Pilihan Ada pada Kita: AI Glamor Hari Ini atau Masa Depan Lebih Baik Esok?✎ Edit

👁 779 tontonan
Pilihan Ada pada Kita: AI Glamor Hari Ini atau Masa Depan Lebih Baik Esok?

Sebagai pasukan perancangan pengeluaran dan operasi di AINNA, kami memotong penggunaan token sehingga 90% dengan memastikan AI tidak melakukan kerja yang perisian biasa sudah boleh uruskan dengan lebih baik. Ia mungkin tidak nampak menarik, tetapi memasukkan LLM atau ejen ke dalam setiap alur kerja bukan inovasi. Kadangkala, ia sekadar seni bina yang mahal.

Ambil contoh sesuatu yang sering kita uruskan di operasi: e-mel. Anda tidak perlukan AI untuk menyemak sama ada e-mel baharu sudah tiba, mengenal pasti pengirim, memadankan kata kunci, menyusun data berstruktur, mengemas kini pangkalan data, atau memicu proses seterusnya. Peraturan, penghurai, skrip, dan automasi deterministik boleh jalankan kerja itu lebih pantas dan menggunakan compute yang jauh lebih sedikit.

Pendekatan yang nampak glamour ialah menghantar segala-galanya kepada LLM. Baca. Klasifikasikan. Ringkaskan. Analisis. Ulang. Ia kelihatan impresif pada papan pemuka, tetapi setiap token yang tidak perlu bermaksud lebih banyak pengiraan GPU, lebih banyak elektrik, lebih banyak penyejukan, dan akhirnya jejak karbon yang lebih besar diukur dalam tan CO₂e.

Prinsip kami mudah: perisian mengendalikan kerja deterministik; AI mengendalikan kecerdasan. Gunakan AI untuk penaakulan, kesamaran, tafsiran, dan pembuatan keputusan. Jangan buang kitaran GPU untuk tugas yang beberapa baris kod boleh jalankan secara boleh dipercayai.

Jadi, masa depan mana yang kita mahukan? AI yang glamour tetapi membazirkan compute, atau seni bina pintar yang mengurangkan token, kos, elektrik, permintaan penyejukan, dan pelepasan karbon? Kami pilih seni bina yang kurang glamour - kerana masa depan AI bukan sahaja harus lebih berkuasa. Ia juga harus jauh lebih cekap.

#AI #AIInfrastruktur #NeuralOps #GreenAI #MampanAI #ESG #Automasi #EnterpriseAI #CarbonReduction

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
Siti Malaysia

Arah yang ditulis pasal 90% memang betul.

Hafiz Malaysia

Already sent this to two people. Ia mungkin tidak nampak menarik is why.

Wei China

如果还有90%的后续,我会继续读。

Mei China

The numbers around penggunaan token sehingga 90% make more sense than most posts I read.

Kavitha India

Whoever wrote this actually did the work on sebagai pasukan perancangan pengeluaran dan.

Arjun India

The section on atau memicu proses seterusnya is the strongest part for me.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Kecerdasan penyelidikan mikrobiologi dan penyakit kanser 6 inputs → traceable research priorities Terokai →
IC DesignOps Kebolehulangan, kebolehkesanan dan kecerdasan pengesahan 21 detached services → 85% without LLM Terokai →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller Terokai →
PKS AI Bina keupayaan kecerdasan buatan dalam perusahaan kecil dan sederhana (PKS) anda sendiri. 6 build tracks → in-house capability Terokai →
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 Siti Nur Najiha 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.

16 downloads
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.