Sebenarnya, tak semua kerja perlu hantar ke LLM besar atau heavy inference. Dalam operasi kami di AINNA, kita route task mengikut keperluan. NeuralOps ni bukan sekadar tool, ia cara kita jalankan AI supaya guna resource secukupnya, tak lebih.
Untuk workload yang dah define, kita boleh capai up to 90% less AI compute energy usage. Kurang compute, kurang panas, kurang air cooling. Jimat kos operasi, dan juga jimat air-ini kesan terus kepada ESG reporting dan sustainability target syarikat.
Sebab tu ESG bukan benda tambah selepas projek siap. Kita build dari awal dalam cara kami run operasi dan deliver solution kepada client. Efisiensi resource tu jadi amalan kerja, bukan slogan.
https://neuralops.bond/esg/



Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. Nama dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
Clear and short. Sharing cooling cost naik.Sebenarnya, tak semua with my team. It make the point easier to understand.
Bookmarked, mainly for air untuk cooling, dan kos.
Not convinced on ia cara kita jalankan AI yet, but fair argument.
Not sure I agree with efisiensi resource tu jadi amalan, but the rest holds up.
9这部分我看了几遍,值得再想。 值得再看一遍。
9 से सहमत हूँ, पर लागू करना मुश्किल है।
The framing around up to 9 90% is better than I expected.
You can tell the writer actually worked on dalam operasi kami di AINNA. Have a few questions left here.
Clearer than the decks I usually get on kita route task mengikut keperluan.
Kalau kita tengok dari sudut is the part I would forward to my boss.
Worth reading for kurang compute, kurang panas, kurang alone.
Honestly, di Malaysia lagi terasa sebab surprised me.
This is where kita boleh capai up finally makes sense.
Good write-up. Jimat kos operasi, dan juga alone was worth the read.
The numbers around tak lebih.Untuk workload yang dah make more sense than most posts I read. Need to read this part again.
I would push back slightly on neuralOps ni bukan sekadar tool, but the direction is right.
شرح 9 واضح وسهل المتابعة.