تحديات تطوير الذكاء الاصطناعي Web3 والاتجاهات المستقبلية
وصل سعر سهم إنفيديا إلى أعلى مستوى جديد، حيث عززت التقدمات في النماذج متعددة الأنماط الحاجز التكنولوجي لـ Web2 AI. من المحاذاة الدلالية إلى الفهم البصري، ومن الإدماج عالي الأبعاد إلى دمج الميزات، فإن النماذج المعقدة تتكامل بسرعة غير مسبوقة مع طرق التعبير المختلفة، مما يبني مرتفعات AI مغلقة بشكل متزايد. كما أن سوق الأسهم الأمريكية أظهر تأكيداً من خلال الأفعال، سواء كانت الأسهم المتعلقة بالعملات المشفرة أو أسهم الذكاء الاصطناعي، فقد شهدت جميعها موجة صغيرة من سوق الثيران.
ومع ذلك، يبدو أن هذه الضجة ليست لها علاقة كبيرة بمجال العملات المشفرة. المحاولات الأخيرة في مجال Web3 AI، وخاصة في اتجاه الوكلاء، تعاني من انحرافات كبيرة في الاتجاه: حيث تحاول بناء نظام متعدد الأنماط على طراز Web2 من خلال هيكل لامركزي، مما يمثل في الواقع خطأ مزدوجًا في التقنية والتفكير. في ظل ارتباط الوحدات القوي للغاية، وعدم استقرار توزيع الميزات، وزيادة تركيز متطلبات الحوسبة، من الصعب أن تجد الأنظمة متعددة الأنماط موطئ قدم لها في بيئة Web3.
مستقبل Web3 AI لا يكمن في التقليد البسيط، بل في التحايل الاستراتيجي. من محاذاة المعاني في الفضاءات العالية الأبعاد، إلى اختناقات المعلومات في آليات الانتباه، وصولاً إلى محاذاة الميزات تحت القدرات الحوسبية المتباينة، يحتاج Web3 AI إلى اعتماد استراتيجية تكتيكية "تحيط الريف بالمدينة".
الذكاء الاصطناعي Web3 يعتمد على نموذج متعدد الوسائط مسطح، عدم توافق المعاني يؤدي إلى ضعف الأداء
في أنظمة الويب 2 الحديثة متعددة الوسائط، تُعد "محاذاة المعنى" عملية ربط معلومات من أنماط مختلفة في نفس الفضاء الدلالي، مما يمكّن النموذج من فهم ومقارنة المعاني الكامنة وراء هذه الإشارات التي تبدو مختلفة تمامًا. الفضاء المضمن عالي الأبعاد هو المفتاح لتحقيق هذا الهدف.
ومع ذلك، فإن بروتوكول Web3 Agent يصعب تحقيقه في الإدماج عالي الأبعاد. معظم Web3 Agent مجرد حزم API المتاحة في "عميل" مستقل، مما يفتقر إلى فضاء إدماج مركزي موحد وآلية انتباه عبر الوحدات. وهذا يؤدي إلى عدم القدرة على تفاعل المعلومات بين الوحدات من زوايا متعددة ومستويات متعددة، مما يتسبب في عملها فقط وفقاً لخط أنابيب خطي، مما يظهر وظيفة واحدة، ولا يمكن تشكيل تحسين حلقة مغلقة شاملة.
لتحقيق كيان ذكي شامل له حواجز صناعية، يحتاج الأمر إلى نمذجة مشتركة من النهاية إلى النهاية، وتضمين موحد عبر الوحدات، بالإضافة إلى هندسة نظامية للتدريب والتوزيع التعاوني لتجاوز العقبات. ولكن السوق الحالية لم تظهر مثل هذا الطلب.
في الفضاء ذي الأبعاد المنخفضة، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة
تحتاج النماذج متعددة الأنماط عالية المستوى إلى آلية انتباه مصممة بدقة. تتكون آلية الانتباه في جوهرها من طريقة لتوزيع الموارد الحسابية ديناميكيًا، مما يسمح للنموذج بالتركيز بشكل انتقائي على الأجزاء الأكثر صلة عند معالجة إدخال نمط معين.
تتمثل الفكرة الأساسية في Web2 AI عند تصميم آلية الانتباه في تخصيص "أوزان الانتباه" ديناميكيًا لكل عنصر عند معالجة التسلسلات، مما يسمح له بالتركيز على المعلومات الأكثر صلة. يجمع هذا التصميم بذكاء بين "التفاعل العالمي" و"القدرة على التحكم في التعقيد".
