16. Februar Hot-Projects fünf @perceptronntwk Tweet-Zusammenfassung 1. Projektübersicht Perceptron ist ein Blockchain-Projekt, das sich dem Aufbau eines dezentralen, Echtzeit-Flow-AI-Daten- und Trainingsnetzwerks widmet. Es gehört zum AI+DePIN-Sektor, wobei das Kernparadigma darin besteht, das Training von AI-Modellen von statischen "Snapshots" in einen dynamischen Anpassungsprozess basierend auf kontinuierlichen Signalströmen zu verwandeln. 2. Heutige Hotspots 1. Paradigmenwechsel zieht Aufmerksamkeit auf sich: Das Projekt wird von Mitgliedern der Community als ein "paradigmatischer Wandel" bewertet, dessen Designkern darin besteht, dass AI-Intelligenz zu einem "kontinuierlichen Flussprozess" wird, anstatt der traditionellen AI-Systemlogik "Training-Bereitstellung-Zyklusaktualisierung" zu folgen, was besser mit der Echtzeitflüssigkeit von Daten und Umgebungen in der realen Welt übereinstimmt. 2. Betonung der Echtzeit-Signalflussarchitektur: Das System ist um den Echtzeit-Signalfluss herum aufgebaut, Daten werden im dynamischen Prozess kontinuierlich erfasst und aktualisiert, das Modell wird basierend auf Echtzeiteingaben ununterbrochen angepasst, wodurch das Problem vermieden wird, dass die Modellfähigkeiten an einem statischen Zeitpunkt stagnieren. 3. Senkung der Teilnahmebarrieren und kumulierte Beiträge: Aus der Perspektive der Knoten-Teilnehmer ist die Benutzererfahrung freundlich, Benutzer können durch die Ausführung leichter Operationen teilnehmen. Diese dezentralen Beiträge können auf Systemebene kontinuierlich akkumuliert werden, was die Gesamtfähigkeit des Netzwerks direkt stärkt und den Teilnehmern das Gefühl gibt, eine kontinuierlich funktionierende Infrastruktur zu pflegen. 4. Reaktion auf die Vertrauens- und Transparenzkrise in der AI: Das Projekt zielt direkt auf den zentralen Widerspruch der aktuellen AI-Anwendungen ab – das Misstrauen der Benutzer gegenüber der Datenquelle und dem Trainingsprozess, die intransparent sind und von wenigen Unternehmen kontrolliert werden. Perceptron versucht, ein AI-System zu schaffen, das es den Benutzern ermöglicht, am Prozess teilzunehmen, um das Vertrauensdilemma "Wir nutzen AI, aber wir sind nicht in AI" zu lösen. 5. Fokus auf die Demokratisierung der Datenquelle: Das Hauptziel des Projekts besteht nicht nur darin, die Modellleistung zu maximieren, sondern die grundlegende Frage zu beantworten: "Kann die AI-Daten wirklich von Menschen stammen?", mit dem Ziel, das Monopol weniger Unternehmen über Datenquellen zu brechen und die Demokratisierung der Datenquellen voranzutreiben. 6. Substantielle ökologische Zusammenarbeit vorantreiben: Die kürzliche Zusammenarbeit mit TryBrickroad wird von der Community als repräsentative substantielle Interaktion angesehen, nicht als Marketing-Gag, was zeigt, dass das Projekt seine ökologische Entwicklung und die Umsetzung realer Anwendungsszenarien stetig vorantreibt. 7. Community-Diskussionen spiegeln Wertschätzung wider: Die Diskussionen zu den relevanten Tweets zeigen, dass frühe Teilnehmer und Beobachter die Designphilosophie des Projekts tief anerkennen und glauben, dass es die wesentlichen Mängel bestehender AI-Systeme erfasst und zukunftsweisende Lösungsvorschläge bietet. 3. Teilnahmeweise Laut den Informationen aus den Tweets können Benutzer als Knoten-Teilnehmer dem Netzwerk beitreten. Die Teilnahmebarrieren sind relativ freundlich, die Benutzerseite führt hauptsächlich leichte Aufgaben aus. Diese dezentralen Beiträge werden vom System integriert und stärken kontinuierlich die gesamte Datenakquisitions- und Verarbeitungskapazität des Netzwerks. 4. Projektrisiken (Die Inhalte der Tweets erwähnen keine spezifischen Risiken, Schwachstellen oder Sicherheitsvorfälle, dieser Teil wurde weggelassen.) 1. Orange ∑ @0xaurSkyo glaubt, dass die Kerninnovation von Perceptron darin besteht, AI von einem statischen "Snapshot"-Modell in einen dynamischen intelligenten Prozess zu verwandeln, der sich an die kontinuierlichen Veränderungen der realen Welt anpasst. 2. Miss tang @Misstang1102 weist darauf hin, dass die aktuelle AI aufgrund von Daten und intransparenten Trainingsprozessen ein Vertrauensproblem in der Öffentlichkeit verursacht und deutet an, dass Perceptron möglicherweise durch eine tiefere Beteiligung der Benutzer auf diese Herausforderung reagieren kann.