Ce qui me ramène toujours à @ritualnet, c’est que cela ne ressemble pas du tout à une approche « modèle d’abord ». Cela semble plutôt comme s’ils concevaient un endroit où les modèles peuvent exister à long terme, pas simplement s’exécuter une fois, produire une sortie et disparaître, mais réellement persister, interagir et évoluer au sein d’un système. La plupart des configurations d’IA actuelles restent très sans état : vous envoyez une invite, vous obtenez un résultat, et c’est tout. Rien ne se transmet réellement, sauf si vous le forcez. Ritual semble aller vers quelque chose où l’état devient réellement important : où les sorties peuvent alimenter des actions futures, où les modèles peuvent interagir avec des contrats, des données et même d’autres modèles de manière plus continue. Et cela change complètement l’ambiance : car maintenant, vous ne pensez plus seulement à résoudre une tâche, vous pensez à maintenir un comportement dans le temps. Si cette direction fonctionne, la partie intéressante ne sera plus la finesse d’une seule sortie, mais le comportement des systèmes sur de plus longues périodes : comment ils s’adaptent, comment ils se coordonnent et comment ils continuent à produire de la valeur sans intervention humaine constante. Au lieu de poursuivre l’intelligence maximale, cela ressemble davantage à construire quelque chose qui peut se sustenter lui-même. Et cela semble être un tout autre jeu que celui sur lequel la plupart des gens sont encore concentrés.