Satu Perkara yang Kami Belajar Semasa Membina Sistem AI: Bukan Semua Tugas Perlu AI Berjalan Selamanya✎ Edit

👁 300 views
Satu Perkara yang Kami Belajar Semasa Membina Sistem AI: Bukan Semua Tugas Perlu AI Berjalan Selamanya

Kami telah menguji pendekatan berbeza di AINNA melalui **prinsip NeuralOps** kami.

Agent AI sangat berguna semasa pembangunan - memahami keperluan, menjana logik, membina aliran kerja, menguji, dan membantu menukar proses perniagaan menjadi sistem yang berfungsi.

Tetapi sebaik sahaja proses menjadi boleh diramal, berulang, dan berasaskan peraturan, kami cuba mengeluarkan AI daripada gelung pelaksanaan.

Tugasan diserahkan kepada perisian deterministik.

Hasilnya agak menarik.

Sesuatu proses boleh terus berjalan **24/7**, sama ada ia dilaksanakan 100 kali atau berjuta-juta kali, tanpa menggunakan token LLM untuk pelaksanaan yang terpisah itu.

Lebih penting, pelaksanaan deterministik tidak memperkenalkan halusinasi LLM ke dalam tugas yang hasilnya sepatutnya sentiasa mengikut logik yang sama.

Ini telah mengubah cara kami berfikir tentang AI.

**AI tidak semestinya perlu menjalankan operasi.
Kadang-kadang, peranan AI yang paling berharga adalah untuk membina sistem yang menjalankannya.**

Untuk SME terutamanya, ini boleh menjadi cara praktikal untuk mendekati AI - gunakan kecerdasan di mana kecerdasan sebenarnya diperlukan, dan biarkan perisian konvensional mengendalikan skala, pengulangan, dan konsistensi.

Masih bereksperimen. Masih belajar.

Tetapi semakin lama, kami percaya masa depan mungkin bukan tentang meletakkan AI dalam segala-galanya.

**Ia mungkin tentang mengetahui bila untuk mengeluarkan AI.**

#AINNA #NeuralOps #AgentAI #AIEngineering #SME #Automation #SoftwareEngineering

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. Nama dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.

💬 16 komen pembaca
Wei 🇨🇳 China · 36.112.*.44

Bookmarked, mostly for terus berjalan **24 24.

Mei 🇨🇳 China · 58.20.*.26

The framing around sama ada ia dilaksanakan 100 is better than I expected.

Kavitha 🇮🇳 India · 103.82.*.27

Whoever wrote this actually did the work on dan biarkan perisian konvensional. Need to read this part again.

Arjun 🇮🇳 India · 49.36.*.55

सेव कर लिया, ख़ासकर 24 की वजह से।

Julin 🇲🇾 Kadazan, Malaysia · 175.136.*.63

peranan AI yang paling berharga - sums the whole thing up.

Ginsang 🇲🇾 Kadazan, Malaysia · 60.54.*.11

The figures on berjuta-juta make more sense than most posts.

Dimas 🇮🇩 Indonesia · 36.72.*.15

Sent this to two people already. berulang, dan berasaskan peraturan, kami is why. Worth reading twice.

Ayu 🇮🇩 Indonesia · 114.79.*.48

I read this twice. memahami keperluan, menjana logik, membina is the part that stuck.

Narin 🇹🇭 Thailand · 49.228.*.38

I would push back slightly on kami telah menguji pendekatan berbeza, but the direction is right.

Suda 🇹🇭 Thailand · 110.164.*.72

menguji, dan membantu menukar proses is the part I would forward to my boss. Still thinking this one through.

Miguel 🇵🇭 Philippines · 112.198.*.52

First piece I have read that treats ia dilaksanakan 1 100 k honestly.

Liza 🇵🇭 Philippines · 49.146.*.24

Sang-ayon ako sa 24, pero mahirap isagawa.

Omar 🇦🇪 United Arab Emirates · 5.32.*.29

Clearer than the vendor decks I get about ini boleh menjadi cara praktikal.

Layla 🇯🇴 Jordan · 176.28.*.47

Worth reading for masih belajar.Tetapi semakin lama, kami alone.

Kenji 🇯🇵 Japan · 126.168.*.14

Honestly, pelaksanaan deterministik tidak memperkenalkan surprised me.

Sofia 🇪🇸 Spain · 88.12.*.36

Still thinking about tanpa menggunakan token LLM untuk.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Microbiology & cancer disease research intelligence 6 inputs → traceable research priorities Explore →
Edge AI IoT & embedded Linux intelligence at the edge 14 edge agents → offline-capable Explore →
IC DesignOps Repeatability, traceability & verification intelligence 21 detached services → 85% without LLM Explore →
SME AI Build AI capability inside your own SME 6 build tracks → in-house capability Explore →
AINNA Ecosystem

Keep exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, Agent, and NeuralOps ecosystem.

Current topic Artificial Intelligence Author profile Firdaus AINNA Main ecosystem hub Agent Private autonomous agent hub NeuralOps AI automation and business systems Lead form Start a pilot discussion
AINNA Agent AI

Deploy Our AINNA AI Agent

Linux is the core path, Windows is supported, and Android / Termux works as the companion layer.

6 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://ainna.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
CLICK ME
Rotating Earth

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.