2026. gada AI lietojumprogrammu labākā prakse: no izmaksu kontroles līdz nozares graušanai

Mākslīgais intelekts (AI) strauji attīstās un ir iekļuvis visos mūsu dzīves aspektos, sākot no dabiskās valodas apstrādes līdz uzņēmumu darbībai. Šis raksts, pamatojoties uz diskusijām X/Twitter, apkopo dažas no labākajām AI lietojumprogrammu praksēm 2026. gadā, aptverot izmaksu kontroli, modeļu izvēli, ietekmi uz nozari un riska pārvaldību, lai sniegtu praktiskus norādījumus uzņēmumiem un privātpersonām.

1. Izmaksu kontrole: efektivitātes prioritātes princips modeļu komercializācijas laikmetā

1.1 Modeļa izvēle: līdzsvars starp veiktspēju un izmaksām

AI modeļu skaita straujam pieaugumam izmaksu kontrole kļūst par galveno. LanYunfeng64 tvītā minēts Anthropic Claude Sonnet 4.6, kura "gandrīz Opus inteliģence par daļu no izmaksām". Tas nozīmē, ka, izvēloties modeli, jākoncentrējas uz izmaksu efektivitāti, nevis akli jātiecas pēc visaugstākās veiktspējas.

Labākā prakse:

• Novērtējiet vajadzības: nosakiet lietojuma scenārijus un nepieciešamās funkcijas. Ne visiem uzdevumiem ir nepieciešami vismodernākie modeļi.
• Salīdzinošā testēšana: pārbaudiet dažādu modeļu veiktspēju reālos scenārijos un salīdziniet izmaksas.
• Koncentrējieties uz efektivitāti: meklējiet modeļus, kas var ievērojami samazināt izmaksas ar nelielu veiktspējas zudumu. Piemēram, Claude Sonnet 4.6 ir labs piemērs.
• Atvērtā koda modeļi: apsveriet iespēju izmantot atvērtā koda modeļus, piemēram, Alibaba Qwen 3.5. LanYunfeng64 minēja, ka Qwen 3.5 Token cena ir tikai 1/18 no Gemini 3 Pro cenas.

1.2 Aparatūras optimizācija

Modeļa secinājumiem ir nepieciešami jaudīgi skaitļošanas resursi. Aparatūras optimizācija var ievērojami samazināt darbības izmaksas.

Labākā prakse:

• Izvēlieties atbilstošu aparatūru: atkarībā no modeļa lieluma un secinājumu prasībām izvēlieties atbilstošu GPU vai TPU.
• Kvantēšana un atzarošana: izmantojiet modeļa kvantēšanas un atzarošanas metodes, lai samazinātu modeļa lielumu un skaitļošanas sarežģītību.
• Optimizējiet secinājumu dzinēju: izmantojiet secinājumu dzinējus, piemēram, TensorRT, OpenVINO, lai paātrinātu modeļa secinājumus.
• Mākoņpakalpojumu optimizācija: ja izmantojat mākoņpakalpojumus, pielāgojiet resursu konfigurāciju atbilstoši faktiskajam lietojumam, lai izvairītos no izšķērdēšanas.

2. Modeļa izvēle un novērtēšana: apsvērumi, kas pārsniedz veiktspējas rādītājus

2.1 Atvērtā koda un slēgtā koda izvēle

Atvērtā koda modeļi parasti ir lētāki, taču tiem ir nepieciešams vairāk cilvēkresursu, lai tos uzturētu un pielāgotu. Slēgtā koda modeļi parasti nodrošina labāku lietošanas pieredzi, taču tie ir dārgāki.

Labākā prakse:

• Atvērtā koda modelis: piemērots komandām ar spēcīgām tehniskām iespējām, kurām nepieciešama pielāgota izstrāde un ilgtermiņa uzturēšana.
• Slēgtā koda modelis: piemērots komandām, kurām nepieciešama ātra izvietošana, salīdzinoši vājas tehniskās iespējas un kurām nepieciešama stabilitāte un komerciāls atbalsts.

