尽管分布式计算仍然是一个未兑现的承诺，@theblessnetwork 正在构建基础设施以使其成为现实。

以下是 Bless 所支持的一些实际用例。

机器学习与人工智能处理

Bless 通过创建一个分布式人工智能生态系统，使机器学习对每个人都更加可及，从而实现人工智能的民主化。

通过在多个设备上启用模型分片，模型可以在分布式节点之间提供和微调。这降低了成本，同时通过大规模并行化提高了训练时间。

该网络的联邦学习能力允许公司在保持数据本地的情况下参与模型训练。医疗保健公司可以在患者数据上训练人工智能，而数据从未离开医院。

只有梯度更新在网络中共享，解决了受监管行业中人工智能采用的一个重大障碍。

游戏延迟

困扰在线游戏的一个问题是延迟。玩家根据地理位置体验到的游戏质量差异很大。

Bless 通过分层状态同步解决了这个问题。区域游戏状态在本地维护，以实现响应式游戏，同时在区域之间进行同步以保持全球一致性。

通过允许游戏物理计算在玩家附近进行，而不是在遥远的数据中心进行，玩家可以享受到无论位置如何都感觉一致的响应式游戏体验。

合作伙伴关系

Bless 正在与 @SpaceandTimeDB 合作，将 ZK 证明能力集成到他们的网络中。

通过 Bless 部署的人工智能代理可以访问包括天气预报、网格位置预测和能源价格在内的加密可验证输入。

这种架构非常适合电动汽车充电网络。代理可以分析实时的电网容量、电价和用户需求模式，以防止电网过载并为用户降低成本。

Bless 还与 @monad 合作，启用完全在用户设备上运行的自主人工智能交易代理的部署，同时在链上进行交互。

Monad 提供高吞吐量和低延迟，而 Bless 通过提供本地低延迟代理推理的计算层来补充这一点。

这些代理可以实时分析市场模式，并降低高频交易的准入门槛。这使得任何人都可以在自己的设备上部署复杂的交易代理。

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