Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a local
Recientemente, al observar el desarrollo de la industria de la inteligencia artificial, se puede notar una tendencia interesante: de la dirección principal anterior que perseguía la computación centralizada a gran escala y modelos grandes, ha surgido gradualmente una nueva ruta que se centra en modelos pequeños locales y la computación en el borde.
Este cambio se refleja en múltiples áreas. Por ejemplo, un gigante tecnológico ha lanzado un sistema inteligente que ha cubierto 500 millones de dispositivos; otra gran empresa tecnológica ha desarrollado un modelo pequeño específico para su sistema operativo que tiene 330 millones de parámetros; además, una conocida institución de investigación en IA está explorando la capacidad de operación offline de los robots.
La competencia entre la IA en la nube y la IA local tiene enfoques diferentes. La IA en la nube se centra principalmente en la escala del modelo y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera clave; mientras que la IA local presta más atención a 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 ilusiones de los grandes modelos generales puede afectar su aplicación en campos específicos.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para la IA descentralizada. En el pasado, en la competencia por la capacidad de "generalización", los gigantes tecnológicos tradicionales tenían una ventaja absoluta, y simplemente aplicar el concepto de descentralización para competir con ellos era poco realista. Pero en el nuevo panorama de modelos locales y computación en el borde, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain se han vuelto mucho más amplias.
¿Cómo garantizar la veracidad de los resultados de salida cuando el modelo de IA se ejecuta en los dispositivos de los usuarios? ¿Cómo lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente las ventajas de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos proyectos emergentes relacionados en la industria. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos tiene como objetivo resolver el problema del monopolio de datos y la caja negra de las plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recolecta datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales para construir una "capa de verificación artificial", y ya ha logrado ingresos considerables. Estos proyectos están intentando abordar 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. Para los proyectos de IA descentralizada, en lugar de seguir compitiendo en la pista de la generalización, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA local. Este podría ser un camino más prometedor.
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MercilessHalal
· 07-19 23:11
¡cadena en el extremo, tql!
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NonFungibleDegen
· 07-19 17:59
alcista af en ai descentralizado rn... prob nada ser
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LiquidityWizard
· 07-18 20:41
Finalmente me he liberado de este agujero de la computación en la nube.
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BearMarketBard
· 07-16 23:54
Libera los grilletes de la IA ~ Es realmente fragante
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Ramen_Until_Rich
· 07-16 23:53
El pequeño modelo es eterno, no quiero ser monitoreado por grandes empresas.
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NftMetaversePainter
· 07-16 23:52
El cambio de paradigma descentralizado es inevitable... blockchain + edge AI = verdadera soberanía digital fr fr
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SneakyFlashloan
· 07-16 23:30
El modelo pequeño o el modelo grande tienen la capacidad de privatizar
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BlockchainRetirementHome
· 07-16 23:28
Jeje, ¡la cadena de bloques y la IA son una buena combinación!
Nueva tendencia de IA: de la nube a lo local Descentralización enfrenta nuevas oportunidades
Nuevas tendencias en la industria de la IA: de la nube a local
Recientemente, al observar el desarrollo de la industria de la inteligencia artificial, se puede notar una tendencia interesante: de la dirección principal anterior que perseguía la computación centralizada a gran escala y modelos grandes, ha surgido gradualmente una nueva ruta que se centra en modelos pequeños locales y la computación en el borde.
Este cambio se refleja en múltiples áreas. Por ejemplo, un gigante tecnológico ha lanzado un sistema inteligente que ha cubierto 500 millones de dispositivos; otra gran empresa tecnológica ha desarrollado un modelo pequeño específico para su sistema operativo que tiene 330 millones de parámetros; además, una conocida institución de investigación en IA está explorando la capacidad de operación offline de los robots.
La competencia entre la IA en la nube y la IA local tiene enfoques diferentes. La IA en la nube se centra principalmente en la escala del modelo y la cantidad de datos de entrenamiento, siendo la capacidad financiera clave; mientras que la IA local presta más atención a 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 ilusiones de los grandes modelos generales puede afectar su aplicación en campos específicos.
Esta tendencia ha traído nuevas oportunidades para la IA descentralizada. En el pasado, en la competencia por la capacidad de "generalización", los gigantes tecnológicos tradicionales tenían una ventaja absoluta, y simplemente aplicar el concepto de descentralización para competir con ellos era poco realista. Pero en el nuevo panorama de modelos locales y computación en el borde, las perspectivas de aplicación de la tecnología blockchain se han vuelto mucho más amplias.
¿Cómo garantizar la veracidad de los resultados de salida cuando el modelo de IA se ejecuta en los dispositivos de los usuarios? ¿Cómo lograr la colaboración del modelo mientras se protege la privacidad? Estas preguntas son precisamente las ventajas de la tecnología blockchain.
Ya han surgido algunos proyectos emergentes relacionados en la industria. Por ejemplo, un protocolo de comunicación de datos tiene como objetivo resolver el problema del monopolio de datos y la caja negra de las plataformas de IA centralizadas; otro proyecto recolecta datos humanos reales a través de dispositivos de ondas cerebrales para construir una "capa de verificación artificial", y ya ha logrado ingresos considerables. Estos proyectos están intentando abordar 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. Para los proyectos de IA descentralizada, en lugar de seguir compitiendo en la pista de la generalización, sería mejor reflexionar seriamente sobre cómo proporcionar soporte de infraestructura para la ola de IA local. Este podría ser un camino más prometedor.