L'IA passe du cloud à des projets Web3, offrant de nouvelles opportunités.

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Nouvelles tendances de l'industrie de l'IA : du cloud à local

Récemment, l'industrie de l'IA a montré une tendance de transformation intéressante : au lieu de se concentrer sur la puissance de calcul à grande échelle et les modèles très grands, elle évolue progressivement vers une nouvelle direction axée sur des modèles locaux de petite taille et le calcul en périphérie.

Cette tendance se manifeste dans plusieurs domaines. Par exemple, un géant de la technologie a lancé un système intelligent qui couvre 500 millions d'appareils, un développeur de système d'exploitation a personnalisé un petit modèle dédié avec 330 millions de paramètres pour son dernier système, et un institut de recherche en IA a développé un robot capable de fonctionner indépendamment du réseau.

La concurrence entre l'IA cloud et l'IA locale présente des points focaux différents. L'IA cloud se mesure principalement à l'échelle des modèles et à la quantité de données d'entraînement, la puissance financière étant clé ; l'IA locale se concentre davantage sur l'optimisation des ingénieries et l'adaptation aux scénarios, ayant un avantage en matière de protection de la vie privée, de fiabilité et de praticité. Cela est principalement dû au fait que le problème d'illusion des grands modèles généraux se manifeste de manière plus prononcée dans les applications de scénarios spécifiques.

Cette transformation offre de nouvelles opportunités aux projets Web3 AI. Dans le passé, il était difficile pour les projets Web3 de rivaliser avec les géants technologiques traditionnels en raison d'un manque d'avantages en termes de ressources, de technologie et de base d'utilisateurs. Cependant, dans les domaines des modèles de localisation et de l'informatique de périphérie, la situation pourrait changer de manière significative.

Lorsque les modèles d'IA fonctionnent sur les appareils des utilisateurs, comment garantir l'authenticité des résultats produits ? Comment réaliser la coopération des modèles tout en protégeant la vie privée ? Ces questions sont précisément les points forts de la technologie blockchain.

Il existe déjà quelques nouveaux projets connexes dans l'industrie, tels qu'un protocole de communication de données visant à résoudre le problème de monopole des données et d'opacité des plateformes d'IA centralisées. D'autres projets collectent des données humaines réelles à l'aide d'appareils EEG pour construire une "couche de validation humaine", ayant déjà réalisé des revenus significatifs. Tous ces projets tentent de résoudre la question de la crédibilité de l'IA locale.

Dans l'ensemble, la collaboration décentralisée ne peut devenir une nécessité réelle que lorsque l'IA « s'immerge » vraiment dans chaque appareil. Les projets d'IA Web3 ne devraient pas continuer à s'enfermer dans une course à la généralisation, mais devraient plutôt réfléchir sérieusement à la manière de fournir un soutien infrastructurel à la vague d'IA localisée.

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BearMarketBrovip
· 08-05 10:35
Cet AI mérite-t-il vraiment la vie privée ?
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GasWranglervip
· 08-05 06:08
en réalité, l'IA locale sera manifestement plus efficace en termes de capacité de calcul... il suffit d'analyser les données
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RunWithRugsvip
· 08-04 04:00
L'IA locale est une nécessité.
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BtcDailyResearchervip
· 08-04 03:59
Cette vague déterminera si l'on va vers le BTC ou non.
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rug_connoisseurvip
· 08-04 03:37
Il est vrai que c'est mieux petit.
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