التحديات التي تواجه Web3 AI واتجاهات التطوير المستقبلية

مؤخراً، حققت الشركات الكبرى في مجال Web2 AI تقدمًا ملحوظًا في نماذج متعددة الوسائط، مما عزز من ميزتها التقنية. هذه النماذج المعقدة تدمج أنماط التعبير المختلفة بسرعة غير مسبوقة، مما يبني موقعًا أكثر انغلاقًا في مجال الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يبدو أن اتجاه تطوير Web3 AI قد انحرف، خاصة في المحاولات المتعلقة بالوكلاء.

التحديات الرئيسية التي تواجه Web3 AI حاليًا تشمل:

1. صعوبة المحاذاة الدلالية: بسبب نقص الفضاء المدمج العالي الأبعاد الموحد، يصعب على الذكاء الاصطناعي في Web3 تحقيق المحاذاة الدلالية بين الأنماط المختلفة، مما يؤدي إلى ضعف الأداء.

2. آلية الانتباه المقيدة: المساحة ذات الأبعاد المنخفضة تحد من تصميم وتنفيذ آلية الانتباه الدقيقة، مما يؤثر على أداء النموذج.

3. دمج الميزات سطحي: الطريقة المعيارية للتجميع تجعل دمج الميزات يبقى في مرحلة التوصيل الثابت، ولا يمكن تحقيق التفاعل العميق.

4. تعميق الحواجز التقنية: إن مزايا عمالقة الذكاء الاصطناعي في Web2 في مجالات البيانات، والحوسبة، والمواهب بدأت تشكل حواجز صناعية مرتفعة بشكل متزايد.

ومع ذلك، فإن مستقبل Web3 AI ليس قاتماً. يجب أن يتبنى استراتيجية "الريف يحيط بالمدينة" ويبدأ من المشاهد الهوامش:

1. التركيز على الهياكل الخفيفة: مناسبة لمشاهد الحوسبة الطرفية، مثل ضبط LoRA، ومهام ما بعد التدريب لمواءمة السلوك.

2. استغلال مزايا اللامركزية: استخدام خصائص التوازي العالي، والترابط المنخفض، وتوافق الحوسبة المتغايرة للبحث عن فرص في مجالات مثل تدريب البيانات المجمعة والتعليق.

3. التكرار المرن: اختر اتجاهات مثل تدريب نماذج أساسية صغيرة والتدريب التعاوني على الأجهزة الطرفية والتي يمكن أن تتكرر بسرعة.

4. انتظر الفرصة: تابع عن كثب تطور Web2 AI، وعندما تختفي فوائدها وتظهر نقاط الألم، تدخل في المجالات ذات الصلة في الوقت المناسب.

خلال هذه العملية، يحتاج مشروع Web3 AI إلى الحفاظ على المرونة، بحيث يمكنه تعديل الاتجاه بسرعة وفقًا لتغيرات السوق. فقط المشاريع التي تتمتع بهذه القدرة على التكيف يمكن أن تحتل مكانًا في المنافسة المستقبلية في مجال الذكاء الاصطناعي.