Tendencias de localización en la industria de la IA y su impacto en Web3
Recientemente, ha surgido una tendencia interesante en la industria de la IA: de la anterior ruta principal que perseguía a toda costa la gran potencia de cálculo y modelos masivos, ha surgido gradualmente una nueva dirección que se centra en modelos pequeños locales y computación en el borde.
Esta tendencia se ha reflejado en las acciones de varios gigantes tecnológicos. Por ejemplo, un conocido fabricante de teléfonos inteligentes ha cubierto 500 millones de dispositivos con su sistema inteligente; un desarrollador de sistemas operativos ha lanzado un modelo especializado de pequeño tamaño con 330 millones de parámetros para su última versión; y el departamento de inteligencia artificial de una empresa de motores de búsqueda está desarrollando tecnología robótica que puede operar de manera offline.
La IA en la nube y la IA local presentan diferencias significativas en sus enfoques de competencia. La primera se centra principalmente en la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera un factor decisivo; la segunda, en cambio, pone más énfasis en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en términos de protección de la privacidad, fiabilidad y practicidad. Esta diferencia se debe principalmente al problema de "ilusión" que a menudo surge cuando se aplican modelos generales en campos específicos.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de Web3 AI. En el pasado, en la competencia por la capacidad de "generalización", los gigantes tecnológicos tradicionales casi monopolizaron el mercado gracias a sus ventajas en recursos, tecnología y base de usuarios. Si los proyectos de Web3 quieren competir en este campo, sería como un sueño imposible.
Sin embargo, con el surgimiento de modelos de localización y computación en la periferia, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain se vuelven más amplias. ¿Cómo garantizar la veracidad de los resultados cuando los modelos de IA se ejecutan en los dispositivos de los usuarios? ¿Cómo lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente el fuerte de la tecnología blockchain.
Actualmente, ya hay algunos proyectos de Web3 AI que están comenzando a explorar este campo. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos tiene como objetivo abordar el monopolio de datos y el problema de la caja negra de las plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recopila datos reales de humanos a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación artificial", y ya ha logrado ingresos considerables. Estos proyectos están intentando resolver el problema de la "credibilidad" de la IA local.
En general, solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir compitiendo en el camino de la generalización, es mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar apoyo de infraestructura a la ola de IA localizada. Esta podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
24 me gusta
Recompensa
24
7
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
TokenSherpa
· 07-24 19:18
déjame desglosar esto... el cambio de paradigma hacia la computación en el borde representa un fascinante punto de inflexión en la gobernanza en la trayectoria de web3
Ver originalesResponder0
FlatTax
· 07-22 11:22
¿No puede ser más simple? Solo hay que hacer una pequeña IA.
Ver originalesResponder0
GasSavingMaster
· 07-21 19:47
gg Computación Edge才是王道
Ver originalesResponder0
BugBountyHunter
· 07-21 19:46
¿Acaso todos quieren tomar a la gente por tonta?
Ver originalesResponder0
defi_detective
· 07-21 19:43
¿Localización? Jeje, ¿cuántos parámetros puede ejecutar?
La ola de localización de IA surge, Web3 enfrenta nuevas oportunidades
Tendencias de localización en la industria de la IA y su impacto en Web3
Recientemente, ha surgido una tendencia interesante en la industria de la IA: de la anterior ruta principal que perseguía a toda costa la gran potencia de cálculo y modelos masivos, ha surgido gradualmente una nueva dirección que se centra en modelos pequeños locales y computación en el borde.
Esta tendencia se ha reflejado en las acciones de varios gigantes tecnológicos. Por ejemplo, un conocido fabricante de teléfonos inteligentes ha cubierto 500 millones de dispositivos con su sistema inteligente; un desarrollador de sistemas operativos ha lanzado un modelo especializado de pequeño tamaño con 330 millones de parámetros para su última versión; y el departamento de inteligencia artificial de una empresa de motores de búsqueda está desarrollando tecnología robótica que puede operar de manera offline.
La IA en la nube y la IA local presentan diferencias significativas en sus enfoques de competencia. La primera se centra principalmente en la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera un factor decisivo; la segunda, en cambio, pone más énfasis en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en términos de protección de la privacidad, fiabilidad y practicidad. Esta diferencia se debe principalmente al problema de "ilusión" que a menudo surge cuando se aplican modelos generales en campos específicos.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para los proyectos de Web3 AI. En el pasado, en la competencia por la capacidad de "generalización", los gigantes tecnológicos tradicionales casi monopolizaron el mercado gracias a sus ventajas en recursos, tecnología y base de usuarios. Si los proyectos de Web3 quieren competir en este campo, sería como un sueño imposible.
Sin embargo, con el surgimiento de modelos de localización y computación en la periferia, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain se vuelven más amplias. ¿Cómo garantizar la veracidad de los resultados cuando los modelos de IA se ejecutan en los dispositivos de los usuarios? ¿Cómo lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente el fuerte de la tecnología blockchain.
Actualmente, ya hay algunos proyectos de Web3 AI que están comenzando a explorar este campo. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos tiene como objetivo abordar el monopolio de datos y el problema de la caja negra de las plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recopila datos reales de humanos a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación artificial", y ya ha logrado ingresos considerables. Estos proyectos están intentando resolver el problema de la "credibilidad" de la IA local.
En general, solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real. Para los proyectos de IA en Web3, en lugar de seguir compitiendo en el camino de la generalización, es mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar apoyo de infraestructura a la ola de IA localizada. Esta podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.