16 febbraio progetti di tendenza cinque @perceptronntwk raccolta di tweet 1. Introduzione al progetto Perceptron è un progetto blockchain dedicato alla costruzione di dati AI decentralizzati e in tempo reale e di una rete di addestramento. Appartiene al settore AI+DePIN, e il paradigma centrale è quello di trasformare l'addestramento dei modelli AI da aggiornamenti statici a "istantanee" in un processo di aggiustamento dinamico basato su flussi di segnali continui. 2. Tendenze di oggi 1. L'innovazione del paradigma suscita attenzione: il progetto è stato valutato dai membri della comunità come portatore di "cambiamenti paradigmatici", il cui nucleo di design è far sì che l'intelligenza AI diventi un "processo in continuo movimento", piuttosto che la logica delle "istantanee" del tradizionale sistema AI "addestramento-implementazione-aggiornamento ciclico", che si adatta meglio alla fluidità dei dati e dell'ambiente del mondo reale. 2. Enfasi sull'architettura dei flussi di segnali in tempo reale: il sistema è costruito attorno ai flussi di segnali in tempo reale, i dati vengono continuamente raccolti e aggiornati nel processo dinamico, il modello si adatta ininterrottamente in base agli input in tempo reale, evitando che le capacità del modello si fermino a un certo punto statico nel tempo. 3. Riduzione delle barriere all'ingresso e accumulo di contributi: dal punto di vista dei partecipanti ai nodi, l'esperienza utente è amichevole, gli utenti possono partecipare eseguendo operazioni leggere. Questi contributi decentralizzati possono accumularsi continuamente a livello di sistema, migliorando direttamente la capacità complessiva della rete, facendo sentire i partecipanti come se stessero mantenendo un'infrastruttura in continuo funzionamento. 4. Rispondere alla crisi di fiducia e trasparenza dell'AI: il progetto affronta il conflitto centrale delle attuali applicazioni AI - l'insicurezza degli utenti riguardo alla provenienza dei dati e alla trasparenza del processo di addestramento, controllato da poche aziende. Perceptron cerca di costruire un sistema AI che consenta agli utenti di partecipare al processo, risolvendo il dilemma di fiducia "stiamo usando l'AI, ma non siamo dentro l'AI". 5. Focalizzazione sulla democratizzazione della provenienza dei dati: l'obiettivo centrale del progetto non è semplicemente perseguire le prestazioni del modello, ma rispondere alla questione fondamentale "i dati dell'AI possono davvero provenire dalle persone?", mirando a rompere il monopolio di poche aziende sulle fonti di dati e promuovere la democratizzazione della provenienza dei dati. 6. Avanzamento di collaborazioni ecologiche sostanziali: la recente collaborazione con TryBrickroad è vista dalla comunità come un'interazione sostanziale rappresentativa, piuttosto che una strategia di marketing sensazionalistica, il che indica che il progetto sta avanzando stabilmente nella costruzione del suo ecosistema e nell'implementazione di scenari applicativi reali. 7. Discussioni della comunità che riflettono il riconoscimento del valore: le discussioni sui tweet correlati mostrano un profondo riconoscimento da parte dei partecipanti e degli osservatori precoci per il concetto di design del progetto, ritenendo che abbia colto le principali carenze dei sistemi AI esistenti e fornito idee per soluzioni lungimiranti. 3. Modalità di partecipazione Secondo le informazioni dei tweet, gli utenti possono partecipare alla rete come partecipanti ai nodi. Le barriere all'ingresso sono relativamente amichevoli, gli utenti eseguono principalmente compiti operativi leggeri. Questi contributi decentralizzati verranno integrati dal sistema, migliorando continuamente la capacità complessiva di raccolta e elaborazione dei dati della rete. 4. Rischi del progetto (I contenuti dei tweet non menzionano alcun rischio specifico, vulnerabilità o eventi di sicurezza, questa parte è omessa.) 1. L'arancia ∑ @0xaurSkyo ritiene che l'innovazione centrale di Perceptron consista nel trasformare l'AI dal modello statico delle "istantanee" a un processo intelligente dinamico che si adatta ai cambiamenti continui del mondo reale. 2. Miss tang @Misstang1102 sottolinea che l'attuale AI ha sollevato problemi di fiducia pubblica a causa della mancanza di trasparenza nei dati e nei processi di addestramento, e suggerisce che Perceptron potrebbe affrontare questa sfida consentendo agli utenti di partecipare più attivamente.