Ritual đang tiên phong một phương pháp mới về trí tuệ nhân tạo trên chuỗi bằng cách tận dụng các kỹ thuật học máy cổ điển (ML), cung cấp một giải pháp thay thế tiết kiệm chi phí và hiệu quả so với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Bằng cách sử dụng các mô hình hồi quy và dựa trên cây, Ritual nhằm nâng cao trí thông minh của hợp đồng thông minh mà không cần đến các mô hình nặng nề. Giải pháp của công ty, EVM++ với các sidecar ONNX, cho phép suy luận ML cổ điển trực tiếp trên chuỗi. Cấu hình này cho phép các nhà phát triển truy cập các mô hình đã được đào tạo trước từ các nền tảng như Hugging Face và Arweave, và thực thi chúng thông qua một sidecar ML chuyên dụng. Phương pháp này đảm bảo suy luận hiệu quả và có thể mở rộng, được tối ưu hóa về hiệu suất mà không bị gánh nặng bởi LLMs. Sự đổi mới của Ritual chứng minh rằng trí tuệ trên chuỗi có thể đạt được với các mô hình ML cổ điển nhỏ hơn, làm cho AI trở nên thực tiễn và dễ tiếp cận hơn cho các ứng dụng web3. Phương pháp này không chỉ nâng cao khả năng tương tác giữa các khung AI mà còn cung cấp tiền xử lý tùy chỉnh, đảm bảo tích hợp liền mạch vào môi trường blockchain.