Novas tendências na indústria de IA: do cloud para a localização
Recentemente, surgiu uma mudança de tendência interessante na indústria de IA: a partir da abordagem mainstream anterior que enfatizava grande capacidade computacional e grandes modelos, gradualmente emergiu uma nova direção que se concentra em pequenos modelos locais e computação em borda.
Esta tendência pode ser observada de várias formas. Uma grande empresa de tecnologia lançou uma tecnologia de inteligência artificial que já cobre 500 milhões de dispositivos; um desenvolvedor de sistema operacional lançou um pequeno modelo dedicado com 330 milhões de parâmetros para seu sistema mais recente; uma conhecida instituição de pesquisa em IA também está explorando operações offline para robôs, entre outros.
A IA em nuvem e a IA local têm diferentes focos de competição. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e volume de dados de treinamento, sendo a força financeira fundamental; enquanto a IA local dá mais ênfase à otimização de engenharia e adaptação de cenários, apresentando vantagens em termos de proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso deve-se principalmente ao fato de que o problema da "ilusão" dos grandes modelos gerais pode afetar gravemente sua aplicação em áreas específicas.
Esta tendência oferece mais oportunidades para a IA Web3. Anteriormente, na competição por capacidades de "generalização" ( em cálculos, dados e algoritmos ), os gigantes da tecnologia tradicionais tinham uma vantagem absoluta. Se os projetos Web3 desejam competir, estão em desvantagem em termos de recursos, tecnologia ou base de usuários.
No entanto, sob o novo cenário de modelos de localização e computação de borda, as perspectivas de aplicação da tecnologia blockchain tornaram-se ainda mais amplas. Quando modelos de IA operam nos dispositivos dos usuários, como garantir a autenticidade dos resultados de saída? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Estas são precisamente as especialidades da tecnologia blockchain.
Já surgiram alguns novos projetos emergentes no setor. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver o problema do monopólio e da opacidade de dados das plataformas de IA centralizadas; outro projeto coleta dados humanos reais por meio de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de verificação artificial" e já alcançou uma receita considerável. Estes projetos estão todos tentando resolver o problema da "credibilidade" da IA local.
Em resumo, a colaboração descentralizada só pode passar de um conceito para uma necessidade real quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo.
Para projetos de Web3 AI, em vez de continuar a competir de forma excessiva em um caminho generalizado, é melhor pensar seriamente em como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de AI localizada. Este pode ser um caminho de desenvolvimento mais promissor.
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liquiditea_sipper
· 08-08 02:46
Modelos de grande e pequeno abertos!
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OptionWhisperer
· 08-07 11:36
Vantagens óbvias, modelo pequeno yyds
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SerumSqueezer
· 08-07 06:39
Brincou até entender, até as grandes empresas ficaram com medo.
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AirdropNinja
· 08-07 06:39
Tem que gastar dinheiro para comprar poder de computação? Vamos fazer isso localmente.
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BanklessAtHeart
· 08-07 06:38
Treinamento offline yyds
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BakedCatFanboy
· 08-07 06:30
O pequeno modelo pode funcionar? Estou meio cético.
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SighingCashier
· 08-07 06:23
É só isso a AI localizada?
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BloodInStreets
· 08-07 06:21
Fazer a jogada ou ser jogado? A camada base da IA agora é tudo idiotas.
Novas tendências de IA: modelos de localização trazem novas oportunidades para projetos Web3
Novas tendências na indústria de IA: do cloud para a localização
Recentemente, surgiu uma mudança de tendência interessante na indústria de IA: a partir da abordagem mainstream anterior que enfatizava grande capacidade computacional e grandes modelos, gradualmente emergiu uma nova direção que se concentra em pequenos modelos locais e computação em borda.
Esta tendência pode ser observada de várias formas. Uma grande empresa de tecnologia lançou uma tecnologia de inteligência artificial que já cobre 500 milhões de dispositivos; um desenvolvedor de sistema operacional lançou um pequeno modelo dedicado com 330 milhões de parâmetros para seu sistema mais recente; uma conhecida instituição de pesquisa em IA também está explorando operações offline para robôs, entre outros.
A IA em nuvem e a IA local têm diferentes focos de competição. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e volume de dados de treinamento, sendo a força financeira fundamental; enquanto a IA local dá mais ênfase à otimização de engenharia e adaptação de cenários, apresentando vantagens em termos de proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso deve-se principalmente ao fato de que o problema da "ilusão" dos grandes modelos gerais pode afetar gravemente sua aplicação em áreas específicas.
Esta tendência oferece mais oportunidades para a IA Web3. Anteriormente, na competição por capacidades de "generalização" ( em cálculos, dados e algoritmos ), os gigantes da tecnologia tradicionais tinham uma vantagem absoluta. Se os projetos Web3 desejam competir, estão em desvantagem em termos de recursos, tecnologia ou base de usuários.
No entanto, sob o novo cenário de modelos de localização e computação de borda, as perspectivas de aplicação da tecnologia blockchain tornaram-se ainda mais amplas. Quando modelos de IA operam nos dispositivos dos usuários, como garantir a autenticidade dos resultados de saída? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Estas são precisamente as especialidades da tecnologia blockchain.
Já surgiram alguns novos projetos emergentes no setor. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver o problema do monopólio e da opacidade de dados das plataformas de IA centralizadas; outro projeto coleta dados humanos reais por meio de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de verificação artificial" e já alcançou uma receita considerável. Estes projetos estão todos tentando resolver o problema da "credibilidade" da IA local.
Em resumo, a colaboração descentralizada só pode passar de um conceito para uma necessidade real quando a IA realmente "descer" para cada dispositivo.
Para projetos de Web3 AI, em vez de continuar a competir de forma excessiva em um caminho generalizado, é melhor pensar seriamente em como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de AI localizada. Este pode ser um caminho de desenvolvimento mais promissor.