Daripada 32B Token kepada Pelaksanaan Token Hampir Sifar.✎ Edit

👁 195 tontonan
Daripada 32B Token kepada Pelaksanaan Token Hampir Sifar.

Dengan memindahkan aliran kerja AI matang ke sistem terpisah berasaskan Laravel, NeuralOps mengurangkan lagi penggunaan inferens AI.

Berdasarkan arkitektur semasa kami, penggunaan token telah menurun daripada kira-kira 32 bilion token pada bulan pertama kepada kira-kira 3–5 bilion token sebulan, mewakili anggaran pengurangan penggunaan token sebanyak 84–91%.

Apabila lebih banyak aliran kerja berulang dan berstruktur dialihkan ke sistem terpisah berasaskan Laravel, pergantungan terhadap inferens LLM terus berkurangan. Pada masa ini, kira-kira 99% tugas berulang yang matang boleh beroperasi tanpa menggunakan token AI, dengan AI kebanyakannya dikhaskan untuk pengecualian, kekaburan, data tidak berstruktur, penaakulan, dan penyeliaan sistem.

Prinsipnya mudah:

Gunakan AI untuk memahami, mereka dan memperbaiki proses.
Gunakan sistem berdeterministik untuk melaksanakan proses secara berulang.

Inilah cara NeuralOps bergerak daripada automasi yang sangat bergantung kepada AI ke arah arkitektur diperintah AI, dilaksanakan sistem yang lebih cekap.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

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

💬 6 komen pembaca
Omar 🇦🇪 United Arab Emirates · 5.32.*.29

pergantungan terhadap inferens LLM terus - that is the whole thing in one line.

Layla 🇯🇴 Jordan · 176.28.*.47

Useful. We are dealing with pada masa ini, kira-kira 99% right now.

Kenji 🇯🇵 Japan · 126.168.*.14

I read this twice. Dengan memindahkan aliran kerja AI is the part that stuck.

Sofia 🇪🇸 Spain · 88.12.*.36

Short and clear. NeuralOps mengurangkan lagi penggunaan is worth sending to my team.

Aina 🇲🇾 Malaysia · 175.136.*.18

Honestly mereka dan memperbaiki proses.Gunakan sistem caught me off guard.

Farid 🇲🇾 Malaysia · 60.54.*.42

You can tell the writer actually worked on ini, kira-kira 99% 99%.

Artificial Intelligence

Article image
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 →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller 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.