Ayer, la plataforma de entrenamiento DeAi en el ámbito de Web3AI, Flock.io, anunció oficialmente su colaboración con el modelo de lenguaje Qwen de Alibaba Cloud. Si no recuerdo mal, esto debería considerarse como la primera colaboración de integración en la que la IA de Web2 se dirige proactivamente hacia la IA de Web3. No solo permite que Flock realmente rompa sus límites externos, sino que también revitaliza la moral en el sector de Web3AI, que se encuentra bajo una presión y un letargo. Ahora, déjame explicarte en detalle:
En el tuit anclado he explicado que el agente de IA web3 ha estado tratando de estimular la implementación de aplicaciones de agentes a través de Tokenomics, y también ha intentado el paradigma competitivo de despliegue rápido. Sin embargo, después de una ola de Fomo en la emisión de activos, todos se dieron cuenta de que en términos de funcionalidad, innovación, etc., la IA web3 tiene casi ninguna posibilidad de ganar en comparación con la IA web2.
Por lo tanto, el surgimiento de tecnologías innovadoras de IA como Manus, MCP, A2A, etc. en Web2, ha pinchado directa o indirectamente la burbuja existente en el mercado de Agentes de IA de Web3, lo que ha llevado a que el mercado secundario se convirtiera en un mar de sangre en un momento.
¿Cómo romper el estancamiento? El camino en realidad es bastante claro, web3 AI necesita urgentemente encontrar un nicho ecológico que complemente a web2 AI, para resolver problemas como el alto costo de computación que no puede ser solucionado por la IA centralizada de web2, problemas de privacidad de datos, problemas de ajuste fino de modelos en escenarios verticales, etc.
Las razones no son más que que, al final, los modelos de IA puramente centralizados inevitablemente enfrentarán problemas concentrados en el acceso a recursos de computación y costos, así como en la privacidad de los recursos de datos. Por otro lado, la arquitectura distribuida que intenta la IA en web3 puede utilizar recursos de computación no utilizados para reducir costos, además de proteger la privacidad mediante tecnologías de hardware y software como pruebas de conocimiento cero y TEE. Al mismo tiempo, promueve el desarrollo y ajuste fino de modelos en escenarios verticales a través de la propiedad de datos y mecanismos de incentivos. A pesar de las críticas, la arquitectura descentralizada de la IA en web3 y su mecanismo de incentivos flexibles pueden tener un efecto inmediato en la resolución de algunos problemas existentes en la IA de web2.
Hablando de la colaboración entre Flock y Qwen. Qwen es un modelo de lenguaje grande de código abierto desarrollado por Alibaba Cloud, que se ha convertido en una elección común para algunos desarrolladores y equipos de investigación gracias a su destacado rendimiento en las pruebas de referencia y la flexibilidad que permite a los desarrolladores implementar ajustes localmente.
Flock es una plataforma de entrenamiento de IA descentralizada que integra el aprendizaje federado de IA y una arquitectura de tecnología distribuida de IA. Su principal característica es permitir que "los datos no salgan de la localidad", protegiendo la privacidad del usuario a través del entrenamiento distribuido, contribuciones de datos transparentes y rastreables, y así resolver los problemas de ajuste fino y aplicación de modelos de IA en campos verticales como la educación y la salud. Específicamente, Flock tiene tres componentes clave:
AI Arena (Arena de IA), esta es una plataforma de entrenamiento de modelos competitivos donde los usuarios pueden enviar sus propios modelos y competir con otros participantes para optimizar resultados y争夺奖励. Su principal objetivo es a través del diseño de mecanismos de "jugabilidad", estimular a los usuarios a ajustar y mejorar continuamente su modelo grande local, y así seleccionar un mejor modelo de referencia;
FL Alliance (Alianza de Aprendizaje Federado), para resolver los problemas de colaboración interorganizacional en escenarios sensibles verticales como la atención médica tradicional, la educación y las finanzas, la Alianza de Aprendizaje Federado ha logrado, a través del entrenamiento de modelos localizados + un marco de colaboración distribuido, mejorar el rendimiento del modelo de manera conjunta sin compartir datos originales;
Moonbase (base lunar), se considera el centro nervioso del ecosistema Flock, funcionando como una plataforma descentralizada para la gestión y optimización de modelos, ofreciendo diversas herramientas de ajuste fino y soporte de potencia de cálculo (proveedores de potencia de cálculo, anotadores de datos). No solo proporciona un repositorio de modelos distribuidos, sino que también integra herramientas de ajuste fino, recursos de potencia de cálculo y soporte de anotación de datos, empoderando a los usuarios para optimizar de manera eficiente sus modelos locales.
