← 返回个人资料

编辑文章

Upload cover image (JPG, PNG, WebP, max 5MB) automatically compressed to WebP

Current image

Bergantung kepada model, arkitektur, dan corak penggunaan, kos operasi boleh dengan mudah mencecah ratusan ribu dolar. Masalahnya bukan selalunya AI itu mahal. Kebanyakan masalah sebenar berpunca daripada penggunaan LLM bersaiz besar untuk setiap tugas, termasuk kerja-kerja yang sebenarnya boleh ditangani oleh peraturan mudah, skrip, pangkalan data, atau model tempatan yang lebih kecil.

Ia serupa dengan menggunakan lori berat untuk menghantar satu beg kecil dari 马六甲 ke Kuala Lumpur. Lori itu boleh menyiapkan tugas, tetapi Kancil boleh menghantar barangan yang sama dengan jauh lebih rendah penggunaan bahan api dan kos operasi. Inilah prinsip di sebalik 智能路由: gunakan enjin pemprosesan yang betul untuk tugas yang betul.

Dari sudut operasi logistik dan pembangunan sistem yang saya uruskan di AINNA, ejen 独立系统 构建者 dalam NeuralOps menggunakan LLM tempatan, Guard Rails, dan 智能路由 untuk mereka bentuk dan membina keseluruhan sistem. Penggunaan token memang ketara semasa fasa pembelajaran awal, pembangunan, ujian, dan pengesahan — tetapi ini adalah penggunaan sementara.

Setelah 独立系统 siap sepenuhnya, operasi berulang dipindahkan kepada peraturan tetap, perkhidmatan PHP, skrip automasi, pangkalan data, dan aliran kerja yang telah disahkan. 系统 kemudian boleh beroperasi berterusan tanpa memerlukan LLM untuk memproses setiap transaksi.

Hasilnya, penggunaan bulanan boleh menurun dari kira-kira 32 bilion token kepada hanya 1.5–2 bilion token, kebanyakannya untuk pengecualian, kes tidak dikenali, penambahbaikan sistem, dan tugas yang benar-benar memerlukan AI. Dalam sesetengah kes penggunaan, aliran kerja teras detached itu sendiri mungkin beroperasi dengan kos sekitar USD20 sebulan, bergantung kepada infrastruktur dan beban kerja.

Hasil utama:

  • Penggunaan token lebih rendah

  • Kos operasi jangka panjang lebih rendah

  • Penggunaan LLM tempatan untuk kawalan lebih baik

  • Guard Rails bagi output yang boleh diramalkan

  • 智能路由 bagi mengelakkan penggunaan model yang terlalu besar

  • AI digunakan hanya apabila AI benar-benar diperlukan

  • Aliran kerja detached yang terus beroperasi tanpa caj token berulang

Prinsip NeuralOps mudah:

Jangan gunakan lori jika Kancil boleh menyiapkan tugas. AI membina sistem. 系统 kemudian beroperasi secara bebas.

Cancel

输入密码

管理文章需要密码

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。