AI Tidak Automatiknya Mampan - Ia Bermula Dari Perancangan Operasi✎ Edit

👁 988 views
AI Tidak Automatiknya Mampan — Ia Bermula Dari Perancangan Operasi

AI tidak automatiknya mampan.

Dalam perancangan dan operasi harian kami, soalan sebenar bukan sama ada kita laksanakan AI.

Soalan sebenarnya ialah sama ada kita menggunakan AI yang betul untuk tugas yang betul, dengan cara yang betul.

Menggunakan AI premium untuk setiap tugas kecil ibarat menghantar lori 40-kaki untuk mengambil satu kotak barang. Ia boleh sampai, tetapi dari sudut perancangan operasi, ia satu pembaziran.

Pada tahun 1990-an, dunia mengkritik kilang yang membazir tenaga, bahan mentah dan masa mesin. Hari ini, kita membina pusat data besar, menjalankan GPU berkuasa tinggi, dan memanggilnya "inovasi" - walaupun beban kerja itu kecil dan tidak memerlukan kuasa sedemikian.

Itu bukan inovasi.

Ia adalah pembaziran digital.

Jika syarikat benar-benar serius tentang ESG, kecekapan komputasi mesti masuk ke dalam perbincangan - sama seperti kita menguruskan penggunaan mesin, tenaga buruh dan bahan mentah di lantai pengeluaran. Ia adalah soalan perancangan sumber.

  • Penghalaan pintar penting.
  • 模型 kecil penting.
  • 系统 berasingan penting.
  • Pembuatan keputusan agentik penting.

Tidak setiap permintaan layak mendapat model paling berkuasa.

Masa depan tidak akan dimiliki oleh syarikat yang menggunakan AI paling banyak.

Ia akan dimiliki oleh syarikat yang menggunakan AI secara pintar - yang merancang aliran kerja dengan teliti, mengagihkan sumber dengan betul, dan melaksanakan operasi secara boleh harap.

AI boleh membantu kelestarian.

Tetapi hanya jika kita berhenti menggunakannya secara sembarangan dalam perancangan harian kita.

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
Farid 马来西亚

视觉和结构让ia adalah pembaziran digital的概念更容易掌握。

Siti 马来西亚

如果有更多dalam perancangan dan operasi harian的数据和结果会更完整。

Hafiz 马来西亚

dengan cara yang betul这个说法我要拿回去跟同事讨论。

Wei China

我喜欢40这部分,因为它讲得比较务实。

Mei China

如果还有40的后续,我会继续读。

Kavitha India

这篇文章对menggunakan AI premium untuk setiap的解释很清楚,实际操作的重点也很容易理解。

Arjun India

如果可以继续说明walaupun beban kerja itu kecil的真实案例,我会想继续阅读。

Julin Kadazan, 马来西亚

难得有人把soalan sebenar bukan sama ada讲得这么直白。

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 →
边缘 AI 边缘的 IoT 与嵌入式 Linux 智能 14 个边缘代理 → 支持离线运行 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.

15 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。