Fizik Meringankan Kerja Berat✎ Edit

👁 758 views
Fizik Meringankan Kerja Berat

Dari perspektif operasi di AINNA, salah satu usaha kami untuk menampung kos distilling LLM sendiri ialah dengan membina lebih banyak 分离式系统.

Prinsipnya mudah:

Jangan gunakan LLM untuk kerja yang sudah boleh diramal.

Setiap minggu, sasaran saya di lapangan ialah membina dalam dua belas 分离式系统 yang berat, dengan penyelidikan yang cukup supaya kita faham aliran kerja, kenal pasti corak, tetapkan peraturan, dan sahkan sistem.

Bila masalah lebih kompleks, saya biasa gunakan ChatGPT atau Claude dulu sebagai lapisan penyelidikan dan penaakulan tahap tinggi.

Aliran kerjanya jadi macam ini:

Masalah Kompleks → Penyelidikan → Penaakulan → 蒸馏 → Logik Deterministik → Penghalaan Pintar → DeepSeek V4 Flash / LLM Sendiri → Pelaksanaan

Yang penting ialah apa yang berlaku selepas logik deterministik.

Kalau bebanan kerja tu boleh selesai pakai peraturan, parser, pengesahan, atau logik berstruktur, 独立系统 akan ambil alih terus.

Kalau perlu lebih penaakulan, bebanan kerja dihala ke DeepSeek V4 Flash sebagai model luar yang cekap kos.

Untuk kerja yang khusus, strategik, sensitif, atau berkaitan kedaulatan, sistem boleh alihkan tugas ke model LLM sendiri.

Jadi, ini bukan tentang menghapuskan LLM.

Ini tentang menggunakannya secara terpilih.

Logik deterministik dulu.
LLM cekap kos bila perlu.
LLM sendiri bila kecerdasan khusus, kawalan, atau kedaulatan jadi keutamaan.

Reka bentuk ni juga membuat ekonomi pembinaan model sendiri lebih mampu.

Lebih banyak kerja yang kita asingkan, lebih rendah kos token dan inferens berulang.

Bila kos turun, lebih banyak sumber boleh kita salurkan ke distilling model, penilaian, infrastruktur, dan pembangunan ekosistem LLM sendiri.

Itu antara teras idea di sebalik AINNA NeuralOps.

#AINNA #NeuralOps #分离式系统 #LLM #AI蒸馏 #主权AI #AI基础设施 #DeepSeek #ChatGPT #Claude #企业版AI #自动化

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Omar United Arab Emirates

这篇内容让我更容易理解为什么salah satu usaha kami untuk值得关注。

Layla Jordan

收藏了,主要是为了独立系统 akan ambil alih terus。

Kenji Japan

关于masalah kompleks的实际落地部分最吸引我。

Sofia Spain

dan sahkan sistem这个说法我要拿回去跟同事讨论。

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 →
边缘 AI 边缘的 IoT 与嵌入式 Linux 智能 14 个边缘代理 → 支持离线运行 探索 →
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 →
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.

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

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。