AI 依賴大量數據，但大多數生成這些數據的人卻從中無法受益。 @PerceptronNTWK 以不同的方式處理這個問題，允許用戶通過節點和微任務進行貢獻，為真實參與賺取 $PERC。 無需繁重的設置，只需在背景中運行的簡單擴展，貢獻變得可及。 目前已有超過 70 萬個節點上線，指向早期的 AI 基礎設施，而非短期的炒作。

AI 系統在受控環境中表現良好，但在現實世界的使用中會暴露出弱點。 @DeepNodeAI 設計用於在混亂和不可預測的需求下運行，分散計算確保沒有單一故障點。 這種架構使系統能夠在使用高峰和變化條件下保持穩定，優先考慮韌性而非華麗的基準或孤立的性能指標。

有效的市場依賴於資本無摩擦地流動。 @intodotspace 清楚地展示了這一點，通過即時執行、沒有人工鎖定，以及沒有延遲退出的機制。 當參與者可以自由進出頭寸時，風險是在實時管理的，而不是延遲的。 在波動的環境中，這種反應能力成為一個基本要求，而不是一個特徵。