Ritualは、古典的な機械学習（ML）技術を活用することで、オンチェーン人工知能に新たなアプローチを切り開いています。これは、大規模言語モデル（LLM）に代わるコスト効率が高く効果的な手法を提供するものです。回帰分析やツリーベースのモデルを利用することで、Ritualは重いモデルの負担なしにスマートコントラクトの知能を向上させることを目指しています。 同社のソリューションであるEVM++とONNXサイドカーは、古典的なML推論を直接オンチェーンで可能にします。この仕組みにより、開発者はHugging FaceやArweaveなどのプラットフォームから事前学習済みモデルにアクセスし、専用のMLサイドカーを通じて実行できます。このアプローチは、LLMの負担なしにパフォーマンスを最適化し、効率的かつスケーラブルな推論を実現します。 Ritualの革新は、小規模で古典的なMLモデルでもオンチェーン知能が実現可能であることを示しており、AIをWeb3アプリケーションにとってより実用的かつアクセスしやすいものにしています。この方法は、AIフレームワーク間の相互運用性を高めるだけでなく、カスタマイズ可能な前処理を提供し、ブロックチェーン環境へのシームレスな統合を保証します。