जो मैं @ritualnet के साथ बार-बार वापस आता हूँ, वह यह है कि यह ऐसा नहीं लगता कि यह मॉडल-प्रथम दृष्टिकोण है। ऐसा लगता है कि वे एक ऐसी जगह डिज़ाइन कर रहे हैं, जहाँ मॉडल लंबे समय तक मौजूद रह सकें— केवल एक बार चलाकर एक आउटपुट देकर गायब होने के बजाय, बल्कि एक प्रणाली के भीतर टिके रहकर, बातचीत करके और विकसित होकर। आज के अधिकांश AI सेटअप अभी भी बहुत स्टेटलेस महसूस होते हैं: आप प्रॉम्प्ट देते हैं, एक परिणाम प्राप्त करते हैं, और फिर कुछ भी नहीं। जब तक आप इसे मजबूरी से नहीं करते, तब तक कुछ भी आगे नहीं बढ़ता। रिचुअल प्रतीत होता है कि स्टेट को महत्व देने की ओर बढ़ रहा है— जहाँ आउटपुट भविष्य की क्रियाओं में सम्मिलित हो सकते हैं, मॉडल कॉन्ट्रैक्ट्स, डेटा, और यहाँ तक कि अन्य मॉडल्स के साथ अधिक सतत तरीके से बातचीत कर सकते हैं। और इससे पूरा माहौल बदल जाता है— क्योंकि अब आप केवल एक कार्य हल करने के बारे में सोचना बंद करते हैं, और समय के साथ व्यवहार को बनाए रखने के बारे में सोचना شुरू करते हैं। अगर यह दिशा काम करती है, तो दिलचस्प हिस्सा अब यह नहीं होगा कि कोई एकल आउटपुट कितना स्मार्ट है, बल्कि प्रणालियाँ लंबे समय में कैसे व्यवहार करती हैं, कैसे अनुकूलित होती हैं, कैसे समन्वय करती हैं, और कैसे स्थिर मानवीय प्रवेश के बिना मूल्य प्रदान करती رहती हैं। इसलिए, शीर्ष बुद्धिमत्ता की पीछे भागने के बजाय, ऐसा कुछ बनाने के पास महसूस होता है, जो स्वयं को स्थायी रख सके— और यह महसूस होता है कि, यह, सबसे सामान्य प्रयासों से, एक पूरी طरह से alag game है।