Bayangkan pusat pengedaran yang menghantar setiap bungkusan melalui lori khas tanpa melalui proses sortasi. Ia mungkin berfungsi, tetapi kosnya tinggi, prosesnya lambat, dan sumbernya terbazir.
AINNA NeuralOps menggunakan logik yang sama melalui 分段, 智能路由, dan 分离式系统.
Setiap arahan dipecahkan kepada tugas yang lebih kecil, kemudian dihantar ke lapisan yang paling cekap:
Tugas mudah diuruskan oleh aturan, parser, pangkalan data, atau microservices PHP/Python.
Hanya tugas yang memerlukan penaakulan kompleks dihantar kepada model AI.
Pendekatan ini berpotensi mengurangkan penggunaan GPU dan token yang tidak perlu sebanyak 75% hingga 80%, bergantung pada workflow.
Kesan ESG juga signifikan:
环境: Penggunaan tenaga dan jejak karbon yang lebih rendah.
社会: AI yang lebih mampu milik untuk SMEs.
治理: Kawalan, kebolehauditan, dan pelaksanaan yang lebih terjangka.
Pecahkan kerja mengikut segment. 路线 dengan bijak. Gunakan AI hanya di mana nilai sebenar dihasilkan.
#AINNANeuralOps #SmartRouting #DetachedSystems #SustainableAI #ESG #GreenAI
