43 downloads

AINNA NeuralOps: Ke Arah AI yang Lebih Boleh Dipercayai & Efisien Tenaga Bersama SIRIM Melaka dan UPEN Melaka✎ Edit

👁 895 tontonan
AINNA NeuralOps: Ke Arah AI yang Lebih Boleh Dipercayai & Efisien Tenaga Bersama SIRIM Melaka dan UPEN Melaka

Alhamdulillah.

Semalam, kami di AINNA menerima kunjungan daripada wakil UPEN Melaka (Unit Perancang Ekonomi Negeri Melaka) dan SIRIM Melaka. Kami amat terhormat dengan kehadiran Pengarah SIRIM Melaka, Encik Kamarulzaman bin Ahamad Zainudin, dalam sesi tersebut.

Kunjungan ini adalah sebahagian daripada proses penilaian Anugerah Usahawan Negeri Melaka, di mana kami berpeluang berkongsi perkembangan terkini AINNA NeuralOps-arkitektur AI generasi baharu yang direka untuk menjadikan AI lebih efisien, lebih boleh dipercayai dan lebih praktikal untuk kegunaan sebenar dalam perniagaan.

Apa yang membuatkan sesi ini amat berharga ialah ia bukan sekadar pembentangan satu hala. Ia berkembang menjadi perbincangan dua hala yang mendalam dan bermakna, diperkayakan dengan pandangan Pengarah SIRIM yang membawa pengalaman kepimpinan lebih 20 tahun dalam SIRIM.

Salah satu cadangan yang paling memberi kesan kepada kami ialah integrasi Atomic Clock sebagai sumber masa yang dipercayai merentasi setiap komponen NeuralOps. Penyelarasan semua sistem terpisah, perkhidmatan, parser dan ejen AI kepada satu rujukan masa berketepatan tinggi akan memperkukuh kebolehpercayaan, konsisten peristiwa, kebolehauditan dan integriti keseluruhan sistem-sesuatu yang amat penting bagi perniagaan pelanggan kami yang bergantung kepada operasi tanpa gangguan.

Kami juga menunjukkan bagaimana arkitektur NeuralOps beroperasi dengan hanya kira-kira 10% pengkomputeran GPU yang biasanya diperlukan oleh sistem AI konvensional untuk beban kerja yang dioptimumkan. Dengan menggabungkan Sistem Berasingan, Smart Routing, parser dan guardrails, sumber GPU digunakan hanya apabila ia benar-benar menambah nilai, manakala proses deterministik berjalan di luar LLM.

Arkitektur ini berpotensi mengurangkan penggunaan tenaga pengkomputeran GPU sehingga 90% untuk beban kerja yang sesuai. Menggunakan anggaran konservatif 1,000 pengguna aktif dengan purata 50 permintaan AI sehari, NeuralOps boleh menjimatkan kira-kira 459 kWh elektrik sebulan, bersamaan dengan mengurangkan kira-kira 340 kg pelepasan CO₂e setiap bulan, atau lebih 4 tan setahun. Keputusan sebenar akan berbeza bergantung kepada beban kerja, model AI, infrastruktur dan sumber tenaga.

Bagi kami di AINNA, masa depan AI bukanlah tentang menggunakan model yang lebih besar atau lebih banyak GPU. Ia tentang membina arkitektur yang lebih pintar yang menghasilkan hasil yang sama atau lebih baik dengan kos yang jauh lebih rendah, penggunaan tenaga yang lebih sedikit dan jejak alam sekitar yang jauh lebih kecil-kelebihan yang kami bawa kepada para pelanggan dan PKS Malaysia.

Doakan kejayaan kami dalam perjalanan ini. Jika terpilih, ia akan memberi momentum besar kepada kami semasa kami bersedia untuk tiga sesi pitching utama dalam beberapa minggu akan datang.

Penghargaan ikhlas kami kepada UPEN Melaka dan SIRIM Melaka atas kunjungan, perbincangan membina dan panduan berharga. Kami berharap dapat mengubah idea-idea ini kepada evolusi seterusnya AINNA NeuralOps yang memberi manfaat lebih besar kepada perniagaan anda.

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
Hafiz Malaysia

Dah hantar pada dua orang. Sebab 2.

Wei China

Worth reading for apa yang membuatkan sesi ini alone.

Mei China

mengurangkan kira-kira 340 340 k - that is the whole thing in one line.

Kavitha India

First piece I have read that treats hanya kira-kira 10% 10% honestly.

Arjun India

Honestly, encik kamarulzaman bin ahamad zainudin surprised me.

Perniagaan & PKS

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 →
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 Perniagaan & PKS Author profile Rozni 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.