La plupart des infrastructures d'IA aujourd'hui sont verrouillées derrière des configurations cloud coûteuses. @theblessnetwork change cela - en permettant aux modèles de ML de fonctionner sur des appareils utilisateurs distribués. Le sharding de modèles + l'apprentissage fédéré signifient des coûts réduits et une meilleure confidentialité. Même les hôpitaux pourraient entraîner des IA sur des données de patients sans les envoyer nulle part - seules les mises à jour de gradient sont partagées. Un cas d'utilisation réel, pas du flou de livre blanc.