Web2 AI teknolojisindeki ilerlemeler engelleri derinleştiriyor, Web3 AI dikkatli bir şekilde突破口 aramalıdır.

NVIDIA hisse senedi fiyatı yeniden zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nın teknolojik engellerini derinleştirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme işlemlerinden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller her zamankinden daha hızlı bir şekilde çeşitli modların ifade biçimlerini entegre ederek gittikçe kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD hisse senedi piyasası da somut bir şekilde yanıt vererek, AI ile ilgili hisselerin küçük bir boğa piyasası yaşamasını sağladı.

Ancak bu heyecan, kripto para alanıyla neredeyse hiçbir bağlantıya sahip değil. Son dönemde Web3 AI denemeleri, özellikle Agent yönündeki keşifler, yönün yanlış olduğunu gösteriyor: merkeziyetsiz bir yapı ile Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler inşa etmeye çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel bir uyumsuzluktur. Modül etkileşiminin son derece güçlü, özellik dağılımının yüksek derecede dengesiz ve hesaplama gücü talebinin giderek merkezileştiği günümüzde, çok modlu modüler yapıların Web3'te ayakta kalması zor.

Web3 AI'nin geleceği taklitte değil, stratejik bir dolanmadadır. Yüksek boyutlu alanlardaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplamadaki özellik hizalamasına kadar Web3 AI yeni yollar bulmak zorundadır.

Web3 AI'nin etkili bir anlamsal uyum sağlaması zor

Modern Web2 AI çok modlu sistemlerde, "anlamsal hizalama" farklı modların bilgilerini aynı anlamsal alana haritalamayı ifade eder, böylece model bu aslında farklı biçimlerdeki sinyallerin arkasındaki içsel anlamı anlayabilir ve karşılaştırabilir. Yalnızca yüksek boyutlu gömme alanının gerçekleştirilmesi durumunda, iş akışını farklı modüllere ayırmak maliyetleri düşürüp verimliliği artırma anlamına gelir.

Ancak, Web3 Ajansı protokolü yüksek boyutlu gömme gerçekleştirmekte zorluk çekiyor. Çoğu Web3 Ajansı, mevcut API'leri bağımsız modüller olarak paketlemekten ibaret olup, birleşik bir merkez gömme alanı ve modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur. Bu, bilgilerin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı bir şekilde etkileşim kurmasını engelleyerek, yalnızca lineer bir akış yolu izlenmesine neden olur ve tek bir işlev sergileyerek bütünsel kapalı döngü optimizasyonunu sağlayamaz.

Web3 AI'den yüksek boyutlu bir alanın gerçekleştirilmesi talep ediliyor, bu da dolaylı olarak Agent protokolünün tüm ilgili API arayüzlerini kendisinin geliştirmesini istemekle eşdeğerdir; bu, modüler yapısının asıl amacına terstir. Yüksek boyutlu bir mimari, uçtan uca bir birleşik eğitim veya işbirlikçi optimizasyon gerektirir, oysa Web3 Agent'ın "modül, eklenti demektir" yaklaşımı parçalanmayı artırmakta ve bakım maliyetlerini fırlatmakta, genel performansı sınırlamaktadır.

Düşük boyutlu uzay, dikkat mekanizmasının hassas tasarımını kısıtlar

Yüksek seviyeli çok modlu modeller, hassas dikkat mekanizmalarının tasarımını gerektirir. Dikkat mekanizması esasen, modelin belirli bir mod girişi işlenirken en ilgili kısımlara seçici bir şekilde "odaklanmasını" sağlayan dinamik bir hesaplama kaynakları dağıtım şeklidir.

Ancak, modüler Web3 AI için birleşik bir dikkat planlaması gerçekleştirmek zordur. Öncelikle, dikkat mekanizması birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına bağımlıdır, oysa bağımsız API'lerin döndürdüğü veri formatları ve dağılımları birbirinden farklıdır, bu nedenle etkileşimli bir Q/K/V oluşturamazlar. İkincisi, Web3 AI'nın paralel, çoklu dinamik ağırlıklandırma yeteneği yoktur; bu, dikkat mekanizmasındaki tüm konumlara veya tüm modalitelere aynı anda puan verebilme ve ardından bunları entegre etme gibi hassas bir planlamayı simüle etmesini engeller. Son olarak, Web3 AI modülleri yalnızca çağrıldıklarında "bağımsız" bağlamlarını görebilirler; aralarında gerçek zamanlı paylaşılan merkezi bir bağlam yoktur, bu nedenle modüller arası küresel ilişki ve odaklanma sağlanamaz.

