@PerceptronNTWK 特别引人注目之处在于其对当今 AI 面临的真正限制的精准诊断。限制因素不再是模型架构或原始计算能力，而是与人类对齐的数据。上下文相关、有意图且基于真实人类判断的数据仍然是 AI 堆栈中最稀缺和管理不善的资源。 Perceptron 从结构层面解决这一瓶颈，设计了一个人类作为一等参与者的网络，而不是隐形的上游输入。贡献者被赋予明确的所有权、可衡量的归属和经济收益，取代了提取性数据管道和不透明的黑箱工作流程，建立了一个透明的、与激励相一致的系统。干净的数据不是假设的；它是通过明确的参与产生的，并通过反馈循环不断精炼。 这一转变具有更广泛的影响。当像 Perceptron 这样的数据层与 @MindoAI 等智能和注意力协调系统结合时，一个更可持续的 AI 经济开始出现，在这个经济中，贡献是可观察的，价值是可量化的，奖励随着影响而扩大，而不仅仅是访问或规模。 从本质上讲，AI 只能在与人类的关系保持功能性、公平性和信任的前提下进行扩展。忽视这种关系的系统最终会因不对齐、偏见或收益递减而崩溃。@PerceptronNTWK 明确从底层建立这种关系的决定，不仅仅是设计选择，而是长期 AI 可扩展性的前提。