Harga saham Nvidia mencapai puncak baru, kemajuan model multimodal semakin memperdalam hambatan teknologi AI Web2. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari penyisipan dimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, membangun sebuah puncak AI yang semakin tertutup. Pasar saham AS merespons positif terhadap hal ini, baik saham terkait cryptocurrency maupun saham AI menunjukkan tren pasar bullish kecil.
Namun, gelombang ini tampaknya tidak ada hubungannya dengan bidang cryptocurrency. Upaya Web3 AI baru-baru ini, khususnya dalam pengembangan arah Agent, mungkin memiliki penyimpangan arah. Mencoba merakit sistem modular multimodal ala Web2 dengan struktur terdesentralisasi, pada kenyataannya adalah sebuah kesalahan ganda dalam teknologi dan pemikiran. Di zaman di mana keterkaitan modul sangat kuat, distribusi fitur sangat tidak stabil, dan permintaan daya komputasi semakin terkonsentrasi, modularitas multimodal sulit untuk berdiri di Web3.
Masa depan Web3 AI tidak terletak pada peniruan, tetapi pada pendekatan taktis yang strategis. Dari penyelarasan semantik ruang berdimensi tinggi, hingga kendala informasi dalam mekanisme perhatian, kemudian ke penyelarasan fitur di bawah kekuatan komputasi heterogen, Web3 AI perlu mengadopsi strategi taktis "desa mengepung kota".
Web3 AI berbasis model multimodal yang datar, kesulitan penyelarasan semantik menyebabkan kinerja rendah
Dalam sistem multimodal AI Web2 modern, "penyelarasan semantik" adalah memetakan informasi dari berbagai modal ke dalam ruang semantik yang sama, sehingga model dapat memahami dan membandingkan makna di balik sinyal dalam bentuk yang berbeda. Ini perlu dicapai dalam ruang penyisipan berdimensi tinggi agar alur kerja modul dapat memiliki makna.
Namun, protokol Web3 Agent sulit untuk mencapai penyematan dimensi tinggi. Sebagian besar Web3 Agent hanya membungkus API yang sudah ada, kurang memiliki ruang penyematan pusat yang seragam dan mekanisme perhatian lintas modul, yang menyebabkan informasi tidak dapat berinteraksi dari berbagai sudut, hanya dapat diproses secara linier, sehingga sulit untuk membentuk optimasi siklus tertutup secara keseluruhan.
Permintaan untuk Web3 AI untuk mencapai ruang berdimensi tinggi, setara dengan meminta protokol Agent untuk secara mandiri mengembangkan semua antarmuka API yang terlibat, bertentangan dengan tujuan modulernya. Arsitektur berdimensi tinggi memerlukan pelatihan terpadu end-to-end atau optimasi kolaboratif, sementara pemikiran "modul sebagai plugin" dari Web3 Agent justru memperburuk fragmentasi, menyebabkan lonjakan biaya pemeliharaan dan membatasi kinerja keseluruhan.
Dalam ruang berdimensi rendah, desain mekanisme perhatian terbatas
Model multimodal tingkat tinggi memerlukan mekanisme perhatian yang dirancang dengan cermat. Mekanisme perhatian adalah cara untuk secara dinamis mengalokasikan sumber daya komputasi, sehingga ketika model memproses input dari suatu modal, dapat secara selektif "fokus" pada bagian yang paling relevan.
Prinsip kerja mekanisme perhatian adalah multimodalitas yang memiliki dimensi tinggi. Sebelum menjelaskan mengapa mekanisme perhatian memerlukan ruang berdimensi tinggi, mari kita pahami proses desain mekanisme perhatian pada AI Web2 yang diwakili oleh dekoder Transformer. Gagasan inti adalah saat memproses urutan, model secara dinamis memberikan "bobot perhatian" kepada setiap elemen, sehingga dapat fokus pada informasi yang paling relevan.
