Акции Nvidia снова достигли рекордного уровня, а прогресс многомодальных моделей углубил технологические барьеры AI в Web2. От семантической согласованности до визуального восприятия, от высокоразмерного встраивания до слияния признаков, сложные модели интегрируют различные способы выражения с беспрецедентной скоростью, создавая все более замкнутую вершину AI. Рынок акций США также выразил оптимизм реальными действиями: как акции, связанные с криптовалютами, так и акции AI продемонстрировали малый бычий тренд.
Однако этот бум, похоже, не связан с областью криптовалют. Недавние попытки Web3 AI, особенно в направлении агентства, имеют значительное отклонение в направлениях. Попытка собрать многомодульную систему в стиле Web2 с использованием децентрализованной структуры фактически является двойным несоответствием как в технологии, так и в мышлении. В сегодняшнем мире, где модульная совместимость очень высока, распределение характеристик крайне нестабильно, а вычислительная мощность все больше концентрируется, многомодульная модульная система в среде Web3 трудно может занять устойчивую позицию.
Будущее Web3 AI заключается не в имитации, а в стратегическом обходе. От семантической выравнивания в высокоразмерных пространствах до информационных узких мест в механизме внимания и выравнивании признаков в условиях гетерогенной вычислительной мощности, Web3 AI необходимо применить тактическую стратегию "деревня окружает город".
Web3 AI основан на плоской мультимодальной модели, трудности семантического выравнивания приводят к низкой производительности
В современных многомодальных системах Web2 AI "семантическое выравнивание" означает отображение информации из разных модальностей в одно и то же семантическое пространство, позволяя моделям понимать и сравнивать внутренние значения этих различающихся сигналов. Однако разделение рабочего процесса на различные модули имеет смысл для снижения затрат и повышения эффективности только при условии реализации высокоразмерного встраиваемого пространства. Тем не менее, протокол Web3 Agent не может реализовать высокоразмерное встраивание, поскольку модульность на самом деле является иллюзией Web3 AI.
Web3 AI требует реализации высокоразмерного пространства, что, по сути, означает требование к протоколу Agent самостоятельно разрабатывать все связанные API интерфейсы, что противоречит его модульной концепции. Высокоразмерная архитектура требует единого обучения от начала до конца или совместной оптимизации, в то время как концепция "модули как плагины" Web3 Agent наоборот усугубляет фрагментацию.
Для реализации полного цепочного интеллектуального агента с барьерами для входа в отрасль необходимо преодолеть совместное моделирование от конца до конца, унифицированное внедрение между модулями, а также системную инженерию для совместного обучения и развертывания. Однако на текущем рынке такой проблемы не существует, следовательно, и соответствующего рыночного спроса тоже нет.
В низкоразмерном пространстве механизм внимания трудно точно спроектировать
Высокоуровневые мультимодальные модели требуют разработки точных механизмов внимания. Предпосылкой для работы механизмов внимания является наличие высоких измерений мультимодальности; в пространстве высоких измерений точные механизмы внимания могут за минимальное время находить самые ключевые части из огромного пространства высоких измерений.
Модульный Web3 AI сталкивается с трудностями в реализации единого планирования внимания. Во-первых, механизм внимания зависит от единого пространства Query-Key-Value, в то время как независимые API возвращают данные в разных форматах и с разными распределениями, без единого слоя встраивания. Во-вторых, много головое внимание позволяет одновременно и параллельно сосредоточиться на разных источниках информации на одном уровне, тогда как независимые API часто вызываются линейно, что лишает их возможности параллельной и многократной динамической оценки. Наконец, настоящий механизм внимания динамически распределяет веса для каждого элемента на основе общего контекста, тогда как в модели API модуль может видеть только независимый контекст, когда он вызывается.
Дискретная модульная сборка приводит к тому, что слияние признаков остается на поверхностном статическом соединении
Фузия признаков основана на выравнивании и внимании, представляет собой дальнейшую комбинацию векторных признаков, полученных из различных модальностей, для непосредственного использования в задачах нижнего уровня. Web3 AI, конечно, находится на самой простой стадии объединения, поскольку динамическая фузия признаков требует высокоразмерного пространства и точного механизма внимания.
Web2 AI склонен к совместному обучению от конца до конца, в то время как Web3 AI чаще использует подход с дискретными модулями. Web2 AI может в реальном времени вычислять важность различных характеристик в зависимости от контекста и динамически корректировать стратегию слияния, тогда как Web3 AI часто заранее фиксирует веса или использует простые правила для определения, следует ли сливать.
