Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a la localización
Recientemente, ha surgido una tendencia interesante en la industria de la IA: desde el enfoque anterior en la potencia de cálculo a gran escala y los modelos grandes, ha surgido gradualmente una nueva dirección que se centra en modelos pequeños locales y la computación en el borde.
Esta tendencia se puede observar desde múltiples aspectos. Una tecnología de inteligencia artificial lanzada por un gigante tecnológico ya cubre 500 millones de dispositivos; un desarrollador de sistemas operativos ha lanzado un pequeño modelo especializado con 330 millones de parámetros para su último sistema; una conocida institución de investigación en IA también está explorando las operaciones fuera de línea de los robots, entre otros.
La IA en la nube y la IA local tienen diferentes enfoques competitivos. La IA en la nube se centra principalmente en la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera clave; mientras que la IA local se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en la protección de la privacidad, la fiabilidad y la utilidad. Esto se debe principalmente a que el problema de "ilusión" de los grandes modelos generales puede afectar gravemente su aplicación en campos específicos.
Esta tendencia ofrece más oportunidades para la IA en Web3. Anteriormente, en la competencia por la capacidad de "generalización" ( en cálculo, datos y algoritmos ), los gigantes tecnológicos tradicionales tenían una ventaja absoluta. Si los proyectos de Web3 quieren competir con ellos, están en desventaja en términos de recursos, tecnología o base de usuarios.
Sin embargo, en el nuevo panorama de modelos de localización y computación en el borde, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain se vuelven más amplias. ¿Cómo se puede garantizar la veracidad de los resultados cuando los modelos de IA se ejecutan en los dispositivos de los usuarios? ¿Cómo se puede lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estas son precisamente las especialidades de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos proyectos emergentes relacionados en la industria. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos busca abordar el monopolio de datos y la falta de transparencia de las plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación artificial", y ya ha logrado ingresos significativos. Estos proyectos están intentando resolver el problema de la "fiabilidad" de la IA local.
En pocas palabras, solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real.
Para los proyectos de Web3 AI, en lugar de seguir involucrándose en una competencia genérica, sería mejor pensar seriamente en cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de AI localizada. Esta podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.
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liquiditea_sipper
· 08-08 02:46
¡Modelos grandes y pequeños abiertos!
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OptionWhisperer
· 08-07 11:36
Las ventajas son evidentes, el modelo pequeño es el mejor.
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SerumSqueezer
· 08-07 06:39
Una vez que lo entiendes bien, incluso las grandes empresas se asustan.
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AirdropNinja
· 08-07 06:39
¿Esto también requiere comprar potencia computacional? ¡Hagámoslo localmente!
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BanklessAtHeart
· 08-07 06:38
Entrenamiento offline yyds
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BakedCatFanboy
· 08-07 06:30
¿Puede funcionar un modelo pequeño? Estoy medio convencido.
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SighingCashier
· 08-07 06:23
¿Es esto la inteligencia artificial localizada?
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BloodInStreets
· 08-07 06:21
¿Hacer una trampa o ser atrapado? La inteligencia artificial de hoy en día es todo un juego de tontos.
Nuevas tendencias en IA: los modelos localizados brindan nuevas oportunidades para proyectos Web3
Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a la localización
Recientemente, ha surgido una tendencia interesante en la industria de la IA: desde el enfoque anterior en la potencia de cálculo a gran escala y los modelos grandes, ha surgido gradualmente una nueva dirección que se centra en modelos pequeños locales y la computación en el borde.
Esta tendencia se puede observar desde múltiples aspectos. Una tecnología de inteligencia artificial lanzada por un gigante tecnológico ya cubre 500 millones de dispositivos; un desarrollador de sistemas operativos ha lanzado un pequeño modelo especializado con 330 millones de parámetros para su último sistema; una conocida institución de investigación en IA también está explorando las operaciones fuera de línea de los robots, entre otros.
La IA en la nube y la IA local tienen diferentes enfoques competitivos. La IA en la nube se centra principalmente en la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera clave; mientras que la IA local se enfoca más en la optimización de ingeniería y la adaptación a escenarios, teniendo ventajas en la protección de la privacidad, la fiabilidad y la utilidad. Esto se debe principalmente a que el problema de "ilusión" de los grandes modelos generales puede afectar gravemente su aplicación en campos específicos.
Esta tendencia ofrece más oportunidades para la IA en Web3. Anteriormente, en la competencia por la capacidad de "generalización" ( en cálculo, datos y algoritmos ), los gigantes tecnológicos tradicionales tenían una ventaja absoluta. Si los proyectos de Web3 quieren competir con ellos, están en desventaja en términos de recursos, tecnología o base de usuarios.
Sin embargo, en el nuevo panorama de modelos de localización y computación en el borde, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain se vuelven más amplias. ¿Cómo se puede garantizar la veracidad de los resultados cuando los modelos de IA se ejecutan en los dispositivos de los usuarios? ¿Cómo se puede lograr la colaboración de modelos mientras se protege la privacidad? Estas son precisamente las especialidades de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos proyectos emergentes relacionados en la industria. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos busca abordar el monopolio de datos y la falta de transparencia de las plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recopila datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales, construyendo una "capa de verificación artificial", y ya ha logrado ingresos significativos. Estos proyectos están intentando resolver el problema de la "fiabilidad" de la IA local.
En pocas palabras, solo cuando la IA realmente "se integre" en cada dispositivo, la colaboración descentralizada podrá pasar de ser un concepto a una necesidad real.
Para los proyectos de Web3 AI, en lugar de seguir involucrándose en una competencia genérica, sería mejor pensar seriamente en cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de AI localizada. Esta podría ser una dirección de desarrollo más prometedora.