Satu Pengajaran daripada Operasi Logistik: Bukan Semua Tugas Perlu AI Berjalan Selamanya✎ Edit

👁 475 tontonan
Satu Pengajaran daripada Operasi Logistik: Bukan Semua Tugas Perlu AI Berjalan Selamanya

Kami di AINNA telah menguji pendekatan berbeza dalam operasi logistik melalui prinsip **NeuralOps** kami.

Agent AI sangat berguna semasa fasa pembangunan - memahami keperluan logistik, menjana logik, membina aliran kerja, menguji, dan membantu menukar proses operasi kepada sistem yang berfungsi.

Tetapi sebaik sahaja sesuatu proses menjadi boleh ramal, berulang, dan berasaskan peraturan - seperti penjejakan pesanan atau kemas kini inventori - kami cuba mengeluarkan AI daripada gelung pelaksanaan.

Tugasan itu diserahkan kepada perisian deterministik.

Hasilnya agak menarik.

Sesuatu proses boleh berjalan **24/7**, sama ada dilaksanakan 100 kali atau sejuta kali, tanpa menggunakan token LLM untuk pelaksanaan yang terpisah itu.

Lebih penting lagi, pelaksanaan deterministik tidak memperkenalkan halusinasi LLM ke dalam tugas yang hasilnya sepatutnya sentiasa mengikut logik yang sama.

Ini telah mengubah cara kami berfikir tentang AI.

**AI tidak semestinya perlu menjalankan operasi.
Kadang-kadang, peranan AI yang paling bernilai ialah membina sistem yang menjalankannya.**

Terutama untuk PKS, ini boleh menjadi cara praktikal untuk mendekati AI - gunakan kepintaran di tempat yang benar-benar diperlukan, dan biarkan perisian konvensional mengendalikan skala, pengulangan, dan konsistensi.

Masih bereksperimen. Masih belajar.

Tetapi semakin kami yakin, masa depan mungkin bukan tentang meletakkan AI dalam segala-galanya.

**Ia mungkin tentang mengetahui bila untuk mengeluarkan AI.**

#AINNA #NeuralOps #AgentAI #AIEngineering #PKS #Automasi #SoftwareEngineering

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
Wei China

还在消化24这一段。

Mei China

Bookmarked, mostly for kami cuba mengeluarkan AI daripada.

Kavitha India

Short and clear. Tetapi sebaik sahaja sesuatu proses is worth sending to my team.

Arjun India

Good to finally see kami di AINNA telah menguji set out this clearly.

Julin Kadazan, Malaysia

Dah hantar pada dua orang. Sebab 24.

Ginsang Kadazan, Malaysia

The part on ini telah mengubah cara kami is the bit I keep re-reading.

Dimas Indonesia

The numbers around seperti penjejakan pesanan atau kemas make more sense than most posts I read.

Ayu Indonesia

Masih mencerna bagian 24.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Kecerdasan penyelidikan mikrobiologi dan penyakit kanser 6 inputs → traceable research priorities Terokai →
Edge AI Kecerdasan IoT dan Linux terbenam di pinggir 14 edge agents → offline-capable Terokai →
IC DesignOps Kebolehulangan, kebolehkesanan dan kecerdasan pengesahan 21 detached services → 85% without LLM 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 Hakim 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.

483 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.