Tendências de localização da indústria de IA e seu impacto no Web3
Recentemente, surgiu uma tendência interessante na indústria de IA: a partir da anterior busca desenfreada por grande poder de computação e modelos volumosos, está gradualmente emergindo uma nova direção que se concentra em modelos pequenos e locais, bem como em computação de borda.
Esta tendência é refletida nas ações de várias grandes empresas de tecnologia. Por exemplo, um conhecido fabricante de smartphones já cobriu 500 milhões de dispositivos com seu sistema inteligente; um desenvolvedor de sistemas operacionais lançou um modelo compacto dedicado com 330 milhões de parâmetros em sua versão mais recente; e o departamento de inteligência artificial de uma empresa de motores de busca está desenvolvendo tecnologia robótica que pode operar offline.
A inteligência artificial em nuvem e a inteligência artificial local apresentam diferenças significativas em seus focos de competição. A primeira foca principalmente na escala de parâmetros e na quantidade de dados de treinamento, onde a capacidade financeira é um fator decisivo; a segunda, por outro lado, enfatiza mais a otimização de engenharia e a adaptação ao cenário, tendo vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Essas diferenças decorrem principalmente do problema da "ilusão" que frequentemente ocorre quando modelos gerais são aplicados em áreas específicas.
Esta tendência trouxe novas oportunidades para projetos de IA Web3. No passado, na competição pela capacidade de "generalização", gigantes da tecnologia tradicionais praticamente monopolizaram o mercado devido à sua vantagem em recursos, tecnologia e base de usuários. Se os projetos Web3 desejam competir neste campo, é como sonhar acordado.
No entanto, com o surgimento de modelos de localização e computação de borda, as perspectivas de aplicação da tecnologia blockchain tornaram-se ainda mais amplas. Quando os modelos de IA são executados nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados de saída? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Essas questões são precisamente a especialidade da tecnologia blockchain.
Atualmente, já existem alguns projetos de Web3 AI a explorar esta área. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver o problema do monopólio de dados e da caixa-preta das plataformas de IA centralizadas; outro projeto, através de dispositivos de ondas cerebrais, coleta dados reais de humanos e constrói uma "camada de validação artificial", já tendo obtido uma receita considerável. Estes projetos estão todos a tentar resolver o problema da "confiabilidade" da IA local.
De um modo geral, a colaboração descentralizada só pode passar de um conceito para uma necessidade real quando a IA realmente "se integrar" em cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a se envolver em um caminho de generalização, é melhor refletir seriamente sobre como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada. Esta pode ser uma direção de desenvolvimento mais promissora.
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TokenSherpa
· 07-24 19:18
deixe-me explicar isto... a mudança de paradigma em direção à computação de borda representa um fascinante ponto de inflexão na governança na trajetória do web3
A onda de localização de IA está a emergir, o Web3 está a enfrentar novas oportunidades
Tendências de localização da indústria de IA e seu impacto no Web3
Recentemente, surgiu uma tendência interessante na indústria de IA: a partir da anterior busca desenfreada por grande poder de computação e modelos volumosos, está gradualmente emergindo uma nova direção que se concentra em modelos pequenos e locais, bem como em computação de borda.
Esta tendência é refletida nas ações de várias grandes empresas de tecnologia. Por exemplo, um conhecido fabricante de smartphones já cobriu 500 milhões de dispositivos com seu sistema inteligente; um desenvolvedor de sistemas operacionais lançou um modelo compacto dedicado com 330 milhões de parâmetros em sua versão mais recente; e o departamento de inteligência artificial de uma empresa de motores de busca está desenvolvendo tecnologia robótica que pode operar offline.
A inteligência artificial em nuvem e a inteligência artificial local apresentam diferenças significativas em seus focos de competição. A primeira foca principalmente na escala de parâmetros e na quantidade de dados de treinamento, onde a capacidade financeira é um fator decisivo; a segunda, por outro lado, enfatiza mais a otimização de engenharia e a adaptação ao cenário, tendo vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Essas diferenças decorrem principalmente do problema da "ilusão" que frequentemente ocorre quando modelos gerais são aplicados em áreas específicas.
Esta tendência trouxe novas oportunidades para projetos de IA Web3. No passado, na competição pela capacidade de "generalização", gigantes da tecnologia tradicionais praticamente monopolizaram o mercado devido à sua vantagem em recursos, tecnologia e base de usuários. Se os projetos Web3 desejam competir neste campo, é como sonhar acordado.
No entanto, com o surgimento de modelos de localização e computação de borda, as perspectivas de aplicação da tecnologia blockchain tornaram-se ainda mais amplas. Quando os modelos de IA são executados nos dispositivos dos usuários, como garantir a veracidade dos resultados de saída? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Essas questões são precisamente a especialidade da tecnologia blockchain.
Atualmente, já existem alguns projetos de Web3 AI a explorar esta área. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver o problema do monopólio de dados e da caixa-preta das plataformas de IA centralizadas; outro projeto, através de dispositivos de ondas cerebrais, coleta dados reais de humanos e constrói uma "camada de validação artificial", já tendo obtido uma receita considerável. Estes projetos estão todos a tentar resolver o problema da "confiabilidade" da IA local.
De um modo geral, a colaboração descentralizada só pode passar de um conceito para uma necessidade real quando a IA realmente "se integrar" em cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a se envolver em um caminho de generalização, é melhor refletir seriamente sobre como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada. Esta pode ser uma direção de desenvolvimento mais promissora.