У той час як розподілені обчислення залишаються невиконаною обіцянкою, @theblessnetwork будує інфраструктуру, щоб зробити їх реальністю. Ось кілька реальних прикладів використання, які Bless дозволяє. Машинне навчання та обробка штучного інтелекту Bless демократизує штучний інтелект, створюючи розподілену екосистему штучного інтелекту, щоб зробити машинне навчання доступнішим для всіх. Увімкнувши шардинг моделей на кількох пристроях, моделі можуть обслуговуватися та точно налаштовуватися на розподілених вузлах. Це знижує витрати, одночасно збільшуючи час навчання за рахунок масового розпаралелювання. Можливості об'єднаного навчання мережі дозволяють компаніям брати участь у навчанні моделей, зберігаючи при цьому локальні дані. Компанії охорони здоров'я можуть навчати штучний інтелект на даних пацієнтів, навіть не залишаючи його з лікарні. У мережі поширюються лише градієнтні оновлення, що усуває одну з найсерйозніших перешкод для впровадження штучного інтелекту в регульованих галузях. Затримка в іграх Однією з проблем, яка переслідує онлайн-ігри, є затримка. Гравці відчувають різну якість ігрового процесу залежно від їхнього географічного розташування. Bless вирішує цю проблему за допомогою ієрархічної синхронізації станів. Регіональні ігрові стани підтримуються локально для швидкого ігрового процесу, а синхронізуються між регіонами для збереження глобальної узгодженості. Дозволяючи розрахункам ігрової фізики виконувати поблизу гравців, а не у віддалених центрах обробки даних, геймери отримують вигоду від адаптивного ігрового процесу, який відчувається послідовно незалежно від місця розташування. Партнерства Bless співпрацює з @SpaceandTimeDB, щоб інтегрувати можливості захисту від ZK у свою мережу. Агенти штучного інтелекту, розгорнуті через Bless, можуть отримати доступ до криптографічно перевірених вхідних даних, включаючи прогнози погоди, прогнози розташування мережі та ціни на енергію. Ця архітектура добре працює для мереж зарядки електромобілів. Агенти можуть аналізувати потужність мережі в режимі реального часу, ціни на електроенергію та моделі попиту користувачів, щоб запобігти перевантаженню мережі та мінімізувати витрати для користувачів. Bless також співпрацює з @monad, щоб забезпечити розгортання автономних торгових агентів зі штучним інтелектом, які повністю працюють на пристроях користувачів, взаємодіючи в мережі. Monad забезпечує високу пропускну здатність і низьку затримку, а Bless доповнює її, надаючи обчислювальний рівень для локального висновування агентів з низькою затримкою. Ці агенти можуть аналізувати ринкові моделі в режимі реального часу та знижувати бар'єр входу для HFT. Це дозволяє будь-кому розгортати складні торгові агенти на власних пристроях.

@theblessnetwork Благословля перетворює теорію на практику. Якщо команда зможе втілити своє бачення в життя, це може ознаменувати реальний зсув у бік децентралізованої інфраструктури Інтернету. З повним консультаційним звітом ви можете ознайомитися БЕЗКОШТОВНО тут.