Web3 AI'nın Gelişim Yönleri ve Zorlukları

NVIDIA hisseleri yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nın teknolojik engellerini derinleştirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülerden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller her zamankinden daha hızlı bir şekilde çeşitli modların ifade biçimlerini bir araya getirerek daha kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. Amerikan borsa piyasası da kripto para ile ilgili hisseler veya AI hisseleri olsun, olumlu bir bakış açısını somut eylemlerle ifade etti ve küçük bir boğa piyasası ortaya çıktı.

Ancak, bu heyecan dalgasının kripto para alanıyla bir ilgisi yok gibi görünüyor. Son dönemde Web3 AI denemeleri, özellikle Agent yönündeki keşifler, yön açısından büyük bir sapma gösteriyor. Merkeziyetsiz yapılar kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler oluşturma çabası, aslında hem teknik hem de düşünce düzeyinde bir çelişki. Modül bağlılığının son derece güçlü, özellik dağılımının yüksek derecede istikrarsız ve hesaplama gücü talebinin giderek yoğunlaştığı günümüzde, çok modlu modüler yapılar Web3 ortamında ayakta kalmakta zorlanıyor.

Web3 AI'nın geleceği taklitte değil, stratejik bir dolanma ile şekillenecek. Yüksek boyutlu alanlardaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazlarına, heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar, Web3 AI "kırsalı şehirle kuşatma" taktik stratejisini benimsemelidir.

Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modeller üzerine, anlamsal hizalama zorluğu nedeniyle düşük performans

Modern Web2 AI'nin çok modlu sistemlerinde, "anlamsal hizalama", farklı modların bilgilerini aynı anlamsal alana eşlemeyi ifade eder; bu, modelin bu farklı biçimlerin arkasındaki içsel anlamı anlamasını ve karşılaştırmasını sağlar. Ancak, yüksek boyutlu gömme alanının gerçekleştirilmesi koşuluyla, iş akışının farklı modüllere bölünmesinin maliyetleri düşürme ve verimliliği artırma anlamı vardır. Ancak, Web3 Agent protokolü yüksek boyutlu gömme alanını gerçekleştiremiyor çünkü modülerlik aslında Web3 AI'nın bir yanılsamasıdır.

Web3 AI, yüksek boyutlu alanların uygulanmasını gerektirir, bu da dolaylı olarak Agent protokolünün ilgili tüm API arayüzlerini kendisinin geliştirmesini istemek anlamına gelir; bu, modüler yaklaşımın asıl amacına terstir. Yüksek boyutlu mimari, uçtan uca bir birleşik eğitim veya ortak optimizasyon gerektirirken, Web3 Agent'ın "modül, eklenti olarak" düşüncesi parçalanmayı daha da artırmaktadır.

Sektör engellerine sahip bir tam zincir akıllı varlık gerçekleştirmek için, uçtan uca ortak modelleme, modüller arası birleşik gömme ve iş birliği içinde eğitim ve dağıtımın sistematik mühendisliği gerekmektedir. Ancak, mevcut piyasada böyle bir acı noktası yoktur, dolayısıyla buna bağlı bir piyasa talebi de yoktur.

Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizmasını hassas bir şekilde tasarlamak zordur

Yüksek seviyedeki çok modlu modeller, hassas dikkat mekanizmalarının tasarımını gerektirir. Dikkat mekanizmalarının etkili olabilmesi için çok modlunun yüksek boyutlu olması gerekir; yüksek boyutlu bir uzayda, hassas dikkat mekanizmaları, büyük boyutlu uzaydan en temel kısımları en kısa sürede bulabilir.

