Während verteiltes Rechnen ein gebrochenes Versprechen bleibt, baut @theblessnetwork die Infrastruktur, um es zur Realität zu machen. Hier sind einige echte Anwendungsfälle, die Bless ermöglicht. Maschinenlernen & KI-Verarbeitung Bless demokratisiert KI, indem es ein verteiltes KI-Ökosystem schafft, um Maschinenlernen für alle zugänglicher zu machen. Durch die Ermöglichung von Modell-Sharding über mehrere Geräte können Modelle bereitgestellt und über verteilte Knoten feinabgestimmt werden. Dies senkt die Kosten und verbessert die Trainingszeiten durch massive Parallelisierung. Die föderierten Lernfähigkeiten des Netzwerks ermöglichen es Unternehmen, zur Modellschulung beizutragen, während ihre Daten lokal bleiben. Gesundheitsunternehmen könnten KI mit Patientendaten trainieren, ohne dass diese jemals das Krankenhaus verlassen. Nur Gradientenaktualisierungen werden über das Netzwerk geteilt, was eine der größten Hürden für die KI-Adoption in regulierten Branchen anspricht. Gaming-Latenz Ein Problem, das Online-Spiele plagt, ist die Latenz. Spieler erleben je nach geografischem Standort sehr unterschiedliche Spielqualitäten. Bless löst dies durch hierarchische Zustands-Synchronisation. Regionale Spielzustände werden lokal für reaktionsschnelles Gameplay aufrechterhalten, während sie über Regionen hinweg synchronisiert werden, um globale Konsistenz zu gewährleisten. Durch die Ermöglichung von Physikberechnungen im Spiel in der Nähe der Spieler anstatt in weit entfernten Rechenzentren profitieren Gamer von einem reaktionsschnellen Gameplay, das unabhängig vom Standort konsistent erscheint. Partnerschaften Bless arbeitet mit @SpaceandTimeDB zusammen, um ZK-Proof-Fähigkeiten in ihr Netzwerk zu integrieren. KI-Agenten, die über Bless bereitgestellt werden, können kryptografisch verifizierbare Eingaben wie Wettervorhersagen, Netzstandortprognosen und Energiepreise abrufen. Diese Architektur funktioniert gut für EV-Ladennetze. Agenten können die Echtzeit-Netzkapazität, Strompreise und Nutzer-Nachfragemuster analysieren, um eine Überlastung des Netzes zu verhindern und die Kosten für die Nutzer zu minimieren. Bless hat auch mit @monad zusammengearbeitet, um die Bereitstellung autonomer KI-Handelsagenten zu ermöglichen, die vollständig auf den Geräten der Nutzer laufen, während sie on-chain interagieren. Monad bietet hohe Durchsatzraten und niedrige Latenz, und Bless ergänzt dies, indem es die Rechenschicht für lokale, latenzarme Agenten-Inferenz bereitstellt. Diese Agenten könnten Marktverläufe in Echtzeit analysieren und die Eintrittsbarriere für HFT senken. Dies ermöglicht es jedem, anspruchsvolle Handelsagenten auf ihren eigenen Geräten bereitzustellen.

@theblessnetwork Bless verwandelt Theorie in Praxis. Wenn das Team seine Vision umsetzen kann, könnte dies einen echten Wandel hin zu einer dezentralen Internetinfrastruktur markieren. Sie können den vollständigen Beratungsbericht HIER kostenlos lesen.