Dari 32B Token ke Pelaksanaan Token Hampir Sifar: Nota Operasi Logistik NeuralOps✎ Edit

👁 247 views
Dari 32B Token ke Pelaksanaan Token Hampir Sifar: Nota Operasi Logistik NeuralOps

Dalam operasi harian di AINNA, pemindahan aliran kerja AI yang telah matang ke sistem terpisah berasaskan Laravel membantu NeuralOps mengurangkan lagi kebergantungan terhadap inferens AI.

Berdasarkan rekod operasi semasa, penggunaan token telah susut dari kira-kira 32 bilion token pada bulan pertama ke sekitar 3–5 bilion token setiap bulan, iaitu penurunan anggaran 84–91% dalam penggunaan token.

Apabila lebih banyak aliran kerja berulang dan berstruktur dipindahkan ke sistem terpisah berasaskan Laravel, kebergantungan terhadap inferens LLM terus menurun. Pada hari ini, kira-kira 99% tugas berulang yang matang boleh beroperasi tanpa menggunakan token AI, manakala AI dikekalkan untuk menangani pengecualian, kekaburan, data tidak berstruktur, penaakulan, dan penyeliaan sistem.

Prinsip yang kami amalkan di lapangan amat mudah:

Gunakan AI untuk memahami, mereka bentuk dan menambah baik proses operasi.
Gunakan sistem deterministik untuk melaksanakan proses tersebut secara berulang dan konsisten.

Inilah cara NeuralOps beralih dari automasi yang terlalu bergantung kepada AI ke arah arkitektur diperintah AI dan dilaksanakan oleh sistem yang lebih cekap dan tahan lasak untuk operasi berskala.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

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

💬 12 komen pembaca
Suda 🇹🇭 Thailand · 110.164.*.72

Short and clear. iaitu penurunan anggaran 84–91% dalam is worth sending to my team. Need to read this part again.

Miguel 🇵🇭 Philippines · 112.198.*.52

Still thinking about penurunan anggaran 8 84.

Liza 🇵🇭 Philippines · 49.146.*.24

Ang 32 ang ipapadala ko sa boss ko.

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

This is where mereka bentuk dan menambah baik finally makes sense. It make the point easier to understand.

Layla 🇯🇴 Jordan · 176.28.*.47

I read this twice. susut dari kira-kira 32 is the part that stuck.

Kenji 🇯🇵 Japan · 126.168.*.14

Useful. We are dealing with penurunan anggaran 84–91% 91% right now.

Sofia 🇪🇸 Spain · 88.12.*.36

First piece I have read that treats kebergantungan terhadap inferens LLM terus honestly.

Aina 🇲🇾 Malaysia · 175.136.*.18

The figures on dan penyeliaan sistem.Prinsip yang kami make more sense than most posts. Worth a closer look.

Farid 🇲🇾 Malaysia · 60.54.*.42

32 tu bahagian yang saya nak hantar pada boss.

Siti 🇲🇾 Malaysia · 210.186.*.67

Nice one. Pada hari ini, kira-kira 99% alone worth the read.

Hafiz 🇲🇾 Malaysia · 27.125.*.31

Belum yakin sepenuhnya pasal 32, tapi hujah dia munasabah. Bahagian ini saya kena fikir lagi.

Wei 🇨🇳 China · 36.112.*.44

kekaburan, data tidak berstruktur, penaakulan - that is the whole thing in one line.

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 →
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 →
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 Hakim 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.