5 Trends, die die KI -Zukunft von Web3 machen oder brechen werden

Nehmen Sie Innovationen an, indem Sie sich eher auf zukünftige Trends als auf aktuelle Umstände konzentrieren. Nach diesem Ansatz blühten viele bahnbrechende Ideen auf. Nehmen Sie Microsofts Umarmung von Mikroprozessoren, Salesforce -Nutzung der Cloud -Technologie oder beispielsweise in der Dominanz von Uber während der mobilen Ära.

Als Forscher, der den Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) untersucht, habe ich eine erstaunliche Rate festgestellt, mit der generative KI voranschreitet. Dieser schnelle Fortschritt stellt eine Herausforderung dar: Die Konzentration auf die heutigen Fähigkeiten könnte schnell veraltet werden. Es stellt sich also die Frage: Kann Web3, der sich bisher nur begrenzte Auswirkungen auf die Entwicklung der KI hatte, sich an die aktuellen Branchentrends anpassen und möglicherweise ihre Zukunft prägen?

2024 markierte einen signifikanten Wendepunkt für generative KI, da bahnbrechende Forschungen und technologische Durchbrüche auftraten. In diesem Jahr wechselte die Verbindung zwischen Web3 und KI von der theoretischen Vorfreude zu Hinweisen auf praktische Anwendung. Während sich frühe KI -Entwicklungen um riesige Modelle, langwierige Trainingszeiten, massive Computersysteme und tiefe Unternehmensressourcen konzentrierten – was sie mit Web3 überwiegend nicht kompatibel machen -, ebnen die jüngsten Trends im Jahr 2024 den Weg für eine sinnvolle Zusammenarbeit zwischen beiden.

In Bezug auf die Fortschritte in Web3-AI wurde das Jahr 2024 durch zahlreiche spekulative Projekte gekennzeichnet, darunter MEME-basierte Agentenplattformen, die optimistische Markttrends widerspiegelten, aber es fehlten jedoch praktische reale Anwendungen. Da dieser Hype nachlässt, entsteht uns eine Chance, die Bedeutung praktischer Anwendungen zu überdenken. Die Landschaft der generativen KI im Jahr 2025 wird voraussichtlich erhebliche Transformationen mit bahnbrechenden Fortschritten in Forschung und Technologie unterzogen. Diese Veränderungen könnten das Wachstum von Web3 anregen, aber es ist wichtig, dass die Branche weiterhin für den zukünftigen Erfolg innovativ ist.

Lassen Sie uns fünf wichtige Trends untersuchen, die KI und das Potenzial für Web3 formen.

1. Das Argumentationsrennen

Der Spitzenreiter für große Sprachmodelle (LLMs) konzentriert sich nun auf die Entwicklung von Argumentationsfähigkeiten. Modelle wie GPT-01, Deepseek R1 und Gemini Flash betonen Argumentationsfähigkeiten bei ihren Fortschritten. Im Wesentlichen ermächtigt die Argumentation KI, komplexe Inferenzaufgaben zu einer Reihe von organisierten, schrittweisen Verfahren zu vereinfachen. Dies wird häufig durch die Verwendung von Kettenkette (COT) -Methoden (COT) erreicht. Wie bei der Anleitung wird die Argumentation für alle führenden Sprachmodelle bald eine grundlegende Fähigkeit sein.

Die web3-ai-Gelegenheit

Wenn wir über Argumentation sprechen, geht es darum, komplexe Prozesse zu folgen, die sowohl verfolgbar als auch transparent sein müssen. Dies ist ein Bereich, in dem Web3 wirklich auszeichnet. Angenommen, Sie haben einen von einer KI geschriebenen Artikel gelesen, und jeder Schritt seines logischen Denkens könnte mithilfe der Blockchain -Technologie überprüft werden. Dies würde eine dauerhafte Aufzeichnung des Argumentationsprozesses erstellen. In einer Zukunft, die von AI-generierten Inhalten in digitalen Räumen dominiert wird, könnte dieses Niveau der Rückverfolgbarkeit wesentlich werden. Web3 kann ein dezentrales, vertrauensloses System anbieten, um die Denkprozesse einer KI zu überprüfen und eine bedeutende Lücke in der heutigen KI -Welt zu schließen.

2. Synthetic Data Training skaliert sich

Ein wesentlicher Faktor, der das ausgefeilte Denken anheizt, ist die Verwendung künstlicher Daten, die häufig als synthetische Daten bezeichnet werden. Beispielsweise verwenden Modelle wie Deepseek R1 Intermediary-Systeme wie R1-Zero, um erstklassige Argumentationsdatenbanken zu erstellen. Diese synthetisierten Datensätze werden dann verwendet, um die Modelle zu verfeinern, ein Prozess, der unser Vertrauen in reale Datensätze verringert und die Modellentwicklung beschleunigt und gleichzeitig ihre Widerstandsfähigkeit verbessert.

Die web3-ai-Gelegenheit

Das Erzeugen von synthetischen Daten kann von mehreren Parteien gleichzeitig effizient behandelt werden, wodurch es für verteilte Systeme perfekt ist. Mit einer Web3 -Architektur könnten Knoten ermutigt werden, ihre Verarbeitungsfunktionen für die synthetische Datenproduktion bereitzustellen und eine Kompensation proportional zur Nutzung ihrer Beiträge zu erhalten. Dies könnte einen dezentralen KI-Datenmarkt fördern, auf dem sowohl Open-Source- als auch proprietäre KI-Modelle von synthetischen Datensätzen profitieren.

