Den 16. februar ble det populære prosjektet 5 @perceptronntwk tweets organisert 1. Prosjektintroduksjon Perceptron er et blokkjedeprosjekt dedikert til å bygge et desentralisert, sanntids flytende AI-data- og treningsnettverk. Den tilhører AI+DePIN-sporet, og kjerneparadigmet er å transformere treningen av AI-modeller fra statiske «snapshot»-oppdateringer til dynamiske justeringsprosesser basert på kontinuerlig signalflyt. For det andre, dagens hotspots 1. Paradigmeinnovasjon tiltrekker seg oppmerksomhet: Prosjektet har blitt evaluert av medlemmer av lokalsamfunnet som å føre til et «paradigmeskifte», og designkjernen er å gjøre AI-intelligens til en «kontinuerlig flytprosess» i stedet for øyeblikksbildelogikken til «trenings-implementeringssyklus-oppdatering» av tradisjonelle AI-systemer, som er mer i tråd med sanntidsmobiliteten til data og miljø i den virkelige verden. 2. Vektlegging av sanntids signalflytarkitektur: Systemet er bygget rundt sanntids signalflyt, dataene samles kontinuerlig inn og oppdateres i den dynamiske prosessen, og modellen justeres kontinuerlig i henhold til sanntidsinput, noe som unngår problemet med at modellens evne stagnerer på et statisk tidspunkt. 3. Senk deltakelsesterskelen og det samlede bidraget: Fra nodedeltakernes perspektiv er brukeropplevelsen vennlig, og brukerne kan delta ved å utføre lette operasjoner. Disse desentraliserte bidragene akkumuleres kontinuerlig på systemnivå, noe som direkte forbedrer den totale nettverkskapasiteten og får deltakerne til å føle at de opprettholder en kontinuerlig fungerende infrastruktur. 4. Å svare på AI-tillits- og åpenhetskrisen: Prosjektet tar direkte for seg kjernemotsetningene i dagens AI-applikasjoner – brukernes usikkerhet rundt datakilder, opplæringsprosesser og kontrollen til noen få selskaper. Perceptron ønsker å bygge et AI-system som lar brukerne delta i prosessen, og dermed løse tillitsproblemet «vi bruker AI, men vi er ikke i AI». 5. Fokus på demokratisering av datakilder: Kjernemålet med prosjektet er ikke bare å søke modellens ytelse, men å besvare det underliggende spørsmålet om «kan KI-data virkelig komme fra mennesker», med mål om å bryte monopolet til noen få selskaper på datakilder og fremme demokratisering av datakilder. 6. Fremme av substansielt økologisk samarbeid: Det nylige samarbeidet med TryBrickroad anses av fellesskapet som en representativ substansiell kobling snarere enn en gimmick-markedsføring, noe som indikerer at prosjektet stadig utvikler sin økologiske konstruksjon og praktiske anvendelsesscenarier. 7. Fellesskapsdiskusjoner reflekterer verdiidentitet: Relevante tweet-diskusjoner viser dyp enighet med prosjektets designkonsept blant tidlige deltakere og observatører, og mener at det fanger opp de viktigste svakhetene ved eksisterende AI-systemer og gir fremtidsrettede løsningsideer. 3. Deltakelsesmetoder Ifølge tweetinformasjonen kan brukere bli med i nettverket som nodedeltakere. Deltakelsesterskelen er relativt vennlig, og brukersiden utfører hovedsakelig lette operasjonsoppgaver. Disse desentraliserte bidragene integreres systematisk, og forbedrer kontinuerlig nettverkets samlede datainnsamlings- og prosesseringskapasitet. For det fjerde, prosjektrisiko (Tweeten nevnte ingen spesifikke risikoer, sårbarheter eller sikkerhetshendelser, og denne delen er utelatt.) ） 1. Orange ∑ @0xaurSkyo mener at Perceptrons kjerneinnovasjon ligger i å transformere AI fra en statisk «snapshot»-modell til en dynamisk, intelligent prosess som tilpasser seg de kontinuerlige endringene i den virkelige verden. 2. Frøken Tang @Misstang1102 påpekte at dagens AI har skapt offentlige tilliten på grunn av ugjennomsiktige data og opplæringsprosesser, og foreslo at Perceptron kan ta tak i denne utfordringen ved å involvere brukerne dypere.