Web3 AI Gelişim Yönleri ve Strateji Tartışması

NVIDIA hisseleri yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nin teknik engellerini derinleştirdi. Anlam uyumundan görsel anlama, yüksek boyutlu gömülerden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller çeşitli modların ifade biçimlerini benzeri görülmemiş bir hızla entegre ederek giderek daha kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. Amerikan borsa piyasası olumlu tepki verdi, kripto ve AI hisseleri küçük bir boğa piyasası sergiledi.

Ancak, bu heyecan kripto para alanıyla pek ilişkili değil. Son zamanlarda Web3 AI, özellikle Agent yönündeki denemelerde, yön kayması var: merkeziyetsiz bir yapı ile Web2 tarzı çok modlu modüler sistemler inşa etmeye çalışmak, aslında teknik ve düşünce açısından çift yönlü bir yanlış anlama. Modüller arasındaki sıkı bağlılık, özellik dağılımının kararsızlığı ve hesaplama gücü talebinin yoğunlaşmasıyla, çok modlu modüllerin Web3'te ayakta kalması zor.

Web3 AI'nın geleceği taklitte değil, stratejik dolanmadadır. Yüksek boyutlu alanlardaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altındaki özellik hizalamasına kadar, Web3 AI "kırsalın şehri kuşatması" taktiğini rehber edinmelidir.

Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanmaktadır, anlamın hizalanması zorlukları nedeniyle performans düşüktür. Yüksek boyutlu gömme alanı, modüler maliyet düşürme ve verim artırma sağlamak için bir ön koşuldur, ancak Web3 Agent protokolü yüksek boyutlu gömme gerçekleştiremiyor, modülerlik bir yanılsama haline geliyor. Çoğu Web3 Agent, mevcut API'leri paketlemekten ibarettir, merkezi bir gömme alanı ve modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur ve bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturamaz.

Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizmasını hassas bir şekilde tasarlamak zordur. Web2 AI, dikkat mekanizmasını tasarlarken, Transformer kod çözücüsünü temsil eden bir yapı kullanır; bunun temeli Query-Key-Value mekanizmasıdır. Web3 AI, ortak bir vektör temsili, paralel ağırlıklandırma ve toplama yeteneği eksikliği nedeniyle birleşik dikkat planlamasını gerçekleştirmekte zorluk çekmektedir.

Dağınık modüler birleştirme, özelliklerin entegrasyonunun yüzeysel statik birleştirme aşamasında kalmasına neden olmaktadır. Web2 AI, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindeyken, Web3 AI daha çok dağınık modül birleştirmeyi tercih etmekte, bu da birleşik bir eğitim hedefinin ve modüller arası gradyan akışının yokluğunu beraberinde getirmektedir.

AI sektöründeki engeller derinleşiyor, ancak acı noktalar henüz ortaya çıkmadı. Web2 AI'nın çok modlu sistemleri son derece büyük mühendislik projeleridir, büyük miktarda veriye, çok sayıda hesaplama gücüne ve uzun süreli eğitime ihtiyaç duyar. Bu, güçlü bir endüstri engeli oluşturur, ancak gelecekteki Web3 AI'nın gelişimi için de fırsatlar bırakır.

Web3 AI, "kırsalın kenti kuşatması" taktiği ile gelişmelidir, kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yaparak, merkezi senaryo fırsatlarının ortaya çıkmasını beklemelidir. Web3 AI'nın avantajı merkeziyetsizliktir, hafif, kolay paralel çalışabilen ve teşvik edilebilir görevler için uygundur, örneğin LoRA ince ayarı, davranış uyumu sonrası eğitim, toplu veri işleme gibi.

Şu anda Web2 AI'nın engelleri henüz oluşum aşamasında, Web3 AI dikkatli bir giriş noktası seçmelidir. Dinamik olarak değişen potansiyel engeller ve acı noktalarına uyum sağlamak için küçük senaryolar içinde sürekli iterasyon yapabilen, esnek projelere odaklanılmalıdır. Altyapıya veya devasa ağ mimarilerine aşırı bağımlılık, ortadan kaldırılma riski ile karşılaşabilir.