3. Die Verlagerung zu Workflows nach dem Training

Zunächst hing AI -Modelle stark von umfangreichen vorläufigen Trainingsaufgaben ab, die zahlreiche GPUs in Tausenden verwendeten. Systeme wie GPT-01 bewegen sich jedoch in Richtung Zwischen- und Nach-Training-Phasen, die spezifischere Funktionen wie fortschrittliches Denken ermöglichen. Dieser Übergang verändert den rechnerischen Anforderungen erheblich und stellt ihn weniger auf zentralisierte Supercomputer ab.

Die web3-ai-Gelegenheit

Anstatt große, zentralisierte GPU-Betrieben während der Vorausbildungsphase zu erfordern, kann nach dem Training über ein Netzwerk verteilt werden, das ohne ein einzelnes steuerendes Unternehmen arbeitet-ein dezentrales Netzwerk. Die als Web3 bekannte aufstrebende Technologie könnte ein solches dezentrales Umfeld für die Verfeinerung von KI -Modellen ermöglichen, in dem Mitwirkende ihre Rechenressourcen investieren und Belohnungen in Form von Governance -Rechten oder finanziellen Anreizen erhalten können. Dieser Übergang zur Dezentralisierung demokratisiert den Prozess der KI -Entwicklung und mach es für mehr Menschen, an der Schaffung und Verbesserung von KI -Trainingsinfrastrukturen teilzunehmen.

4. Der Aufstieg destillierter kleiner Modelle

Die Technik, große Modelle zu verwenden, um kleinere, aufgabenspezifische Versionen zu erstellen, die als Destillation bezeichnet werden, wird immer beliebter. Bemerkenswerte KI -Gruppen wie Lama, Gemini, Gemma und Deepseek bieten jetzt effiziente destillierte Varianten an, was es diesen Modellen ermöglicht, auf alltägliche Hardware reibungslos zu laufen.

Die web3-ai-Gelegenheit

Kompakte destillierte Modelle können effizient auf Standard-GPUs oder CPUs auf Verbraucherebene ausgeführt werden, wodurch sie ideal für verteilte Inferenzsysteme sind. In einer Web3 -Umgebung können KI -Inferenzmarktplätze entstehen, in denen Knoten ihre Rechenleistung anbieten, um leichte, komprimierte Modelle zu verarbeiten. Dies würde die Dezentralisierung der KI-Inferenz fördern, die Abhängigkeit von Cloud-Diensten verringern und neuartige tokenbasierte Anreize für Mitwirkende ermöglichen.

5. Die Nachfrage nach transparenten KI -Bewertungen

Eine wesentliche Hürde bei der Entwicklung generativer KI ist das Problem der Bewertung. Hoch fortgeschrittene Modelle scheinen häufig vorhandene Branchenstandards so gut gelernt zu haben, dass sie fragwürdige Indikatoren für die tatsächliche reale Leistung werden. Wenn ein Modell bei einem bestimmten Benchmark außergewöhnlich hohe Punktzahlen erzielt, liegt es häufig daran, dass dieser Benchmark Teil der Trainingsdaten für das Modell war. Derzeit gibt es keine zuverlässigen Methoden zur Validierung der Bewertungsergebnisse in Modellen, wodurch Unternehmen häufig auf selbst berichtete Daten in Forschungsarbeiten angewiesen sind.

Die web3-ai-Gelegenheit

Die Verwendung von Blockchain -Technologie zur kryptografischen Validierung könnte beispiellose Transparenz für die Bewertung von KI -Systemen bringen. Durch die Verwendung dezentraler Netzwerke ist es möglich, die Modelleffizienz der Modell unabhängig von gemeinsamen Benchmarks zu überprüfen und damit das Vertrauen in Unternehmensaussagen zu minimieren. Darüber hinaus könnten Anreize in Web3-Umgebungen die Schaffung neuartiger, von der Gemeinschaft geführter Bewertungsmetriken anregen und die Rechenschaftspflicht auf beispiellose Ebenen erhöhen.

Kann sich Web3 an die nächste KI -Welle anpassen?

Die Entwicklung der generativen KI hat eine signifikante Richtungsänderung. Anstelle von großen, einzelnen Modellen, die umfangreiche Schulungsperioden benötigen, sehen wir nun neue Fortschritte wie argumentationsorientierte Designs, kreative Datenerfassungsmethoden, Verbesserungen nach dem Training und Modellkomprimierungstechniken, die den Prozess der AI-Entwicklung verteilen.

In der anfänglichen Anstieg der generativen KI traf Web3 einen Rücksitz, aber sein wachsender Einfluss bietet aufregende Möglichkeiten für dezentrale Systeme, um echten Wert zu erzielen. Das dringende Problem ist nun, ob Web3 sich schnell genug anpassen kann, um diese Gelegenheit zu nutzen und sich als bedeutender Spieler in der KI -Revolution zu etablieren.

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2025-02-25 18:42