ومع ذلك، فإن Web3 AI القائم على النمذجة يصعب عليه تحقيق جدولة انتباه موحدة. أولاً، تعتمد آلية الانتباه على مساحة Query-Key-Value موحدة، بينما تختلف تنسيقات البيانات والتوزيعات التي تعيدها واجهات برمجة التطبيقات المستقلة. ثانياً، تفتقر بنية Web3 AI المعيارية إلى القدرة على الوزن الديناميكي المتعدد المسارات بالتوازي، مما يمنع محاكاة الجدولة الدقيقة في آلية الانتباه. أخيراً، تفتقر الوحدات المختلفة إلى سياق مركزي مشترك في الوقت الحقيقي، مما يمنع تحقيق الارتباط والتركيز العالمي عبر الوحدات.
تُؤدي التجميعات المودولارية المتناثرة إلى بقاء دمج الخصائص عند تجميع سطحي ثابت.
"دمج الميزات" هو عملية دمج المتجهات المميزة الناتجة عن معالجة أنماط مختلفة بناءً على المحاذاة والانتباه، لتكون جاهزة للاستخدام المباشر في المهام اللاحقة. حالياً، لا يزال Web3 AI في مرحلة الربط البسيط، لأن الشرط الأساسي لدمج الميزات الديناميكية - الفضاء عالي الأبعاد وآلية الانتباه الدقيقة - غير متوفرة.
تميل الذكاء الاصطناعي في Web2 إلى التدريب المشترك من طرف إلى طرف، حيث يتم معالجة الميزات متعددة الوسائط في نفس الفضاء عالي الأبعاد، ويتم تحسينها بشكل متزامن مع طبقات المهام السفلية من خلال طبقات الانتباه وطبقات الدمج. بالمقابل، يعتمد الذكاء الاصطناعي في Web3 أكثر على نهج تجميع الوحدات المنفصلة، مما يفتقر إلى هدف تدريب موحد وتدفق تدرجات عبر الوحدات.
تشمل عملية دمج الخصائص في Web2 AI عمليات تفاعلية عالية المستوى مثل دمج المتجهات، الجمع، ودمج ثنائي الخطوط، مما يمكنها من التقاط العلاقات متعددة النماذج العميقة والمعقدة. بينما غالبًا ما تحتوي مخرجات وكلاء Web3 AI على عدد قليل فقط من الحقول أو المؤشرات الأساسية، مما يعني أن أبعاد الخصائص منخفضة للغاية، مما يجعل من الصعب التعبير عن المعلومات متعددة النماذج بدقة.
تتعمق الحواجز في صناعة الذكاء الاصطناعي، لكن النقاط المؤلمة لم تظهر بعد
نظام Web2 AI متعدد الوسائط هو مشروع هندسي ضخم للغاية، يتطلب كميات هائلة من البيانات، وقدرة حسابية قوية، وخوارزميات متقدمة، وتنفيذ هندسي معقد. وهذا يشكل حاجزًا قويًا في الصناعة، كما يخلق القوة التنافسية الأساسية لعدد قليل من الفرق الرائدة.
يجب على Web3 AI اتخاذ استراتيجية تكتيكية "الريف يحيط بالمدينة"، من خلال تجربة صغيرة النطاق في مشاهد الهامش، وضمان قاعدة قوية قبل الانتظار لظهور المشهد الأساسي. تكمن ميزة Web3 AI في اللامركزية، مما يجعله مناسبًا للهياكل الخفيفة، والمهام السهلة المتوازية والقابلة للتحفيز، مثل ضبط LoRA الدقيق، مهام ما بعد التدريب المرتبطة بمحاذاة السلوك، تدريب وتوسيم البيانات المجمعة، تدريب نماذج أساسية صغيرة، وكذلك التدريب التعاوني لأجهزة الحافة.
ومع ذلك، فإن حواجز Web2 AI في المرحلة الحالية بدأت للتو في التكون، وهذه هي المرحلة المبكرة من المنافسة بين الشركات الرائدة. فقط عندما تختفي فوائد Web2 AI تمامًا، ستكون نقاط الألم المتبقية هي الفرصة لدخول Web3 AI. قبل ذلك، تحتاج مشاريع Web3 AI إلى اختيار نقاط الدخول بعناية، لضمان القدرة على التكرار والتحديث المستمر للمنتجات في السيناريوهات الصغيرة، والحفاظ على مرونة كافية للتكيف مع الطلبات المتغيرة في السوق.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 18
أعجبني
18
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
DogeBachelor
· 08-13 08:56
لقد كان الأمر صحيحًا ههه
شاهد النسخة الأصليةرد0
SatoshiSherpa
· 08-13 08:56
سوق التكنولوجيا يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoComedian
· 08-13 08:52
إنهارت إنفيديا لدرجة أنني لم أعد أستطيع شراء حتى الحمقى!
