تواصل أسهم إنفيديا تسجيل مستويات قياسية جديدة، حيث عمق التقدم في النماذج متعددة الوسائط الحواجز التقنية لـ Web2 AI. من المحاذاة الدلالية إلى الفهم البصري، ومن الإدماج عالي الأبعاد إلى دمج الميزات، تقوم النماذج المعقدة بدمج أنماط التعبير المختلفة بسرعة غير مسبوقة، مما يبني قاعدة AI مغلقة بشكل متزايد. رد فعل سوق الأسهم الأمريكية كان إيجابياً، سواء كانت أسهم العملات أو أسهم AI، جميعها تظهر اتجاهاً صعودياً صغيراً. ومع ذلك، فإن هذه الحماسة تكاد تكون بلا صلة بمجال العملات المشفرة.
تواجه محاولات Web3 AI في اتجاه الوكلاء مشاكل في الاتجاه. إن محاولة تجميع نظام متعدد النماذج بأسلوب Web2 بهيكل لامركزي هي في الواقع نوع من التباين المزدوج في التفكير والتقنية. في الوقت الحالي، حيث تكون ترابط الوحدات قويًا، وتوزيع الميزات غير مستقر، ومتطلبات القوة الحاسوبية مركزة، من الصعب على النمذجة متعددة النماذج أن تستقر في Web3. مستقبل Web3 AI لا يكمن في التقليد، بل في التحويل الاستراتيجي.
Web3 AI يعتمد على نموذج متعدد الأنماط مسطح، عدم توافق المعاني يؤدي إلى أداء ضعيف
في أنظمة الوسائط المتعددة للذكاء الاصطناعي في Web2 الحديثة، تشير "محاذاة المعاني" إلى رسم معلومات مختلفة إلى نفس الفضاء الدلالي، مما يمكّن النموذج من فهم ومقارنة المعاني خلف هذه الإشارات. فقط من خلال تحقيق فضاء تضمين عالي الأبعاد، يكون من المنطقي تقسيم سير العمل إلى وحدات مختلفة. لكن في بروتوكول Web3 Agent، لا يمكن تحقيق الفضاء العالي الأبعاد، لأن الوحدات هي فخ الذكاء الاصطناعي في Web3.
يمكن للمساحة المضمنة عالية الأبعاد استيعاب ميزات دلالية متنوعة ومتداخلة، مما يمنحها مواقع أكثر وضوحًا في أبعادها الدلالية الخاصة. عندما لا يمكن محاذاة المعاني، فإن الإشارات المختلفة في الفضاء المنخفض الأبعاد "تضغط" على بعضها البعض، مما يؤدي إلى انخفاض أداء النموذج، وصعوبة في توليد الاستراتيجيات لالتقاط الفروقات الدقيقة، ويصعب التعاون بين الوحدات، مما يجعل النظام غير قادر على التعامل مع السيناريوهات السوقية المعقدة.
من الصعب تحقيق الفضاءات المدمجة ذات الأبعاد العالية في بروتوكولات Web3 AI أو الوكلاء. معظم وكلاء Web3 ليست سوى تغليف لواجهات برمجة التطبيقات الجاهزة، تفتقر إلى فضاء مدمج مركزي موحد وآلية انتباه عبر الوحدات. يتطلب من Web3 AI تحقيق الفضاءات ذات الأبعاد العالية، وهو ما يعادل طلب بروتوكول الوكيل بتطوير جميع واجهات برمجة التطبيقات المعنية بنفسه، وهذا يتعارض مع الغرض من التعديل.
في الفضاء ذي الأبعاد المنخفضة، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة
النماذج المتعددة النماذج عالية المستوى تحتاج إلى آليات انتباه دقيقة. آلية الانتباه هي وسيلة لتخصيص موارد الحساب بشكل ديناميكي، مما يسمح للنموذج بالتركيز بشكل انتقائي على الأجزاء الأكثر صلة عند معالجة مدخلات نمط معين. الشرط الأساسي لنجاح آلية الانتباه هو أن تكون النماذج المتعددة النماذج ذات أبعاد عالية.
تتمثل الفكرة الأساسية في تصميم آلية الانتباه باستخدام الذكاء الاصطناعي Web2 في تخصيص "أوزان الانتباه" بشكل ديناميكي لكل عنصر أثناء معالجة التسلسلات، مما يسمح له بالتركيز على المعلومات الأكثر صلة. تعتبر آلية الاستعلام - المفتاح - القيمة هي الآلية التي تحدد المعلومات الأساسية، مما يساعد في استرجاع المحتوى المطلوب في فضاء الأبعاد.