Query-Key-Value (Q-K-V) adalah mekanisme untuk menentukan informasi kunci. Untuk model multimodal, input dapat berupa teks, gambar, atau audio. Untuk mengambil konten yang diperlukan dalam ruang dimensi, input ini akan dipotong menjadi unit terkecil, seperti karakter, blok piksel, atau bingkai audio, model akan menghasilkan Q-K-V untuk perhitungan perhatian.
Jadwal perhatian yang bersatu sulit dicapai dalam Web3 AI berbasis modular. Alasan utamanya termasuk:
Mekanisme perhatian bergantung pada ruang Q-K-V yang seragam, sementara format data dan distribusi yang dikembalikan oleh API independen bervariasi, sehingga sulit untuk membentuk lapisan penyelaman yang seragam.
Perhatian multi-kepala memungkinkan perhatian paralel pada sumber informasi yang berbeda, sementara API independen biasanya merupakan pemanggilan linier, yang kurang memiliki kemampuan paralel dan bobot dinamis multipath.
Mekanisme perhatian yang sebenarnya didasarkan pada penugasan bobot dinamis terhadap konteks keseluruhan, dalam mode API, modul hanya dapat melihat konteks independen, sehingga sulit untuk mewujudkan keterkaitan global antar modul.
Oleh karena itu, hanya dengan membungkus fungsi menjadi API diskrit, tidak mungkin membangun kemampuan "penjadwalan perhatian terpadu" seperti Transformer.
Modul Discrete Modular, Fusi Ciri Terhenti pada Penyambungan Statik Permukaan
"Fusi fitur" adalah penggabungan vektor fitur yang telah diproses dari berbagai modalitas berdasarkan aligment dan perhatian, untuk digunakan dalam tugas hulu. Metode penggabungan bisa sesederhana penggabungan, penjumlahan berbobot, atau bisa juga sesulit pemrosesan bilinear, dekomposisi tensor, atau teknik routing dinamis.
Web3 AI tentu saja masih berada di tahap penggabungan yang paling sederhana, karena prasyarat untuk penggabungan fitur dinamis adalah ruang berdimensi tinggi dan mekanisme perhatian yang cermat. Ketika kondisi-kondisi ini tidak terpenuhi, penggabungan fitur secara alami tidak dapat mencapai kinerja yang ideal.
Web2 AI cenderung untuk pelatihan bersama end-to-end, memproses semua fitur modal dalam ruang berdimensi tinggi yang sama, dan mengoptimalkan kolaborasi dengan lapisan tugas hilir melalui lapisan perhatian dan lapisan fusi. Sementara itu, Web3 AI lebih banyak menggunakan penyambungan modul diskrit, mengemas berbagai API menjadi Agen independen, lalu hanya merangkai keluaran mereka, kurang memiliki tujuan pelatihan yang seragam dan aliran gradien antar modul.
Web2 AI bergantung pada mekanisme perhatian, dapat menghitung pentingnya fitur secara real-time berdasarkan konteks dan menyesuaikan strategi penggabungan secara dinamis. Web3 AI sering kali menetapkan bobot tetap sebelumnya atau menggunakan aturan sederhana untuk menentukan apakah akan digabungkan, kurang fleksibel.
Web2 AI memetakan semua fitur modal ke ruang berdimensi tinggi, proses penggabungan mencakup berbagai operasi interaksi tingkat tinggi. Sebaliknya, output dari masing-masing Agen Web3 AI sering kali hanya berisi beberapa bidang kunci, dimensi fitur sangat rendah, sulit untuk mengekspresikan hubungan lintas modal yang kompleks.
Rintangan industri AI semakin dalam, tetapi titik sakit belum terlihat
Sistem multimodal AI Web2 adalah proyek rekayasa yang sangat besar, membutuhkan kumpulan data yang beragam dan dalam jumlah besar, daya komputasi skala besar, desain jaringan yang canggih, implementasi rekayasa yang kompleks, dan penelitian dan pengembangan algoritma yang berkelanjutan. Ini membentuk hambatan industri yang sangat kuat, serta menciptakan keunggulan kompetitif inti bagi beberapa tim terkemuka.
