19 febbraio, progetti di tendenza @perceptronntwk, riepilogo dei tweet 1. Introduzione al progetto Perceptron Network è un progetto focalizzato sulla costruzione di un'infrastruttura dati AI decentralizzata, appartenente al settore AI + blockchain. La sua posizione centrale è risolvere i problemi di acquisizione di dati di alta qualità, costosi e monopolizzati da piattaforme centralizzate, mirando a stabilire una rete di fornitura di dati aperta, efficiente e incentivante attraverso la tecnologia blockchain. 2. Tendenze di oggi 1. Focalizzarsi sul valore intrinseco dei dati: il progetto sottolinea che il motore principale dell'AI è rappresentato dai dati e non dal modello stesso; attualmente, il mercato si concentra eccessivamente sulla discussione dei modelli e degli agenti, trascurando la disponibilità e la salute di questo elemento fondamentale. 2. Rivelare i punti critici del mercato dei dati: attualmente, i dati di alta qualità hanno un prezzo estremamente elevato, i set di dati professionali possono costare oltre 40 volte i dati normali, creando una barriera all'uso molto alta. 3. Risolvere le difficoltà delle pipeline di dati aziendali: la maggior parte delle aziende manca della capacità e della tecnologia per costruire e mantenere pipeline di dati in tempo reale, rendendo difficile l'acquisizione di dati di addestramento e inferenza tempestivi ed efficaci. 4. Combattere il monopolio dei dati delle piattaforme: grandi piattaforme internet stanno restringendo l'accesso ai dati attraverso il blocco delle API e limitando il crawling, concentrando sempre più gli asset di dati nelle mani di pochi giganti, come nel caso delle elevate transazioni di dati tra Reddit e grandi aziende AI. 5. Costruire un ecosistema di fornitura di dati aperto: l'azione centrale di Perceptron Network è costruire una rete di fornitura di dati decentralizzata, mirata a rompere il monopolio, rendendo il flusso di dati più libero e la determinazione dei prezzi più equa. 6. Affrontare la chiusura e la frammentazione dei sistemi AI: gli utenti sottolineano che, nonostante l'enorme numero di utenti dei modelli AI mainstream, il sistema di dati sottostante sta diventando sempre più chiuso, e gli utenti, oltre a contribuire con dati, mancano di un senso di partecipazione, creando una "scatola nera". 7. Sottolineare l'ingegneria di sistema piuttosto che l'ingegneria del prodotto: il progetto adotta l'idea di costruire prima una rete sostenibile e meccanismi di incentivazione, impegnandosi a trattenere i partecipanti e a chiarire la logica operativa del sistema, ponendo le basi per lo sviluppo a lungo termine della rete AI, piuttosto che perseguire risultati di prodotto a breve termine. 8. Sfida al modello di "estrazione" dell'AI mainstream: il progetto critica implicitamente il fatto che l'AI mainstream attuale è essenzialmente un modello di estrazione unidirezionale dei dati degli utenti, cercando di stabilire un sistema di partecipazione e contributo più equo e sostenibile. 3. Dati e indicatori chiave Il tweet non menziona dettagli specifici sui modi di partecipazione, ma evidenzia gli indicatori di confronto chiave del mercato dei dati attuale: il prezzo dei dati di alta qualità a livello professionale può essere oltre 40 volte più costoso rispetto ai dati normali. Inoltre, cita casi di scala di transazioni di dati centralizzati, come le transazioni tra Reddit e grandi aziende AI che possono raggiungere miliardi di dollari, riflettendo indirettamente la scala di mercato e il potenziale valore che Perceptron Network mira a risolvere. 1. Udon @egyptk6 sottolinea che il vantaggio centrale del progetto Perceptron risiede nei suoi dati di alta qualità e non nel concetto di AI stesso, e segnala che attualmente il mercato dei dati presenta problemi di prezzi elevati. 2. Miss tang @Misstang1102 ritiene che l'attuale AI manchi di un sistema di dati aperto e di un senso di partecipazione degli utenti, mentre Perceptron Network sembra più orientato alla costruzione di ingegneria di sistema.