Web2 AI teknolojisi engelleri derinleşiyor, Web3 AI farklılaşma突破口 aramalı

Son zamanlarda, çok modlu modellerin evrimi, ana akım AI şirketleri üzerinde bir etki yaratmadı; aksine, Web2 AI'nın teknik avantajlarını daha da pekiştirdi. Anlam uyumundan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömülerden özellik birleştirmeye kadar karmaşık modeller, çeşitli modların ifade biçimlerini eşi görülmemiş bir hızda entegre ediyor ve giderek kapalı bir AI yüksekliği inşa ediyor. Bu dalga, kripto para alanıyla neredeyse hiçbir bağlantısı yok.

Web3 AI'nın son dönemdeki Agent yönündeki denemeleri yanlış bir yönde ilerliyor gibi görünüyor. Merkeziyetsiz bir yapı ile Web2 tarzı çok modlu modüler sistemi bir araya getirmeye çalışmak, aslında hem teknik hem de düşünsel bir yanlışlık. Modül bağlılığının son derece yüksek, özellik dağılımının son derece dengesiz ve hesaplama gücü talebinin giderek merkezileştiği günümüzde, çok modlu modüler sistemlerin Web3 ortamında ayakta kalması zor.

Web3 AI'nın geleceği kör bir taklit değil, stratejik bir dolambaçla ilerlemelidir. Yüksek boyutlu uzaydaki anlamsal hizalamadan, dikkat mekanizmasındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altındaki özellik hizalamasına kadar, Web3 AI farklı bir yol bulmalı ve farklılaşmış bir sıçrama noktası aramalıdır.

Web3 AI yüksek boyutlu anlamsal hizalamayı gerçekleştirmekte zorluk çekiyor

Modern Web2 AI çok modlu sistemlerinde, "anlamsal hizalama", farklı mod bilgilerini aynı anlamsal alana haritalamak için kritik bir tekniktir. Bu, çok modlu anlamsal anlama ve karşılaştırma sağlamak için yüksek boyutlu gömme alanını gerektirir.

Ancak, Web3 Agent protokolünün yüksek boyutlu gömme gerçekleştirmesi zordur. Çoğu Web3 Agent, mevcut API'leri bağımsız modüller haline getirmekten ibarettir ve merkezi bir gömme alanı ile modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur. Bu, bilgilerin modüller arasında çok açılı ve çok katmanlı bir şekilde etkileşimde bulunmasını engeller; yalnızca lineer bir süreçle işlenebilir ve bütünsel bir kapalı döngü optimizasyonu oluşturmakta zorluk yaşanır.

Sektör engellerine sahip tam zincir akıllı ajanlar gerçekleştirmek için, uçtan uca birleşik modelleme, modüller arası birleşik gömme ve işbirlikçi eğitim ve dağıtım sistematik mühendisliği ile başlamak gerekmektedir. Ancak mevcut pazarda bu tür bir talep yoktur, dolayısıyla ilgili acı noktaları da eksiktir.

Düşük boyutlu uzay, dikkat mekanizmasının hassas tasarımını kısıtlar.

Yüksek seviyeli çok modlu modeller, hassas bir şekilde tasarlanmış bir dikkat mekanizması gerektirir. Bu mekanizma, modelin girdi işleme sırasında en ilgili kısımlara dinamik olarak odaklanmasını sağlar. Ancak, dikkat mekanizmasının etkili olabilmesi için çok modlunun yüksek boyutlu temsillere sahip olması gerekmektedir.

Web2 AI, dikkat mekanizması tasarlarken Query-Key-Value gibi karmaşık mimariler kullanarak etkili ve hassas bir bilgi odaklama sağladı. Bununla birlikte, modüler Web3 AI, tek tip bir dikkat zamanlaması gerçekleştirmekte zorluk çekiyor. Her bir bağımsız API'nin döndürdüğü veri formatları ve dağılımları farklılık gösteriyor, birleşik bir gömme katmanı eksikliği nedeniyle etkileşimli bir Q/K/V alanı oluşturulamıyor.

Ayrıca, Web3 AI'nın modüler mimarisi, paralel çoklu baş dikkatini ve küresel bağlama dayalı dinamik ağırlık dağıtımını gerçekleştirmekte zorluk yaşamaktadır. Bu kısıtlamalar, Web3 AI'nın karmaşık çok modlu görevleri işlerken Web2 AI'nın performans seviyesine ulaşmasını zorlaştırmaktadır.

Özellik Birleşimi Yüzeysel Statik Dikişte Kalıyor

Web2 AI'de, özellik birleşimi, farklı modların işlenmiş özellik vektörlerinin derin bir şekilde birleştirilmesi için hizalama ve dikkat temeline dayanır. Ancak, Web3 AI'de yüksek boyutlu temsiller ve hassas dikkat mekanizmalarının eksikliği nedeniyle, özellik birleşimi genellikle en basit birleştirme aşamasında kalmaktadır.

Web2 AI, son derece boyutlu özellikleri aynı yüksek boyutlu alanda işleyerek, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir; dikkat katmanları ve birleşim katmanları aracılığıyla aşağı akış görevleriyle birlikte optimize edilir. Buna karşılık, Web3 AI genellikle çeşitli API'leri bağımsız ajanlar olarak paketleyerek ayrı modüllerin bir araya getirilmesiyle çalışır ve çıktıları basit bir şekilde birleştirir, bu da tek bir eğitim hedefinin ve modüller arası gradyan akışının eksikliğine yol açar.

Ayrıca, Web2 AI dikkat mekanizmasını kullanarak entegrasyon stratejilerini dinamik olarak ayarlayabilirken, Web3 AI genellikle sabit ağırlıklar veya basit kurallar kullanmaktadır. Özellik boyutu ve etkileşim karmaşıklığı açısından, Web3 AI'nın yüksek boyutlu uzaya haritalanan Web2 AI ile karşılaştırılması zordur. Bu boşluklar, Web3 AI'nın karmaşık çok modlu görevleri işlerken kötü performans göstermesine neden olmaktadır.

AI sektöründeki engeller derinleşiyor, ancak fırsatlar henüz görünmüyor

Web2 AI'nin çok modlu sistemi, büyük bir mühendislik projesidir ve devasa veri, güçlü hesaplama gücü, ileri düzey algoritmalar ve karmaşık mühendislik uygulamaları gerektirir. Bu, güçlü bir endüstri engeli oluşturur ve aynı zamanda az sayıda öncü ekibin çekirdek rekabet gücünü yaratır.

Ancak, Web3 AI körü körüne takip edilmemelidir. Merkeziyetsizliğin avantajlarına odaklanmalı ve kenar bilişim gibi senaryolarda fırsatlar aramalıdır. Web3 AI için uygun görevler, LoRA ince ayarı, davranış uyumu sonrası eğitim, kalabalık veri işleme, küçük temel model eğitimi gibi hafif yapı, kolay paralelleştirme ve teşvik edici görevlere dahildir.

Şu anda, Web2 AI'nın engelleri henüz yeni oluşmaya başlıyor, bu da büyük şirketlerin rekabetinin erken aşamasıdır. Web3 AI, Web2 AI'nın sağladığı faydaların azalmasını bekleyerek gerçek kesişim fırsatını bulmalıdır. Bu noktadan önce, Web3 AI, dikkatli bir şekilde kesişim noktalarını seçmeli, "kırsalı şehirle kuşatma" stratejisini benimsemeli, kenar senaryolarında deneyim biriktirmeli ve sürekli değişen piyasa taleplerine yanıt vermek için esnekliğini korumalıdır.