انتشار Google Gemini: الثورة غير الموروثة في توليد النصوص

انتشار Google Gemini: الثورة غير الموروثة في توليد النصوص

عالم الذكاء الاصطناعي في حركة مستمرة. يتم تقديم اختراقات ونماذج جديدة كل يوم تقريبًا تتحدى خيالنا. ولكن في خضم الضجيج حول النماذج الصوتية المثيرة للإعجاب مثل GPT-4O أو Claude 3 أو Google من Gemini 2.5 Pro ، كان هناك مؤخرًا إعلانًا لم يكن سوى القليل من الاهتمام ، على الرغم من أنه لديه القدرة على تغيير الطريقة التي نفكر بها في توليد نص الذكاء الاصطناعي: انتشار Google Gemini. يطبق هذا النموذج المبتكر طريقة لتوليد النص ، والتي عرفناها حتى الآن بشكل رئيسي من الاستحواذ على الصورة - الانتشار. وهذا هو بالضبط ما يجعلها رائعة وربما ثورية.

أصل الانتشار: من الضوضاء الرقمية إلى التألق البصري

من أجل فهم انتشار الجوزاء حقًا ، يتعين علينا أولاً إلقاء نظرة على التكنولوجيا التي تستمد منها اسمها ووظائفها: نماذج الانتشار في توليد الصور. نماذج مثل الانتشار المستقر أو Midjourney أو Flux قد دهشت الصناعة الإبداعية والجمهور العام في السنوات الأخيرة. يمكنك إنشاء صور خلابة ومفصلة من أوصاف نصية بسيطة (حتى "موجه").

يشير "الانتشار" باسمه إلى معقد للغاية ، ولكنه يسهل فهمه مجازيًا. يمكنك أن تتخيل ذلك مثل النحات الذي ، في هذه الحالة ، يخدع تمثالًا مفصلاً من كتلة خام غير رسمية - في هذه الحالة ضوضاء رقمية. تبدأ العملية بضوضاء عشوائية تمامًا ، وهو نوع من "الضباب البصري" أو "الثلج الرقمي" الذي لا يحتوي على أي بنية يمكن التعرف عليها. يتم إنشاء هذا الضوضاء من "بذرة" تسمى SO (رقم عشوائي يحدد توزيع اندفاع الإخراج).

في خطوات صغيرة لا حصر لها ، ما يسمى "التكرارات" ، يبدأ نموذج الذكاء الاصطناعي في "الضوضاء" في هذا الضوضاء. إنه يحدد الأنماط التي يمكن أن تتبلور من الضوضاء وتحولها تدريجياً إلى هياكل أكثر وضوحًا. أولاً ، تنشأ ملامح وأشكال تقريبية فقط بالكاد تبرز من خلفية الخلفية. ولكن مع كل خطوة أخرى ، تصبح التفاصيل أكثر دقة ، والألوان أكثر وضوحًا والخطوط أكثر وضوحًا حتى يتم إنشاء صورة متماسكة وغالبًا ما تكون واقعية بشكل مدهش تتوافق تمامًا مع وصف النص الأصلي. هذه العملية غير المكتملة التكرارية هي قلب نماذج الانتشار ومفتاح قدرتها على إنشاء عوالم بصرية معقدة من لا شيء.

انتشار الجوزاء: ثورة توليد النص من خلال لا

الإحساس الفعلي لنشر الجوزاء هو أنه لا يستخدم هذا المبدأ للانتشار - ضوضاء الضوضاء لإنشاء المحتوى - ليس للصور ، ولكن على النص. بدلاً من وحدات البكسل أو قيم الألوان ، يعمل الجوزاء على نشر الرموز. الرمز المميز هي اللبنات الأساسية للنماذج الصوتية: يمكن أن تكون الكلمات الفردية أو أجزاء الجملة أو شظايا رمز البرمجة أو حتى علامات الترقيم.

تبدأ العملية أيضًا هنا مع "Wust" الفوضوي من الرموز الموزعة عشوائيًا ، وهي "صوت نص" غير مفهومة تمامًا. يشبه الراديو الذي يعكس ضوضاء ثابتة فقط أو سلطة خطاب غير مقروء. خطوة بخطوة ، يبدأ انتشار الجوزاء في "ضجيج" هذا الارتباك الرمزي. استنادًا إلى الأنماط والعلاقات التي تعلمها النموذج أثناء تدريبه على الكمية الضخمة من بيانات النص ، فإنه يتعرف على العلاقات الإحصائية ويشكل الرموز العشوائية في كلمات وجمل قابلة للقراءة وأخيراً نصًا متماسكًا أو رمز البرمجة العاملة.

يختلف هذا النهج بشكل أساسي عن وظائف معظم النماذج الصوتية التي نعرفها اليوم مثل GPT-4 ، وسلسلة الجوزاء (باستثناء نشر الجوزاء نفسها) أو لاما أو ديبسيك. هذه العمل التلقائي -الانحدار. هذا يعني أنك تقوم بإنشاء نص بصريرة واحدة تلو الأخرى ، كلمة لكلمة ، رمزية للرموز. على أساس الكلمات التي تم إنشاؤها بالفعل ، يتم تحديد كل كلمة جديدة باعتبارها الأكثر استمرارًا من الناحية الإحصائية. يمكنك أن تتخيل أنه مثل كتابة جملة من اليسار إلى اليمين ، حيث تشير دائمًا إلى آخر كلمة مكتوبة.

