Акции Nvidia снова достигли рекордного уровня, а прогресс многомодальных моделей углубляет технологические барьеры Web2 AI. От семантической согласованности до визуального восприятия, от высокоразмерных встраиваний до слияния признаков, сложные модели интегрируют различные способы выражения с беспрецедентной скоростью, создавая все более закрытую крепость AI. Рынок акций США на это реагирует позитивно, как криптовалютные акции, так и акции AI демонстрируют небольшую бычью тенденцию.
Однако этот тренд, похоже, не имеет отношения к сфере криптовалют. Недавние попытки Web3 AI, особенно в направлении агентства, могут иметь отклонения в стратегии. Попытка собрать многомодульную систему в стиле Web2 с помощью децентрализованной структуры на самом деле является двойным несоответствием технологий и мышления. В условиях высокой взаимосвязанности модулей, нестабильного распределения характеристик и растущих требований к вычислительной мощности, многомодульная система трудно может найти свое место в Web3.
Будущее Web3 AI заключается не в имитации, а в стратегическом обходе. От семантического выравнивания в высокоразмерном пространстве до информационного узкого места в механизме внимания, и до выравнивания признаков в условиях гетерогенной вычислительной мощности, Web3 AI необходимо применять тактическую стратегию "села окружают город".
Web3 AI основан на плоской многомодальной модели, трудности семантического выравнивания приводят к низкой производительности
В современных многомодальных системах Web2 AI "семантическое выравнивание" представляет собой сопоставление информации из различных модальностей в одно семантическое пространство, что позволяет модели понимать и сравнивать значения, стоящие за различными формами сигналов. Это необходимо реализовать в многомерном пространстве встраивания, чтобы рабочие процессы были значимыми в рамках модулей.
Однако, протокол Web3 Agent трудно реализовать с высокоразмерным встраиванием. Большинство Web3 Agent просто оборачивают готовые API, им не хватает единого центрального пространства встраивания и механизма внимания между модулями, что приводит к невозможности многогранного взаимодействия информации, она может обрабатываться только линейно, что затрудняет формирование общей замкнутой оптимизации.
Требование к Web3 AI реализовать высокоразмерное пространство равноценно требованию к протоколу Agent самостоятельно разрабатывать все связанные API интерфейсы, что противоречит его модульной концепции. Высокоразмерная архитектура требует единого обучения от конца до конца или совместной оптимизации, в то время как идея "модули как плагины" Web3 Agent наоборот усугубляет фрагментацию, что приводит к резкому росту затрат на обслуживание и ограниченной общей производительности.
В низкоразмерном пространстве дизайн механизма внимания ограничен
Высокоуровневые мультимодальные модели требуют тщательно спроектированных механизмов внимания. Механизм внимания представляет собой способ динамического распределения вычислительных ресурсов, позволяя модели при обработке входных данных определенной модальности избирательно «сосредотачиваться» на самых релевантных частях.
Предпосылкой работы механизма внимания является то, что многомодальность обладает высокой размерностью. Прежде чем объяснить, почему механизму внимания требуется пространство высокой размерности, давайте сначала разберемся в процессе проектирования механизма внимания в Web2 AI, представленном декодером Transformer. Основная идея заключается в том, что при обработке последовательности модель динамически распределяет "веса внимания" для каждого элемента, позволяя ему сосредоточиться на наиболее релевантной информации.
Query-Key-Value (Q-K-V) является механизмом определения ключевой информации. Для многомодальных моделей входными данными могут быть текст, изображения или аудио. Чтобы извлечь необходимое содержимое в пространстве измерений, эти входные данные разбиваются на минимальные единицы, такие как символы, пиксельные блоки или аудиокадры, и модель генерирует Q-K-V для выполнения вычислений внимания.
Модульный Web3 AI сложно реализовать единое управление вниманием. Основные причины включают:
Механизм внимания зависит от единого пространства Q-K-V, в то время как формат и распределение данных, возвращаемых независимым API, различны, что затрудняет создание единого уровня встраивания.
