AI sektörünün yerelleştirme trendleri ve Web3 üzerindeki etkisi
Son zamanlarda AI endüstrisinde ilginç bir değişim eğilimi ortaya çıktı: Önceden yalnızca büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa modelleri hedefleyen ana akım yolun yanı sıra, yerel küçük modeller ve kenar hesaplamaya odaklanan yeni bir yön gelişmeye başladı.
Bu eğilim, birçok teknoloji devinin eylemlerinde kendini göstermektedir. Örneğin, tanınmış bir akıllı telefon üreticisinin akıllı sistemi 500 milyon cihazı kapsıyor; bir işletim sistemi geliştiricisi, en son sürümü için 3.3 milyar parametreye sahip özel bir küçük model piyasaya sürdü; bir arama motoru şirketinin yapay zeka departmanı ise çevrimdışı çalışabilen robot teknolojileri üzerinde çalışıyor.
Bulut AI ve yerel AI arasındaki rekabetin odak noktalarında belirgin farklılıklar bulunmaktadır. Birincisi, esas olarak parametre ölçeği ve eğitim veri miktarı ile yarışırken, finansal güç belirleyici bir faktördür; ikincisi ise mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumu üzerine daha fazla odaklanmakta olup, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu farklılık, genel modellerin belirli alanlarda uygulandığında sıkça karşılaşılan "halüsinasyon" sorunundan kaynaklanmaktadır.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar getirdi. Geçmişte, "genelleştirilmiş" yetenekler peşinde olan rekabette, geleneksel teknoloji devleri kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı avantajlarıyla neredeyse piyasayı tekelleştirdi. Web3 projelerinin bu alanda onlarla rekabet edebilmesi, hayalperestçe bir düşünceden başka bir şey değil.
Ancak, yerelleştirilmiş modellerin ve kenar bilişimin yükselişiyle birlikte, blok zinciri teknolojisinin uygulama perspektifi daha geniş bir hale geliyor. AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalışırken, çıktının doğruluğunu nasıl sağlayabiliriz? Gizliliği korurken model iş birliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin uzmanlık alanıdır.
Şu anda bazı Web3 AI projeleri bu alanda keşif yapmaya başladı. Örneğin, bir veri iletişim protokolü merkeziyetsiz AI platformlarının veri tekelleşmesi ve kara kutu sorununu çözmeyi amaçlıyor; başka bir proje ise beyin dalgası cihazları aracılığıyla gerçek insan verilerini topluyor ve "yapay doğrulama katmanı" oluşturuyor, bu da önemli bir gelir elde etti. Bu projeler, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Genel olarak, AI'nın gerçekten her cihaza "derinlemesine" inmesi gerektiği sürece, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşemez. Web3 AI projeleri için, genel alanda devam eden rekabet yerine, yerelleşmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacaklarını düşünmek daha mantıklı olabilir. Bu, daha umut verici bir gelişim yönü olabilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
24 Likes
Reward
24
7
Repost
Share
Comment
0/400
TokenSherpa
· 07-24 19:18
bunu açıklayayım... kenar bilişime yönelik paradigma kayması, web3 yolculuğundaki ilginç bir yönetişim dönüm noktasını temsil ediyor
View OriginalReply0
FlatTax
· 07-22 11:22
Daha basit yapamaz mısın? Küçük bir AI yeter.
View OriginalReply0
GasSavingMaster
· 07-21 19:47
gg Uç Bilişim才是王道
View OriginalReply0
BugBountyHunter
· 07-21 19:46
Herkes beni enayi yerine koymak mı istiyor?
View OriginalReply0
defi_detective
· 07-21 19:43
Yerelleştirme? Hehe, kaç parametre çalıştırabilir?
AI yerelleştirme dalgası yükseliyor, Web3 yeni fırsatlarla karşılaşıyor.
AI sektörünün yerelleştirme trendleri ve Web3 üzerindeki etkisi
Son zamanlarda AI endüstrisinde ilginç bir değişim eğilimi ortaya çıktı: Önceden yalnızca büyük ölçekli hesaplama gücü ve devasa modelleri hedefleyen ana akım yolun yanı sıra, yerel küçük modeller ve kenar hesaplamaya odaklanan yeni bir yön gelişmeye başladı.
Bu eğilim, birçok teknoloji devinin eylemlerinde kendini göstermektedir. Örneğin, tanınmış bir akıllı telefon üreticisinin akıllı sistemi 500 milyon cihazı kapsıyor; bir işletim sistemi geliştiricisi, en son sürümü için 3.3 milyar parametreye sahip özel bir küçük model piyasaya sürdü; bir arama motoru şirketinin yapay zeka departmanı ise çevrimdışı çalışabilen robot teknolojileri üzerinde çalışıyor.
Bulut AI ve yerel AI arasındaki rekabetin odak noktalarında belirgin farklılıklar bulunmaktadır. Birincisi, esas olarak parametre ölçeği ve eğitim veri miktarı ile yarışırken, finansal güç belirleyici bir faktördür; ikincisi ise mühendislik optimizasyonu ve senaryo uyumu üzerine daha fazla odaklanmakta olup, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu farklılık, genel modellerin belirli alanlarda uygulandığında sıkça karşılaşılan "halüsinasyon" sorunundan kaynaklanmaktadır.
Bu trend, Web3 AI projelerine yeni fırsatlar getirdi. Geçmişte, "genelleştirilmiş" yetenekler peşinde olan rekabette, geleneksel teknoloji devleri kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı avantajlarıyla neredeyse piyasayı tekelleştirdi. Web3 projelerinin bu alanda onlarla rekabet edebilmesi, hayalperestçe bir düşünceden başka bir şey değil.
Ancak, yerelleştirilmiş modellerin ve kenar bilişimin yükselişiyle birlikte, blok zinciri teknolojisinin uygulama perspektifi daha geniş bir hale geliyor. AI modelleri kullanıcı cihazlarında çalışırken, çıktının doğruluğunu nasıl sağlayabiliriz? Gizliliği korurken model iş birliğini nasıl gerçekleştirebiliriz? Bu sorular tam olarak blok zinciri teknolojisinin uzmanlık alanıdır.
Şu anda bazı Web3 AI projeleri bu alanda keşif yapmaya başladı. Örneğin, bir veri iletişim protokolü merkeziyetsiz AI platformlarının veri tekelleşmesi ve kara kutu sorununu çözmeyi amaçlıyor; başka bir proje ise beyin dalgası cihazları aracılığıyla gerçek insan verilerini topluyor ve "yapay doğrulama katmanı" oluşturuyor, bu da önemli bir gelir elde etti. Bu projeler, yerel AI'nın "güvenilirlik" sorununu çözmeye çalışıyor.
Genel olarak, AI'nın gerçekten her cihaza "derinlemesine" inmesi gerektiği sürece, merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek bir ihtiyaç haline dönüşemez. Web3 AI projeleri için, genel alanda devam eden rekabet yerine, yerelleşmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayacaklarını düşünmek daha mantıklı olabilir. Bu, daha umut verici bir gelişim yönü olabilir.