Análisis de tendencias en el desarrollo de Web3 AI
Las acciones de Nvidia alcanzan un nuevo máximo histórico, el avance de los modelos multimodales profundiza la barrera tecnológica de la IA en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando de manera acelerada las diversas formas de expresión, construyendo una alta tierra de IA cada vez más cerrada. El mercado de valores estadounidense ha respondido positivamente, tanto las acciones relacionadas con criptomonedas como las acciones de IA están mostrando un pequeño mercado alcista.
Sin embargo, esta ola parece no estar relacionada con el campo de las criptomonedas. Los intentos recientes de Web3 AI, especialmente en la dirección de los Agentes, pueden estar desviándose. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada es, en realidad, una doble desubicación técnica y de pensamiento. En un hoy en el que la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo es cada vez más centralizada, el modularismo multimodal tiene dificultades para establecerse en Web3.
El futuro de Web3 AI no radica en la imitación, sino en la estrategia de rodeo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo potencia de cómputo heterogénea, Web3 AI necesita adoptar una estrategia táctica de "rodear las ciudades desde el campo".
Web3 AI se basa en un modelo multimodal plano, la dificultad de alineación semántica conduce a un bajo rendimiento
En los sistemas multimodales de la moderna IA Web2, "alineación semántica" es el proceso de mapear la información de diferentes modalidades a un mismo espacio semántico, lo que permite al modelo entender y comparar el significado detrás de diferentes formas de señal. Esto necesita llevarse a cabo en un espacio de incrustación de alta dimensión para que el flujo de trabajo modular tenga sentido.
Sin embargo, el protocolo Web3 Agent es difícil de implementar con incrustaciones de alta dimensión. La mayoría de los Web3 Agents simplemente encapsulan API existentes, careciendo de un espacio de incrustación centralizado y un mecanismo de atención intermodular, lo que impide la interacción de la información desde múltiples ángulos, solo pudiendo procesarse de manera lineal, dificultando la formación de una optimización de bucle cerrado global.
Requerir que la IA de Web3 implemente un espacio de alta dimensión equivale a exigir que el protocolo Agent desarrolle por sí mismo todas las interfaces API involucradas, lo cual va en contra de su intención de modularidad. La arquitectura de alta dimensión necesita un entrenamiento unificado de extremo a extremo o una optimización colaborativa; la idea de "módulos como complementos" del Agente de Web3, en cambio, agrava la fragmentación, lo que provoca un aumento en los costos de mantenimiento y limita el rendimiento general.
En un espacio de baja dimensión, el diseño del mecanismo de atención está limitado
Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención diseñados de manera precisa. El mecanismo de atención es una forma de asignar dinámicamente recursos computacionales, permitiendo que el modelo "se enfoque" selectivamente en las partes más relevantes cuando procesa entradas de una determinada modalidad.
El requisito para que el mecanismo de atención funcione es que las modalidades multimodales tengan alta dimensión. Antes de explicar por qué el mecanismo de atención necesita un espacio de alta dimensión, primero entendamos el proceso de diseño del mecanismo de atención en la IA de Web2, representada por el decodificador Transformer. La idea central es que al procesar secuencias, el modelo asigna dinámicamente "pesos de atención" a cada elemento, permitiéndole enfocarse en la información más relevante.
Query-Key-Value (Q-K-V) es un mecanismo para determinar información clave. Para los modelos multimodales, la entrada puede ser texto, imágenes o audio. Para recuperar el contenido deseado en el espacio de dimensiones, estas entradas se dividen en unidades mínimas, como caracteres, bloques de píxeles o cuadros de audio, y el modelo genera Q-K-V para realizar cálculos de atención.
La programación de atención unificada es difícil de lograr en Web3 AI basado en módulos. Las principales razones incluyen:
El mecanismo de atención depende de un espacio Q-K-V unificado, mientras que los formatos de datos y distribuciones devueltos por las API independientes son diversos, lo que dificulta la formación de una capa de incrustación unificada.
La atención de múltiples cabezas permite prestar atención de manera paralela a diferentes fuentes de información, mientras que las API independientes suelen ser llamadas lineales, careciendo de capacidad de paralelismo y ponderación dinámica múltiple.
