Sự phát triển phân tầng của AI và ngành tài sản tiền điện tử: Một so sánh thú vị
Gần đây, chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như gặp phải trở ngại, nhiều người không hài lòng với cấu trúc tầng L1-L2-L3. Tuy nhiên, điều thú vị là lĩnh vực AI trong năm qua cũng đã trải qua sự phát triển nhanh chóng tương tự L1-L2-L3. Hãy cùng so sánh sự phát triển của hai lĩnh vực này và xem nguồn gốc vấn đề nằm ở đâu.
Logic phân tầng trong ngành AI
Sự phát triển phân tầng của AI tuân theo một logic tiến bộ khả năng, mỗi tầng đều giải quyết các vấn đề cốt lõi mà tầng trước không thể giải quyết:
L1 lớp: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã đặt nền tảng cho khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ, nhưng còn có những thiếu sót rõ rệt trong suy luận logic và tính toán toán học.
L2 tầng: Mô hình suy luận được tối ưu hóa đặc biệt cho những điểm yếu của L1. Ví dụ, một số mô hình có khả năng giải quyết các vấn đề toán học phức tạp và thực hiện gỡ lỗi mã, hiệu quả bù đắp cho các điểm mù nhận thức của LLMs.
L3层：AI Agent tích hợp khả năng của hai lớp trước, giúp AI chuyển từ phản ứng thụ động sang thực hiện chủ động. Chúng có khả năng tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ, xử lý các quy trình làm việc phức tạp.
Kiến trúc phân lớp này thể hiện sự tiến bộ rõ ràng về khả năng: L1 đặt nền tảng, L2 bù đắp những thiếu sót, L3 tích hợp khả năng. Người dùng có thể cảm nhận rõ ràng sự tiến bộ của AI ở mỗi lớp, trở nên thông minh hơn và thực tiễn hơn.
Tài sản tiền điện tử ngành công nghiệp phân lớp logic
So với trước, việc phân tầng trong ngành Tài sản tiền điện tử dường như rơi vào một vòng lặp "chuyển giao vấn đề":
L1 lớp: Chuỗi công khai đối mặt với nút thắt hiệu suất.
L2层: Để giải quyết các vấn đề của L1, đã đưa ra kế hoạch mở rộng. Mặc dù giảm phí Gas và tăng TPS, nhưng cũng dẫn đến các vấn đề mới như phân tán thanh khoản và thiếu hụt ứng dụng sinh thái.
L3 tầng: Để giải quyết vấn đề L2, đã phát triển chuỗi ứng dụng dọc. Tuy nhiên, điều này lại dẫn đến sự phân mảnh của hệ sinh thái, không thể tận hưởng hiệu ứng cộng sinh do cơ sở hạ tầng chung mang lại.
Mô hình phát triển phân lớp này dường như chỉ chuyển vấn đề từ một cấp độ này sang một cấp độ khác, mà không giải quyết một cách thực chất vấn đề cốt lõi.
Sự khác biệt cơ bản
Nguyên nhân cơ bản gây ra sự khác biệt này có thể nằm ở:
Phân lớp trong ngành AI được thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đều đang nỗ lực nâng cao khả năng mô hình.
Ngành Tài sản tiền điện tử dường như bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi kinh tế token, các chỉ số cốt lõi của các giải pháp lớp thường tập trung vào giá trị khóa tổng (TVL) và giá token.
Sự so sánh này tiết lộ sự khác biệt rõ rệt trong động lực phát triển của hai ngành: một ngành tập trung vào việc giải quyết các vấn đề công nghệ, trong khi ngành kia chú trọng hơn vào việc thiết kế các sản phẩm tài chính.
Mặc dù so sánh này có thể quá đơn giản, nhưng nó thực sự cung cấp cho chúng ta một góc nhìn thú vị để suy nghĩ về những điểm tương đồng và khác biệt giữa hai ngành đang phát triển nhanh này. Có thể còn cần thời gian để xác minh con đường phát triển của chúng có ưu có nhược.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ser_ngmi
· 22giờ trước
ai quan tâm L2 L3, chúng ta ngmi ser
Xem bản gốcTrả lời0
GamefiHarvester
· 08-11 16:30
đồ ngốc lại có lý thuyết mới rồi
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketMonk
· 08-11 08:42
Logic cơ bản giống nhau, điểm yếu của con người mãi mãi trong vòng lặp.