Web3 AI perlu mengambil taktik "desa mengelilingi kota" untuk berkembang. Intinya adalah desentralisasi, dengan jalur evolusi yang tercermin dalam paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan kompatibilitas kekuatan komputasi yang heterogen. Ini membuat Web3 AI lebih unggul dalam skenario seperti komputasi tepi, cocok untuk struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan, dan dapat diinsentifkan.
Namun, batasan Web2 AI baru saja mulai terbentuk, ini adalah tahap awal kompetisi antara perusahaan-perusahaan terkemuka. Hanya ketika keuntungan Web2 AI menghilang sepenuhnya, titik sakit yang ditinggalkannya akan menjadi peluang bagi Web3 AI untuk masuk. Sebelum itu, Web3 AI perlu mengumpulkan pengalaman di skenario tepi, mempertahankan fleksibilitas, untuk menghadapi batasan dan titik sakit yang potensi yang berubah secara dinamis.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
20 Suka
Hadiah
20
9
Bagikan
Komentar
0/400
LeekCutter
· 07-28 18:59
play people for suckers就完事了 跟着市场炒高买入
Lihat AsliBalas0
GateUser-aa7df71e
· 07-28 18:52
Gelombang puncak AI ini telah mencapai puncaknya, tunggu big dump sebelum masukkan posisi.
Lihat AsliBalas0
CryptoCross-TalkClub
· 07-27 08:49
Sekali lagi melakukan teknologi canggih, sepertinya kali ini para suckers harus berganti gaya untuk turun.
Lihat AsliBalas0
Lonely_Validator
· 07-26 01:41
Kepopuleran web3 ini terasa agak tidak nyata
Lihat AsliBalas0
LiquidityWizard
· 07-25 19:47
secara statistik, parit nvidia mencapai efisiensi asimptotik puncaknya... orang web3 masih belum mengerti, smh
Lihat AsliBalas0
TokenTherapist
· 07-25 19:46
Puh, berapa banyak uang yang masuk dari nvidia?
Lihat AsliBalas0
NoodlesOrTokens
· 07-25 19:38
Lao Huang lagi-lagi benar
Lihat AsliBalas0
MemecoinResearcher
· 07-25 19:36
fr tho... gpu gang makan enak sementara kita tetap ngmi di web3
Strategi Web3 AI yang Berputar: Jalan Pengembangan Diferensiasi di Balik Hambatan Multimodal
Analisis Tren Perkembangan Web3 AI
Harga saham Nvidia mencapai puncak baru, kemajuan model multimodal semakin memperdalam hambatan teknologi AI Web2. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari penyisipan dimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, membangun sebuah puncak AI yang semakin tertutup. Pasar saham AS merespons positif terhadap hal ini, baik saham terkait cryptocurrency maupun saham AI menunjukkan tren pasar bullish kecil.
Namun, gelombang ini tampaknya tidak ada hubungannya dengan bidang cryptocurrency. Upaya Web3 AI baru-baru ini, khususnya dalam pengembangan arah Agent, mungkin memiliki penyimpangan arah. Mencoba merakit sistem modular multimodal ala Web2 dengan struktur terdesentralisasi, pada kenyataannya adalah sebuah kesalahan ganda dalam teknologi dan pemikiran. Di zaman di mana keterkaitan modul sangat kuat, distribusi fitur sangat tidak stabil, dan permintaan daya komputasi semakin terkonsentrasi, modularitas multimodal sulit untuk berdiri di Web3.