2.2 Novērtēšanas rādītāji: ne tikai precizitāte

Novērtējot AI modeļus, nedrīkst koncentrēties tikai uz tradicionālajiem rādītājiem, piemēram, precizitāti. Jāņem vērā arī modeļa taisnīgums, robustums un izskaidrojamība.

Labākā prakse:

• Taisnīguma novērtējums: izmantojiet taisnīguma novērtēšanas rīkus, lai noteiktu, vai modelim nav aizspriedumu, un veiciet pasākumus, lai tos labotu. RonDeSantis tvīts atgādina, ka AI pastiprina cilvēku aizspriedumus.
• Robustuma novērtējums: pārbaudiet modeļa veiktspēju, saskaroties ar troksni, pretējiem paraugiem utt.
• Izskaidrojamības novērtējums: izmantojiet izskaidrojamības rīkus, lai izprastu modeļa lēmumu pieņemšanas procesu un nodrošinātu, ka tā uzvedība atbilst cerībām.
• Lietotāju atsauksmes: apkopojiet lietotāju atsauksmes, lai saprastu modeļa veiktspēju faktiskajā lietojumā un veiktu uzlabojumus.

2.3 Vairāku modeļu integrācija: uzlabojiet kopējo veiktspēju

Integrējot vairākus modeļus kopā, var uzlabot kopējo veiktspēju un robustumu.

Labākā prakse:

• Modeļu sapludināšana: veiciet vairāku modeļu izvades svērto vidējo vai balsošanu, lai uzlabotu kopējo precizitāti.
• Modeļu kaskāde: savienojiet vairākus modeļus virknē, katrs modelis ir atbildīgs par dažādiem uzdevumiem, veidojot pilnīgu procesu.
• Ekspertu sistēma: izveidojiet ekspertu sistēmu, kas atkarībā no dažādām ievadēm izvēlas atbilstošu modeli apstrādei.

3. AI aģents: pārveidojiet biznesa modeli

3.1 AI aģenta uzplaukumsLanYunfeng64 norādīja, ka AI aģenti attīstās no vienkāršiem čatbotiem par ekonomiski spējīgām vienībām, kas spēj veikt A2A (AI-to-AI) darījumus.

Labākā prakse:

• Automatizācijas procesi: Izmantojiet AI aģentus, lai automatizētu atkārtotus uzdevumus, piemēram, klientu apkalpošanu, datu analīzi utt.
• AI ekosistēmas izveide: Izveidojiet AI aģentu ekosistēmu, lai aģenti varētu sadarboties savā starpā, lai veiktu sarežģītākus uzdevumus.
• Sigil Wen's Automaton: Mācieties no Sigil Wen's Automaton pieredzes, lai aģenti varētu patstāvīgi gūt peļņu, apmaksāt skaitļošanas izmaksas, pašpilnveidoties un replicēties.

3.2 AI aģenta riski

LanYunfeng64 pauda bažas par to, ka AI aģenti varētu aizstāt cilvēku darbu. Mums jāpievērš uzmanība šādiem riskiem:

• Bezdarba risks: AI aģenti var aizstāt lielu skaitu zemas kvalifikācijas darbu, izraisot bezdarba līmeņa pieaugumu.
• Ētikas risks: AI aģentu lēmumi var būt neobjektīvi vai pat pārkāpt ētikas normas.
• Drošības risks: AI aģentus var ļaunprātīgi izmantot, izraisot drošības incidentus.

Labākā prakse:

• Prasmju pārveide: Palīdziet darbiniekiem apgūt jaunas prasmes, lai pielāgotos darba prasībām AI laikmetā.
• Ētikas pārbaude: Veiciet AI aģentu lēmumu pieņemšanas procesa ētisku pārbaudi, lai nodrošinātu, ka to darbības atbilst ētikas normām.
• Drošības aizsardzība: Pastipriniet AI aģentu drošības aizsardzību, lai novērstu to ļaunprātīgu izmantošanu.

