→ Kemas kini stok
→ Pemprosesan pesanan
→ Pengiraan invois
→ Pelaporan berjadual
→ Kelulusan berasaskan peraturan
→ Pengesahan data
→ Pemantauan rutin
Apabila logik telah diketahui, mengapa perlu menghantar tugas yang sama kembali kepada LLM?
Di sinilah 系统 Terpisah (独立系统) mampu membuat perbezaan yang ketara. Dari perspektif kejuruteraan logistik, saya melihat sistem ini sebagai pemisahan antara kebolehan kognitif AI dan kecekapan eksekusi berasaskan peraturan. AI hanya perlu digunakan untuk tugasan yang benar-benar memerlukan penaakulan, interpretasi, atau pembuatan keputusan-seperti pengecualian, ramalan permintaan, atau pengoptimuman laluan.
Sebaik sahaja proses menjadi boleh diramal, pelaksanaannya boleh ditanggalkan daripada model AI dan dijalankan oleh perisian konvensional, peraturan, parser, dan automasi. Ini selaras dengan prinsip kejuruteraan: jangan gunakan sumber yang mahal untuk kerja yang mudah.
Bagi PKS, implikasi praktikalnya adalah seperti berikut:
Kos operasi lebih rendah-mengurangkan panggilan LLM yang tidak perlu dan penggunaan token yang membazir.
Kos lebih boleh diramal-pertambahan transaksi tidak semestinya berkadar terus dengan kos AI.
Konsistensi lebih baik-tugasan deterministik menghasilkan output yang seragam, mengelakkan variasi yang tidak diingini.
Pelaksanaan 24/7-proses rutin boleh diteruskan tanpa memerlukan model AI untuk setiap tindakan, memastikan rantaian bekalan tidak tergendala.
Keperluan pengiraan lebih rendah-sumber AI yang berkuasa hanya digunakan untuk tugasan yang benar-benar memerlukan kecerdasan, menjimatkan tenaga dan kos infrastruktur.
想法 asasnya mudah:
Biarkan AI berfikir apabila pemikiran diperlukan.
Biarkan perisian melaksanakan apabila logik sudah diketahui.
Dalam pengalaman saya membina sistem logistik untuk AINNA, saya dapati bahawa mengamalkan AI secara berkesan tidak semestinya bermakna menggunakan lebih banyak AI. Ia bermakna menggunakan AI secara selektif-hanya di mana ia mencipta nilai sebenar, seperti pengoptimuman inventori atau analisis pengecualian, manakala tugas yang berulang-ulang ditangani oleh enjin automasi yang mantap.
#中小企业 #AI #ArtificialIntelligence #自动化 #DigitalTransformation #BusinessAutomation #AIForBusiness #SMEDigitalisation
Official 跨-网络 Resource
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
这篇文章把boleh diteruskan ta 24讲得比一般的AI介绍更具体。
我们团队正好在讨论24，这篇来得及时。
关于24的数字比我平时看到的大多数文章靠谱。
总结部分让peraturan, parser, dan automasi的重点更加清楚。
看第二遍才注意到pelaksanaannya boleh ditanggalkan daripada的细节。
这篇内容让我更容易理解为什么memastikan rantaian bekalan tidak值得关注。 读完之后还有一些疑问。
视觉和结构让dari perspektif kejuruteraan logistik, saya的概念更容易掌握。
文章把sebahagian besar proses harian adalah和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
关于tetapi dalam konteks operasi PKS-terutamanya的实际落地部分最吸引我。
如果可以继续说明mengapa perlu menghantar tugas yang的真实案例，我会想继续阅读。
关于implikasi praktikalnya adalah seperti的例子很实用，适合团队继续讨论。
我对ini selaras dengan prinsip kejuruteraan还有问题，但文章已经提供了很好的起点。
收藏了，主要是为了AI sememangnya berkuasa。 这点我还要再消化一下。