Entonces, ¿cómo debemos ver la colaboración entre Qwen y Flock? Desde mi punto de vista, el significado de su colaboración se extiende incluso más allá de la sustancia de la cooperación actual.
Por un lado, en el contexto de que la IA web2 continúa aplastando tecnológicamente a la IA web3, Qwen, que representa al gigante tecnológico Alibaba, ya posee cierta autoridad e influencia en el círculo de la IA. La capacidad de Qwen para elegir activamente colaborar con una plataforma de IA web3 demuestra plenamente web2.
El reconocimiento de la tecnología AI por parte del equipo de Flock, al mismo tiempo que la serie de investigaciones y desarrollos posteriores del equipo de Flock y el equipo de Qwen profundizarán la conexión entre web3AI y web2AI;
Por otro lado, el anterior web3 AI tuvo en un momento solo la cáscara de Tokenomics, mostrando un rendimiento bastante decepcionante en la implementación real de la utilidad. Aunque se intentaron diversas direcciones como AI Agent, AI Platform e incluso AI Framework, no se logró presentar soluciones realmente efectivas al concretarse en áreas como DeFai y Gamfai. Esta revelación por parte de un gigante tecnológico de web2, en cierta medida, ha definido la dirección y los puntos de enfoque para el desarrollo futuro de web3 AI.
Lo más importante es que, después de experimentar un fervor de Fomo puramente centrado en la "emisión de activos", la IA web3 necesita reorganizarse y enfocarse en un objetivo que pueda ofrecer resultados reales. En realidad, la IA web3 nunca ha sido solo un canal más fácil y eficiente para desplegar Agentes de IA y emitir activos, ni es un juego para recaudar fondos mediante la emisión de activos. Debe buscar colaborar con la IA web2, complementando las necesidades de cada uno en sus respectivos ecosistemas, y realmente demostrar la necesidad indispensable de la IA web3 en esta ola de tendencia de IA.
Me alegra ver más colaboraciones interdisciplinarias como web2AI y web3AI que se logran.
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¿Cómo ves la colaboración entre Flock y Qwen?
Autor: Haotian
Ayer, la plataforma de entrenamiento DeAi en el ámbito de Web3AI, Flock.io, anunció oficialmente su colaboración con el modelo de lenguaje Qwen de Alibaba Cloud. Si no recuerdo mal, esto debería considerarse como la primera colaboración de integración en la que la IA de Web2 se dirige proactivamente hacia la IA de Web3. No solo permite que Flock realmente rompa sus límites externos, sino que también revitaliza la moral en el sector de Web3AI, que se encuentra bajo una presión y un letargo. Ahora, déjame explicarte en detalle:
Por lo tanto, el surgimiento de tecnologías innovadoras de IA como Manus, MCP, A2A, etc. en Web2, ha pinchado directa o indirectamente la burbuja existente en el mercado de Agentes de IA de Web3, lo que ha llevado a que el mercado secundario se convirtiera en un mar de sangre en un momento.
Las razones no son más que que, al final, los modelos de IA puramente centralizados inevitablemente enfrentarán problemas concentrados en el acceso a recursos de computación y costos, así como en la privacidad de los recursos de datos. Por otro lado, la arquitectura distribuida que intenta la IA en web3 puede utilizar recursos de computación no utilizados para reducir costos, además de proteger la privacidad mediante tecnologías de hardware y software como pruebas de conocimiento cero y TEE. Al mismo tiempo, promueve el desarrollo y ajuste fino de modelos en escenarios verticales a través de la propiedad de datos y mecanismos de incentivos. A pesar de las críticas, la arquitectura descentralizada de la IA en web3 y su mecanismo de incentivos flexibles pueden tener un efecto inmediato en la resolución de algunos problemas existentes en la IA de web2.
