التطور المتدرج للذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية: مقارنة بين التكنولوجيا والمالية
في الآونة الأخيرة، يبدو أن استراتيجية رول أب المركزية لإيثريوم قد واجهت بعض الانتكاسات، كما أثار الهيكل الطبقي L1-L2-L3 الكثير من الجدل. ومن المثير للاهتمام أن مجال الذكاء الاصطناعي شهد أيضًا تطورًا سريعًا مشابهًا L1-L2-L3 خلال العام الماضي. من خلال مقارنة مسارات التطور في هذين المجالين، يمكننا استكشاف الفروق الرئيسية بينهما.
في مجال الذكاء الاصطناعي، يكرس كل طبقة من التطور لتلبية المشكلات الأساسية التي لم تتمكن الطبقة السابقة من حلها. لقد وضعت نماذج اللغة الكبيرة من L1 أساس فهم اللغة وتوليدها، لكنها لا تزال تعاني من نقص في الاستدلال المنطقي والحسابات الرياضية. تستهدف نماذج الاستدلال من L2 هذه النقاط الضعيفة، حيث إن بعض النماذج قد أصبحت قادرة على التعامل مع مسائل رياضية معقدة وتصحيح الشفرات، مما يعوض عن العمى المعرفي لنماذج اللغة الكبيرة. بناءً على ذلك، قامت L3 من AI Agent بدمج قدرات الطبقتين السابقتين، مما حقق التحول من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط، حيث يمكنها تخطيط المهام بشكل مستقل، واستدعاء الأدوات، ومعالجة سير العمل المعقد.
تظهر هذه الطبقات "تقدم القدرة" بشكل واضح: L1 يضع الأساس، L2 يعوض النقائص، و L3 يدمج. كل طبقة تحقق قفزة نوعية على أساس الطبقة السابقة، مما يتيح للمستخدمين الشعور بتحسن الذكاء والعملية للذكاء الاصطناعي.
بالمقارنة، فإن التطور الطبقي في مجال الأصول الرقمية يظهر خصائص مختلفة. يبدو أن كل طبقة تحاول حل مشاكل الطبقة السابقة، لكنها غير مقصودة تثير تحديات جديدة وأكبر. تواجه الشبكات العامة من الطبقة الأولى اختناقات في الأداء، وظهرت حلول التوسع من الطبقة الثانية. ومع أن رسوم الغاز قد انخفضت وزادت TPS، إلا أن ذلك أدى أيضًا إلى مشاكل مثل تشتت السيولة وندرة التطبيقات البيئية. لمواجهة هذه التحديات الجديدة، ظهرت سلاسل التطبيقات الرأسية من الطبقة الثالثة، لكن هذا أدى أيضًا إلى مزيد من تجزئة النظام البيئي، مما جعل تجربة المستخدم أكثر تعقيدًا.
هذه النموذج الطبقي يشبه نوعاً ما "نقل المشكلة": حيث يتم نقل مشكلة الاختناق في L1 إلى L2، ثم يتم نقل مشكلة L2 إلى L3، وكل طبقة لا تفعل سوى نقل المشكلة من مجال إلى آخر دون حلها من الجذور.
قد يكون السبب الجذري لهذه الفجوة هو الاختلاف في الدوافع. إن التطور الطبقي في مجال الذكاء الاصطناعي مدفوع بشكل أساسي بالمنافسة التكنولوجية، حيث تسعى الشركات الكبرى إلى تعزيز قدرات النماذج. بينما يبدو أن التطور الطبقي في مجال الأصول الرقمية يتأثر أكثر بعلم اقتصاد العملات، حيث تتركز المؤشرات الأساسية للمشاريع في مختلف الطبقات غالبًا على قيمة الإغلاق الإجمالية (TVL) وسعر العملة.
من الناحية الجوهرية، يركز مجال الذكاء الاصطناعي أكثر على حل المشكلات التقنية، بينما يميل مجال الأصول الرقمية إلى تصميم المنتجات المالية. على الرغم من أن هذا المقارنة لا يمكن أن تلخص بالكامل الصورة العامة للقطاعين، إلا أنها بلا شك توفر لنا وجهة نظر مثيرة للتفكير، مما يساعدنا على فهم خصائص وتحديات هذين المجالين سريعي التطور بشكل أفضل.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 21
أعجبني
21
7
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
EyeOfTheTokenStorm
· 08-05 01:39
الآن بدأت الذكاء الاصطناعي في منافسة البلوكتشين في السوق؟ يجعلني أسترجع أيام 2017 عندما ارتفعت أسعار ICE إلى السماء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
FadCatcher
· 08-04 10:34
فهمت كل شيء لكن لا أفهم أين المال
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaMaskVictim
· 08-03 19:43
جري بسرعة كبيرة وسقط بشكل كبير
شاهد النسخة الأصليةرد0
OvertimeSquid
· 08-03 12:43
الكود غير واضح و "roll" يجعل الأمر أكثر غموضًا.
