NeuralOps Ejen AI: Keselamatan Sejak Reka Bentuk✎ Edit

👁 242 tontonan
NeuralOps Ejen AI: Keselamatan Sejak Reka Bentuk

Dalam perancangan produksi, membina AI agen adalah satu perkara. Namun, memastikan ia mudah alih, selamat, boleh menyesuaikan diri dan boleh digunakan pada mesin berbeza adalah cabaran kejuruteraan yang sama sekali berbeza.

Dari sudut operasi, NeuralOps AINNA sedang bergerak ke arah itu. Persekitaran berasaskan web sudah beroperasi, manakala AINNA Stick / Chip sedang dibangunkan sebagai lapisan kecerdasan mudah alih yang boleh membawa identiti, pengetahuan, kebenaran dan AI agen merentas sistem yang serasi.

Cabaran bukan sekadar saiz. Ia melibatkan keserasian perkakasan, inferens tempatan lawan awan, kesinambungan memori, kebenaran sistem dan interaksi selamat dengan peranti berbeza.

Dari sudut keselamatan, AINNA memilih pendekatan pengesahan dua faktor. Memiliki stick atau kad sahaja tidak sepatutnya cukup untuk mengakses persekitaran AI peribadi. Lapisan pengesahan kedua diperlukan sebelum identiti, pengetahuan atau kebenaran sensitif boleh dibuka.

Ini menjadi semakin penting dalam operasi sebenar apabila AI agen yang sama dijangka bergerak antara PC, pelayan, sistem terbenam dan, akhirnya, mesin yang serasi.

Hala tuju jangka panjang kami adalah hibrid: gunakan kecerdasan tempatan, peraturan dan komponen khusus apabila mungkin, dan hanya naik taraf kepada model lebih besar atau pengkomputeran awan bila perlu.

AINNA Stick kini berada sekitar 90% daripada sasaran pembangunan semasa kami. Setelah cukup divalidasi, kami juga berhasrat untuk menjalani validasi teknologi formal, termasuk penilaian TRL9 bersama MOSTI pada masa hadapan.

Masa depan AI peribadi bukan sekadar tentang mengecilkan model.

Ia tentang menjadikan kecerdasan mudah alih, dipercayai dan cukup boleh suai untuk bergerak bersama pemiliknya.

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
Kavitha India

90% वाले हिस्से ने मुझे सोचने पर मजबूर किया।

Arjun India

Honestly, ini menjadi semakin penting dalam surprised me.

Julin Kadazan, Malaysia

Nice one. Lapisan pengesahan kedua diperlukan sebelum alone worth the read.

Ginsang Kadazan, Malaysia

Clear and short. Sharing cabaran bukan sekadar saiz with my team.

Dimas Indonesia

Kalau ada lanjutan tentang 90%, saya pasti baca.

Ayu Indonesia

Clearer than the vendor decks I get about pengetahuan atau kebenaran sensitif boleh.

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 →
IC DesignOps Kebolehulangan, kebolehkesanan dan kecerdasan pengesahan 21 detached services → 85% without LLM 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.

14 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.