Xem bản gốcTrả lời0
MoonRocketman
· 08-11 08:39
Việc phân lớp quỹ đạo đã trở thành xu hướng, động lực kỹ thuật RSI dự báo rằng tốc độ gia tăng sẽ vượt qua bầu khí quyển, các dự án lớn đang bước vào giai đoạn phục hồi.
So sánh sự phát triển phân lớp của AI và Tài sản tiền điện tử, tiết lộ sự khác biệt và thách thức của ngành.
Sự phát triển phân tầng của AI và ngành tài sản tiền điện tử: Một so sánh thú vị
Gần đây, chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như gặp phải trở ngại, nhiều người không hài lòng với cấu trúc tầng L1-L2-L3. Tuy nhiên, điều thú vị là lĩnh vực AI trong năm qua cũng đã trải qua sự phát triển nhanh chóng tương tự L1-L2-L3. Hãy cùng so sánh sự phát triển của hai lĩnh vực này và xem nguồn gốc vấn đề nằm ở đâu.
Logic phân tầng trong ngành AI
Sự phát triển phân tầng của AI tuân theo một logic tiến bộ khả năng, mỗi tầng đều giải quyết các vấn đề cốt lõi mà tầng trước không thể giải quyết:
L1 lớp: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã đặt nền tảng cho khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ, nhưng còn có những thiếu sót rõ rệt trong suy luận logic và tính toán toán học.
L2 tầng: Mô hình suy luận được tối ưu hóa đặc biệt cho những điểm yếu của L1. Ví dụ, một số mô hình có khả năng giải quyết các vấn đề toán học phức tạp và thực hiện gỡ lỗi mã, hiệu quả bù đắp cho các điểm mù nhận thức của LLMs.
L3层：AI Agent tích hợp khả năng của hai lớp trước, giúp AI chuyển từ phản ứng thụ động sang thực hiện chủ động. Chúng có khả năng tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ, xử lý các quy trình làm việc phức tạp.
Kiến trúc phân lớp này thể hiện sự tiến bộ rõ ràng về khả năng: L1 đặt nền tảng, L2 bù đắp những thiếu sót, L3 tích hợp khả năng. Người dùng có thể cảm nhận rõ ràng sự tiến bộ của AI ở mỗi lớp, trở nên thông minh hơn và thực tiễn hơn.
Tài sản tiền điện tử ngành công nghiệp phân lớp logic
So với trước, việc phân tầng trong ngành Tài sản tiền điện tử dường như rơi vào một vòng lặp "chuyển giao vấn đề":
L1 lớp: Chuỗi công khai đối mặt với nút thắt hiệu suất.
L2层: Để giải quyết các vấn đề của L1, đã đưa ra kế hoạch mở rộng. Mặc dù giảm phí Gas và tăng TPS, nhưng cũng dẫn đến các vấn đề mới như phân tán thanh khoản và thiếu hụt ứng dụng sinh thái.
L3 tầng: Để giải quyết vấn đề L2, đã phát triển chuỗi ứng dụng dọc. Tuy nhiên, điều này lại dẫn đến sự phân mảnh của hệ sinh thái, không thể tận hưởng hiệu ứng cộng sinh do cơ sở hạ tầng chung mang lại.
Mô hình phát triển phân lớp này dường như chỉ chuyển vấn đề từ một cấp độ này sang một cấp độ khác, mà không giải quyết một cách thực chất vấn đề cốt lõi.
Sự khác biệt cơ bản
Nguyên nhân cơ bản gây ra sự khác biệt này có thể nằm ở:
Sự so sánh này tiết lộ sự khác biệt rõ rệt trong động lực phát triển của hai ngành: một ngành tập trung vào việc giải quyết các vấn đề công nghệ, trong khi ngành kia chú trọng hơn vào việc thiết kế các sản phẩm tài chính.
Mặc dù so sánh này có thể quá đơn giản, nhưng nó thực sự cung cấp cho chúng ta một góc nhìn thú vị để suy nghĩ về những điểm tương đồng và khác biệt giữa hai ngành đang phát triển nhanh này. Có thể còn cần thời gian để xác minh con đường phát triển của chúng có ưu có nhược.