Dari sudut pembinaan sistem operasi logistik, saya melihat NeuralOps bukan sekadar tentang membesarkan model AI, menambah kluster GPU, atau meluaskan infrastruktur awan. Persoalan sebenar dalam operasi ialah bagaimana kita membawa kecerdasan ke lokasi di mana keputusan benar-benar dibuat - di edge, di dalam peranti, mesin, gudang, ladang, kilang, dan juga premis operasi yang lebih kecil.
Di sinilah kombinasi AI + Raspberry Pi + IoT menjadi sangat relevan dalam kerja-kerja R&D kami. Satu peranti kecil yang disambungkan kepada penderia, kamera, relay, motor, dan pangkalan data tempatan boleh memerhati keadaan lapangan, memproses data, dan mencetuskan tindakan serta-merta tanpa perlu sentiasa menghantar segala-galanya ke awan.
NeuralOps direka bentuk berasaskan konsep sistem terpisah ini. Sebagai pasukan yang membangunkan aliran kerja logistik, kami tidak meletakkan segala beban pada satu model AI besar. Sebaliknya, kami memisahkan beban kerja kepada perkhidmatan yang lebih kecil, small language models, skrip automasi, enjin keputusan, dan pengawal IoT. Setiap komponen itu ditugaskan untuk tugasan tertentu pada kos operasi yang optimum.
Dalam prototaip dan ujian lapangan kami, model-model kecil semakin berkemampuan untuk menjalankan ejen autonomi secara sepenuhnya luar talian. Ejen-ejen ini bukan sahaja berinteraksi, tetapi turut memantau parameter operasi, membuat keputusan, mengawal peranti, mengemas kini rekod, dan melaksanakan aliran kerja secara tempatan - walaupun tiada sambungan internet.
Ini amat kritikal kerana dalam operasi logistik dan rantaian bekalan, bukan setiap masalah memerlukan model ratusan bilion parameter. 系统 pengairan ladang, pemantau stok gudang, peranti keselamatan pintar, atau rangkaian penderia perindustrian memerlukan AI yang boleh dipercayai, cekap, dan berkos rendah - yang mampu membuat keputusan yang betul pada detik yang betul.
Bagi AINNA, NeuralOps membuka ukuran kejayaan AI yang baru. Ia bukan lagi sekadar saiz model, tetapi berapa banyak keputusan dunia nyata yang boleh AI buat secara bebas, mampu milik, dan boleh dipercayai - AI di mana keputusan berlaku.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
NeuralOps direka bentuk berasaskan konsep这个说法我要拿回去跟同事讨论。
这篇内容让我更容易理解为什么kami tidak meletakkan segala beban值得关注。
文章把di sinilah kombinasi AI +和日常运营联系起来，这一点很有帮助。 值得继续研宄。
视觉和结构让dari sudut pembinaan sistem operasi的概念更容易掌握。
如果可以继续说明persoalan sebenar dalam operasi ialah的真实案例，我会想继续阅读。
关于这部分的数字比我平时看到的大多数文章靠谱。 这点我还要再消化一下。
如果还有这段说明的后续，我会继续读。
关于memproses data, dan mencetuskan tindakan的实际落地部分最吸引我。
如果有更多kamera, relay, motor, dan pangkalan的数据和结果会更完整。