Onchain AI no tiene por qué significar colocar un modelo de IA masivo en la cadena.
Un enfoque mejor es asignar a cada tarea el tipo adecuado de inteligencia.
Algunas tareas requieren razonamiento profundo.
Otras solo necesitan una clasificación rápida.
Algunas pueden requerir análisis de imágenes, procesamiento de datos estructurados o verificación criptográfica.
Ahí es donde Ritual se vuelve interesante.
En lugar de forzar todas las aplicaciones dentro del mismo flujo de trabajo de IA, Ritual abre la puerta a un sistema más flexible donde diferentes modelos y primitivas de cómputo pueden trabajar juntas.
Un modelo sencillo puede manejar una tarea sencilla.
Un modelo especializado puede resolver un problema específico.
Un LLM puede intervenir cuando la tarea realmente requiere razonamiento o lenguaje natural.
Y los agentes pueden conectar estos componentes en un flujo de trabajo más amplio.
Esto importa porque las aplicaciones reales se preocupan por más que el tamaño del modelo.
Se preocupan por la velocidad, el costo, la confiabilidad, la privacidad y si el resultado puede ser confiado.
Ritual está construyendo hacia un mundo donde la inteligencia se convierte en parte de la pila programable, no solo en una API externa que las aplicaciones llaman.
El futuro interesante no se trata de colocar un solo modelo gigante en todas partes.
Se trata de hacer que distintas formas de inteligencia sean utilizables en la cadena, exactamente donde se necesitan.
Esa es la idea más grande detrás de la inteligencia programable.
Y Ritual está construyendo la infraestructura para ello.
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