La mayoría de los agentes de IA hoy en día son poco más que envolturas de chat: interfaces alrededor de LLMs de propósito general que carecen de especialización real. @OpenledgerHQ, el contribuyente principal @Ramkumartweet argumenta que esto es un callejón sin salida. El futuro de los agentes no se construirá sobre modelos genéricos entrenados en internet que dan respuestas superficiales. En cambio, el progreso depende de modelos especializados entrenados en conjuntos de datos específicos de dominio, donde la precisión y la profundidad reemplazan la amplitud y la vaguedad. Aquí es donde OpenLedger se posiciona: resolviendo la brecha entre datos y modelos para que los agentes puedan evolucionar más allá de ser conchas genéricas de ChatGPT. Los agentes no mejorarán al superponer lógica sobre LLMs generales, argumenta Ram. Mejorarán cuando construyamos un ecosistema donde los datos y modelos especializados sean abundantes, componibles y recompensados. Mira la charla completa del ZK/AI Summit de Dubái: