16 février Projets phares @perceptronntwk Résumé des tweets I. Présentation du projet Perceptron est un projet blockchain dédié à la construction d'un réseau de données et d'entraînement AI décentralisé et en temps réel. Il appartient à la catégorie AI+DePIN, et son paradigme central consiste à transformer l'entraînement des modèles AI d'une mise à jour statique "instantanée" en un processus d'ajustement dynamique basé sur un flux de signaux continu. II. Points forts du jour 1. L'innovation de paradigme suscite l'attention : le projet a été qualifié par les membres de la communauté comme apportant un "changement de paradigme", son cœur de conception étant de faire de l'intelligence AI un "processus en flux continu", plutôt qu'une logique de "formation-déploiement-mise à jour périodique" des systèmes AI traditionnels, ce qui est plus en phase avec la fluidité des données et de l'environnement du monde réel. 2. Accent sur l'architecture de flux de signaux en temps réel : le système est construit autour de flux de signaux en temps réel, les données étant continuellement collectées et actualisées dans un processus dynamique, le modèle étant ajusté en continu en fonction des entrées en temps réel, évitant ainsi que les capacités du modèle stagnent à un moment statique. 3. Réduction des barrières à la participation et accumulation des contributions : du point de vue des participants au nœud, l'expérience utilisateur est conviviale, les utilisateurs pouvant participer en exécutant des opérations légères. Ces contributions décentralisées peuvent s'accumuler de manière continue au niveau du système, renforçant directement la capacité globale du réseau, permettant aux participants de sentir qu'ils maintiennent une infrastructure en fonctionnement continu. 4. Réponse à la crise de confiance et de transparence de l'AI : le projet cible le principal paradoxe des applications AI actuelles - l'inquiétude des utilisateurs concernant la transparence des sources de données et des processus d'entraînement, contrôlés par quelques entreprises. Perceptron tente de construire un système AI permettant aux utilisateurs de participer au processus, résolvant le dilemme de confiance "nous utilisons l'AI, mais nous ne sommes pas dans l'AI". 5. Focalisation sur la démocratisation des sources de données : l'objectif central du projet n'est pas simplement de rechercher la performance du modèle, mais de répondre à la question fondamentale "les données de l'AI peuvent-elles vraiment provenir des gens", visant à briser le monopole de quelques entreprises sur les sources de données et à promouvoir la démocratisation des sources de données. 6. Avancement substantiel de la coopération écologique : la récente collaboration avec TryBrickroad est perçue par la communauté comme une interaction substantielle représentative, et non comme un marketing sensationnel, ce qui indique que le projet progresse de manière stable dans la construction de son écosystème et la mise en œuvre de scénarios d'application réels. 7. Discussions communautaires reflétant la reconnaissance de la valeur : les discussions autour des tweets montrent que les premiers participants et observateurs ont une profonde reconnaissance des concepts de conception du projet, estimant qu'il a saisi les défauts clés des systèmes AI existants et propose des solutions prospectives. III. Modes de participation Selon les informations des tweets, les utilisateurs peuvent rejoindre le réseau en tant que participants au nœud. Les barrières à la participation sont relativement amicales, les utilisateurs devant principalement exécuter des tâches opérationnelles légères. Ces contributions décentralisées seront intégrées par le système, renforçant continuellement la capacité globale de collecte et de traitement des données du réseau. IV. Risques du projet (Aucune mention de risques, vulnérabilités ou événements de sécurité spécifiques dans le contenu des tweets, cette partie est omise.) 1. Orange ∑ @0xaurSkyo estime que l'innovation centrale de Perceptron réside dans la transformation de l'AI d'un mode "instantané" statique en un processus intelligent dynamique s'adaptant aux changements continus du monde réel. 2. Miss tang @Misstang1102 souligne que l'AI actuelle suscite des problèmes de confiance du public en raison de l'opacité des données et des processus d'entraînement, et suggère que Perceptron pourrait relever ce défi en permettant aux utilisateurs de s'impliquer plus profondément.