Многоголовое внимание позволяет параллельно сосредотачиваться на различных источниках информации, в то время как независимые API обычно вызываются линейно, что лишает их параллельной и многопоточной динамической возможности взвешивания.
Настоящий механизм внимания динамически распределяет веса на основе общего контекста, в режиме API модули могут видеть только независимый контекст, что затрудняет реализацию глобальной связи между модулями.
Таким образом, просто объединение функций в дискретные API не позволяет создать способность "унифицированного планирования внимания", как у Transformer.
Дискретная модульная сборка, слияние признаков остается на поверхностной статической стыковке
"Слияние признаков" основано на выравнивании и внимании, комбинирует вектор признаков, обработанных различными модальностями, для использования в задачах нижнего уровня. Способы слияния могут быть простыми, как конкатенация или взвешенное суммирование, или более сложными, как двулинейное объединение, разложение тензоров или технологии динамической маршрутизации.
Web3 AI, конечно, остается на самом простом этапе соединения, потому что предпосылкой для слияния динамических признаков являются высокоразмерное пространство и точный механизм внимания. Когда эти условия не выполняются, слияние признаков естественно не может достичь идеальной производительности.
Web2 AI склонен к совместному обучению от начала до конца, обрабатывая все модальные характеристики в одном высокоразмерном пространстве, оптимизируя их совместно с помощью уровня внимания и уровня объединения с нижестоящим уровнем задач. В то время как Web3 AI больше использует дискретные модули, объединяя различные API в независимые агенты, а затем просто соединяя их выводы, что приводит к отсутствию единой цели обучения и потока градиента между модулями.
Web2 AI основывается на механизме внимания, который позволяет в реальном времени вычислять важность признаков в зависимости от контекста и динамически настраивать стратегию слияния. Web3 AI, как правило, заранее фиксирует веса или использует простые правила для определения, следует ли сливать, что лишает его гибкости.
Web2 AI отображает все модальные характеристики в высокоразмерном пространстве, а процесс слияния включает в себя множество высокоуровневых взаимодействий. В отличие от этого, агенты Web3 AI часто выводят только несколько ключевых полей, что приводит к очень низкой размерности характеристик и затрудняет выражение сложных кросс-модальных связей.
Углубление барьеров в AI-индустрии, но болевые точки еще не проявились
Мультимодальная система Web2 AI является крайне масштабным проектом, требующим огромных и разнообразных наборов данных, мощных вычислительных ресурсов, передового сетевого дизайна, сложной реализации технологий и постоянной разработки алгоритмов. Это создает сильные барьеры для входа в отрасль и формирует ключевые конкурентные преимущества немногих ведущих команд.
Web3 AI необходимо применять тактику "села окружает город" для своего развития. Его суть заключается в децентрализации, а путь эволюции отражается в высокой параллельности, низкой связанности и совместимости гетерогенной вычислительной мощности. Это делает Web3 AI более конкурентоспособным в таких сценариях, как краевая вычислительная технология, подходит для легковесных структур, легко параллелизуемых и мотивируемых задач.
Однако барьеры Web2 AI только начинают формироваться, это ранняя стадия конкуренции среди ведущих компаний. Только когда преимущества Web2 AI исчезнут, оставшиеся болевые точки станут возможностью для внедрения Web3 AI. До этого времени Web3 AI должен накапливать опыт в пограничных сценариях, сохраняя гибкость для реагирования на динамично меняющиеся потенциальные барьеры и болевые точки.
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» .
20 Лайков
Награда
20
9
Поделиться
комментарий
0/400
LeekCutter
· 07-28 18:59
разыгрывайте людей как лохов就完事了 跟着市场炒高买入
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-aa7df71e
· 07-28 18:52
Этот пик AI достиг своего максимума, ждем большого дампа, чтобы войти в позицию.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoCross-TalkClub
· 07-27 08:49
Снова занимаемся черной технологией, похоже, что эта волна неудачников должна упасть в новом положении.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Lonely_Validator
· 07-26 01:41
Этот бум web3 немного неискренен
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityWizard
· 07-25 19:47
статистически говоря, реноме nvidia достигает пикового асимптотического уровня эффективности... люди из web3 все еще этого не понимают, смх
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenTherapist
· 07-25 19:46
Пуф, сколько денег уже пришло от nvidia?