Modüler Web3 AI'ye dayalı olarak, birleşik bir dikkat planlaması gerçekleştirmek zordur. Öncelikle, dikkat mekanizması birleşik bir Sorgu-Anahtar-Değer alanına dayanır, ancak bağımsız API'ler farklı formatlarda, farklı dağılımlarda veri döndürmekte ve birleşik bir gömme katmanı yoktur. İkincisi, çok başlı dikkat, aynı katmanda farklı bilgi kaynaklarına aynı anda paralel odaklanmaya izin verirken, bağımsız API'ler genellikle lineer çağrılar olup, paralel, çok kanallı dinamik ağırlıklandırma yeteneğinden yoksundur. Son olarak, gerçek dikkat mekanizması, her bir öğeye dinamik olarak ağırlık atamak için genel bağlama dayanır; ancak API modelinde, modüller yalnızca çağrıldıklarında bağımsız bir bağlam görebilirler.

Dağıtık modüler birleştirme, özelliklerin entegrasyonunun yüzeysel statik birleştirmede kalmasına neden olur.

Özellik birleştirme, hizalama ve dikkat temelinde, farklı modların işlenmesi ile elde edilen özellik vektörlerinin daha fazla birleştirilmesi anlamına gelir ve bu, aşağı akış görevleri için doğrudan kullanılmak üzere yapılır. Web3 AI elbette en basit birleştirme aşamasında kalmaktadır, çünkü dinamik özellik birleştirmenin ön koşulu yüksek boyutlu uzay ve hassas dikkat mekanizmasıdır.

Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindeyken, Web3 AI daha çok ayrık modül birleştirme yöntemini benimsemektedir. Web2 AI, bağlama göre çeşitli özelliklerin önem puanlarını gerçek zamanlı olarak hesaplayabilir ve entegrasyon stratejisini dinamik olarak ayarlayabilirken, Web3 AI genellikle ağırlıkları önceden sabitler veya entegrasyon kararını vermek için basit kurallar kullanır.

Web2 AI, tüm mod özelliklerini binlerce boyutlu yüksek boyutlu bir alana haritalar ve entegrasyon süreci çeşitli yüksek düzeyde etkileşim işlemlerini içerir. Buna karşılık, Web3 AI'nın her bir ajanının çıktısı genellikle yalnızca birkaç ana alan veya gösterge içerir, bu da özellik boyutunun son derece düşük olduğu ve karmaşık çapraz modal ilişkileri ifade etmenin zor olduğu anlamına gelir.

AI sektöründeki engeller derinleşiyor, ancak acı noktalar henüz ortaya çıkmadı

Web2 AI'nin çok modlu sistemi, son derece büyük bir mühendislik projesidir ve devasa veri, güçlü hesaplama gücü, gelişmiş algoritmalar ve yetenekli insan kaynakları gerektirir. Bu şekilde tam zincir, tam yığın tarzındaki sistematik çalışma, güçlü bir endüstri engeli oluşturmakta ve az sayıda öncü ekibin çekirdek rekabet gücünü yaratmaktadır.

Web3 AI veya herhangi bir ürün-pazar uyumu hedefleyen kripto para projesi, "kırsalı şehirle kuşatma" taktiğini benimsemelidir. Kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapılmalı, altyapı sağlamlaştırıldıktan sonra ana senaryonun ortaya çıkması beklenmelidir. Web3 AI'nın özü merkeziyetsizlikte yatmaktadır ve evrim yolu, yüksek paralellik, düşük bağlılık ve heterojen hesaplama uyumluluğu şeklinde kendini göstermektedir.

Şu anda, Web2 AI'nın engelleri henüz yeni oluşmaya başladı; bu, öncü şirketlerin rekabetinin erken aşamasıdır. Web2 AI'nın getirileri tamamen kaybolduğunda, geride bıraktığı acı noktalar Web3 AI'nın devreye girmesi için bir fırsat olacaktır. Bu süreçten önce, "kırsalın şehri kuşatması" potansiyeline sahip protokolleri dikkatlice ayırt etmemiz gerekiyor, küçük senaryolar içinde sürekli olarak evrilebilme yeteneklerine ve farklı senaryolara uyum sağlama esnekliğine odaklanmalıyız. Eğer protokol kendisi altyapıya fazla bağımlıysa ve ağ mimarisi çok büyükse, o zaman elenme olasılığı oldukça yüksektir.