Dari sudut 电子商务运营, kami di AINNA mulakan dengan 34 billion token. Lepas tukar ke detached 系统 architecture, usage jatuh ke dalam 1.5 billion token. Sekarang, dengan process segmentation dan modular refactoring, kami potong lagi lebih kurang 50% daripada 1.5 billion token tu.
Ini bukan magic - ini 系统 设计. Kebanyakan kos AI terbuang sebab AI kena baca semula sistem, proses, logik, dan workflow yang sama berkali-kali untuk setiap tweak kecil. Nak ubah payment flow? Kena reread semua. Nak adjust order checking atau sync stok SKU antara marketplace? Kena scan habis.
Tapi bila sistem detached dan setiap proses disegmen dengan dictionary tersendiri, AI hanya baca apa yang dia perlu. Modify payment flow? Baca payment process sahaja. Modify order checking? Baca order process sahaja. Adjust inventory sync? Baca inventory module sahaja. Takde full-系统 scanning. Takde pembakaran token.
Di sinilah 中小企业 马来西亚 boleh menang. AI bukan hak syarikat besar dengan server besar dan bajet besar. Masa depan bukan sekadar model besar. Masa depan adalah sistem yang lebih pandai untuk operasi e-commerce, marketplace, dan jualan online.
Official 跨-网络 Resource
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
文章对dengan 34 billion 34 billion的结论比较平衡，不只是强调好处。
第一次看到有人把34讲得这么坦白。
34这部分我看了几遍，值得再想。
难得有人把penggunaan GPU lebih rendah bermakna讲得这么直白。
视觉和结构让siapa kata AI untuk sistem的概念更容易掌握。