NVIDIA hisseleri yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nın teknik engellerini derinleştirdi. Anlam uyumundan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme ile özellik birleşimine, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini daha önce görülmemiş bir hızla bir araya getiriyor ve giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD borsa piyasası olumlu tepki veriyor, ister kripto hisseler ister AI hisseleri olsun, hepsi küçük bir boğa piyasası gösteriyor. Ancak bu heyecan kripto para alanıyla neredeyse hiçbir bağlantıya sahip değil.
Son zamanlarda Web3 AI'nın Agent yönündeki girişimlerinde yönsel problemler var. Dağıtık bir yapı kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturmaya çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel olarak bir çelişki. Modül birleşiminin güçlü olduğu, özellik dağılımının istikrarsız olduğu ve hesaplama gücünün yoğunlaştığı günümüzde, çok modlu modüler sistemlerin Web3'te yer bulması zor. Web3 AI'nın geleceği taklitte değil, stratejik bir dolanmadadır.
Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanmaktadır, anlamsal hizalanma eksikliği düşük performansa yol açmaktadır.
Modern Web2 AI'nin çok modlu sisteminde, "anlamsal hizalama", farklı modların bilgilerini aynı anlamsal alana haritalamayı ifade eder; bu, modelin bu sinyallerin arkasındaki anlamı anlamasını ve karşılaştırmasını sağlar. Yalnızca yüksek boyutlu gömme alanı gerçekleştirilirse, iş akışını farklı modüllere ayırmak anlamlıdır. Ancak Web3 Agent protokolünde, yüksek boyutlu gömme sağlanamaz, çünkü modülerlik Web3 AI'nin bir yanlış anlamasıdır.
Yüksek boyutlu gömme alanı, çeşitli ve iç içe geçmiş anlamsal özellikleri barındırabilir, böylece bunların kendi anlamsal boyutlarında daha net bir konumu olur. Anlamlar hizalanamadığında, düşük boyutlu alanda farklı sinyaller birbirini "sıkıştırır", bu da model performansının düşmesine, strateji üretiminin ince farklılıkları yakalamanın zorlaşmasına, modüller arası iş birliğinin zorlaşmasına ve sistemin karmaşık piyasa senaryolarıyla başa çıkmasının zorlaşmasına neden olur.
Web3 AI veya Agent protokollerinin yüksek boyutlu gömme alanlarını gerçekleştirmesi zordur. Çoğu Web3 Agent, hazır API'leri saran bir yapıdadır ve birleşik bir merkezi gömme alanı ile çapraz modül dikkat mekanizmasından yoksundur. Web3 AI'dan yüksek boyutlu bir alan gerçekleştirmesi istenmesi, Agent protokolünün ilgili tüm API arayüzlerini kendisinin geliştirmesini istemekle eşdeğerdir; bu da modüler yapısının amacına aykırıdır.
Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması titiz bir şekilde tasarlanamaz
Yüksek düzeyde çok modlu modeller, hassas dikkat mekanizmaları gerektirir. Dikkat mekanizması, hesaplama kaynaklarını dinamik olarak dağıtmanın bir yoludur ve modelin belirli bir mod inputunu işlerken en alakalı kısımlara seçici bir şekilde "odaklanmasını" sağlar. Dikkat mekanizmasının işlev görmesi için çok modlunun yüksek boyutlu olması gerekmektedir.
Web2 AI, dikkat mekanizması tasarlarken, temel fikir, dizileri işlerken modelin her bir elemana dinamik olarak "dikkat ağırlığı" ataması ve en ilgili bilgilere odaklanmasını sağlamaktır. Sorgu-Anahtar-Değer, kritik bilgileri belirleme mekanizmasıdır ve boyutlar arası alanda gerekli içeriği bulmaya yardımcı olur.
Modüler Web3 AI, birleşik bir dikkat planlaması gerçekleştirmekte zorluk çekiyor. Dikkat mekanizması, birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına bağımlıdır, oysa bağımsız API'ler farklı formatlarda ve dağılımlarda veri döndürüyor, bu da etkileşimli Q/K/V oluşturamaz. Çok başlı dikkat, farklı bilgi kaynaklarına aynı anda paralel olarak odaklanmaya izin verirken, bağımsız API'ler genellikle doğrusal çağrılardır ve paralel, çok yönlü dinamik ağırlıklandırma yeteneğinden yoksundur.
Dağıtık modüler montaj, özellik birleştirmenin yüzeysel statik birleştirmede kalmasına neden olur.
"Özellik birleştirme", farklı modların işlenmesiyle elde edilen özellik vektörlerinin daha ileri bir şekilde birleştirilmesi için hizalama ve dikkat temellidir. Web3 AI, dinamik özellik birleştirmenin ön koşulu olan yüksek boyutlu alan ve hassas dikkat mekanizması nedeniyle en basit birleştirme aşamasında kalmaktadır.
