Daripada 6 Bulan kepada 7 Hari: Apa yang 23 Tahun Membina 系统 Mengajar Saya tentang AI✎ Edit

👁 151 views
Daripada 6 Bulan kepada 7 Hari: Apa yang 23 Tahun Membina 系统 Mengajar Saya tentang AI

Pada 2003, dalam kerja R&D operasi, saya mula-mula bergelut dengan integrasi sistem dan skrip automasi untuk aliran kerja kejuruteraan. Ketika itu, orang seperti saya lebih dikenali sebagai script kiddies.

Saya dihantar ke Dresden, Jerman, untuk mempelajari kalibrasi cip MEMS daripada seorang jurutera PhD yang penyelidikannya telah membantu mewujudkan ribuan pekerjaan di seluruh dunia.

Jurutera perisian yang terlibat bersama saya dalam projek itu akhirnya berhenti kerana kerumitan teknikal. Saya tiada pilihan lain selain mempelajari low-level programming, protokol I²C, integrasi sistem dan LabVIEW sendiri.

Maju pantas ke 2026.

Dalam konteks operasi logistik, sistem yang dahulunya memerlukan enam bulan pembangunan kini saya percaya boleh dihantar dalam tujuh hari menggunakan arkitektur AINNA NeuralOps dan WebCLI kami sendiri, dengan keupayaan yang jauh lebih besar.

Lompatan sebenar bukan sekadar penulisan kod yang lebih pantas. Ia adalah cara ejen AI mengubah ekonomi pembangunan perisian secara asas, termasuk bagaimana sistem operasi dibina, diuji dan dioptimumkan.

Masa pembangunan lebih singkat. Overhed kejuruteraan lebih rendah. Penggelaran lebih pantas. Skalabiliti lebih tinggi.

Selepas 23 tahun, saya sedar satu perkara.

Generasi syarikat teknologi seterusnya tidak semestinya ditentukan oleh saiz pasukan kejuruteraan mereka, tetapi oleh berapa banyak nilai yang mampu mereka hasilkan dengan sumber yang ada.

Dan itulah yang kami sedang bina di AINNA.

#AgenticAI #AINNANeuralOps #AI基础设施 #Software工程 #DeepTech #创新

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
Liza Philippines

如果可以继续说明maju pantas ke 2026的真实案例,我会想继续阅读。

Omar United Arab Emirates

同意作者对termasuk bagaimana sistem operasi dibina的判断,方向很清楚。

Layla Jordan

我喜欢文章对saya tiada pilihan lain selain保持务实的态度。

Kenji Japan

文章对lompatan sebenar bukan sekadar penulisan的结论比较平衡,不只是强调好处。

Sofia Spain

收藏了,主要是为了dengan keupayaan yang jauh lebih。

Aina 马来西亚

视觉和结构让ia adalah cara ejen AI的概念更容易掌握。

Farid 马来西亚

这篇文章适合团队用来开始讨论untuk mempelajari kalibrasi cip MEMS。

Siti 马来西亚

文章把jurutera perisian yang terlibat bersama和日常运营联系起来,这一点很有帮助。

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 →
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 →
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。