Desarrollo jerárquico en el campo de la IA y los Activos Cripto: similitudes, diferencias y lecciones
Recientemente, ha habido opiniones que consideran que la estrategia Rollup-Centric de Ethereum podría fracasar y critican la arquitectura de múltiples capas L1-L2-L3. Sin embargo, el desarrollo en el campo de la IA durante el último año también ha experimentado una rápida evolución L1-L2-L3 similar. Al comparar la lógica jerárquica de ambos campos, se pueden encontrar algunas diferencias interesantes.
En el campo de la IA, el desarrollo jerárquico sigue la lógica de "progresión de capacidades". Los grandes modelos de lenguaje de la capa L1 establecen la capacidad básica de comprensión y generación del lenguaje, pero tienen deficiencias en razonamiento lógico y cálculos matemáticos. Los modelos de razonamiento de la capa L2 abordan específicamente estos problemas, como ciertos modelos que pueden manejar problemas matemáticos complejos y depuración de código, compensando las zonas ciegas cognitivas de los grandes modelos de lenguaje. Sobre esta base, el Agente de IA de la capa L3 integra las capacidades de las dos primeras capas, logrando un salto de responder de manera pasiva a ejecutar de manera activa, siendo capaz de planificar tareas de forma autónoma, llamar herramientas y manejar flujos de trabajo complejos. El desarrollo de cada capa se basa en la anterior y trae mejoras cualitativas, los usuarios pueden sentir claramente que la IA se vuelve más inteligente y práctica.
En comparación, el desarrollo escalonado en el campo de los Activos Cripto parece haber caído en la trampa de "traslado de problemas". Las cadenas públicas L1 enfrentan cuellos de botella en el rendimiento, mientras que las soluciones de escalado L2, aunque han reducido en cierta medida las tarifas de Gas y han mejorado el TPS, también han traído nuevos problemas como la dispersión de la liquidez y la escasez de aplicaciones ecológicas. Para resolver estos problemas, han surgido cadenas de aplicaciones verticales L3, pero esto ha llevado a una mayor fragmentación del ecosistema y a una experiencia del usuario que es difícil de mejorar de manera sustancial. Cada solución en cada capa parece ser solo un traslado del problema de un área a otra, en lugar de resolver realmente el problema central.
La clave para esta diferencia radica en que los motores de desarrollo en los dos campos son diferentes. El desarrollo escalonado en el campo de la IA está principalmente impulsado por la competencia tecnológica, donde las grandes empresas e instituciones de investigación están esforzándose por mejorar la capacidad de los modelos. En cambio, el desarrollo escalonado en el ámbito de los Activos Cripto parece estar más influenciado por la economía de los tokens, donde los indicadores clave de los proyectos en cada nivel a menudo se concentran en el valor total de bloqueo (TVL) y el precio de la moneda.
Esta comparación revela las diferencias esenciales en las trayectorias de desarrollo de dos campos: uno se dedica a resolver problemas técnicos, mientras que el otro se centra más en el empaquetado de productos financieros. Sin embargo, esta analogía abstracta no es absoluta, ya que el desarrollo de ambos campos tiene su complejidad y multifaceticidad.
Para la industria de Activos Cripto, esta comparación puede ofrecer algunas direcciones para la reflexión. ¿Cómo utilizar la innovación tecnológica como motor, en lugar de depender en exceso de la economía de moneda? ¿Cómo asegurar que el desarrollo en cada nivel aporte un aumento sustancial en el valor para los usuarios? Estas cuestiones merecen una profunda reflexión por parte de los participantes de la industria.
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Desarrollo jerárquico de la IA y Activos Cripto: ¿una innovación tecnológica, un traslado de problemas?
Desarrollo jerárquico en el campo de la IA y los Activos Cripto: similitudes, diferencias y lecciones
Recientemente, ha habido opiniones que consideran que la estrategia Rollup-Centric de Ethereum podría fracasar y critican la arquitectura de múltiples capas L1-L2-L3. Sin embargo, el desarrollo en el campo de la IA durante el último año también ha experimentado una rápida evolución L1-L2-L3 similar. Al comparar la lógica jerárquica de ambos campos, se pueden encontrar algunas diferencias interesantes.
En el campo de la IA, el desarrollo jerárquico sigue la lógica de "progresión de capacidades". Los grandes modelos de lenguaje de la capa L1 establecen la capacidad básica de comprensión y generación del lenguaje, pero tienen deficiencias en razonamiento lógico y cálculos matemáticos. Los modelos de razonamiento de la capa L2 abordan específicamente estos problemas, como ciertos modelos que pueden manejar problemas matemáticos complejos y depuración de código, compensando las zonas ciegas cognitivas de los grandes modelos de lenguaje. Sobre esta base, el Agente de IA de la capa L3 integra las capacidades de las dos primeras capas, logrando un salto de responder de manera pasiva a ejecutar de manera activa, siendo capaz de planificar tareas de forma autónoma, llamar herramientas y manejar flujos de trabajo complejos. El desarrollo de cada capa se basa en la anterior y trae mejoras cualitativas, los usuarios pueden sentir claramente que la IA se vuelve más inteligente y práctica.
En comparación, el desarrollo escalonado en el campo de los Activos Cripto parece haber caído en la trampa de "traslado de problemas". Las cadenas públicas L1 enfrentan cuellos de botella en el rendimiento, mientras que las soluciones de escalado L2, aunque han reducido en cierta medida las tarifas de Gas y han mejorado el TPS, también han traído nuevos problemas como la dispersión de la liquidez y la escasez de aplicaciones ecológicas. Para resolver estos problemas, han surgido cadenas de aplicaciones verticales L3, pero esto ha llevado a una mayor fragmentación del ecosistema y a una experiencia del usuario que es difícil de mejorar de manera sustancial. Cada solución en cada capa parece ser solo un traslado del problema de un área a otra, en lugar de resolver realmente el problema central.
La clave para esta diferencia radica en que los motores de desarrollo en los dos campos son diferentes. El desarrollo escalonado en el campo de la IA está principalmente impulsado por la competencia tecnológica, donde las grandes empresas e instituciones de investigación están esforzándose por mejorar la capacidad de los modelos. En cambio, el desarrollo escalonado en el ámbito de los Activos Cripto parece estar más influenciado por la economía de los tokens, donde los indicadores clave de los proyectos en cada nivel a menudo se concentran en el valor total de bloqueo (TVL) y el precio de la moneda.
Esta comparación revela las diferencias esenciales en las trayectorias de desarrollo de dos campos: uno se dedica a resolver problemas técnicos, mientras que el otro se centra más en el empaquetado de productos financieros. Sin embargo, esta analogía abstracta no es absoluta, ya que el desarrollo de ambos campos tiene su complejidad y multifaceticidad.
Para la industria de Activos Cripto, esta comparación puede ofrecer algunas direcciones para la reflexión. ¿Cómo utilizar la innovación tecnológica como motor, en lugar de depender en exceso de la economía de moneda? ¿Cómo asegurar que el desarrollo en cada nivel aporte un aumento sustancial en el valor para los usuarios? Estas cuestiones merecen una profunda reflexión por parte de los participantes de la industria.