تحديات Web3 AI والاختراقات: استكشاف استراتيجية محاصرة المدن من الريف
تحديات تطوير الذكاء الاصطناعي Web3 والاتجاهات المستقبلية
وصل سعر سهم إنفيديا إلى أعلى مستوى جديد، حيث عززت التقدمات في النماذج متعددة الأنماط الحاجز التكنولوجي لـ Web2 AI. من المحاذاة الدلالية إلى الفهم البصري، ومن الإدماج عالي الأبعاد إلى دمج الميزات، فإن النماذج المعقدة تتكامل بسرعة غير مسبوقة مع طرق التعبير المختلفة، مما يبني مرتفعات AI مغلقة بشكل متزايد. كما أن سوق الأسهم الأمريكية أظهر تأكيداً من خلال الأفعال، سواء كانت الأسهم المتعلقة بالعملات المشفرة أو أسهم الذكاء الاصطناعي، فقد شهدت جميعها موجة صغيرة من سوق الثيران.
ومع ذلك، يبدو أن هذه الضجة ليست لها علاقة كبيرة بمجال العملات المشفرة. المحاولات الأخيرة في مجال Web3 AI، وخاصة في اتجاه الوكلاء، تعاني من انحرافات كبيرة في الاتجاه: حيث تحاول بناء نظام متعدد الأنماط على طراز Web2 من خلال هيكل لامركزي، مما يمثل في الواقع خطأ مزدوجًا في التقنية والتفكير. في ظل ارتباط الوحدات القوي للغاية، وعدم استقرار توزيع الميزات، وزيادة تركيز متطلبات الحوسبة، من الصعب أن تجد الأنظمة متعددة الأنماط موطئ قدم لها في بيئة Web3.
مستقبل Web3 AI لا يكمن في التقليد البسيط، بل في التحايل الاستراتيجي. من محاذاة المعاني في الفضاءات العالية الأبعاد، إلى اختناقات المعلومات في آليات الانتباه، وصولاً إلى محاذاة الميزات تحت القدرات الحوسبية المتباينة، يحتاج Web3 AI إلى اعتماد استراتيجية تكتيكية "تحيط الريف بالمدينة".
الذكاء الاصطناعي Web3 يعتمد على نموذج متعدد الوسائط مسطح، عدم توافق المعاني يؤدي إلى ضعف الأداء
في أنظمة الويب 2 الحديثة متعددة الوسائط، تُعد "محاذاة المعنى" عملية ربط معلومات من أنماط مختلفة في نفس الفضاء الدلالي، مما يمكّن النموذج من فهم ومقارنة المعاني الكامنة وراء هذه الإشارات التي تبدو مختلفة تمامًا. الفضاء المضمن عالي الأبعاد هو المفتاح لتحقيق هذا الهدف.
ومع ذلك، فإن بروتوكول Web3 Agent يصعب تحقيقه في الإدماج عالي الأبعاد. معظم Web3 Agent مجرد حزم API المتاحة في "عميل" مستقل، مما يفتقر إلى فضاء إدماج مركزي موحد وآلية انتباه عبر الوحدات. وهذا يؤدي إلى عدم القدرة على تفاعل المعلومات بين الوحدات من زوايا متعددة ومستويات متعددة، مما يتسبب في عملها فقط وفقاً لخط أنابيب خطي، مما يظهر وظيفة واحدة، ولا يمكن تشكيل تحسين حلقة مغلقة شاملة.
لتحقيق كيان ذكي شامل له حواجز صناعية، يحتاج الأمر إلى نمذجة مشتركة من النهاية إلى النهاية، وتضمين موحد عبر الوحدات، بالإضافة إلى هندسة نظامية للتدريب والتوزيع التعاوني لتجاوز العقبات. ولكن السوق الحالية لم تظهر مثل هذا الطلب.
في الفضاء ذي الأبعاد المنخفضة، لا يمكن تصميم آلية الانتباه بدقة
تحتاج النماذج متعددة الأنماط عالية المستوى إلى آلية انتباه مصممة بدقة. تتكون آلية الانتباه في جوهرها من طريقة لتوزيع الموارد الحسابية ديناميكيًا، مما يسمح للنموذج بالتركيز بشكل انتقائي على الأجزاء الأكثر صلة عند معالجة إدخال نمط معين.
تتمثل الفكرة الأساسية في Web2 AI عند تصميم آلية الانتباه في تخصيص "أوزان الانتباه" ديناميكيًا لكل عنصر عند معالجة التسلسلات، مما يسمح له بالتركيز على المعلومات الأكثر صلة. يجمع هذا التصميم بذكاء بين "التفاعل العالمي" و"القدرة على التحكم في التعقيد".
