Mentre il calcolo distribuito rimane una promessa infranta, @theblessnetwork sta costruendo l'infrastruttura per renderlo una realtà. Ecco alcuni casi d'uso reali che Bless abilita. Elaborazione di Machine Learning e AI Bless sta democratizzando l'AI creando un ecosistema AI distribuito per rendere il machine learning più accessibile a tutti. Abilitando la suddivisione dei modelli su più dispositivi, i modelli possono essere serviti e ottimizzati attraverso nodi distribuiti. Questo riduce i costi migliorando i tempi di addestramento attraverso una massiccia parallelizzazione. Le capacità di apprendimento federato della rete consentono alle aziende di contribuire all'addestramento dei modelli mantenendo i propri dati locali. Le aziende sanitarie potrebbero addestrare l'AI sui dati dei pazienti senza che questi lascino mai l'ospedale. Solo gli aggiornamenti dei gradienti vengono condivisi attraverso la rete, affrontando una delle barriere più significative all'adozione dell'AI in settori regolamentati. Latenza nei Giochi Un problema che ha afflitto i giochi online è la latenza. I giocatori sperimentano una qualità di gioco molto diversa in base alla loro posizione geografica. Bless risolve questo problema attraverso la sincronizzazione gerarchica dello stato. Gli stati di gioco regionali vengono mantenuti localmente per un gameplay reattivo, mentre vengono sincronizzati tra le regioni per mantenere la coerenza globale. Consentendo i calcoli della fisica di gioco di avvenire vicino ai giocatori piuttosto che in centri dati lontani, i giocatori beneficiano di un gameplay reattivo che sembra coerente indipendentemente dalla posizione. Partnership Bless sta collaborando con @SpaceandTimeDB per integrare le capacità di ZK-proof nella loro rete. Gli agenti AI distribuiti tramite Bless possono accedere a input verificabili crittograficamente, inclusi previsioni meteorologiche, proiezioni di posizione della rete e prezzi dell'energia. Questa architettura funziona bene per le reti di ricarica per veicoli elettrici. Gli agenti possono analizzare la capacità della rete in tempo reale, i prezzi dell'elettricità e i modelli di domanda degli utenti per prevenire il sovraccarico della rete e ridurre i costi per gli utenti. Bless ha anche collaborato con @monad per abilitare il dispiegamento di agenti di trading AI autonomi che operano interamente sui dispositivi degli utenti mentre interagiscono on-chain. Monad offre un'elevata capacità di elaborazione e bassa latenza, e Bless la completa fornendo il livello di calcolo per l'inferenza degli agenti locale e a bassa latenza. Questi agenti potrebbero analizzare i modelli di mercato in tempo reale e abbassare la barriera all'ingresso per l'HFT. Questo consente a chiunque di distribuire agenti di trading sofisticati sui propri dispositivi.

@theblessnetwork Bless trasforma la teoria in pratica. Se il team riesce a realizzare la sua visione, potrebbe segnare un vero cambiamento verso un'infrastruttura internet decentralizzata. Puoi leggere il rapporto di consulenza completo GRATUITAMENTE qui.