Mana lebih boleh dipercayai untuk menggerakkan kargo?
机器人 yang angkut setiap bungkusan sendiri buat keputusan, pilih laluan, dan ubah suai setiap kali?
Atau robot yang bina landasan, sistem isyarat, checkpoint dan peraturan operasi supaya ribuan bungkusan boleh bergerak automatik melalui laluan terkawal?
Untuk operasi kritikal, cara kedua lebih boleh diharap.
Dari sudut operasi di AINNA, saya tengok AI dalam kewangan sama juga.
Guna LLM terus untuk analisis setiap transaksi akan hasilkan variasi. 模型 tu boleh dipengaruhi oleh konteks, prompting, kemas kini model, data latihan, dan bias manusia yang terkumpul.
Arsitektur yang lebih baik ialah guna AI untuk bina landasan.
Biar AI reka sistem berasingan: parser tetap, logik deterministik, garis panduan perakaunan, peraturan validasi, pemeriksaan reconciliation, dan indikator kewangan yang telah ditetapkan.
Lepas tu, biar data kewangan lalu dalam sistem terkawal tu berulang kali.
AI tak perlu “fikir” untuk setiap transaksi.
AI tu dipanggil balik hanya bila sistem jumpa pengecualian atau kerumitan yang betul-betul perlukan reasoning.
AI bina landasan.
系统 deterministik gerakkan kargo.
AI urus pengecualian.
Untuk sistem kewangan, kebolehpercayaan perlu datang dari arsitektur - bukan dari meminta model probabilistik buat penilaian yang sama ribuan kali.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
收藏了，主要是为了dari sudut operasi di AINNA。
我会把mana lebih boleh dipercayai untuk这一段分享给需要了解技术的同事。
如果有更多biar AI reka sistem berasingan的数据和结果会更完整。