ritual
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Ritual definiert dezentrale Computierung mit der Konvergenz von KI und Blockchain neu.
Die Landschaft der dezentralen Technologie durchläuft einen transformativen Wandel mit dem Aufkommen von Ritual aus dem Stealth-Modus. Diese innovative Plattform ist Pionier bei der Integration künstlicher Intelligenz in die Blockchain-Infrastruktur und markiert einen bedeutenden Meilenstein in der Evolution der dezentralen Computierung.
Im Herzen der Innovation von Ritual steht Infernet, ein hochmodernes Produkt, das Entwicklern ermöglicht, Blockchain-Anwendungen mit anspruchsvollen KI-Fähigkeiten zu verbessern. Infernet fungiert als Brücke zwischen KI-Modellierern und verteilten Rechenanbietern und fördert ein robustes Ökosystem, in dem dezentrale Anwendungen die Leistungsfähigkeit von KI nutzen können, ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Datenschutz einzugehen.
Im Herzen der Innovation von Ritual steht Infernet, ein hochmodernes Produkt, das Entwicklern ermöglicht, Blockchain-Anwendungen mit anspruchsvollen KI-Fähigkeiten zu verbessern. Infernet fungiert als Brücke zwischen KI-Modellierern und verteilten Rechenanbietern und fördert ein robustes Ökosystem, in dem dezentrale Anwendungen die Leistungsfähigkeit von KI nutzen können, ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Datenschutz einzugehen.
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EVM++ Sidecars Einfach Erklärt
Ritual erweitert die EVM mit modularen Sidecars für leistungsstarke Berechnungen. Im Gegensatz zu Ethereum, wo Precompiles im Client-Code leben, führt Ritual sie als separate Container aus, die parallel skalieren.
Unterstützte Sidecars:
- Klassisches ML: Führen Sie baum- und regressionsbasierte Modelle aus.
- LLM Inferenz: Leistungsstarke Sprachaufgaben mit LLMs.
- ZK-Beweise: Erzeugen Sie verifizierbare Nullwissen-Beweise.
- TEE-Ausführung: Sichere Berechnungen in vertrauenswürdigen Umgebungen für KI, APIs und Agenten.
- Chain-Abstraktion: Lesen und bald Schreiben von Zuständen über andere Blockchains.
#ritual
Ritual erweitert die EVM mit modularen Sidecars für leistungsstarke Berechnungen. Im Gegensatz zu Ethereum, wo Precompiles im Client-Code leben, führt Ritual sie als separate Container aus, die parallel skalieren.
Unterstützte Sidecars:
- Klassisches ML: Führen Sie baum- und regressionsbasierte Modelle aus.
- LLM Inferenz: Leistungsstarke Sprachaufgaben mit LLMs.
- ZK-Beweise: Erzeugen Sie verifizierbare Nullwissen-Beweise.
- TEE-Ausführung: Sichere Berechnungen in vertrauenswürdigen Umgebungen für KI, APIs und Agenten.
- Chain-Abstraktion: Lesen und bald Schreiben von Zuständen über andere Blockchains.
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Rituals modulare Speicherung erklärt
Ritual führt modulare, speicherunabhängige Infrastruktur ein, die Smart Contracts mit sowohl Web2- als auch Web3-Datenebenen verbindet und sicheren, kosteneffizienten und flexiblen Zugang zu großen KI-Modellen und darüber hinaus ermöglicht.
Ritual behebt dies mit einem modularen, speicherunabhängigen Design. Anstatt sich an ein System zu binden, verwendet Ritual Repositories, die in mehrere Speicherebenen integriert werden können.
#ritual #ai #tee
Ritual führt modulare, speicherunabhängige Infrastruktur ein, die Smart Contracts mit sowohl Web2- als auch Web3-Datenebenen verbindet und sicheren, kosteneffizienten und flexiblen Zugang zu großen KI-Modellen und darüber hinaus ermöglicht.
Ritual behebt dies mit einem modularen, speicherunabhängigen Design. Anstatt sich an ein System zu binden, verwendet Ritual Repositories, die in mehrere Speicherebenen integriert werden können.
