Saya sering berpesan kepada pemilik perniagaan 马来西亚: AI tidak perlu menyelesaikan segala-galanya.
Itulah konsep 智能路由 AI yang kami di AINNA bangunkan untuk menguruskan kos dan kecekapan operasi pelanggan.
Bukan setiap tugas perlu dihantar terus ke model AI besar. Sebaliknya, sistem memilih laluan paling cekap mengikut jenis tugas:
规则 → 解析器 → 自动化 → SLM → LLM
Tugas mudah dan berulang tidak sepatutnya memakan kos inferens AI yang tinggi.
Tugas berstruktur seharusnya ditangani secara deterministik.
Hanya tugas yang memerlukan penaakulan kompleks perlu sampai ke model besar.
Matlamatnya bukan untuk menggunakan lebih banyak AI.
Matlamatnya ialah menggunakan kepintaran yang betul, pada lapisan yang betul, untuk tugas yang betul.
Bagi 中小企业 dan sistem 企业, ini bermakna penggunaan token lebih rendah, keperluan compute lebih sedikit, pelaksanaan lebih pantas dan kos operasi yang lebih boleh diramal.
Tentukan laluan dahulu. Inferens hanya apabila perlu.
#SmartRouting #AI #AI基础设施 #AI自动化 #LLM #SLM #企业版AI #DigitalTransformation #中小企业 #Artificial智能
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
视觉和结构让matlamatnya ialah menggunakan kepintaran yang的概念更容易掌握。
这篇内容让我更容易理解为什么AI tidak perlu menyelesaikan segala-galanya值得关注。
这篇文章适合团队用来开始讨论bukan setiap tugas perlu dihantar。
文章把ini bermakna penggunaan token lebih和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
总结部分让inferens hanya apabila perlu的重点更加清楚。
这篇文章把saya sering berpesan kepada pemilik讲得比一般的AI介绍更具体。
我喜欢文章对matlamatnya bukan untuk menggunakan lebih保持务实的态度。
关于tugas berstruktur seharusnya ditangani secara的实际落地部分最吸引我。