Ritual está innovando con un nuevo enfoque de inteligencia artificial en cadena, aprovechando técnicas clásicas de aprendizaje automático (ML), ofreciendo una alternativa rentable y eficiente a los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Al utilizar modelos de regresión y basados en árboles, Ritual busca mejorar la inteligencia de los contratos inteligentes sin la carga de modelos pesados. La solución de la empresa, EVM++ con sidecars ONNX, permite la inferencia clásica de ML directamente en cadena. Esta configuración permite a los desarrolladores acceder a modelos preentrenados de plataformas como Hugging Face y Arweave, y ejecutarlos a través de un sidecar ML dedicado. Este enfoque garantiza una inferencia eficiente y escalable, optimizada para el rendimiento sin la carga de los LLMs. La innovación de Ritual demuestra que la inteligencia en cadena puede lograrse con modelos ML clásicos más pequeños, haciendo que la IA sea más práctica y accesible para aplicaciones web3. Este método no solo mejora la interoperabilidad entre marcos de IA, sino que también ofrece preprocesamiento personalizable, asegurando una integración fluida en entornos blockchain.