Bayangkan sebuah hospital menghantar setiap pesakit terus ke bilik bedah. Ia mungkin boleh berfungsi, tetapi kos tinggi, lambat, dan membazir.
Dari sudut perancangan dan operasi, ini sama seperti melepaskan semua kerja ke sumber yang paling mahal tanpa menilai keperluan terlebih dahulu. Di AINNA NeuralOps, kita menyusun beban kerja AI melalui 分段, 智能路由, dan 分离式系统.
Setiap arahan dipecahkan kepada tugas yang lebih kecil, kemudian dirancang dan dihantar ke lapisan yang paling cekap:
Tugas mudah ke rules, parsers, databases, atau microservices PHP/Python.
Hanya tugas yang memerlukan reasoning kompleks dihantar ke AI model.
Pendekatan ini berpotensi mengurangkan penggunaan GPU dan token yang tidak perlu sebanyak 75% hingga 80%, bergantung pada workflow.
Impak ESG juga penting dari sudut operasi:
环境: Penggunaan tenaga dan jejak karbon lebih rendah.
社会: AI lebih mampu milik untuk PKS.
治理: Kawalan, kebolehauditan, dan pelaksanaan yang lebih terjangka.
Pecahkan kerja. 路线 dengan bijak. Gunakan AI hanya di mana ia menghasilkan nilai sebenar.
#AINNANeuralOps #SmartRouting #DetachedSystems #SustainableAI #ESG #GreenAI
