Порівняльний аналіз шляхів розвитку AI та криптоактивів
Нещодавно стратегія Rollup-Centric для Ethereum, здавалося, зазнала поразки, а розвиток багаторівневої архітектури (L1-L2-L3) також викликав чимало запитань. Однак цікаво, що в галузі штучного інтелекту за останній рік також відбулися подібні швидкі еволюційні зміни на кількох рівнях. Порівнюючи траєкторії розвитку цих двох областей, ми можемо глибше дослідити їхні подібності та відмінності.
У сфері ШІ кожен рівень багатошарової архітектури прагне вирішити ключові проблеми, які не були подолані на попередньому рівні:
Великі мовні моделі (LLMs) рівня L1 закладають основу для розуміння та генерації мови, але мають очевидні недоліки в логічному мисленні та математичних обчисленнях.
Модель розумування L2 рівня цілеспрямовано вирішує ці проблеми. Наприклад, деякі передові моделі вже можуть справлятися зі складними математичними задачами та налагодженням коду, ефективно компенсуючи когнітивні сліпі зони LLMs.
AI-агенти на рівні L3 інтегрують можливості перших двох рівнів, перетворюючи AI з пасивного реагування на активне виконання, здатні самостійно планувати завдання, викликати інструменти, обробляти складні робочі процеси.
Ця ієрархічна структура відображає поступальний розвиток можливостей: L1 закладає основу, L2 компенсує недоліки, L3 реалізує інтеграцію. Кожен рівень досягає якісного стрибка на основі попереднього, користувачі можуть чітко відчувати, що ШІ стає більш інтелектуальним і практичним.
В порівнянні, багатошарова архітектура в сфері криптоактивів, здається, стикається з різними викликами:
Обмеження продуктивності L1 публічних блокчейнів призвели до появи L2 рішень для розширення. Проте, незважаючи на зниження витрат на газ та деяке збільшення TPS, це також призвело до нових проблем, таких як розподіл ліквідності та брак екосистемних додатків.
Поява вертикального додатку L3 має на меті вирішення проблем L2, але призвела до подальшої фрагментації екосистеми, ускладнюючи отримання синергії, що виникає від спільної інфраструктури.
Ця ієрархія, здається, стала "перекладанням проблем": вузьке місце L1 призвело до появи L2, проблеми L2 знову спричинили L3, кожен рівень лише переносить проблему з однієї області в іншу, не вирішуючи справжню кореневу проблему.
Основною причиною цієї різниці може бути те, що ієрархія у сфері AI визначається технологічною конкуренцією, коли великі компанії намагаються підвищити можливості моделей; натомість ієрархія у сфері криптоактивів, здається, більше підпорядкована токеноміці, де основні показники рішень на різних рівнях часто зосереджені на загальній заблокованій вартості (TVL) та ціні токена.
Це порівняння виявляє абсолютно різні рушійні сили розвитку в двох сферах: одна зосереджується на вирішенні технічних проблем, а інша більше зосереджена на проектуванні фінансових продуктів. Хоча це абстрактне порівняння не є абсолютним, воно дійсно надає нам цікаву перспективу, яка дозволяє розглядати ці дві швидко розвиваються технологічні сфери з різних точок зору.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
16 лайків
Нагородити
16
7
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ArbitrageBot
· 08-11 17:03
Коли L2 падіння нарешті підніметься?
Переглянути оригіналвідповісти на0
LeverageAddict
· 08-11 04:20
Дійсно, важко витримати тиск при переході на іншу ланцюг.
AI та Криптоактиви йдуть паралельно: порівняння розвитку багаторівневої архітектури
Порівняльний аналіз шляхів розвитку AI та криптоактивів
Нещодавно стратегія Rollup-Centric для Ethereum, здавалося, зазнала поразки, а розвиток багаторівневої архітектури (L1-L2-L3) також викликав чимало запитань. Однак цікаво, що в галузі штучного інтелекту за останній рік також відбулися подібні швидкі еволюційні зміни на кількох рівнях. Порівнюючи траєкторії розвитку цих двох областей, ми можемо глибше дослідити їхні подібності та відмінності.
У сфері ШІ кожен рівень багатошарової архітектури прагне вирішити ключові проблеми, які не були подолані на попередньому рівні:
Великі мовні моделі (LLMs) рівня L1 закладають основу для розуміння та генерації мови, але мають очевидні недоліки в логічному мисленні та математичних обчисленнях.
Модель розумування L2 рівня цілеспрямовано вирішує ці проблеми. Наприклад, деякі передові моделі вже можуть справлятися зі складними математичними задачами та налагодженням коду, ефективно компенсуючи когнітивні сліпі зони LLMs.
AI-агенти на рівні L3 інтегрують можливості перших двох рівнів, перетворюючи AI з пасивного реагування на активне виконання, здатні самостійно планувати завдання, викликати інструменти, обробляти складні робочі процеси.
Ця ієрархічна структура відображає поступальний розвиток можливостей: L1 закладає основу, L2 компенсує недоліки, L3 реалізує інтеграцію. Кожен рівень досягає якісного стрибка на основі попереднього, користувачі можуть чітко відчувати, що ШІ стає більш інтелектуальним і практичним.
В порівнянні, багатошарова архітектура в сфері криптоактивів, здається, стикається з різними викликами:
Обмеження продуктивності L1 публічних блокчейнів призвели до появи L2 рішень для розширення. Проте, незважаючи на зниження витрат на газ та деяке збільшення TPS, це також призвело до нових проблем, таких як розподіл ліквідності та брак екосистемних додатків.
Поява вертикального додатку L3 має на меті вирішення проблем L2, але призвела до подальшої фрагментації екосистеми, ускладнюючи отримання синергії, що виникає від спільної інфраструктури.
Ця ієрархія, здається, стала "перекладанням проблем": вузьке місце L1 призвело до появи L2, проблеми L2 знову спричинили L3, кожен рівень лише переносить проблему з однієї області в іншу, не вирішуючи справжню кореневу проблему.
Основною причиною цієї різниці може бути те, що ієрархія у сфері AI визначається технологічною конкуренцією, коли великі компанії намагаються підвищити можливості моделей; натомість ієрархія у сфері криптоактивів, здається, більше підпорядкована токеноміці, де основні показники рішень на різних рівнях часто зосереджені на загальній заблокованій вартості (TVL) та ціні токена.
Це порівняння виявляє абсолютно різні рушійні сили розвитку в двох сферах: одна зосереджується на вирішенні технічних проблем, а інша більше зосереджена на проектуванні фінансових продуктів. Хоча це абстрактне порівняння не є абсолютним, воно дійсно надає нам цікаву перспективу, яка дозволяє розглядати ці дві швидко розвиваються технологічні сфери з різних точок зору.