Guna model yang betul untuk kerja yang betul✎ Edit

👁 179 tontonan
Guna model yang betul untuk kerja yang betul

Dalam operasi e-commerce harian di AINNA, saya selalu nampak corak yang sama: kalau team AI kita dah kena had model premium sebelum hari ke-7, itu bukan sekadar masalah token.

Itu masalah unit economics dan architecture.

Mungkin sudah tiba masa kita re-look balik strategi model kita.

Bagi kami, ChatGPT Pro + Ollama jadi kombinasi paling praktikal. Kami guna habis-habisan model optimum macam Luna dan DeepSeek V4.1 untuk development, distillation dan bina detached systems - manakala model yang lebih tinggi masuk hanya untuk final audit, validation dan bagi arahan.

Dalam sebulan saja, kami siapkan 25 detached systems, hampir separuh dah jadi app-based, dan progress development kami kini lebih kurang 3× lebih laju.

Kami juga bina AI agen sendiri dengan keupayaan smart routing, plus web-based CLI dan Telegram protocol.

Total kos operasi AI? Dalam RM200/bulan sahaja.

Dan bukan development saja. Staff kami guna stack yang sama untuk kerja harian - termasuk generate ribuan imej setiap minggu untuk listing, banner dan creative kempen.

Jadi yang menarik bukan sekadar kos AI yang lebih rendah.

Tapi apa yang terjadi bila model routing, internal agents dan detached systems mula jadi infrastruktur kita sendiri - bukan lagi bergantung pada satu model mahal untuk semua benda.

Mungkin token tak penat lagi. GPU pula yang fed up tengok kami. He he he.

Guna model yang betul untuk kerja yang betul. Simpan model paling kuat untuk audit dan hala tuju, dan jadikan intelligence yang berulang sebagai infrastruktur yang kita miliki sendiri.

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
Dimas Indonesia

Baru kali ini ada yang bahas 7 dengan jujur.

Ayu Indonesia

Good to finally see mungkin sudah tiba masa kita set out this clearly.

Narin Thailand

Sent this to two people already. distillation dan bina detached systems is why.

Suda Thailand

First piece I have read that treats validation dan bagi arahan honestly.

Miguel Philippines

Mas makatwiran ang mga numero tungkol sa 7 kaysa sa ibang nabasa ko.

Liza Philippines

Ang bahagi tungkol sa 7 ang pinag-isipan ko nang matagal.

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 →
IC DesignOps Kebolehulangan, kebolehkesanan dan kecerdasan pengesahan 21 detached services → 85% without LLM Terokai →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller 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 Haiqal 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.

14 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.