تواجه Web3 AI المعتمدة على المودولارية صعوبة في تحقيق جدولة انتباه موحدة. تعتمد آلية الانتباه على مساحة موحدة من Query-Key-Value، بينما ترجع واجهات برمجة التطبيقات المستقلة تنسيقات مختلفة وبيانات موزعة، مما يمنع تشكيل Q/K/V تفاعلي. يسمح الانتباه متعدد الرؤوس بالتركيز في الوقت نفسه على مصادر معلومات مختلفة، بينما غالبًا ما تكون واجهات برمجة التطبيقات المستقلة مكالمات خطية، مما يفتقر إلى القدرة على الوزن الديناميكي المتوازي والمتعدد المسارات.
يؤدي تجميع الوحدات المودولارية المتقطعة إلى بقاء دمج الميزات في تجميع سطحي ثابت.
"دمج الميزات" هو عملية دمج متجهات الميزات التي تم الحصول عليها من معالجات متعددة الوسائط بناءً على المحاذاة والانتباه. يظل Web3 AI في المرحلة الأكثر بساطة من الدمج، لأن دمج الميزات الديناميكية يتطلب وجود فضاء عالي الأبعاد وآليات انتباه دقيقة.
تميل الذكاء الاصطناعي في Web2 إلى التدريب المشترك من النهاية إلى النهاية، حيث يتم معالجة الميزات متعددة النماذج في نفس الفضاء عالي الأبعاد في نفس الوقت، وتحسينها بالتعاون مع طبقات الانتباه وطبقات الدمج وطبقات المهام السفلية. أما الذكاء الاصطناعي في Web3 فيعتمد بشكل أكبر على تجميع الوحدات المنفصلة، مما يفتقر إلى هدف تدريب موحد وتدفق تدرج عبر الوحدات.
تقوم Web2 AI بخرائط جميع الميزات النمطية إلى فضاء عالي الأبعاد، وتشمل عملية الدمج العديد من عمليات التفاعل عالية المستوى. تحتوي Web3 AI على أبعاد مخرجات وكلاءها منخفضة للغاية، مما يجعل من الصعب التعبير عن الروابط المعقدة عبر الأنماط. تشكل Web2 AI تحسينًا مغلقًا، بينما تعتمد Web3 AI بشكل كبير على التقييم اليدوي أو الخارجي لعملية ضبط المعلمات، مما يفتقر إلى ردود الفعل الآلية من النهاية إلى النهاية.
تعمق الحواجز في صناعة الذكاء الاصطناعي، ولكن لم تظهر النقاط المؤلمة بعد
نظام الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط في Web2 هو مشروع هندسي ضخم يتطلب كميات هائلة من البيانات، وقوة حسابية كبيرة، وتقنيات متقدمة، وهندسة معقدة لتحقيقه. يشكل هذا حواجز قوية في الصناعة، ويخلق القوة التنافسية الأساسية للفرق الرائدة.
يجب أن يتبنى Web3 AI استراتيجية "القرية تحيط بالمدينة" في التطور، حيث يتم اختبار المشاهد الطرفية على نطاق صغير، وبعد تأمين الأساس بشكل جيد، يتم الانتظار لظهور المشاهد الأساسية. تكمن مزايا Web3 AI في اللامركزية، والتوازي العالي، والانفصال المنخفض، وتوافق القدرة الحوسبية غير المتجانسة، مما يجعله مناسبًا للهياكل الخفيفة والمهام السهلة التوازي والقابلة للتحفيز.
