16 Şubat'ta, sıcak proje 5 @perceptronntwk tweet düzenlendi 1. Proje tanıtımı Perceptron, merkezi olmayan, gerçek zamanlı akan bir yapay zeka veri ve eğitim ağı kurmaya adanmış bir blokzincir projesidir. AI+DePIN hattına ait olup, temel paradigma, yapay zeka modellerinin eğitimini statik "anlık görüntü" güncellemelerinden sürekli sinyal akışına dayalı dinamik ayarlama süreçlerine dönüştürmektir. İkincisi, bugünün sıcak noktaları 1. Paradigma yeniliği dikkat çeker: Proje, topluluk üyeleri tarafından "paradigma değişikliği" getirdiği değerlendirilmiştir ve tasarım merkezinde, yapay zekayı geleneksel yapay zeka sistemlerinin "eğitim-dağıtım-döngüsü güncellemesi" mantığı yerine "sürekli akış süreci" haline getirmek; bu da gerçek dünya veri ve çevresinin gerçek zamanlı hareketliliğiyle daha uyumlu bir yaklaşımdır. 2. Gerçek zamanlı sinyal akışı mimarisine vurgu: Sistem, gerçek zamanlı sinyal akışı etrafında inşa edilmiştir, veriler dinamik süreçte sürekli toplanır ve yenilenir, model ise gerçek zamanlı girdiye göre sürekli olarak ayarlanır; böylece model yeteneğinin statik bir zaman noktasında durgunlaşma sorunu önlenir. 3. Katılım eşiğini ve kümülatif katkıyı düşürün: Node katılımcılarının bakış açısından, kullanıcı deneyimi dostluklu ve kullanıcılar hafif işlemler yaparak katılabilirler. Bu merkeziyetsiz katkılar sistem düzeyinde sürekli olarak birikir, genel ağ kapasitesini doğrudan geliştirir ve katılımcıların sürekli çalışan bir altyapıyı sürdürdüklerini hissettirir. 4. YZ güven ve şeffaflık krizine yanıt vermek: Proje, mevcut yapay zeka uygulamalarının temel çelişkilerini doğrudan ele alıyor - kullanıcıların veri kaynakları, eğitim süreçleri ve birkaç şirketin kontrolü konusundaki güvensizliği. Perceptron, kullanıcıların sürece katılmasını sağlayan bir yapay zeka sistemi inşa etmeyi hedefliyor ve "biz yapay zeka kullanıyoruz ama yapay zekada değiliz" güven ikilemini çözüyor. 5. Veri kaynaklarının demokratikleştirilmesine odaklanmak: Projenin temel amacı sadece model performansını takip etmek değil, "yapay zeka verisi gerçekten insanlardan mı geliyor" sorusunu yanıtlamaktır; böylece birkaç şirketin veri kaynakları üzerindeki tekelini kırmak ve veri kaynaklarının demokratikleşmesini teşvik etmek amaçlanır. 6. Esaslı ekolojik iş birliğinin teşvikleri: TryBrickroad ile yapılan son iş birliği, topluluk tarafından hileli pazarlama değil, temsil edici bir esaslı bağlantı olarak görülmekte olup, projenin ekolojik inşaat ve pratik uygulama senaryolarını istikrarlı bir şekilde ilerlettiğini göstermektedir. 7. Topluluk tartışmaları değer kimliğini yansıtır: İlgili tweet tartışmaları, projenin tasarım konseptine erken katılımcılar ve gözlemciler arasında derin bir katılım göstermektedir; bunun mevcut yapay zeka sistemlerinin temel kusurlarını yakaladığını ve ileriye dönük çözüm fikirleri sunduğunu düşünürler. 3. Katılım yöntemleri Tweet bilgilerine göre, kullanıcılar düğüm katılımcıları olarak ağa katılabilirler. Katılım eşiği nispeten dostça ve kullanıcı tarafı ağırlıklı olarak hafif operasyon görevlerini yerine getirir. Bu merkeziyetsiz katkılar sistematik olarak entegre edilir ve ağın genel veri toplama ve işleme yeteneklerini sürekli olarak geliştirir. Dördüncüsü, proje riski (Tweet'te herhangi bir özel risk, güvenlik zafiği veya güvenlik olayı belirtilmedi ve bu bölüm çıkarıldı.) ） 1. Orange ∑ @0xaurSkyo, Perceptron'un temel yeniliğinin, yapay zekayı statik bir "anlık görüntü" modelinden, gerçek dünyadaki sürekli değişimlere uyum sağlayan dinamik bir akıllı sürece dönüştürmekte olduğuna inanıyor. 2. Miss Tang @Misstang1102, mevcut yapay zekanın şeffaf olmayan veriler ve eğitim süreçleri nedeniyle kamu güveni sorunlarını gündeme getirdiğini belirtti ve Perceptron'un bu zorluğu kullanıcıları daha derinlemesine dahil ederek ele alabileceğini öne sürdü.