ИИ и криптоактивы: Слойное сравнение технологического драйва и финансовой упаковки
Недавно специалисты отрасли в целом пришли к мнению, что стратегию централизации Rollup для Ethereum, похоже, не удалось реализовать в срок, и они выразили недовольство относительно такой вложенной структуры, как L1-L2-L3. Однако, что интересно, за последний год развитие в области ИИ также прошло через быстрое эволюционное изменение L1-L2-L3. Сравнивая развитие этих двух областей, мы можем выявить несколько вопросов, заслуживающих внимания.
В области ИИ иерархическая логика основывается на принципе "наращивания возможностей":
Крупные языковые модели (LLMs) на уровне L1 решают основные задачи понимания и генерации языка, но имеют недостатки в логическом выводе и математических вычислениях.
Модель вывода уровня L2 специально улучшена для устранения этих недостатков. Например, DeepSeek R1 может решать сложные математические задачи и отлаживать код, что компенсирует когнитивные слепые зоны LLM.
AI-агенты на уровне L3 объединяют возможности первых двух уровней, позволяя ИИ перейти от пассивного реагирования к активному выполнению, самостоятельно планировать задачи, вызывать инструменты и обрабатывать сложные рабочие процессы.
Этот слойный подход отражает постепенное повышение технических возможностей: L1 закладывает основу, L2 компенсирует недостатки, L3 интегрирует и оптимизирует. Каждый уровень достигает качественного скачка на основе предыдущего, и пользователи могут явно ощутить, что ИИ становится более умным и практичным.
В сравнении, логика иерархии в области криптоактивов, похоже, попала в ловушку "перемещения проблемы":
L1 публичные блокчейны сталкиваются с проблемами производительности, поэтому вводятся L2 решения для масштабирования. Однако, хотя расходы на газ снижаются, а TPS увеличивается, это также приводит к новым проблемам, таким как рассредоточение ликвидности и нехватка экосистемных приложений.
Для решения проблем L2 была введена L3 вертикальная цепочка приложений. Но эти цепочки приложений часто действуют независимо друг от друга и не могут воспользоваться экосистемным синергетическим эффектом общей инфраструктурной цепочки, что, наоборот, делает пользовательский опыт более фрагментированным.
Эта иерархическая модель на самом деле представляет собой постоянное перемещение проблемы: L1 сталкивается с узкими местами, L2 предлагает временные решения, а L3 вызывает еще больше путаницы и децентрализации. Кажется, что каждый уровень просто перемещает проблему из одной области в другую, создавая впечатление, что все решения сосредоточены вокруг цели "выпуска токена".
Основная причина этой разницы может заключаться в следующем: иерархия ИИ движима технологической конкуренцией, и крупные компании стремятся повысить способности моделей; тогда как иерархия криптоактивов, по-видимому, в большей степени зависит от токеномики, и ключевые показатели каждого проекта L2 часто сосредоточены на общем объеме замороженных средств (TVL) и цене токена.
Это сравнение выявляет основные различия между двумя областями: одна сосредоточена на решении технических проблем, а другая больше ориентирована на разработку финансовых продуктов. Оценка этого явления может варьироваться от человека к человеку, и нет абсолютного правильного или неправильного.
Хотя это абстрактное сравнение не является абсолютным, сравнивая траектории развития AI и Криптоактивов, мы можем получить некоторые интересные инсайты, которые предоставляют отличную умственную разминку для выходных.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
18 Лайков
Награда
18
6
Поделиться
комментарий
0/400
GasSavingMaster
· 07-31 18:13
Кошелек提桶Мошенничество中
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemeCurator
· 07-30 20:27
Здесь, в этом слое, вы хотите разыгрывать людей как лохов?