تشكل حواجز Web2 AI الحالية بداية تشكلها، وهي مرحلة مبكرة من منافسة الشركات الرائدة. قد تظهر فرص Web3 AI بعد اختفاء فوائد Web2 AI. قبل ذلك، تحتاج مشاريع Web3 AI إلى اختيار نقاط دخول بحذر، والتركيز على ما إذا كانت يمكنها الدخول من المشاهد الهامشية، وما إذا كانت قادرة على التكرار المستمر في مشاهد التطبيقات الصغيرة، وما إذا كانت تمتلك المرونة الكافية للتكيف مع التغييرات.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
مستقبل Web3 AI يكمن في الالتفاف الاستراتيجي والتركيز على المشاهد الحدودية لكسر الحواجز
مستقبل Web3 AI يعتمد على التحايل الاستراتيجي
تواصل أسهم إنفيديا تسجيل مستويات قياسية جديدة، حيث عمق التقدم في النماذج متعددة الوسائط الحواجز التقنية لـ Web2 AI. من المحاذاة الدلالية إلى الفهم البصري، ومن الإدماج عالي الأبعاد إلى دمج الميزات، تقوم النماذج المعقدة بدمج أنماط التعبير المختلفة بسرعة غير مسبوقة، مما يبني قاعدة AI مغلقة بشكل متزايد. رد فعل سوق الأسهم الأمريكية كان إيجابياً، سواء كانت أسهم العملات أو أسهم AI، جميعها تظهر اتجاهاً صعودياً صغيراً. ومع ذلك، فإن هذه الحماسة تكاد تكون بلا صلة بمجال العملات المشفرة.
تواجه محاولات Web3 AI في اتجاه الوكلاء مشاكل في الاتجاه. إن محاولة تجميع نظام متعدد النماذج بأسلوب Web2 بهيكل لامركزي هي في الواقع نوع من التباين المزدوج في التفكير والتقنية. في الوقت الحالي، حيث تكون ترابط الوحدات قويًا، وتوزيع الميزات غير مستقر، ومتطلبات القوة الحاسوبية مركزة، من الصعب على النمذجة متعددة النماذج أن تستقر في Web3. مستقبل Web3 AI لا يكمن في التقليد، بل في التحويل الاستراتيجي.
Web3 AI يعتمد على نموذج متعدد الأنماط مسطح، عدم توافق المعاني يؤدي إلى أداء ضعيف
في أنظمة الوسائط المتعددة للذكاء الاصطناعي في Web2 الحديثة، تشير "محاذاة المعاني" إلى رسم معلومات مختلفة إلى نفس الفضاء الدلالي، مما يمكّن النموذج من فهم ومقارنة المعاني خلف هذه الإشارات. فقط من خلال تحقيق فضاء تضمين عالي الأبعاد، يكون من المنطقي تقسيم سير العمل إلى وحدات مختلفة. لكن في بروتوكول Web3 Agent، لا يمكن تحقيق الفضاء العالي الأبعاد، لأن الوحدات هي فخ الذكاء الاصطناعي في Web3.
يمكن للمساحة المضمنة عالية الأبعاد استيعاب ميزات دلالية متنوعة ومتداخلة، مما يمنحها مواقع أكثر وضوحًا في أبعادها الدلالية الخاصة. عندما لا يمكن محاذاة المعاني، فإن الإشارات المختلفة في الفضاء المنخفض الأبعاد "تضغط" على بعضها البعض، مما يؤدي إلى انخفاض أداء النموذج، وصعوبة في توليد الاستراتيجيات لالتقاط الفروقات الدقيقة، ويصعب التعاون بين الوحدات، مما يجعل النظام غير قادر على التعامل مع السيناريوهات السوقية المعقدة.
من الصعب تحقيق الفضاءات المدمجة ذات الأبعاد العالية في بروتوكولات Web3 AI أو الوكلاء. معظم وكلاء Web3 ليست سوى تغليف لواجهات برمجة التطبيقات الجاهزة، تفتقر إلى فضاء مدمج مركزي موحد وآلية انتباه عبر الوحدات. يتطلب من Web3 AI تحقيق الفضاءات ذات الأبعاد العالية، وهو ما يعادل طلب بروتوكول الوكيل بتطوير جميع واجهات برمجة التطبيقات المعنية بنفسه، وهذا يتعارض مع الغرض من التعديل.
في الفضاء ذي الأبعاد المنخفضة، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة
النماذج المتعددة النماذج عالية المستوى تحتاج إلى آليات انتباه دقيقة. آلية الانتباه هي وسيلة لتخصيص موارد الحساب بشكل ديناميكي، مما يسمح للنموذج بالتركيز بشكل انتقائي على الأجزاء الأكثر صلة عند معالجة مدخلات نمط معين. الشرط الأساسي لنجاح آلية الانتباه هو أن تكون النماذج المتعددة النماذج ذات أبعاد عالية.
