"人工智能即服务" = 调用一个端点。



你正在租用别人的大脑。所有的计算、推理和记忆都在一个你无法控制的数据中心中。

现在想象一下相反的情况:

您的代理不再将每个计算外包,而是根据需要构建自己所需的部分。

当它遇到问题时,它不会仅仅“调用端点”。

它需要组件 - 特定的模型权重、例程、数据集 - 并在本地组装其余部分。

您无需在以下选项中做出选择:

“全本地” (缓慢且耗电)
对抗
“全云” (昂贵且隐私差)

你可以两者兼得,但要合理分配:

1) 关键推断本地

任何涉及您的身份、您的数据、您的偏好信息的内容都在您的设备上运行。没有往返,没有泄漏,没有信任假设。

2) 重型计算远程

模型训练,大规模上下文任务 - 被卸载到分布式的GPU或节点网络。

你保留秘密调料;繁重的工作在其他地方进行。

延迟降低,隐私提升,成本变化。

这就是智能变得可携带的时候。

这是按设计混合的。
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