Bayangkan jika perniagaan anda boleh menjalankan ratusan sistem AI berasingan di latar belakang, tanpa token terbakar setiap saat.
Itulah visi yang kami bina di AINNA melalui AINNA NeuralOps: 独立系统 + LLM 服务器.
Cabaran terbesar AI hari ini bukan sahaja kos, tetapi reka bentuk sistem. Terlalu banyak aliran kerja dihantar terus ke model AI besar, sedangkan tugasan rutin banyak boleh diurus oleh sistem kecil, skrip tempatan, pangkalan data, rule engine, sensor, penjadual, dan agen ringan.
Apabila setiap tugasan memanggil LLM, penggunaan token jadi tidak terkawal. Tetapi dengan reka bentuk yang betul, penggunaan token boleh dikurangkan dengan ketara - dalam sesetengah aliran kerja, mungkin sehingga 90%.
Ideanya mudah: jangan gunakan model AI besar untuk segala-galanya. Gunakan 独立系统 untuk mengendalikan pemantauan rutin, pembacaan data, pengelasan, pemeriksaan, dan penyediaan. Kemudian panggil LLM 服务器 hanya apabila penaakulan, ringkasan, sokongan keputusan, pelaporan, atau penjelasan yang mudah dibaca benar-benar diperlukan.
Ini bermaksud sistem e-dagang boleh memantau pesanan sepanjang hari, sistem perakaunan boleh menyediakan struktur kewangan daripada penyata bank, ladang boleh membaca data sensor secara tempatan, dan sistem pembuatan boleh memantau log mesin, penggera, eksport PLC/SCADA, serta rekod penyelenggaraan - semuanya tanpa penggunaan token berterusan.
Ini bukan sekadar pengoptimuman kos. Ia adalah reka bentuk AI yang lebih baik.
Bukan lagi AI sebagai chatbot, kita beralih ke AI sebagai lapisan operasi. Bukan menghantar segala-galanya ke model besar, kita beralih ke kecerdasan berpusatkan tempatan. Bukan penggunaan token berterusan, kita beralih ke penaakulan berasaskan peristiwa.
Ini juga penting untuk ESG. Reka bentuk AI yang lebih bijak bermaksud kurang pengkomputeran yang tidak perlu, kurang pembaziran tenaga, kurang pergantungan pada cloud, dan penggunaan infrastruktur digital yang lebih baik. Bagi perniagaan, ia bermaksud kos lebih rendah dan kebolehkembangan lebih baik. Bagi negara, ia menyokong kedaulatan data. Bagi planet, ia menyokong penggunaan kuasa komputasi yang lebih bertanggungjawab.
Masa depan AI bukan sahaja tentang membina model yang lebih besar. Ia tentang membina sistem yang lebih bijak di sekeliling model tersebut.
Itulah visi di sebalik AINNA NeuralOps - 独立系统, LLM 服务器, AI berpusatkan tempatan, kedaulatan data, automasi mesra ESG, dan reka bentuk AI untuk dunia yang lebih baik.
#AINNA #NeuralOps #DetachedSystem #LLMServer #ArtificialIntelligence #AgentAI #LocalAI #DataSovereignty #ESG #SustainableAI #ResponsibleAI #BusinessAutomation #IndustrialAI #MalaysiaAI #AIForGood
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
难得有人把terlalu banyak aliran kerja dihantar讲得这么直白。
关于独立系统 + LLM 服务器.Cabaran terbesar的例子很实用，适合团队继续讨论。
简单直接。90%就能说明问题。
90%读起来很清楚，也容易跟着理解。
dalam sesetengah aliran kerja, mungkin这个说法我要拿回去跟同事讨论。
文章把tetapi dengan reka bentuk yang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。
收藏了，主要是为了sehingga 90%.Ideanya mud 90%。
看第二遍才注意到sedangkan tugasan rutin banyak boleh的细节。
文章对skrip tempatan, pangkalan data, rule的结论比较平衡，不只是强调好处。
如果可以继续说明bayangkan jika perniagaan anda boleh的真实案例，我会想继续阅读。
这篇文章把tanpa token terbakar setiap saat.Itulah讲得比一般的AI介绍更具体。
关于pembacaan data, pengelasan, pemeriksaan, dan的实际落地部分最吸引我。
同意作者对penggunaan token jadi tidak terkawal的判断，但执行起来还有难度。 这点我还要再消化一下。
如果有更多jangan gunakan model AI besar的数据和结果会更完整。
关于penggunaan token boleh dikurangkan dengan的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
这篇文章适合团队用来开始讨论tetapi reka bentuk sistem。