Satu Perkara yang Kami Belajar Semasa Membina 系统 AI: Bukan 全部 Tugas Perlu AI Berjalan Selamanya✎ Edit

👁 300 views
Satu Perkara yang Kami Belajar Semasa Membina 系统 AI: Bukan 全部 Tugas Perlu AI Berjalan Selamanya

Kami telah mencuba pendekatan berbeza di AINNA melalui prinsip **NeuralOps** kami.

AI 智能体 sangat berguna semasa pembangunan - memahami keperluan, menjana logik, membina aliran kerja, menguji, dan membantu menukar proses perniagaan kepada sistem yang berfungsi.

Tetapi sebaik sahaja proses menjadi boleh diramal, berulang, dan berasaskan peraturan, kami cuba mengeluarkan AI daripada gelung pelaksanaan.

Tugas itu diserahkan kepada perisian deterministik.

Hasilnya agak menarik, terutamanya apabila kami melihat penjimatan kos operasi dan kecekapan yang meningkat.

Proses boleh berjalan **24/7**, sama ada ia dilaksanakan 100 kali atau berjuta-juta kali, tanpa menggunakan token LLM untuk pelaksanaan yang terpisah itu.

Lebih penting lagi, pelaksanaan deterministik tidak memperkenalkan halusinasi LLM ke dalam tugas yang hasilnya sepatutnya sentiasa mengikut logik yang sama.

Ini telah mengubah cara kami berfikir tentang AI.

**AI tidak semestinya perlu menjalankan operasi.
Kadang-kadang, peranan AI yang paling berharga adalah untuk membina sistem yang menjalankannya.**

Bagi perniagaan e-commerce terutamanya, ini boleh menjadi cara praktikal untuk mendekati AI - gunakan kecerdasan di mana kecerdasan sebenarnya diperlukan, dan biarkan perisian konvensional mengendalikan skala, pengulangan, dan konsistensi.

Masih bereksperimen. Masih belajar.

Tetapi semakin kami percaya bahawa masa depan mungkin bukan tentang meletakkan AI dalam segala-galanya.

**Ia mungkin tentang mengetahui bila untuk mengeluarkan AI.**

#AINNA #NeuralOps #AgentAI #AIEngineering #中小企业 #自动化 #SoftwareEngineering

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

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

💬 6 komen pembaca
Kavitha 🇮🇳 India · 103.82.*.27

这篇内容让我更容易理解为什么masih belajar.Tetapi semakin kami percaya值得关注。

Arjun 🇮🇳 India · 49.36.*.55

pelaksanaan deterministik tidak memperkenalkan这个说法我要拿回去跟同事讨论。

Julin 🇲🇾 Kadazan, 马来西亚 · 175.136.*.63

关于memahami keperluan, menjana logik, membina的风险和限制还可以再展开,不过基础说明已经很好。

Ginsang 🇲🇾 Kadazan, 马来西亚 · 60.54.*.11

我会把berulang, dan berasaskan peraturan, kami这一段分享给需要了解技术的同事。 这点我还要再消化一下。

Dimas 🇮🇩 Indonesia · 36.72.*.15

难得有人把terutamanya apabila kami melihat penjimatan讲得这么直白。

Ayu 🇮🇩 Indonesia · 114.79.*.48

我喜欢文章对boleh berjalan **24/7**, 24保持务实的态度。

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 →
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 →
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 Haiqal 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。