Nos últimos dois anos, o percurso do desenvolvimento de IA sofreu mudanças. As capacidades dos grandes modelos estão a disparar, a velocidade de raciocínio também está a ser otimizada, e o capital e as instituições globais estão a apostar nesta direção. Mas por trás desta onda de centralização, há outro caminho a ser explorado — DeAI (Treino e raciocínio de IA descentralizados). Esta arquitetura visa os dois riscos atuais do desenvolvimento de IA: primeiro, o problema da confiança cega excessiva nos modelos centralizados, e segundo, a vulnerabilidade à falha de ponto único. Do ponto de vista do Web3, o DeAI pode ser uma chave para romper o monopólio da IA e construir uma ecologia aberta. Se esta solução descentralizada poderá tornar-se a direção principal no futuro, vale a pena continuar a acompanhar.
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Nos últimos dois anos, o percurso do desenvolvimento de IA sofreu mudanças. As capacidades dos grandes modelos estão a disparar, a velocidade de raciocínio também está a ser otimizada, e o capital e as instituições globais estão a apostar nesta direção. Mas por trás desta onda de centralização, há outro caminho a ser explorado — DeAI (Treino e raciocínio de IA descentralizados). Esta arquitetura visa os dois riscos atuais do desenvolvimento de IA: primeiro, o problema da confiança cega excessiva nos modelos centralizados, e segundo, a vulnerabilidade à falha de ponto único. Do ponto de vista do Web3, o DeAI pode ser uma chave para romper o monopólio da IA e construir uma ecologia aberta. Se esta solução descentralizada poderá tornar-se a direção principal no futuro, vale a pena continuar a acompanhar.