Bayangkan gudang dan pusat pengagihan di mana beratus-ratus sistem terpisah AI berjalan di latar belakang tanpa menghabiskan token pada setiap saat.
Itulah hala tuju di sebalik AINNA NeuralOps: 独立系统 + LLM 服务器.
Isu utama dengan AI hari ini bukan sekadar kos. Ia adalah arkitektur. Terlalu banyak aliran kerja dihantar terus ke model AI besar, sedangkan banyak tugas operasi harian seperti pemantauan stok, pembacaan sensor gudang, pengesahan SKU, perancangan lalai, dan pemeriksaan 状态 penghantaran boleh ditangani oleh sistem kecil, skrip tempatan, pangkalan data, enjin peraturan, sensor, penjadual, dan ejen ringan.
Apabila setiap tugas memanggil LLM, penggunaan token menjadi tidak terkawal. Tetapi dengan arkitektur yang betul, penggunaan token boleh dikurangkan ketara - dalam sesetengah aliran kerja logistik, berpotensi sehingga 90%.
Ideanya mudah: jangan gunakan model AI besar untuk segala-galanya. Gunakan 独立系统 untuk menangani pemantauan rutin, pembacaan data peralatan gudang, pengelasan SKU, pemeriksaan 状态 tempahan, penyediaan dokumen penghantaran, dan pengurusan stok. Kemudian panggil LLM 服务器 hanya apabila penaakulan, peringkasan, sokongan keputusan, pelaporan, atau penjelasan yang boleh dibaca manusia benar-benar diperlukan.
Ini bermakna sistem WMS boleh memantau pergerakan inventori sepanjang hari, sistem penghantaran boleh menyediakan lalai optimum dari data GPS dan pesanan, gudang boleh membaca sensor suhu dan kelembapan secara tempatan, dan sistem penyelenggaraan boleh memantau log mesin, penggera, eksport PLC/SCADA, serta rekod penyelenggaraan - tanpa penggunaan token berterusan.
Ini bukan sekadar pengoptimuman kos. Ia adalah arkitektur AI yang lebih baik untuk operasi logistik.
Sebagai pengganti AI sebagai chatbot, kita bergerak ke arah AI sebagai lapisan operasi. Sebagai pengganti menghantar segala-galanya ke model besar, kita bergerak ke arah kepintaran berpaksikan tempatan. Sebagai pengganti penggunaan token berterusan, kita bergerak ke arah penaakulan berasaskan peristiwa.
Ini juga penting untuk ESG. Arkitektur AI yang lebih pintar bermakna kurang pengkomputeran yang tidak perlu, kurang pembaziran tenaga, kurang kebergantungan pada awan, dan penggunaan infrastruktur digital yang lebih baik. Bagi perniagaan logistik, ia bermakna kos lebih rendah dan skala lebih baik. Bagi negara, ia menyokong kedaulatan data. Bagi planet, ia menyokong penggunaan kuasa komputing yang lebih bertanggungjawab.
Masa depan AI bukan sahaja tentang membina model yang lebih besar. Ia tentang membina sistem yang lebih pintar di sekeliling model tersebut.
Itulah visi di sebalik AINNA NeuralOps - 独立系统, LLM 服务器, AI berpaksikan tempatan, kedaulatan data, automasi mesra ESG, dan arkitektur AI untuk operasi logistik yang lebih baik.
#AINNA #NeuralOps #分离式系统 #LLMServer #Artificial智能 #AgentAI #LocalAI #数据主权ty #ESG #可持续AI #ResponsibleAI #商业自动化 #工业AI #马来西亚AI #AIForGood
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
如果有更多dalam sesetengah aliran kerja logistik的数据和结果会更完整。
文章对penggunaan token boleh dikurangkan ketara提供了很好的起点，值得继续跟进。
视觉和结构让berpotensi sehingga 90%的概念更容易掌握。
文章把itulah hala tuju di sebalik和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
难得有人把penggunaan token menjadi tidak terkawal讲得这么直白。