Chociaż obliczenia rozproszone pozostają niespełnioną obietnicą, @theblessnetwork buduje infrastrukturę, aby uczynić to rzeczywistością. Oto kilka rzeczywistych przypadków użycia, które umożliwia Bless. Przetwarzanie uczenia maszynowego i AI Bless demokratyzuje AI, tworząc rozproszony ekosystem AI, aby uczynić uczenie maszynowe bardziej dostępnym dla wszystkich. Dzięki umożliwieniu dzielenia modeli na wiele urządzeń, modele mogą być serwowane i dostosowywane w rozproszonych węzłach. To obniża koszty, jednocześnie poprawiając czasy treningu dzięki masowej paralelizacji. Możliwości uczenia federacyjnego w sieci pozwalają firmom przyczyniać się do treningu modeli, jednocześnie zachowując swoje dane lokalnie. Firmy z branży opieki zdrowotnej mogłyby trenować AI na danych pacjentów, nie opuszczając ich szpitala. Tylko aktualizacje gradientów są udostępniane w sieci, co rozwiązuje jeden z najważniejszych barier w przyjęciu AI w regulowanych branżach. Opóźnienia w grach Jednym z problemów, które dręczą gry online, jest opóźnienie. Gracze doświadczają znacznie różnej jakości rozgrywki w zależności od ich lokalizacji geograficznej. Bless rozwiązuje to poprzez hierarchiczną synchronizację stanu. Regionalne stany gier są utrzymywane lokalnie dla responsywnej rozgrywki, jednocześnie synchronizowane w różnych regionach, aby utrzymać globalną spójność. Dzięki umożliwieniu obliczeń fizyki gry blisko graczy, a nie w odległych centrach danych, gracze korzystają z responsywnej rozgrywki, która wydaje się spójna, niezależnie od lokalizacji. Partnerstwa Bless współpracuje z @SpaceandTimeDB, aby zintegrować możliwości ZK-proof w swojej sieci. Agenci AI wdrożeni przez Bless mogą uzyskiwać dostęp do kryptograficznie weryfikowalnych danych wejściowych, w tym prognoz pogody, prognoz lokalizacji sieci i cen energii. Ta architektura dobrze sprawdza się w sieciach ładowania EV. Agenci mogą analizować rzeczywistą pojemność sieci, ceny energii i wzorce popytu użytkowników, aby zapobiegać przeciążeniu sieci i minimalizować koszty dla użytkowników. Bless nawiązał również współpracę z @monad, aby umożliwić wdrożenie autonomicznych agentów handlowych AI, którzy działają całkowicie na urządzeniach użytkowników, jednocześnie interakując w łańcuchu. Monad zapewnia wysoką przepustowość i niskie opóźnienie, a Bless uzupełnia to, dostarczając warstwę obliczeniową dla lokalnego, niskolatencyjnego wnioskowania agentów. Ci agenci mogliby analizować wzorce rynkowe w czasie rzeczywistym i obniżać barierę wejścia dla HFT. To pozwala każdemu wdrożyć zaawansowanych agentów handlowych na własnych urządzeniach.

@theblessnetwork Bless zamienia teorię w praktykę. Jeśli zespół będzie w stanie zrealizować swoją wizję, może to oznaczać prawdziwą zmianę w kierunku zdecentralizowanej infrastruktury internetowej. Pełny raport konsultacyjny możesz przeczytać ZA DARMO tutaj.