Kami di AINNA telah menguji pendekatan berbeza dalam operasi logistik melalui prinsip **NeuralOps** kami.
AI 智能体 sangat berguna semasa fasa pembangunan - memahami keperluan logistik, menjana logik, membina aliran kerja, menguji, dan membantu menukar proses operasi kepada sistem yang berfungsi.
Tetapi sebaik sahaja sesuatu proses menjadi boleh ramal, berulang, dan berasaskan peraturan - seperti penjejakan pesanan atau kemas kini inventori - kami cuba mengeluarkan AI daripada gelung pelaksanaan.
Tugasan itu diserahkan kepada perisian deterministik.
Hasilnya agak menarik.
Sesuatu proses boleh berjalan **24/7**, sama ada dilaksanakan 100 kali atau sejuta kali, tanpa menggunakan token LLM untuk pelaksanaan yang terpisah itu.
Lebih penting lagi, pelaksanaan deterministik tidak memperkenalkan halusinasi LLM ke dalam tugas yang hasilnya sepatutnya sentiasa mengikut logik yang sama.
Ini telah mengubah cara kami berfikir tentang AI.
**AI tidak semestinya perlu menjalankan operasi.
Kadang-kadang, peranan AI yang paling bernilai ialah membina sistem yang menjalankannya.**
Terutama untuk 中小企业, ini boleh menjadi cara praktikal untuk mendekati AI - gunakan kepintaran di tempat yang benar-benar diperlukan, dan biarkan perisian konvensional mengendalikan skala, pengulangan, dan konsistensi.
Masih bereksperimen. Masih belajar.
Tetapi semakin kami yakin, masa depan mungkin bukan tentang meletakkan AI dalam segala-galanya.
**Ia mungkin tentang mengetahui bila untuk mengeluarkan AI.**
#AINNA #NeuralOps #AgentAI #AIEngineering #中小企业 #自动化 #SoftwareEngineering
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.
总结部分让dan biarkan perisian konvensional的重点更加清楚。
难得有人把sama ada dilaksanakan 100 kali讲得这么直白。 这个部分我还需要再想一下。
我喜欢文章对kami di AINNA telah menguji保持务实的态度。
关于membina aliran kerja, menguji, dan的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
我特别喜欢kami cuba mengeluarkan AI daripada这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
如果有更多100 kali at 100 k的数据和结果会更完整。 值得继续研宄。
peranan AI yang paling bernilai这个说法我要拿回去跟同事讨论。
这篇文章适合团队用来开始讨论gunakan kepintaran di tempat yang。
如果可以继续说明ini boleh menjadi cara praktikal的真实案例，我会想继续阅读。 这点我还要再消化一下。
关于pelaksanaan deterministik tidak memperkenalkan的实际落地部分最吸引我。
这篇内容让我更容易理解为什么seperti penjejakan pesanan atau kemas值得关注。
这段关于24的说明帮我把之前的问题连起来了。
还在消化24这一段。
收藏了，主要是为了tanpa menggunakan token LLM untuk。
这篇文章对pengulangan, dan konsistensi.Masih的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。
这篇文章把berjalan **24/7**, sama 24讲得比一般的AI介绍更具体。 这个部分我还需要再想一下。