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHunterWang
· 08-03 12:42
من لا يزال يشاهد l2 لقد استثمرت بالفعل كل أموالي في eth
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainComedian
· 08-03 12:33
ما الفرق بين هذا و ثور؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainDecoder
· 08-03 12:29
من تقرير Bankless لعام 2023، يبدو أن معدل نمو تقنية التوسع L2 قد أظهر بالفعل علامات على التراجع، يُنصح الجميع بالرجوع إلى بيانات الصفحة 37
مقارنة التطور الطبقي بين الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية: مدفوع بالتكنولوجيا مقابل اقتصاد العملة
التطور المتدرج للذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية: مقارنة بين التكنولوجيا والمالية
في الآونة الأخيرة، يبدو أن استراتيجية رول أب المركزية لإيثريوم قد واجهت بعض الانتكاسات، كما أثار الهيكل الطبقي L1-L2-L3 الكثير من الجدل. ومن المثير للاهتمام أن مجال الذكاء الاصطناعي شهد أيضًا تطورًا سريعًا مشابهًا L1-L2-L3 خلال العام الماضي. من خلال مقارنة مسارات التطور في هذين المجالين، يمكننا استكشاف الفروق الرئيسية بينهما.
في مجال الذكاء الاصطناعي، يكرس كل طبقة من التطور لتلبية المشكلات الأساسية التي لم تتمكن الطبقة السابقة من حلها. لقد وضعت نماذج اللغة الكبيرة من L1 أساس فهم اللغة وتوليدها، لكنها لا تزال تعاني من نقص في الاستدلال المنطقي والحسابات الرياضية. تستهدف نماذج الاستدلال من L2 هذه النقاط الضعيفة، حيث إن بعض النماذج قد أصبحت قادرة على التعامل مع مسائل رياضية معقدة وتصحيح الشفرات، مما يعوض عن العمى المعرفي لنماذج اللغة الكبيرة. بناءً على ذلك، قامت L3 من AI Agent بدمج قدرات الطبقتين السابقتين، مما حقق التحول من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط، حيث يمكنها تخطيط المهام بشكل مستقل، واستدعاء الأدوات، ومعالجة سير العمل المعقد.
تظهر هذه الطبقات "تقدم القدرة" بشكل واضح: L1 يضع الأساس، L2 يعوض النقائص، و L3 يدمج. كل طبقة تحقق قفزة نوعية على أساس الطبقة السابقة، مما يتيح للمستخدمين الشعور بتحسن الذكاء والعملية للذكاء الاصطناعي.
بالمقارنة، فإن التطور الطبقي في مجال الأصول الرقمية يظهر خصائص مختلفة. يبدو أن كل طبقة تحاول حل مشاكل الطبقة السابقة، لكنها غير مقصودة تثير تحديات جديدة وأكبر. تواجه الشبكات العامة من الطبقة الأولى اختناقات في الأداء، وظهرت حلول التوسع من الطبقة الثانية. ومع أن رسوم الغاز قد انخفضت وزادت TPS، إلا أن ذلك أدى أيضًا إلى مشاكل مثل تشتت السيولة وندرة التطبيقات البيئية. لمواجهة هذه التحديات الجديدة، ظهرت سلاسل التطبيقات الرأسية من الطبقة الثالثة، لكن هذا أدى أيضًا إلى مزيد من تجزئة النظام البيئي، مما جعل تجربة المستخدم أكثر تعقيدًا.
هذه النموذج الطبقي يشبه نوعاً ما "نقل المشكلة": حيث يتم نقل مشكلة الاختناق في L1 إلى L2، ثم يتم نقل مشكلة L2 إلى L3، وكل طبقة لا تفعل سوى نقل المشكلة من مجال إلى آخر دون حلها من الجذور.
قد يكون السبب الجذري لهذه الفجوة هو الاختلاف في الدوافع. إن التطور الطبقي في مجال الذكاء الاصطناعي مدفوع بشكل أساسي بالمنافسة التكنولوجية، حيث تسعى الشركات الكبرى إلى تعزيز قدرات النماذج. بينما يبدو أن التطور الطبقي في مجال الأصول الرقمية يتأثر أكثر بعلم اقتصاد العملات، حيث تتركز المؤشرات الأساسية للمشاريع في مختلف الطبقات غالبًا على قيمة الإغلاق الإجمالية (TVL) وسعر العملة.
من الناحية الجوهرية، يركز مجال الذكاء الاصطناعي أكثر على حل المشكلات التقنية، بينما يميل مجال الأصول الرقمية إلى تصميم المنتجات المالية. على الرغم من أن هذا المقارنة لا يمكن أن تلخص بالكامل الصورة العامة للقطاعين، إلا أنها بلا شك توفر لنا وجهة نظر مثيرة للتفكير، مما يساعدنا على فهم خصائص وتحديات هذين المجالين سريعي التطور بشكل أفضل.