Onchain AI не означає обов’язково розгортання масштабної моделі штучного інтелекту на ланцюгу. Кращий підхід — надавати кожній задачі відповідний тип інтелекту. Деякі завдання вимагають глибоких міркувань. Деякі — лише швидкої класифікації. Інші можуть вимагати аналізу зображень, обробки структурованих даних або криптографічної перевірки. Саме тут Ritual стає цікавим. Замість того щоб примушувати всі застосунки використовувати однаковий AI-потік, Ritual відкриває шлях до більш гнучкої системи, де різні моделі та обчислювальні примітиви можуть працювати разом. Проста модель може вирішувати просту задачу. Спеціалізована модель — вирішувати конкретну проблему. LLM може вступити у дію, коли завдання справді вимагає міркувань або роботи з природною мовою. А агенти можуть з’єднувати ці компоненти в більш складний потік. Це важливо, бо реальні застосунки цікавляться не лише розміром моделі. Їх цікавлять швидкість, вартість, надійність, конфіденційність та те, чи можна довіряти результату. Ritual працює над створенням світу, де інтелект стає частиною програмованого стеку, а не лише зовнішнім API, який застосунки викликають. Цікаве майбутнє — не в розгортанні однієї величезної моделі скрізь. Це про те, щоб зробити різні форми інтелекту доступними на ланцюгу саме там, де вони потрібні. Ось велика ідея за програмованим інтелектом. І Ritual будує інфраструктуру для нього. @ritualfnd @ritualnet