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

👁 274 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 SME 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 SME terkecil sekalipun boleh membangunkannya.

#AINNA #NeuralOps #HuggingFace #OpenSourceAI #LLM #AIInfrastructure #SmartRouting #DetachedSystem #SME #SystemDevelopment #自动化

Artificial 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 Artificial 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 Android / Termux works as the companion layer.

Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
AINNA
点击我
Rotating Earth

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。