Desafios e Direções Futuras da Web3 AI

Recentemente, as grandes empresas do setor de IA Web2 fizeram progressos significativos em modelos multimodais, consolidando ainda mais sua vantagem tecnológica. Esses modelos complexos estão integrando, a uma velocidade sem precedentes, diversas formas de expressão, construindo um terreno de IA cada vez mais fechado. Ao mesmo tempo, a direção do desenvolvimento da IA Web3 parece ter se desviado, especialmente nas tentativas na direção de Agentes.

Os principais desafios que o Web3 AI enfrenta atualmente incluem:

1. Dificuldade de alinhamento semântico: Devido à falta de um espaço de incorporação de alta dimensão unificado, a IA Web3 tem dificuldade em realizar o alinhamento semântico entre diferentes modais, resultando em desempenho insatisfatório.

2. Mecanismo de atenção limitado: o espaço de baixa dimensão limita o design e a implementação de mecanismos de atenção precisos, afetando o desempenho do modelo.

3. Fusão de características superficial: A abordagem modular resulta numa fusão de características que permanece na fase de concatenação estática, sem conseguir realizar uma interação profunda.

4. Barreiras tecnológicas aprofundadas: Os gigantes da IA do Web2 estão a formar barreiras industriais cada vez mais altas em áreas como dados, poder computacional e talento.

No entanto, o futuro da Web3 AI não é sombrio. Deve adotar a estratégia de " cercar as cidades a partir do campo ":

1. Foco em estruturas leves: adequadas para cenários como computação de borda, como ajuste fino com LoRA, tarefas de pós-treino de alinhamento de comportamento, etc.

2. Aproveitar as vantagens da descentralização: utilizar características de alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade de computação heterogênea para buscar oportunidades em áreas como treinamento e rotulagem de dados por meio de crowdsourcing.

3. Iteração flexível: escolher direções que permitam rápida iteração, como o treinamento de modelos básicos pequenos e o treinamento colaborativo em dispositivos de borda.

4. Esperar por oportunidades: Fique atento ao desenvolvimento da IA Web2 e, quando os benefícios desaparecerem e os pontos de dor se tornarem evidentes, entre rapidamente nos campos relacionados.

Durante este processo, os projetos de Web3 AI precisam manter a flexibilidade e serem capazes de ajustar rapidamente a direção de acordo com as mudanças do mercado. Somente os projetos que possuem essa capacidade de adaptação têm a possibilidade de ocupar um lugar no futuro da concorrência em IA.