Masa Depan Web3 AI Terletak pada Strategi yang Cerdik
Harga saham Nvidia mencapai rekor tertinggi baru, kemajuan model multimodal semakin memperdalam batasan teknologi AI Web2. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari嵌入 dimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, membangun sebuah puncak AI yang semakin tertutup. Pasar saham AS merespons dengan positif, baik untuk saham kripto maupun saham AI, menunjukkan tren bullish kecil. Namun, gelombang ini hampir tidak ada hubungannya dengan bidang cryptocurrency.
Akhir-akhir ini, terdapat masalah dalam arah percobaan Web3 AI di bidang Agent. Mencoba menyusun sistem modular multimodal ala Web2 dengan struktur terdesentralisasi sebenarnya merupakan kesalahan ganda dalam teknologi dan pemikiran. Di tengah kuatnya keterkaitan modul, distribusi fitur yang tidak stabil, dan kebutuhan daya komputasi yang terpusat, modularitas multimodal sulit berdiri di Web3. Masa depan Web3 AI tidak terletak pada peniruan, tetapi pada penghindaran strategis.
Web3 AI berdasarkan model multimodal yang datar, ketidakcocokan semantik menyebabkan kinerja rendah
Dalam sistem multimodal Web2 AI modern, "penyelarasan semantik" merujuk pada pemetaan informasi dari berbagai modal ke dalam ruang semantik yang sama, sehingga model dapat memahami dan membandingkan makna di balik sinyal-sinyal ini. Hanya dengan mencapai ruang嵌入 tinggi, maka membagi alur kerja menjadi modul-modul yang berbeda menjadi berarti. Namun, dalam protokol Web3 Agent, penyelarasan ruang嵌入 tinggi tidak dapat dicapai, karena modularitas adalah kesalahan pemahaman dalam Web3 AI.
Ruang embedding berdimensi tinggi dapat menampung fitur semantik yang beragam dan saling terkait, memungkinkan mereka memiliki posisi yang lebih jelas di masing-masing dimensi semantik mereka. Ketika semantik tidak dapat disejajarkan, sinyal yang berbeda dalam ruang berdimensi rendah saling "menekan", yang mengakibatkan penurunan kinerja model, pembuatan strategi menjadi sulit untuk menangkap perbedaan halus, kolaborasi antar modul menjadi sulit, dan sistem kesulitan dalam menghadapi skenario pasar yang kompleks.
Web3 AI atau protokol Agen sulit untuk mewujudkan ruang embedding berdimensi tinggi. Sebagian besar Agen Web3 hanya membungkus API yang sudah ada, kurangnya ruang embedding pusat yang seragam dan mekanisme perhatian lintas modul. Meminta Web3 AI untuk mewujudkan ruang berdimensi tinggi sama dengan meminta protokol Agen untuk mengembangkan semua antarmuka API yang terlibat, yang bertentangan dengan tujuan modularitasnya.
Dalam ruang berdimensi rendah, mekanisme perhatian tidak dapat dirancang dengan tepat
Model multimodal tingkat tinggi memerlukan mekanisme perhatian yang cermat. Mekanisme perhatian adalah cara untuk secara dinamis mengalokasikan sumber daya komputasi, memungkinkan model untuk "memfokuskan" pada bagian yang paling relevan saat memproses input dari satu modal. Prasyarat bagi mekanisme perhatian untuk berfungsi adalah multimodal memiliki dimensi tinggi.
Web2 AI dalam merancang mekanisme perhatian, gagasan inti adalah saat memproses urutan, model memberikan "bobot perhatian" secara dinamis kepada setiap elemen, sehingga dapat fokus pada informasi yang paling relevan. Query-Key-Value adalah mekanisme untuk menentukan informasi kunci, membantu dalam mencari konten yang diperlukan dalam ruang dimensi.
Web3 AI berbasis modular sulit untuk mencapai penjadwalan perhatian yang seragam. Mekanisme perhatian bergantung pada ruang Query-Key-Value yang seragam, sementara API independen mengembalikan data dalam format dan distribusi yang berbeda, sehingga tidak dapat membentuk Q/K/V yang saling berinteraksi. Perhatian multi-kepala memungkinkan perhatian pada sumber informasi yang berbeda secara paralel, sementara API independen sering kali melakukan pemanggilan linier, kurang memiliki kemampuan bobot dinamis multi-jalur dan paralel.
Modul modular yang diskrit menyebabkan penggabungan fitur terhenti pada sambungan statis yang dangkal
"Fusi fitur" adalah penggabungan lebih lanjut dari vektor fitur yang diperoleh setelah memproses berbagai modal berdasarkan penyelarasan dan perhatian. Web3 AI masih berada di tahap penggabungan paling sederhana, karena fusi fitur dinamis memerlukan ruang berdimensi tinggi dan mekanisme perhatian yang cermat.
