Även om distribuerad databehandling fortfarande är ett brutet löfte, bygger @theblessnetwork infrastrukturen för att göra det till verklighet. Här är några verkliga användningsfall som Bless möjliggör. Maskininlärning och AI-bearbetning Bless demokratiserar AI genom att skapa ett distribuerat AI-ekosystem för att göra maskininlärning mer tillgänglig för alla. Genom att aktivera horisontell partitionering av modeller över flera enheter kan modeller hanteras och finjusteras över distribuerade noder. Detta minskar kostnaderna samtidigt som träningstiderna förbättras genom massiv parallellisering. Nätverkets federerade inlärningsfunktioner gör det möjligt för företag att bidra till modellträning samtidigt som deras data hålls lokala. Hälso- och sjukvårdsföretag skulle kunna träna AI på patientdata utan att den någonsin lämnar sjukhuset. Endast gradientuppdateringar delas över nätverket, vilket tar itu med ett av de största hindren för AI-implementering i reglerade branscher. Latens för spel Ett problem som har plågat onlinespel är latens. Spelare upplever mycket olika kvalitet på spel baserat på deras geografiska plats. Bless löser detta genom hierarkisk tillståndssynkronisering. Regionala speltillstånd upprätthålls lokalt för responsivt spelande samtidigt som de synkroniseras mellan regioner för att upprätthålla global enhetlighet. Genom att låta spelfysikberäkningar ske nära spelare i stället för i avlägsna datacenter kan spelare dra nytta av responsivt spelande som känns konsekvent oavsett plats. Partnerskap Bless samarbetar med @SpaceandTimeDB för att integrera ZK-säkra funktioner i deras nätverk. AI-agenter som distribueras via Bless kan få tillgång till kryptografiskt verifierbara indata, inklusive väderprognoser, prognoser för nätplats och energipriser. Den här arkitekturen fungerar bra för laddningsnätverk för elbilar. Agenter kan analysera nätkapacitet i realtid, elpriser och användarnas efterfrågemönster för att förhindra överbelastning av nätet och minimera kostnaderna för användarna. Bless har också samarbetat med @monad för att möjliggöra distribution av autonoma AI-handelsagenter som körs helt på användarenheter samtidigt som de interagerar på kedjan. Monad levererar högt dataflöde och låg latens, och Bless kompletterar det genom att tillhandahålla beräkningslagret för lokal agentinferens med låg latens. Dessa agenter kunde analysera marknadsmönster i realtid och sänka inträdesbarriären för HFT. Detta gör att vem som helst kan distribuera sofistikerade handelsagenter på sina egna enheter.

@theblessnetwork Bless förvandlar teori till praktik. Om teamet kan genomföra sin vision kan det markera ett verkligt skifte mot en decentraliserad internetinfrastruktur. Du kan läsa hela konsultrapporten GRATIS här.