Kami Tak Perlu AI Lebih Besar. Kami Perlu Infrastruktur AI Lebih Pintar untuk Operasi Logistik.✎ Edit

👁 587 views
Kami Tak Perlu AI Lebih Besar. Kami Perlu Infrastruktur AI Lebih Pintar untuk Operasi Logistik.

Kami Tak Perlu AI Lebih Besar. Kami Perlu Infrastruktur AI Lebih Pintar untuk Operasi Logistik.

Kini, kami sudah ada asas operasi pertama: 独立系统 yang matang, berjalan di atas arkitektur berasaskan LAMP. Prinsip kami di AINNA mudah - bukan setiap tugasan dalam operasi memerlukan LLM. Pengesahan pesanan, peraturan perniagaan, penyesuaian stok, kawalan aliran kerja, logik berulang, dan banyak keputusan operasi harian boleh diselesaikan di luar model AI.

Dalam tempoh enam bulan lepas, walaupun keseluruhan platform masih dalam pembangunan, kami sudah membina lebih kurang 250 独立系统. Jumlah kos pembangunan kurang daripada USD200, termasuk eksperimen, pendekatan gagal, ujian berulang, dan banyak kesilapan sepanjang perjalanan. Bagi pasukan logistik saya, ini bukti bahawa sistem perniagaan yang berguna tidak semestinya memerlukan modal besar.

Lapisan kedua yang sedang dibangunkan ialah ejen AI tersuai dengan keupayaan 智能路由. Sama seperti merancang laluan penghantaran terpantas, sistem ini direka supaya setiap tugas AI dihantar ke model yang paling efisien - ia akan sentiasa mengenal pasti LLM terkecil dan kos terendah yang mampu menyelesaikan setiap tugas dengan boleh diharap.

Logiknya mudah: tugas mudah → model kecil, tugas sukar → model kuat, tiada keperluan kecerdasan → 独立系统. Matlamatnya bukan sekadar mengurangkan penggunaan token, tetapi menjadikan infrastruktur AI mampan dari segi ekonomi - gunakan kecerdasan AI hanya di mana ia benar-benar diperlukan.

Lapisan ketiga pula ialah model LLM tersuai milik kami sendiri, direka khusus untuk bekerjasama dengan 独立系统. Kami sedang menguji 7 model LLM open-source sebagai asas pembangunan ini. Hugging Face akan menjadi sebahagian daripada ekosistem teknologi kami, menyokong akses kepada ekosistem model open-source, dataset, alat latihan, dan infrastruktur yang diperlukan.

Tetapi tiga perkembangan ini sebenarnya bertujuan kepada sesuatu yang lebih besar. Kami mahu pembangunan sistem itu sendiri mudah diakses oleh pemilik 中小企业 biasa, terutamanya perniagaan yang tidak mempunyai bajet besar, kapasiti GPU, pasukan IT, atau sumber teknikal.

Suatu hari nanti, seorang makcik yang menjual pisang goreng di tepi jalan pun boleh menjadi pembangun sistem untuk perniagaannya sendiri. Dia hanya perlu menyuruh, 'Urus stok saya, kira untung harian, pantau kos bahan, ingat pelanggan tetap, dan beritahu bila saya perlu beli pisang lagi,' dan ejen itu akan membantu menyusun sistem di belakangnya.

Arah kami jelas: 独立系统 → 智能路由 → 最低点 Suitable LLM → Specialised Own LLM → AI 辅助 系统 Development for Everyone. Kos minimum ialah matlamat terdekat. 免费 is the dream. Kami tidak cuba membina AI terbesar; kami cuba menjadikan AI dan pembangunan sistem ini cukup kecil, cukup murah, dan cukup mudah supaya 中小企业 terkecil sekalipun boleh membangunkannya.

#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
Suda Thailand

这篇文章适合团队用来开始讨论walaupun keseluruhan platform masih dalam。

Miguel Philippines

文章把bukan setiap tugasan dalam operasi和日常运营联系起来,这一点很有帮助。

Liza Philippines

文章对jumlah kos pembangunan kurang daripada提供了很好的起点,值得继续跟进。

Omar United Arab Emirates

收藏了,主要是为了prinsip kami di AINNA mudah。

人工智能

Article image
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 →
机器人技术 工业边缘的受管控机器人技术 感知 → 安全网关 → 控制器 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 →
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 Hakim 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.

16 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。