AI Tidak Perlu Berfikir Setiap Masa - AI Lebih Bijak Guna Kurang Compute, Tenaga dan Air✎ Edit

👁 507 tontonan
AI Tidak Perlu Berfikir Setiap Masa - AI Lebih Bijak Guna Kurang Compute, Tenaga dan Air

Dalam logistik, kita sentiasa mencari cara untuk mengoptimumkan laluan dan mengurangkan penggunaan bahan api. Sama juga dengan AI - infrastruktur AI berkembang pesat, tetapi ada sisi lain yang perlu kita bincangkan: penggunaan elektrik, penyejukan dan air.

Kajian terkini menunjukkan bahawa apabila model AI digunakan, inference boleh menyumbang sekitar 80-90% daripada penggunaan tenaganya. Setiap panggilan LLM yang tidak perlu bermakna lebih banyak pengiraan GPU, lebih banyak elektrik, lebih banyak haba, dan akhirnya lebih banyak permintaan penyejukan.

Ini adalah salah satu sebab kami membangunkan NeuralOps dengan prinsip yang berbeza:

Bukan setiap tugas memerlukan LLM.

Dengan Smart Routing, sesuatu tugas boleh dikendalikan terlebih dahulu oleh peraturan, parser, pangkalan data, API atau model yang lebih kecil. Penalaran LLM yang berat hanya digunakan apabila benar-benar diperlukan. Setelah aliran kerja menjadi stabil, ia boleh ditukar menjadi sistem deterministik terasing yang berjalan berulang kali tanpa memanggil LLM.

Untuk aliran kerja berulang yang sesuai, seni bina ini berpotensi mengurangkan permintaan inference AI sehingga 90%.

Kesannya bukan sahaja penjimatan token.

Kurang inference → Kurang pengiraan GPU → Kurang elektrik → Kurang haba → Kurang penyejukan → Kurang penggunaan air.

Ada satu lagi faedah: kebolehpercayaan.

Apabila aliran kerja yang diasingkan tidak lagi bergantung kepada LLM semasa pelaksanaan, terdapat sifar token LLM dan sifar halusinasi LLM semasa laluan pelaksanaan tersebut. Kepintaran digunakan di tempat yang memerlukan penaakulan, manakala sistem deterministik mengendalikan operasi berulang.

Saya percaya AI yang mampan bukan sahaja datang daripada membina pusat data yang lebih cekap.

Ia juga datang daripada mengelakkan inference AI yang tidak perlu sampai ke pusat data.

Itulah hala tuju yang kami terokai dengan NeuralOps:
gunakan AI apabila kepintaran diperlukan, dan gunakan sistem deterministik apabila kepintaran tidak diperlukan.

#ArtificialIntelligence #AgenticAI #NeuralOps #SovereignAI #GreenAI #MampanAI #DataCentre #AIInfrastruktur #SmartRouting #Automasi #PKS

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
Miguel Philippines

Kung may kasunod tungkol sa 80, babasahin ko iyon.

Liza Philippines

Ngayon lang ako nakabasa ng tapat tungkol sa 80.

Omar United Arab Emirates

Sent this to two people already. menyumbang sekitar 80- 90% is why.

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 →
SmartCity Infrastruktur dan operasi bandar pintar berkuasa AI 24 domains → one intelligent operating layer 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.