Посмотреть ОригиналОтветить0
RugPullAlarm
· 07-28 20:37
Инвестиции, по сути, это просто перемещение средств между верхним и нижним уровнями. Пожалуйста, посмотрите данные в блокчейне.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ProofOfNothing
· 07-28 20:36
Я знаком с этой темой. Все это касается уровня финансирования.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ValidatorViking
· 07-28 20:34
видел этот шаблон раньше... L2 просто смещают сложность, в то время как ИИ действительно строит устойчивость. проверенные временем Протоколы > токенные игры, если честно
Сравнение многоуровневой эволюции ИИ и криптоактивов: технологический драйв против финансовой упаковки
ИИ и криптоактивы: Слойное сравнение технологического драйва и финансовой упаковки
Недавно специалисты отрасли в целом пришли к мнению, что стратегию централизации Rollup для Ethereum, похоже, не удалось реализовать в срок, и они выразили недовольство относительно такой вложенной структуры, как L1-L2-L3. Однако, что интересно, за последний год развитие в области ИИ также прошло через быстрое эволюционное изменение L1-L2-L3. Сравнивая развитие этих двух областей, мы можем выявить несколько вопросов, заслуживающих внимания.
В области ИИ иерархическая логика основывается на принципе "наращивания возможностей":
Крупные языковые модели (LLMs) на уровне L1 решают основные задачи понимания и генерации языка, но имеют недостатки в логическом выводе и математических вычислениях.
Модель вывода уровня L2 специально улучшена для устранения этих недостатков. Например, DeepSeek R1 может решать сложные математические задачи и отлаживать код, что компенсирует когнитивные слепые зоны LLM.
AI-агенты на уровне L3 объединяют возможности первых двух уровней, позволяя ИИ перейти от пассивного реагирования к активному выполнению, самостоятельно планировать задачи, вызывать инструменты и обрабатывать сложные рабочие процессы.
Этот слойный подход отражает постепенное повышение технических возможностей: L1 закладывает основу, L2 компенсирует недостатки, L3 интегрирует и оптимизирует. Каждый уровень достигает качественного скачка на основе предыдущего, и пользователи могут явно ощутить, что ИИ становится более умным и практичным.
В сравнении, логика иерархии в области криптоактивов, похоже, попала в ловушку "перемещения проблемы":
L1 публичные блокчейны сталкиваются с проблемами производительности, поэтому вводятся L2 решения для масштабирования. Однако, хотя расходы на газ снижаются, а TPS увеличивается, это также приводит к новым проблемам, таким как рассредоточение ликвидности и нехватка экосистемных приложений.
Для решения проблем L2 была введена L3 вертикальная цепочка приложений. Но эти цепочки приложений часто действуют независимо друг от друга и не могут воспользоваться экосистемным синергетическим эффектом общей инфраструктурной цепочки, что, наоборот, делает пользовательский опыт более фрагментированным.
Эта иерархическая модель на самом деле представляет собой постоянное перемещение проблемы: L1 сталкивается с узкими местами, L2 предлагает временные решения, а L3 вызывает еще больше путаницы и децентрализации. Кажется, что каждый уровень просто перемещает проблему из одной области в другую, создавая впечатление, что все решения сосредоточены вокруг цели "выпуска токена".
Основная причина этой разницы может заключаться в следующем: иерархия ИИ движима технологической конкуренцией, и крупные компании стремятся повысить способности моделей; тогда как иерархия криптоактивов, по-видимому, в большей степени зависит от токеномики, и ключевые показатели каждого проекта L2 часто сосредоточены на общем объеме замороженных средств (TVL) и цене токена.
Это сравнение выявляет основные различия между двумя областями: одна сосредоточена на решении технических проблем, а другая больше ориентирована на разработку финансовых продуктов. Оценка этого явления может варьироваться от человека к человеку, и нет абсолютного правильного или неправильного.
Хотя это абстрактное сравнение не является абсолютным, сравнивая траектории развития AI и Криптоактивов, мы можем получить некоторые интересные инсайты, которые предоставляют отличную умственную разминку для выходных.