Özelliklerin birleşimi yüzeysel statik montaj aşamasında kalıyor

Web2 AI'de, özellik birleştirme, farklı modların işlenmesiyle elde edilen özellik vektörlerinin, hizalama ve dikkat temelinde daha fazla birleştirilmesi işlemidir; bu, aşağı akış görevleri için doğrudan kullanılmak üzere yapılır. Birleştirme yöntemleri, basit birleştirme, ağırlıklı toplama gibi yöntemlerden, karmaşık ikili havuzlama, tensör ayrıştırma hatta dinamik yönlendirme tekniklerine kadar uzanmaktadır.

Web3 AI, daha çok ayrık modüllerin bir araya getirilmesi yöntemini benimsemektedir. Çeşitli API'ler bağımsız Ajanlar olarak paketlenir ve ardından her birinin çıktığı etiketler, değerler veya eşik uyarıları basitçe bir araya getirilir ve ana mantık veya insan tarafından kapsamlı bir karar verilir. Bu yöntem, hem tek tip bir eğitim hedefinden yoksundur hem de modüller arası gradyan akışına sahip değildir.

Web2 AI, tüm mod özelliklerini binlerce boyutlu yüksek boyutlu bir uzaya haritalar, birleşim süreci çeşitli yüksek düzey etkileşim işlemlerini içerir ve derin, karmaşık çapraz mod ilişkilerini yakalayabilir. Buna karşılık, Web3 AI'nın her bir Ajan çıktısı genellikle yalnızca birkaç ana alan veya gösterge içerir, özellik boyutu son derece düşüktür ve karmaşık, ince bilgileri ifade edemez.

AI sektöründeki engeller derinleşiyor, Web3 AI dikkatli bir şekilde çıkış noktaları aramalı

Web2 AI'nin çok modlu sistemi, son derece büyük bir mühendislik projesidir ve büyük miktarda veriye, güçlü hesaplama gücüne, ileri düzey algoritmalara ve karmaşık mühendislik uygulamalarına ihtiyaç duyar. Bu tür bir tam hat, tam yığın sistematik çalışma, finansman, veri, hesaplama gücü, yetenek ve hatta organizasyonel iş birliği açısından yüksek gereksinimler oluşturarak güçlü bir endüstri engeli meydana getirir.

Web3 AI, "kırsalın kenti kuşatması" taktiği ile gelişmelidir; kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yaparak, temelin sağlam olduğundan emin olduktan sonra, ana senaryonun ortaya çıkmasını beklemelidir. Web3 AI'nın temeli merkeziyetsizliktir ve evrim yolu yüksek eşzamanlılık, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğu şeklinde ortaya çıkar. Bu, Web3 AI'nın kenar hesaplama gibi senaryolarda daha avantajlı olmasını sağlar; hafif yapıya, kolay eşzamanlanabilirliğe ve teşvik edilebilir görevlere uygundur.

Ancak, mevcut Web2 AI engelleri henüz yeni oluşmaya başlıyor ve bu, önde gelen şirketlerin rekabetinin erken aşamasıdır. Web3 AI, Web2 AI'nin avantajlarının tamamen kaybolmasını beklemek zorundadır; bu durum, acı noktaları bıraktığında girişim fırsatı doğacaktır. Bu aşamadan önce, Web3 AI projeleri, kenardan girebilirler mi, küçük senaryolar içinde sürekli olarak ürün güncelleyebilirler mi ve sürekli değişen piyasa taleplerine uyum sağlamak için yeterli esnekliğe sahipler mi gibi konuları dikkatlice değerlendirmelidir. Ancak bu koşullar sağlandığında, Web3 AI projelerinin gelecekteki pazarda sağlam bir yer edinebilme ihtimali vardır.