AI Gelişiminin Karşılaştığı Zorluklar ve Fırsatlar
Yapay zeka teknolojisinin sürekli ilerlemesiyle, Web2 AI çok modlu modeller, anlamsal uyum ve özellik birleştirme gibi alanlarda önemli başarılar elde etti. Ancak, bu ilerlemeler aynı zamanda teknik engelleri derinleştirdi ve Web3 AI'nın taklit etme ve yetişme çabalarında birçok zorlukla karşılaşmasına neden oldu.
Web3 AI'nın şu anda kullandığı modüler yaklaşım birçok sınırlamaya sahiptir. Öncelikle, birleşik bir yüksek boyutlu gömülü alanın eksikliği nedeniyle, çeşitli modüller arasında etkili bir anlamsal hizalama sağlamak zordur. İkincisi, dikkat mekanizması düşük boyutlu alanlarda hassas bir şekilde tasarlanamaz, bu da bilgi işleme verimliliğinin düşük olmasına neden olur. Son olarak, özellik birleştirme genellikle basit statik birleştirme aşamasında kalır ve karmaşık çok modlu ilişkileri yakalayamaz.
Buna rağmen, Web3 AI'nin kendine özgü avantajları vardır. Merkeziyetsiz yapısı, yüksek paralellik, düşük bağlanabilirlik ve heterojen hesaplama uyumluluğu açısından potansiyele sahiptir. Gelecekte kenar hesaplama, hafif görevler, veri toplama gibi alanlarda bir atılım bulması mümkün olabilir.
Ancak, mevcut Web2 AI teknolojik avantajı henüz yeni yeni ortaya çıkarken, Web3 AI'nın gerçek bir atılım gerçekleştirmesi için zamana ihtiyacı var. Bu süreçte, Web3 AI projelerinin "kırsal alanların şehirleri kuşatması" stratejisini benimsemesi, kenar senaryolar üzerinden başlayarak, küçük ölçekli uygulamalarda sürekli olarak iterasyon yapması ve deneyim biriktirmesi gerekir.
Anahtar, uygun bir giriş noktası seçmek, sürekli değişen teknoloji ortamına uyum sağlamak için esnek kalmak ve sağlam bir temel üzerinde sabırla çekirdek senaryoların fırsatlarını beklemektir. Ancak bu şekilde, Web3 AI gelecekteki AI ekosisteminde bir yer edinebilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
16 Likes
Reward
16
5
Share
Comment
0/400
probably_nothing_anon
· 07-24 20:35
Kim bu konuda güvenilir olduğunu söyleyebilir?
View OriginalReply0
SchrödingersNode
· 07-22 01:24
Hâlâ eski ve sıradan bir konuşma gibi hissediyorum.
View OriginalReply0
AirdropDreamBreaker
· 07-22 01:22
Boşver boşver, zaten Web3 oyuncuları airdrop'u bekliyor.
Web3 AI gelişim zorlukları ve aşma yolları: Modüler sınırlamalar ve Merkeziyetsizlik avantajları
Web3 AI Gelişiminin Karşılaştığı Zorluklar ve Fırsatlar
Yapay zeka teknolojisinin sürekli ilerlemesiyle, Web2 AI çok modlu modeller, anlamsal uyum ve özellik birleştirme gibi alanlarda önemli başarılar elde etti. Ancak, bu ilerlemeler aynı zamanda teknik engelleri derinleştirdi ve Web3 AI'nın taklit etme ve yetişme çabalarında birçok zorlukla karşılaşmasına neden oldu.
Web3 AI'nın şu anda kullandığı modüler yaklaşım birçok sınırlamaya sahiptir. Öncelikle, birleşik bir yüksek boyutlu gömülü alanın eksikliği nedeniyle, çeşitli modüller arasında etkili bir anlamsal hizalama sağlamak zordur. İkincisi, dikkat mekanizması düşük boyutlu alanlarda hassas bir şekilde tasarlanamaz, bu da bilgi işleme verimliliğinin düşük olmasına neden olur. Son olarak, özellik birleştirme genellikle basit statik birleştirme aşamasında kalır ve karmaşık çok modlu ilişkileri yakalayamaz.
Buna rağmen, Web3 AI'nin kendine özgü avantajları vardır. Merkeziyetsiz yapısı, yüksek paralellik, düşük bağlanabilirlik ve heterojen hesaplama uyumluluğu açısından potansiyele sahiptir. Gelecekte kenar hesaplama, hafif görevler, veri toplama gibi alanlarda bir atılım bulması mümkün olabilir.
Ancak, mevcut Web2 AI teknolojik avantajı henüz yeni yeni ortaya çıkarken, Web3 AI'nın gerçek bir atılım gerçekleştirmesi için zamana ihtiyacı var. Bu süreçte, Web3 AI projelerinin "kırsal alanların şehirleri kuşatması" stratejisini benimsemesi, kenar senaryolar üzerinden başlayarak, küçük ölçekli uygulamalarda sürekli olarak iterasyon yapması ve deneyim biriktirmesi gerekir.
Anahtar, uygun bir giriş noktası seçmek, sürekli değişen teknoloji ortamına uyum sağlamak için esnek kalmak ve sağlam bir temel üzerinde sabırla çekirdek senaryoların fırsatlarını beklemektir. Ancak bu şekilde, Web3 AI gelecekteki AI ekosisteminde bir yer edinebilir.