El mecanismo de atención real se basa en la asignación dinámica de pesos en el contexto general; en el modo API, el módulo solo puede ver contextos independientes, lo que dificulta la realización de asociaciones globales entre módulos.
Por lo tanto, no se puede construir una capacidad de "programación de atención unificada" como la de Transformer solo encapsulando funciones en API discretas.
Módulo de ensamblaje discreto, la fusión de características se queda en la conexión estática superficial
"Fusión de características" es la combinación de vectores de características procesados de diferentes modalidades, basada en alineación y atención, para su uso en tareas posteriores. Los métodos de fusión pueden ser tan simples como la concatenación o la suma ponderada, o tan complejos como la agrupación bilineal, la descomposición de tensores o las técnicas de enrutamiento dinámico.
Web3 AI está, por supuesto, en la etapa más simple de ensamblaje, porque la fusión de características dinámicas depende de un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso. Cuando estas condiciones no se cumplen, la fusión de características no puede alcanzar un rendimiento ideal.
La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando todas las características de modalidad en el mismo espacio de alta dimensión, optimizando de manera colaborativa a través de capas de atención y capas de fusión con la capa de tareas descendentes. Por otro lado, la IA de Web3 adopta más la concatenación de módulos discretos, encapsulando varios API como agentes independientes y luego ensamblando sus salidas de manera simple, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradiente entre módulos.
La IA de Web2 se basa en el mecanismo de atención, pudiendo calcular en tiempo real la importancia de las características según el contexto y ajustar dinámicamente la estrategia de fusión. La IA de Web3, por otro lado, a menudo fija pesos de antemano o utiliza reglas simples para determinar si se debe fusionar, careciendo de flexibilidad.
La IA de Web2 mapea todas las características de modalidad en un espacio de alta dimensión, y el proceso de fusión incluye múltiples operaciones de interacción de orden superior. En comparación, la IA de Web3 a menudo produce salidas de cada agente que solo contienen unos pocos campos clave, con dimensiones de características muy bajas, lo que dificulta la expresión de relaciones complejas entre modalidades.
Las barreras en la industria de la IA se profundizan, pero los puntos de dolor aún no se han manifestado
El sistema multimodal de IA de Web2 es un proyecto extremadamente grande que requiere conjuntos de datos masivos y diversificados, potencia de cálculo a gran escala, diseño de redes avanzadas, implementación de ingeniería compleja y desarrollo continuo de algoritmos. Esto constituye una barrera industrial muy fuerte y también crea la ventaja competitiva central de unos pocos equipos líderes.
Web3 AI necesita adoptar la táctica de "rodear las ciudades desde el campo" para su desarrollo. Su núcleo radica en la descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con capacidades computacionales heterogéneas. Esto hace que Web3 AI tenga una ventaja en escenarios como la computación en el borde, siendo adecuado para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizadas y que pueden incentivarse.
Sin embargo, las barreras de la IA Web2 apenas están comenzando a formarse, esta es la etapa temprana de la competencia entre las empresas líderes. Solo cuando los beneficios de la IA Web2 desaparezcan casi por completo, los puntos de dolor que deja serán la oportunidad para la IA Web3. Antes de eso, la IA Web3 aún necesita acumular experiencia en escenarios marginales y mantener la flexibilidad para enfrentar las barreras y puntos de dolor potenciales que están en constante cambio.
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LeekCutter
· 07-28 18:59
tomar a la gente por tonta就完事了 跟着市场炒高买入
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GateUser-aa7df71e
· 07-28 18:52
Esta ola de AI ha alcanzado su punto máximo, espera la gran caída para introducir una posición.
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CryptoCross-TalkClub
· 07-27 08:49
Otra vez están haciendo tecnología negra, parece que esta vez los tontos van a caer de otra manera.
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Lonely_Validator
· 07-26 01:41
Esta ola de web3 es un poco ilusoria.
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LiquidityWizard
· 07-25 19:47
hablemos estadísticamente, la ventaja de nvidia está alcanzando la eficiencia asintótica máxima... la gente de web3 aún no lo entiende smh
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TokenTherapist
· 07-25 19:46
¿Cuánto ha ganado Nvidia?
