Développement hiérarchique de l'IA et des cryptoactifs : une comparaison entre la technologie et la finance
Récemment, la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir rencontré des revers, et la structure hiérarchique L1-L2-L3 a également suscité de nombreuses controverses. Fait intéressant, le domaine de l'IA a également connu une évolution rapide similaire L1-L2-L3 au cours de l'année écoulée. En comparant les trajectoires de développement de ces deux domaines, nous pouvons explorer en profondeur les différences clés.
Dans le domaine de l'IA, chaque niveau de développement vise à résoudre les problèmes fondamentaux non résolus par le niveau précédent. Les grands modèles de langage L1 ont établi la base de la compréhension et de la génération de la langue, mais il existe encore des insuffisances en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique. Les modèles de raisonnement L2 s'attaquent spécifiquement à ces lacunes, certains modèles étant déjà capables de traiter des problèmes mathématiques complexes et de déboguer du code, comblant ainsi les zones d'ombre cognitives des grands modèles de langage. Sur cette base, l'Agent IA L3 intègre les capacités des deux premiers niveaux, réalisant une transition de la réponse passive à l'exécution active, capable de planifier des tâches de manière autonome, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.
Cette hiérarchie reflète une "progression des capacités" claire : L1 pose les bases, L2 comble les lacunes, L3 assure l'intégration. Chaque couche réalise un saut qualitatif sur la base de la couche précédente, permettant aux utilisateurs de ressentir concrètement l'amélioration de l'intelligence et de l'utilité de l'IA.
En comparaison, le développement hiérarchique dans le domaine des Cryptoactifs présente des caractéristiques différentes. Chaque niveau semble essayer de résoudre les problèmes du niveau précédent, mais cela a involontairement suscité de nouveaux défis, plus importants. Les blockchains L1 font face à des goulets d'étranglement en matière de performance, ce qui a donné naissance à des solutions d'extension L2. Cependant, bien que les frais de Gas aient diminué et que le TPS ait quelque peu augmenté, cela a également entraîné des problèmes tels que la dispersion de la liquidité et le manque d'applications écologiques. Pour faire face à ces nouveaux défis, des chaînes d'application verticale L3 sont apparues, mais cela a encore conduit à une fragmentation accrue de l'écosystème, rendant l'expérience utilisateur encore plus complexe.
Ce modèle hiérarchique ressemble davantage à un "transfert de problème" : le problème de goulot d'étranglement de L1 est transféré à L2, le problème de L2 est ensuite transféré à L3, chaque couche ne fait que déplacer le problème d'un domaine à un autre, sans le résoudre fondamentalement.
La cause fondamentale de cette différence pourrait résider dans les différences de motivation. Le développement hiérarchique dans le domaine de l'IA est principalement motivé par la concurrence technologique, où les grandes entreprises s'efforcent d'améliorer les capacités des modèles. En revanche, le développement hiérarchique dans le domaine des cryptoactifs semble être davantage influencé par l'économie des jetons, où les indicateurs clés des projets à différents niveaux se concentrent souvent sur la valeur totale verrouillée (TVL) et le prix des jetons.
En essence, le domaine de l'IA se concentre davantage sur la résolution de problèmes techniques, tandis que le domaine des cryptoactifs a tendance à concevoir des produits financiers. Bien que cette comparaison ne puisse pas entièrement résumer la totalité des deux domaines, elle nous offre sans aucun doute un angle de réflexion intéressant, nous aidant à mieux comprendre les caractéristiques et les défis différents de ces deux domaines en rapide développement.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
21 J'aime
Récompense
21
7
Partager
Commentaire
0/400
EyeOfTheTokenStorm
· 08-05 01:39
L'IA actuelle a déjà commencé à rivaliser avec le Blockchain pour le marché ? Cela me rappelle inévitablement les jours où l'ICE a grimpé jusqu'au ciel en 2017.
Voir l'originalRépondre0
FadCatcher
· 08-04 10:34
Je comprends tout, mais je ne comprends pas où est l'argent.
Voir l'originalRépondre0
MetaMaskVictim
· 08-03 19:43
Courir trop vite, tomber lourdement.
Voir l'originalRépondre0
OvertimeSquid
· 08-03 12:43
Je ne comprends pas le code, et je ne comprends pas encore moins avec le roll qui roule.
