في 16 فبراير، تم تنظيم مشروع ساخن 5 @perceptronntwk تغريدات 1. مقدمة المشروع Perceptron هو مشروع بلوكشين مكرس لبناء شبكة بيانات وتدريب ذكاء اصطناعي لا مركزية ومتدفقة في الوقت الحقيقي. ينتمي إلى مسار AI+DePIN، والنموذج الأساسي هو تحويل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي من تحديثات "لقطة" ثابتة إلى عمليات تعديل ديناميكية تعتمد على تدفق الإشارة المستمر. ثانيا، النقاط الساخنة اليوم 1. ابتكار النماذج يجذب الانتباه: تم تقييم المشروع من قبل أعضاء المجتمع على أنه أحدث "تغييرا جذريا"، وجوهر تصميمه هو جعل الذكاء الاصطناعي "عملية تدفق مستمر" بدلا من منطق "دورة التدريب-النشر-التحديث" لأنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية، وهو ما يتماشى أكثر مع التنقل اللحظي للبيانات والبيئة الواقعية. 2. التركيز على بنية تدفق الإشارة في الوقت الحقيقي: النظام مبني على تدفق الإشارة في الوقت الحقيقي، حيث يتم جمع البيانات وتحديثها باستمرار في العملية الديناميكية، ويتم تعديل النموذج باستمرار وفقا للمدخلات في الوقت الحقيقي، مما يتجنب مشكلة توقف قدرة النموذج عند نقطة زمنية ثابتة. 3. خفض عتبة المشاركة والمساهمة التراكمية: من منظور المشاركين في العقدة، تجربة المستخدم ودية، ويمكن للمستخدمين المشاركة من خلال تنفيذ عمليات خفيفة. تتراكم هذه المساهمات اللامركزية باستمرار على مستوى النظام، مما يعزز بشكل مباشر القدرة العامة للشبكة ويجعل المشاركين يشعرون بأنهم يحافظون على بنية تحتية تعمل باستمرار. 4. الاستجابة لأزمة الثقة والشفافية في الذكاء الاصطناعي: يعالج المشروع بشكل مباشر التناقضات الأساسية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية - عدم أمان المستخدمين تجاه مصادر البيانات، وعمليات التدريب، وسيطرة بعض الشركات. تسعى Perceptron إلى بناء نظام ذكاء اصطناعي يسمح للمستخدمين بالمشاركة في العملية، مما يحل معضلة الثقة المتمثلة في "نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي، لكننا لسنا في مجال الذكاء الاصطناعي". 5. التركيز على ديمقراطية مصادر البيانات: الهدف الأساسي من المشروع ليس فقط متابعة أداء النماذج، بل الإجابة على السؤال الأساسي "هل يمكن أن تأتي بيانات الذكاء الاصطناعي حقا من الناس"، بهدف كسر احتكار بعض الشركات لمصادر البيانات وتعزيز ديمقراطية مصادر البيانات. 6. تعزيز التعاون البيئي الجوهري: يعتبر التعاون الأخير مع TryBrickroad من قبل المجتمع رابطا جوهريا تمثيليا بدلا من تسويق خدع، مما يشير إلى أن المشروع يدفع بثبات في بناء بيئته وسيناريوهات تطبيقه العملي. 7. تعكس مناقشات المجتمع هوية القيمة: تظهر مناقشات التغريدات ذات الصلة توافقا عميقا مع مفهوم تصميم المشروع بين المشاركين الأوائل والمراقبين، معتقدين أنه يلتقط عيوب أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة ويقدم أفكارا حلولا مستقبلية. 3. طرق المشاركة وفقا لمعلومات التغريدة، يمكن للمستخدمين الانضمام إلى الشبكة كمشاركين في العقد. عتبة المشاركة ودية نسبيا، ويقوم الجانب المستخدم بشكل رئيسي بمهام تشغيلية خفيفة. يتم دمج هذه المساهمات اللامركزية بشكل منهجي، مما يعزز باستمرار قدرات جمع البيانات والمعالجة العامة للشبكة. رابعا، مخاطر المشروع (لم تذكر التغريدة أي مخاطر أو ثغرات أو حوادث أمنية محددة، كما أن هذا القسم محذوف.) ） 1. تعتقد Orange ∑ @0xaurSkyo أن الابتكار الأساسي ل Perceptron يكمن في تحويل الذكاء الاصطناعي من نموذج "لقطة" ثابتة إلى عملية ذكية ديناميكية تتكيف مع التغيرات المستمرة في العالم الحقيقي. 2. أشارت الآنسة تانغ @Misstang1102 إلى أن الذكاء الاصطناعي الحالي أثار مشاكل ثقة الجمهور بسبب البيانات الغامضة وعمليات التدريب، واقترحت أن بيرسيبترون قد يعالج هذا التحدي من خلال إشراك المستخدمين بشكل أعمق.