16 lutego gorące projekty pięć @perceptronntwk podsumowanie tweetów I. Opis projektu Perceptron to projekt blockchainowy, który ma na celu budowę zdecentralizowanej, w czasie rzeczywistym płynnej sieci danych AI i treningu. Należy do kategorii AI+DePIN, a jego rdzeniem jest przekształcenie treningu modeli AI z statycznych „zrzutów” w dynamiczny proces dostosowywania oparty na ciągłym przepływie sygnałów. II. Dzisiejsze gorące tematy 1. Innowacja paradygmatu przyciąga uwagę: projekt został oceniony przez członków społeczności jako wprowadzający „zmiany paradygmatyczne”, a jego rdzeń projektowy polega na tym, aby inteligencja AI stała się „ciągłym procesem”, a nie tradycyjną logiką systemu AI „trening- wdrożenie- cykliczna aktualizacja”, co lepiej odpowiada rzeczywistej płynności danych i środowiska. 2. Podkreślenie architektury przepływu sygnałów w czasie rzeczywistym: system zbudowany jest wokół przepływu sygnałów w czasie rzeczywistym, dane są ciągle zbierane i odświeżane w dynamicznym procesie, a model jest nieprzerwanie dostosowywany na podstawie danych wejściowych w czasie rzeczywistym, co zapobiega stagnacji zdolności modelu w pewnym statycznym punkcie czasowym. 3. Obniżenie progu uczestnictwa i kumulacja wkładów: z perspektywy uczestników węzłów, doświadczenie użytkownika jest przyjazne, użytkownicy mogą uczestniczyć, wykonując lekkie operacje. Te rozproszone wkłady mogą być ciągle kumulowane na poziomie systemu, bezpośrednio wzmacniając ogólną zdolność sieci, co sprawia, że uczestnicy czują, że utrzymują ciągle działającą infrastrukturę. 4. Odpowiedź na kryzys zaufania i przejrzystości AI: projekt bezpośrednio dotyka obecnego kluczowego konfliktu w zastosowaniach AI - niepewności użytkowników co do źródeł danych, procesów treningowych i kontroli przez nieliczne firmy. Perceptron stara się zbudować system AI, który pozwala użytkownikom uczestniczyć w procesie, rozwiązując dylemat zaufania „używamy AI, ale nie jesteśmy w AI”. 5. Skupienie na demokratyzacji źródeł danych: głównym celem projektu nie jest jedynie dążenie do wydajności modelu, ale odpowiedź na podstawowe pytanie „czy dane AI mogą naprawdę pochodzić od ludzi”, mając na celu przełamanie monopolu nielicznych firm na źródła danych i promowanie demokratyzacji źródeł danych. 6. Znacząca współpraca ekologiczna: niedawna współpraca z TryBrickroad została uznana przez społeczność za reprezentatywną i znaczącą interakcję, a nie marketingowy chwyt, co wskazuje, że projekt stabilnie posuwa się naprzód w budowie swojej ekosystemu i wdrażaniu rzeczywistych scenariuszy aplikacji. 7. Dyskusje w społeczności odzwierciedlają uznanie wartości: związane z tym dyskusje na tweetach pokazują głębokie uznanie wczesnych uczestników i obserwatorów dla idei projektowej, uważając, że uchwyciła ona kluczowe wady istniejących systemów AI i oferuje perspektywiczne rozwiązania. III. Sposoby uczestnictwa Zgodnie z informacjami z tweetów, użytkownicy mogą dołączyć do sieci jako uczestnicy węzłów. Próg uczestnictwa jest stosunkowo przyjazny, użytkownicy głównie wykonują lekkie zadania operacyjne. Te rozproszone wkłady będą integrowane przez system, ciągle wzmacniając ogólną zdolność zbierania i przetwarzania danych w sieci. IV. Ryzyko projektu (Treść tweetów nie wspomina o żadnych konkretnych ryzykach, lukach czy incydentach bezpieczeństwa, ta część została pominięta.) 1. Pomarańcza ∑ @0xaurSkyo uważa, że kluczową innowacją Perceptron jest przekształcenie AI z statycznego modelu „zrzutu” w dynamiczny proces inteligencji, dostosowujący się do ciągłych zmian w rzeczywistym świecie. 2. Miss tang @Misstang1102 zauważa, że obecnie AI wywołuje problemy zaufania publicznego z powodu nieprzejrzystości danych i procesów treningowych, sugerując, że Perceptron może stawić czoła temu wyzwaniu, umożliwiając użytkownikom głębsze uczestnictwo.