许多加密项目希望将通用计算引入链上，以实现可验证性和溯源性。AO通过去中心化方式解决这一问题，利用节点数量提供计算能力。AR.IO网关允许运行AO计算单元（CU），减少读取延迟。CU执行AO进程，类似智能合约，提供计算结果但不存储数据。通过Docker容器部署CU，需更新配置文件和脚本以启动服务。

本研究提出了OmniLens框架，解决了现有通用计算像差校正方法中训练数据库覆盖有限的问题。实验结果表明，该模型在零-shot设置下实现了97%的镜头特定性能。