Ngày 16 tháng 2, tổng hợp tweet về dự án nóng @perceptronntwk I. Giới thiệu dự án Perceptron là một dự án blockchain tập trung vào việc xây dựng dữ liệu AI và mạng lưới đào tạo phi tập trung, theo thời gian thực. Nó thuộc lĩnh vực AI + DePIN, với mô hình cốt lõi là chuyển đổi việc đào tạo mô hình AI từ việc cập nhật "ảnh chụp" tĩnh sang quá trình điều chỉnh động dựa trên dòng tín hiệu liên tục. II. Điểm nóng hôm nay 1. Đổi mới mô hình thu hút sự chú ý: Dự án được các thành viên trong cộng đồng đánh giá là đã mang lại "sự thay đổi về mô hình", với cốt lõi thiết kế là biến AI thông minh thành "quá trình liên tục", thay vì logic "đào tạo - triển khai - cập nhật chu kỳ" của hệ thống AI truyền thống, điều này phù hợp hơn với tính linh hoạt của dữ liệu và môi trường trong thế giới thực. 2. Nhấn mạnh kiến trúc dòng tín hiệu thời gian thực: Hệ thống được xây dựng xung quanh dòng tín hiệu thời gian thực, dữ liệu được thu thập và làm mới liên tục trong quá trình động, mô hình điều chỉnh không ngừng dựa trên đầu vào thời gian thực, tránh được vấn đề khả năng của mô hình bị dừng lại ở một thời điểm tĩnh nào đó. 3. Giảm bớt rào cản tham gia và tích lũy đóng góp: Từ góc độ người tham gia nút, trải nghiệm người dùng thân thiện, người dùng có thể tham gia chỉ bằng cách thực hiện các tác vụ nhẹ nhàng. Những đóng góp phân tán này có thể được tích lũy liên tục ở cấp độ hệ thống, trực tiếp tăng cường khả năng mạng tổng thể, khiến người tham gia cảm thấy như đang duy trì một cơ sở hạ tầng hoạt động liên tục. 4. Đáp ứng khủng hoảng niềm tin và minh bạch trong AI: Dự án nhắm thẳng vào mâu thuẫn cốt lõi hiện tại của ứng dụng AI - sự không minh bạch về nguồn dữ liệu và quy trình đào tạo, cũng như sự kiểm soát của một số công ty. Perceptron cố gắng xây dựng một hệ thống AI cho phép người dùng tham gia vào quá trình, giải quyết tình huống niềm tin "chúng ta đang sử dụng AI, nhưng chúng ta không ở trong AI". 5. Tập trung vào dân chủ hóa nguồn dữ liệu: Mục tiêu cốt lõi của dự án không chỉ đơn thuần là theo đuổi hiệu suất mô hình, mà còn là trả lời câu hỏi "Dữ liệu AI có thể thực sự đến từ con người không?", nhằm phá vỡ sự độc quyền của một số công ty đối với nguồn dữ liệu, thúc đẩy dân chủ hóa nguồn dữ liệu. 6. Thúc đẩy hợp tác sinh thái thực chất: Gần đây, sự hợp tác với TryBrickroad được cộng đồng coi là một sự liên kết thực chất có tính đại diện, chứ không phải là tiếp thị kiểu chiêu trò, điều này cho thấy dự án đang tiến triển ổn định trong việc xây dựng hệ sinh thái và hiện thực hóa các tình huống ứng dụng. 7. Thảo luận trong cộng đồng thể hiện sự công nhận giá trị: Các cuộc thảo luận liên quan đến tweet cho thấy sự công nhận sâu sắc của những người tham gia sớm và người quan sát đối với triết lý thiết kế của dự án, cho rằng nó đã nắm bắt được những thiếu sót chính của hệ thống AI hiện tại và cung cấp những giải pháp có tầm nhìn. III. Cách tham gia Theo thông tin từ tweet, người dùng có thể tham gia mạng như một người tham gia nút. Rào cản tham gia tương đối thân thiện, người dùng chủ yếu thực hiện các nhiệm vụ nhẹ nhàng. Những đóng góp phân tán này sẽ được hệ thống tích hợp, liên tục tăng cường khả năng thu thập và xử lý dữ liệu tổng thể của mạng. IV. Rủi ro dự án (Nội dung tweet không đề cập đến bất kỳ rủi ro, lỗ hổng hoặc sự kiện an ninh cụ thể nào, phần này bị bỏ qua.) 1. Cam Orange ∑ @0xaurSkyo cho rằng đổi mới cốt lõi của Perceptron nằm ở việc chuyển đổi AI từ mô hình "ảnh chụp" tĩnh sang quy trình thông minh động thích ứng với sự thay đổi liên tục của thế giới thực. 2. Miss tang @Misstang1102 chỉ ra rằng AI hiện tại đang gặp vấn đề về niềm tin của công chúng do sự không minh bạch về dữ liệu và quy trình đào tạo, và ám chỉ rằng Perceptron có thể đối phó với thách thức này bằng cách cho phép người dùng tham gia sâu hơn.