Masa depan Web3 AI tidak terletak pada peniruan, tetapi pada pendekatan taktis yang strategis. Dari penyelarasan semantik ruang berdimensi tinggi, hingga kendala informasi dalam mekanisme perhatian, kemudian ke penyelarasan fitur di bawah kekuatan komputasi heterogen, Web3 AI perlu mengadopsi strategi taktis "desa mengepung kota".
Web3 AI berbasis model multimodal yang datar, kesulitan penyelarasan semantik menyebabkan kinerja rendah
Dalam sistem multimodal AI Web2 modern, "penyelarasan semantik" adalah memetakan informasi dari berbagai modal ke dalam ruang semantik yang sama, sehingga model dapat memahami dan membandingkan makna di balik sinyal dalam bentuk yang berbeda. Ini perlu dicapai dalam ruang penyisipan berdimensi tinggi agar alur kerja modul dapat memiliki makna.
Namun, protokol Web3 Agent sulit untuk mencapai penyematan dimensi tinggi. Sebagian besar Web3 Agent hanya membungkus API yang sudah ada, kurang memiliki ruang penyematan pusat yang seragam dan mekanisme perhatian lintas modul, yang menyebabkan informasi tidak dapat berinteraksi dari berbagai sudut, hanya dapat diproses secara linier, sehingga sulit untuk membentuk optimasi siklus tertutup secara keseluruhan.
Permintaan untuk Web3 AI untuk mencapai ruang berdimensi tinggi, setara dengan meminta protokol Agent untuk secara mandiri mengembangkan semua antarmuka API yang terlibat, bertentangan dengan tujuan modulernya. Arsitektur berdimensi tinggi memerlukan pelatihan terpadu end-to-end atau optimasi kolaboratif, sementara pemikiran "modul sebagai plugin" dari Web3 Agent justru memperburuk fragmentasi, menyebabkan lonjakan biaya pemeliharaan dan membatasi kinerja keseluruhan.
Dalam ruang berdimensi rendah, desain mekanisme perhatian terbatas
Model multimodal tingkat tinggi memerlukan mekanisme perhatian yang dirancang dengan cermat. Mekanisme perhatian adalah cara untuk secara dinamis mengalokasikan sumber daya komputasi, sehingga ketika model memproses input dari suatu modal, dapat secara selektif "fokus" pada bagian yang paling relevan.
Prinsip kerja mekanisme perhatian adalah multimodalitas yang memiliki dimensi tinggi. Sebelum menjelaskan mengapa mekanisme perhatian memerlukan ruang berdimensi tinggi, mari kita pahami proses desain mekanisme perhatian pada AI Web2 yang diwakili oleh dekoder Transformer. Gagasan inti adalah saat memproses urutan, model secara dinamis memberikan "bobot perhatian" kepada setiap elemen, sehingga dapat fokus pada informasi yang paling relevan.
Query-Key-Value (Q-K-V) adalah mekanisme untuk menentukan informasi kunci. Untuk model multimodal, input dapat berupa teks, gambar, atau audio. Untuk mengambil konten yang diperlukan dalam ruang dimensi, input ini akan dipotong menjadi unit terkecil, seperti karakter, blok piksel, atau bingkai audio, model akan menghasilkan Q-K-V untuk perhitungan perhatian.
Jadwal perhatian yang bersatu sulit dicapai dalam Web3 AI berbasis modular. Alasan utamanya termasuk:
Mekanisme perhatian bergantung pada ruang Q-K-V yang seragam, sementara format data dan distribusi yang dikembalikan oleh API independen bervariasi, sehingga sulit untuk membentuk lapisan penyelaman yang seragam.
Perhatian multi-kepala memungkinkan perhatian paralel pada sumber informasi yang berbeda, sementara API independen biasanya merupakan pemanggilan linier, yang kurang memiliki kemampuan paralel dan bobot dinamis multipath.
Mekanisme perhatian yang sebenarnya didasarkan pada penugasan bobot dinamis terhadap konteks keseluruhan, dalam mode API, modul hanya dapat melihat konteks independen, sehingga sulit untuk mewujudkan keterkaitan global antar modul.
