2月16日熱點項目五 @perceptronntwk 推文整理 一，項目簡介 Perceptron是一個致力於構建去中心化、實時流動AI數據與訓練網絡的區塊鏈項目。它屬於AI+DePIN賽道，核心範式是將AI模型的訓練從靜態的“快照”更新轉變為基於持續信號流的動態調整過程。 二，今日熱點 1， 範式創新引發關注：項目被社區成員評價為帶來了“範式上的變化”，其設計核心是讓AI智能成為“持續流動的過程”，而非傳統AI系統“訓練-部署-週期更新”的快照邏輯，這更貼合現實世界數據與環境的實時流動性。 2， 強調實時信號流架構：系統圍繞實時信號流構建，數據在動態過程中被持續採集和刷新，模型依據實時輸入進行不間斷調整，避免了模型能力停滯在某個靜態時間點的問題。 3， 降低參與門檻與累積貢獻：從節點參與者視角看，用戶體驗友好，用戶通過執行輕量級操作即可參與。這些分散的貢獻能在系統層面持續累積，直接增強整體網絡能力，使參與者感覺是在維護一套持續運轉的基礎設施。 4， 迴應AI信任與透明度危機：項目直擊當前AI應用的核心矛盾——用戶對數據來源、訓練流程不透明及由少數公司掌控的不安。Perceptron試圖構建一個讓用戶能參與過程的AI系統，解決“我們在用AI，但我們並不在AI裡”的信任困境。 5， 聚焦數據來源民主化：項目核心目標並非單純追求模型性能，而是回答“AI的數據，能不能真的來自人”這一底層問題，旨在打破少數公司對數據源的壟斷，推動數據來源的民主化。 6， 實質性生態合作推進：近期與TryBrickroad的合作被社區視為具有代表性的實質性聯動，而非噱頭式營銷，這表明項目正在穩步推進其生態建設和實際應用場景的落地。 7， 社區討論體現價值認同：相關推文討論顯示出早期參與者和觀察者對項目設計理念的深度認同，認為其抓住了現有AI系統的關鍵缺陷，並提供了具有前瞻性的解決方案思路。 三，參與方式 根據推文信息，用戶可作為節點參與者加入網絡。參與門檻相對友好，用戶側主要執行輕量級的操作任務。這些分散的貢獻會被系統整合，持續增強網絡的整體數據採集與處理能力。 四，項目風險 （推文內容未提及任何具體風險、漏洞或安全事件，此部分省略。） 1，橘子 ∑ @0xaurSkyo 認為Perceptron的核心創新在於將AI從靜態的“快照”模式轉變為適應現實世界持續變化的動態智能流程。 2，Miss tang @Misstang1102 指出當前AI因數據、訓練過程不透明而引發公眾信任問題，並暗示Perceptron可能通過讓用戶更深入參與來應對這一挑戰。