"人工智能即服務" = 調用一個端點。



你正在租用別人的大腦。所有的計算、推理和記憶都在一個你無法控制的數據中心中。

現在想象一下相反的情況:

您的代理不再將每個計算外包,而是根據需要構建自己所需的部分。

當它遇到問題時,它不會僅僅“調用端點”。

它需要組件 - 特定的模型權重、例程、數據集 - 並在本地組裝其餘部分。

您無需在以下選項中做出選擇:

“全本地” (緩慢且耗電)
對抗
“全雲” (昂貴且隱私差)

你可以兩者兼得,但要合理分配:

1) 關鍵推斷本地

任何涉及您的身分、您的數據、您的偏好信息的內容都在您的設備上運行。沒有往返,沒有泄漏,沒有信任假設。

2) 重型計算遠程

模型訓練,大規模上下文任務 - 被卸載到分布式的GPU或節點網路。

你保留祕密調料;繁重的工作在其他地方進行。

延遲降低,隱私提升,成本變化。

這就是智能變得可攜帶的時候。

這是按設計混合的。
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