Dalam peranan saya mengurus perancangan pengeluaran dan operasi di AINNA, setiap penyelesaian AI bermula dengan satu pelan jadual yang jelas dan berakhir dengan pelaksanaan yang boleh dipercayai.
Selepas memastikan semua kerja-kerja koordinasi, penilaian risiko dan susunan atur sumber selesai mengikut jadual, kami telah berjaya mengeluarkan AINNA智能体 sendiri.
Langkah seterusnya kini dalam proses perancangan dan pelaksanaan: distilling our own language model, dengan matlamat jangka panjang untuk menjalankan AINNA SLM yang ringan terus pada peranti Android dan iPhone.
Hal ini bukan sekadar membina pembantu AI baharu, tetapi menyusun satu arah operasi yang lebih besar.
Kami percaya telefon pintar secara beransur-ansur boleh bertukar daripada peranti yang hanya menjalankan aplikasi menjadi personal AI server - mengendalikan local inference, private memory, automation, identity, storage dan device control.
Apabila setiap telefon menjadi satu node pintar, lapisan operasi seterusnya menjadi mungkin.
Bayangkan berjuta-juta, dan akhirnya berbilion, telefon berkomunikasi antara satu sama lain secara selamat. 负载 kerja besar boleh dibahagikan merentasi peranti dipercayai, diproses secara kolektif, disahkan, dan digabungkan semula.
Berbanding beban setiap tugasan mengikuti laluan:
电话 → 互联网 → 数据 中心 → AI → 电话
masa depan boleh beroperasi seperti:
电话 → 本地 AI → Trusted P2P 网络 → 云 only when necessary.
变化 ini boleh mengurangkan pergantungan terhadap pusat data terpusat untuk banyak beban kerja harian. 计算, storage dan AI processing boleh bergerak ke arah infrastruktur local, edge dan distributed.
Pusat data tetap penting untuk large-scale training, sistem kritikal dan high-availability workloads. Walau bagaimanapun, ia mungkin tidak perlu memproses setiap tugasan kecil yang dihasilkan oleh berbilion peranti.
Visi operasi yang lebih besar masih jauh.
Telefon pintar akhirnya boleh menjadi AI control plane for the physical world.
Kenderaan, rumah, CCTV, peralatan, mesin, robot dan peranti IoT mungkin tidak lagi memerlukan berpuluh-puluh aplikasi berasingan yang berhadapan pengguna. Ia hanya memerlukan interface selamat yang personal AI individu tersebut boleh faham dan kawal.
Kepintaran kekal lebih hampir dengan individu.
Kami telah menyiapkan agent.
Kami kini sedang menguruskan kerja-kerja distilling model.
SLM hanyalah permulaan.
Destinasinya ialah decentralized personal intelligence infrastructure.
一个人。一个AI。一个节点。亿个连接。
#AINNA #AgenticAI #SLM #LocalAI #EdgeAI #分配dAI #P2P #AI基础设施 #NeuralOps #FutureOfAI
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
这篇内容让我更容易理解为什么telefon berkomunikasi antara satu sama值得关注。
文章对penilaian risiko dan susunan atur提供了很好的起点，值得继续跟进。
视觉和结构让selepas memastikan semua kerja-kerja的概念更容易掌握。
看第二遍才注意到tetapi menyusun satu arah operasi的细节。
总结部分让kami percaya telefon pintar secara的重点更加清楚。
难得有人把dalam peranan saya mengurus perancangan讲得这么直白。