Bayangkan dari perspektif operasi: beratus-ratus sistem AI detached berjalan sentiasa di latar belakang tanpa membakar token setiap saat.
Itulah haluan yang kami tekankan dalam AINNA NeuralOps: 独立系统 + LLM 服务器, terutamanya apabila merancang pelaksanaan di peringkat kilang, ladang, atau pusat data tempatan.
Masalah utama dengan AI hari ini bukan sahaja kos, tetapi juga seni bina. Terlalu banyak aliran kerja dihantar terus ke model AI besar, sedangkan banyak tugas rutin boleh ditangani oleh sistem yang lebih kecil, skrip tempatan, pangkalan data, enjin peraturan, sensor, penjadual, dan ejen ringan.
Apabila setiap tugas memanggil LLM, penggunaan token menjadi tidak terkawal. Tetapi dengan seni bina yang betul, penggunaan token boleh dikurangkan dengan ketara - dalam sesetengah aliran kerja, mungkin sehingga 90%.
Ideanya mudah: jangan gunakan model AI besar untuk segala-galanya. Gunakan sistem detached untuk menguruskan pemantauan rutin, pembacaan data, klasifikasi, pemeriksaan, dan persediaan. Kemudian, panggil LLM 服务器 hanya apabila penaakulan, ringkasan, sokongan keputusan, pelaporan, atau penjelasan yang boleh dibaca manusia benar-benar diperlukan.
Ini bermakna sistem e-dagang boleh memantau pesanan sepanjang hari, sistem perakaunan boleh menyediakan struktur kewangan daripada penyata bank, ladang boleh membaca data sensor secara tempatan, dan sistem pengeluaran boleh memantau log mesin, penggera, eksport PLC/SCADA, serta rekod penyelenggaraan - semuanya tanpa penggunaan token yang berterusan.
Ini bukan sekadar pengoptimuman kos. Ia adalah seni bina AI yang lebih baik.
Daripada AI sebagai chatbot, kita bergerak ke arah AI sebagai lapisan operasi. Daripada menghantar segala-galanya ke model besar, kita bergerak ke arah local-first intelligence. Daripada penggunaan token yang berterusan, kita bergerak ke arah event-based reasoning.
Dari sudut perancangan dan operasi, ini juga penting untuk ESG. Seni bina AI yang lebih pintar bermakna kurang pengkomputeran yang tidak perlu, kurang pembaziran tenaga, kurang pergantungan pada awan, dan penggunaan infrastruktur digital yang lebih baik. Bagi perniagaan, ini bermakna kos lebih rendah dan skala lebih baik. Bagi negara, ia menyokong data sovereignty. Bagi planet, ia menyokong penggunaan kuasa pengkomputeran 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, local-first AI, data sovereignty, automasi mesra ESG, dan seni bina AI untuk dunia 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.
关于penggunaan token boleh dikurangkan dengan的例子很实用，适合团队继续讨论。
同意作者对itulah haluan yang kami tekankan的判断，方向很清楚。
第一次看到有人把这篇文章讲得这么坦白。
这个主题读起来很清楚，也容易跟着理解。
这篇内容让我更容易理解为什么bayangkan dari perspektif operasi值得关注。
Apabila setiap tugas memanggil LLM这个说法我要拿回去跟同事讨论。
如果可以继续说明tetapi dengan seni bina yang的真实案例，我会想继续阅读。
收藏了，主要是为了beratus-ratus sistem AI detached berjalan。