Novas tendências de IA: dos gigantes da nuvem a modelos locais, surgem oportunidades em Web3

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Novas Tendências na Indústria de IA: A Transição da Nuvem para o Local

Recentemente, ao observar o desenvolvimento da indústria de inteligência artificial, uma tendência interessante está se formando: a partir do consenso anterior que enfatizava a concentração de poder computacional em larga escala e modelos gigantes, está gradualmente evoluindo para uma nova direção que tende a modelos locais menores e computação de borda.

Esta transformação pode ser vista em vários sinais. Por exemplo, o sistema inteligente de um gigante tecnológico já cobre 500 milhões de dispositivos; outro gigante do software lançou um modelo pequeno com 330 milhões de parâmetros para o seu mais recente sistema operativo; e uma conhecida instituição de pesquisa em IA está explorando a capacidade de operação "offline" de robôs.

A competição entre IA em nuvem e IA local tem focos diferentes. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e volume de dados de treinamento, onde a capacidade financeira é a principal vantagem competitiva. Por outro lado, a IA local dá mais ênfase à otimização de engenharia e à adaptação ao cenário, apresentando vantagens em termos de proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso se deve principalmente ao fato de que o problema de alucinação dos modelos gerais pode afetar seriamente sua aplicação em áreas específicas.

Esta tendência trouxe mais oportunidades para projetos de Web3 AI. Anteriormente, na competição pela capacidade de "generalização" (computação, dados, algoritmos), as gigantes da tecnologia tradicional detinham uma vantagem absoluta. Tentar competir com esses gigantes apenas aplicando o conceito de descentralização é, sem dúvida, um devaneio, pois falta recursos, tecnologia e uma base de usuários.

No entanto, sob o novo ambiente de modelos de localização e computação em borda, as perspectivas de aplicação da tecnologia blockchain mudaram significativamente. Quando os modelos de IA são executados nos dispositivos dos usuários, como provar a veracidade dos resultados de saída? Como realizar a colaboração dos modelos enquanto se protege a privacidade? Estes são precisamente os pontos fortes da tecnologia blockchain.

Já surgiram alguns novos projetos relacionados no setor. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver o problema do monopólio de dados e da caixa-preta das plataformas de IA centralizadas; outro projeto coleta dados reais de humanos através de dispositivos de ondas cerebrais, construindo uma "camada de verificação artificial", e já gerou uma receita considerável. Esses projetos estão todos tentando resolver o problema da "confiabilidade" da IA local.

De um modo geral, a colaboração descentralizada só pode passar de um conceito a uma necessidade real quando a IA realmente "desce" para cada dispositivo. Para projetos de IA Web3, em vez de continuar a competir no caminho da generalização, é melhor pensar seriamente em como fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA local. Este pode ser um caminho que vale a pena explorar mais a fundo.

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TokenRationEatervip
· 07-17 07:11
Colecionador de lixo aka Token刷子~
Adoro especular e negociar criptomoedas, sou um veterano da Blockchain, não entendo muito ou só um pouco, sou um investidor de retalho no meu tempo livre.
Cuidado com as palavras, não entre em conflito, o investidor de retalho é o maior.

Por favor, comente o artigo em chinês.
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blockBoyvip
· 07-15 22:14
O que está a fazer o pequeno Poder de computação em casa a descansar?
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pvt_key_collectorvip
· 07-14 19:25
Local = Descentralização!
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MemecoinTradervip
· 07-14 19:12
implementando algoritmos de sentimento para esta nova narrativa de privacidade... clara divergência em alta a formar rn
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Fren_Not_Foodvip
· 07-14 19:07
Está a vir uma grande onda.
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nft_widowvip
· 07-14 19:03
Tem algo a ver, a marginalização é a tendência futura, certo?
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