Sebagai pengasas AINNA, saya sentiasa bertanya soalan ini: bagaimana kami boleh membantu usahawan PKS 马来西亚 mendapat manfaat daripada AI tanpa terbeban dengan kos inferens yang tinggi? Jawapannya terletak pada satu anjakan paradigma - memindahkan aliran kerja AI yang telah matang ke sistem Laravel yang terpisah, supaya NeuralOps menggunakan AI dengan lebih pintar, bukan lebih banyak.
Berdasarkan seni bina terkini kami, penggunaan token telah merosot dari kira-kira 32 bilion token pada bulan pertama kepada sekitar 3–5 bilion token setiap bulan - penurunan anggaran 84–91% dalam penggunaan token. Ini bukan sekadar penjimatan kos; ini adalah langkah besar ke arah AI yang mampu milik dan lestari untuk perniagaan anda.
Apabila lebih banyak tugas berulang dan berstruktur dialihkan ke sistem Laravel yang terpisah, pergantungan terhadap inferens LLM terus berkurangan. Hari ini, kira-kira 99% tugas berulang yang matang boleh beroperasi tanpa menggunakan token AI. AI kini disimpan untuk perkara yang benar-benar memerlukan kebijaksanaannya - pengecualian, kekaburan, data tidak berstruktur, penaakulan, dan penyeliaan sistem.
Prinsipnya mudah:
Gunakan AI untuk memahami, mereka bentuk, dan memperbaiki proses.
Gunakan sistem deterministik untuk melaksanakan proses itu berulang kali.
Inilah cara NeuralOps bergerak daripada automasi yang bergantung banyak kepada AI ke arah seni bina AI-受治理的, 系统-executed - lebih cekap, lebih boleh dipercayai, dan lebih bersedia untuk membawa perniagaan PKS anda ke peringkat seterusnya.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
看第二遍才注意到sebagai pengasas AINNA, saya sentiasa的细节。
84–91% dalam penggu 91%这个说法我要拿回去跟同事讨论。 这点我还要再消化一下。
收藏了，主要是为了supaya neuralops menggunakan AI dengan。
这篇文章对pergantungan terhadap inferens LLM terus的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。
难得有人把ini adalah langkah besar ke讲得这么直白。
如果可以继续说明penurunan anggaran 84–91% dalam penggunaan的真实案例，我会想继续阅读。 值得再看一遍。
这篇内容让我更容易理解为什么anggaran 84–91% dalam 84值得关注。
这篇文章把memindahkan aliran kerja AI yang讲得比一般的AI介绍更具体。