Dilemas e Direções Futuras do Desenvolvimento da Web3 AI
As ações da Nvidia atingiram um novo recorde, a evolução dos modelos multimodais aprofundou a barreira técnica da Web2 AI. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando de forma impressionante diversas formas de expressão, construindo uma fortaleza de IA cada vez mais fechada. O mercado de ações dos EUA votou com ações, tanto ações relacionadas a criptomoedas quanto ações de IA, experimentaram uma pequena onda de alta. No entanto, essa onda parece não ter qualquer relação com o setor de criptomoedas.
Recent attempts in Web3 AI in the direction of Agents show a clear deviation in direction: trying to assemble a Web2-style multimodal modular system using a decentralized structure is, in fact, a dual misalignment of technology and thinking. In today's environment where module coupling is extremely strong, feature distribution is highly unstable, and computational power demands are increasingly centralized, multimodal modularity is difficult to establish in Web3.
O futuro da Web3 AI não está em simples imitações, mas sim em revezamentos estratégicos. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, até o gargalo de informações nos mecanismos de atenção, passando pelo alinhamento de características sob computação heterogênea, a Web3 AI precisa adotar "o campo cercando a cidade" como seu programa tático.
Web3 AI baseado em um modelo multimodal plano, a desarmonia semântica leva a um desempenho insatisfatório
Nos sistemas multimodais da moderna IA Web2, "alinhamento semântico" refere-se ao mapeamento de informações de diferentes modalidades para o mesmo espaço semântico, permitindo que o modelo compreenda e compare os significados subjacentes por trás desses sinais de formas distintas. Somente ao realizar um espaço de incorporação de alta dimensão é que faz sentido dividir o fluxo de trabalho em diferentes módulos para reduzir custos e aumentar a eficiência. No entanto, o protocolo Web3 Agent não consegue alcançar uma incorporação de alta dimensão, pois a modularização é uma ilusão da IA Web3.
Exigir que a Web3 AI implemente um espaço de alta dimensão equivale a exigir que o protocolo Agent desenvolva autonomamente todas as interfaces de API envolvidas, o que vai contra a intenção modular original. O sistema multimodal modular retratado pelas pequenas e médias empresas da Web3 AI não resiste a uma análise crítica. A arquitetura de alta dimensão exige um treinamento ou otimização colaborativa de ponta a ponta, enquanto a ideia de "módulo é um plug-in" da Web3 Agent acentua a fragmentação.
Para implementar um agente inteligente de cadeia completa com barreiras de entrada no setor, é necessário um modelagem conjunta de ponta a ponta, uma incorporação unificada entre módulos e uma engenharia sistemática de treinamento e implantação colaborativa para superar os desafios. No entanto, atualmente não existem tais pontos problemáticos no mercado, e, naturalmente, não há demanda de mercado.
No espaço de baixa dimensão, o mecanismo de atenção não pode ser projetado de forma precisa
Modelos multimodais de alto nível precisam de mecanismos de atenção projetados com precisão. O funcionamento do mecanismo de atenção pressupõe que o multimodal possui alta dimensionalidade, onde, em um espaço de alta dimensão, um mecanismo de atenção preciso pode encontrar a parte mais central do vasto espaço de alta dimensão no menor tempo possível.
A programação de atenção unificada não pode ser realizada com Web3 AI baseada em módulos. Em primeiro lugar, o mecanismo de atenção depende de um espaço de Query-Key-Value unificado, enquanto APIs independentes retornam dados em diferentes formatos e distribuições, não conseguindo formar Q/K/V interativos. Em segundo lugar, a atenção multi-cabeça permite focar simultaneamente em diferentes fontes de informação, enquanto APIs independentes muitas vezes são chamadas linearmente, carecendo da capacidade de paralelismo e de ponderação dinâmica em múltiplos caminhos. Por fim, um verdadeiro mecanismo de atenção aloca dinamicamente pesos para cada elemento com base no contexto geral, enquanto no modo API, os módulos só conseguem ver contextos independentes, não conseguindo realizar associações globais e focos entre módulos.
A modularização discreta resulta na fusão de características permanecendo em uma junção estática superficial.
"Fusão de características" é a combinação adicional de vetores de características obtidos após o processamento de diferentes modalidades, com base em alinhamento e atenção. A Web3 AI permanece na fase mais simples de concatenação, pois a fusão dinâmica de características pressupõe um espaço de alta dimensão e um mecanismo de atenção preciso.
