Menggunakan LLM Hanya Kerana Hype Tidak Memberi Nilai Sebenar✎ Edit

👁 911 tontonan
Menggunakan LLM Hanya Kerana Hype Tidak Memberi Nilai Sebenar
Menggunakan LLM hanya kerana hype tidak memberi manfaat kepada perniagaan atau dunia ini.
Sebenarnya, ia boleh bertentangan dengan matlamat ESG, membazir tenaga, meningkatkan kos operasi yang tidak perlu, dan hampir tidak memberi nilai sebenar kepada pengguna.

Masalahnya bukan pada AI.

Masalahnya adalah bagaimana kita memilih untuk menggunakan AI.

Ada perbezaan besar antara menggunakan AI untuk hype dan menggunakan AI dengan bijak.
Menggunakan AI untuk hype bermakna memaksa model yang berkuasa tinggi menjalankan setiap tugas kecil, walaupun tugas itu tidak memerlukan kuasa komputasi sedemikian. Ia kelihatan menarik di permukaan, tetapi di sebaliknya ia tidak cekap, mahal, dan membazir.

Menggunakan AI dengan bijak bermakna mereka sistem yang tepat untuk kerja yang tepat.

Saya melihat AI agen lebih sebagai pembina berbanding pembantu biasa.

Sebagai pembina, AI agen sepatutnya mencipta "robot" yang sesuai untuk kerja harian. Robot kecil dan berkuasa rendah boleh mengendalikan tugas mudah seperti menyapu lantai. Robot yang lebih besar dan berkuasa tinggi hanya perlu digunakan apabila kerja itu berat, seperti mengangkat batu bata.

Tetapi jika kita memaksa satu AI agen yang berkuasa tinggi melakukan setiap tugas, daripada yang paling kecil sehingga yang paling besar, penggunaan tenaga akan kekal tinggi sepanjang masa.
Itu bukan automasi pintar.

Itu hanyalah kemalasan yang mahal dengan nama yang bergaya.

Masa depan AI bukanlah tentang menggunakan model terbesar untuk segala-galanya.
Ia sepatutnya tentang membina sistem yang cekap, di mana setiap tugas mendapat tahap kecerdasan yang sesuai, tahap kuasa komputasi yang sesuai, dan nilai perniagaan yang betul.

AI sepatutnya mengurangkan pembaziran, bukan menambahnya.

Di situlah inovasi sebenar bermula.

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
Narin Thailand

ตัวเลขเรื่องเนื้อหานี้สมเหตุสมผลกว่าบทความอื่นที่อ่านมา

Suda Thailand

The case for dan hampir tidak memberi nilai is well made.

Miguel Philippines

Still thinking about robot kecil dan berkuasa rendah.

Liza Philippines

Ang paksang ito ang ipapadala ko sa boss ko.

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