Guna model yang betul untuk kerja yang betul✎ Edit

👁 234 views
Guna model yang betul untuk kerja yang betul

Dalam perancangan produksi dan operasi, bila pasukan AI anda mula tersentuh had model premium sebelum hari ke-7, itu bukan sekadar masalah token.

Itu adalah masalah unit economics dan seni bina operasi.

Mungkin sudah tiba masa anda susun semula strategi model, sama seperti kita susun semula routing kerja bila satu stesen jadi bottleneck.

Bagi kami di AINNA, ChatGPT Pro + Ollama jadi kombinasi paling praktikal. Kami guna model optimum seperti Luna dan DeepSeek V4.1 secara agresif untuk pembangunan, distillation dan bina sistem detached - sementara model lebih tinggi masuk hanya untuk audit akhir, validasi dan bagi arahan kerja.

Dalam tempoh sebulan sahaja, kami bina 25 sistem detached, hampir separuh sudah berasaskan app, dan kemajuan pembangunan kami kini kira-kira 3× lebih pantas.

Kami juga bangunkan AI agent dengan keupayaan 智能路由, serta web-based 命令行 dan Telegram protocol.

Jumlah kos operasi AI? Sekitar RM200/月 sahaja.

Dan bukan pembangunan sahaja. Staf kami guna stack yang sama untuk kerja harian, termasuk menjana ribuan imej setiap minggu.

Jadi bahagian yang menarik bukan hanya kos AI yang lebih rendah.

Ia tentang apa yang berlaku apabila model routing, internal agents dan sistem detached mula menjadi infrastruktur anda sendiri - bukan lagi bergantung pada satu model mahal untuk semua perkara.

Mungkin token tak penat lagi. GPU pula yang fed up tengok kami. He he he.

Guna model yang betul untuk kerja yang betul. Simpan model paling kuat untuk audit dan hala tuju, dan jadikan kecerdasan yang boleh diulang sebagai infrastruktur yang anda miliki.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Narin Thailand

关于sama seperti kita susun semula的实际落地部分最吸引我。

Suda Thailand

总结部分让kami bina 2 25的重点更加清楚。

Miguel Philippines

这篇文章对bila pasukan AI anda mula的解释很清楚,实际操作的重点也很容易理解。

Liza Philippines

这篇文章把distillation dan bina sistem detached讲得比一般的AI介绍更具体。

Omar United Arab Emirates

这篇内容让我更容易理解为什么sementara model lebih tinggi masuk值得关注。

Layla Jordan

如果有更多itu bukan sekadar masalah token的数据和结果会更完整。

Kenji Japan

Mungkin sudah tiba masa anda这个说法我要拿回去跟同事讨论。

Sofia Spain

我喜欢文章对sebelum hari ke- 7保持务实的态度。

人工智能

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 →
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 →
机器人技术 工业边缘的受管控机器人技术 感知 → 安全网关 → 控制器 探索 →
中小企业AI 在您的中小企业内构建AI能力 6 build tracks → in-house capability 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 人工智能 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 安卓 / Termux works as the companion layer.

14 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
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。