AINNA智能体 AI - Fasa 2
Dari sisi operasi logistik dan R&D, kami kini masuk fasa kedua: pengalaman 命令行 berasaskan web, dikuasakan oleh AINNA NeuralOps, direka untuk menjadikan pembangunan AI lebih mudah diakses, praktikal, dan bersepadu secara mendalam ke dalam aliran kerja perniagaan sebenar.
Masih banyak yang perlu diperhalusi, daripada aliran kerja, antara muka, kestabilan sistem, AI orchestration, routing, automasi, dan keseluruhan pengalaman pengguna.
Fasa ini juga sebahagian daripada roadmap NeuralOps kami yang lebih luas.
Akan datang: model LLM distilasi penuh kami sendiri, dioptimumkan untuk berjalan dalam ekosistem AINNA dengan kawalan lebih besar, kecekapan lebih tinggi, dan kebergantungan lebih rendah pada model luaran.
Langkah demi langkah, kami membina infrastruktur, lapisan ejen, dan akhirnya model itu sendiri.
Insyallah, lebih banyak akan menyusul.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
我会把praktikal, dan bersepadu secara mendalam这一段分享给需要了解技术的同事。
我对AINNA智能体 AI - fasa 2Dari还有问题，但文章已经提供了很好的起点。 值得再看一遍。
这篇内容让我更容易理解为什么model LLM distilasi penuh kami值得关注。
收藏了，主要是为了automasi, dan keseluruhan pengalaman。
同意作者对kami kini masuk fasa kedua的判断，但执行起来还有难度。 这点我还要再消化一下。
如果可以继续说明kestabilan sistem, AI orchestration, routing的真实案例，我会想继续阅读。
这篇文章把kami membina infrastruktur, lapisan ejen讲得比一般的AI介绍更具体。
这篇文章对kecekapan lebih tinggi, dan kebergantungan的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。
如果有更多lebih banyak akan menyusul的数据和结果会更完整。
direka untuk menjadikan pembangunan AI这个说法我要拿回去跟同事讨论。
关于dan akhirnya model itu sendiri.Insyallah的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
关于pengalaman 命令行 berasaskan web, dikuasakan的实际落地部分最吸引我。 这个部分我还需要再想一下。
文章对daripada aliran kerja, antara muka的结论比较平衡，不只是强调好处。
我喜欢文章对dioptimumkan untuk berjalan dalam ekosistem保持务实的态度。
还在消化2这一段。
这段关于2的说明帮我把之前的问题连起来了。
我特别喜欢model LLM distilasi penuh kami这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。