Penggunaan LLM Sekadar Ikut Trend Tidak Memberi Nilai Sebenar kepada Operasi✎ Edit

👁 991 tontonan
Penggunaan LLM Sekadar Ikut Trend Tidak Memberi Nilai Sebenar kepada Operasi
Memilih LLM hanya kerana ia trending tidak memberi manfaat kepada operasi kita.
Sebaliknya, ia boleh menjejaskan matlamat ESG, membazir tenaga, meningkatkan kos operasi yang tidak perlu, dan akhirnya memberi nilai yang sangat minima kepada pengguna akhir.

Masalahnya bukan pada AI.

Masalahnya terletak pada cara kita merancang penggunaan AI.

Terdapat jurang besar antara menggunakan AI untuk publisiti dan menggunakan AI dengan betul dalam aliran kerja.
Menggunakan AI untuk publisiti bermakna memasang model berkuasa tinggi pada setiap tugas kecil, walaupun tugas tersebut tidak memerlukan kuasa komputasi sedemikian. Ia kelihatan menarik di permukaan, tetapi di belakangnya ia tidak cekap, mahal, dan membazir sumber.

Menggunakan AI dengan betul bermakna mereka sistem yang betul untuk kerja yang betul.

Dari perspektif perancangan dan operasi, saya melihat AI agents sebagai pengatur operasi-bukan sekadar pembantu.

Sebagai pengatur operasi, agen AI ini harus menyusun 'mesin' yang sesuai untuk kerja harian. Seperti di kilang, mesin kecil dan rendah tenaga sudah memadai untuk tugas ringan seperti membersih atau menyusun. Mesin besar dan berkuasa tinggi hanya perlu dihidupkan apabila kerja berat memerlukannya-contohnya mengangkat beban berat atau memproses bahan mentah dalam kuantiti besar.

Jika kita paksa satu agen AI berkuasa tinggi menjalankan setiap tugas, dari yang paling kecil sehingga yang paling besar, penggunaan tenaga akan kekal tinggi sepanjang masa.
Itu bukan automasi pintar.

Itu hanyalah kemalasan yang mahal, diselaputi nama canggih.

Masa depan AI tidak sepatutnya tertumpu pada model terbesar untuk setiap tugas.
Ia sepatutnya membina sistem cekap di mana setiap tugas mendapat tahap kecerdasan, tahap kuasa komputasi, dan nilai perniagaan yang sewajarnya.

AI sepatutnya mengurangkan pembaziran, bukan menambahnya.

Di situlah bermulanya inovasi operasi yang sebenar.

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
Liza Philippines

Sang-ayon ako sa artikulong ito, at malinaw ang direksyon.

Omar United Arab Emirates

أول مرة أقرأ شيئًا صريحًا عن هذا الموضوع.

Layla Jordan

Sent this to two people already. Masalahnya terletak pada cara kita is why.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Kecerdasan penyelidikan mikrobiologi dan penyakit kanser 6 inputs → traceable research priorities 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 →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller 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.

15 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.