Den 16 februari organiserades det heta projektet 5 @perceptronntwk tweets 1. Projektintroduktion Perceptron är ett blockkedjeprojekt dedikerat till att bygga ett decentraliserat, realtidsflödande AI-data- och träningsnätverk. Den tillhör AI+DePIN-spåret, och kärnparadigmet är att omvandla träningen av AI-modeller från statiska "ögonblicksögonblicks"-uppdateringar till dynamiska justeringsprocesser baserade på kontinuerligt signalflöde. För det andra, dagens heta områden 1. Paradigminnovation väcker uppmärksamhet: Projektet har utvärderats av medlemmar i samhället som att det leder till ett "paradigmskifte", och dess designkärna är att göra AI-intelligens till en "kontinuerlig flödesprocess" snarare än den ögonblicksmässiga logiken med "tränings-implementeringscykeluppdatering" av traditionella AI-system, vilket ligger mer i linje med realtidsrörligheten för verklig data och miljö. 2. Betoning på realtidssignalflödesarkitektur: Systemet är byggt kring realtidssignalflöde, data samlas kontinuerligt in och uppdateras i den dynamiska processen, och modellen justeras kontinuerligt enligt realtidsindata, vilket undviker problemet med att modellförmågan stagnerar vid en statisk tidpunkt. 3. Sänk deltagandetröskeln och det kumulativa bidraget: Ur noddeltagarnas perspektiv är användarupplevelsen vänlig, och användare kan delta genom att utföra lättviktsoperationer. Dessa decentraliserade bidrag ackumuleras kontinuerligt på systemnivå, vilket direkt förbättrar den övergripande nätverkskapaciteten och får deltagarna att känna att de upprätthåller en kontinuerligt fungerande infrastruktur. 4. Att hantera AI-förtroende- och transparenskrisen: Projektet tar direkt itu med de grundläggande motsättningarna i nuvarande AI-applikationer – användarnas osäkerhet kring datakällor, utbildningsprocesser och kontrollen av några få företag. Perceptron strävar efter att bygga ett AI-system som låter användare delta i processen, och därmed lösa förtroendeproblemet "vi använder AI, men vi är inte i AI". 5. Fokus på demokratisering av datakällor: Projektets kärnmål är inte bara att sträva efter modellens prestanda, utan att besvara den underliggande frågan "kan AI-data verkligen komma från människor", med målet att bryta monopolet hos några få företag på datakällor och främja demokratiseringen av datakällor. 6. Främjande av substantiellt ekologiskt samarbete: Det senaste samarbetet med TryBrickroad betraktas av samhället som en representativ substantiell koppling snarare än en gimmick-marknadsföring, vilket indikerar att projektet stadigt utvecklas i sin ekologiska konstruktion och praktiska tillämpningsscenarier. 7. Gemenskapsdiskussioner speglar värdeidentitet: Relevanta tweet-diskussioner visar djup samförstånd med projektets designkoncept bland tidiga deltagare och observatörer, med tron att det fångar de viktigaste bristerna i befintliga AI-system och ger framåtblickande lösningsidéer. 3. Deltagarmetoder Enligt tweetinformationen kan användare ansluta sig till nätverket som noddeltagare. Deltagartröskeln är relativt vänlig, och användarsidan utför främst lätta arbetsuppgifter. Dessa decentraliserade bidrag integreras systematiskt, vilket kontinuerligt förbättrar nätverkets totala datainsamlings- och bearbetningskapacitet. För det fjärde, projektrisk (Tweeten nämnde inga specifika risker, sårbarheter eller säkerhetsincidenter, och denna sektion utelämnas.) ） 1. Orange ∑ @0xaurSkyo anser att Perceptrons kärninnovation ligger i att omvandla AI från en statisk "ögonblicksbild"-modell till en dynamisk intelligent process som anpassar sig till de kontinuerliga förändringarna i den verkliga världen. 2. Miss Tang @Misstang1102 påpekade att nuvarande AI har väckt förtroendeproblem bland allmänheten på grund av ogenomskinlig data och träningsprocesser, och föreslog att Perceptron kan ta itu med denna utmaning genom att involvera användarna mer djupt.