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NoodlesOrTokens
· 07-25 19:38
El viejo Huang lo hizo bien otra vez.
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MemecoinResearcher
· 07-25 19:36
fr tho... la pandilla de gpu comiendo bien mientras nosotros seguimos ngmi en web3
Estrategias de evasión de IA Web3: el camino de desarrollo diferencial bajo barreras multimodales
Análisis de tendencias en el desarrollo de Web3 AI
Las acciones de Nvidia alcanzan un nuevo máximo histórico, el avance de los modelos multimodales profundiza la barrera tecnológica de la IA en Web2. Desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, los modelos complejos están integrando de manera acelerada las diversas formas de expresión, construyendo una alta tierra de IA cada vez más cerrada. El mercado de valores estadounidense ha respondido positivamente, tanto las acciones relacionadas con criptomonedas como las acciones de IA están mostrando un pequeño mercado alcista.
Sin embargo, esta ola parece no estar relacionada con el campo de las criptomonedas. Los intentos recientes de Web3 AI, especialmente en la dirección de los Agentes, pueden estar desviándose. Intentar ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada es, en realidad, una doble desubicación técnica y de pensamiento. En un hoy en el que la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de poder de cálculo es cada vez más centralizada, el modularismo multimodal tiene dificultades para establecerse en Web3.
El futuro de Web3 AI no radica en la imitación, sino en la estrategia de rodeo. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella de información en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo potencia de cómputo heterogénea, Web3 AI necesita adoptar una estrategia táctica de "rodear las ciudades desde el campo".
Web3 AI se basa en un modelo multimodal plano, la dificultad de alineación semántica conduce a un bajo rendimiento
En los sistemas multimodales de la moderna IA Web2, "alineación semántica" es el proceso de mapear la información de diferentes modalidades a un mismo espacio semántico, lo que permite al modelo entender y comparar el significado detrás de diferentes formas de señal. Esto necesita llevarse a cabo en un espacio de incrustación de alta dimensión para que el flujo de trabajo modular tenga sentido.
Sin embargo, el protocolo Web3 Agent es difícil de implementar con incrustaciones de alta dimensión. La mayoría de los Web3 Agents simplemente encapsulan API existentes, careciendo de un espacio de incrustación centralizado y un mecanismo de atención intermodular, lo que impide la interacción de la información desde múltiples ángulos, solo pudiendo procesarse de manera lineal, dificultando la formación de una optimización de bucle cerrado global.
Requerir que la IA de Web3 implemente un espacio de alta dimensión equivale a exigir que el protocolo Agent desarrolle por sí mismo todas las interfaces API involucradas, lo cual va en contra de su intención de modularidad. La arquitectura de alta dimensión necesita un entrenamiento unificado de extremo a extremo o una optimización colaborativa; la idea de "módulos como complementos" del Agente de Web3, en cambio, agrava la fragmentación, lo que provoca un aumento en los costos de mantenimiento y limita el rendimiento general.
En un espacio de baja dimensión, el diseño del mecanismo de atención está limitado
Los modelos multimodales de alto nivel requieren mecanismos de atención diseñados de manera precisa. El mecanismo de atención es una forma de asignar dinámicamente recursos computacionales, permitiendo que el modelo "se enfoque" selectivamente en las partes más relevantes cuando procesa entradas de una determinada modalidad.
El requisito para que el mecanismo de atención funcione es que las modalidades multimodales tengan alta dimensión. Antes de explicar por qué el mecanismo de atención necesita un espacio de alta dimensión, primero entendamos el proceso de diseño del mecanismo de atención en la IA de Web2, representada por el decodificador Transformer. La idea central es que al procesar secuencias, el modelo asigna dinámicamente "pesos de atención" a cada elemento, permitiéndole enfocarse en la información más relevante.
Query-Key-Value (Q-K-V) es un mecanismo para determinar información clave. Para los modelos multimodales, la entrada puede ser texto, imágenes o audio. Para recuperar el contenido deseado en el espacio de dimensiones, estas entradas se dividen en unidades mínimas, como caracteres, bloques de píxeles o cuadros de audio, y el modelo genera Q-K-V para realizar cálculos de atención.
