Hướng phát triển và thách thức của trí tuệ nhân tạo Web3
Giá cổ phiếu của Nvidia gần đây đã lập kỷ lục cao mới, cho thấy thị trường lạc quan về triển vọng phát triển của trí tuệ nhân tạo đa mô hình. Trong khi đó, những nỗ lực trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực Web3 lại không thu hút được nhiều sự chú ý. Nguyên nhân chủ yếu là do hiện tại, trí tuệ nhân tạo Web3 đang gặp phải một số hiểu lầm trong lộ trình công nghệ, khó có thể cạnh tranh với trí tuệ nhân tạo Web2 đang phát triển nhanh chóng.
Web3 AI hiện tại chủ yếu áp dụng tư duy thiết kế mô-đun, cố gắng xây dựng hệ thống phức tạp thông qua việc kết hợp các mô-đun chức năng khác nhau. Tuy nhiên, phương pháp này có những thiếu sót bẩm sinh trong việc xử lý các vấn đề quan trọng như căn chỉnh ngữ nghĩa bậc cao, cơ chế chú ý và hợp nhất đặc trưng.
Đầu tiên, Web3 AI khó khăn trong việc đạt được không gian ngữ nghĩa chiều cao. Web2 AI thông qua đào tạo đầu đến cuối, có thể ánh xạ thông tin từ các mô hình khác nhau vào cùng một không gian chiều cao, đạt được sự căn chỉnh ngữ nghĩa. Trong khi đó, kiến trúc mô-đun của Web3 AI khó có thể hỗ trợ sự biểu diễn thống nhất này.
Thứ hai, cơ chế chú ý khó có thể hoạt động trong Web3 AI. Cơ chế chú ý tinh vi cần phân bổ tài nguyên tính toán một cách động trong không gian nhiều chiều, trong khi cấu trúc mô-đun thấp chiều của Web3 AI không thể hỗ trợ loại thao tác phức tạp này.
Cuối cùng, sự kết hợp đặc trưng của Web3 AI vẫn chỉ dừng lại ở giai đoạn ghép nối đơn giản. Web2 AI có thể thực hiện các tương tác đặc trưng phức tạp trong không gian nhiều chiều, trong khi Web3 AI chỉ có thể thực hiện các kết hợp đặc trưng nông.
Hiện tại, Web2 AI đang xây dựng các rào cản công nghệ ngày càng cao, Web3 AI khó có thể đạt được bước đột phá trong thời gian ngắn. Trong tương lai, Web3 AI có thể cần áp dụng chiến lược "nông thôn bao vây thành phố", bắt đầu từ các tình huống biên, dần dần tích lũy kinh nghiệm. Có thể xem xét các ứng dụng có mức đầu vào thấp như tinh chỉnh mô hình nhẹ, điện toán biên làm điểm khởi đầu.
Tổng thể mà nói, Web3 AI hiện tại vẫn khó có thể cạnh tranh với Web2 AI trong các nhiệm vụ AI phức tạp. Tuy nhiên, thông qua việc định vị hợp lý và lựa chọn chiến lược, Web3 AI vẫn có không gian phát triển. Trong tương lai, khi công nghệ tiến triển, Web2 AI có thể sẽ xuất hiện những điểm đau mới, và đó sẽ là cơ hội để Web3 AI tìm kiếm đột phá.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
OffchainWinner
· 19giờ trước
Khó khăn mới thấy được tri thức chân thật
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropBuffet
· 19giờ trước
Chạy vòng quanh không ai hỏi thăm
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeThunder
· 19giờ trước
Khối lượng thật sự là một trở ngại.
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoCross-TalkClub
· 19giờ trước
Giao dịch tiền điện tử không bằng nói tiểu phẩm hài.
Sự phát triển của Web3 AI đang đối mặt với những rào cản kỹ thuật, cần tìm hướng đi mới để đạt được đột phá.
Hướng phát triển và thách thức của trí tuệ nhân tạo Web3
Giá cổ phiếu của Nvidia gần đây đã lập kỷ lục cao mới, cho thấy thị trường lạc quan về triển vọng phát triển của trí tuệ nhân tạo đa mô hình. Trong khi đó, những nỗ lực trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực Web3 lại không thu hút được nhiều sự chú ý. Nguyên nhân chủ yếu là do hiện tại, trí tuệ nhân tạo Web3 đang gặp phải một số hiểu lầm trong lộ trình công nghệ, khó có thể cạnh tranh với trí tuệ nhân tạo Web2 đang phát triển nhanh chóng.
Web3 AI hiện tại chủ yếu áp dụng tư duy thiết kế mô-đun, cố gắng xây dựng hệ thống phức tạp thông qua việc kết hợp các mô-đun chức năng khác nhau. Tuy nhiên, phương pháp này có những thiếu sót bẩm sinh trong việc xử lý các vấn đề quan trọng như căn chỉnh ngữ nghĩa bậc cao, cơ chế chú ý và hợp nhất đặc trưng.
Đầu tiên, Web3 AI khó khăn trong việc đạt được không gian ngữ nghĩa chiều cao. Web2 AI thông qua đào tạo đầu đến cuối, có thể ánh xạ thông tin từ các mô hình khác nhau vào cùng một không gian chiều cao, đạt được sự căn chỉnh ngữ nghĩa. Trong khi đó, kiến trúc mô-đun của Web3 AI khó có thể hỗ trợ sự biểu diễn thống nhất này.
Thứ hai, cơ chế chú ý khó có thể hoạt động trong Web3 AI. Cơ chế chú ý tinh vi cần phân bổ tài nguyên tính toán một cách động trong không gian nhiều chiều, trong khi cấu trúc mô-đun thấp chiều của Web3 AI không thể hỗ trợ loại thao tác phức tạp này.
Cuối cùng, sự kết hợp đặc trưng của Web3 AI vẫn chỉ dừng lại ở giai đoạn ghép nối đơn giản. Web2 AI có thể thực hiện các tương tác đặc trưng phức tạp trong không gian nhiều chiều, trong khi Web3 AI chỉ có thể thực hiện các kết hợp đặc trưng nông.
Hiện tại, Web2 AI đang xây dựng các rào cản công nghệ ngày càng cao, Web3 AI khó có thể đạt được bước đột phá trong thời gian ngắn. Trong tương lai, Web3 AI có thể cần áp dụng chiến lược "nông thôn bao vây thành phố", bắt đầu từ các tình huống biên, dần dần tích lũy kinh nghiệm. Có thể xem xét các ứng dụng có mức đầu vào thấp như tinh chỉnh mô hình nhẹ, điện toán biên làm điểm khởi đầu.
Tổng thể mà nói, Web3 AI hiện tại vẫn khó có thể cạnh tranh với Web2 AI trong các nhiệm vụ AI phức tạp. Tuy nhiên, thông qua việc định vị hợp lý và lựa chọn chiến lược, Web3 AI vẫn có không gian phát triển. Trong tương lai, khi công nghệ tiến triển, Web2 AI có thể sẽ xuất hiện những điểm đau mới, và đó sẽ là cơ hội để Web3 AI tìm kiếm đột phá.