A IA do Web2 tende a um treinamento conjunto de ponta a ponta, enquanto a IA do Web3 adota mais frequentemente a abordagem de montagem de módulos discretos. A IA do Web2 é capaz de calcular em tempo real a importância de várias características com base no contexto e ajustar dinamicamente a estratégia de fusão; já a IA do Web3 muitas vezes fixa os pesos de antemão ou utiliza regras simples para determinar se deve haver fusão, carecendo de flexibilidade.
A IA Web2 mapeia todas as características de modalidade para um espaço de alta dimensão, e o processo de fusão inclui várias operações de interação de alta ordem. Em contraste, a IA Web3 tem dimensões de saída de agente extremamente baixas, dificultando a expressão de associações complexas entre modalidades. Além disso, a IA Web2 consegue ajustar automaticamente a estratégia de fusão por meio de feedback de ponta a ponta, enquanto a IA Web3 depende muito de processos manuais ou externos para avaliar e ajustar parâmetros.
As barreiras na indústria de IA estão a tornar-se mais profundas, mas os pontos de dor ainda não apareceram
O sistema multimodal da Web2 AI é um grande projeto de engenharia que requer uma quantidade massiva de dados, poder computacional robusto, tecnologia avançada e uma equipe eficiente. Este trabalho sistemático, de ponta a ponta, cria uma barreira industrial muito forte e também forma a vantagem competitiva central de algumas equipes líderes.
A IA Web3 deve desenvolver-se com a tática de cercar as cidades a partir do campo, testando em pequena escala em cenários periféricos e aguardando a oportunidade de cenários centrais. A vantagem da IA Web3 reside na descentralização, alta paralelização, baixa acoplamento e compatibilidade com poder de computação heterogêneo, sendo adequada para estruturas leves, tarefas de fácil paralelização e que podem ser incentivadas.
No entanto, as barreiras da IA do Web2 estão apenas começando a se formar, e esta é a fase inicial da competição entre as principais empresas. Somente quando os benefícios da IA do Web2 desaparecerem quase completamente, os pontos problemáticos que restam se tornarão oportunidades para a IA do Web3. Antes disso, os projetos de IA do Web3 precisam discernir cuidadosamente se podem entrar pela margem, combinar pontos e superfícies, avançar de forma circular, e se possuem a flexibilidade para responder às demandas de mercado em constante mudança.
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Desafios no desenvolvimento da Web3 AI: equívocos modularizados e direções futuras de avanço
Dilemas e Direções Futuras do Desenvolvimento da Web3 AI
As ações da Nvidia atingiram um novo recorde, a evolução dos modelos multimodais aprofundou a barreira técnica da Web2 AI. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando de forma impressionante diversas formas de expressão, construindo uma fortaleza de IA cada vez mais fechada. O mercado de ações dos EUA votou com ações, tanto ações relacionadas a criptomoedas quanto ações de IA, experimentaram uma pequena onda de alta. No entanto, essa onda parece não ter qualquer relação com o setor de criptomoedas.
Recent attempts in Web3 AI in the direction of Agents show a clear deviation in direction: trying to assemble a Web2-style multimodal modular system using a decentralized structure is, in fact, a dual misalignment of technology and thinking. In today's environment where module coupling is extremely strong, feature distribution is highly unstable, and computational power demands are increasingly centralized, multimodal modularity is difficult to establish in Web3.
O futuro da Web3 AI não está em simples imitações, mas sim em revezamentos estratégicos. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, até o gargalo de informações nos mecanismos de atenção, passando pelo alinhamento de características sob computação heterogênea, a Web3 AI precisa adotar "o campo cercando a cidade" como seu programa tático.
Web3 AI baseado em um modelo multimodal plano, a desarmonia semântica leva a um desempenho insatisfatório
Nos sistemas multimodais da moderna IA Web2, "alinhamento semântico" refere-se ao mapeamento de informações de diferentes modalidades para o mesmo espaço semântico, permitindo que o modelo compreenda e compare os significados subjacentes por trás desses sinais de formas distintas. Somente ao realizar um espaço de incorporação de alta dimensão é que faz sentido dividir o fluxo de trabalho em diferentes módulos para reduzir custos e aumentar a eficiência. No entanto, o protocolo Web3 Agent não consegue alcançar uma incorporação de alta dimensão, pois a modularização é uma ilusão da IA Web3.
Exigir que a Web3 AI implemente um espaço de alta dimensão equivale a exigir que o protocolo Agent desenvolva autonomamente todas as interfaces de API envolvidas, o que vai contra a intenção modular original. O sistema multimodal modular retratado pelas pequenas e médias empresas da Web3 AI não resiste a uma análise crítica. A arquitetura de alta dimensão exige um treinamento ou otimização colaborativa de ponta a ponta, enquanto a ideia de "módulo é um plug-in" da Web3 Agent acentua a fragmentação.
