在数据探索 v1 发布之前，我一直在完善我在 @PerceptronNTWK 上的设置，突出的特点是这一阶段的低调，更多的是一个机会，让那些早期关注的人悄然建立不对称的定位。 操作流程故意保持简约高效：一个轻量级节点在后台持续运行，参与者通过平台直接选择任务，任务以明确的微目标形式交付，而不是模糊的提示。输出被提交回网络，同行级别的验证确保只有干净、高完整性的贡献被接受。补偿严格基于绩效，结合 $PERC 排放和链上声誉，反映可验证的表现而非活动量。 至关重要的是，声誉并非表面化。更高的信任分数解锁对越来越有价值的任务的访问，创造了一个复合循环，其中一致性和质量直接扩大了收益潜力，而无需捷径、Sybil 风格的耕作或不透明的裁量。每一次互动，从任务定义到验证和奖励，都是在链上记录的，具有完整的来源，强化了 Perceptron 对审计能力和数据完整性的重视。 虽然公众路线图指向 2026 年第一季度的更广泛发布，但这一过渡阶段标志着真正的拐点。人力驱动的微任务已经上线，这里是有意义信号开始积累的地方，提前引起更广泛的关注。 对于任何寻求在 DeAI 和 DePIN 交汇处获得可验证、符合伦理的 AI 数据层早期曝光的人来说，@PerceptronNTWK 提供了一个结构合理的切入点，安静、系统，旨在奖励那些在聚光灯到来之前贡献真实价值的人。