Daripada 6 Bulan kepada 7 Hari: Apa yang 23 Tahun Membina Sistem Mengajar Saya tentang AI✎ Edit

👁 151 tontonan
Daripada 6 Bulan kepada 7 Hari: Apa yang 23 Tahun Membina Sistem Mengajar Saya tentang AI

Pada 2003, dalam kerja R&D operasi, saya mula-mula bergelut dengan integrasi sistem dan skrip automasi untuk aliran kerja kejuruteraan. Ketika itu, orang seperti saya lebih dikenali sebagai script kiddies.

Saya dihantar ke Dresden, Jerman, untuk mempelajari kalibrasi cip MEMS daripada seorang jurutera PhD yang penyelidikannya telah membantu mewujudkan ribuan pekerjaan di seluruh dunia.

Jurutera perisian yang terlibat bersama saya dalam projek itu akhirnya berhenti kerana kerumitan teknikal. Saya tiada pilihan lain selain mempelajari low-level programming, protokol I²C, integrasi sistem dan LabVIEW sendiri.

Maju pantas ke 2026.

Dalam konteks operasi logistik, sistem yang dahulunya memerlukan enam bulan pembangunan kini saya percaya boleh dihantar dalam tujuh hari menggunakan arkitektur AINNA NeuralOps dan WebCLI kami sendiri, dengan keupayaan yang jauh lebih besar.

Lompatan sebenar bukan sekadar penulisan kod yang lebih pantas. Ia adalah cara ejen AI mengubah ekonomi pembangunan perisian secara asas, termasuk bagaimana sistem operasi dibina, diuji dan dioptimumkan.

Masa pembangunan lebih singkat. Overhed kejuruteraan lebih rendah. Penggelaran lebih pantas. Skalabiliti lebih tinggi.

Selepas 23 tahun, saya sedar satu perkara.

Generasi syarikat teknologi seterusnya tidak semestinya ditentukan oleh saiz pasukan kejuruteraan mereka, tetapi oleh berapa banyak nilai yang mampu mereka hasilkan dengan sumber yang ada.

Dan itulah yang kami sedang bina di AINNA.

#AgenticAI #AINNANeuralOps #AIInfrastruktur #SoftwareEngineering #DeepTech #Inovasi

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
Liza Philippines

Malinaw ang paliwanag tungkol sa 2003 at madaling sundan.

Omar United Arab Emirates

أتفق بشأن 2003 والاتجاه واضح.

Layla Jordan

Useful. We are dealing with saya tiada pilihan lain selain right now.

Kenji Japan

The numbers around lompatan sebenar bukan sekadar penulisan make more sense than most posts I read.

Sofia Spain

Me gustó la parte de 2003 porque no es demasiado teórica.

Aina Malaysia

Still thinking about dengan keupayaan yang jauh lebih.

Farid Malaysia

Orang yang tulis ni memang buat kerja rumah pasal 2003.

Siti Malaysia

Solid take on jurutera perisian yang terlibat bersama overall.

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 →
PKS AI Bina keupayaan kecerdasan buatan dalam perusahaan kecil dan sederhana (PKS) anda sendiri. 6 build tracks → in-house capability Terokai →
NeuralOps Managed infrastructure for PKS, without enterprise overhead From RM499/year · scoped after assessment Explore plans →
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 Hakam 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.

472 installs
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.