Développement hiérarchique dans le domaine de l'IA et des cryptoactifs : similarités et enseignements
Récemment, certains pensent que la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum pourrait échouer et critiquent l'architecture multicouche L1-L2-L3. Cependant, le développement du domaine de l'IA au cours de l'année passée a également connu une évolution rapide similaire en L1-L2-L3. En comparant la logique de stratification des deux domaines, on peut découvrir des différences intéressantes.
Dans le domaine de l'IA, le développement par niveaux suit la logique de "progrès des capacités". Le modèle de langage de grande taille de niveau L1 établit les capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais présente des lacunes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique. Le modèle de raisonnement de niveau L2 résout ces problèmes de manière ciblée, certains modèles étant capables de traiter des problèmes mathématiques complexes et de déboguer du code, comblant ainsi les zones d'ombre cognitives des grands modèles de langage. Sur cette base, l'Agent IA de niveau L3 intègre les capacités des deux premiers niveaux, réalisant un saut d'une réponse passive à une exécution proactive, capable de planifier des tâches de manière autonome, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes. Le développement de chaque niveau repose sur la base du niveau précédent et entraîne une amélioration qualitative, permettant aux utilisateurs de sentir clairement que l'IA devient plus intelligente et plus utile.
En comparaison, le développement en couches dans le domaine des Cryptoactifs semble être confronté à un dilemme de "transfert de problèmes". Les chaînes publiques L1 font face à des goulets d'étranglement en termes de performance, les solutions de mise à l'échelle L2, bien qu'elles aient réduit les frais de Gas et amélioré le TPS dans une certaine mesure, ont également entraîné de nouveaux problèmes tels que la dispersion de la liquidité et le manque d'applications écologiques. Pour résoudre ces problèmes, des chaînes d'applications verticales L3 ont émergé, mais cela a en fait conduit à une fragmentation accrue de l'écosystème, rendant l'expérience utilisateur difficile à améliorer de manière substantielle. Chaque solution à chaque couche semble simplement transférer le problème d'un domaine à un autre, plutôt que de véritablement résoudre le problème central.
La clé de cette différence réside dans le fait que les dynamiques de développement dans les deux domaines sont différentes. Le développement hiérarchique dans le domaine de l'IA est principalement motivé par la concurrence technologique, les grandes entreprises et les instituts de recherche s'efforçant d'améliorer les capacités des modèles. En revanche, le développement hiérarchique dans le domaine des cryptoactifs semble être davantage influencé par l'économie des jetons, les indicateurs clés des projets à différents niveaux étant souvent concentrés sur la valeur totale des actifs verrouillés (TVL) et le prix des jetons.
Cette comparaison révèle les différences essentielles dans les trajectoires de développement de deux domaines : l'un se consacre à résoudre des problèmes techniques, tandis que l'autre se concentre davantage sur l'emballage des produits financiers. Cependant, cette analogie abstraite n'est pas absolue, et le développement des deux domaines a sa complexité et sa multifacétisme.
Pour l'industrie des Cryptoactifs, cette comparaison pourrait offrir certaines directions de réflexion. Comment faire de l'innovation technologique un moteur, plutôt que de dépendre excessivement de l'économie des jetons ? Comment s'assurer que chaque niveau de développement puisse apporter une réelle valeur ajoutée aux utilisateurs ? Ces questions méritent une réflexion approfondie de la part des acteurs de l'industrie.
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Développement hiérarchique de l'IA et des Cryptoactifs : une innovation technologique, un transfert de problème ?
Développement hiérarchique dans le domaine de l'IA et des cryptoactifs : similarités et enseignements
Récemment, certains pensent que la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum pourrait échouer et critiquent l'architecture multicouche L1-L2-L3. Cependant, le développement du domaine de l'IA au cours de l'année passée a également connu une évolution rapide similaire en L1-L2-L3. En comparant la logique de stratification des deux domaines, on peut découvrir des différences intéressantes.
Dans le domaine de l'IA, le développement par niveaux suit la logique de "progrès des capacités". Le modèle de langage de grande taille de niveau L1 établit les capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais présente des lacunes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique. Le modèle de raisonnement de niveau L2 résout ces problèmes de manière ciblée, certains modèles étant capables de traiter des problèmes mathématiques complexes et de déboguer du code, comblant ainsi les zones d'ombre cognitives des grands modèles de langage. Sur cette base, l'Agent IA de niveau L3 intègre les capacités des deux premiers niveaux, réalisant un saut d'une réponse passive à une exécution proactive, capable de planifier des tâches de manière autonome, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes. Le développement de chaque niveau repose sur la base du niveau précédent et entraîne une amélioration qualitative, permettant aux utilisateurs de sentir clairement que l'IA devient plus intelligente et plus utile.
En comparaison, le développement en couches dans le domaine des Cryptoactifs semble être confronté à un dilemme de "transfert de problèmes". Les chaînes publiques L1 font face à des goulets d'étranglement en termes de performance, les solutions de mise à l'échelle L2, bien qu'elles aient réduit les frais de Gas et amélioré le TPS dans une certaine mesure, ont également entraîné de nouveaux problèmes tels que la dispersion de la liquidité et le manque d'applications écologiques. Pour résoudre ces problèmes, des chaînes d'applications verticales L3 ont émergé, mais cela a en fait conduit à une fragmentation accrue de l'écosystème, rendant l'expérience utilisateur difficile à améliorer de manière substantielle. Chaque solution à chaque couche semble simplement transférer le problème d'un domaine à un autre, plutôt que de véritablement résoudre le problème central.
La clé de cette différence réside dans le fait que les dynamiques de développement dans les deux domaines sont différentes. Le développement hiérarchique dans le domaine de l'IA est principalement motivé par la concurrence technologique, les grandes entreprises et les instituts de recherche s'efforçant d'améliorer les capacités des modèles. En revanche, le développement hiérarchique dans le domaine des cryptoactifs semble être davantage influencé par l'économie des jetons, les indicateurs clés des projets à différents niveaux étant souvent concentrés sur la valeur totale des actifs verrouillés (TVL) et le prix des jetons.
Cette comparaison révèle les différences essentielles dans les trajectoires de développement de deux domaines : l'un se consacre à résoudre des problèmes techniques, tandis que l'autre se concentre davantage sur l'emballage des produits financiers. Cependant, cette analogie abstraite n'est pas absolue, et le développement des deux domaines a sa complexité et sa multifacétisme.
Pour l'industrie des Cryptoactifs, cette comparaison pourrait offrir certaines directions de réflexion. Comment faire de l'innovation technologique un moteur, plutôt que de dépendre excessivement de l'économie des jetons ? Comment s'assurer que chaque niveau de développement puisse apporter une réelle valeur ajoutée aux utilisateurs ? Ces questions méritent une réflexion approfondie de la part des acteurs de l'industrie.