Web2 AI endüstrisindeki engeller derinleşiyor, Web3 AI dikkatli bir şekilde yapılandırılmalı

Son zamanlarda, Nvidia'nın hisse fiyatı yeni bir zirveye ulaştı ve çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nın teknik avantajını derinleştiriyor. Anlamsal hizalamadan görsel anlama, yüksek boyutlu gömme işlemlerinden özellik birleştirmeye kadar, karmaşık modeller çeşitli mod ifade biçimlerini olağanüstü bir hızla entegre ederek giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor.

Ancak, bu heyecan kripto para alanı ile hemen hemen hiçbir ilişkiye sahip değil. Web3 AI'nın son zamanlarda Agent yönünde yaptığı denemeler, yön açısından büyük bir sapma gösteriyor: merkeziyetsiz yapılar kullanarak Web2 tarzı çok modlu modüler bir sistem inşa etmeye çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünce açısından bir uyumsuzluk yaratıyor. Modüller arası bağlılığın son derece yüksek, özellik dağılımının son derece istikrarsız ve hesaplama gücünün giderek merkezileştiği bir ortamda, çok modlu modüler yapılar Web3 ortamında ayakta kalmakta zorlanıyor.

Web3 AI'nın gelecekteki gelişimi taklit ile sınırlı kalmamalı, stratejik bir dolambaçlı yol izlemelidir. Yüksek boyutlu alanlardaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmasındaki bilgi darboğazlarına, heterojen hesaplama altındaki özellik hizalamalarına kadar, Web3 AI gelişim yolunu yeniden düşünmelidir.

Şu anda, Web3 AI'nın yüksek boyutlu gömme alanlarını gerçekleştirmede büyük zorlukları var. Çoğu Web3 Agent protokolü, mevcut API'leri bağımsız modüller olarak paketlemekten ibaret olup, birleşik bir merkezi gömme alanı ve modüller arası dikkat mekanizmasından yoksun. Bu durum, bilgilerin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı etkileşimde bulunmasını engelleyerek, yalnızca lineer bir akış hattından geçmesine ve bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturmasını zorlaştırıyor.

Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması da hassas bir şekilde tasarlanamaz. Web3 AI'nın modüler özellikleri, birleştirilmiş dikkat planlamasını zorlaştırmakta, ortak vektör temsili, paralel ağırlıklandırma ve toplama yeteneklerinden yoksun kalmaktadır. Bu, sistemin performans sınırlarını büyük ölçüde kısıtlamaktadır.

Özellik birleşimi açısından Web3 AI şu anda basit statik bir ekleme aşamasında kalmaktadır. Yüksek boyutlu alanlar ve hassas dikkat mekanizmalarının eksikliği nedeniyle Web3 AI dinamik özellik birleşimini gerçekleştirmekte zorluk çekmekte ve karmaşık çok modlu ilişkileri yakalayamamaktadır.

AI sektöründeki engeller derinleşse de, Web3 AI'nın fırsat noktaları henüz tam olarak ortaya çıkmamıştır. Web3 AI, "kırsaldan şehre kuşatma" taktiğini benimsemeli ve kenar senaryolarında küçük ölçekli denemeler yapmalıdır. Giriş yapılması uygun alanlar arasında kenar bilişim, hafif yapılar, kolay paralel hale getirilebilen ve teşvik edilebilir görevler, örneğin LoRA ince ayarı, davranış uyumlu sonrası eğitim görevleri, topluluk verisi eğitim ve etiketleme, küçük temel model eğitimi ve kenar cihazlarının birlikte eğitimi gibi alanlar bulunmaktadır.

Web2 AI avantajlarının neredeyse sona erdiği ve kalıcı sorunların belirgin hale geldiği bir dönemde, Web3 AI projeleri dikkatli bir giriş noktası seçmelidir. İdeal projeler aşağıdaki özelliklere sahip olmalıdır: kenardan giriş yapabilen, küçük senaryolarda sağlam bir yer edinebilme; belirli uygulama senaryolarında sürekli ürün güncellemeleri yapabilme; yeterli esnekliğe sahip olmalı ve farklı senaryolara hızlı bir şekilde uyum sağlayabilmelidir. Temel altyapıya aşırı bağımlı olan veya ağ mimarisi çok büyük olan projeler, elenme riskiyle karşılaşabilir.