Web2 AI, çok modlu özellikleri aynı yüksek boyutlu alanda eşzamanlı olarak işleyerek, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir ve dikkat katmanları ve entegrasyon katmanları ile birlikte alt görev katmanlarıyla birlikte işbirliği içinde optimize edilir. Web3 AI ise daha çok ayrık modül birleştirmesi kullanmakta ve birleşik bir eğitim hedefi ile modüller arası gradyan akışından yoksundur.
Web2 AI, tüm mod özelliklerini yüksek boyutlu bir uzaya haritalar; entegrasyon süreci, çeşitli yüksek düzey etkileşim işlemlerini içerir. Web3 AI'nın her bir Ajanının çıktı boyutu çok düşüktür, karmaşık çapraz mod ilişkilerini ifade etmekte zorluk çeker. Web2 AI kapalı döngü optimizasyonu oluştururken, Web3 AI çoğunlukla insan veya dış süreçlere bağımlı kalmakta ve otomatik uçtan uca geri bildirimden yoksundur.
AI endüstrisindeki engeller derinleşiyor, ancak acı noktalar henüz ortaya çıkmadı
Web2 AI'nin çok modlu sistemi, büyük bir mühendislik projesidir ve büyük miktarda veriye, yüksek hesaplama gücüne, gelişmiş teknolojiye ve karmaşık mühendislik uygulamalarına ihtiyaç duyar. Bu, güçlü bir endüstri engeli oluşturur ve önde gelen ekiplerin ana rekabet avantajını yaratır.
Web3 AI, "kırsalın şehri kuşatması" taktiğini benimsemeli, kenar sahnelerde küçük ölçekli denemeler yapmalı, temeller sağlamlaştıktan sonra ana sahnelerin ortaya çıkmasını beklemelidir. Web3 AI'nın avantajları, merkeziyetsizlik, yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğudur; hafif yapı, kolay paralel ve teşvik edilebilir görevler için uygundur.
Web2 AI'nin engelleri henüz oluşmaya başladı, bu da önde gelen şirketlerin rekabetinin erken aşaması. Web3 AI fırsatları, Web2 AI'nin avantajlarının kaybolmasının ardından ortaya çıkabilir. Bu aşamada, Web3 AI projeleri, kenar senaryolarına giriş yapabilme, küçük uygulama senaryolarında sürekli iterasyon yapabilme ve değişikliklere yanıt verebilmek için yeterli esnekliğe sahip olup olmadıklarına dikkat ederek dikkatli bir giriş noktası seçmelidir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Web3 AI'nin geleceği, stratejik dolambaçlar ile sınırları aşarak kenar senaryolarına odaklanmaktır.
Web3 AI'nın geleceği stratejik dolanmadadır
NVIDIA hisseleri yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nın teknik engellerini derinleştirdi. Anlam uyumundan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme ile özellik birleşimine, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini daha önce görülmemiş bir hızla bir araya getiriyor ve giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD borsa piyasası olumlu tepki veriyor, ister kripto hisseler ister AI hisseleri olsun, hepsi küçük bir boğa piyasası gösteriyor. Ancak bu heyecan kripto para alanıyla neredeyse hiçbir bağlantıya sahip değil.
Son zamanlarda Web3 AI'nın Agent yönündeki girişimlerinde yönsel problemler var. Dağıtık bir yapı kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturmaya çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel olarak bir çelişki. Modül birleşiminin güçlü olduğu, özellik dağılımının istikrarsız olduğu ve hesaplama gücünün yoğunlaştığı günümüzde, çok modlu modüler sistemlerin Web3'te yer bulması zor. Web3 AI'nın geleceği taklitte değil, stratejik bir dolanmadadır.
Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanmaktadır, anlamsal hizalanma eksikliği düşük performansa yol açmaktadır.
Modern Web2 AI'nin çok modlu sisteminde, "anlamsal hizalama", farklı modların bilgilerini aynı anlamsal alana haritalamayı ifade eder; bu, modelin bu sinyallerin arkasındaki anlamı anlamasını ve karşılaştırmasını sağlar. Yalnızca yüksek boyutlu gömme alanı gerçekleştirilirse, iş akışını farklı modüllere ayırmak anlamlıdır. Ancak Web3 Agent protokolünde, yüksek boyutlu gömme sağlanamaz, çünkü modülerlik Web3 AI'nin bir yanlış anlamasıdır.
Yüksek boyutlu gömme alanı, çeşitli ve iç içe geçmiş anlamsal özellikleri barındırabilir, böylece bunların kendi anlamsal boyutlarında daha net bir konumu olur. Anlamlar hizalanamadığında, düşük boyutlu alanda farklı sinyaller birbirini "sıkıştırır", bu da model performansının düşmesine, strateji üretiminin ince farklılıkları yakalamanın zorlaşmasına, modüller arası iş birliğinin zorlaşmasına ve sistemin karmaşık piyasa senaryolarıyla başa çıkmasının zorlaşmasına neden olur.