Посмотреть ОригиналОтветить0
NoodlesOrTokens
· 07-25 19:38
Старый Хуан снова прав.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemecoinResearcher
· 07-25 19:36
фр тхо... гпу банда кушает хорошо, пока мы остаемся ngmi на веб3
Стратегическая обходная тактика Web3 AI: путь дифференцированного развития под многомодальными барьерами
Анализ тенденций развития Web3 AI
Акции Nvidia снова достигли рекордного уровня, а прогресс многомодальных моделей углубляет технологические барьеры Web2 AI. От семантической согласованности до визуального восприятия, от высокоразмерных встраиваний до слияния признаков, сложные модели интегрируют различные способы выражения с беспрецедентной скоростью, создавая все более закрытую крепость AI. Рынок акций США на это реагирует позитивно, как криптовалютные акции, так и акции AI демонстрируют небольшую бычью тенденцию.
Однако этот тренд, похоже, не имеет отношения к сфере криптовалют. Недавние попытки Web3 AI, особенно в направлении агентства, могут иметь отклонения в стратегии. Попытка собрать многомодульную систему в стиле Web2 с помощью децентрализованной структуры на самом деле является двойным несоответствием технологий и мышления. В условиях высокой взаимосвязанности модулей, нестабильного распределения характеристик и растущих требований к вычислительной мощности, многомодульная система трудно может найти свое место в Web3.
Будущее Web3 AI заключается не в имитации, а в стратегическом обходе. От семантического выравнивания в высокоразмерном пространстве до информационного узкого места в механизме внимания, и до выравнивания признаков в условиях гетерогенной вычислительной мощности, Web3 AI необходимо применять тактическую стратегию "села окружают город".
Web3 AI основан на плоской многомодальной модели, трудности семантического выравнивания приводят к низкой производительности
В современных многомодальных системах Web2 AI "семантическое выравнивание" представляет собой сопоставление информации из различных модальностей в одно семантическое пространство, что позволяет модели понимать и сравнивать значения, стоящие за различными формами сигналов. Это необходимо реализовать в многомерном пространстве встраивания, чтобы рабочие процессы были значимыми в рамках модулей.
Однако, протокол Web3 Agent трудно реализовать с высокоразмерным встраиванием. Большинство Web3 Agent просто оборачивают готовые API, им не хватает единого центрального пространства встраивания и механизма внимания между модулями, что приводит к невозможности многогранного взаимодействия информации, она может обрабатываться только линейно, что затрудняет формирование общей замкнутой оптимизации.
Требование к Web3 AI реализовать высокоразмерное пространство равноценно требованию к протоколу Agent самостоятельно разрабатывать все связанные API интерфейсы, что противоречит его модульной концепции. Высокоразмерная архитектура требует единого обучения от конца до конца или совместной оптимизации, в то время как идея "модули как плагины" Web3 Agent наоборот усугубляет фрагментацию, что приводит к резкому росту затрат на обслуживание и ограниченной общей производительности.
В низкоразмерном пространстве дизайн механизма внимания ограничен
Высокоуровневые мультимодальные модели требуют тщательно спроектированных механизмов внимания. Механизм внимания представляет собой способ динамического распределения вычислительных ресурсов, позволяя модели при обработке входных данных определенной модальности избирательно «сосредотачиваться» на самых релевантных частях.
Предпосылкой работы механизма внимания является то, что многомодальность обладает высокой размерностью. Прежде чем объяснить, почему механизму внимания требуется пространство высокой размерности, давайте сначала разберемся в процессе проектирования механизма внимания в Web2 AI, представленном декодером Transformer. Основная идея заключается в том, что при обработке последовательности модель динамически распределяет "веса внимания" для каждого элемента, позволяя ему сосредоточиться на наиболее релевантной информации.
