16 februari hotspots projecten vijf @perceptronntwk tweet samenvatting 1. Projectoverzicht Perceptron is een blockchainproject dat zich richt op het bouwen van een gedecentraliseerd, realtime stromen van AI-gegevens en trainingsnetwerken. Het behoort tot de AI+DePIN-sector, waarbij de kernparadigma is om de training van AI-modellen te veranderen van statische "snapshot" updates naar een dynamisch aanpassingsproces op basis van continue signaalstromen. 2. Vandaag de hotspots 1. Paradigma-innovatie trekt aandacht: het project wordt door leden van de gemeenschap beoordeeld als een "paradigmawijziging", waarbij de ontwerpprincipes zijn gericht op het maken van AI-intelligentie tot een "doorlopende stroom van processen", in plaats van de traditionele AI-systemen "training-implementatie-cyclusupdates" snapshotlogica, wat beter aansluit bij de realtime vloeibaarheid van gegevens en omgevingen in de echte wereld. 2. Benadrukken van realtime signaalstroomarchitectuur: het systeem is gebouwd rond realtime signaalstromen, waarbij gegevens continu worden verzameld en ververst in een dynamisch proces, en het model wordt voortdurend aangepast op basis van realtime invoer, waardoor het probleem van modelcapaciteit die vastloopt op een statisch tijdstip wordt vermeden. 3. Verlagen van de deelnamegrens en cumulatieve bijdragen: vanuit het perspectief van knooppuntdeelnemers is de gebruikerservaring gebruiksvriendelijk, gebruikers kunnen deelnemen door lichte taken uit te voeren. Deze gedecentraliseerde bijdragen kunnen op systeemniveau continu worden verzameld, wat de algehele netwerkcapaciteit direct versterkt, waardoor deelnemers het gevoel hebben dat ze een set van een continu draaiende infrastructuur onderhouden. 4. Reageren op de crisis van vertrouwen en transparantie in AI: het project richt zich op de kerntegenstrijdigheid van huidige AI-toepassingen - het gebrek aan transparantie over gegevensbronnen en trainingsprocessen, en de onrust veroorzaakt door een handvol bedrijven die de controle hebben. Perceptron probeert een AI-systeem te bouwen waarin gebruikers kunnen deelnemen aan het proces, om het vertrouwen te herstellen in de zin van "we gebruiken AI, maar we zijn niet in AI". 5. Focus op de democratisering van gegevensbronnen: het belangrijkste doel van het project is niet alleen het nastreven van modelprestaties, maar het beantwoorden van de onderliggende vraag "kunnen de gegevens van AI echt van mensen komen?", met als doel de monopolies van een paar bedrijven op gegevensbronnen te doorbreken en de democratisering van gegevensbronnen te bevorderen. 6. Substantieel ecologisch partnerschap bevorderen: de recente samenwerking met TryBrickroad wordt door de gemeenschap gezien als een representatieve substantiële interactie, en niet als een marketingtruc, wat aangeeft dat het project gestaag zijn ecologische bouw en de implementatie van praktische toepassingsscenario's bevordert. 7. Gemeenschapsdiscussies weerspiegelen waardering: de gerelateerde tweet-discussies tonen aan dat vroege deelnemers en waarnemers een diepgaande erkenning hebben van de ontwerpprincipes van het project, en geloven dat het de belangrijkste tekortkomingen van bestaande AI-systemen heeft vastgelegd en vooruitstrevende oplossingsideeën biedt. 3. Deelnamewijze Volgens de tweetinformatie kunnen gebruikers als knooppuntdeelnemers deelnemen aan het netwerk. De deelnamegrens is relatief vriendelijk, gebruikers voeren voornamelijk lichte operationele taken uit. Deze gedecentraliseerde bijdragen worden door het systeem geïntegreerd, wat de algehele gegevensverzamelings- en verwerkingscapaciteit van het netwerk continu versterkt. 4. Projectrisico's (De tweetinhoud vermeldt geen specifieke risico's, kwetsbaarheden of veiligheidsincidenten, dit deel is weggelaten.) 1. Sinaasappel ∑ @0xaurSkyo gelooft dat de kerninnovatie van Perceptron ligt in het veranderen van AI van een statisch "snapshot"-model naar een dynamisch intelligent proces dat zich aanpast aan de voortdurende veranderingen in de echte wereld. 2. Miss tang @Misstang1102 wijst erop dat de huidige AI door de ondoorzichtigheid van gegevens en trainingsprocessen publieke vertrouwensproblemen oproept, en suggereert dat Perceptron mogelijk deze uitdaging kan aangaan door gebruikers dieper te betrekken.