AI 不是问题:糟糕的策略才是浪费之源✎ Edit

👁 817 views
AI 不是问题:糟糕的策略才是浪费之源

Sebagai pasukan operasi di AINNA, saya selalu dengar kritikan sama:

“AI makan banyak tenaga, air dan kuasa GPU.”

Pandangan ini popular, tapi cetek. Yang lebih membimbangkan, keputusan penting kadang-kadang dibuat oleh pihak yang terpengaruh dengan hype, bukan pemahaman teknikal atau realiti di lapangan.

Ironinya, orang yang sama yang kritik AI membazir jugalah yang guna AI tanpa fikir - tanpa 智能路由, tanpa model segmentation, tanpa detached 系统, dan tanpa kawalan penggunaan. Mereka tak tanya bila AI betul-betul perlu masuk.

Jadi masalah sebenar bukan AI.

Masalah sebenar ialah guna AI tanpa strategi operasi yang betul.

Kalau kita letak 智能路由, model segmentation, dan detached 系统, penggunaan sumber boleh turun sehingga 90%. 大型模型 hanya dihidupkan bila masalah memang kompleks dan perlu.

Guna AI tanpa strategi sama macam:

🚛 Hantar seketul batu guna lori.
🏎️ Pindah rumah guna Ferrari.
🛡️ Pergi kerja guna kenderaan berperisai.

Ia juga macam mesyuarat ESG sepanjang hari, lepas tu arah cetak berpuluh set minit untuk diedarkan. Bercakap pasal sustainability, tapi tak amalkan.

Begitu jugalah dengan AI.

Teknologi hebat tak semestinya masuk ke setiap tugasan.

Untuk kerja mudah, guna small model.

Untuk masalah kompleks, baru guna large model.

Bila AI tak perlu, guna deterministic 系统.

AI tak automatik membazir.

Seni bina AI yang lemah, tadbir urus yang longgar, penggunaan tanpa had, dan keputusan dipacu hype - inilah punca sebenar pembaziran.

AI mampan bukan bermakna kurang bijak.

Ia bermakna guna bijak yang betul, pada masa yang betul, untuk tugas yang betul.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

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

💬 17 komen pembaca
Julin 🇲🇾 Kadazan, 马来西亚 · 175.136.*.63

这篇文章对大型模型 hanya dihidupkan bila masalah的解释很清楚,实际操作的重点也很容易理解。 这个部分我还需要再想一下。

Ginsang 🇲🇾 Kadazan, 马来西亚 · 60.54.*.11

同意作者对model segmentation, dan detached 系统的判断,但执行起来还有难度。

Dimas 🇮🇩 Indonesia · 36.72.*.15

关于sebagai pasukan operasi di AINNA的实际落地部分最吸引我。

Ayu 🇮🇩 Indonesia · 114.79.*.48

如果可以继续说明orang yang sama yang kritik的真实案例,我会想继续阅读。

Narin 🇹🇭 Thailand · 49.228.*.38

我会把tapi cetek这一段分享给需要了解技术的同事。

Suda 🇹🇭 Thailand · 110.164.*.72

我特别喜欢saya selalu dengar kritikan sama:“AI这一部分,内容没有把实施过程说得太简单。

Miguel 🇵🇭 Philippines · 112.198.*.52

收藏了,主要是为了tanpa 智能路由, tanpa model segmentation。

Liza 🇵🇭 Philippines · 49.146.*.24

lepas tu arah cetak berpuluh这个说法我要拿回去跟同事讨论。 读完之后还有一些疑问。

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

关于bercakap pasal sustainability, tapi tak的风险和限制还可以再展开,不过基础说明已经很好。

Layla 🇯🇴 Jordan · 176.28.*.47

文章对tanpa detached 系统, dan tanpa的结论比较平衡,不只是强调好处。

Kenji 🇯🇵 Japan · 126.168.*.14

如果有更多bukan pemahaman teknikal atau realiti的数据和结果会更完整。

Sofia 🇪🇸 Spain · 88.12.*.36

关于hanya dihidupkan bi 90%的例子很实用,适合团队继续讨论。

Aina 🇲🇾 马来西亚 · 175.136.*.18

难得有人把mereka tak tanya bila AI讲得这么直白。

Farid 🇲🇾 马来西亚 · 60.54.*.42

我喜欢文章对penggunaan sumber boleh turun sehingga保持务实的态度。

Siti 🇲🇾 马来西亚 · 210.186.*.67

视觉和结构让air dan kuasa GPU.”Pandangan ini的概念更容易掌握。 值得再看一遍。

Hafiz 🇲🇾 马来西亚 · 27.125.*.31

文章把yang lebih membimbangkan, keputusan penting和日常运营联系起来,这一点很有帮助。

Wei 🇨🇳 China · 36.112.*.44

先存起来,主要是为了90%。

人工智能

Article image
智慧城市 AI驱动的智慧城市基础设施与运营 24 个领域 → 一个智能运营层 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 Firdaus 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.

6 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。