Penggunaan LLM Sekadar Ikut 趋势 Tidak Memberi Nilai Sebenar kepada Operasi✎ Edit

👁 715 views
Penggunaan LLM Sekadar Ikut 趋势 Tidak Memberi Nilai Sebenar kepada Operasi
Memilih LLM hanya kerana ia trending tidak memberi manfaat kepada operasi kita.
Sebaliknya, ia boleh menjejaskan matlamat ESG, membazir tenaga, meningkatkan kos operasi yang tidak perlu, dan akhirnya memberi nilai yang sangat minima kepada pengguna akhir.

Masalahnya bukan pada AI.

Masalahnya terletak pada cara kita merancang penggunaan AI.

Terdapat jurang besar antara menggunakan AI untuk publisiti dan menggunakan AI dengan betul dalam aliran kerja.
Menggunakan AI untuk publisiti bermakna memasang model berkuasa tinggi pada setiap tugas kecil, walaupun tugas tersebut tidak memerlukan kuasa komputasi sedemikian. Ia kelihatan menarik di permukaan, tetapi di belakangnya ia tidak cekap, mahal, dan membazir sumber.

Menggunakan AI dengan betul bermakna mereka sistem yang betul untuk kerja yang betul.

Dari perspektif perancangan dan operasi, saya melihat AI 智能体 sebagai pengatur operasi-bukan sekadar pembantu.

Sebagai pengatur operasi, agent AI ini harus menyusun 'mesin' yang sesuai untuk kerja harian. Seperti di kilang, mesin kecil dan rendah tenaga sudah memadai untuk tugas ringan seperti membersih atau menyusun. Mesin besar dan berkuasa tinggi hanya perlu dihidupkan apabila kerja berat memerlukannya-contohnya mengangkat beban berat atau memproses bahan mentah dalam kuantiti besar.

Jika kita paksa satu agent AI berkuasa tinggi menjalankan setiap tugas, dari yang paling kecil sehingga yang paling besar, penggunaan tenaga akan kekal tinggi sepanjang masa.
Itu bukan automasi pintar.

Itu hanyalah kemalasan yang mahal, diselaputi nama canggih.

Masa depan AI tidak sepatutnya tertumpu pada model terbesar untuk setiap tugas.
Ia sepatutnya membina sistem cekap di mana setiap tugas mendapat tahap kecerdasan, tahap kuasa komputasi, dan nilai perniagaan yang sewajarnya.

AI sepatutnya mengurangkan pembaziran, bukan menambahnya.

Di situlah bermulanya inovasi operasi yang sebenar.

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。