Mientras que la computación distribuida sigue siendo una promesa rota, @theblessnetwork está construyendo la infraestructura para hacerla realidad. Aquí hay algunos casos de uso reales que Bless habilita. Procesamiento de Aprendizaje Automático e IA Bless está democratizando la IA al crear un ecosistema de IA distribuido para hacer que el aprendizaje automático sea más accesible para todos. Al habilitar el sharding de modelos a través de múltiples dispositivos, los modelos pueden ser servidos y ajustados a través de nodos distribuidos. Esto reduce costos mientras mejora los tiempos de entrenamiento a través de una paralelización masiva. Las capacidades de aprendizaje federado de la red permiten a las empresas contribuir al entrenamiento de modelos mientras mantienen sus datos locales. Las empresas de salud podrían entrenar IA con datos de pacientes sin que estos salgan del hospital. Solo se comparten actualizaciones de gradientes a través de la red, abordando una de las barreras más significativas para la adopción de IA en industrias reguladas. Latencia en Juegos Un problema que ha atormentado a los juegos en línea es la latencia. Los jugadores experimentan una calidad de juego muy diferente según su ubicación geográfica. Bless resuelve esto a través de la sincronización jerárquica de estados. Los estados de juego regionales se mantienen localmente para un juego receptivo mientras se sincronizan entre regiones para mantener la consistencia global. Al permitir que los cálculos de física del juego ocurran cerca de los jugadores en lugar de en centros de datos lejanos, los jugadores se benefician de un juego receptivo que se siente consistente sin importar la ubicación. Asociaciones Bless está trabajando con @SpaceandTimeDB para integrar capacidades de prueba ZK en su red. Los agentes de IA desplegados a través de Bless pueden acceder a entradas verificables criptográficamente, incluyendo pronósticos del tiempo, proyecciones de ubicación de la red y precios de energía. Esta arquitectura funciona bien para redes de carga de vehículos eléctricos. Los agentes pueden analizar la capacidad de la red en tiempo real, los precios de electricidad y los patrones de demanda de los usuarios para prevenir la sobrecarga de la red y minimizar costos para los usuarios. Bless también se ha asociado con @monad para habilitar el despliegue de agentes de trading de IA autónomos que funcionan completamente en los dispositivos de los usuarios mientras interactúan en la cadena. Monad ofrece alta capacidad de procesamiento y baja latencia, y Bless lo complementa proporcionando la capa de computación para la inferencia de agentes local y de baja latencia. Estos agentes podrían analizar patrones de mercado en tiempo real y reducir la barrera de entrada para el HFT. Esto permite a cualquiera desplegar agentes de trading sofisticados en sus propios dispositivos.

@theblessnetwork Bless convierte la teoría en práctica. Si el equipo puede ejecutar su visión, podría marcar un verdadero cambio hacia una infraestructura de internet descentralizada. Puedes leer el informe de consultoría completo GRATIS aquí.