Kita Tidak Perlu AI Lebih Besar. Kita Perlu Infrastruktur AI yang Pintar dan Terancang.✎ Edit

👁 269 views
Kita Tidak Perlu AI Lebih Besar. Kita Perlu Infrastruktur AI yang Pintar dan Terancang.

Kita Tidak Perlu AI Lebih Besar. Kita Perlu Infrastruktur AI yang Pintar dan Terancang.

Dari sudut perancangan dan operasi di AINNA, asas utama pertama kami sudah kukuh: sebuah 独立系统 yang matang, beroperasi di atas arkitektur berasaskan LAMP. Prinsip kami mudah - bukan setiap tugas memerlukan LLM. Pengesahan, peraturan perniagaan, penyesuaian data, kawalan aliran kerja, logik berulang dan banyak keputusan operasi boleh ditangani di luar model.

Dalam tempoh enam bulan lepas, walaupun keseluruhan platform masih dalam pembinaan, kami sudah dapat hasilkan kira-kira 250 分离式系统. Jumlah kos pembangunan masih kurang daripada USD200 - sudah termasuk percubaan, pendekatan gagal, ujian berulang dan banyak kesilapan sepanjang perjalanan. Bagi saya, ini bukti bahawa sistem perniagaan yang berguna tidak semestinya memerlukan modal besar.

Lapisan kedua yang sedang aktif dibangunkan ialah ejen AI yang telah diubahsuai dengan keupayaan 智能路由. Daripada menghantar setiap tugas secara automatik ke model terbesar yang ada, sistem ini direka untuk sentiasa mengenal pasti LLM yang paling kecil dan paling murah, tetapi masih mampu menyelesaikan setiap tugas dengan boleh harap.

Logiknya mudah: tugas ringan → model kecil, tugas sukar → model kuat, tiada keperluan kepintaran → 独立系统. Matlamatnya bukan sekadar mengurangkan penggunaan token, tetapi menjadikan infrastruktur AI mampan dari segi ekonomi dengan menggunakan kepintaran hanya di tempat yang benar-benar memerlukannya.

Lapisan ketiga pula ialah model LLM khusus milik sendiri, direka khas untuk bekerjasama dengan 分离式系统 kami. Kami sedang menjalankan eksperimen dengan 7 model LLM sumber terbuka sebagai asas bagi kerja ini. Hugging Face akan menjadi sebahagian daripada ekosistem teknologi kami, menyokong akses kepada ekosistem model sumber terbuka, set data, alat latihan dan infrastruktur.

Namun, ketiga-tiga pembangunan ini sebenarnya menuju ke arah satu matlamat yang lebih besar. Kami mahu menjadikan pembangunan sistem itu sendiri mudah diakses oleh pemilik SME biasa, terutamanya perniagaan yang tidak mempunyai bajet yang tidak terhad, kapasiti GPU, pasukan IT atau sumber teknikal yang mencukupi.

Suatu hari nanti, seorang makcik yang menjual pisang goreng tepi jalan pun boleh menjadi pembangun sistem untuk perniagaannya sendiri. Dia hanya perlu berkata, “Urus stok saya, kira untung harian, pantau kos bahan, ingat pelanggan tetap dan beritahu saya bila perlu beli pisang lagi,” dan ejen tersebut akan membantu menyusun sistem di sebaliknya.

Arah kami jelas: 独立系统 → 智能路由 → LLM Paling Sesuai dan Paling Murah → LLM Khusus Milik Sendiri → Pembangunan 系统 Berbantu AI untuk 全部. Kos minimum adalah objektif terdekat. Percuma adalah impian. Kami bukan sedang berlumba membina AI terbesar; kami sedang berusaha menjadikan AI dan pembangunan sistem cukup kecil, cukup mampu milik dan cukup mudah, sehinggakan SME terkecil pun boleh membina dengannya.

#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 →
边缘 AI 物联网与嵌入式Linux 边缘智能 14 个边缘代理 → 支持离线运行 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 →
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 Siti Nur Najiha 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。