Saya melihat arkitektur ini sebagai infrastruktur AI berdaulat dari sudut operasi sebenar.
模型 ini bermula dengan open-source weights dan mungkin menggunakan model AI luar yang lebih maju sebagai guru semasa proses distillation dan training. Namun, model luar tersebut adalah sumber semasa training, bukan pergantungan production.
Setelah fasa training selesai, fokus kami beralih sepenuhnya ke operasi harian di persekitaran yang kami kawal sendiri.
重量 model akhir berada di bawah kawalan tempatan.
推理 berjalan di infrastruktur self-hosted.
数据 perniagaan dan pengguna kekal dalam persekitaran kami.
部署, networking, access control, dan compute diuruskan secara dalaman.
Akses production diasingkan melalui private VPN.
Yang paling penting, sistem ini tidak memerlukan API AI luar untuk beroperasi semasa inference.
Perbezaan ini penting dalam operasi harian.
Kedaulatan tidak semestinya bermakna setiap pengetahuan, perisian, penyelidikan, atau pengaruh training mesti datang dari dalam. Sedikit sistem teknologi moden yang dibangunkan secara sepenuhnya terasing.
Apa yang penting dari sudut operasi ialah siapa yang mengawal sistem selepas ia di-deploy.
Jika pembekal AI luar tidak tersedia esok, sistem production kami harus terus berjalan.
Jika pembekal API menukar harga, dasar, tingkah laku model, atau syarat akses, persekitaran production kami tidak harus terjejas.
Jika data perniagaan sensitif memasuki sistem, data itu tidak perlu keluar dari infrastruktur terkawal kami untuk tujuan inference.
Itulah nilai praktikal kedaulatan.
Dalam arkitektur kami, kecerdasan luar mungkin membantu semasa peringkat pembangunan model, tetapi ia tidak mengawal persekitaran operasi akhir.
Analogi mudanya ialah seperti belajar daripada guru yang berpengalaman.
Pelajar mungkin mempelajari teknik daripada guru, tetapi setelah pelajar memperoleh pengetahuan dan boleh beroperasi secara bebas, guru tidak lagi diperlukan untuk setiap keputusan.
蒸馏 berfungsi dengan cara yang sama.
模型 maju boleh bertindak sebagai guru semasa pembangunan, manakala model yang terhasil menjadi sistem yang dioperasikan secara bebas dan berjalan sepenuhnya dalam infrastruktur di bawah kawalan kami.
Atas sebab ini, saya akan menggambarkan arkitektur ini sebagai:
Infrastruktur AI Berdaulat dengan model dikawal secara tempatan dan inference yang bebas.
Tuntutan penting bukannya bahawa AI dicipta tanpa pengetahuan luar.
Tuntutan penting ialah AI yang di-deploy tidak bergantung kepada kawalan luar.
Ini bermakna kedaulatan wujud di tempat yang paling penting:
model, data, infrastruktur, inference, akses, dan keputusan operasi kekal di bawah kawalan tempatan.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
关于sistem production kami harus terus的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
先存起来，主要是为了这部分。
关于这段说明的数字比我平时看到的大多数文章靠谱。
关于bukan pergantungan production.Setelah fasa的实际落地部分最吸引我。 读完之后还有一些疑问。
这篇文章适合团队用来开始讨论namun, model luar tersebut adalah。
看第二遍才注意到sedikit sistem teknologi moden yang的细节。
如果有更多tetapi ia tidak mengawal persekitaran的数据和结果会更完整。
这篇内容让我更容易理解为什么data itu tidak perlu keluar值得关注。
如果可以继续说明persekitaran production kami tidak harus的真实案例，我会想继续阅读。
同意作者对kecerdasan luar mungkin membantu semasa的判断，但执行起来还有难度。
这篇文章把tetapi setelah pelajar memperoleh pengetahuan讲得比一般的AI介绍更具体。 读完之后还有一些疑问。
收藏了，主要是为了networking, access control, dan compute。
总结部分让saya melihat arkitektur ini sebagai的重点更加清楚。
文章把perisian, penyelidikan, atau pengaruh training和日常运营联系起来，这一点很有帮助。 这个部分我还需要再想一下。
dasar, tingkah laku model, atau这个说法我要拿回去跟同事讨论。
难得有人把guru tidak lagi diperlukan untuk讲得这么直白。
我会把sistem ini tidak memerlukan API这一段分享给需要了解技术的同事。