纯粹因为炒作而使用 LLM 对世界毫无益处。✎ Edit

👁 857 views
纯粹因为炒作而使用 LLM 对世界毫无益处。
纯粹因为炒作而使用 LLM 对世界毫无益处。 kami di AINNA.
Ia boleh bertentangan dengan matlamat ESG, membazir tenaga, meningkatkan kos operasi yang tidak perlu, dan memberikan nilai sebenar yang sangat sedikit kepada pengguna dalam rantai bekalan.

Masalahnya bukan pada AI.

Masalahnya ialah bagaimana kita menggabungkan AI ke dalam operasi harian.

Terdapat jurang yang besar antara menggunakan AI untuk publisiti dan menggunakan AI dengan betul.
Menggunakan AI untuk publisiti bermakna melantik model besar untuk setiap tugas kecil di gudang - contohnya, mengemas pesanan ringan, menyusun SKU yang sering keluar, atau membalas pertanyaan 状态 penghantaran. Ia kelihatan canggih di atas kertas, tetapi di sebaliknya ia makan kuasa komputasi, memanjangkan masa tindak balas, dan membebankan bajet operasi.

Menggunakan AI dengan betul bermakna mereka sistem yang sesuai untuk setiap jenis kerja dalam pusat pengedaran.

Saya melihat agen AI lebih sebagai pembina sistem operasi berbanding pembantu biasa.

Sebagai pembina, agen AI harus mencipta 'robot' yang tepat untuk kerja harian. 机器人 kecil dan berkuasa rendah boleh mengendalikan tugas rutin seperti menyusun SKU atau mengemas pesanan ringan. 机器人 besar dan berkuasa tinggi hanya perlu digunakan apabila kerja itu berat, seperti mengoptimumkan laluan armada, merancang muatan kontena, atau meramalkan permintaan musim.

Tetapi jika kita memaksa satu agen AI yang berkuasa tinggi untuk melakukan setiap tugas, dari yang paling mudah hingga yang paling kompleks, maka penggunaan GPU, elektrik, dan kos penyelenggaraan kekal tinggi sepanjang hari.
Itu bukan automasi pintar.

Itu hanya kemalasan mahal yang diberi nama menarik.

Masa depan AI dalam logistik tidak seharusnya tertumpu pada menggunakan model terbesar untuk segala-galanya.
Ia harus membina sistem cekap di mana setiap tugas mendapat tahap kecerdasan yang sesuai, kuasa pengkomputan yang betul, dan nilai perniagaan yang jelas.

AI harus mengurangkan pembaziran, bukan menambahnya.

Di situlah inovasi sebenar bermula.

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
Julin Kadazan, 马来西亚

我会把ia boleh bertentangan dengan matlamat这一段分享给需要了解技术的同事。

Ginsang Kadazan, 马来西亚

文章把atau membalas pertanyaan 状态 penghantaran和日常运营联系起来,这一点很有帮助。

Dimas Indonesia

这篇文章适合团队用来开始讨论terdapat jurang yang besar antara。

Ayu Indonesia

关于masalahnya bukan pada AI的说明很完整,基础部分尤其清楚。

Narin Thailand

如果可以继续说明menggunakan AI untuk publisiti bermakna的真实案例,我会想继续阅读。

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 →
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 →
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。