Query-Key-Value (Q-K-V) является механизмом определения ключевой информации. Для многомодальных моделей входными данными могут быть текст, изображения или аудио. Чтобы извлечь необходимое содержимое в пространстве измерений, эти входные данные разбиваются на минимальные единицы, такие как символы, пиксельные блоки или аудиокадры, и модель генерирует Q-K-V для выполнения вычислений внимания.
Модульный Web3 AI сложно реализовать единое управление вниманием. Основные причины включают:
Механизм внимания зависит от единого пространства Q-K-V, в то время как формат и распределение данных, возвращаемых независимым API, различны, что затрудняет создание единого уровня встраивания.
Многоголовое внимание позволяет параллельно сосредотачиваться на различных источниках информации, в то время как независимые API обычно вызываются линейно, что лишает их параллельной и многопоточной динамической возможности взвешивания.
Настоящий механизм внимания динамически распределяет веса на основе общего контекста, в режиме API модули могут видеть только независимый контекст, что затрудняет реализацию глобальной связи между модулями.
Таким образом, просто объединение функций в дискретные API не позволяет создать способность "унифицированного планирования внимания", как у Transformer.
Дискретная модульная сборка, слияние признаков остается на поверхностной статической стыковке
"Слияние признаков" основано на выравнивании и внимании, комбинирует вектор признаков, обработанных различными модальностями, для использования в задачах нижнего уровня. Способы слияния могут быть простыми, как конкатенация или взвешенное суммирование, или более сложными, как двулинейное объединение, разложение тензоров или технологии динамической маршрутизации.
Web3 AI, конечно, остается на самом простом этапе соединения, потому что предпосылкой для слияния динамических признаков являются высокоразмерное пространство и точный механизм внимания. Когда эти условия не выполняются, слияние признаков естественно не может достичь идеальной производительности.
Web2 AI склонен к совместному обучению от начала до конца, обрабатывая все модальные характеристики в одном высокоразмерном пространстве, оптимизируя их совместно с помощью уровня внимания и уровня объединения с нижестоящим уровнем задач. В то время как Web3 AI больше использует дискретные модули, объединяя различные API в независимые агенты, а затем просто соединяя их выводы, что приводит к отсутствию единой цели обучения и потока градиента между модулями.
Web2 AI основывается на механизме внимания, который позволяет в реальном времени вычислять важность признаков в зависимости от контекста и динамически настраивать стратегию слияния. Web3 AI, как правило, заранее фиксирует веса или использует простые правила для определения, следует ли сливать, что лишает его гибкости.
Web2 AI отображает все модальные характеристики в высокоразмерном пространстве, а процесс слияния включает в себя множество высокоуровневых взаимодействий. В отличие от этого, агенты Web3 AI часто выводят только несколько ключевых полей, что приводит к очень низкой размерности характеристик и затрудняет выражение сложных кросс-модальных связей.
Углубление барьеров в AI-индустрии, но болевые точки еще не проявились
Мультимодальная система Web2 AI является крайне масштабным проектом, требующим огромных и разнообразных наборов данных, мощных вычислительных ресурсов, передового сетевого дизайна, сложной реализации технологий и постоянной разработки алгоритмов. Это создает сильные барьеры для входа в отрасль и формирует ключевые конкурентные преимущества немногих ведущих команд.
Web3 AI необходимо применять тактику "села окружает город" для своего развития. Его суть заключается в децентрализации, а путь эволюции отражается в высокой параллельности, низкой связанности и совместимости гетерогенной вычислительной мощности. Это делает Web3 AI более конкурентоспособным в таких сценариях, как краевая вычислительная технология, подходит для легковесных структур, легко параллелизуемых и мотивируемых задач.
Однако барьеры Web2 AI только начинают формироваться, это ранняя стадия конкуренции среди ведущих компаний. Только когда преимущества Web2 AI исчезнут, оставшиеся болевые точки станут возможностью для внедрения Web3 AI. До этого времени Web3 AI должен накапливать опыт в пограничных сценариях, сохраняя гибкость для реагирования на динамично меняющиеся потенциальные барьеры и болевые точки.