AI 不是问题:糟糕的策略才是浪费之源✎ Edit

👁 730 views
AI 不是问题:糟糕的策略才是浪费之源

Antara tanggapan paling kerap saya dengar, dan sering kali paling cetek, tentang AI ialah:

“AI menggunakan terlalu banyak tenaga, air dan kuasa GPU.”

Yang lebih membimbangkan, tanggapan ini sering dipegang oleh mereka yang membuat keputusan besar - keputusan yang lebih didorong oleh hype berbanding pemahaman mendalam tentang teknologi.

Ironinya, sebahagian daripada mereka yang mengkritik penggunaan sumber oleh AI juga merupakan pihak yang menggunakan AI secara membuta tuli, tanpa 智能路由, tanpa model segmentation, tanpa kawalan penggunaan dan tanpa memahami bila AI benar-benar diperlukan.

Jangan salahkan AI.

Salahnya terletak pada penggunaan AI tanpa strategi yang tepat.

Di AINNA, kami percaya dengan 智能路由, model segmentation dan detached 系统, penggunaan sumber boleh dipotong sehingga 90% - kerana large model hanya dihidupkan apabila benar-benar diperlukan.

Menggunakan AI tanpa strategi ibarat:

🚛 Menggunakan lori untuk membawa seketul batu.
🏎️ Menggunakan Ferrari untuk berpindah rumah.
🛡️ Menggunakan kenderaan berperisai untuk pergi bekerja.

Sama juga seperti bercakap mengenai ESG sepanjang hari, tetapi sebaik sahaja mesyuarat berakhir, arahan diberikan untuk mencetak berbelas-belas set minit mesyuarat bagi diedarkan kepada semua peserta.

Bercakap tentang sustainability tidak semestinya bermakna kita mengamalkannya.

Begitu juga dengan AI.

Teknologi yang berkuasa tidak sepatutnya kita gunakan secara membuta tuli untuk setiap tugasan.

选择 small model untuk tugasan mudah.

Panggil large model hanya untuk masalah yang kompleks.

Andalkan deterministic 系统 apabila AI tidak diperlukan.

AI bukanlah pembazir secara automatik.

Seni bina AI yang lemah, tadbir urus yang tidak kukuh, penggunaan tanpa kawalan dan keputusan yang dipacu oleh hype - itulah yang sebenarnya membazirkan sumber.

AI yang mampan bukan bermakna kita harus mengurangkan kecerdasan.

Ia bermakna kita memilih kecerdasan yang tepat, pada masa yang tepat, untuk tugasan yang tepat.

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
Julin Kadazan, 马来西亚

关于dan sering kali paling cetek的实际落地部分最吸引我。

Ginsang Kadazan, 马来西亚

我喜欢文章对model segmentation dan detached 系统保持务实的态度。

Dimas Indonesia

同意作者对antara tanggapan paling kerap saya的判断,方向很清楚。

Ayu Indonesia

关于salahnya terletak pada penggunaan AI的例子很实用,适合团队继续讨论。

Narin Thailand

我特别喜欢keputusan yang lebih didorong oleh这一部分,内容没有把实施过程说得太简单。

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 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.

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。