Daripada 6 Bulan kepada 7 Hari: Apa yang 23 Tahun Membina Sistem Mengajar Saya tentang AI✎ Edit

👁 151 views
Daripada 6 Bulan kepada 7 Hari: Apa yang 23 Tahun Membina Sistem Mengajar Saya tentang AI

Pada 2003, dalam kerja R&D operasi, saya mula-mula bergelut dengan integrasi sistem dan skrip automasi untuk aliran kerja kejuruteraan. Ketika itu, orang seperti saya lebih dikenali sebagai script kiddies.

Saya dihantar ke Dresden, Jerman, untuk mempelajari kalibrasi cip MEMS daripada seorang jurutera PhD yang penyelidikannya telah membantu mewujudkan ribuan pekerjaan di seluruh dunia.

Jurutera perisian yang terlibat bersama saya dalam projek itu akhirnya berhenti kerana kerumitan teknikal. Saya tiada pilihan lain selain mempelajari low-level programming, protokol I²C, integrasi sistem dan LabVIEW sendiri.

Maju pantas ke 2026.

Dalam konteks operasi logistik, sistem yang dahulunya memerlukan enam bulan pembangunan kini saya percaya boleh dihantar dalam tujuh hari menggunakan arkitektur AINNA NeuralOps dan WebCLI kami sendiri, dengan keupayaan yang jauh lebih besar.

Lompatan sebenar bukan sekadar penulisan kod yang lebih pantas. Ia adalah cara ejen AI mengubah ekonomi pembangunan perisian secara asas, termasuk bagaimana sistem operasi dibina, diuji dan dioptimumkan.

Masa pembangunan lebih singkat. Overhed kejuruteraan lebih rendah. Penggelaran lebih pantas. Skalabiliti lebih tinggi.

Selepas 23 tahun, saya sedar satu perkara.

Generasi syarikat teknologi seterusnya tidak semestinya ditentukan oleh saiz pasukan kejuruteraan mereka, tetapi oleh berapa banyak nilai yang mampu mereka hasilkan dengan sumber yang ada.

Dan itulah yang kami sedang bina di AINNA.

#AgenticAI #AINNANeuralOps #AIInfrastructure #SoftwareEngineering #DeepTech #Innovation

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

Malinaw ang paliwanag tungkol sa 2003 at madaling sundan.

Omar United Arab Emirates

أتفق بشأن 2003 والاتجاه واضح.

Layla Jordan

Useful. We are dealing with saya tiada pilihan lain selain right now.

Kenji Japan

The numbers around lompatan sebenar bukan sekadar penulisan make more sense than most posts I read.

Sofia Spain

Me gustó la parte de 2003 porque no es demasiado teórica.

Aina Malaysia

Still thinking about dengan keupayaan yang jauh lebih.

Farid Malaysia

Orang yang tulis ni memang buat kerja rumah pasal 2003.

Siti Malaysia

Solid take on jurutera perisian yang terlibat bersama overall.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Microbiology & cancer disease research intelligence 6 inputs → traceable research priorities Explore →
SmartCity AI-powered smart city infrastructure & operations 24 domains → one intelligent operating layer Explore →
SME AI Build AI capability inside your own SME 6 build tracks → in-house capability Explore →
NeuralOps Managed infrastructure for SMEs, without enterprise overhead From RM499/year · scoped after assessment Explore plans →
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 Hakam 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.

472 installs
Linux / macOS curl -fsSL https://ainna.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
CLICK ME

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.