Kita Tidak Perlukan AI Lebih Besar. Kita Perlukan Infrastruktur AI Lebih Pintar.✎ Edit

👁 651 views
Kita Tidak Perlukan AI Lebih Besar. Kita Perlukan Infrastruktur AI Lebih Pintar.

Kita Tidak Perlukan AI Lebih Besar. Kita Perlukan Infrastruktur AI Lebih Pintar.

Hari ini, asas utama pertama kami sudah matang: 独立系统 yang beroperasi atas arkitektur berasaskan LAMP. Prinsip kami mudah - bukan setiap tugasan memerlukan LLM. Pengesahan, peraturan perniagaan, penyelarasan, kawalan aliran kerja, logik berulang dan banyak keputusan operasi boleh ditangani di luar model.

Dalam tempoh enam bulan lepas, walaupun keseluruhan platform masih separa siap, kami sudah membina kira-kira 250 独立系统. Jumlah kos pembangunan kurang daripada USD200, termasuk eksperimen, pendekatan gagal, ujian berulang dan banyak kesilapan sepanjang proses. Bagi saya, ini bukti bahawa sistem perniagaan yang berguna tidak semestinya memerlukan pembiayaan besar.

Lapisan kedua yang sedang dibangunkan ialah agen AI yang diubah suai dengan keupayaan 智能路由. Berbanding menghantar setiap tugasan secara automatik ke model terbesar yang ada, sistem ini direka untuk sentiasa mengenal pasti LLM terkecil dan berkos terendah yang mampu menyelesaikan setiap tugasan dengan boleh harap.

Logiknya mudah: tugasan mudah → model kecil, tugasan sukar → model lebih kuat, tiada keperluan kepintaran → 独立系统. Objektifnya bukan sekadar mengurangkan penggunaan token, tetapi menjadikan infrastruktur AI mampan dari segi ekonomi dengan menggunakan kepintaran hanya di mana kepintaran benar-benar diperlukan.

Lapisan ketiga ialah model LLM khusus milik kami, direka khas untuk bekerjasama dengan 独立系统 kami. Kami sedang mengeksperimen 7 model LLM open source sebagai asas untuk kerja ini. Hugging Face akan menjadi sebahagian daripada ekosistem teknologi kami, menyokong akses kepada ekosistem model open source, dataset, alat latihan dan infrastruktur.

Tetapi tiga pembangunan ini akhirnya bertujuan kepada sesuatu yang lebih besar. Kami mahu menjadikan pembangunan sistem itu sendiri boleh diakses oleh pemilik 中小企业 biasa, terutamanya perniagaan yang tidak mempunyai pembiayaan tanpa had, kapasiti GPU, pasukan IT atau sumber teknikal.

Suatu hari nanti, walaupun seorang makcik yang menjual pisang goreng di tepi jalan pun sepatutnya dapat menjadi pembangun sistem untuk perniagaannya sendiri. Dia hanya perlu berkata, “Urus stok saya, kira keuntungan harian saya, pantau kos bahan, ingat pelanggan tetap saya dan beritahu saya bila saya perlu beli lebih banyak pisang,” dan agen itu sepatutnya membantu menyusun sistem di sebaliknya.

Arah kami jelas: 独立系统 → 智能路由 → LLM Terendah yang Sesuai → LLM Khusus Milik Sendiri → Pembangunan 系统 Bantuan AI untuk 全部. Kos minimum ialah objektif segera. Percuma adalah impian. Kami tidak cuba membina AI terbesar; kami cuba menjadikan AI dan pembangunan sistem cukup kecil, cukup mampu milik dan cukup mudah sehingga 中小企业 terkecil pun boleh membina dengannya.

#AINNA #NeuralOps #HuggingFace #OpenSourceAI #LLM #AI基础设施 #SmartRouting #分离式系统 #中小企业 #SystemDevelopment #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
Miguel Philippines

文章对kami sudah membina kira-kira 250提供了很好的起点,值得继续跟进。

Liza Philippines

收藏了,主要是为了sistem ini direka untuk sentiasa。

Omar United Arab Emirates

独立系统 yang beroperasi atas arkitektur这个说法我要拿回去跟同事讨论。

Layla Jordan

这篇文章把lapisan kedua yang sedang dibangunkan讲得比一般的AI介绍更具体。

Kenji Japan

同意作者对jumlah kos pembangunan kurang daripada的判断,方向很清楚。

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 Hakam 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。