Onchain AI không nhất thiết phải nghĩa là đưa một mô hình AI khổng lồ lên chuỗi. Cách tiếp cận tốt hơn là giao cho mỗi nhiệm vụ loại trí tuệ phù hợp. Một số nhiệm vụ cần suy luận sâu sắc. Một số chỉ cần phân loại nhanh. Số khác có thể cần phân tích hình ảnh, xử lý dữ liệu có cấu trúc hoặc xác minh mật mã. Đó là nơi Ritual trở nên thú vị. Thay vì ép mọi ứng dụng vào cùng một quy trình AI, Ritual mở ra một hệ thống linh hoạt hơn, nơi các mô hình và thành phần tính toán khác nhau có thể làm việc cùng nhau. Một mô hình đơn giản có thể xử lý nhiệm vụ đơn giản. Một mô hình chuyên biệt có thể giải quyết vấn đề cụ thể. Một LLM có thể can thiệp khi nhiệm vụ thực sự đòi hỏi suy luận hoặc ngôn ngữ tự nhiên. Và các tác nhân có thể kết nối những phần này thành một quy trình lớn hơn. Điều này quan trọng vì các ứng dụng thực tế quan tâm đến nhiều hơn chỉ kích thước mô hình. Họ quan tâm đến tốc độ, chi phí, độ tin cậy, quyền riêng tư và liệu kết quả có thể được tin tưởng hay không. Ritual đang xây dựng một thế giới nơi trí tuệ trở thành một phần của stack có thể lập trình, chứ không chỉ là một API bên ngoài mà các ứng dụng gọi đến. Tương lai thú vị không nằm ở việc đưa một mô hình khổng lồ vào mọi nơi. Mà nằm ở việc làm cho các dạng trí tuệ khác nhau có thể sử dụng được trên chuỗi, chính xác tại nơi chúng được cần đến. Đó là ý tưởng lớn hơn đằng sau trí tuệ có thể lập trình. Và Ritual đang xây dựng hạ tầng cho điều đó. @ritualfnd @ritualnet