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最近、多くのAIシステムが直面する課題について考えています。それは新鮮で信頼性の高いデータへのアクセスです。
そこで@PerceptronNTWKが私の目に面白く映り始めました。
私の理解では、このネットワークは人々が未使用の帯域幅を提供し、ライブウェブデータの収集を支援することを可能にします。
少数の中央集約型プロバイダーに依存する代わりに、プロセスはより коммьюнити駆動型になります。
参加者によって収集された生データは混乱したままではありません。
フィルタリングと構造化を経て、開発者が実際に使用できるAI対応データセットになります。
私にとって、これはダイナミクスを変えます。
これはデータが盲目的にスクレイピングされたり、少数の大規模サプライヤーの後ろに閉じ込められたりしないことを意味します。
それはネットワークが一緒に生成するものになります。
うまくスケーリングすれば、これはAIビルダーにとってより良いカバレッジ、より高速な更新、そしてより低いコストを意味する可能性があります。
成長するAI経済では、データが燃料です。
Perceptronは、その燃料の流れを保つパイプラインの構築に焦点を当てているように見えます。

2026は19％完了です。神様、私はいつ最初の6桁を稼ぐのですか

最近私が考えていたことの一つは、AIインフラの重要な部分であるデータパイプラインを多くの人が見落としがちだということです。
ほとんどの人はモデル自体に焦点を当てていますが、モデルはそれに供給されるデータが進化し続けるときにのみ改善されます。
そこで@PerceptronNTWKが私にとって興味深くなるのです。
静的なデータセットに依存するのではなく、少数の中央集権的な提供者が管理するのではなく、ネットワークはデータ生成を継続的なプロセスとして扱います。
参加者はインターネット全体から生のウェブデータを収集します。
その後、プロトコルはその情報をAIシステムが実際に学習できる構造化されたデータセットに洗練させていきます。
私の視点では、これによりよりダイナミックなデータの流れが生まれます。
参加者が増えるほど、データセットは改善・拡大し続けます。
このようなシステムは、AIモデルが古い固定されたデータセットだけに頼るのではなく、リアルタイムの情報を維持し続けるのに役立つ可能性があります。

市場は最近あまり強くないですが、それでも私は@PerceptronNTWKでポイントを積み重ねています。私の考えは非常にシンプルです。データを提供→ネットワークが成長→参加することでポイントを獲得。AIの重要性が日々増す中、Perceptronのようなシステムは一般ユーザーに早期参加の機会を与えています。大企業がすべてのデータをコントロールするのではなく、人々が直接貢献し、AIモデルのトレーニングを支援できるのです。その部分が私にとって面白いと感じるところです。ただの受動的な利用ではありません。あなたの活動は実際にネットワークを支えつつ、AIのための分散型データ層を構築しています。これまでのところ、バックグラウンドでの動作は非常にスムーズです。また、Mindoの他のいくつかのプロジェクトも注視しています。@DeepNodeAIはまだ一時停止中ですが、@fassetは近いうちにキャンペーンを開始する予定です。市場が遅くても、私はできるだけ積み重ね続けています。