Web3 AI veya Agent protokollerinin yüksek boyutlu gömme alanlarını gerçekleştirmesi zordur. Çoğu Web3 Agent, hazır API'leri saran bir yapıdadır ve birleşik bir merkezi gömme alanı ile çapraz modül dikkat mekanizmasından yoksundur. Web3 AI'dan yüksek boyutlu bir alan gerçekleştirmesi istenmesi, Agent protokolünün ilgili tüm API arayüzlerini kendisinin geliştirmesini istemekle eşdeğerdir; bu da modüler yapısının amacına aykırıdır.
Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması titiz bir şekilde tasarlanamaz
Yüksek düzeyde çok modlu modeller, hassas dikkat mekanizmaları gerektirir. Dikkat mekanizması, hesaplama kaynaklarını dinamik olarak dağıtmanın bir yoludur ve modelin belirli bir mod inputunu işlerken en alakalı kısımlara seçici bir şekilde "odaklanmasını" sağlar. Dikkat mekanizmasının işlev görmesi için çok modlunun yüksek boyutlu olması gerekmektedir.
Web2 AI, dikkat mekanizması tasarlarken, temel fikir, dizileri işlerken modelin her bir elemana dinamik olarak "dikkat ağırlığı" ataması ve en ilgili bilgilere odaklanmasını sağlamaktır. Sorgu-Anahtar-Değer, kritik bilgileri belirleme mekanizmasıdır ve boyutlar arası alanda gerekli içeriği bulmaya yardımcı olur.
Modüler Web3 AI, birleşik bir dikkat planlaması gerçekleştirmekte zorluk çekiyor. Dikkat mekanizması, birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına bağımlıdır, oysa bağımsız API'ler farklı formatlarda ve dağılımlarda veri döndürüyor, bu da etkileşimli Q/K/V oluşturamaz. Çok başlı dikkat, farklı bilgi kaynaklarına aynı anda paralel olarak odaklanmaya izin verirken, bağımsız API'ler genellikle doğrusal çağrılardır ve paralel, çok yönlü dinamik ağırlıklandırma yeteneğinden yoksundur.
Dağıtık modüler montaj, özellik birleştirmenin yüzeysel statik birleştirmede kalmasına neden olur.
"Özellik birleştirme", farklı modların işlenmesiyle elde edilen özellik vektörlerinin daha ileri bir şekilde birleştirilmesi için hizalama ve dikkat temellidir. Web3 AI, dinamik özellik birleştirmenin ön koşulu olan yüksek boyutlu alan ve hassas dikkat mekanizması nedeniyle en basit birleştirme aşamasında kalmaktadır.
Web2 AI, çok modlu özellikleri aynı yüksek boyutlu alanda eşzamanlı olarak işleyerek, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir ve dikkat katmanları ve entegrasyon katmanları ile birlikte alt görev katmanlarıyla birlikte işbirliği içinde optimize edilir. Web3 AI ise daha çok ayrık modül birleştirmesi kullanmakta ve birleşik bir eğitim hedefi ile modüller arası gradyan akışından yoksundur.
Web2 AI, tüm mod özelliklerini yüksek boyutlu bir uzaya haritalar; entegrasyon süreci, çeşitli yüksek düzey etkileşim işlemlerini içerir. Web3 AI'nın her bir Ajanının çıktı boyutu çok düşüktür, karmaşık çapraz mod ilişkilerini ifade etmekte zorluk çeker. Web2 AI kapalı döngü optimizasyonu oluştururken, Web3 AI çoğunlukla insan veya dış süreçlere bağımlı kalmakta ve otomatik uçtan uca geri bildirimden yoksundur.
AI endüstrisindeki engeller derinleşiyor, ancak acı noktalar henüz ortaya çıkmadı
Web2 AI'nin çok modlu sistemi, büyük bir mühendislik projesidir ve büyük miktarda veriye, yüksek hesaplama gücüne, gelişmiş teknolojiye ve karmaşık mühendislik uygulamalarına ihtiyaç duyar. Bu, güçlü bir endüstri engeli oluşturur ve önde gelen ekiplerin ana rekabet avantajını yaratır.
Web3 AI, "kırsalın şehri kuşatması" taktiğini benimsemeli, kenar sahnelerde küçük ölçekli denemeler yapmalı, temeller sağlamlaştıktan sonra ana sahnelerin ortaya çıkmasını beklemelidir. Web3 AI'nın avantajları, merkeziyetsizlik, yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğudur; hafif yapı, kolay paralel ve teşvik edilebilir görevler için uygundur.
Web2 AI'nin engelleri henüz oluşmaya başladı, bu da önde gelen şirketlerin rekabetinin erken aşaması. Web3 AI fırsatları, Web2 AI'nin avantajlarının kaybolmasının ardından ortaya çıkabilir. Bu aşamada, Web3 AI projeleri, kenar senaryolarına giriş yapabilme, küçük uygulama senaryolarında sürekli iterasyon yapabilme ve değişikliklere yanıt verebilmek için yeterli esnekliğe sahip olup olmadıklarına dikkat ederek dikkatli bir giriş noktası seçmelidir.