El 16 de febrero se organizaron los tuits de 5 @perceptronntwk del proyecto caliente 1. Introducción al proyecto Perceptron es un proyecto blockchain dedicado a construir una red de datos y entrenamiento de IA descentralizada y en flujo real y en tiempo real. Pertenece a la pista AI+DePIN y el paradigma central es transformar el entrenamiento de modelos de IA de actualizaciones estáticas de "instantáneas" a procesos de ajuste dinámico basados en flujo continuo de señales. Segundo, los puntos calientes de hoy 1. La innovación paradigmática atrae la atención: El proyecto ha sido evaluado por miembros de la comunidad como un "cambio de paradigma", y su núcleo de diseño es convertir la inteligencia en IA en un "proceso de flujo continuo" en lugar de la lógica instantánea del "ciclo de entrenamiento-despliegue-actualización" de los sistemas tradicionales de IA, que está más alineada con la movilidad en tiempo real de los datos y el entorno del mundo real. 2. Énfasis en la arquitectura de flujo de señal en tiempo real: El sistema se construye alrededor del flujo de señales en tiempo real, los datos se recogen y actualizan continuamente en el proceso dinámico, y el modelo se ajusta continuamente según la entrada en tiempo real, evitando el problema de que la capacidad del modelo se estanque en un momento estático. 3. Reducir el umbral de participación y la contribución acumulada: Desde la perspectiva de los participantes en nodos, la experiencia del usuario es amigable y los usuarios pueden participar realizando operaciones ligeras. Estas contribuciones descentralizadas se acumulan continuamente a nivel de sistema, mejorando directamente la capacidad global de la red y haciendo que los participantes sientan que mantienen una infraestructura en funcionamiento continuo. 4. Responder a la crisis de confianza y transparencia en la IA: El proyecto aborda directamente las contradicciones fundamentales de las aplicaciones actuales de IA: la inseguridad de los usuarios respecto a las fuentes de datos, los procesos de entrenamiento y el control de algunas empresas. Perceptron busca construir un sistema de IA que permita a los usuarios participar en el proceso, resolviendo el dilema de confianza de "estamos usando IA, pero no estamos en IA". 5. Centrarse 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 subyacente de "¿pueden los datos de IA realmente provenir de personas?", con el objetivo de romper el monopolio de unas pocas empresas sobre las fuentes de datos y promover la democratización de dichas fuentes. 6. Promoción sustantiva de la cooperación ecológica: La reciente cooperación con TryBrickroad es considerada por la comunidad como un vínculo representativo y sustantivo más que como un marketing de trucos, lo que indica que el proyecto está avanzando de forma constante en su construcción ecológica y escenarios de aplicación práctica. 7. Las discusiones comunitarias reflejan identidad-valor: Las discusiones relevantes en tuits muestran un profundo acuerdo con el concepto de diseño del proyecto entre los primeros participantes y observadores, creyendo que capta los principales defectos de los sistemas de IA existentes y ofrece ideas de soluciones con visión de futuro. 3. Métodos de participación Según la información del tuit, los usuarios pueden unirse a la red como participantes en nodos. El umbral de participación es relativamente amigable, y el lado del usuario realiza principalmente tareas de operación ligeras. Estas contribuciones descentralizadas se integran sistemáticamente, mejorando continuamente las capacidades generales de recogida y procesamiento de datos de la red. Cuarto, riesgo del proyecto (El tuit no mencionaba riesgos específicos, vulnerabilidades o incidentes de seguridad, y esta sección se omite.) ） 1. Orange ∑ @0xaurSkyo considera que la innovación central de Perceptron reside en transformar la IA de un modelo estático de "instantánea" a un proceso dinámico e inteligente que se adapta a los continuos cambios en el mundo real. 2. La señorita Tang @Misstang1102 señaló que la IA actual ha planteado problemas de confianza pública debido a datos opacos y procesos de entrenamiento, y sugirió que Perceptron podría abordar este desafío involucrando a los usuarios de forma más profunda.