Discusión sobre las dificultades del desarrollo de Web3 AI y las direcciones futuras

El precio de las acciones de Nvidia sigue subiendo, alcanzando nuevos máximos, lo que refleja el reconocimiento del mercado a los avances en la tecnología de modelos multimodales. El campo de IA de Web2 está construyendo barreras técnicas cada vez más altas, desde la alineación semántica hasta la comprensión visual, desde la incrustación de alta dimensión hasta la fusión de características, modelos complejos están integrando de manera asombrosa diversas formas de expresión. Sin embargo, esta ola parece estar completamente desconectada del ámbito de las criptomonedas.

Recientemente, los intentos en Web3 AI, especialmente en la dirección de agentes, pueden estar sesgados. Tratar de ensamblar un sistema modular multimodal al estilo Web2 con una estructura descentralizada es, en realidad, una doble dislocación tanto técnica como de pensamiento. En un entorno donde la acoplamiento de módulos es extremadamente fuerte, la distribución de características es altamente inestable y la demanda de potencia de cálculo es cada vez más centralizada, es difícil que la modularidad multimodal tenga un lugar en Web3.

El futuro de la inteligencia artificial Web3 no debe limitarse a la imitación, sino que necesita adoptar un enfoque estratégico en su desvío. Desde la alineación semántica en espacios de alta dimensión, hasta el cuello de botella informativo en los mecanismos de atención, y la alineación de características bajo potencia de cálculo heterogénea, la inteligencia artificial Web3 necesita repensar su trayectoria de desarrollo.

Desafíos de alineación semántica que enfrenta la IA Web3

En los modernos sistemas multimodales de Web2 AI, la "alineación semántica" es una tecnología clave que mapea información de diferentes modalidades en un mismo espacio semántico. Esto permite que el modelo entienda y compare el significado intrínseco detrás de señales de formas muy diferentes. Sin embargo, el protocolo Web3 Agent tiene dificultades para lograr incrustaciones de alta dimensión, lo que lleva a que la semántica no pueda alinearse.

En un espacio de baja dimensión, diferentes señales se "comprimen" entre sí, lo que provoca que el modelo confunda frecuentemente durante la recuperación o clasificación, disminuyendo la precisión. En la fase de generación de estrategias, es difícil captar diferencias sutiles, lo que puede llevar a pasar por alto señales de transacción clave o a juzgar incorrectamente los umbrales de riesgo. La colaboración entre módulos se vuelve complicada, cada agente actúa de manera independiente, formando islas de información. Ante escenarios de mercado complejos, la estructura de baja dimensión tiene dificultades para albergar datos de múltiples fuentes, afectando la estabilidad y escalabilidad del sistema.

Para lograr un agente inteligente de cadena completa con barreras en la industria, es necesario comenzar con modelado conjunto de extremo a extremo, incrustaciones unificadas entre módulos y una ingeniería sistemática de entrenamiento y despliegue colaborativo. Sin embargo, la demanda del mercado actual aún no está clara.

Limitaciones del mecanismo de atención en espacios de baja dimensión

Los modelos multimodales de alto nivel requieren un mecanismo de atención diseñado de manera precisa. El mecanismo de atención es una forma de asignar dinámicamente los recursos de cómputo, permitiendo que el modelo se "enfoque" selectivamente en las partes más relevantes al procesar una entrada de cierta modalidad.

Sin embargo, es difícil lograr una programación de atención unificada en la IA Web3 basada en módulos. Las principales razones incluyen: la falta de un espacio unificado de Query-Key-Value, lo que impide formar Q/K/V interactivas; la ausencia de capacidad de ponderación dinámica paralela y multipunto; y la falta de un contexto central compartido en tiempo real entre los módulos, lo que imposibilita la asociación y el enfoque global entre módulos.

La Dilema Superficial de la Fusión de Características

Web3 AI se encuentra en una etapa simple de fusión estática de características. Esto se debe principalmente a que las condiciones previas para la fusión dinámica de características—espacios de alta dimensión y un mecanismo de atención preciso—no se pueden cumplir.

La IA de Web2 tiende a un entrenamiento conjunto de extremo a extremo, procesando características multimodales en el mismo espacio de alta dimensión, optimizando en colaboración con capas de atención y fusión en la capa de tareas posteriores. En comparación, la IA de Web3 utiliza en su mayoría la combinación de módulos discretos, careciendo de un objetivo de entrenamiento unificado y de un flujo de gradientes entre módulos.

La IA de Web2 puede calcular la importancia de las características en tiempo real según el contexto y ajustar dinámicamente las estrategias de fusión. Por otro lado, la IA de Web3 a menudo utiliza pesos preestablecidos o reglas simples, careciendo de flexibilidad. En términos de dimensiones de características y capacidad de expresión, la IA de Web3 también tiene dificultades para compararse con la IA de Web2.

Profundización de las barreras en la industria de la IA y perspectivas futuras

El sistema multimodal de la IA de Web2 es un gran proyecto de ingeniería que requiere grandes cantidades de datos, una potente capacidad de cálculo, algoritmos avanzados y una implementación ingenieril compleja. Esto constituye una barrera de entrada muy fuerte en la industria y también crea la ventaja competitiva central de unos pocos equipos líderes.

El desarrollo de Web3 AI debería adoptar la estrategia de "rodear las ciudades desde el campo", comenzando desde escenarios periféricos. La ventaja de Web3 AI radica en su descentralización, alta paralelización, bajo acoplamiento y compatibilidad con potencia de cálculo heterogénea, lo que lo hace adecuado para estructuras ligeras, tareas que son fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas.

Sin embargo, las barreras actuales de la IA en Web2 todavía se están formando en sus primeras etapas, y la verdadera oportunidad podría surgir después de que desaparezcan los beneficios de la IA en Web2. Antes de eso, los proyectos de IA en Web3 necesitan elegir cuidadosamente sus puntos de entrada, asegurándose de poder iterar continuamente en escenarios de pequeña escala y mantener suficiente flexibilidad para adaptarse a un entorno de mercado en constante cambio.