Web2 AI cenderung melakukan pelatihan gabungan end-to-end, memproses fitur multimodal dalam ruang berdimensi tinggi secara bersamaan, dan mengoptimalkan secara kolaboratif bersama lapisan tugas hilir melalui lapisan perhatian dan lapisan penggabungan. Web3 AI, di sisi lain, lebih sering menggunakan penyambungan modul diskrit, kurang memiliki tujuan pelatihan yang seragam dan aliran gradien lintas modul.
Web2 AI memetakan semua fitur modal ke ruang berdimensi tinggi, proses penggabungan mencakup berbagai operasi interaksi tingkat tinggi. Dimensi keluaran masing-masing Agen Web3 AI sangat rendah, sulit untuk mengekspresikan asosiasi lintas modal yang kompleks. Web2 AI membentuk optimasi lingkaran tertutup, sementara Web3 AI banyak bergantung pada evaluasi penyesuaian parameter yang dilakukan secara manual atau melalui proses eksternal, kurang memiliki umpan balik otomatis dari ujung ke ujung.
Hambatan industri AI semakin dalam, tetapi titik sakit belum muncul
Sistem multimodal AI Web2 adalah proyek rekayasa besar yang memerlukan data dalam jumlah besar, daya komputasi yang tinggi, teknologi canggih, dan rekayasa kompleks untuk diimplementasikan. Ini membentuk penghalang industri yang kuat dan juga menciptakan keunggulan kompetitif inti bagi tim yang terdepan.
Web3 AI harus mengambil taktik "desa mengelilingi kota" untuk berkembang, dengan melakukan uji coba skala kecil di skenario tepi, dan setelah fondasi kuat, menunggu munculnya skenario inti. Keunggulan Web3 AI terletak pada desentralisasi, paralelisme tinggi, rendahnya keterhubungan, dan kompatibilitas daya komputasi heterogen, yang cocok untuk struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan, dan dapat diinsentif.
Saat ini, batasan Web2 AI baru mulai terbentuk, dan ini adalah tahap awal persaingan di antara perusahaan-perusahaan terkemuka. Peluang Web3 AI mungkin muncul setelah keuntungan Web2 AI menghilang. Sebelum itu, proyek Web3 AI perlu memilih titik masuk dengan hati-hati, memperhatikan apakah mereka dapat masuk dari skenario tepi, apakah mereka dapat terus berinovasi dalam skenario aplikasi kecil, dan apakah mereka memiliki fleksibilitas yang cukup untuk menghadapi perubahan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Masa depan Web3 AI terletak pada penghindaran strategis, fokus pada skenario tepi untuk memecahkan batasan.
Masa Depan Web3 AI Terletak pada Strategi yang Cerdik
Harga saham Nvidia mencapai rekor tertinggi baru, kemajuan model multimodal semakin memperdalam batasan teknologi AI Web2. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari嵌入 dimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, membangun sebuah puncak AI yang semakin tertutup. Pasar saham AS merespons dengan positif, baik untuk saham kripto maupun saham AI, menunjukkan tren bullish kecil. Namun, gelombang ini hampir tidak ada hubungannya dengan bidang cryptocurrency.
Akhir-akhir ini, terdapat masalah dalam arah percobaan Web3 AI di bidang Agent. Mencoba menyusun sistem modular multimodal ala Web2 dengan struktur terdesentralisasi sebenarnya merupakan kesalahan ganda dalam teknologi dan pemikiran. Di tengah kuatnya keterkaitan modul, distribusi fitur yang tidak stabil, dan kebutuhan daya komputasi yang terpusat, modularitas multimodal sulit berdiri di Web3. Masa depan Web3 AI tidak terletak pada peniruan, tetapi pada penghindaran strategis.
Web3 AI berdasarkan model multimodal yang datar, ketidakcocokan semantik menyebabkan kinerja rendah
Dalam sistem multimodal Web2 AI modern, "penyelarasan semantik" merujuk pada pemetaan informasi dari berbagai modal ke dalam ruang semantik yang sama, sehingga model dapat memahami dan membandingkan makna di balik sinyal-sinyal ini. Hanya dengan mencapai ruang嵌入 tinggi, maka membagi alur kerja menjadi modul-modul yang berbeda menjadi berarti. Namun, dalam protokol Web3 Agent, penyelarasan ruang嵌入 tinggi tidak dapat dicapai, karena modularitas adalah kesalahan pemahaman dalam Web3 AI.
Ruang embedding berdimensi tinggi dapat menampung fitur semantik yang beragam dan saling terkait, memungkinkan mereka memiliki posisi yang lebih jelas di masing-masing dimensi semantik mereka. Ketika semantik tidak dapat disejajarkan, sinyal yang berbeda dalam ruang berdimensi rendah saling "menekan", yang mengakibatkan penurunan kinerja model, pembuatan strategi menjadi sulit untuk menangkap perbedaan halus, kolaborasi antar modul menjadi sulit, dan sistem kesulitan dalam menghadapi skenario pasar yang kompleks.