تتمثل الفكرة الأساسية في تصميم آلية الانتباه باستخدام الذكاء الاصطناعي Web2 في تخصيص "أوزان الانتباه" بشكل ديناميكي لكل عنصر أثناء معالجة التسلسلات، مما يسمح له بالتركيز على المعلومات الأكثر صلة. تعتبر آلية الاستعلام - المفتاح - القيمة هي الآلية التي تحدد المعلومات الأساسية، مما يساعد في استرجاع المحتوى المطلوب في فضاء الأبعاد.
تواجه Web3 AI المعتمدة على المودولارية صعوبة في تحقيق جدولة انتباه موحدة. تعتمد آلية الانتباه على مساحة موحدة من Query-Key-Value، بينما ترجع واجهات برمجة التطبيقات المستقلة تنسيقات مختلفة وبيانات موزعة، مما يمنع تشكيل Q/K/V تفاعلي. يسمح الانتباه متعدد الرؤوس بالتركيز في الوقت نفسه على مصادر معلومات مختلفة، بينما غالبًا ما تكون واجهات برمجة التطبيقات المستقلة مكالمات خطية، مما يفتقر إلى القدرة على الوزن الديناميكي المتوازي والمتعدد المسارات.
يؤدي تجميع الوحدات المودولارية المتقطعة إلى بقاء دمج الميزات في تجميع سطحي ثابت.
"دمج الميزات" هو عملية دمج متجهات الميزات التي تم الحصول عليها من معالجات متعددة الوسائط بناءً على المحاذاة والانتباه. يظل Web3 AI في المرحلة الأكثر بساطة من الدمج، لأن دمج الميزات الديناميكية يتطلب وجود فضاء عالي الأبعاد وآليات انتباه دقيقة.
تميل الذكاء الاصطناعي في Web2 إلى التدريب المشترك من النهاية إلى النهاية، حيث يتم معالجة الميزات متعددة النماذج في نفس الفضاء عالي الأبعاد في نفس الوقت، وتحسينها بالتعاون مع طبقات الانتباه وطبقات الدمج وطبقات المهام السفلية. أما الذكاء الاصطناعي في Web3 فيعتمد بشكل أكبر على تجميع الوحدات المنفصلة، مما يفتقر إلى هدف تدريب موحد وتدفق تدرج عبر الوحدات.
تقوم Web2 AI بخرائط جميع الميزات النمطية إلى فضاء عالي الأبعاد، وتشمل عملية الدمج العديد من عمليات التفاعل عالية المستوى. تحتوي Web3 AI على أبعاد مخرجات وكلاءها منخفضة للغاية، مما يجعل من الصعب التعبير عن الروابط المعقدة عبر الأنماط. تشكل Web2 AI تحسينًا مغلقًا، بينما تعتمد Web3 AI بشكل كبير على التقييم اليدوي أو الخارجي لعملية ضبط المعلمات، مما يفتقر إلى ردود الفعل الآلية من النهاية إلى النهاية.
تعمق الحواجز في صناعة الذكاء الاصطناعي، ولكن لم تظهر النقاط المؤلمة بعد
نظام الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط في Web2 هو مشروع هندسي ضخم يتطلب كميات هائلة من البيانات، وقوة حسابية كبيرة، وتقنيات متقدمة، وهندسة معقدة لتحقيقه. يشكل هذا حواجز قوية في الصناعة، ويخلق القوة التنافسية الأساسية للفرق الرائدة.
يجب أن يتبنى Web3 AI استراتيجية "القرية تحيط بالمدينة" في التطور، حيث يتم اختبار المشاهد الطرفية على نطاق صغير، وبعد تأمين الأساس بشكل جيد، يتم الانتظار لظهور المشاهد الأساسية. تكمن مزايا Web3 AI في اللامركزية، والتوازي العالي، والانفصال المنخفض، وتوافق القدرة الحوسبية غير المتجانسة، مما يجعله مناسبًا للهياكل الخفيفة والمهام السهلة التوازي والقابلة للتحفيز.
تشكل حواجز Web2 AI الحالية بداية تشكلها، وهي مرحلة مبكرة من منافسة الشركات الرائدة. قد تظهر فرص Web3 AI بعد اختفاء فوائد Web2 AI. قبل ذلك، تحتاج مشاريع Web3 AI إلى اختيار نقاط دخول بحذر، والتركيز على ما إذا كانت يمكنها الدخول من المشاهد الهامشية، وما إذا كانت قادرة على التكرار المستمر في مشاهد التطبيقات الصغيرة، وما إذا كانت تمتلك المرونة الكافية للتكيف مع التغييرات.