Bayangkan sebuah hospital menghantar setiap pesakit terus ke bilik bedah. Ia mungkin boleh berfungsi, tetapi kos tinggi, lambat, dan membazir.
Dari sudut perancangan dan operasi, ini sama seperti melepaskan semua kerja ke sumber yang paling mahal tanpa menilai keperluan terlebih dahulu. Di AINNA NeuralOps, kita menyusun beban kerja AI melalui Segmentation, Smart Routing, dan Sistem Berasingan.
Setiap arahan dipecahkan kepada tugas yang lebih kecil, kemudian dirancang dan dihantar ke lapisan yang paling cekap:
Tugas mudah ke rules, parsers, databases, atau microservices PHP/Python.
Hanya tugas yang memerlukan reasoning kompleks dihantar ke AI model.
Pendekatan ini berpotensi mengurangkan penggunaan GPU dan token yang tidak perlu sebanyak 75% hingga 80%, bergantung pada workflow.
Impak ESG juga penting dari sudut operasi:
Persekitaran: Penggunaan tenaga dan jejak karbon lebih rendah.
Sosial: AI lebih mampu milik untuk PKS.
Tadbir Urus: Kawalan, kebolehauditan, dan pelaksanaan yang lebih terjangka.
Pecahkan kerja. Route dengan bijak. Gunakan AI hanya di mana ia menghasilkan nilai sebenar.
#AINNANeuralOps #SmartRouting #DetachedSystems #MampanAI #ESG #GreenAI
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
Masih mencerna bagian 75%.
The bit about tidak perlu sebanyak 75% is what I keep coming back to.
Sent this to two people already. Pendekatan ini berpotensi mengurangkan is why.
Useful. We are dealing with bayangkan sebuah hospital menghantar setiap right now.
Naka-save, lalo na para sa 75%.
Whoever wrote this actually did the work on dari sudut perancangan dan operasi.
The section on sebanyak 75% hingga 80% is the strongest part for me.
The framing around hanya tugas yang memerlukan reasoning is better than I expected.