2月16日热点项目五 @perceptronntwk 推文整理 一，项目简介 Perceptron是一个致力于构建去中心化、实时流动AI数据与训练网络的区块链项目。它属于AI+DePIN赛道，核心范式是将AI模型的训练从静态的“快照”更新转变为基于持续信号流的动态调整过程。 二，今日热点 1， 范式创新引发关注：项目被社区成员评价为带来了“范式上的变化”，其设计核心是让AI智能成为“持续流动的过程”，而非传统AI系统“训练-部署-周期更新”的快照逻辑，这更贴合现实世界数据与环境的实时流动性。 2， 强调实时信号流架构：系统围绕实时信号流构建，数据在动态过程中被持续采集和刷新，模型依据实时输入进行不间断调整，避免了模型能力停滞在某个静态时间点的问题。 3， 降低参与门槛与累积贡献：从节点参与者视角看，用户体验友好，用户通过执行轻量级操作即可参与。这些分散的贡献能在系统层面持续累积，直接增强整体网络能力，使参与者感觉是在维护一套持续运转的基础设施。 4， 回应AI信任与透明度危机：项目直击当前AI应用的核心矛盾——用户对数据来源、训练流程不透明及由少数公司掌控的不安。Perceptron试图构建一个让用户能参与过程的AI系统，解决“我们在用AI，但我们并不在AI里”的信任困境。 5， 聚焦数据来源民主化：项目核心目标并非单纯追求模型性能，而是回答“AI的数据，能不能真的来自人”这一底层问题，旨在打破少数公司对数据源的垄断，推动数据来源的民主化。 6， 实质性生态合作推进：近期与TryBrickroad的合作被社区视为具有代表性的实质性联动，而非噱头式营销，这表明项目正在稳步推进其生态建设和实际应用场景的落地。 7， 社区讨论体现价值认同：相关推文讨论显示出早期参与者和观察者对项目设计理念的深度认同，认为其抓住了现有AI系统的关键缺陷，并提供了具有前瞻性的解决方案思路。 三，参与方式 根据推文信息，用户可作为节点参与者加入网络。参与门槛相对友好，用户侧主要执行轻量级的操作任务。这些分散的贡献会被系统整合，持续增强网络的整体数据采集与处理能力。 四，项目风险 （推文内容未提及任何具体风险、漏洞或安全事件，此部分省略。） 1，橘子 ∑ @0xaurSkyo 认为Perceptron的核心创新在于将AI从静态的“快照”模式转变为适应现实世界持续变化的动态智能流程。 2，Miss tang @Misstang1102 指出当前AI因数据、训练过程不透明而引发公众信任问题，并暗示Perceptron可能通过让用户更深入参与来应对这一挑战。