ومع ذلك، فإن Web3 AI القائم على النمذجة يصعب عليه تحقيق جدولة انتباه موحدة. أولاً، تعتمد آلية الانتباه على مساحة Query-Key-Value موحدة، بينما تختلف تنسيقات البيانات والتوزيعات التي تعيدها واجهات برمجة التطبيقات المستقلة. ثانياً، تفتقر بنية Web3 AI المعيارية إلى القدرة على الوزن الديناميكي المتعدد المسارات بالتوازي، مما يمنع محاكاة الجدولة الدقيقة في آلية الانتباه. أخيراً، تفتقر الوحدات المختلفة إلى سياق مركزي مشترك في الوقت الحقيقي، مما يمنع تحقيق الارتباط والتركيز العالمي عبر الوحدات.
تُؤدي التجميعات المودولارية المتناثرة إلى بقاء دمج الخصائص عند تجميع سطحي ثابت.
"دمج الميزات" هو عملية دمج المتجهات المميزة الناتجة عن معالجة أنماط مختلفة بناءً على المحاذاة والانتباه، لتكون جاهزة للاستخدام المباشر في المهام اللاحقة. حالياً، لا يزال Web3 AI في مرحلة الربط البسيط، لأن الشرط الأساسي لدمج الميزات الديناميكية - الفضاء عالي الأبعاد وآلية الانتباه الدقيقة - غير متوفرة.
تميل الذكاء الاصطناعي في Web2 إلى التدريب المشترك من طرف إلى طرف، حيث يتم معالجة الميزات متعددة الوسائط في نفس الفضاء عالي الأبعاد، ويتم تحسينها بشكل متزامن مع طبقات المهام السفلية من خلال طبقات الانتباه وطبقات الدمج. بالمقابل، يعتمد الذكاء الاصطناعي في Web3 أكثر على نهج تجميع الوحدات المنفصلة، مما يفتقر إلى هدف تدريب موحد وتدفق تدرجات عبر الوحدات.
تشمل عملية دمج الخصائص في Web2 AI عمليات تفاعلية عالية المستوى مثل دمج المتجهات، الجمع، ودمج ثنائي الخطوط، مما يمكنها من التقاط العلاقات متعددة النماذج العميقة والمعقدة. بينما غالبًا ما تحتوي مخرجات وكلاء Web3 AI على عدد قليل فقط من الحقول أو المؤشرات الأساسية، مما يعني أن أبعاد الخصائص منخفضة للغاية، مما يجعل من الصعب التعبير عن المعلومات متعددة النماذج بدقة.
تتعمق الحواجز في صناعة الذكاء الاصطناعي، لكن النقاط المؤلمة لم تظهر بعد
نظام Web2 AI متعدد الوسائط هو مشروع هندسي ضخم للغاية، يتطلب كميات هائلة من البيانات، وقدرة حسابية قوية، وخوارزميات متقدمة، وتنفيذ هندسي معقد. وهذا يشكل حاجزًا قويًا في الصناعة، كما يخلق القوة التنافسية الأساسية لعدد قليل من الفرق الرائدة.
يجب على Web3 AI اتخاذ استراتيجية تكتيكية "الريف يحيط بالمدينة"، من خلال تجربة صغيرة النطاق في مشاهد الهامش، وضمان قاعدة قوية قبل الانتظار لظهور المشهد الأساسي. تكمن ميزة Web3 AI في اللامركزية، مما يجعله مناسبًا للهياكل الخفيفة، والمهام السهلة المتوازية والقابلة للتحفيز، مثل ضبط LoRA الدقيق، مهام ما بعد التدريب المرتبطة بمحاذاة السلوك، تدريب وتوسيم البيانات المجمعة، تدريب نماذج أساسية صغيرة، وكذلك التدريب التعاوني لأجهزة الحافة.
ومع ذلك، فإن حواجز Web2 AI في المرحلة الحالية بدأت للتو في التكون، وهذه هي المرحلة المبكرة من المنافسة بين الشركات الرائدة. فقط عندما تختفي فوائد Web2 AI تمامًا، ستكون نقاط الألم المتبقية هي الفرصة لدخول Web3 AI. قبل ذلك، تحتاج مشاريع Web3 AI إلى اختيار نقاط الدخول بعناية، لضمان القدرة على التكرار والتحديث المستمر للمنتجات في السيناريوهات الصغيرة، والحفاظ على مرونة كافية للتكيف مع الطلبات المتغيرة في السوق.