Web2 AI отображает все модальные характеристики в многомерном пространстве размерностью в тысячи, процесс слияния включает в себя множество высокоуровневых взаимодействий. В то время как выходы различных агентов Web3 AI часто содержат лишь несколько ключевых полей или показателей, размерность характеристик крайне низка, что затрудняет выражение сложных кросс-модальных связей.
Барьеры в индустрии ИИ углубляются, но болевые точки еще не появились
Мультимодальная система Web2 AI является чрезвычайно масштабным инженерным проектом, требующим огромных объемов данных, мощных вычислительных ресурсов, передовых алгоритмов и талантливых специалистов. Такая системная работа по полному циклу и стеку создает сильные барьеры для входа в отрасль и формирует核心竞争力少数领先团队.
Проекты Web3 AI или любые криптовалютные проекты, нацеленные на соответствие продукту и рынку, должны применять тактику "окружения города села". Следует начать с небольших испытаний в пограничных сценариях, чтобы обеспечить надежную основу, а затем ждать появления основных сценариев. Ядро Web3 AI заключается в децентрализации, а его путь эволюции проявляется в высокой параллельности, низкой связности и совместимости гетерогенных вычислительных мощностей.
В настоящее время барьеры Web2 AI только начинают формироваться, это ранняя стадия конкуренции ведущих компаний. Только когда преимущества Web2 AI полностью исчезнут, оставшиеся болевые точки станут возможностью для внедрения Web3 AI. До этого момента нам необходимо внимательно различать протоколы с потенциалом «сельская местность окружает город», обращая внимание на то, могут ли они постоянно итерационировать в малых сценариях, обладают ли они гибкостью для адаптации к различным сценам. Если сам протокол слишком зависит от инфраструктуры и имеет громоздкую сетевую архитектуру, то вероятность его вытеснения будет очень велика.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
23 Лайков
Награда
23
9
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MemeKingNFT
· 14ч назад
Выграли много, снова данные конфликтуют, в блокчейне материковой части всё ещё колеблется, терпеливо ждем приливов и отливов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TooScaredToSell
· 08-17 23:54
nvda в росте – это правильно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropFatigue
· 08-16 07:50
a16z говорит, что делает
Посмотреть ОригиналОтветить0
airdrop_whisperer
· 08-16 07:46
web2没戏了兄弟们 войти в позицию
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektRecovery
· 08-16 07:44
назвал этот архитектурный коллапс месяц назад... web3 + ai = удвоенная поверхность атаки, нулевая логика, честно говоря
Развитие Web3 AI: проблемы высокоразмерного семантического выравнивания и механизма внимания
Направления развития и вызовы Web3 AI
Акции Nvidia снова достигли рекордного уровня, а прогресс многомодальных моделей углубил технологические барьеры AI в Web2. От семантической согласованности до визуального восприятия, от высокоразмерного встраивания до слияния признаков, сложные модели интегрируют различные способы выражения с беспрецедентной скоростью, создавая все более замкнутую вершину AI. Рынок акций США также выразил оптимизм реальными действиями: как акции, связанные с криптовалютами, так и акции AI продемонстрировали малый бычий тренд.
Однако этот бум, похоже, не связан с областью криптовалют. Недавние попытки Web3 AI, особенно в направлении агентства, имеют значительное отклонение в направлениях. Попытка собрать многомодульную систему в стиле Web2 с использованием децентрализованной структуры фактически является двойным несоответствием как в технологии, так и в мышлении. В сегодняшнем мире, где модульная совместимость очень высока, распределение характеристик крайне нестабильно, а вычислительная мощность все больше концентрируется, многомодульная модульная система в среде Web3 трудно может занять устойчивую позицию.
Будущее Web3 AI заключается не в имитации, а в стратегическом обходе. От семантической выравнивания в высокоразмерных пространствах до информационных узких мест в механизме внимания и выравнивании признаков в условиях гетерогенной вычислительной мощности, Web3 AI необходимо применить тактическую стратегию "деревня окружает город".
Web3 AI основан на плоской мультимодальной модели, трудности семантического выравнивания приводят к низкой производительности
В современных многомодальных системах Web2 AI "семантическое выравнивание" означает отображение информации из разных модальностей в одно и то же семантическое пространство, позволяя моделям понимать и сравнивать внутренние значения этих различающихся сигналов. Однако разделение рабочего процесса на различные модули имеет смысл для снижения затрат и повышения эффективности только при условии реализации высокоразмерного встраиваемого пространства. Тем не менее, протокол Web3 Agent не может реализовать высокоразмерное встраивание, поскольку модульность на самом деле является иллюзией Web3 AI.