Voir l'originalRépondre0
AirdropHunterWang
· 08-03 12:42
Qui regarde encore l2, tout le monde a déjà mis tous ses fonds en eth.
Voir l'originalRépondre0
ChainComedian
· 08-03 12:33
Quelle est la différence avec un steak ?
Voir l'originalRépondre0
BlockchainDecoder
· 08-03 12:29
D'après le rapport Bankless de 2023, le taux de croissance des technologies de mise à l'échelle L2 montre en réalité des signes de baisse, il est recommandé à chacun de se référer aux données de la page 37.
Comparaison du développement hiérarchique de l'IA et des cryptoactifs : technologie pilotée VS tokenomics
Développement hiérarchique de l'IA et des cryptoactifs : une comparaison entre la technologie et la finance
Récemment, la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir rencontré des revers, et la structure hiérarchique L1-L2-L3 a également suscité de nombreuses controverses. Fait intéressant, le domaine de l'IA a également connu une évolution rapide similaire L1-L2-L3 au cours de l'année écoulée. En comparant les trajectoires de développement de ces deux domaines, nous pouvons explorer en profondeur les différences clés.
Dans le domaine de l'IA, chaque niveau de développement vise à résoudre les problèmes fondamentaux non résolus par le niveau précédent. Les grands modèles de langage L1 ont établi la base de la compréhension et de la génération de la langue, mais il existe encore des insuffisances en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique. Les modèles de raisonnement L2 s'attaquent spécifiquement à ces lacunes, certains modèles étant déjà capables de traiter des problèmes mathématiques complexes et de déboguer du code, comblant ainsi les zones d'ombre cognitives des grands modèles de langage. Sur cette base, l'Agent IA L3 intègre les capacités des deux premiers niveaux, réalisant une transition de la réponse passive à l'exécution active, capable de planifier des tâches de manière autonome, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.
Cette hiérarchie reflète une "progression des capacités" claire : L1 pose les bases, L2 comble les lacunes, L3 assure l'intégration. Chaque couche réalise un saut qualitatif sur la base de la couche précédente, permettant aux utilisateurs de ressentir concrètement l'amélioration de l'intelligence et de l'utilité de l'IA.
En comparaison, le développement hiérarchique dans le domaine des Cryptoactifs présente des caractéristiques différentes. Chaque niveau semble essayer de résoudre les problèmes du niveau précédent, mais cela a involontairement suscité de nouveaux défis, plus importants. Les blockchains L1 font face à des goulets d'étranglement en matière de performance, ce qui a donné naissance à des solutions d'extension L2. Cependant, bien que les frais de Gas aient diminué et que le TPS ait quelque peu augmenté, cela a également entraîné des problèmes tels que la dispersion de la liquidité et le manque d'applications écologiques. Pour faire face à ces nouveaux défis, des chaînes d'application verticale L3 sont apparues, mais cela a encore conduit à une fragmentation accrue de l'écosystème, rendant l'expérience utilisateur encore plus complexe.
Ce modèle hiérarchique ressemble davantage à un "transfert de problème" : le problème de goulot d'étranglement de L1 est transféré à L2, le problème de L2 est ensuite transféré à L3, chaque couche ne fait que déplacer le problème d'un domaine à un autre, sans le résoudre fondamentalement.
La cause fondamentale de cette différence pourrait résider dans les différences de motivation. Le développement hiérarchique dans le domaine de l'IA est principalement motivé par la concurrence technologique, où les grandes entreprises s'efforcent d'améliorer les capacités des modèles. En revanche, le développement hiérarchique dans le domaine des cryptoactifs semble être davantage influencé par l'économie des jetons, où les indicateurs clés des projets à différents niveaux se concentrent souvent sur la valeur totale verrouillée (TVL) et le prix des jetons.
En essence, le domaine de l'IA se concentre davantage sur la résolution de problèmes techniques, tandis que le domaine des cryptoactifs a tendance à concevoir des produits financiers. Bien que cette comparaison ne puisse pas entièrement résumer la totalité des deux domaines, elle nous offre sans aucun doute un angle de réflexion intéressant, nous aidant à mieux comprendre les caractéristiques et les défis différents de ces deux domaines en rapide développement.