📢 Gate廣場專屬 #WXTM创作大赛# 正式開啓!
聚焦 CandyDrop 第59期 —— MinoTari (WXTM),總獎池 70,000 枚 WXTM 等你贏!
🎯 關於 MinoTari (WXTM)
Tari 是一個以數字資產爲核心的區塊鏈協議,由 Rust 構建,致力於爲創作者提供設計全新數字體驗的平台。
通過 Tari,數字稀缺資產(如收藏品、遊戲資產等)將成爲創作者拓展商業價值的新方式。
🎨 活動時間:
2025年8月7日 17:00 - 8月12日 24:00(UTC+8)
📌 參與方式:
在 Gate廣場發布與 WXTM 或相關活動(充值 / 交易 / CandyDrop)相關的原創內容
內容不少於 100 字,形式不限(觀點分析、教程分享、圖文創意等)
添加標籤: #WXTM创作大赛# 和 #WXTM#
附本人活動截圖(如充值記錄、交易頁面或 CandyDrop 報名圖)
🏆 獎勵設置(共計 70,000 枚 WXTM):
一等獎(1名):20,000 枚 WXTM
二等獎(3名):10,000 枚 WXTM
三等獎(10名):2,000 枚 WXTM
📋 評選標準:
內容質量(主題相關、邏輯清晰、有深度)
用戶互動熱度(點讚、評論)
附帶參與截圖者優先
📄 活動說明:
內容必須原創,禁止抄襲和小號刷量行爲
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名
Web3 AI 發展困境與突破路徑:模塊化局限與去中心化優勢
Web3 AI 發展面臨的挑戰與機遇
隨着人工智能技術的不斷進步,Web2 AI 在多模態模型、語義對齊和特徵融合等方面取得了顯著成就。然而,這些進展也加深了技術壁壘,使得 Web3 AI 在模仿和追趕時面臨重重困難。
Web3 AI 目前採用的模塊化方法存在諸多局限性。首先,由於缺乏統一的高維嵌入空間,各個模塊之間難以實現有效的語義對齊。其次,注意力機制無法在低維度空間中精密設計,導致信息處理效率低下。最後,特徵融合往往停留在簡單的靜態拼接階段,無法捕捉復雜的跨模態關聯。
盡管如此,Web3 AI 仍有其獨特優勢。去中心化的特性使其在高並行、低耦合和異構算力兼容性方面具有潛力。未來可能在邊緣計算、輕量化任務、數據衆包等領域找到突破口。
然而,當前 Web2 AI 的技術紅利才剛剛開始顯現,Web3 AI 要想實現真正的突破還需時日。在此之前,Web3 AI 項目應該採取"農村包圍城市"的策略,從邊緣場景切入,在小規模應用中不斷迭代和積累經驗。
關鍵在於選擇合適的切入點,保持靈活性以適應不斷變化的技術格局,並在基礎牢固的前提下耐心等待核心場景的機會出現。只有這樣,Web3 AI 才能在未來的 AI 生態中佔據一席之地。