În timp ce calculul distribuit rămâne o promisiune încălcată, @theblessnetwork construiește infrastructura pentru a o transforma în realitate. Iată câteva cazuri reale de utilizare pe care Bless le permite. Învățare automată și procesare AI Bless democratizează AI prin crearea unui ecosistem AI distribuit pentru a face învățarea automată mai accesibilă pentru toată lumea. Prin activarea fragmentării modelelor pe mai multe dispozitive, modelele pot fi servite și reglate fin pe noduri distribuite. Acest lucru reduce costurile, îmbunătățind în același timp timpii de antrenament prin paralelizare masivă. Capacitățile de învățare federativă ale rețelei permit companiilor să contribuie la instruirea modelelor, păstrându-și în același timp datele locale. Companiile din domeniul sănătății ar putea antrena AI pe datele pacienților fără ca acestea să părăsească vreodată spitalul. Doar actualizările de gradient sunt partajate în rețea, abordând una dintre cele mai semnificative bariere în calea adoptării AI în industriile reglementate. Latența jocurilor O problemă care a afectat jocurile online este latența. Jucătorii experimentează un joc de calitate foarte diferit în funcție de locația lor geografică. Bless rezolvă acest lucru prin sincronizarea ierarhică a stării. Stările regionale de joc sunt menținute local pentru un joc receptiv, în timp ce sunt sincronizate între regiuni pentru a menține consecvența globală. Permițând calculelor fizicii jocului să se întâmple aproape de jucători, mai degrabă decât în centre de date îndepărtate, jucătorii beneficiază de un joc receptiv care se simte consecvent indiferent de locație. Parteneriate Bless lucrează cu @SpaceandTimeDB pentru a integra capabilități rezistente la ZK în rețeaua lor. Agenții AI implementați prin Bless pot accesa intrări verificabile criptografic, inclusiv prognoze meteo, proiecții de localizare a rețelei și prețuri la energie. Această arhitectură funcționează bine pentru rețelele de încărcare a vehiculelor electrice. Agenții pot analiza capacitatea rețelei în timp real, prețurile energiei electrice și modelele de cerere ale utilizatorilor pentru a preveni supraîncărcarea rețelei și a minimiza costurile pentru utilizatori. Bless a încheiat, de asemenea, un parteneriat cu @monad pentru a permite implementarea agenților de tranzacționare AI autonomi care rulează în întregime pe dispozitivele utilizatorilor în timp ce interacționează în lanț. Monad oferă un debit ridicat și o latență scăzută, iar Bless îl completează oferind stratul de calcul pentru inferența agentului local, cu latență scăzută. Acești agenți ar putea analiza modelele pieței în timp real și ar putea reduce bariera de intrare pentru HFT. Acest lucru permite oricui să implementeze agenți de tranzacționare sofisticați pe propriile dispozitive.

@theblessnetwork Bless transformă teoria în practică. Dacă echipa își poate pune în aplicare viziunea, ar putea marca o schimbare reală către infrastructura descentralizată a internetului. Puteți citi raportul complet de consultanță GRATUIT aici.