Web3 AI требует реализации высокоразмерного пространства, что, по сути, означает требование к протоколу Agent самостоятельно разрабатывать все связанные API интерфейсы, что противоречит его модульной концепции. Высокоразмерная архитектура требует единого обучения от начала до конца или совместной оптимизации, в то время как концепция "модули как плагины" Web3 Agent наоборот усугубляет фрагментацию.
Для реализации полного цепочного интеллектуального агента с барьерами для входа в отрасль необходимо преодолеть совместное моделирование от конца до конца, унифицированное внедрение между модулями, а также системную инженерию для совместного обучения и развертывания. Однако на текущем рынке такой проблемы не существует, следовательно, и соответствующего рыночного спроса тоже нет.
В низкоразмерном пространстве механизм внимания трудно точно спроектировать
Высокоуровневые мультимодальные модели требуют разработки точных механизмов внимания. Предпосылкой для работы механизмов внимания является наличие высоких измерений мультимодальности; в пространстве высоких измерений точные механизмы внимания могут за минимальное время находить самые ключевые части из огромного пространства высоких измерений.
Модульный Web3 AI сталкивается с трудностями в реализации единого планирования внимания. Во-первых, механизм внимания зависит от единого пространства Query-Key-Value, в то время как независимые API возвращают данные в разных форматах и с разными распределениями, без единого слоя встраивания. Во-вторых, много головое внимание позволяет одновременно и параллельно сосредоточиться на разных источниках информации на одном уровне, тогда как независимые API часто вызываются линейно, что лишает их возможности параллельной и многократной динамической оценки. Наконец, настоящий механизм внимания динамически распределяет веса для каждого элемента на основе общего контекста, тогда как в модели API модуль может видеть только независимый контекст, когда он вызывается.
Дискретная модульная сборка приводит к тому, что слияние признаков остается на поверхностном статическом соединении
Фузия признаков основана на выравнивании и внимании, представляет собой дальнейшую комбинацию векторных признаков, полученных из различных модальностей, для непосредственного использования в задачах нижнего уровня. Web3 AI, конечно, находится на самой простой стадии объединения, поскольку динамическая фузия признаков требует высокоразмерного пространства и точного механизма внимания.
Web2 AI склонен к совместному обучению от конца до конца, в то время как Web3 AI чаще использует подход с дискретными модулями. Web2 AI может в реальном времени вычислять важность различных характеристик в зависимости от контекста и динамически корректировать стратегию слияния, тогда как Web3 AI часто заранее фиксирует веса или использует простые правила для определения, следует ли сливать.
Web2 AI отображает все модальные характеристики в многомерном пространстве размерностью в тысячи, процесс слияния включает в себя множество высокоуровневых взаимодействий. В то время как выходы различных агентов Web3 AI часто содержат лишь несколько ключевых полей или показателей, размерность характеристик крайне низка, что затрудняет выражение сложных кросс-модальных связей.
Барьеры в индустрии ИИ углубляются, но болевые точки еще не появились
Мультимодальная система Web2 AI является чрезвычайно масштабным инженерным проектом, требующим огромных объемов данных, мощных вычислительных ресурсов, передовых алгоритмов и талантливых специалистов. Такая системная работа по полному циклу и стеку создает сильные барьеры для входа в отрасль и формирует核心竞争力少数领先团队.
Проекты Web3 AI или любые криптовалютные проекты, нацеленные на соответствие продукту и рынку, должны применять тактику "окружения города села". Следует начать с небольших испытаний в пограничных сценариях, чтобы обеспечить надежную основу, а затем ждать появления основных сценариев. Ядро Web3 AI заключается в децентрализации, а его путь эволюции проявляется в высокой параллельности, низкой связности и совместимости гетерогенных вычислительных мощностей.
В настоящее время барьеры Web2 AI только начинают формироваться, это ранняя стадия конкуренции ведущих компаний. Только когда преимущества Web2 AI полностью исчезнут, оставшиеся болевые точки станут возможностью для внедрения Web3 AI. До этого момента нам необходимо внимательно различать протоколы с потенциалом «сельская местность окружает город», обращая внимание на то, могут ли они постоянно итерационировать в малых сценариях, обладают ли они гибкостью для адаптации к различным сценам. Если сам протокол слишком зависит от инфраструктуры и имеет громоздкую сетевую архитектуру, то вероятность его вытеснения будет очень велика.