Dalam sebagian besar proyek AI, orang terlalu fokus pada kekuatan komputasi—klaster GPU, kecepatan pemrosesan, optimisasi. Tapi inilah yang sebenarnya menghambat: kualitas dan ketersediaan data. Bottleneck bukanlah apa yang menjalankan model, melainkan apa yang melatihnya.
Perceptron NTWK mengatasi ini secara langsung dengan pendekatan dua arah. Pertama, mengumpulkan data pelatihan yang diverifikasi dari jaringan terdistribusi daripada mengandalkan dataset terpusat. Kedua, memproses semuanya melalui infrastruktur terdesentralisasi alih-alih server yang terbatas di gudang. Anda memperbaiki rantai pasokan dan lapisan eksekusi sekaligus.
Dibangun di atas kerangka kerja Mindo AI, pengaturan ini menghilangkan batasan tradisional yang menjebak sebagian besar proyek dalam perangkap skala. Ketika pipeline data dan infrastruktur komputasi Anda keduanya terdesentralisasi, tiba-tiba matematikanya berubah. Anda tidak menunggu bottleneck terselesaikan—Anda merancangnya agar hilang.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
19 Suka
Hadiah
19
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
degenwhisperer
· 01-12 07:02
Ya ampun, akhirnya ada yang mengungkapkan, data memang menjadi hambatan utama
Saya suka ide ini, pipeline data terdesentralisasi langsung memecahkan masalah, jauh lebih andal daripada hanya mengandalkan GPU
Sepertinya sebagian besar proyek benar-benar melakukan optimisasi palsu, hanya fokus pada perangkat keras saja tidak cukup
Lihat AsliBalas0
NftRegretMachine
· 01-11 15:55
Akhirnya ada yang mengungkapkan, data adalah tambang emas yang sesungguhnya, mereka yang setiap hari memuji GPU benar-benar harus merenung
Gagasan desentralisasi ini memang segar, tapi boleh saya tanya bagaimana jaminan kualitas data? Apakah hasil crowdsourcing ini dapat diandalkan
Kalau Perceptron ini benar-benar bisa menyelesaikan bottleneck data, itu benar-benar mengubah aturan permainan... tapi saya tetap ingin melihat performa nyata
Dirancang dari sumber rantai pasokan, untuk menghindari kesulitan ekspansi di kemudian hari, logika ini saya dukung
Bagus didengar, yang penting adalah implementasi nyata, jangan sampai hanya menjadi proyek PPT lagi
Lihat AsliBalas0
OnChainDetective
· 01-11 15:55
Tunggu, saya sebelumnya tidak memperhatikan titik bottleneck kualitas data ini, tampaknya para whale diam-diam mengumpulkan data... Perceptron dengan pendekatan desentralisasi ini memang mampu mengatasi operasi kotak hitam dari gudang terpusat, tetapi saya tetap ingin melihat aliran dana mereka di blockchain...
Lihat AsliBalas0
CoinBasedThinking
· 01-11 15:51
Sederhananya, data adalah raja, perangkat keras hanyalah pelengkap
Benjolan utama sudah lama ada di sana, tinggal siapa yang dulu menyadarinya
Membangun saluran data terdesentralisasi terdengar bagus, tapi apakah benar bisa berjalan?
Menghilangkan bottleneck sejak tahap desain? Kedengarannya seperti kata-kata pemasaran...
Verifikasi data terdistribusi memang ide yang menarik
Sepertinya Perceptron ingin bergandengan tangan dengan Mindo
Kuncinya tetap pada kualitas data, sekarang semua orang sedang pamer
Lihat AsliBalas0
CryptoSurvivor
· 01-11 15:48
Data adalah tambang emas yang sebenarnya, rangkaian GPU itu sudah usang sejak lama
Lihat AsliBalas0
GateUser-c802f0e8
· 01-11 15:41
Jujur saja, kualitas data memang benar-benar diremehkan secara serius, semua orang hanya mengumpulkan GPU saja.
Pipeline data terdesentralisasi terdengar bagus, hanya saja tidak tahu apakah implementasinya akan menimbulkan masalah.
Pendekatan dual-pronged ini menurut saya cukup dapat diandalkan, tetapi bagaimana memastikan bahwa verifikasi data crowdsourcing tidak tercemar?
Sekali lagi, desentralisasi dan penghapusan bottleneck, saya sudah mendengar argumen ini di banyak proyek haha.
Jika optimisasi matematika dari kerangka Mindo benar-benar sehebat itu, seharusnya masalah ini sudah terselesaikan sejak lama, kan?
Rasanya hampir sama dengan proyek yang saya ikuti sebelumnya, semua promosi sangat gencar.
Rantai pasokan data memang menjadi kelemahan utama, tidak salah jika dikatakan begitu, tinggal siapa yang benar-benar bisa menyelesaikannya.
Dalam sebagian besar proyek AI, orang terlalu fokus pada kekuatan komputasi—klaster GPU, kecepatan pemrosesan, optimisasi. Tapi inilah yang sebenarnya menghambat: kualitas dan ketersediaan data. Bottleneck bukanlah apa yang menjalankan model, melainkan apa yang melatihnya.
Perceptron NTWK mengatasi ini secara langsung dengan pendekatan dua arah. Pertama, mengumpulkan data pelatihan yang diverifikasi dari jaringan terdistribusi daripada mengandalkan dataset terpusat. Kedua, memproses semuanya melalui infrastruktur terdesentralisasi alih-alih server yang terbatas di gudang. Anda memperbaiki rantai pasokan dan lapisan eksekusi sekaligus.
Dibangun di atas kerangka kerja Mindo AI, pengaturan ini menghilangkan batasan tradisional yang menjebak sebagian besar proyek dalam perangkap skala. Ketika pipeline data dan infrastruktur komputasi Anda keduanya terdesentralisasi, tiba-tiba matematikanya berubah. Anda tidak menunggu bottleneck terselesaikan—Anda merancangnya agar hilang.