Web3 AI: Kenar senaryolarında bir atılım arayışı

Son zamanlarda, Nvidia'nın hisse fiyatı yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nın teknik engellerini derinleştirdi. Anlamsal hizalamadan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülerden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini şaşırtıcı bir hızla birleştirerek giderek daha kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. ABD borsa piyasası da somut eylemlerle bunu onayladı, AI ile ilgili hisse senetleri genel olarak küçük bir boğa piyasası sergiledi.

Ancak bu heyecan, kripto para alanıyla hiçbir bağlantıya sahip gibi görünüyor. Web3 AI denemeleri, özellikle son birkaç ayda Agent yönündeki keşifler, belirgin bir yön sapmasına sahip. Merkeziyetsiz yapı ile Web2 tarzı çok modlu modüler bir sistemi bir araya getirmeye çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel bir uyumsuzluktur. Modüllerin çok güçlü bir şekilde birbirine bağlı olduğu, özellik dağılımının son derece kararsız olduğu ve hesaplama gücünün giderek merkezileştiği günümüzde, çok modlu modüler yapıların Web3 ortamında ayakta kalması zordur.

Web3 AI'nin geleceği basit taklitte değil, stratejik bir dolanmadadır. Yüksek boyutlu alanlardaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altında özellik hizalamasına kadar Web3 AI, yeni yollar bulmalıdır.

Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanarak, etkili anlam uyumunu sağlamakta zorluk çekiyor ve bu da düşük performansa yol açıyor. Yüksek boyutlu gömme alanı, modern AI sistemlerinin temelini oluşturuyor, ancak Web3 Agent protokolü bunu gerçekleştirmekte zorlanıyor. Web3 AI'daki modülerlik, tüm ilgili API arayüzlerini kendisinin geliştirmesini gerektirdiğinden, belki de sadece bir yanılsama, modülerliğin başlangıç amacına aykırı.

Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması hassas bir şekilde tasarlanamaz. Web2 AI'nın dikkat mekanizması, yüksek performanslı bir araca benzerken, modüler Web3 AI'ın bir araya getirilmiş bir dikkat zamanlaması gerçekleştirmesi zordur; bu, motor performansı düşük bir aracın basit bir modifikasyonla üst sınırını artırmasının mümkün olmaması gibidir.

Dağıtık modüler birleştirme, özelliklerin entegrasyonunu yüzeysel ve statik bir aşamada bırakıyor. Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindeyken, Web3 AI daha çok dağıtık modül birleştirme yöntemini benimsemekte ve esneklik ile derin etkileşimden yoksun kalmaktadır.

AI endüstrisindeki engeller derinleşiyor, ancak acı noktalar henüz tamamen ortaya çıkmadı. Web3 AI, "kırsalı şehri kuşatma" taktiğini benimsemeli ve kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapmalıdır. Web3 AI'nın temel avantajı merkeziyetsizliktir; hafif yapı, kolay paralellik ve teşvik edilebilir görevler için uygundur, örneğin LoRA ince ayarı, davranış hizalaması sonrası eğitim görevleri, kitlesel veri eğitimi ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının işbirlikçi eğitimi gibi.

Ancak, fırsatlar hemen elde edilemez. Web2 AI'nın engelleri henüz oluşum aşamasındadır ve çok modlu karmaşık görev AI'sı hızla ilerlemektedir. Web2 AI'nın faydaları tükenmeden, geride bıraktığı acılar Web3 AI için bir giriş fırsatı haline gelebilir. Bu noktadan önce, Web3 AI, "kırsal alanların şehri kuşatması" potansiyeline sahip protokolleri dikkatlice seçmeli, kenardan başlayarak, küçük senaryolarla sürekli iterasyon yapmalı ve sürekli değişen piyasa taleplerine uyum sağlamak için esnekliğini korumalıdır.