Para implementar um agente inteligente de cadeia completa com barreiras de entrada no setor, é necessário um modelagem conjunta de ponta a ponta, uma incorporação unificada entre módulos e uma engenharia sistemática de treinamento e implantação colaborativa para superar os desafios. No entanto, atualmente não existem tais pontos problemáticos no mercado, e, naturalmente, não há demanda de mercado.
No espaço de baixa dimensão, o mecanismo de atenção não pode ser projetado de forma precisa
Modelos multimodais de alto nível precisam de mecanismos de atenção projetados com precisão. O funcionamento do mecanismo de atenção pressupõe que o multimodal possui alta dimensionalidade, onde, em um espaço de alta dimensão, um mecanismo de atenção preciso pode encontrar a parte mais central do vasto espaço de alta dimensão no menor tempo possível.
A programação de atenção unificada não pode ser realizada com Web3 AI baseada em módulos. Em primeiro lugar, o mecanismo de atenção depende de um espaço de Query-Key-Value unificado, enquanto APIs independentes retornam dados em diferentes formatos e distribuições, não conseguindo formar Q/K/V interativos. Em segundo lugar, a atenção multi-cabeça permite focar simultaneamente em diferentes fontes de informação, enquanto APIs independentes muitas vezes são chamadas linearmente, carecendo da capacidade de paralelismo e de ponderação dinâmica em múltiplos caminhos. Por fim, um verdadeiro mecanismo de atenção aloca dinamicamente pesos para cada elemento com base no contexto geral, enquanto no modo API, os módulos só conseguem ver contextos independentes, não conseguindo realizar associações globais e focos entre módulos.
A modularização discreta resulta na fusão de características permanecendo em uma junção estática superficial.
"Fusão de características" é a combinação adicional de vetores de características obtidos após o processamento de diferentes modalidades, com base em alinhamento e atenção. A Web3 AI permanece na fase mais simples de concatenação, pois a fusão dinâmica de características pressupõe um espaço de alta dimensão e um mecanismo de atenção preciso.
A IA do Web2 tende a um treinamento conjunto de ponta a ponta, enquanto a IA do Web3 adota mais frequentemente a abordagem de montagem de módulos discretos. A IA do Web2 é capaz de calcular em tempo real a importância de várias características com base no contexto e ajustar dinamicamente a estratégia de fusão; já a IA do Web3 muitas vezes fixa os pesos de antemão ou utiliza regras simples para determinar se deve haver fusão, carecendo de flexibilidade.
A IA Web2 mapeia todas as características de modalidade para um espaço de alta dimensão, e o processo de fusão inclui várias operações de interação de alta ordem. Em contraste, a IA Web3 tem dimensões de saída de agente extremamente baixas, dificultando a expressão de associações complexas entre modalidades. Além disso, a IA Web2 consegue ajustar automaticamente a estratégia de fusão por meio de feedback de ponta a ponta, enquanto a IA Web3 depende muito de processos manuais ou externos para avaliar e ajustar parâmetros.
As barreiras na indústria de IA estão a tornar-se mais profundas, mas os pontos de dor ainda não apareceram
O sistema multimodal da Web2 AI é um grande projeto de engenharia que requer uma quantidade massiva de dados, poder computacional robusto, tecnologia avançada e uma equipe eficiente. Este trabalho sistemático, de ponta a ponta, cria uma barreira industrial muito forte e também forma a vantagem competitiva central de algumas equipes líderes.
A IA Web3 deve desenvolver-se com a tática de cercar as cidades a partir do campo, testando em pequena escala em cenários periféricos e aguardando a oportunidade de cenários centrais. A vantagem da IA Web3 reside na descentralização, alta paralelização, baixa acoplamento e compatibilidade com poder de computação heterogêneo, sendo adequada para estruturas leves, tarefas de fácil paralelização e que podem ser incentivadas.
No entanto, as barreiras da IA do Web2 estão apenas começando a se formar, e esta é a fase inicial da competição entre as principais empresas. Somente quando os benefícios da IA do Web2 desaparecerem quase completamente, os pontos problemáticos que restam se tornarão oportunidades para a IA do Web3. Antes disso, os projetos de IA do Web3 precisam discernir cuidadosamente se podem entrar pela margem, combinar pontos e superfícies, avançar de forma circular, e se possuem a flexibilidade para responder às demandas de mercado em constante mudança.