Discussão sobre os desafios e direções futuras do desenvolvimento da Web3 AI

O preço das ações da Nvidia continua a subir, alcançando um novo máximo, refletindo o reconhecimento do mercado pelo avanço da tecnologia de modelos multimodais. O campo da IA Web2 está a construir barreiras tecnológicas cada vez mais altas, desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão a integrar de forma impressionante várias formas de expressão a uma velocidade surpreendente. No entanto, esta onda parece estar completamente desconectada do campo das criptomoedas.

As tentativas recentes de Web3 AI, especialmente na direção de Agentes, podem estar desviando-se do caminho. Tentar montar um sistema modular multimodal no estilo Web2 com uma estrutura descentralizada é, na verdade, um desalinhamento tanto técnico quanto de pensamento. No atual ambiente de forte acoplamento entre módulos, distribuição de características altamente instável e uma crescente centralização das necessidades de poder computacional, a modularidade multimodal tem dificuldade em se firmar no Web3.

O futuro da Web3 AI não deve se limitar a imitar, mas sim adotar uma estratégia de contorno. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelo gargalo de informação nos mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob poder computacional heterogêneo, a Web3 AI precisa repensar seu caminho de desenvolvimento.

Desafios de alinhamento semântico enfrentados pela Web3 AI

No moderno sistema multimodal de IA Web2, a "alinhamento semântico" é a tecnologia chave para mapear informações de diferentes modalidades em um mesmo espaço semântico. Isso permite que o modelo compreenda e compare o significado intrínseco por trás de sinais que são formalmente distintos. No entanto, o protocolo Web3 Agent tem dificuldade em realizar embeddings de alta dimensão, resultando na descoordenação semântica.

Sinais diferentes "apertam-se" em um espaço de baixa dimensão, causando confusão frequente durante a recuperação ou classificação do modelo, resultando em uma diminuição da precisão. A fase de geração de estratégias tem dificuldade em capturar sutilezas, levando à perda de sinais de transação críticos ou à má avaliação dos limites de risco. A colaboração entre módulos torna-se difícil, com cada Agente agindo de forma independente, formando ilhas de informação. Diante de cenários de mercado complexos, estruturas de baixa dimensão têm dificuldade em suportar dados de múltiplas fontes, afetando a estabilidade e escalabilidade do sistema.

Para implementar um agente inteligente de cadeia completa com barreiras de entrada no setor, é necessário partir de modelagem conjunta de ponta a ponta, integração unificada entre módulos, bem como engenharia sistemática para treinamento e implementação colaborativos. No entanto, a demanda do mercado atual para isso ainda não está clara.

Limitações do mecanismo de atenção em espaços de baixa dimensão

Modelos multimodais de alto nível requerem mecanismos de atenção projetados com precisão. O mecanismo de atenção é uma forma de alocar recursos computacionais de maneira dinâmica, permitindo que o modelo "focalize" seletivamente nas partes mais relevantes ao processar uma entrada de determinada modalidade.

No entanto, é difícil alcançar um agendamento de atenção unificado na Web3 AI baseada em módulos. As principais razões incluem: falta de um espaço Query-Key-Value unificado, o que impede a formação de Q/K/V interativos; ausência de capacidade de ponderação dinâmica paralela e multiplex; e falta de um contexto central compartilhado em tempo real entre os módulos, o que impossibilita a associação e o foco global entre os módulos.

O dilema superficial da fusão de características

Web3 AI permanece na fase de simples concatenação estática em termos de fusão de características. Isso se deve principalmente ao fato de que as condições prévias para a fusão dinâmica de características - espaço de alta dimensão e mecanismos de atenção precisos - não podem ser atendidas.

A IA do Web2 tende a treinamento conjunto de ponta a ponta, processando características multimodais no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando de forma colaborativa com camadas de atenção e camadas de fusão para as camadas de tarefas subsequentes. Em contraste, a IA do Web3 utiliza principalmente a montagem de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e fluxo de gradiente entre módulos.

A IA Web2 pode calcular a importância das características em tempo real com base no contexto, ajustando dinamicamente as estratégias de fusão. A IA Web3, por outro lado, frequentemente utiliza pesos pré-definidos ou regras simples, carecendo de flexibilidade. Em termos de dimensões de características e capacidade de expressão, a IA Web3 também tem dificuldade em se comparar com a IA Web2.

Barreiras no setor de IA se aprofundam e perspectivas futuras

O sistema multimodal de IA Web2 é um grande projeto de engenharia que requer uma enorme quantidade de dados, poder computacional robusto, algoritmos avançados e implementações de engenharia complexas. Isso cria uma barreira industrial forte e também forma a vantagem competitiva central de algumas equipes líderes.

O desenvolvimento da Web3 AI deve adotar a estratégia de " cercar as cidades a partir do campo ", entrando por cenários periféricos. As vantagens da Web3 AI residem na descentralização, alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade com potência de computação heterogênea, adequando-se a estruturas leves, tarefas fáceis de paralelizar e que podem ser incentivadas.

No entanto, as barreiras atuais da IA Web2 ainda estão em fase inicial, e a verdadeira oportunidade pode surgir após o desaparecimento dos benefícios da IA Web2. Antes disso, os projetos de IA Web3 precisam escolher cuidadosamente seus pontos de entrada, garantindo que possam iterar continuamente em cenários de pequena escala e mantendo flexibilidade suficiente para se adaptar a um ambiente de mercado em constante mudança.