Nouvelles tendances dans l'industrie de l'IA : De l'infonuagique à local, apportant de nouvelles opportunités pour le Web3
Récemment, l'industrie de l'IA présente une tendance de développement intéressante : passant de l'orientation principale axée sur la puissance de calcul à grande échelle et les grands modèles, elle a progressivement donné naissance à une nouvelle branche axée sur les petits modèles locaux et le calcul en périphérie.
Cette tendance se manifeste dans plusieurs domaines. Par exemple, le système intelligent d'un géant technologique couvre 500 millions d'appareils, une autre société de logiciels a lancé un modèle réduit de 330 millions de paramètres pour son système d'exploitation, et un institut de recherche en intelligence artificielle bien connu développe une technologie de robot capable de fonctionner hors ligne.
La concurrence entre l'IA cloud et l'IA locale a des points focaux différents. La première s'appuie principalement sur une grande échelle de paramètres et d'énormes ensembles de données d'entraînement, la puissance financière étant son atout majeur. La seconde se concentre davantage sur l'optimisation technique et l'adaptation aux scénarios, présentant des avantages significatifs en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cela est particulièrement important, car les problèmes d'illusions qui surviennent souvent lors de l'application de modèles généraux dans des domaines spécifiques peuvent sérieusement affecter leur promotion dans des secteurs verticaux.
Ce changement offre de nouvelles opportunités aux projets Web3 AI. Par le passé, dans la recherche de la capacité de "généralisation" (y compris le calcul, les données et les algorithmes), les géants technologiques traditionnels occupaient une position de leader absolu. Il est difficile de rivaliser avec ces géants en se contentant d'appliquer le concept de décentralisation sur les modèles existants, car les projets Web3 sont en position de faiblesse en termes de ressources, de technologie et de base d'utilisateurs.
Cependant, avec l'émergence des modèles de localisation et de l'informatique en périphérie, les perspectives d'application de la technologie blockchain dans le domaine de l'IA deviennent beaucoup plus larges. Lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs, comment garantir l'authenticité des résultats ? Comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions sont justement les points forts de la technologie blockchain.
Actuellement, plusieurs projets d'innovation Web3 AI ont émergé. Par exemple, un protocole de communication de données vise à résoudre les problèmes de monopole de données et d'opacité des plateformes AI centralisées. Un autre projet collecte des données humaines réelles à l'aide d'équipements de lecture des ondes cérébrales pour construire une "couche de validation humaine" et a déjà généré des revenus considérables. Tous ces projets tentent de résoudre le problème de la crédibilité de l'IA locale.
En résumé, la collaboration décentralisée ne pourra passer du concept à la nécessité que lorsque l'IA sera véritablement "immersée" dans chaque appareil. Pour les projets Web3 AI, il serait préférable de réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien infrastructurel pour la vague d'IA localisée, plutôt que de continuer à se livrer à une concurrence interne dans la voie de la généralisation. Cela pourrait être une direction de développement plus prometteuse.
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BankruptcyArtist
· Il y a 19h
Peut-on emprunter cette fois-ci ?
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ForkTongue
· 08-13 22:15
Qu'est-ce que l'IA sur le web3, c'est juste prendre les gens pour des idiots.
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RunWithRugs
· 08-13 22:15
Le local est encore en compétition.
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MidsommarWallet
· 08-13 22:04
J'ai l'impression que la localisation a pris le dessus.
L'IA du cloud au local : de nouvelles opportunités pour les projets Web3
Nouvelles tendances dans l'industrie de l'IA : De l'infonuagique à local, apportant de nouvelles opportunités pour le Web3
Récemment, l'industrie de l'IA présente une tendance de développement intéressante : passant de l'orientation principale axée sur la puissance de calcul à grande échelle et les grands modèles, elle a progressivement donné naissance à une nouvelle branche axée sur les petits modèles locaux et le calcul en périphérie.
Cette tendance se manifeste dans plusieurs domaines. Par exemple, le système intelligent d'un géant technologique couvre 500 millions d'appareils, une autre société de logiciels a lancé un modèle réduit de 330 millions de paramètres pour son système d'exploitation, et un institut de recherche en intelligence artificielle bien connu développe une technologie de robot capable de fonctionner hors ligne.
La concurrence entre l'IA cloud et l'IA locale a des points focaux différents. La première s'appuie principalement sur une grande échelle de paramètres et d'énormes ensembles de données d'entraînement, la puissance financière étant son atout majeur. La seconde se concentre davantage sur l'optimisation technique et l'adaptation aux scénarios, présentant des avantages significatifs en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cela est particulièrement important, car les problèmes d'illusions qui surviennent souvent lors de l'application de modèles généraux dans des domaines spécifiques peuvent sérieusement affecter leur promotion dans des secteurs verticaux.
Ce changement offre de nouvelles opportunités aux projets Web3 AI. Par le passé, dans la recherche de la capacité de "généralisation" (y compris le calcul, les données et les algorithmes), les géants technologiques traditionnels occupaient une position de leader absolu. Il est difficile de rivaliser avec ces géants en se contentant d'appliquer le concept de décentralisation sur les modèles existants, car les projets Web3 sont en position de faiblesse en termes de ressources, de technologie et de base d'utilisateurs.
Cependant, avec l'émergence des modèles de localisation et de l'informatique en périphérie, les perspectives d'application de la technologie blockchain dans le domaine de l'IA deviennent beaucoup plus larges. Lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs, comment garantir l'authenticité des résultats ? Comment réaliser la collaboration des modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions sont justement les points forts de la technologie blockchain.
Actuellement, plusieurs projets d'innovation Web3 AI ont émergé. Par exemple, un protocole de communication de données vise à résoudre les problèmes de monopole de données et d'opacité des plateformes AI centralisées. Un autre projet collecte des données humaines réelles à l'aide d'équipements de lecture des ondes cérébrales pour construire une "couche de validation humaine" et a déjà généré des revenus considérables. Tous ces projets tentent de résoudre le problème de la crédibilité de l'IA locale.
En résumé, la collaboration décentralisée ne pourra passer du concept à la nécessité que lorsque l'IA sera véritablement "immersée" dans chaque appareil. Pour les projets Web3 AI, il serait préférable de réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien infrastructurel pour la vague d'IA localisée, plutôt que de continuer à se livrer à une concurrence interne dans la voie de la généralisation. Cela pourrait être une direction de développement plus prometteuse.