Dari AI Berasaskan 服务器 ke Kecerdasan pada Cip. 🚀✎ Edit

👁 145 views
Dari AI Berasaskan 服务器 ke Kecerdasan pada Cip. 🚀

Pengumuman terbaharu Jensen Huang dari NVIDIA mengesahkan satu arah yang saya pantau rapat dari sudut operasi: pengkomputeran AI semakin kecil, lebih berkuasa dan lebih cekap tenaga.

Di AINNA, ini selari dengan hala tuju jangka panjang kami untuk NeuralOps.

✅ KEDUDUKAN KAMI HARI INI

Arkitektur NeuralOps berasaskan server kami dibina untuk menghasilkan lebih banyak kerja dengan kuasa pengkomputeran yang minimum, melalui:

⚡ 多-阶段 智能路由
⚡ Caching Pintar
⚡ 解析器 Khusus & Pelaksanaan Terasing (分离式 执行)
⚡ Integrasi SLM/LLM Tempatan
⚡ Orkestrasi 多-Agen (dalam pembangunan)
⚡ Akses WebCLI & Telegram

🚀 HALA TUJU KAMI SETERUSNYA

🟢 Fasa 1 - NeuralOps Mini PC
Memindahkan NeuralOps daripada infrastruktur server ke komputer mini AI berasaskan PCB yang khusus.

🔵 Fasa 2 - NeuralOps Terbenam
Mengintegrasikan NeuralOps ke dalam modul pengkomputeran AI ARM/NVIDIA yang semakin padat.

🟣 Fasa 3 - NeuralOps pada Silikon AI Masa Depan
Mengoptimumkan arkitektur kecerdasan kami untuk cip miniatur generasi seterusnya, berpotensi melalui perkongsian dalam industri semikonduktor.

Peta jalan perkakasan ini ialah hala tuju masa depan kami, bukan dakwaan deployment yang sudah berjalan.

Bayangkan PKS, kilang dan peranti industri menjalankan agen AI khusus mereka sendiri secara setempat, dengan kebergantungan awan yang minimum.

Kami tidak membina cip semikonduktor kami sendiri hari ini.

Kami membina arkitektur kecerdasan yang direka untuk menjadi lebih kecil selari dengan evolusi teknologi pengkomputeran.

Kecerdasan Maksimum. Komputasi Minimum.

Hari ini: NeuralOps Berasaskan 服务器
Seterusnya: PCB Mini PC
Masa Depan: AI Terbenam → Kecerdasan Peringkat Cip

#AINNA #NeuralOps #NVIDIA #JensenHuang #EdgeAI #AgenticAI #EmbeddedAI #DeepTech #AI基础设施 #马来西亚Tech

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
Wei China

2读起来很清楚,也容易跟着理解。

Mei China

我们团队正好在讨论2,这篇来得及时。

Kavitha India

文章对dengan kebergantungan awan yang minimum提供了很好的起点,值得继续跟进。

Arjun India

关于🟣 fasa 3 - neuralops的例子很实用,适合团队继续讨论。

Julin Kadazan, 马来西亚

文章把pengumuman terbaharu jensen huang dari和日常运营联系起来,这一点很有帮助。

人工智能

Article image
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 →
中小企业AI 在您的中小企业内构建AI能力 6 build tracks → in-house capability 探索 →
NeuralOps 托管 infrastructure for 中小企业, without 企业 overhead 从 RM499/year · scoped after assessment 探索 plans →
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.

472 installs
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。