Нові тенденції в AI-індустрії: від хмари до локальних рішень, нові можливості для Web3
Нещодавно в індустрії штучного інтелекту спостерігається цікава тенденція розвитку: від початкового прагнення до великомасштабних обчислень і великих моделей, поступово виникає гілка, що акцентує увагу на локальних малих моделях і обчисленнях на краю мережі. Ця тенденція відображається в продуктах кількох провідних технологічних компаній.
Хмарний ШІ головним чином залежить від великого обсягу параметрів та величезних навчальних даних, фінансова спроможність стає ключовою конкурентною перевагою. У порівнянні з цим, локальний ШІ більше зосереджується на інженерній оптимізації та адаптації до сцен, має переваги в захисті конфіденційності, надійності та практичності. Ця зміна також має певний пом'якшувальний ефект на проблему "галюцинацій", з якою стикаються універсальні моделі при застосуванні в конкретних сферах.
Ця тенденція принесла нові можливості для проектів Web3 AI. У минулому в галузі загального штучного інтелекту традиційні великі технологічні компанії займали абсолютну перевагу, і проектам Web3 було важко конкурувати з ними. Але в новій парадигмі локалізованих моделей і крайових обчислень переваги технології блокчейн стали очевидними.
Коли AI-моделі працюють на пристроях користувачів, як можна забезпечити достовірність виходу результатів? Як реалізувати співпрацю моделей, захищаючи при цьому конфіденційність? Це саме те, в чому сильна блокчейн-технологія. Деякі нові проекти Web3 AI вже почали досліджувати ці напрямки, наприклад, протоколи зв’язку даних, які прагнуть вирішити проблему монополії даних централізованих AI-платформ, а також проекти, що створюють "шар штучної верифікації" шляхом збору реальних людських даних.
Можна сказати, що лише коли ШІ справді "заглибиться" в кожен пристрій, децентралізована співпраця зможе перетворитися з концепції на реальну потребу. Для проектів Web3 AI, замість того, щоб продовжувати внутрішню конкуренцію на загальних трасах, краще серйозно подумати про те, як надати інфраструктурну підтримку локалізованій хвилі ШІ, адже це може бути більш перспективним напрямком розвитку.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
7
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
OnchainHolmes
· 15год тому
Грав у Спільноту блокчейну п’ять років, чому завжди є тенденція hhhh
Переглянути оригіналвідповісти на0
LiquidityWhisperer
· 08-13 18:50
Чи є локалізація додатковою вигодою для Кліпових купонів?
Переглянути оригіналвідповісти на0
GweiTooHigh
· 08-13 04:16
Це все? Великі капітали, які лежать і заробляють, рано чи пізно будуть знищені.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BearMarketBard
· 08-13 04:15
Знову надувають бульбашку AI
Переглянути оригіналвідповісти на0
LightningPacketLoss
· 08-13 04:12
Це все? Навіть не варто mint-ити jpeg.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BasementAlchemist
· 08-13 04:12
На краю, поступово став центром.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SorryRugPulled
· 08-13 04:11
Капіталісти знову хочуть приєднатися до web3, щоб заробити гроші.
Тенденція локалізації штучного інтелекту приносить нові можливості для проектів Web3
Нові тенденції в AI-індустрії: від хмари до локальних рішень, нові можливості для Web3
Нещодавно в індустрії штучного інтелекту спостерігається цікава тенденція розвитку: від початкового прагнення до великомасштабних обчислень і великих моделей, поступово виникає гілка, що акцентує увагу на локальних малих моделях і обчисленнях на краю мережі. Ця тенденція відображається в продуктах кількох провідних технологічних компаній.
Хмарний ШІ головним чином залежить від великого обсягу параметрів та величезних навчальних даних, фінансова спроможність стає ключовою конкурентною перевагою. У порівнянні з цим, локальний ШІ більше зосереджується на інженерній оптимізації та адаптації до сцен, має переваги в захисті конфіденційності, надійності та практичності. Ця зміна також має певний пом'якшувальний ефект на проблему "галюцинацій", з якою стикаються універсальні моделі при застосуванні в конкретних сферах.
Ця тенденція принесла нові можливості для проектів Web3 AI. У минулому в галузі загального штучного інтелекту традиційні великі технологічні компанії займали абсолютну перевагу, і проектам Web3 було важко конкурувати з ними. Але в новій парадигмі локалізованих моделей і крайових обчислень переваги технології блокчейн стали очевидними.
Коли AI-моделі працюють на пристроях користувачів, як можна забезпечити достовірність виходу результатів? Як реалізувати співпрацю моделей, захищаючи при цьому конфіденційність? Це саме те, в чому сильна блокчейн-технологія. Деякі нові проекти Web3 AI вже почали досліджувати ці напрямки, наприклад, протоколи зв’язку даних, які прагнуть вирішити проблему монополії даних централізованих AI-платформ, а також проекти, що створюють "шар штучної верифікації" шляхом збору реальних людських даних.
Можна сказати, що лише коли ШІ справді "заглибиться" в кожен пристрій, децентралізована співпраця зможе перетворитися з концепції на реальну потребу. Для проектів Web3 AI, замість того, щоб продовжувати внутрішню конкуренцію на загальних трасах, краще серйозно подумати про те, як надати інфраструктурну підтримку локалізованій хвилі ШІ, адже це може бути більш перспективним напрямком розвитку.