儘管分散式計算仍然是一個破碎的承諾，@theblessnetwork 正在建立基礎設施，使其成為現實。 以下是 Bless 所支持的一些實際用例。 機器學習與 AI 處理 Bless 正在通過創建一個分散式 AI 生態系統來使 AI 民主化，讓每個人都能更輕鬆地接觸機器學習。 通過在多個設備上啟用模型分片，模型可以在分散的節點上提供和微調。這降低了成本，同時通過大規模並行化提高了訓練時間。 該網絡的聯邦學習能力允許公司在保持數據本地的情況下為模型訓練做出貢獻。醫療保健公司可以在患者數據上訓練 AI，而不必讓數據離開醫院。 只有梯度更新會在網絡中共享，這解決了受監管行業中 AI 採用的最重大障礙之一。 遊戲延遲 困擾在線遊戲的一個問題是延遲。玩家根據其地理位置體驗到的遊戲質量差異很大。 Bless 通過層次狀態同步解決了這個問題。區域遊戲狀態在本地維護，以實現響應式遊戲，同時在區域之間進行同步，以保持全球一致性。 通過允許遊戲物理計算在玩家附近進行，而不是在遙遠的數據中心，玩家可以享受到無論位置如何都感覺一致的響應式遊戲。 合作夥伴關係 Bless 正在與 @SpaceandTimeDB 合作，將 ZK 證明能力整合到他們的網絡中。 通過 Bless 部署的 AI 代理可以訪問包括天氣預報、電網位置預測和能源價格在內的加密可驗證輸入。 這種架構非常適合電動車充電網絡。代理可以分析實時電網容量、電價和用戶需求模式，以防止電網過載並為用戶降低成本。 Bless 還與 @monad 合作，使完全在用戶設備上運行的自主 AI 交易代理的部署成為可能，同時在鏈上進行互動。 Monad 提供高吞吐量和低延遲，而 Bless 通過提供本地、低延遲的代理推理計算層來補充它。 這些代理可以實時分析市場模式，降低高頻交易的進入門檻。這使得任何人都能在自己的設備上部署複雜的交易代理。

@theblessnetwork Bless 將理論轉化為實踐。 如果團隊能夠實現其願景，這可能會標誌著向去中心化互聯網基礎設施的真正轉變。 您可以在這裡免費閱讀完整的諮詢報告。