كيف تنظر إلى التعاون بين Flock و Qwen؟

المؤلف: هاوتيان

أعلنت Flock.io، منصة تدريب DeAi في مجال Web3AI، وQwen، نموذج لغة كبير تحت Alibaba Cloud، رسميًا عن تعاونهما أمس. إذا كنت أتذكر بشكل صحيح، يجب أن يكون هذا أول تعاون تكاملي بدأه web2 AI مع web3 AI. لم يحقق Flock إنجازًا حقيقيًا فحسب، بل عزز أيضًا الروح المعنوية لمسار web3AI الذي كان تحت ضغط كبير. دعوني أشرح بالتفصيل: 1) لقد أوضحت في التغريدة المثبتة أن web3 AI Agent كان يحاول تحفيز هبوط تطبيقات Agent من خلال Tokenomics والنشر السريع للنموذج التنافسي، ولكن بعد طفرة Fomo لإصدار الأصول، وجد الجميع أن web3 AI ليس لديه أي فرصة تقريبًا للفوز مقارنة بـ web2AI من حيث التطبيق العملي والابتكار.

لذلك، فإن ولادة تقنيات الذكاء الاصطناعي المبتكرة على شبكة الويب 2 مثل Manus وMCP وA2A أدت بشكل مباشر أو غير مباشر إلى انفجار فقاعة سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي على شبكة الويب 3، مما تسبب في إراقة الدماء في السوق الثانوية. 2) كيفية كسر الجمود؟ المسار واضح جدًا في الواقع. تحتاج تقنية الذكاء الاصطناعي Web3 بشكل عاجل إلى إيجاد مكانة بيئية تكمل تقنية الذكاء الاصطناعي Web2 لحل مشاكل تكلفة الحوسبة العالية، ومشاكل خصوصية البيانات، ومشاكل ضبط نموذج السيناريو العمودي، وما إلى ذلك التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي المركزي Web2 حلها. السبب ليس أكثر من أن نموذج الذكاء الاصطناعي المركزي البحت سيؤدي في النهاية إلى تفشي مشاكل مركزة في قنوات وتكاليف الحصول على موارد الحوسبة، وقضايا خصوصية موارد البيانات، وما إلى ذلك. يمكن للهندسة الموزعة التي يحاولها الذكاء الاصطناعي web3 استخدام موارد الحوسبة الخاملة لتقليل التكاليف، كما ستحمي الخصوصية استنادًا إلى دليل المعرفة الصفرية، وTEE، وتقنيات البرامج والأجهزة الأخرى. وفي الوقت نفسه، سوف يعمل على تعزيز تطوير النماذج وضبطها في السيناريوهات الرأسية من خلال آليات ملكية البيانات والمساهمة في الحوافز. بغض النظر عن مدى الانتقادات التي تتعرض لها، فإن الهندسة المعمارية اللامركزية وآلية الحوافز المرنة للذكاء الاصطناعي web3 يمكن أن يكون لها تأثير فوري في حل بعض المشاكل الموجودة في الذكاء الاصطناعي web2. 3) الحديث عن التعاون بين Flock و Qwen. Qwen هو نموذج لغة كبير مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة Alibaba Cloud. لقد أصبح خيارًا شائعًا لبعض المطورين وفرق البحث نظرًا لأدائه المتميز في اختبارات المعايير والمرونة التي تسمح للمطورين بنشره وضبطه محليًا.

Flock هي عبارة عن منصة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تدمج التعلم الفيدرالي للذكاء الاصطناعي وهندسة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الموزعة. إن أعظم ميزاته هي أنه يحمي خصوصية المستخدم من خلال التدريب الموزع دون ترك البيانات المحلية، ويتتبع مساهمات البيانات بشكل شفاف وقابل للتتبع، ثم يحل مشاكل الضبط الدقيق وتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي في المجالات الرأسية مثل التعليم والرعاية الصحية. على وجه التحديد، يحتوي Flock على ثلاثة مكونات رئيسية:

1. AI Arena، منصة تدريب نماذج تنافسية حيث يمكن للمستخدمين إرسال نماذجهم الخاصة للتنافس مع المشاركين الآخرين للحصول على نتائج التحسين والمكافآت. الهدف الرئيسي منه هو تحفيز المستخدمين على ضبط وتحسين نماذجهم المحلية الكبيرة بشكل مستمر من خلال تصميم آليات "تشبه اللعبة"، ومن ثم اختيار نماذج معيارية أفضل؛ 2. تحالف التعلم الفيدرالي (FL Alliance)، من أجل حل مشاكل التعاون بين المنظمات في السيناريوهات الحساسة عموديًا مثل الرعاية الطبية التقليدية والتعليم والتمويل، حقق تحالف التعلم الفيدرالي هذا من خلال التدريب على النموذج المحلي + إطار عمل التعاون الموزع، بحيث يمكن لأطراف متعددة تحسين أداء النموذج بشكل مشترك دون مشاركة البيانات الأصلية؛ 3. Moonbase (Moon Base)، هو المركز العصبي لنظام Flock البيئي، وهو يعادل منصة إدارة وتحسين النماذج اللامركزية، حيث يوفر أدوات ضبط دقيقة مختلفة ودعم قوة الحوسبة (موفرو قوة الحوسبة، ومعلقو البيانات)، فهو لا يوفر فقط مستودع نموذج موزع، بل يدمج أيضًا أدوات الضبط الدقيق وموارد قوة الحوسبة ودعم تعليق البيانات، مما يتيح للمستخدمين تحسين النماذج المحلية بكفاءة. 4) إذًا، ما رأيك في التعاون بين Qwen وFlock؟ وفي رأيي الشخصي، فإن الأهمية الممتدة لهذا التعاون أعظم حتى من جوهر التعاون الحالي. من ناحية أخرى، في سياق سحق الذكاء الاصطناعي على شبكة الويب 3 بشكل عام بواسطة الذكاء الاصطناعي على شبكة الويب 2، تتمتع شركة Qwen، التي تمثل عملاق التكنولوجيا Alibaba، بسلطة ونفوذ معينين في دائرة الذكاء الاصطناعي. إن اختيار Qwen النشط للتعاون مع منصة web3 AI يثبت تمامًا اعتراف web2 AI بفريق Flock الفني. وفي الوقت نفسه، ستعمل سلسلة من الأبحاث والتطوير اللاحقة التي يقوم بها فريق Flock وفريق Qwen على تعميق الارتباط بين web3AI وweb2AI. من ناحية أخرى، لم يكن لدى web3 AI في السابق سوى غلاف Tokenomics، وكان أداؤه في الفائدة الفعلية غير مرضٍ للغاية. على الرغم من تجربتها للعديد من الاتجاهات مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي المتنوعين ومنصات الذكاء الاصطناعي وحتى أطر عمل الذكاء الاصطناعي، إلا أنها لم تتمكن من التوصل إلى حل حقيقي للمشكلة عندما يتعلق الأمر بـ DeFai و Gamfai وما إلى ذلك. وقد حدد هذا الإعلان من عملاق تكنولوجيا web2، إلى حد ما، نغمة مسار التطوير المستقبلي وتركيز web3 AI؛

الأمر الأكثر أهمية هو أنه بعد تجربة فترة من جنون Fomo لـ "إصدار الأصول" البحتة، يحتاج web3 AI إلى إعادة تنظيم صفوفه والتركيز على هدف يمكن أن ينتج نتائج حقيقية. في الواقع، لم يكن web3 AI مجرد قناة لنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي لإصدار الأصول بسهولة وكفاءة أكبر، كما أنه ليس لعبة لإصدار الأصول لكسب المال. من الضروري السعي إلى التعاون مع web2 AI، واستكمال احتياجات المنافذ البيئية لبعضنا البعض، وإظهار مدى أهمية web3 AI في هذه الموجة من اتجاهات الذكاء الاصطناعي. يسعدني جدًا أن أرى المزيد من التعاونات عبر الحدود مثل web2AI وweb3AI.