Développement hiérarchique de l'IA et des cryptoactifs : similitudes et réflexions
Récemment, les gens ont exprimé des doutes sur l'efficacité de la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum et ont de vives critiques concernant l'architecture multi-niveaux L1-L2-L3. Fait intéressant, le domaine de l'IA a également connu une évolution rapide similaire de L1-L2-L3 au cours de l'année dernière. En comparant les trajectoires de développement de ces deux secteurs, nous pouvons constater certaines différences intéressantes.
Dans le domaine de l'IA, le développement par niveaux montre une progression claire des capacités :
Les grands modèles de langage de niveau L1 (LLMs) ont établi des capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais présentent des lacunes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique.
Le modèle de raisonnement de la couche L2 résout spécifiquement ces problèmes. Par exemple, certains modèles peuvent traiter des problèmes mathématiques complexes et le débogage de code, comblant les zones d'ombre cognitives des LLM.
L'Agent IA de la couche L3 intègre les capacités des deux premières couches, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution active, capable de planifier des tâches de manière autonome, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.
Ce modèle en couches reflète une voie claire de progrès technologique : L1 pose les bases, L2 comble les lacunes, L3 réalise l'intégration. Chaque couche réalise un saut qualitatif basé sur la couche précédente, permettant aux utilisateurs de sentir clairement que l'IA devient plus intelligente et pratique.
En comparaison, le développement hiérarchique de l'industrie des cryptoactifs présente des caractéristiques différentes :
Les chaînes de blocs L1 font face à des goulets d'étranglement en matière de performance, c'est pourquoi des solutions d'extension L2 ont été introduites. Cependant, après une vague de frénésie autour des infrastructures L2, bien que les frais de Gas aient diminué et que le TPS ait augmenté, de nouveaux problèmes tels que la dispersion de la liquidité et le manque d'applications écologiques ont émergé.
Pour résoudre ces problèmes, une chaîne d'application verticale L3 est apparue. Cependant, il y a un manque de synergie entre les chaînes d'application, ce qui empêche le partage des avantages écologiques de la chaîne commune et aggrave plutôt la fragmentation de l'expérience utilisateur.
Ce modèle en couches ressemble davantage à un "transfert de problème" : le L1 présente des goulets d'étranglement, le L2 fournit une solution temporaire, et le L3 apporte de nouvelles complexités. Chaque couche semble transférer les problèmes d'un domaine à un autre, plutôt que de les résoudre fondamentalement.
La cause fondamentale de cette différence pourrait résider dans le fait que le développement en couches de l'industrie de l'IA est principalement alimenté par la concurrence technologique, les grandes entreprises s'efforçant d'améliorer les capacités des modèles. En revanche, le développement en couches de l'industrie des Cryptoactifs est davantage influencé par l'économie des jetons, les différents projets L2 considérant souvent la TVL( et le prix des jetons comme des KPI clés.
Cette comparaison révèle les différences entre les deux secteurs en termes de dynamique de développement et d'objectifs : l'un est consacré à la résolution de problèmes techniques, tandis que l'autre met davantage l'accent sur la conception de produits financiers. Bien sûr, cette comparaison n'est pas absolue, elle vise simplement à susciter notre réflexion sur les chemins de développement de l'industrie.
Dans le futur, le secteur des cryptoactifs pourrait s'inspirer des modèles de développement du domaine de l'IA, en mettant davantage l'accent sur l'innovation technologique et la résolution de problèmes pratiques, et pas seulement sur la conception de l'économie des jetons. En même temps, nous devons également reconnaître que chaque secteur a ses caractéristiques et défis uniques, et qu'il ne faut pas simplement appliquer les modèles de développement d'autres domaines.
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Comparaison du développement en couches de l'IA et de l'industrie des cryptoactifs : enseignements et réflexions
Développement hiérarchique de l'IA et des cryptoactifs : similitudes et réflexions
Récemment, les gens ont exprimé des doutes sur l'efficacité de la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum et ont de vives critiques concernant l'architecture multi-niveaux L1-L2-L3. Fait intéressant, le domaine de l'IA a également connu une évolution rapide similaire de L1-L2-L3 au cours de l'année dernière. En comparant les trajectoires de développement de ces deux secteurs, nous pouvons constater certaines différences intéressantes.
Dans le domaine de l'IA, le développement par niveaux montre une progression claire des capacités :
Les grands modèles de langage de niveau L1 (LLMs) ont établi des capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais présentent des lacunes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique.
Le modèle de raisonnement de la couche L2 résout spécifiquement ces problèmes. Par exemple, certains modèles peuvent traiter des problèmes mathématiques complexes et le débogage de code, comblant les zones d'ombre cognitives des LLM.
L'Agent IA de la couche L3 intègre les capacités des deux premières couches, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution active, capable de planifier des tâches de manière autonome, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.
Ce modèle en couches reflète une voie claire de progrès technologique : L1 pose les bases, L2 comble les lacunes, L3 réalise l'intégration. Chaque couche réalise un saut qualitatif basé sur la couche précédente, permettant aux utilisateurs de sentir clairement que l'IA devient plus intelligente et pratique.
En comparaison, le développement hiérarchique de l'industrie des cryptoactifs présente des caractéristiques différentes :
Les chaînes de blocs L1 font face à des goulets d'étranglement en matière de performance, c'est pourquoi des solutions d'extension L2 ont été introduites. Cependant, après une vague de frénésie autour des infrastructures L2, bien que les frais de Gas aient diminué et que le TPS ait augmenté, de nouveaux problèmes tels que la dispersion de la liquidité et le manque d'applications écologiques ont émergé.
Pour résoudre ces problèmes, une chaîne d'application verticale L3 est apparue. Cependant, il y a un manque de synergie entre les chaînes d'application, ce qui empêche le partage des avantages écologiques de la chaîne commune et aggrave plutôt la fragmentation de l'expérience utilisateur.
Ce modèle en couches ressemble davantage à un "transfert de problème" : le L1 présente des goulets d'étranglement, le L2 fournit une solution temporaire, et le L3 apporte de nouvelles complexités. Chaque couche semble transférer les problèmes d'un domaine à un autre, plutôt que de les résoudre fondamentalement.
La cause fondamentale de cette différence pourrait résider dans le fait que le développement en couches de l'industrie de l'IA est principalement alimenté par la concurrence technologique, les grandes entreprises s'efforçant d'améliorer les capacités des modèles. En revanche, le développement en couches de l'industrie des Cryptoactifs est davantage influencé par l'économie des jetons, les différents projets L2 considérant souvent la TVL( et le prix des jetons comme des KPI clés.
Cette comparaison révèle les différences entre les deux secteurs en termes de dynamique de développement et d'objectifs : l'un est consacré à la résolution de problèmes techniques, tandis que l'autre met davantage l'accent sur la conception de produits financiers. Bien sûr, cette comparaison n'est pas absolue, elle vise simplement à susciter notre réflexion sur les chemins de développement de l'industrie.
Dans le futur, le secteur des cryptoactifs pourrait s'inspirer des modèles de développement du domaine de l'IA, en mettant davantage l'accent sur l'innovation technologique et la résolution de problèmes pratiques, et pas seulement sur la conception de l'économie des jetons. En même temps, nous devons également reconnaître que chaque secteur a ses caractéristiques et défis uniques, et qu'il ne faut pas simplement appliquer les modèles de développement d'autres domaines.