Em 16 de fevereiro, o projeto quente 5 @perceptronntwk tweets foi organizado 1. Introdução ao projeto Perceptron é um projeto blockchain dedicado a construir uma rede descentralizada e em tempo real de dados e treinamento de IA em fluxo real. Ela pertence à trilha AI+DePIN, e o paradigma central é transformar o treinamento de modelos de IA de atualizações estáticas "instantâneas" para processos de ajuste dinâmico baseados em fluxo contínuo de sinais. Segundo, os pontos quentes de hoje 1. Inovação em paradigmas atrai atenção: O projeto foi avaliado por membros da comunidade como provocador de uma "mudança de paradigma", e seu núcleo de design é tornar a inteligência de IA um "processo de fluxo contínuo" em vez da lógica instantânea do "ciclo de treinamento-implantação-atualização" dos sistemas tradicionais de IA, que está mais alinhada com a mobilidade em tempo real de dados e ambientes do mundo real. 2. Ênfase na arquitetura de fluxo de sinal em tempo real: O sistema é construído em torno do fluxo de sinal em tempo real, os dados são continuamente coletados e atualizados no processo dinâmico, e o modelo é continuamente ajustado de acordo com a entrada em tempo real, evitando o problema da capacidade do modelo estagnar em um ponto de tempo estático. 3. Reduzir o limiar de participação e a contribuição cumulativa: Do ponto de vista dos participantes do nó, a experiência do usuário é amigável, e os usuários podem participar realizando operações leves. Essas contribuições descentralizadas se acumulam continuamente no nível do sistema, melhorando diretamente a capacidade geral da rede e fazendo os participantes sentirem que estão mantendo uma infraestrutura em funcionamento contínuo. 4. Respondendo à crise de confiança e transparência da IA: O projeto aborda diretamente as contradições centrais das aplicações atuais de IA – a insegurança dos usuários sobre fontes de dados, processos de treinamento e o controle de algumas empresas. A Perceptron busca construir um sistema de IA que permita aos usuários participar do processo, resolvendo o dilema da confiança de "estamos usando IA, mas não estamos em IA". 5. Foco na democratização das fontes de dados: O objetivo central do projeto não é apenas buscar o desempenho dos modelos, mas responder à questão subjacente "os dados de IA realmente podem vir de pessoas", visando quebrar o monopólio de algumas empresas sobre fontes de dados e promover a democratização das fontes. 6. Promoção substancial da cooperação ecológica: A recente cooperação com a TryBrickroad é vista pela comunidade como uma ligação substantiva representativa, e não como marketing artístico, indicando que o projeto está avançando constantemente em sua construção ecológica e cenários práticos de aplicação. 7. Discussões comunitárias refletem identidade de valores: Discussões relevantes em tweets mostram profundo concordância com o conceito de design do projeto entre os primeiros participantes e observadores, acreditando que ele captura as principais falhas dos sistemas de IA existentes e oferece ideias de soluções visionárias. 3. Métodos de participação De acordo com as informações do tweet, os usuários podem entrar na rede como participantes do nó. O limiar de participação é relativamente amigável, e o lado do usuário realiza principalmente tarefas leves de operação. Essas contribuições descentralizadas são sistematicamente integradas, aumentando continuamente as capacidades gerais de coleta e processamento de dados da rede. Quarto, risco do projeto (O tweet não mencionou riscos específicos, vulnerabilidades ou incidentes de segurança, e esta seção foi omitida.) ） 1. A Orange ∑ @0xaurSkyo acredita que a inovação central do Perceptron está em transformar a IA de um modelo estático de "instantâneo" para um processo dinâmico e inteligente que se adapta às mudanças contínuas do mundo real. 2. A Srta. Tang @Misstang1102 apontou que a IA atual levantou questões de confiança pública devido à opacidade dos dados e processos de treinamento, e sugeriu que o Perceptron pode enfrentar esse desafio envolvendo os usuários de forma mais profunda.