Хотя распределенные вычисления остаются несбывшейся мечтой, @theblessnetwork строит инфраструктуру, чтобы сделать это реальностью. Вот некоторые реальные примеры использования, которые предоставляет Bless. Обработка машинного обучения и ИИ Bless демократизирует ИИ, создавая распределенную экосистему ИИ, чтобы сделать машинное обучение более доступным для всех. Позволяя шардирование моделей на нескольких устройствах, модели могут обслуживаться и дорабатываться на распределенных узлах. Это снижает затраты и одновременно улучшает время обучения за счет массовой параллелизации. Функции федеративного обучения сети позволяют компаниям участвовать в обучении моделей, сохраняя свои данные локально. Компании в области здравоохранения могут обучать ИИ на данных пациентов, не передавая их за пределы больницы. Только обновления градиентов передаются по сети, что решает одну из самых значительных преград для внедрения ИИ в регулируемых отраслях. Задержка в играх Одной из проблем, которая преследует онлайн-игры, является задержка. Игроки испытывают значительно различное качество игрового процесса в зависимости от их географического положения. Bless решает эту проблему с помощью иерархической синхронизации состояния. Региональные игровые состояния поддерживаются локально для отзывчивого игрового процесса, одновременно синхронизируясь по регионам для поддержания глобальной согласованности. Позволяя расчетам физики игры происходить ближе к игрокам, а не в удаленных дата-центрах, геймеры получают отзывчивый игровой процесс, который кажется согласованным независимо от местоположения. Партнерства Bless работает с @SpaceandTimeDB, чтобы интегрировать возможности ZK-доказательств в свою сеть. Агенты ИИ, развернутые через Bless, могут получать криптографически проверяемые данные, включая прогнозы погоды, проекции местоположения сетей и цены на энергию. Эта архитектура хорошо работает для сетей зарядки электромобилей. Агенты могут анализировать емкость сети в реальном времени, цены на электроэнергию и модели спроса пользователей, чтобы предотвратить перегрузку сети и минимизировать затраты для пользователей. Bless также сотрудничает с @monad для развертывания автономных агентов ИИ для торговли, которые полностью работают на устройствах пользователей, взаимодействуя в цепочке блоков. Monad обеспечивает высокую пропускную способность и низкую задержку, а Bless дополняет это, предоставляя вычислительный слой для локального, низколатентного вывода агентов. Эти агенты могут анализировать рыночные паттерны в реальном времени и снижать барьер для входа в HFT. Это позволяет любому развертывать сложные торговые агенты на своих собственных устройствах.

@theblessnetwork Bless превращает теорию в практику. Если команда сможет реализовать свое видение, это может стать настоящим сдвигом к децентрализованной интернет-инфраструктуре. Вы можете прочитать полный отчет по консультациям БЕСПЛАТНО здесь.