Ulaşımda AI: Model portföyünü görev koşullarıyla değerlendirmek
Araştırma, görevleri kalite ve gecikme koşulları altında farklı modellere dağıtmayı inceliyor. Örnek maliyetler her kuruma taşınamaz.
Cost-Optimal Foundation Model Deployment Portfolio for Transportation Management çalışması, ulaşım yönetimi görevleri için model ve çalıştırma biçimini birlikte seçen bir maliyet modeli sunuyor. Kalite, gecikme, güvenlik ve ortak GPU kapasitesi kısıt olarak ele alınıyor.
Yazarların beş görev ve 19 aday model/çalıştırma çifti içeren örnek çalışmasında karma bir portföy seçiliyor. Bu örnekteki tasarruf, Türkiye’deki herhangi bir kurum için ölçülmüş sonuç değildir.
AI Lab Türkiye pilot önerisi: Önce tek bir görevin kabul ölçütünü ve veri erişimini belirleyin. Aynı örnekleri aday sistemlerde çalıştırıp hatayı, gecikmeyi, insan kontrolü süresini ve toplam maliyeti kaydedin. Bu bir uygulanmış pilot sonucu değildir. Varsayımsal olarak günde 50.000 istek, istek başına 0,02 TL ve 30 gün, yalnız istek maliyetinde 30.000 TL eder; personel ve altyapı bunun dışındadır.
Kaynaklar:
https://arxiv.org/abs/2607.13239v1
Kaynak: https://arxiv.org/abs/2607.13239v1
İlgili içerikler
AI İle İş Akışlarınızı Otomatikleştirin: Günlük Hayattan Uygulamalar
Yapay zeka, iş süreçlerinizi nasıl dönüştürüyor? Günlük hayattan somut AI otomasyon örnekleriyle tanışın ve potansiyelini keşfedin.
Retrace: AI Hatalarını Tespit Eden Gizli Kahramanınız
Yapay zeka uygulamalarınızdaki hataları otomatik olarak tespit edip düzelten Retrace ile tanışın. Geliştiriciler için zamandan tasarruf sağlayan bu aracı keşfedin.
Sıfır Bilgi İspatı: Yaş Doğrulama Ve Gizlilikte Yeni Dönem
Google'ın sıfır bilgi ispatı teknolojisini yaş doğrulama alanında kullanıma açması, gizlilik endişelerine yenilikçi bir çözüm sunuyor. Bu teknoloji, kişisel verileri paylaşmadan kimlik doğrulamanın kapısını aralıyor.