Fizik Meringankan Kerja Berat✎ Edit

👁 758 tontonan
Fizik Meringankan Kerja Berat

Dari perspektif operasi di AINNA, salah satu usaha kami untuk menampung kos distilling LLM sendiri ialah dengan membina lebih banyak Sistem Berasingan.

Prinsipnya mudah:

Jangan gunakan LLM untuk kerja yang sudah boleh diramal.

Setiap minggu, sasaran saya di lapangan ialah membina dalam dua belas Sistem Berasingan yang berat, dengan penyelidikan yang cukup supaya kita faham aliran kerja, kenal pasti corak, tetapkan peraturan, dan sahkan sistem.

Bila masalah lebih kompleks, saya biasa gunakan ChatGPT atau Claude dulu sebagai lapisan penyelidikan dan penaakulan tahap tinggi.

Aliran kerjanya jadi macam ini:

Masalah Kompleks → Penyelidikan → Penaakulan → Distillation → Logik Deterministik → Penghalaan Pintar → DeepSeek V4 Flash / LLM Sendiri → Pelaksanaan

Yang penting ialah apa yang berlaku selepas logik deterministik.

Kalau bebanan kerja tu boleh selesai pakai peraturan, parser, pengesahan, atau logik berstruktur, Sistem Berasingan akan ambil alih terus.

Kalau perlu lebih penaakulan, bebanan kerja dihala ke DeepSeek V4 Flash sebagai model luar yang cekap kos.

Untuk kerja yang khusus, strategik, sensitif, atau berkaitan kedaulatan, sistem boleh alihkan tugas ke model LLM sendiri.

Jadi, ini bukan tentang menghapuskan LLM.

Ini tentang menggunakannya secara terpilih.

Logik deterministik dulu.
LLM cekap kos bila perlu.
LLM sendiri bila kecerdasan khusus, kawalan, atau kedaulatan jadi keutamaan.

Reka bentuk ni juga membuat ekonomi pembinaan model sendiri lebih mampu.

Lebih banyak kerja yang kita asingkan, lebih rendah kos token dan inferens berulang.

Bila kos turun, lebih banyak sumber boleh kita salurkan ke distilling model, penilaian, infrastruktur, dan pembangunan ekosistem LLM sendiri.

Itu antara teras idea di sebalik AINNA NeuralOps.

#AINNA #NeuralOps #DetachedSystems #LLM #AIDistillation #SovereignAI #AIInfrastruktur #DeepSeek #ChatGPT #Claude #EnterpriseAI #Automasi

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Omar United Arab Emirates

الجزء المتعلق بـ هذا الموضوع جعلني أفكر مطولًا.

Layla Jordan

This is where sistem berasingan akan ambil alih finally makes sense.

Kenji Japan

Good write-up. Masalah kompleks alone was worth the read.

Sofia Spain

The framing around dan sahkan sistem is better than I expected.

Artificial Intelligence

Article image
Edge AI Kecerdasan IoT dan Linux terbenam di pinggir 14 edge agents → offline-capable Terokai →
SmartCity Infrastruktur dan operasi bandar pintar berkuasa AI 24 domains → one intelligent operating layer Terokai →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller Terokai →
PKS AI Bina keupayaan kecerdasan buatan dalam perusahaan kecil dan sederhana (PKS) anda sendiri. 6 build tracks → in-house capability Terokai →
Ekosistem AINNA

Teruskan meneroka selepas artikel ini.

Setiap halaman artikel hendaklah diakhiri dengan laluan yang jelas ke dalam ekosistem wIDer AINNA, Ejen dan NeuralOps.

Semasa topic Artificial Intelligence Author profile Firdaus AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps Automasi kecerdasan buatan dan sistem perniagaan Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Laksanakan Ejen AI AINNA Kami

Linux ialah laluan teras, Windows disokong, dan AndroID / TeRMux berfungsi sebagai lapisan pendamping.

15 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://neuralops.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.