Novas tendências na indústria de IA: da nuvem para a localização
Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: a partir da direção principal que originalmente se concentrava em grande capacidade de cálculo e modelos massivos, gradualmente emergiu uma nova rota que se inclina para modelos pequenos locais e computação de borda.
Esta tendência está presente em vários setores. Por exemplo, um gigante tecnológico tem um sistema inteligente que cobre 500 milhões de dispositivos, outro gigante de 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 desenvolvendo uma tecnologia robótica que pode operar "offline".
A IA em nuvem e a IA local apresentam diferenças significativas nas suas prioridades de competição. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e volume de dados de treinamento, com a força financeira tornando-se a principal vantagem competitiva. Em contraste, a IA local dá mais ênfase à otimização de engenharia e adaptação ao cenário, possuindo vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso é especialmente importante, pois o problema das alucinações em modelos gerais pode afetar gravemente sua aplicação em campos específicos.
Esta transformação trouxe novas oportunidades para projetos de IA Web3. No passado, durante a competição de "generalização", os gigantes tecnológicos tradicionais dominaram devido à sua vantagem em recursos, tecnologia e base de usuários, tornando difícil para os projetos Web3 competirem. No entanto, sob o novo padrão de modelos localizados e computação de borda, as vantagens da tecnologia blockchain começaram a se destacar.
Quando o modelo de IA é executado no dispositivo do usuário, como garantir a veracidade dos resultados de saída? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Essas questões são exatamente o domínio da tecnologia blockchain.
Já surgiram alguns projetos inovadores na indústria para abordar essas questões. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver os problemas de monopólio e falta de transparência dos dados nas plataformas de IA centralizadas. Outro projeto coleta dados humanos reais por meio de dispositivos de ondas cerebrais e constrói uma "camada de validação artificial", já gerando uma receita considerável. Essas tentativas estão se esforçando para resolver o problema da confiabilidade da IA local.
No geral, só quando a IA realmente "afundar" em cada dispositivo é que a colaboração descentralizada pode passar de um conceito para uma necessidade real. Para os projetos de IA Web3, em vez de competir em uma pista de generalização já lotada, talvez seja mais promissor focar em fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada.
Ver original
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
8 gostos
Recompensa
8
3
Partilhar
Comentar
0/400
Hash_Bandit
· 07-29 22:16
já era... os mineradores estão à espera da computação de borda desde 2017, para ser honesto. a eficiência da rede é fundamental aqui
Ver originalResponder0
shadowy_supercoder
· 07-29 22:12
Boa garoto, a infraestrutura de base está sendo construída.
Nova tendência de IA: modelos de localização trazem oportunidades para projetos Web3
Novas tendências na indústria de IA: da nuvem para a localização
Recentemente, a indústria de IA apresentou uma tendência de desenvolvimento interessante: a partir da direção principal que originalmente se concentrava em grande capacidade de cálculo e modelos massivos, gradualmente emergiu uma nova rota que se inclina para modelos pequenos locais e computação de borda.
Esta tendência está presente em vários setores. Por exemplo, um gigante tecnológico tem um sistema inteligente que cobre 500 milhões de dispositivos, outro gigante de 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 desenvolvendo uma tecnologia robótica que pode operar "offline".
A IA em nuvem e a IA local apresentam diferenças significativas nas suas prioridades de competição. A IA em nuvem compete principalmente em termos de escala de parâmetros e volume de dados de treinamento, com a força financeira tornando-se a principal vantagem competitiva. Em contraste, a IA local dá mais ênfase à otimização de engenharia e adaptação ao cenário, possuindo vantagens em proteção de privacidade, confiabilidade e praticidade. Isso é especialmente importante, pois o problema das alucinações em modelos gerais pode afetar gravemente sua aplicação em campos específicos.
Esta transformação trouxe novas oportunidades para projetos de IA Web3. No passado, durante a competição de "generalização", os gigantes tecnológicos tradicionais dominaram devido à sua vantagem em recursos, tecnologia e base de usuários, tornando difícil para os projetos Web3 competirem. No entanto, sob o novo padrão de modelos localizados e computação de borda, as vantagens da tecnologia blockchain começaram a se destacar.
Quando o modelo de IA é executado no dispositivo do usuário, como garantir a veracidade dos resultados de saída? Como realizar a colaboração do modelo enquanto se protege a privacidade? Essas questões são exatamente o domínio da tecnologia blockchain.
Já surgiram alguns projetos inovadores na indústria para abordar essas questões. Por exemplo, um protocolo de comunicação de dados visa resolver os problemas de monopólio e falta de transparência dos dados nas plataformas de IA centralizadas. Outro projeto coleta dados humanos reais por meio de dispositivos de ondas cerebrais e constrói uma "camada de validação artificial", já gerando uma receita considerável. Essas tentativas estão se esforçando para resolver o problema da confiabilidade da IA local.
No geral, só quando a IA realmente "afundar" em cada dispositivo é que a colaboração descentralizada pode passar de um conceito para uma necessidade real. Para os projetos de IA Web3, em vez de competir em uma pista de generalização já lotada, talvez seja mais promissor focar em fornecer suporte de infraestrutura para a onda de IA localizada.