Виклики та майбутні напрямки розвитку Web3 AI

Нещодавно гіганти компаній у сфері Web2 AI досягли значного прогресу в багатомодальних моделях, що ще більше зміцнило їх технологічну перевагу. Ці складні моделі інтегрують різні способи вираження з небаченою швидкістю, створюючи дедалі закритіший AI простір. Тим часом, здається, що напрямок розвитку Web3 AI зазнав відхилення, особливо в спробах у напрямку Agent.

Основні виклики, з якими стикається Web3 AI, включають:

1. Важкість семантичного вирівнювання: через відсутність єдиного високорозмірного простору вбудовування Web3 AI важко досягти семантичного вирівнювання між різними модальностями, що призводить до низької продуктивності.

2. Обмеження механізму уваги: низькодименційний простір обмежує проектування та реалізацію точного механізму уваги, що впливає на продуктивність моделі.

3. Зливання ознак є поверхневим: модульний підхід до складання призводить до того, що злиття ознак залишається на стадії статичного з'єднання, що унеможливлює глибоку взаємодію.

4. Технічні бар'єри поглиблюються: переваги гігантів Web2 AI у даних, обчислювальних потужностях та талантах формують все більші галузеві бар'єри.

Проте, майбутнє Web3 AI не є похмурим. Воно повинно прийняти стратегію "сільської обгортки міста", починаючи з периферійних сцен:

1. Зосередженість на легкій структурі: підходить для таких сценаріїв, як крайові обчислення, наприклад, задачі після навчання, такі як налаштування LoRA, вирівнювання поведінки тощо.

2. Використання переваг децентралізації: знаходження можливостей у таких сферах, як краудсорсинг даних для навчання та маркування, використовуючи характеристики високої паралельності, низької зв'язаності та сумісності гетерогенних обчислювальних потужностей.

3. Гнучка ітерація: вибір напрямків, таких як навчання малих базових моделей, спільне навчання на краях пристроїв, що дозволяють швидко ітеративно розвиватися.

4. Чекати можливостей: уважно слідкуйте за розвитком Web2 AI, коли його вигоди зникнуть, а проблеми стануть очевидними, вчасно займіться відповідними галузями.

У цьому процесі проекти Web3 AI повинні зберігати гнучкість, здатні швидко коригувати напрямок відповідно до змін на ринку. Лише ті проекти, які мають цю здатність до адаптації, матимуть шанси зайняти місце у майбутніх конкурентних змаганнях у сфері AI.