16 de febrero Proyectos destacados cinco @perceptronntwk Resumen de tweets I. Introducción al proyecto Perceptron es un proyecto de blockchain dedicado a construir una red de datos y entrenamiento de IA descentralizada y en tiempo real. Pertenece a la pista de AI+DePIN, y su paradigma central es transformar el entrenamiento de modelos de IA de actualizaciones estáticas de "instantáneas" a un proceso de ajuste dinámico basado en flujos de señales continuas. II. Temas destacados de hoy 1. Innovación de paradigma genera atención: el proyecto ha sido evaluado por miembros de la comunidad como un cambio "paradigmático", su núcleo de diseño es permitir que la inteligencia artificial sea un "proceso en flujo continuo", en lugar de la lógica de "entrenamiento-despliegue-actualización cíclica" de los sistemas de IA tradicionales, lo que se ajusta mejor a la fluidez en tiempo real de los datos y el entorno del mundo real. 2. Énfasis en la arquitectura de flujo de señales en tiempo real: el sistema se construye en torno a flujos de señales en tiempo real, los datos se recopilan y actualizan continuamente en un proceso dinámico, el modelo se ajusta de manera ininterrumpida según la entrada en tiempo real, evitando que la capacidad del modelo se estanque en un punto temporal estático. 3. Reducción de la barrera de entrada y acumulación de contribuciones: desde la perspectiva de los participantes nodales, la experiencia del usuario es amigable, los usuarios pueden participar realizando operaciones ligeras. Estas contribuciones descentralizadas pueden acumularse continuamente a nivel del sistema, mejorando directamente la capacidad general de la red, haciendo que los participantes sientan que están manteniendo una infraestructura en funcionamiento continuo. 4. Respuesta a la crisis de confianza y transparencia en IA: el proyecto aborda la contradicción central de las aplicaciones de IA actuales: la falta de transparencia en las fuentes de datos y los procesos de entrenamiento, así como la inquietud por el control de unas pocas empresas. Perceptron intenta construir un sistema de IA que permita a los usuarios participar en el proceso, resolviendo la crisis de confianza de "estamos usando IA, pero no estamos en la IA". 5. Enfoque en la democratización de las fuentes de datos: el objetivo central del proyecto no es simplemente perseguir el rendimiento del modelo, sino responder a la pregunta de si "los datos de IA pueden realmente provenir de las personas", con el fin de romper el monopolio de unas pocas empresas sobre las fuentes de datos y promover la democratización de las fuentes de datos. 6. Avance de colaboraciones ecológicas sustanciales: la reciente colaboración con TryBrickroad ha sido vista por la comunidad como una interacción sustancial representativa, y no como un marketing llamativo, lo que indica que el proyecto está avanzando de manera constante en la construcción de su ecosistema y en la implementación de escenarios de aplicación real. 7. Discusiones comunitarias reflejan reconocimiento de valor: las discusiones relacionadas con los tweets muestran un profundo reconocimiento por parte de los primeros participantes y observadores hacia la filosofía de diseño del proyecto, considerando que ha capturado las fallas clave de los sistemas de IA existentes y ha proporcionado ideas de solución prospectivas. III. Formas de participación Según la información de los tweets, los usuarios pueden unirse a la red como participantes nodales. La barrera de entrada es relativamente amigable, los usuarios principalmente ejecutan tareas operativas ligeras. Estas contribuciones descentralizadas serán integradas por el sistema, mejorando continuamente la capacidad general de recopilación y procesamiento de datos de la red. IV. Riesgos del proyecto (No se mencionaron riesgos, vulnerabilidades o eventos de seguridad específicos en el contenido de los tweets, esta sección se omite.) 1. Naranja ∑ @0xaurSkyo considera que la innovación central de Perceptron radica en transformar la IA del modo de "instantánea" estática a un proceso inteligente dinámico que se adapta a los cambios continuos del mundo real. 2. Miss tang @Misstang1102 señala que la falta de transparencia en los datos y el proceso de entrenamiento de la IA actual ha generado problemas de confianza pública, y sugiere que Perceptron podría abordar este desafío permitiendo una participación más profunda de los usuarios.