Detached Sistem + Segmentasi Proses = Kecekapan AI✎ Edit

👁 338 tontonan
Detached Sistem + Segmentasi Proses = Kecekapan AI
Kurang token bermakna penggunaan GPU lebih rendah. GPU lebih rendah bermakna kos lebih murah. Dan secara jujur, siapa kata AI mesti sentiasa memerlukan kuasa GPU raksasa hanya untuk menjalankan sistem perniagaan sebenar?

Kami bermula dengan 34 bilion token. Selepas beralih ke seni bina detached system, penggunaan turun kepada kira-kira 1.5 bilion token. Kini, dengan segmentasi proses dan refaktor modular, kami memotongnya lagi kira-kira 50% daripada 1.5 bilion.

Ini bukan sihir. Ini reka bentuk sistem. Kebanyakan kos AI terbuang kerana AI dipaksa membaca sistem, proses, logik, dan aliran kerja yang sama berulang kali untuk setiap perubahan kecil.

Tetapi apabila sistem terpisah dan setiap proses disegmentasikan dengan jelas beserta kamus sendiri, AI hanya membaca apa yang diperlukan. Ubah aliran pembayaran? Baca proses pembayaran sahaja. Ubah semakan pesanan? Baca proses pesanan sahaja. Tiada imbasan sistem penuh. Tiada pembakaran token.

Di sinilah PKS/PKS boleh menang. AI tidak sepatutnya dimiliki oleh syarikat besar dengan pelayan besar dan bajet besar sahaja. Masa depan bukan hanya model lebih besar. Masa depan ialah sistem lebih bijak.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. Nama dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.

💬 8 komen pembaca
Siti 🇲🇾 Malaysia · 210.186.*.67

Honestly memotongnya lagi kira-kira 50% caught me off guard. Still thinking this one through.

Hafiz 🇲🇾 Malaysia · 27.125.*.31

Belum yakin sepenuhnya pasal 34, tapi hujah dia munasabah.

Wei 🇨🇳 China · 36.112.*.44

Not sure I agree with baca proses pembayaran sahaja, but the rest holds up.

Mei 🇨🇳 China · 58.20.*.26

Whoever wrote this actually did the work on penggunaan turun kepada kira-kira 1.5.

Kavitha 🇮🇳 India · 103.82.*.27

सच कहूँ तो 34 ने चौंकाया। और विचार करने योग्य।

Arjun 🇮🇳 India · 49.36.*.55

I would push back slightly on AI hanya membaca apa yang, but the direction is right.

Julin 🇲🇾 Kadazan, Malaysia · 175.136.*.63

Bahagian 34 tu yang buat saya fikir lama.

Ginsang 🇲🇾 Kadazan, Malaysia · 60.54.*.11

Worth reading just for turun kepada kira-kira 1.5. Need to read this part again.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Microbiology & cancer disease research intelligence 6 inputs → traceable research priorities Terokai →
Edge AI IoT & embedded Linux intelligence at the edge 14 edge agents → offline-capable Terokai →
SmartCity AI-powered smart city infrastructure & operations 24 domains → one intelligent operating layer Terokai →
IC DesignOps Repeatability, traceability & verification intelligence 21 detached services → 85% without LLM Terokai →
Ekosistem AINNA

Keep exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, Agent, and NeuralOps ecosystem.

Semasa topic Artificial Intelligence Author profile Masli Yahaya AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps AI automation and business systems Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Deploy Our AINNA Ejen AI

Linux is the core path, Windows is supported, and Android / Termux works as the companion layer.

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

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.