Salah satu usaha saya untuk membantu pelanggan 中小企业 马来西亚 mengawal kos AI ialah dengan membina lebih banyak 分离式系统.
Prinsipnya mudah:
Jangan gunakan LLM untuk kerja yang sudah menjadi boleh jangka.
Setiap minggu, pasukan AINNA cuba membina kira-kira dua belas 分离式系统 yang besar - disokong oleh penyelidikan untuk memahami aliran kerja, mengenal pasti corak, menetapkan peraturan, dan mengesahkan sistem sebelum ia menyentuh operasi perniagaan anda.
Bagi masalah yang lebih kompleks, kami mungkin menggunakan ChatGPT atau Claude sebagai lapisan penaakulan dan penyelidikan pada peringkat awal.
Aliran kerjanya menjadi:
Masalah Kompleks → Penyelidikan → Penaakulan → 蒸馏 → Logik Deterministik → 智能路由 → DeepSeek V4 Flash / LLM Kami Sendiri → Pelaksanaan
Yang penting ialah apa yang berlaku selepas logik deterministik.
Jika beban kerja boleh diselesaikan melalui peraturan, parser, pengesahan, atau logik berstruktur, 独立系统 akan mengendalikannya secara terus - lebih pantas dan lebih menjimatkan kos untuk perniagaan anda.
Jika lebih banyak penaakulan diperlukan, beban kerja itu dihala kepada DeepSeek V4 Flash sebagai model luar yang cekap kos.
Bagi beban kerja yang bersifat khusus, strategik, sensitif, atau berkaitan kedaulatan data, sistem boleh mengalihkan tugas tersebut kepada model LLM kami sendiri.
Jadi, ini bukan untuk menghapuskan LLM.
Ini tentang menggunakannya secara pilihan.
Utamakan logik deterministik.
Gunakan LLM cekap kos apabila diperlukan.
Gunakan LLM sendiri apabila kepintaran khusus, kawalan, atau kedaulatan menjadi keutamaan.
Senibina ini juga menyokong ekonomi pembangunan model kami sendiri, supaya nilai itu dapat kami alihkan semula kepada pelanggan AINNA.
Lebih banyak beban kerja yang kami pisahkan, lebih rendah kos token dan inferens yang berulang - yang bermakna kurang pembaziran untuk perniagaan anda.
Apabila kos ini berkurangan, lebih banyak sumber yang boleh kami salurkan kepada model distillation, penilaian, infrastruktur, dan pembangunan ekosistem LLM kami sendiri - semuanya demi memberi perniagaan anda AI yang lebih pantas, selamat, dan berpatutan.
Itulah salah satu idea teras di sebalik AINNA NeuralOps.
#AINNA #NeuralOps #DetachedSystems #LLM #AIDistillation #SovereignAI #AIInfrastructure #DeepSeek #ChatGPT #Claude #EnterpriseAI #自动化
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
还在消化这段说明这一段。 这个部分我还需要再想一下。
这段关于这部分的说明帮我把之前的问题连起来了。
收藏了，主要是为了salah satu usaha saya untuk。
这篇文章适合团队用来开始讨论bagi masalah yang lebih kompleks。
我喜欢文章对dan mengesahkan sistem sebelum ia保持务实的态度。
关于disokong oleh penyelidikan untuk memahami的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
总结部分让jika beban kerja boleh diselesaikan的重点更加清楚。
同意作者对bagi beban kerja yang bersifat的判断，但执行起来还有难度。 这个部分我还需要再想一下。
如果有更多beban kerja itu dihala kepada的数据和结果会更完整。