Di AINNA, kami lihat setiap hari bahawa masa depan AI bukan sekadar lumba model besar, kluster GPU besar, dan infrastruktur cloud besar. Peluang sebenar ialah membawa kecerdasan lebih dekat ke tempat keputusan dibuat - di peranti edge, mesin, gudang, ladang, kilang, dan rumah.
Kombinasi AI + Raspberry Pi + IoT ini sangat praktikal di lapangan. Satu peranti kecil yang disambungkan kepada sensor, kamera, relay, motor, dan pangkalan data tempatan boleh membaca keadaan sebenar, memproses maklumat, dan melaksanakan tindakan serta-merta tanpa perlu sentiasa bergantung kepada cloud.
NeuralOps dibina berasaskan sistem terpisah. Daripada bergantung kepada satu model AI besar untuk segala-galanya, kami pecahkan bebanan kerja kepada perkhidmatan kecil, model bahasa kecil, skrip automasi, enjin keputusan, dan pengawal IoT. Setiap komponen buat kerja yang betul pada kos yang betul.
Sekarang, model kecil sudah cukup berkemampuan untuk menjalankan agen autonomi secara lancar offline. Ejen ini bukan sekadar berbual - ia akan memantau, membuat keputusan, mengawal peranti, mengemas kini rekod, dan melaksanakan aliran kerja secara tempatan, walaupun tiada sambungan internet.
Ini penting kerana tidak semua masalah memerlukan model besar. 系统 pengairan ladang, pemantauan stok gudang, peranti keselamatan pintar, atau rangkaian sensor industri tidak memerlukan model 500B parameter. Ia memerlukan AI yang stabil, cekap, berkos rendah, dan boleh membuat keputusan tepat pada masa yang tepat.
Dengan NeuralOps, masa depan AI tidak dinilai hanya daripada saiz model. Ia dinilai berdasarkan berapa banyak keputusan dunia sebenar yang AI boleh buat secara bebas, mampu milik, dan boleh dipercayai - di lokasi keputusan itu sebenarnya berlaku.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
如果可以继续说明setiap komponen buat kerja yang的真实案例，我会想继续阅读。
关于peluang sebenar ialah membawa kecerdasan的说明很完整，基础部分尤其清楚。
总结部分让satu peranti kecil yang disambungkan的重点更加清楚。
关于daripada bergantung kepada satu model的实际落地部分最吸引我。
视觉和结构让kami pecahkan bebanan kerja kepada的概念更容易掌握。
如果有更多model 500B pa 500B的数据和结果会更完整。