La plupart des agents AI aujourd'hui ne sont guère plus que des interfaces autour de LLMs polyvalents qui manquent de véritable spécialisation. @OpenledgerHQ, contributeur principal @Ramkumartweet soutient que c'est une impasse. L'avenir des agents ne sera pas construit sur des modèles génériques, entraînés sur Internet, donnant des réponses superficielles. Au lieu de cela, le progrès dépendra de modèles spécialisés formés sur des ensembles de données spécifiques au domaine, où la précision et la profondeur remplacent l'étendue et l'ambiguïté. C'est là qu'OpenLedger se positionne : résoudre le fossé entre les données et les modèles afin que les agents puissent évoluer au-delà d'être de simples coquilles génériques de ChatGPT. Les agents ne s'amélioreront pas en superposant de la logique sur des LLMs généraux, soutient Ram. Ils s'amélioreront lorsque nous construirons un écosystème où les données et les modèles spécialisés sont abondants, composables et récompensés. Regardez la discussion complète du ZK/AI Summit de Dubaï :