Cuộc tranh luận về các tiêu chuẩn khung đang diễn ra sôi nổi, và thị trường thứ cấp của ARC đã thu hút sự chú ý đáng kể trong những ngày gần đây. Làm thế nào để hiểu rõ hơn về khung phát triển ứng dụng AI dựa trên Rust ? Sự khác biệt giữa khung ARC và ELIZA là gì? Từ góc độ kỹ thuật và kinh doanh, đây là những hiểu biết của tôi:
1) ELIZA là một khung tích hợp đa máy trạm dựa trên TypeScript , hướng đến phát triển . Nói cách khác, ELIZA là một "bộ lắp ráp", tập trung vào việc kết hợp các mô hình lớn LLM và các tính năng đầu vào/đầu ra của các nền tảng như Discord, Twitter, cung cấp các tính năng như quản lý ngữ cảnh Memory và tối ưu hóa thuật toán điều chỉnh mô hình, giúp các nhà phát triển nhanh chóng triển khai .
ELIZA giải quyết vấn đề "tiếp cận", đảm bảo các nhà phát triển có thể nhanh chóng triển khai , tập trung vào việc thống nhất các tiêu chuẩn giao diện, đơn giản hóa quy trình tích hợp, giảm rào cản phát triển, giúp LLM được sử dụng hiệu quả trên các nền tảng khác nhau.
2) ARC là một khung xây dựng hệ thống AI dựa trên ngôn ngữ Rust , hướng đến cung cấp một động cơ AI cho các luồng công việc LLM . Nó giải quyết các vấn đề tối ưu hóa hiệu suất ở cấp độ thấp hơn, nói cách khác, ARC là một "công cụ hộp" cho động cơ AI , cung cấp các dịch vụ hỗ trợ phía sau như gọi AI , tối ưu hóa hiệu suất, lưu trữ dữ liệu, xử lý ngoại lệ, v.v.
ARC giải quyết vấn đề "gọi", giúp các nhà phát triển lựa chọn LLM tốt hơn, tối ưu hóa các lời nhắc hiệu quả hơn, quản lý token tốt hơn, cũng như xử lý các vấn đề như xử lý đồng thời, quản lý tài nguyên, giảm độ trễ, v.v. Trọng tâm của nó là làm thế nào để "sử dụng tốt" LLM và hệ thống .
3) Đây là một phân tích logic kỹ thuật khách quan. Chắc chắn mọi người đều quan tâm đến việc ELIZA hay ARC có tiềm năng phát triển lớn hơn. Dưới đây là một số tiêu chí đánh giá:
1. đang ở giai đoạn bùng nổ sinh thái, uy tín thị trường và mức độ hoạt động của nhà phát triển sinh thái là quan trọng hơn. Tương tự như sự phát triển sớm của các khung chạy chuỗi , kiến trúc blockchain như EOS có vẻ kỹ thuật cao hơn và phù hợp hơn cho thương mại, nhưng cuối cùng đã thua kém trước sinh thái nhà phát triển lớn của .
2. Gánh nặng của ELIZA là thiết kế Tokenomics chưa chín muồi của , vấn đề "赋能" của mã thông báo của và ELIZA , cũng như biến số liệu có thể thêm "thành viên mới" vào bộ sưu tập sau này, điều này chắc chắn sẽ khiến mã thông báo của nó thiếu động lực tăng trưởng mạnh mẽ trong ngắn hạn. Trong khi đó, ARC dường như không có gánh nặng này.
3. Vấn đề của ARC là nó đã mô tả một khung công nghiệp, hiệu suất cao, phù hợp hơn với nhu cầu của sinh thái trong tương lai, nhưng nó cần chứng minh cho thị trường thấy rằng "cao cấp" này không chỉ là hư danh, mà phải kịp thời triển khai một số ứng dụng AI đơn lẻ và các trường hợp sử dụng thực tế nhìn thấy được.
