A Ritual está pioneirando uma nova abordagem para inteligência artificial on-chain ao aproveitar técnicas clássicas de aprendizado de máquina (ML), oferecendo uma alternativa econômica e eficiente aos grandes modelos de linguagem (LLMs). Utilizando modelos de regressão e baseados em árvores, a Ritual visa aprimorar a inteligência de contratos inteligentes sem o ônus de modelos pesados.
A solução da empresa, EVM++ com sidecars ONNX, permite a inferência clássica de ML diretamente on-chain. Essa configuração permite que desenvolvedores acessem modelos pré-treinados de plataformas como Hugging Face e Arweave, e os executem por meio de um sidecar ML dedicado. Essa abordagem garante uma inferência eficiente e escalável, otimizada para desempenho sem o peso dos LLMs.
A inovação da Ritual demonstra que a inteligência on-chain pode ser alcançada com modelos clássicos de ML menores, tornando a IA mais prática e acessível para aplicações web3. Esse método não só melhora a interoperabilidade entre frameworks de IA, como também oferece pré-processamento personalizável, garantindo integração perfeita em ambientes blockchain.
Ritual Apresenta ML Clássico para IA Eficiente On-Chain
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