ऑनचेन AI का अर्थ हमेशा एक विशाल AI मॉडल को ऑनचेन पर रखना नहीं होता। एक बेहतर दृष्टिकोण है कि प्रत्येक कार्य को सही प्रकार की बुद्धिमत्ता प्रदान करें। कुछ कार्यों को गहन तर्क की आवश्यकता होती है। कुछ के लिए केवल एक त्वरित वर्गीकरण ही पर्याप्त है। अन्य को छवि विश्लेषण, संरचित डेटा प्रसंस्करण, या क्रिप्टोग्राफिक पुष्टि की आवश्यकता हो सकती है। यहीं पर Ritual दिलचस्प हो जाता है। Ritual सभी अनुप्रयोगों को एक ही AI प्रवाह में बांधने के बजाय, एक अधिक लचीले प्रणाली का द्वार खोलता है, जहां विभिन्न मॉडल और कंप्यूट प्राइमिटिव्स मिलकर काम कर सकते हैं। एक सरल मॉडल सरल कार्य को संभाल सकता है। एक विशेषज्ञ मॉडल एक विशिष्ट समस्या को सुलझा सकता है। एक LLM तब कदम आगे बढ़ाता है जब कार्य को वास्तव में तर्क या प्राकृतिक भाषा की आवश्यकता होती है। और एजेंट इन घटकों को एक बड़े प्रवाह में जोड़ सकते हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि वास्तविक अनुप्रयोग केवल मॉडल के आकार से अधिक परवाह करते हैं। वे गति, लागत, विश्वसनीयता, गोपनीयता, और इस बात पर भी परवाह करते हैं कि परिणाम पर भरोसा किया जा सकता है या नहीं। Ritual एकऐसी दुनिया की ओर काम कर रहा है, जहां बुद्धिमत्ता केवल एक बाहरी API नहीं, बल्कि प्रोग्राम करने योग्य स्टैक का हिस्सा बन जाती है, जिसे अनुप्रयोग कॉल करते हैं। दिलचस्प भविष्य में सब कुछ सभी स्थानों पर एक विशाल मॉडल लगाने के बारे में नहीं है। यह सभी प्रकार की बुद्धिमत्ता को, सटीक रूप से जहां आवश्यकता हो, ऑनचेन पर प्रयोगयोग्य बनाने के बारे में है। यही प्रोग्राम करने योग्य बुद्धिमत्ता के पीछे का बड़ा सिद्धांत है। और Ritual, इसके लिए अवसंरचना बना रहा है। @ritualfnd @ritualnet