Pada tanggal 16 Februari, proyek panas 5 tweet @perceptronntwk diselenggarakan 1. Pengenalan proyek Perceptron adalah proyek blockchain yang didedikasikan untuk membangun data dan jaringan pelatihan AI yang mengalir secara real-time yang terdesentralisasi. Ini milik jalur AI+DePIN, dan paradigma intinya adalah mengubah pelatihan model AI dari pembaruan "snapshot" statis menjadi proses penyesuaian dinamis berdasarkan aliran sinyal berkelanjutan. Kedua, hot spot hari ini 1. Inovasi paradigma menarik perhatian: Proyek ini telah dievaluasi oleh anggota komunitas sebagai membawa "perubahan paradigma", dan inti desainnya adalah menjadikan kecerdasan AI sebagai "proses aliran berkelanjutan" daripada logika snapshot dari "pembaruan siklus pelatihan-penyebaran" dari sistem AI tradisional, yang lebih sejalan dengan mobilitas real-time data dan lingkungan dunia nyata. 2. Penekanan pada arsitektur aliran sinyal waktu nyata: Sistem ini dibangun di sekitar aliran sinyal waktu nyata, data terus dikumpulkan dan disegarkan dalam proses dinamis, dan model terus disesuaikan sesuai dengan input waktu nyata, menghindari masalah kemampuan model yang mandek pada titik waktu statis. 3. Turunkan ambang partisipasi dan kontribusi kumulatif: Dari perspektif peserta node, pengalaman pengguna ramah, dan pengguna dapat berpartisipasi dengan melakukan operasi ringan. Kontribusi terdesentralisasi ini terakumulasi terus menerus di tingkat sistem, secara langsung meningkatkan kemampuan jaringan secara keseluruhan dan membuat peserta merasa seperti mereka mempertahankan infrastruktur yang terus berfungsi. 4. Menanggapi krisis kepercayaan dan transparansi AI: Proyek ini secara langsung membahas kontradiksi inti dari aplikasi AI saat ini - ketidakamanan pengguna tentang sumber data, proses pelatihan, dan kontrol beberapa perusahaan. Perceptron berusaha membangun sistem AI yang memungkinkan pengguna untuk berpartisipasi dalam proses, memecahkan dilema kepercayaan "kami menggunakan AI, tetapi kami tidak berada dalam AI". 5. Fokus pada demokratisasi sumber data: Tujuan inti dari proyek ini bukan hanya untuk mengejar kinerja model, tetapi untuk menjawab pertanyaan mendasar "dapatkah data AI benar-benar berasal dari orang-orang", yang bertujuan untuk mematahkan monopoli beberapa perusahaan pada sumber data dan mempromosikan demokratisasi sumber data. 6. Promosi kerja sama ekologis substantif: Kerja sama baru-baru ini dengan TryBrickroad dianggap oleh masyarakat sebagai hubungan substantif yang representatif daripada pemasaran gimmick, menunjukkan bahwa proyek ini terus memajukan konstruksi ekologis dan skenario aplikasi praktisnya. 7. Diskusi komunitas mencerminkan identitas nilai: Diskusi tweet yang relevan menunjukkan kesepakatan mendalam dengan konsep desain proyek di antara peserta dan pengamat awal, percaya bahwa itu menangkap kelemahan utama dari sistem AI yang ada dan memberikan ide solusi berwawasan ke depan. 3. Metode partisipasi Menurut informasi tweet, pengguna dapat bergabung dengan jaringan sebagai peserta node. Ambang partisipasi relatif ramah, dan sisi pengguna terutama melakukan tugas operasi yang ringan. Kontribusi terdesentralisasi ini diintegrasikan secara sistematis, terus meningkatkan kemampuan pengumpulan dan pemrosesan data jaringan secara keseluruhan. Keempat, risiko proyek (Tweet tersebut tidak menyebutkan risiko, kerentanan, atau insiden keamanan tertentu, dan bagian ini dihilangkan.) ） 1. Orange ∑ @0xaurSkyo percaya bahwa inovasi inti Perceptron terletak pada transformasi AI dari model "snapshot" statis menjadi proses cerdas dinamis yang beradaptasi dengan perubahan berkelanjutan di dunia nyata. 2. Nona tang @Misstang1102 menunjukkan bahwa AI saat ini telah menimbulkan masalah kepercayaan publik karena data yang buram dan proses pelatihan, dan menyarankan bahwa Perceptron dapat mengatasi tantangan ini dengan melibatkan pengguna lebih dalam.