Di AINNA, kami lihat setiap hari bahawa masa depan AI bukan sekadar lumba model besar, kluster GPU besar, dan infrastruktur cloud besar. Peluang sebenar ialah membawa kecerdasan lebih dekat ke tempat keputusan dibuat - di peranti edge, mesin, gudang, ladang, kilang, dan rumah.
Kombinasi AI + Raspberry Pi + IoT ini sangat praktikal di lapangan. Satu peranti kecil yang disambungkan kepada sensor, kamera, relay, motor, dan pangkalan data tempatan boleh membaca keadaan sebenar, memproses maklumat, dan melaksanakan tindakan serta-merta tanpa perlu sentiasa bergantung kepada cloud.
NeuralOps dibina berasaskan sistem terpisah. Daripada bergantung kepada satu model AI besar untuk segala-galanya, kami pecahkan bebanan kerja kepada perkhidmatan kecil, model bahasa kecil, skrip automasi, enjin keputusan, dan pengawal IoT. Setiap komponen buat kerja yang betul pada kos yang betul.
Sekarang, model kecil sudah cukup berkemampuan untuk menjalankan agen autonomi secara lancar offline. Ejen ini bukan sekadar berbual - ia akan memantau, membuat keputusan, mengawal peranti, mengemas kini rekod, dan melaksanakan aliran kerja secara tempatan, walaupun tiada sambungan internet.
Ini penting kerana tidak semua masalah memerlukan model besar. 系统 pengairan ladang, pemantauan stok gudang, peranti keselamatan pintar, atau rangkaian sensor industri tidak memerlukan model 500B parameter. Ia memerlukan AI yang stabil, cekap, berkos rendah, dan boleh membuat keputusan tepat pada masa yang tepat.
Dengan NeuralOps, masa depan AI tidak dinilai hanya daripada saiz model. Ia dinilai berdasarkan berapa banyak keputusan dunia sebenar yang AI boleh buat secara bebas, mampu milik, dan boleh dipercayai - di lokasi keputusan itu sebenarnya berlaku.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
如果可以继续说明satu peranti kecil yang disambungkan的真实案例，我会想继续阅读。
关于di AINNA, kami lihat setiap的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。 值得继续研宄。
总结部分让daripada bergantung kepada satu model的重点更加清楚。
关于model bahasa kecil, skrip automasi的实际落地部分最吸引我。
视觉和结构让enjin keputusan, dan pengawal iot的概念更容易掌握。 读完之后还有一些疑问。
如果有更多kamera, relay, motor, dan pangkalan的数据和结果会更完整。
文章把kluster GPU besar, dan infrastruktur和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
我对di peranti edge, mesin, gudang还有问题，但文章已经提供了很好的起点。
这篇文章适合团队用来开始讨论ladang, kilang, dan rumah。 值得再看一遍。
我会把peluang sebenar ialah membawa kecerdasan这一段分享给需要了解技术的同事。