2月16日、ホットプロジェクト5件@perceptronntwkツイートが組織されました 1. プロジェクト紹介 Perceptronは、分散型でリアルタイムで流動するAIデータとトレーニングネットワークを構築するブロックチェーンプロジェクトです。 これはAI+DePINトラックに属し、コアパラダイムはAIモデルのトレーニングを静的な「スナップショット」更新から、連続的な信号フローに基づく動的な調整プロセスへと変革することです。 次に、今日のホットスポット 1. パラダイムイノベーションの注目:このプロジェクトはコミュニティメンバーから「パラダイムチェンジ」をもたらしたと評価されており、その設計の核心は、従来のAIシステムの「トレーニング・展開・サイクル更新」というスナップショットロジックではなく、「継続的なフロープロセス」としてAIインテリジェンスを確立することにあります。これは現実世界のデータや環境のリアルタイムモビリティにより近いものです。 2. リアルタイム信号フローアーキテクチャへの重視:システムはリアルタイム信号フローを中心に構築されており、データは動的プロセスで継続的に収集・更新され、モデルはリアルタイム入力に応じて継続的に調整されるため、モデル能力が静的な時間点で停滞する問題を回避します。 3. 参加閾値と累積貢献の低減:ノード参加者の視点からはユーザー体験が親しみやすく、軽量な操作を行うことで参加できます。 これらの分散型貢献はシステムレベルで継続的に蓄積され、ネットワーク全体の能力を直接向上させ、参加者が継続的に機能するインフラを維持していると感じさせます。 4. AIの信頼と透明性の危機への対応:本プロジェクトは、現在のAIアプリケーションの核心的な矛盾、すなわちデータソースに対するユーザーの不安、学習プロセス、そして一部の企業の管理権に直接対処します。 Perceptronは、ユーザーがプロセスに参加できるAIシステムを構築し、「私たちはAIを使っているがAIの中にいるわけではない」という信頼のジレンマを解決しようとしています。 5. データソースの民主化に焦点を当てる:プロジェクトの核心的な目標は単にモデルのパフォーマンスを追求することではなく、「AIデータは本当に人間から生まれるのか」という根本的な問いに答えることであり、少数企業によるデータソースの独占を打破し、データソースの民主化を促進することを目指しています。 6. 実質的な生態学的協力促進:最近のTryBrickroadとの協力は、コミュニティから単なるギミックマーケティングではなく代表的な実質的な連携と見なされており、プロジェクトが生態系構築と実用的応用シナリオを着実に進展させていることを示しています。 7. コミュニティの議論は価値のアイデンティティを反映しています:関連するツイートの議論では、初期の参加者や観察者の間でプロジェクトの設計コンセプトに深い賛同が見られ、既存のAIシステムの主要な欠点を捉え、将来志向の解決策のアイデアを提供していると信じられています。 3. 参加方法 ツイート情報によると、ユーザーはノード参加者としてネットワークに参加できます。 参加閾値は比較的友好的で、ユーザー側は主に軽量な操作作業を行います。 これらの分散型貢献は体系的に統合され、ネットワーク全体のデータ収集と処理能力を継続的に向上させています。 第四に、プロジェクトリスク (ツイートでは特定のリスク、脆弱性、セキュリティインシデントについては言及されておらず、このセクションは省略されています。) ） 1. オレンジ∑ @0xaurSkyoは、Perceptronの中核的な革新は、AIを静的な「スナップショット」モデルから、現実世界の絶え間ない変化に適応する動的知能プロセスへと変革することにあると考えています。 2. タン・@Misstang1102氏は、現在のAIが不透明なデータやトレーニングプロセスのために世間の信頼問題を引き起こしていることを指摘し、Perceptronがユーザーをより深く巻き込むことでこの課題に対処できると示唆しました。