Flock es una plataforma de entrenamiento de IA descentralizada que integra el aprendizaje federado de IA y una arquitectura de tecnología distribuida de IA. Su principal característica es permitir que "los datos no salgan de la localidad", protegiendo la privacidad del usuario a través del entrenamiento distribuido, contribuciones de datos transparentes y rastreables, y así resolver los problemas de ajuste fino y aplicación de modelos de IA en campos verticales como la educación y la salud. Específicamente, Flock tiene tres componentes clave:
AI Arena (Arena de IA), esta es una plataforma de entrenamiento de modelos competitivos donde los usuarios pueden enviar sus propios modelos y competir con otros participantes para optimizar resultados y争夺奖励. Su principal objetivo es a través del diseño de mecanismos de "jugabilidad", estimular a los usuarios a ajustar y mejorar continuamente su modelo grande local, y así seleccionar un mejor modelo de referencia;
FL Alliance (Alianza de Aprendizaje Federado), para resolver los problemas de colaboración interorganizacional en escenarios sensibles verticales como la atención médica tradicional, la educación y las finanzas, la Alianza de Aprendizaje Federado ha logrado, a través del entrenamiento de modelos localizados + un marco de colaboración distribuido, mejorar el rendimiento del modelo de manera conjunta sin compartir datos originales;
Moonbase (base lunar), se considera el centro nervioso del ecosistema Flock, funcionando como una plataforma descentralizada para la gestión y optimización de modelos, ofreciendo diversas herramientas de ajuste fino y soporte de potencia de cálculo (proveedores de potencia de cálculo, anotadores de datos). No solo proporciona un repositorio de modelos distribuidos, sino que también integra herramientas de ajuste fino, recursos de potencia de cálculo y soporte de anotación de datos, empoderando a los usuarios para optimizar de manera eficiente sus modelos locales.
Por un lado, en el contexto de que la IA web2 continúa aplastando tecnológicamente a la IA web3, Qwen, que representa al gigante tecnológico Alibaba, ya posee cierta autoridad e influencia en el círculo de la IA. La capacidad de Qwen para elegir activamente colaborar con una plataforma de IA web3 demuestra plenamente web2.
El reconocimiento de la tecnología AI por parte del equipo de Flock, al mismo tiempo que la serie de investigaciones y desarrollos posteriores del equipo de Flock y el equipo de Qwen profundizarán la conexión entre web3AI y web2AI;
Por otro lado, el anterior web3 AI tuvo en un momento solo la cáscara de Tokenomics, mostrando un rendimiento bastante decepcionante en la implementación real de la utilidad. Aunque se intentaron diversas direcciones como AI Agent, AI Platform e incluso AI Framework, no se logró presentar soluciones realmente efectivas al concretarse en áreas como DeFai y Gamfai. Esta revelación por parte de un gigante tecnológico de web2, en cierta medida, ha definido la dirección y los puntos de enfoque para el desarrollo futuro de web3 AI.
Lo más importante es que, después de experimentar un fervor de Fomo puramente centrado en la "emisión de activos", la IA web3 necesita reorganizarse y enfocarse en un objetivo que pueda ofrecer resultados reales. En realidad, la IA web3 nunca ha sido solo un canal más fácil y eficiente para desplegar Agentes de IA y emitir activos, ni es un juego para recaudar fondos mediante la emisión de activos. Debe buscar colaborar con la IA web2, complementando las necesidades de cada uno en sus respectivos ecosistemas, y realmente demostrar la necesidad indispensable de la IA web3 en esta ola de tendencia de IA.
Me alegra ver más colaboraciones interdisciplinarias como web2AI y web3AI que se logran.