Web3 AI atau protokol Agen sulit untuk mewujudkan ruang embedding berdimensi tinggi. Sebagian besar Agen Web3 hanya membungkus API yang sudah ada, kurangnya ruang embedding pusat yang seragam dan mekanisme perhatian lintas modul. Meminta Web3 AI untuk mewujudkan ruang berdimensi tinggi sama dengan meminta protokol Agen untuk mengembangkan semua antarmuka API yang terlibat, yang bertentangan dengan tujuan modularitasnya.
Dalam ruang berdimensi rendah, mekanisme perhatian tidak dapat dirancang dengan tepat
Model multimodal tingkat tinggi memerlukan mekanisme perhatian yang cermat. Mekanisme perhatian adalah cara untuk secara dinamis mengalokasikan sumber daya komputasi, memungkinkan model untuk "memfokuskan" pada bagian yang paling relevan saat memproses input dari satu modal. Prasyarat bagi mekanisme perhatian untuk berfungsi adalah multimodal memiliki dimensi tinggi.
Web2 AI dalam merancang mekanisme perhatian, gagasan inti adalah saat memproses urutan, model memberikan "bobot perhatian" secara dinamis kepada setiap elemen, sehingga dapat fokus pada informasi yang paling relevan. Query-Key-Value adalah mekanisme untuk menentukan informasi kunci, membantu dalam mencari konten yang diperlukan dalam ruang dimensi.
Web3 AI berbasis modular sulit untuk mencapai penjadwalan perhatian yang seragam. Mekanisme perhatian bergantung pada ruang Query-Key-Value yang seragam, sementara API independen mengembalikan data dalam format dan distribusi yang berbeda, sehingga tidak dapat membentuk Q/K/V yang saling berinteraksi. Perhatian multi-kepala memungkinkan perhatian pada sumber informasi yang berbeda secara paralel, sementara API independen sering kali melakukan pemanggilan linier, kurang memiliki kemampuan bobot dinamis multi-jalur dan paralel.
Modul modular yang diskrit menyebabkan penggabungan fitur terhenti pada sambungan statis yang dangkal
"Fusi fitur" adalah penggabungan lebih lanjut dari vektor fitur yang diperoleh setelah memproses berbagai modal berdasarkan penyelarasan dan perhatian. Web3 AI masih berada di tahap penggabungan paling sederhana, karena fusi fitur dinamis memerlukan ruang berdimensi tinggi dan mekanisme perhatian yang cermat.
Web2 AI cenderung melakukan pelatihan gabungan end-to-end, memproses fitur multimodal dalam ruang berdimensi tinggi secara bersamaan, dan mengoptimalkan secara kolaboratif bersama lapisan tugas hilir melalui lapisan perhatian dan lapisan penggabungan. Web3 AI, di sisi lain, lebih sering menggunakan penyambungan modul diskrit, kurang memiliki tujuan pelatihan yang seragam dan aliran gradien lintas modul.
Web2 AI memetakan semua fitur modal ke ruang berdimensi tinggi, proses penggabungan mencakup berbagai operasi interaksi tingkat tinggi. Dimensi keluaran masing-masing Agen Web3 AI sangat rendah, sulit untuk mengekspresikan asosiasi lintas modal yang kompleks. Web2 AI membentuk optimasi lingkaran tertutup, sementara Web3 AI banyak bergantung pada evaluasi penyesuaian parameter yang dilakukan secara manual atau melalui proses eksternal, kurang memiliki umpan balik otomatis dari ujung ke ujung.
Hambatan industri AI semakin dalam, tetapi titik sakit belum muncul
Sistem multimodal AI Web2 adalah proyek rekayasa besar yang memerlukan data dalam jumlah besar, daya komputasi yang tinggi, teknologi canggih, dan rekayasa kompleks untuk diimplementasikan. Ini membentuk penghalang industri yang kuat dan juga menciptakan keunggulan kompetitif inti bagi tim yang terdepan.
Web3 AI harus mengambil taktik "desa mengelilingi kota" untuk berkembang, dengan melakukan uji coba skala kecil di skenario tepi, dan setelah fondasi kuat, menunggu munculnya skenario inti. Keunggulan Web3 AI terletak pada desentralisasi, paralelisme tinggi, rendahnya keterhubungan, dan kompatibilitas daya komputasi heterogen, yang cocok untuk struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan, dan dapat diinsentif.
Saat ini, batasan Web2 AI baru mulai terbentuk, dan ini adalah tahap awal persaingan di antara perusahaan-perusahaan terkemuka. Peluang Web3 AI mungkin muncul setelah keuntungan Web2 AI menghilang. Sebelum itu, proyek Web3 AI perlu memilih titik masuk dengan hati-hati, memperhatikan apakah mereka dapat masuk dari skenario tepi, apakah mereka dapat terus berinovasi dalam skenario aplikasi kecil, dan apakah mereka memiliki fleksibilitas yang cukup untuk menghadapi perubahan.