Développement stratifié de l'IA et des Cryptoactifs : une comparaison intéressante
Récemment, la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir rencontré des revers, de nombreuses personnes manifestant leur mécontentement face à la hiérarchie L1-L2-L3. Cependant, il est intéressant de noter que le domaine de l'IA a également connu une évolution rapide similaire L1-L2-L3 au cours de l'année écoulée. Comparons le développement de ces deux domaines pour voir où se trouvent les racines du problème.
La logique de stratification de l'industrie de l'IA
Le développement en couches de l'IA suit une logique de progression des capacités, chaque couche résolvant les problèmes fondamentaux que la couche précédente ne pouvait pas résoudre :
Couche L1 : Les grands modèles de langage (LLMs) posent les bases des capacités de compréhension et de génération du langage, mais présentent des lacunes évidentes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique.
Couche L2 : les modèles d'inférence sont spécialement optimisés pour les faiblesses de L1. Par exemple, certains modèles peuvent résoudre des problèmes mathématiques complexes et effectuer le débogage de code, comblant efficacement les lacunes cognitives des LLMs.
Niveau L3 : L'Agent AI intègre les capacités des deux premiers niveaux, permettant à l'AI de passer d'une réponse passive à une exécution active. Ils sont capables de planifier des tâches de manière autonome, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.
Cette architecture en couches présente une progression claire des capacités : L1 pose les bases, L2 comble les lacunes, L3 intègre les capacités. Les utilisateurs peuvent ressentir clairement les progrès de l'IA à chaque niveau, devenant plus intelligents et plus pratiques.
Logique de stratification de l'industrie des cryptoactifs
Comparé à cela, la hiérarchisation de l'industrie des cryptoactifs semble être piégée dans un cycle de "transfert de problèmes" :
Couche L1 : les chaînes publiques font face à des goulets d'étranglement en matière de performance.
Couche L2 : Pour résoudre les problèmes de L1, des solutions d'extension ont été proposées. Bien que cela ait réduit les frais de Gas et augmenté le TPS, cela a également entraîné de nouveaux problèmes de dispersion de la liquidité et de rareté des applications écologiques.
Couche L3 : Pour résoudre les problèmes de L2, des chaînes d'applications verticales ont été développées. Cependant, cela a également conduit à une fragmentation de l'écosystème, empêchant de profiter des synergies offertes par une infrastructure commune.
Ce modèle de développement en couches semble simplement déplacer le problème d'un niveau à un autre, sans résoudre substantiellement le problème central.
Différences fondamentales
La cause fondamentale de cette différence pourrait résider dans :
La stratification de l'industrie de l'IA est drivé par la compétition technologique, les grandes entreprises s'efforcent d'améliorer les capacités des modèles.
L'industrie des Cryptoactifs semble être davantage influencée par l'économie des jetons, et les indicateurs clés des solutions de chaque couche se concentrent souvent sur la valeur totale des actifs verrouillés (TVL) et le prix des jetons.
Cette comparaison révèle des différences significatives dans les dynamiques de développement des deux secteurs : l'un se concentre sur la résolution de problèmes techniques, tandis que l'autre met davantage l'accent sur la conception de produits financiers.
Bien que cette comparaison puisse être trop simplifiée, elle nous offre effectivement une perspective intéressante pour réfléchir aux similitudes et aux différences entre ces deux secteurs en rapide évolution. Il pourrait encore falloir du temps pour vérifier laquelle de leurs trajectoires de développement est la meilleure.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
11 J'aime
Récompense
11
4
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
ser_ngmi
· Il y a 3h
qui se soucie de L2 L3, nous ngmi ser
Voir l'originalRépondre0
GamefiHarvester
· Il y a 22h
Les pigeons ont une nouvelle théorie !
Voir l'originalRépondre0
BearMarketMonk
· 08-11 08:42
La logique sous-jacente est la même, les faiblesses humaines sont toujours en boucle.
Voir l'originalRépondre0
MoonRocketman
· 08-11 08:39
La stratification orbitale est devenue une tendance, l'indicateur de force relative (RSI) des dynamiques techniques prédit que l'accélération va percer la couche atmosphérique, et les principaux projets entrent dans une phase de relance.
Comparer le développement stratifié de l'IA et de l'industrie des cryptoactifs : révéler les différences et les défis de l'industrie.
Développement stratifié de l'IA et des Cryptoactifs : une comparaison intéressante
Récemment, la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir rencontré des revers, de nombreuses personnes manifestant leur mécontentement face à la hiérarchie L1-L2-L3. Cependant, il est intéressant de noter que le domaine de l'IA a également connu une évolution rapide similaire L1-L2-L3 au cours de l'année écoulée. Comparons le développement de ces deux domaines pour voir où se trouvent les racines du problème.
La logique de stratification de l'industrie de l'IA
Le développement en couches de l'IA suit une logique de progression des capacités, chaque couche résolvant les problèmes fondamentaux que la couche précédente ne pouvait pas résoudre :
Couche L1 : Les grands modèles de langage (LLMs) posent les bases des capacités de compréhension et de génération du langage, mais présentent des lacunes évidentes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique.
Couche L2 : les modèles d'inférence sont spécialement optimisés pour les faiblesses de L1. Par exemple, certains modèles peuvent résoudre des problèmes mathématiques complexes et effectuer le débogage de code, comblant efficacement les lacunes cognitives des LLMs.
Niveau L3 : L'Agent AI intègre les capacités des deux premiers niveaux, permettant à l'AI de passer d'une réponse passive à une exécution active. Ils sont capables de planifier des tâches de manière autonome, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.
Cette architecture en couches présente une progression claire des capacités : L1 pose les bases, L2 comble les lacunes, L3 intègre les capacités. Les utilisateurs peuvent ressentir clairement les progrès de l'IA à chaque niveau, devenant plus intelligents et plus pratiques.
Logique de stratification de l'industrie des cryptoactifs
Comparé à cela, la hiérarchisation de l'industrie des cryptoactifs semble être piégée dans un cycle de "transfert de problèmes" :
Couche L1 : les chaînes publiques font face à des goulets d'étranglement en matière de performance.
Couche L2 : Pour résoudre les problèmes de L1, des solutions d'extension ont été proposées. Bien que cela ait réduit les frais de Gas et augmenté le TPS, cela a également entraîné de nouveaux problèmes de dispersion de la liquidité et de rareté des applications écologiques.
Couche L3 : Pour résoudre les problèmes de L2, des chaînes d'applications verticales ont été développées. Cependant, cela a également conduit à une fragmentation de l'écosystème, empêchant de profiter des synergies offertes par une infrastructure commune.
Ce modèle de développement en couches semble simplement déplacer le problème d'un niveau à un autre, sans résoudre substantiellement le problème central.
Différences fondamentales
La cause fondamentale de cette différence pourrait résider dans :
Cette comparaison révèle des différences significatives dans les dynamiques de développement des deux secteurs : l'un se concentre sur la résolution de problèmes techniques, tandis que l'autre met davantage l'accent sur la conception de produits financiers.
Bien que cette comparaison puisse être trop simplifiée, elle nous offre effectivement une perspective intéressante pour réfléchir aux similitudes et aux différences entre ces deux secteurs en rapide évolution. Il pourrait encore falloir du temps pour vérifier laquelle de leurs trajectoires de développement est la meilleure.