16 февраля горячие проекты пять @perceptronntwk сводка твитов 1. Введение в проект Perceptron — это блокчейн-проект, нацеленный на создание децентрализованной сети AI-данных и обучения в реальном времени. Он относится к категории AI+DePIN, а его основная парадигма заключается в том, чтобы изменить обучение AI-моделей с статического обновления «снимков» на динамический процесс, основанный на непрерывном потоке сигналов. 2. Горячие темы сегодня 1. Инновации в парадигме вызывают интерес: проект был оценен членами сообщества как приносящий «изменения в парадигме», его основная идея заключается в том, чтобы сделать интеллект AI «непрерывным процессом», а не традиционной логикой «обучение-развертывание-периодическое обновление» систем AI, что больше соответствует реальной текучести данных и окружающей среды. 2. Подчеркивание архитектуры потоков сигналов в реальном времени: система построена вокруг потоков сигналов в реальном времени, данные постоянно собираются и обновляются в динамическом процессе, модель непрерывно корректируется на основе входных данных в реальном времени, что позволяет избежать проблемы остановки возможностей модели на каком-то статическом временном этапе. 3. Снижение барьеров для участия и накопления вклада: с точки зрения участников узлов, пользовательский опыт дружелюбен, пользователи могут участвовать, выполняя легкие операции. Эти распределенные вклады могут постоянно накапливаться на уровне системы, непосредственно усиливая общие возможности сети, позволяя участникам чувствовать, что они поддерживают работающую инфраструктуру. 4. Ответ на кризис доверия и прозрачности AI: проект нацелен на решение текущего ключевого противоречия в применении AI — недоверие пользователей к источникам данных и непрозрачности процессов обучения, контролируемых несколькими компаниями. Perceptron пытается создать систему AI, в которой пользователи могут участвовать в процессе, решая проблему доверия «мы используем AI, но не находимся в AI». 5. Фокус на демократизации источников данных: основной целью проекта не является простое стремление к производительности модели, а ответ на вопрос «могут ли данные AI действительно поступать от людей», направленный на разрушение монополии нескольких компаний на источники данных и продвижение демократизации источников данных. 6. Существенное сотрудничество в экосистеме: недавнее сотрудничество с TryBrickroad было воспринято сообществом как представительная и значимая связь, а не как маркетинговый трюк, что свидетельствует о том, что проект стабильно продвигает свое экосистемное строительство и реализацию практических сценариев. 7. Обсуждение в сообществе отражает признание ценности: обсуждения соответствующих твитов показывают глубокое признание ранних участников и наблюдателей концепции дизайна проекта, которые считают, что он уловил ключевые недостатки существующих систем AI и предложил перспективные решения. 3. Способы участия Согласно информации из твитов, пользователи могут участвовать в сети в качестве участников узлов. Барьеры для участия относительно дружелюбны, пользователи в основном выполняют легкие операционные задачи. Эти распределенные вклады будут интегрированы системой, постоянно усиливая общую способность сети к сбору и обработке данных. 4. Риски проекта (В содержании твитов не упоминается никаких конкретных рисков, уязвимостей или инцидентов безопасности, этот раздел опущен.) 1. Оранжевый ∑ @0xaurSkyo считает, что основная инновация Perceptron заключается в том, чтобы изменить AI с статической модели «снимка» на динамический интеллектуальный процесс, адаптирующийся к непрерывным изменениям реального мира. 2. Мисс Танг @Misstang1102 указывает на то, что текущий AI вызывает проблемы доверия у общественности из-за непрозрачности данных и процессов обучения и намекает, что Perceptron может справиться с этой проблемой, позволив пользователям более глубоко участвовать.