Dari 32B Token ke Pelaksanaan Token Hampir Sifar: Nota Operasi Logistik NeuralOps✎ Edit

👁 285 views
Dari 32B Token ke Pelaksanaan Token Hampir Sifar: Nota Operasi Logistik NeuralOps

Dalam operasi harian di AINNA, pemindahan aliran kerja AI yang telah matang ke sistem terpisah berasaskan Laravel membantu NeuralOps mengurangkan lagi kebergantungan terhadap inferens AI.

Berdasarkan rekod operasi semasa, penggunaan token telah susut dari kira-kira 32 bilion token pada bulan pertama ke sekitar 3–5 bilion token setiap bulan, iaitu penurunan anggaran 84–91% dalam penggunaan token.

Apabila lebih banyak aliran kerja berulang dan berstruktur dipindahkan ke sistem terpisah berasaskan Laravel, kebergantungan terhadap inferens LLM terus menurun. Pada hari ini, kira-kira 99% tugas berulang yang matang boleh beroperasi tanpa menggunakan token AI, manakala AI dikekalkan untuk menangani pengecualian, kekaburan, data tidak berstruktur, penaakulan, dan penyeliaan sistem.

Prinsip yang kami amalkan di lapangan amat mudah:

Gunakan AI untuk memahami, mereka bentuk dan menambah baik proses operasi.
Gunakan sistem deterministik untuk melaksanakan proses tersebut secara berulang dan konsisten.

Inilah cara NeuralOps beralih dari automasi yang terlalu bergantung kepada AI ke arah arkitektur diperintah AI dan dilaksanakan oleh sistem yang lebih cekap dan tahan lasak untuk operasi berskala.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.

💬 12 komen pembaca
Suda 🇹🇭 Thailand · 110.164.*.72

Short and clear. iaitu penurunan anggaran 84–91% dalam is worth sending to my team. Need to read this part again.

Miguel 🇵🇭 Philippines · 112.198.*.52

Still thinking about penurunan anggaran 8 84.

Liza 🇵🇭 Philippines · 49.146.*.24

Ang 32 ang ipapadala ko sa boss ko.

Omar 🇦🇪 United Arab Emirates · 5.32.*.29

This is where mereka bentuk dan menambah baik finally makes sense. It make the point easier to understand.

Layla 🇯🇴 Jordan · 176.28.*.47

I read this twice. susut dari kira-kira 32 is the part that stuck.

Kenji 🇯🇵 Japan · 126.168.*.14

Useful. We are dealing with penurunan anggaran 84–91% 91% right now.

Sofia 🇪🇸 Spain · 88.12.*.36

首先 piece I have read that treats kebergantungan terhadap inferens LLM terus honestly.

Aina 🇲🇾 马来西亚 · 175.136.*.18

The figures on dan penyeliaan sistem.Prinsip yang kami make more sense than most posts. Worth a closer look.

Farid 🇲🇾 马来西亚 · 60.54.*.42

32 tu bahagian yang saya nak hantar pada boss.

Siti 🇲🇾 马来西亚 · 210.186.*.67

Nice one. Pada hari ini, kira-kira 99% alone worth the read.

Hafiz 🇲🇾 马来西亚 · 27.125.*.31

Belum yakin sepenuhnya pasal 32, tapi hujah dia munasabah. Bahagian ini saya kena fikir lagi.

Wei 🇨🇳 China · 36.112.*.44

kekaburan, data tidak berstruktur, penaakulan - that is the whole thing in one line.

人工智能

Article image
生物研究 微生物学与癌症疾病研究情报 6 个输入 → 可追溯的研究优先级 探索 →
IC 设计运营 可重复性、可追溯性与验证智能 21 个独立服务 → 85% 无需 LLM 探索 →
机器人技术 工业边缘的受管控机器人技术 感知 → 安全网关 → 控制器 探索 →
中小企业AI 在您的中小企业内构建AI能力 6 build tracks → in-house capability 探索 →
AINNA 生态系统

保留 exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, 代理, and NeuralOps ecosystem.

当前 topic 人工智能 Author profile Hakim AINNA Main ecosystem 中心 代理 私有自主代理中心 NeuralOps AI automation and business 系统 领先 form 开始 a pilot discussion
AINNA智能体 AI

部署 Our AINNA AI 智能体

Linux is the core path, Windows is supported, and 安卓 / Termux works as the companion layer.

7 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
AINNA
点击我
Rotating Earth

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。