Marco

Chào mọi người 💤 Khi AI học hỏi từ chính nó, các lỗi âm thầm tích tụ lại. Nó có thể nghe có vẻ thông minh nhưng lại lệch khỏi thực tế. @PerceptronNTWK giải quyết điều này bằng cách tập trung vào phản hồi của con người. Được hỗ trợ bởi @MindoAI, trải nghiệm thực tế luôn được giữ trong vòng lặp.

Các bạn có biết không? @myfanforce có chiến dịch $5K kết thúc trong 1 ngày, nếu bạn chưa tham gia hãy đi và tham gia ngay 👇👇 Tham gia tại đây

Hơn 700K nút @PerceptronNTWK hoạt động trên toàn thế giới phân phối thực, không phải là hype. Perceptron định nghĩa lại AI: chia sẻ băng thông nhàn rỗi và đầu vào của con người, cải thiện mô hình, kiếm phần thưởng. Không có hạ tầng do VC kiểm soát hoặc trích xuất dữ liệu miễn phí.

Gm guys☀️ AI tự huấn luyện cảm giác như một vòng lặp tự ăn chính nó, với các mô hình ảo tưởng và lệch khỏi thực tế. @PerceptronNTWK định hướng AI bằng cách nhận diện con người như lớp chân lý cuối cùng. Không chỉ là các mô hình tốt hơn mà còn là sở hữu phân phối của quy trình dữ liệu.

Chào mọi người 💤 Tiến bộ bền vững đến từ việc xây dựng hàng ngày, cẩn thận chứ không phải đoán xu hướng tiếp theo. Đó là cách @PerceptronNTWK hướng tới năm 2026: một mạng lưới được thúc đẩy bởi sự tham gia thực sự. Các nút là những người tập hợp, xác minh và cải thiện dữ liệu, nhận phần thưởng xứng đáng.

Quyền riêng tư và lợi nhuận hiếm khi phù hợp. Thường thì, sử dụng AI đồng nghĩa với việc từ bỏ dữ liệu. Còn nếu bạn có thể kiếm tiền thay thế? @PerceptronNTWK bạn chia sẻ băng thông mà không tiết lộ thông tin cá nhân và nhận phần thưởng.@MindoAI đảm bảo nền tảng luôn an toàn và công bằng, bạn có thể kiếm lợi nhuận mà không phải hy sinh quyền riêng tư

Dữ liệu tĩnh nhanh chóng trở nên lỗi thời. @PerceptronNTWK học trực tiếp từ người dùng chứ không phải kho lưu trữ cũ kỹ. Luôn luôn phát triển. @MindoAI

Chào CT! @PerceptronNTWK lộ trình 2026 -Q1: Alpha Loop -- mạng lưới nút cung cấp dữ liệu AI thực -Q2: VoiceQuest, ImageQuest, MarketConnect -- khách hàng AI thời gian thực -Q3: VideoQuest + Data Vault -- tái sử dụng bộ dữ liệu \& tăng trưởng IP -Q4: ValidatorNet + Enterprise Connect Các mốc quan trọng rõ ràng.

AI ngày nay thường được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử tĩnh, không phải dữ liệu thực tế theo thời gian thực, với chi phí cao và dễ lỗi thời. @PerceptronNTWK đảo ngược điều đó bằng cách cho phép học liên tục: người dùng cung cấp tín hiệu trực tiếp, giữ cho các mô hình luôn thích nghi và phù hợp.

Thay vì lướt mạng tiêu cực, tôi đã biến @PerceptronNTWK thành một công việc hàng ngày trả phí. Cài đặt tiện ích mở rộng, chọn tham gia các nhiệm vụ băng thông + , để các tài nguyên rảnh rỗi hoạt động. Gửi các tín hiệu đã xác minh, thêm ngữ cảnh, tinh chỉnh kết quả với phản hồi nhanh. Hồ sơ của bạn theo dõi quyền sở hữu và xếp hạng.

Cỏ sẽ xanh hơn nơi bạn xây dựng, điều này thể hiện rõ nhất với @PerceptronNTWK mới nhất. Trong một thế giới sôi động với cơn sốt AI, họ ưu tiên chuẩn bị vững chắc, thưởng cho các nút mạng cung cấp dữ liệu con người sạch sẽ để thúc đẩy các mô hình thông minh hơn. Dự án yên tĩnh nào bạn đang thực hiện trong năm nay để làm cho năm 2026 trở nên có ý nghĩa?