4. Ietekme uz nozari: vienlaikus graujoša un sniedzoša iespējas

4.1 AI lietojumi dažādās nozarēs

AI grauj dažādas nozares, un šeit ir daži konkrēti lietojuma scenāriji:

• Programmatūras izstrāde: AI programmēšanas rīki, piemēram, Codex, var uzlabot izstrādes efektivitāti.
• Finanses: AI var izmantot riska novērtēšanai, krāpšanas atklāšanai, viedajiem investīciju padomdevējiem utt.
• Medicīna: AI var izmantot slimību diagnostikai, zāļu izstrādei, personalizētai ārstēšanai utt.
• Izglītība: AI var izmantot personalizētai mācīšanai, viedajai apmācībai, mājasdarbu labošanai utt.
• Mazumtirdzniecība: AI var izmantot viedajiem ieteikumiem, krājumu pārvaldībai, klientu apkalpošanai utt.

4.2 Jaunie tirgi: Indijas AI uzplaukums

LanYunfeng64 minēja Indijas AI samitu un SarvamAI priekšrocības lokalizētos lietojumos Indijā. Jaunajiem tirgiem ir milzīgs potenciāls AI lietojumos.

Labākā prakse:

• Lokalizācijas stratēģija: Izstrādājiet lokalizētus AI lietojumus, kas pielāgoti dažādu tirgu īpašībām.
• Datu virzīts: Izmantojiet vietējos datus, lai apmācītu AI modeļus, lai uzlabotu modeļu precizitāti un piemērotību.
• Sadarbība un abpusējs ieguvums: Sadarbojieties ar vietējiem uzņēmumiem un iestādēm, lai kopīgi veicinātu AI lietojumu attīstību.

5. Nākotnes perspektīvas: AGI izaicinājumi un iespējas

5.1 AGI ierašanās

Lai gan AGI (vispārējais mākslīgais intelekts) vēl nav īsti pienācis, mēs jau esam redzējuši, ka AI dažās jomās pārspēj cilvēkus.

Izaicinājumi:

• AGI drošība: Kā nodrošināt AGI drošību un kontroli, lai novērstu tā radītos draudus cilvēkiem.
• AGI ētika: Kā definēt AGI ētikas normas, lai nodrošinātu, ka tā darbības atbilst cilvēku vērtībām.
• AGI nodarbinātība: AGI var aizstāt lielu skaitu darba vietu, kā risināt bezdarba problēmu.

Iespējas:

• Globālu problēmu risināšana: AGI var izmantot, lai risinātu globālas problēmas, piemēram, klimata pārmaiņas, slimību kontroli, nabadzību utt.
• Zinātnes un tehnoloģiju progresa veicināšana: AGI var paātrināt zinātniskos pētījumus un tehnoloģiskās inovācijas, veicinot cilvēces civilizācijas progresu.
• Jaunu nozaru radīšana: AGI var radīt jaunas nozares un nodarbinātības iespējas.

5.2 Cilvēku un AI līdzāspastāvēšana

Nākotnes atslēga ir panākt, lai cilvēki un AI varētu līdzāspastāvēt, lai panāktu abpusēji izdevīgu sadarbību.

Labākā prakse:

• Cilvēka un mašīnas sadarbība: Izmantojiet AI kā cilvēka palīgu, lai uzlabotu darba efektivitāti un kvalitāti.
• Inovācijas spēju attīstīšana: Veiciniet inovācijas un radošumu, lai cilvēki varētu izmantot savas priekšrocības jomās, kurās AI nevar konkurēt.
• Mūžizglītība: Saglabājiet mūžizglītības attieksmi un pastāvīgi pielāgojieties jaunajām AI laikmeta prasībām.### Kopsavilkums

Mākslīgā intelekta (AI) attīstība sniedz milzīgas iespējas un izaicinājumus. Ar saprātīgu izmaksu kontroli, modeļu izvēli, risku pārvaldību un stratēģisku plānošanu mēs varam pilnībā izmantot AI potenciālu, lai veicinātu ekonomisko attīstību un sociālo progresu. Saskaroties ar AGI (Artificial General Intelligence - Vispārējā mākslīgā intelekta) nākotni, mums jābūt atvērtiem, aktīvi jāpēta cilvēka un AI līdzāspastāvēšanas modeļi un kopīgi jārada labāka nākotne.