Arah dan Tantangan Pengembangan Kecerdasan Buatan Web3
Harga saham Nvidia baru-baru ini mencapai rekor tertinggi, menunjukkan optimisme pasar terhadap prospek pengembangan kecerdasan buatan multimodal. Sementara itu, upaya kecerdasan buatan di bidang Web3 tidak berhasil menarik perhatian yang signifikan. Ini terutama disebabkan oleh beberapa kesalahan pemahaman pada jalur teknologi AI Web3 saat ini, yang sulit bersaing dengan AI Web2 yang berkembang pesat.
Web3 AI saat ini terutama mengadopsi pendekatan desain modular, berusaha membangun sistem kompleks melalui penggabungan berbagai modul fungsi. Namun, pendekatan ini memiliki kekurangan bawaan dalam menangani masalah kunci seperti keselarasan semantik berdimensi tinggi, mekanisme perhatian, dan penggabungan fitur.
Pertama, Web3 AI sulit untuk mencapai ruang semantik berdimensi tinggi. Web2 AI dapat memetakan informasi dari berbagai modal ke dalam satu ruang berdimensi tinggi melalui pelatihan end-to-end, mencapai penyelarasan semantik. Namun, arsitektur modular Web3 AI sulit untuk mendukung representasi yang bersatu.
Kedua, mekanisme perhatian sulit untuk berfungsi dalam Web3 AI. Mekanisme perhatian yang canggih memerlukan alokasi sumber daya komputasi secara dinamis di ruang berdimensi tinggi, sementara struktur modular berdimensi rendah dari Web3 AI tidak dapat mendukung operasi kompleks ini.
Akhirnya, penggabungan fitur Web3 AI masih berada pada tahap penyambungan sederhana. Web2 AI dapat melakukan interaksi fitur yang kompleks dalam ruang berdimensi tinggi, sementara Web3 AI hanya dapat melakukan kombinasi fitur yang dangkal.
AI Web2 saat ini sedang membangun penghalang teknologi yang semakin tinggi, sehingga AI Web3 sulit untuk mencapai terobosan dalam waktu dekat. Di masa depan, AI Web3 mungkin perlu mengambil strategi "desa mengepung kota", dengan masuk dari skenario tepi dan secara bertahap mengumpulkan pengalaman. Dapat dipertimbangkan aplikasi dengan ambang batas rendah seperti penyesuaian model ringan, komputasi tepi, dan lain-lain sebagai titik masuk.
Secara keseluruhan, Web3 AI saat ini masih sulit untuk bersaing dengan Web2 AI dalam tugas AI yang kompleks. Namun, dengan penempatan yang tepat dan pemilihan strategi, Web3 AI masih memiliki ruang untuk berkembang. Di masa depan, seiring evolusi teknologi, Web2 AI mungkin akan menghadapi titik sakit baru, saat itulah Web3 AI akan mencari peluang untuk melakukan terobosan.
Lihat Asli
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.
18 Suka
Hadiah
18
7
Bagikan
Komentar
0/400
MrDecoder
· 10jam yang lalu
masih optimis dengan potensi AI on-chain
Lihat AsliBalas0
WalletDetective
· 08-03 16:51
AI on-chain agak sepi
Lihat AsliBalas0
OffchainWinner
· 08-01 07:59
Dalam kesulitan, kita baru dapat melihat kebenaran.
Lihat AsliBalas0
AirdropBuffet
· 08-01 07:59
Menjauhkan diri dari perhatian orang lain
Lihat AsliBalas0
GasFeeThunder
· 08-01 07:58
Volume benar-benar menyulitkan.
Lihat AsliBalas0
CryptoCross-TalkClub
· 08-01 07:53
Perdagangan Mata Uang Kripto tidak sebaik mendongeng.
Pengembangan Web3 AI menghadapi kendala teknis, perlu mencari terobosan dengan cara lain.
Arah dan Tantangan Pengembangan Kecerdasan Buatan Web3
Harga saham Nvidia baru-baru ini mencapai rekor tertinggi, menunjukkan optimisme pasar terhadap prospek pengembangan kecerdasan buatan multimodal. Sementara itu, upaya kecerdasan buatan di bidang Web3 tidak berhasil menarik perhatian yang signifikan. Ini terutama disebabkan oleh beberapa kesalahan pemahaman pada jalur teknologi AI Web3 saat ini, yang sulit bersaing dengan AI Web2 yang berkembang pesat.
Web3 AI saat ini terutama mengadopsi pendekatan desain modular, berusaha membangun sistem kompleks melalui penggabungan berbagai modul fungsi. Namun, pendekatan ini memiliki kekurangan bawaan dalam menangani masalah kunci seperti keselarasan semantik berdimensi tinggi, mekanisme perhatian, dan penggabungan fitur.
Pertama, Web3 AI sulit untuk mencapai ruang semantik berdimensi tinggi. Web2 AI dapat memetakan informasi dari berbagai modal ke dalam satu ruang berdimensi tinggi melalui pelatihan end-to-end, mencapai penyelarasan semantik. Namun, arsitektur modular Web3 AI sulit untuk mendukung representasi yang bersatu.
Kedua, mekanisme perhatian sulit untuk berfungsi dalam Web3 AI. Mekanisme perhatian yang canggih memerlukan alokasi sumber daya komputasi secara dinamis di ruang berdimensi tinggi, sementara struktur modular berdimensi rendah dari Web3 AI tidak dapat mendukung operasi kompleks ini.
Akhirnya, penggabungan fitur Web3 AI masih berada pada tahap penyambungan sederhana. Web2 AI dapat melakukan interaksi fitur yang kompleks dalam ruang berdimensi tinggi, sementara Web3 AI hanya dapat melakukan kombinasi fitur yang dangkal.
AI Web2 saat ini sedang membangun penghalang teknologi yang semakin tinggi, sehingga AI Web3 sulit untuk mencapai terobosan dalam waktu dekat. Di masa depan, AI Web3 mungkin perlu mengambil strategi "desa mengepung kota", dengan masuk dari skenario tepi dan secara bertahap mengumpulkan pengalaman. Dapat dipertimbangkan aplikasi dengan ambang batas rendah seperti penyesuaian model ringan, komputasi tepi, dan lain-lain sebagai titik masuk.
Secara keseluruhan, Web3 AI saat ini masih sulit untuk bersaing dengan Web2 AI dalam tugas AI yang kompleks. Namun, dengan penempatan yang tepat dan pemilihan strategi, Web3 AI masih memiliki ruang untuk berkembang. Di masa depan, seiring evolusi teknologi, Web2 AI mungkin akan menghadapi titik sakit baru, saat itulah Web3 AI akan mencari peluang untuk melakukan terobosan.