Tendances de localisation dans l'industrie de l'IA et leur impact sur le Web3
Récemment, l'industrie de l'IA a connu une tendance de changement intéressante : la route principale, qui auparavant se concentrait uniquement sur la puissance de calcul à grande échelle et les modèles volumineux, a progressivement donné naissance à une nouvelle direction axée sur des modèles locaux de petite taille et le calcul en périphérie.
Cette tendance se manifeste dans les actions de plusieurs géants de la technologie. Par exemple, un célèbre fabricant de téléphones mobiles a déployé son système intelligent sur 500 millions d'appareils ; un développeur de système d'exploitation a lancé un modèle compact dédié avec 3,3 milliards de paramètres pour sa dernière version ; et le département d'intelligence artificielle d'une entreprise de moteurs de recherche travaille sur une technologie de robot capable de fonctionner hors ligne.
Il existe des différences significatives entre l'IA cloud et l'IA locale en termes de concurrence. La première se mesure principalement par la taille des paramètres et le volume des données d'entraînement, où la capacité financière est un facteur déterminant ; la seconde se concentre davantage sur l'optimisation technique et l'adaptation aux scénarios, présentant des avantages en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cette différence provient principalement du problème d'"hallucination" qui survient souvent lorsque des modèles généraux sont appliqués à des domaines spécifiques.
Cette tendance offre de nouvelles opportunités aux projets Web3 AI. Par le passé, dans la course à la capacité de "généralisation", les géants technologiques traditionnels ont presque monopolisé le marché grâce à leurs ressources, technologies et bases d'utilisateurs. Si les projets Web3 souhaitent rivaliser dans ce domaine, c'est comme si un fou parlait en rêve.
Cependant, avec l'émergence des modèles de localisation et du calcul en périphérie, les perspectives d'application de la technologie blockchain deviennent encore plus vastes. Lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs, comment garantir l'authenticité des résultats ? Comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions sont précisément le domaine d'expertise de la technologie blockchain.
Actuellement, certains projets Web3 AI commencent à explorer ce domaine. Par exemple, un certain protocole de communication de données vise à résoudre le problème de monopole des données et d'opacité des plateformes AI centralisées ; un autre projet collecte des données humaines réelles à l'aide d'appareils EEG pour construire une "couche de validation humaine", et a déjà généré des revenus considérables. Ces projets tentent tous de résoudre le problème de "fiabilité" de l'IA locale.
Dans l'ensemble, la collaboration décentralisée ne peut devenir une nécessité réelle que lorsque l'IA "s'implante" réellement dans chaque dispositif. Pour les projets d'IA Web3, plutôt que de continuer à se concurrencer dans une voie de généralisation, il serait préférable de réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien en infrastructure pour la vague d'IA localisée. Cela pourrait représenter une direction de développement plus prometteuse.
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TokenSherpa
· 07-24 19:18
la transition vers l'informatique en périphérie représente un point d'inflexion fascinant en matière de gouvernance dans la trajectoire du web3
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FlatTax
· 07-22 11:22
Peut-on le simplifier, un petit AI suffira.
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GasSavingMaster
· 07-21 19:47
gg Informatique de pointe才是王道
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BugBountyHunter
· 07-21 19:46
Est-ce que tout le monde veut prendre les gens pour des idiots ?
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defi_detective
· 07-21 19:43
Localisation ? Haha, combien de paramètres peuvent être exécutés ?
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ThatsNotARugPull
· 07-21 19:41
La localisation a de l'espoir
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GhostAddressHunter
· 07-21 19:23
Conduire une Wuling électrique pour faire du Mining.
La montée de la localisation par l'IA, Web3 accueille de nouvelles opportunités
Tendances de localisation dans l'industrie de l'IA et leur impact sur le Web3
Récemment, l'industrie de l'IA a connu une tendance de changement intéressante : la route principale, qui auparavant se concentrait uniquement sur la puissance de calcul à grande échelle et les modèles volumineux, a progressivement donné naissance à une nouvelle direction axée sur des modèles locaux de petite taille et le calcul en périphérie.
Cette tendance se manifeste dans les actions de plusieurs géants de la technologie. Par exemple, un célèbre fabricant de téléphones mobiles a déployé son système intelligent sur 500 millions d'appareils ; un développeur de système d'exploitation a lancé un modèle compact dédié avec 3,3 milliards de paramètres pour sa dernière version ; et le département d'intelligence artificielle d'une entreprise de moteurs de recherche travaille sur une technologie de robot capable de fonctionner hors ligne.
Il existe des différences significatives entre l'IA cloud et l'IA locale en termes de concurrence. La première se mesure principalement par la taille des paramètres et le volume des données d'entraînement, où la capacité financière est un facteur déterminant ; la seconde se concentre davantage sur l'optimisation technique et l'adaptation aux scénarios, présentant des avantages en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cette différence provient principalement du problème d'"hallucination" qui survient souvent lorsque des modèles généraux sont appliqués à des domaines spécifiques.
Cette tendance offre de nouvelles opportunités aux projets Web3 AI. Par le passé, dans la course à la capacité de "généralisation", les géants technologiques traditionnels ont presque monopolisé le marché grâce à leurs ressources, technologies et bases d'utilisateurs. Si les projets Web3 souhaitent rivaliser dans ce domaine, c'est comme si un fou parlait en rêve.
Cependant, avec l'émergence des modèles de localisation et du calcul en périphérie, les perspectives d'application de la technologie blockchain deviennent encore plus vastes. Lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs, comment garantir l'authenticité des résultats ? Comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions sont précisément le domaine d'expertise de la technologie blockchain.
Actuellement, certains projets Web3 AI commencent à explorer ce domaine. Par exemple, un certain protocole de communication de données vise à résoudre le problème de monopole des données et d'opacité des plateformes AI centralisées ; un autre projet collecte des données humaines réelles à l'aide d'appareils EEG pour construire une "couche de validation humaine", et a déjà généré des revenus considérables. Ces projets tentent tous de résoudre le problème de "fiabilité" de l'IA locale.
Dans l'ensemble, la collaboration décentralisée ne peut devenir une nécessité réelle que lorsque l'IA "s'implante" réellement dans chaque dispositif. Pour les projets d'IA Web3, plutôt que de continuer à se concurrencer dans une voie de généralisation, il serait préférable de réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien en infrastructure pour la vague d'IA localisée. Cela pourrait représenter une direction de développement plus prometteuse.