لا يعني الذكاء الاصطناعي على السلسلة وضع نموذج ذكاء اصطناعي ضخم على السلسلة. النهج الأفضل هو منح كل مهمة نوع الذكاء المناسب. بعض المهام تحتاج إلى استدلال عميق. بعضها يحتاج فقط إلى تصنيف سريع. قد تحتاج أخرى إلى تحليل الصور، أو معالجة البيانات المهيكلة، أو التحقق التشفيري. هنا يصبح ريتويال مثيرًا للاهتمام. بدلًا من إجبار كل تطبيق على اتباع نفس سير العمل للذكاء الاصطناعي، يفتح ريتويال الباب أمام نظام أكثر مرونة حيث يمكن لنماذج ووحدات حوسبة مختلفة العمل معًا. يمكن لنموذج بسيط التعامل مع مهمة بسيطة. يمكن لنموذج متخصص التعامل مع مشكلة محددة. يمكن لنموذج لغوي كبير أن يتدخل عندما تتطلب المهمة فعليًا استدلالًا أو لغة طبيعية. ويمكن للوكلاء ربط هذه العناصر في سير عمل أكبر. هذا مهم لأن التطبيقات الحقيقية تهتم بأكثر من حجم النموذج. إنها تهتم بالسرعة، والتكلفة، والموثوقية، والخصوصية، وما إذا كان يمكن الثقة بالنتيجة. ريتويال يبني نحو عالم يصبح فيه الذكاء جزءًا من الطابق القابل للبرمجة، وليس مجرد واجهة برمجة تطبيقات خارجية تُستدعى من قبل التطبيقات. المستقبل المثير ليس حول وضع نموذج ضخم واحد في كل مكان. بل حول جعل أشكال مختلفة من الذكاء قابلة للاستخدام على السلسلة، بالضبط حيث تحتاج إليها. هذه هي الفكرة الأكبر وراء الذكاء القابل للبرمجة. ويرتويال يبني البنية التحتية له. @ritualfnd @ritualnet