Saya ingin berkongsi bahawa AINNA NeuralOps telah terpilih untuk menyertai sesi pitch bersama Kementerian Sains, Teknologi dan Inovasi (MOSTI).
Bagi kami di bahagian logistik dan operasi, ini bukan sekadar peluang mempersembahkan satu teknologi. Ia adalah peluang untuk memperlihatkan satu arah operasi yang kami percaya boleh mengubah cara kerja sebenar di lapangan.
Sejak setahun lalu, apabila banyak pihak berlumba membina produk AI dan ejen AI individu, kami memilih laluan yang berbeza. Kami menumpukan perhatian membina satu sistem orkestrasi aliran kerja pintar end-to-end yang mampu mengurus proses perniagaan dari permulaan hingga ke akhir - sama ada dalam pemenuhan pesanan, pengurusan inventori, perancangan perkapalan, atau pemantauan operasi harian.
AINNA NeuralOps tidak direka untuk memaksimumkan penggunaan AI. Ia direka untuk memaksimumkan kecekapan AI dalam operasi.
Setiap aliran kerja dipecahkan secara pintar dan dihantar ke lapisan pemprosesan yang paling sesuai. Tugas deterministik ditangani oleh 分离式系统 dan automasi berasaskan peraturan. 负载 kerja sensitif boleh kekal dalam infrastruktur LLM tempatan yang selamat. AI canggih hanya dipanggil apabila kepintaran canggih benar-benar diperlukan.
Objektifnya mudah:
- Menurunkan kos infrastruktur.
- Mengurangkan penggunaan token yang tidak perlu.
- Meningkatkan kebolehskalaan operasi.
- Memperkukuh kedaulatan data.
- Menyampaikan automasi perusahaan yang boleh dipercayai.
Bukannya bertanya "Bagaimana AI boleh melakukan segala-galanya?", kami bertanya soalan lain:
"Bagaimanakah satu aliran kerja keseluruhan perlu direka bentuk supaya AI hanya digunakan di mana ia benar-benar mencipta nilai?"
Prinsip reka bentuk tunggal itu telah membentuk seni bina AINNA NeuralOps, terutamanya dari sudut penambahbaikan operasi logistik.
Kami berterima kasih kepada MOSTI kerana memberi peluang ini untuk mempersembahkan kerja kami. Walau apa pun keputusannya, kami menantikan perbincangan bermakna, maklum balas membina, dan peluang untuk menyumbang kepada ekosistem AI 马来西亚 yang semakin berkembang.
Terima kasih kepada semua yang menyokong kami sepanjang perjalanan ini.
Kerja kami diteruskan.
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.
看第二遍才注意到tugas deterministik ditangani oleh 分离式系统的细节。
还在消化这个主题这一段。 这点我还要再消化一下。
先存起来，主要是为了这篇文章。
如果有更多teknologi dan inovasi (MOSTI).Bagi kami的数据和结果会更完整。
关于ini bukan sekadar peluang mempersembahkan的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
这篇文章适合团队用来开始讨论apabila banyak pihak berlumba membina。
文章把menurunkan kos infrastruktur.- mengurangkan和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
关于pengurusan inventori, perancangan perkapalan的实际落地部分最吸引我。
难得有人把atau pemantauan operasi harian.AINNA neuralops讲得这么直白。 值得继续研宄。
我会把meningkatkan kebolehskalaan operasi这一段分享给需要了解技术的同事。
我特别喜欢alhamdulillah.Saya ingin berkongsi bahawa这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
Ia adalah peluang untuk memperlihatkan这个说法我要拿回去跟同事讨论。 读完之后还有一些疑问。
总结部分让kami memilih laluan yang berbeza的重点更加清楚。
这篇内容让我更容易理解为什么AI canggih hanya dipanggil apabila值得关注。
文章对负载 kerja sensitif boleh kekal的结论比较平衡，不只是强调好处。
关于kami menumpukan perhatian membina satu的例子很实用，适合团队继续讨论。 值得继续研宄。
这篇文章对ia direka untuk memaksimumkan kecekapan的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。