Daripada 6 Bulan kepada 7 Hari: Apa Yang 23 Tahun dalam Kejuruteraan Mengajar Saya Tentang AI✎ Edit

👁 160 views
Daripada 6 Bulan kepada 7 Hari: Apa Yang 23 Tahun dalam Kejuruteraan Mengajar Saya Tentang AI

Saya masih ingat tahun 2003. Ketika itu, saya seorang jurutera reka bentuk MEMS dalam industri semikonduktor, bereksperimen dengan aplikasi web melalui gabungan skrip. Orang seperti saya dipanggil script kiddies.

Saya dihantar ke Dresden, Jerman, untuk mempelajari kalibrasi cip MEMS daripada seorang jurutera PhD yang penyelidikannya telah membantu mencipta ribuan pekerjaan di seluruh dunia.

Pengaturcara yang menemani saya akhirnya meletak jawatan kerana kerumitan teknikal. Saya tiada pilihan selain mempelajari sendiri pengaturcaraan tahap rendah, protokol I²C, integrasi sistem dan LabVIEW.

Kini, kita melangkah ke 2026.

Satu sistem yang dahulunya memerlukan enam bulan pembangunan kini, saya percaya, boleh disiapkan dalam hanya tujuh hari menggunakan seni bina AINNA NeuralOps dan WebCLI kami sendiri, dengan keupayaan yang jauh lebih hebat.

Namun lonjakan sebenar bukan sekadar pengekodan yang lebih pantas. Ia adalah cara ejen AI mengubah secara asas ekonomi pembangunan perisian.

Masa pembangunan lebih singkat. Overhed kejuruteraan lebih rendah. Pelaksanaan lebih pantas. Skalabiliti lebih besar.

Selepas 23 tahun, saya menyedari sesuatu.

Generasi seterusnya syarikat teknologi tidak semestinya ditentukan oleh saiz pasukan kejuruteraan mereka, tetapi oleh berapa banyak yang mampu mereka hasilkan dengan sumber yang ada. Bagi pemilik 中小企业 dan usahawan, inilah peluang untuk bersaing dengan lebih bijak, bukan semata-mata dengan lebih banyak kos.

Dan itulah yang kami sedang bina di AINNA-teknologi yang memberi lebih banyak perniagaan 马来西亚 kuasa untuk bergerak lebih pantas, dengan sumber yang ada.

#AgenticAI #AINNANeuralOps #AI基础设施 #Software工程 #DeepTech #创新

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

Orang seperti saya dipanggil script这个说法我要拿回去跟同事讨论。

Suda Thailand

这篇文章适合团队用来开始讨论saya masih ingat tahun 2003。

Miguel Philippines

文章把satu sistem yang dahulunya memerlukan和日常运营联系起来,这一点很有帮助。

Liza Philippines

如果有更多masih ingat tahun 2003的数据和结果会更完整。

Omar United Arab Emirates

总结部分让kita melangkah ke 2026的重点更加清楚。

Layla Jordan

关于bereksperimen dengan aplikasi web melalui的例子很实用,适合团队继续讨论。

Kenji Japan

关于saya tiada pilihan selain mempelajari的说明很完整,基础部分尤其清楚。

Sofia Spain

文章对untuk mempelajari kalibrasi cip MEMS提供了很好的起点,值得继续跟进。

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 →
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 →
NeuralOps 托管 infrastructure for 中小企业, without 企业 overhead 从 RM499/year · scoped after assessment 探索 plans →
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 Nurain 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.

472 installs
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。