Oleh karena itu, hanya dengan membungkus fungsi menjadi API diskrit, tidak mungkin membangun kemampuan "penjadwalan perhatian terpadu" seperti Transformer.
Modul Discrete Modular, Fusi Ciri Terhenti pada Penyambungan Statik Permukaan
"Fusi fitur" adalah penggabungan vektor fitur yang telah diproses dari berbagai modalitas berdasarkan aligment dan perhatian, untuk digunakan dalam tugas hulu. Metode penggabungan bisa sesederhana penggabungan, penjumlahan berbobot, atau bisa juga sesulit pemrosesan bilinear, dekomposisi tensor, atau teknik routing dinamis.
Web3 AI tentu saja masih berada di tahap penggabungan yang paling sederhana, karena prasyarat untuk penggabungan fitur dinamis adalah ruang berdimensi tinggi dan mekanisme perhatian yang cermat. Ketika kondisi-kondisi ini tidak terpenuhi, penggabungan fitur secara alami tidak dapat mencapai kinerja yang ideal.
Web2 AI cenderung untuk pelatihan bersama end-to-end, memproses semua fitur modal dalam ruang berdimensi tinggi yang sama, dan mengoptimalkan kolaborasi dengan lapisan tugas hilir melalui lapisan perhatian dan lapisan fusi. Sementara itu, Web3 AI lebih banyak menggunakan penyambungan modul diskrit, mengemas berbagai API menjadi Agen independen, lalu hanya merangkai keluaran mereka, kurang memiliki tujuan pelatihan yang seragam dan aliran gradien antar modul.
Web2 AI bergantung pada mekanisme perhatian, dapat menghitung pentingnya fitur secara real-time berdasarkan konteks dan menyesuaikan strategi penggabungan secara dinamis. Web3 AI sering kali menetapkan bobot tetap sebelumnya atau menggunakan aturan sederhana untuk menentukan apakah akan digabungkan, kurang fleksibel.
Web2 AI memetakan semua fitur modal ke ruang berdimensi tinggi, proses penggabungan mencakup berbagai operasi interaksi tingkat tinggi. Sebaliknya, output dari masing-masing Agen Web3 AI sering kali hanya berisi beberapa bidang kunci, dimensi fitur sangat rendah, sulit untuk mengekspresikan hubungan lintas modal yang kompleks.
Rintangan industri AI semakin dalam, tetapi titik sakit belum terlihat
Sistem multimodal AI Web2 adalah proyek rekayasa yang sangat besar, membutuhkan kumpulan data yang beragam dan dalam jumlah besar, daya komputasi skala besar, desain jaringan yang canggih, implementasi rekayasa yang kompleks, dan penelitian dan pengembangan algoritma yang berkelanjutan. Ini membentuk hambatan industri yang sangat kuat, serta menciptakan keunggulan kompetitif inti bagi beberapa tim terkemuka.
Web3 AI perlu mengambil taktik "desa mengelilingi kota" untuk berkembang. Intinya adalah desentralisasi, dengan jalur evolusi yang tercermin dalam paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan kompatibilitas kekuatan komputasi yang heterogen. Ini membuat Web3 AI lebih unggul dalam skenario seperti komputasi tepi, cocok untuk struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan, dan dapat diinsentifkan.
Namun, batasan Web2 AI baru saja mulai terbentuk, ini adalah tahap awal kompetisi antara perusahaan-perusahaan terkemuka. Hanya ketika keuntungan Web2 AI menghilang sepenuhnya, titik sakit yang ditinggalkannya akan menjadi peluang bagi Web3 AI untuk masuk. Sebelum itu, Web3 AI perlu mengumpulkan pengalaman di skenario tepi, mempertahankan fleksibilitas, untuk menghadapi batasan dan titik sakit yang potensi yang berubah secara dinamis.