#ritual #ai #tee
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Ritual Anwendungsfälle Überprüfung
Verwenden Sie Ritual EVM, um AIGC in unendlichen KI-Welten, On-Chain-Agenten und dynamischem DeFi, das sich in Echtzeit anpasst, aufzubauen und zu monetarisieren.
Unendliche Welten aufbauen:
Erstellen Sie eine neue Klasse von Verbraucher-Anwendungen, die um die On-Chain-Monetarisierung von AIGC, Eingabeaufforderungen und sogar Modellen selbst aufgebaut sind.
Autonome Agenten aufbauen:
Starten und monetarisieren Sie On-Chain-Agenten, die mit totaler Unabhängigkeit mit der Kette agieren und interagieren.
Dynamisches DeFi aufbauen:
DeFi neu imaginiert mit transparenten Modellen, die es Protokollen ermöglichen, sich autonom in Echtzeit an Marktbedingungen anzupassen.
Fautonome Agenten aufbauen:
Starten und monetarisieren Sie On-Chain-Agenten, die mit totaler Unabhängigkeit mit der Kette agieren und interagieren.
Alles und jedes aufbauen:
Ritual ist EVM-kompatibel und darauf ausgelegt, Anwendungen an der Schnittstelle von Crypto x AI zu beschleunigen. Was werden Sie bauen?
#ritual
Verwenden Sie Ritual EVM, um AIGC in unendlichen KI-Welten, On-Chain-Agenten und dynamischem DeFi, das sich in Echtzeit anpasst, aufzubauen und zu monetarisieren.
Unendliche Welten aufbauen:
Erstellen Sie eine neue Klasse von Verbraucher-Anwendungen, die um die On-Chain-Monetarisierung von AIGC, Eingabeaufforderungen und sogar Modellen selbst aufgebaut sind.
Autonome Agenten aufbauen:
Starten und monetarisieren Sie On-Chain-Agenten, die mit totaler Unabhängigkeit mit der Kette agieren und interagieren.
Dynamisches DeFi aufbauen:
DeFi neu imaginiert mit transparenten Modellen, die es Protokollen ermöglichen, sich autonom in Echtzeit an Marktbedingungen anzupassen.
Fautonome Agenten aufbauen:
Starten und monetarisieren Sie On-Chain-Agenten, die mit totaler Unabhängigkeit mit der Kette agieren und interagieren.
Alles und jedes aufbauen:
Ritual ist EVM-kompatibel und darauf ausgelegt, Anwendungen an der Schnittstelle von Crypto x AI zu beschleunigen. Was werden Sie bauen?
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Rituals Gadgets für verifiable KI
Ritual bringt rechnerische Integrität in die KI – und stellt sicher, dass die Ausgaben nachweislich korrekt sind, ohne blindes Vertrauen in zentralisierte Betreiber.
Unterstützte Gadgets:
- ZK Maschinenlernen: Stärkste kryptografische Sicherheit, aber kostspielig und langsam.
- Optimistisches ML: Geht von Korrektheit aus, prüft nur, wenn bestritten, günstiger und skalierbar.
- Vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen: Schnell und privat, hängt jedoch von Chip-Anbietern ab.
- Probabilistische Beweis-ML: Günstig, statistische Überprüfung für schwere Arbeitslasten wie LLMs.
#ritual
Ritual bringt rechnerische Integrität in die KI – und stellt sicher, dass die Ausgaben nachweislich korrekt sind, ohne blindes Vertrauen in zentralisierte Betreiber.
Unterstützte Gadgets:
- ZK Maschinenlernen: Stärkste kryptografische Sicherheit, aber kostspielig und langsam.
- Optimistisches ML: Geht von Korrektheit aus, prüft nur, wenn bestritten, günstiger und skalierbar.
- Vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen: Schnell und privat, hängt jedoch von Chip-Anbietern ab.
- Probabilistische Beweis-ML: Günstig, statistische Überprüfung für schwere Arbeitslasten wie LLMs.
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