16. helmikuuta järjestettiin kuuma projekti 5 @perceptronntwk twiittiä 1. Projektin johdanto Perceptron on lohkoketjuprojekti, joka on omistautunut hajautetun, reaaliaikaisen tekoälydatan ja koulutusverkon rakentamiseen. Se kuuluu AI+DePIN -linjaan, ja ydinparadigma on muuttaa tekoälymallien koulutus staattisista "snapshot"-päivityksistä dynaamisiin säätöprosesseihin jatkuvan signaalin virtauksen pohjalta. Toiseksi, tämän päivän kuumat pisteet 1. Paradigman innovaatio herättää huomiota: Yhteisön jäsenet ovat arvioineet hankkeen tuovan mukanaan "paradigman muutoksen", ja sen suunnittelun ydin on tehdä tekoälyn tekoälystä "jatkuva prosessi" perinteisten tekoälyjärjestelmien "koulutus-käyttöönotto-syklipäivityksen" hetkelogiikan sijaan, joka vastaa enemmän reaalimaailman datan ja ympäristön reaaliaikaista liikkuvuutta. 2. Painotus reaaliaikaisen signaalivirtauksen arkkitehtuurissa: Järjestelmä rakentuu reaaliaikaisen signaalivirran ympärille, dataa kerätään ja päivitetään jatkuvasti dynaamisessa prosessissa, ja mallia säädetään jatkuvasti reaaliaikaisen syötteen mukaan, jolloin vältetään mallin kyvyn pysähtyminen staattisessa aikapisteessä. 3. Laske osallistumiskynnystä ja kumulatiivista panosta: Solmuosallistujien näkökulmasta käyttäjäkokemus on ystävällinen, ja käyttäjät voivat osallistua suorittamalla kevyitä operaatioita. Nämä hajautetut panokset kertyvät jatkuvasti järjestelmätasolla, parantaen suoraan verkon kokonaiskapasiteettia ja saaden osallistujat tuntemaan, että he ylläpitävät jatkuvasti toimivaa infrastruktuuria. 4. Vastauksena tekoälyn luottamus- ja läpinäkyvyyskriisiin: Projekti käsittelee suoraan nykyisten tekoälysovellusten ydinristiriitoja – käyttäjien epävarmuutta tietolähteistä, koulutusprosesseista ja muutamien yritysten hallinnasta. Perceptron pyrkii rakentamaan tekoälyjärjestelmän, joka mahdollistaa käyttäjien osallistumisen prosessiin, ratkaisten luottamusongelman "käytämme tekoälyä, mutta emme ole tekoälyssä". 5. Keskittyminen tietolähteiden demokratisointiin: Projektin ydintavoitteena ei ole pelkästään mallin suorituskyvyn edistäminen, vaan vastata taustalla olevaan kysymykseen "voiko tekoälydata todella tulla ihmisiltä", pyrkien murtamaan muutaman yrityksen monopoli tietolähteissä ja edistämään tietolähteiden demokratisointia. 6. Sisällöllisen ekologisen yhteistyön edistäminen: Viimeaikainen yhteistyö TryBrickroadin kanssa nähdään yhteisön keskuudessa edustavana sisällöllisenä linkkinä, ei kikkamarkkinointina, mikä osoittaa, että hanke etenee tasaisesti ekologisen rakentamisen ja käytännön sovellusten skenaarioita. 7. Yhteisön keskustelut heijastavat arvo-identiteettiä: Asiaankuuluvat twiittikeskustelut osoittavat syvää yksimielisyyttä projektin suunnittelukonseptista varhaisten osallistujien ja tarkkailijoiden keskuudessa, uskoen sen vangitsevan olemassa olevien tekoälyjärjestelmien keskeiset puutteet ja tarjoavan tulevaisuuteen suuntautuvia ratkaisuideoita. 3. Osallistumismenetelmät Twiittitietojen mukaan käyttäjät voivat liittyä verkostoon solmuosallistujina. Osallistumiskynnys on suhteellisen ystävällinen, ja käyttäjäpuoli suorittaa pääasiassa kevyitä operaatiotehtäviä. Nämä hajautetut panokset integroidaan järjestelmällisesti, parantaen jatkuvasti verkon kokonaisvaltaista tiedonkeruu- ja käsittelykykyä. Neljänneksi, projektin riski (Twiitissä ei mainittu mitään erityisiä riskejä, haavoittuvuuksia tai tietoturva-ongelmia, ja tämä osio on jätetty pois.) ） 1. Orange ∑ @0xaurSkyo uskoo, että Perceptronin ydininnovaatio on tekoälyn muuttaminen staattisesta "snapshot"-mallista dynaamiseksi älykkääksi prosessiksi, joka mukautuu jatkuviin muutoksiin todellisessa maailmassa. 2. Neiti Tang @Misstang1102 huomautti, että nykyinen tekoäly on herättänyt julkista luottamusta epäselvän datan ja koulutusprosessien vuoksi, ja ehdotti, että Perceptron voisi ratkaista tämän haasteen ottamalla käyttäjät syvällisemmin mukaan.