La programación de atención unificada es difícil de lograr en Web3 AI basado en módulos. Las principales razones incluyen:
El mecanismo de atención depende de un espacio Q-K-V unificado, mientras que los formatos de datos y distribuciones devueltos por las API independientes son diversos, lo que dificulta la formación de una capa de incrustación unificada.
La atención de múltiples cabezas permite prestar atención de manera paralela a diferentes fuentes de información, mientras que las API independientes suelen ser llamadas lineales, careciendo de capacidad de paralelismo y ponderación dinámica múltiple.
El mecanismo de atención real se basa en la asignación dinámica de pesos en el contexto general; en el modo API, el módulo solo puede ver contextos independientes, lo que dificulta la realización de asociaciones globales entre módulos.
Por lo tanto, no se puede construir una capacidad de "programación de atención unificada" como la de Transformer solo encapsulando funciones en API discretas.
Módulo de ensamblaje discreto, la fusión de características se queda en la conexión estática superficial
"Fusión de características" es la combinación de vectores de características procesados de diferentes modalidades, basada en alineación y atención, para su uso en tareas posteriores. Los métodos de fusión pueden ser tan simples como la concatenación o la suma ponderada, o tan complejos como la agrupación bilineal, la descomposición de tensores o las técnicas de enrutamiento dinámico.
Web3 AI está, por supuesto, en la etapa más simple de ensamblaje, porque la fusión de características dinámicas depende de un espacio de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso. Cuando estas condiciones no se cumplen, la fusión de características no puede alcanzar un rendimiento ideal.
La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando todas las características de modalidad en el mismo espacio de alta dimensión, optimizando de manera colaborativa a través de capas de atención y capas de fusión con la capa de tareas descendentes. Por otro lado, la IA de Web3 adopta más la concatenación de módulos discretos, encapsulando varios API como agentes independientes y luego ensamblando sus salidas de manera simple, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradiente entre módulos.
La IA de Web2 se basa en el mecanismo de atención, pudiendo calcular en tiempo real la importancia de las características según el contexto y ajustar dinámicamente la estrategia de fusión. La IA de Web3, por otro lado, a menudo fija pesos de antemano o utiliza reglas simples para determinar si se debe fusionar, careciendo de flexibilidad.
La IA de Web2 mapea todas las características de modalidad en un espacio de alta dimensión, y el proceso de fusión incluye múltiples operaciones de interacción de orden superior. En comparación, la IA de Web3 a menudo produce salidas de cada agente que solo contienen unos pocos campos clave, con dimensiones de características muy bajas, lo que dificulta la expresión de relaciones complejas entre modalidades.
Las barreras en la industria de la IA se profundizan, pero los puntos de dolor aún no se han manifestado
El sistema multimodal de IA de Web2 es un proyecto extremadamente grande que requiere conjuntos de datos masivos y diversificados, potencia de cálculo a gran escala, diseño de redes avanzadas, implementación de ingeniería compleja y desarrollo continuo de algoritmos. Esto constituye una barrera industrial muy fuerte y también crea la ventaja competitiva central de unos pocos equipos líderes.
Web3 AI necesita adoptar la táctica de "rodear las ciudades desde el campo" para su desarrollo. Su núcleo radica en la descentralización, y su trayectoria evolutiva se manifiesta en alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con capacidades computacionales heterogéneas. Esto hace que Web3 AI tenga una ventaja en escenarios como la computación en el borde, siendo adecuado para estructuras ligeras, tareas fácilmente paralelizadas y que pueden incentivarse.
Sin embargo, las barreras de la IA Web2 apenas están comenzando a formarse, esta es la etapa temprana de la competencia entre las empresas líderes. Solo cuando los beneficios de la IA Web2 desaparezcan casi por completo, los puntos de dolor que deja serán la oportunidad para la IA Web3. Antes de eso, la IA Web3 aún necesita acumular experiencia en escenarios marginales y mantener la flexibilidad para enfrentar las barreras y puntos de dolor potenciales que están en constante cambio.