حدود النماذج التلقائية: نظرة على الوراء

مما لا شك فيه أن طريقة الضغط التلقائي قد قدمت نتائج رائعة وأدت إلى ضجيج الذكاء الاصطناعي الحالي بشكل كبير. لكنها تجلب أيضًا عيوب متأصلة:

1. شدة الحساب والبطء

نظرًا لأن كل رمز يجب حسابه بشكل متتابع وأن النماذج تزداد حجمها ، فغالبًا ما تكون الأجيال التلقائية ذات التقييم تلقائيًا للغاية ، وخاصة بالنسبة للنصوص الطويلة ، بطيئة نسبيًا. يجب إعادة تقييم السياق بأكمله مع كل خطوة.

2.

لا يمكن تصحيح الأجزاء النصية التي تم إنشاؤها مرة واحدة بأثر رجعي بواسطة نموذج مؤلف مضغوط. إذا كان النموذج يحدد في سياق الجيل أن الجزء السابق من النص كان غير موات أو خطأ ، فلن يتمكن من تغييره مباشرة. الأمر كذلك ، إذا جاز التعبير ، "أعمى" لمستقبل نصه. هذا غالبًا ما يؤدي إلى التناقضات المنطقية أو الفواصل الأسلوبية ، خاصةً للنصوص الطويلة والأكثر تعقيدًا. تحاول بعض النماذج الأحدث معالجة هذه المشكلة مع طريقة ما يسمى "التفكير" ، مثل تلك التي يمكن العثور عليها في DeepSeek R1 أو GPT-4O. "يفكر" النموذج في عدة مراحل على الفور ويجمع الاستنتاجات قبل إنشاء الإجابة النهائية. ومع ذلك ، فإن هذا يتطلب المزيد من قوة الحوسبة والوقت ، لأن النموذج يولد المحتوى ويرفضه بشكل متكرر.

3. التحديات في المعالجة

إذا كان نموذج المؤلف -يجب تحرير نص تم إنشاؤه بالفعل ، في كثير من الأحيان أن ينشئ النص بأكمله من نقطة الصفر ، حتى لو كان هناك تغيير بسيط فقط. هذا غير فعال ووقت -يستهلك.

نقاط قوة انتشار الجوزاء: السرعة والمرونة والدقة

طريقة الانتشار لأنها تستخدم انتشار الجوزاء هي إجابة لهذه التحديات بعدة طرق. إنه كلي وتكرار ، مما يعني أن النموذج هو في نفس الوقت في المحتوى الكامل لإخراجه مع كل خطوة فردية.

1. السرعة المثيرة للإعجاب

هذه هي واحدة من أكثر المزايا اللافتة للنظر. بينما يولد GPT-4O حوالي 50 إلى 100 رمز في الثانية ، وميض كلود 3 سونيت حوالي 77 و Gemini 2.0 حتى 245 رمزًا ، يصل انتشار الجوزاء إلى 500 إلى 1000 رمز في الثانية. وفقًا لتقارير المستخدمين على منصات مثل X (Twitter سابقًا) و Reddit ، يمكن أن يولد النموذج ما يصل إلى 3000 رمز في الثانية في ظل الظروف المثلى. للمقارنة: 1000 الرموز المميزة تتوافق مع حوالي 650 إلى 750 كلمة ، مما يعني أن انتشار الجوزاء في ثانية واحدة يمكن أن ينشئ نصف إلى ثلاثة أرباع نص صفحة DIN A4. هذه السرعة مثيرة للإعجاب بشكل خاص عند إنشاء رمز البرمجة ، حيث يمكن للنموذج أن يلعب كفاءته بالكامل.

2. تصحيح شامل ومرن

نظرًا لأن النموذج لا يصدق في نفس الوقت ، فإنه يتفاعل مع كل رمز يتشكل من الضوضاء الكامنة في مكان ما في نافذة الإخراج. يمكن أن تؤثر كلمة تشكيل في نهاية النص على ما هو محدد في الخطوة التالية في البداية أو في الوسط. إذا اكتشف النموذج خطأً أو عدم دقة أو عدم وضوح أثناء عملية التوليد ، فيمكن تصحيحه وتحسينه ، بغض النظر عن المكان الذي تظهر فيه في النص. هذه ميزة حاسمة على النماذج التي يتم تضمينها للمؤلف والتي لها "بقعة عمياء" للأخطاء المستقبلية.

3. المعالجة المستهدفة (تنبؤات النص)

على غرار نماذج انتشار الصور ، يعمل ما يسمى "الرصاص" (علامة على المنطقة في الصورة واتركها تجدد لإضافة أو إزالة الكائنات) ، يمكن أن يعمل نشر الجوزاء على وجه التحديد. ليس من الضروري إعادة بناء النص بأكمله من البداية إلى النهاية. بدلاً من ذلك ، يمكن بسهولة "أن تكون مهجورة" ثم "ضوضاء" مرة أخرى ثم "ضوضاء". يمكّن ذلك من تكييف أو ترجمة أو تحسين الممرات أو الفقرات المحددة في الدرجة الدراسية أو نمطك دون التأثير على بقية النص. في النماذج الصوتية الأخرى ، لا يزال هذا يمثل تحديًا أو يستغرق وقتًا طويلاً بشكل غير متناسب. هذا يفتح فرصًا جديدة تمامًا لمعالجة النص والتحسين الفعالة.

4. إخراج الكلام الطبيعي

على الرغم من أن توليد النص الكلاسيكي يمكن أن يكون أبطأ إلى حد ما من الكود ، فإن بعض المستخدمين يذكرون أن انتشار الجوزاء يخلق نصوصًا تبدو أكثر طبيعية وإنسانية من نماذج اللغة الرئيسية الأخرى. قد يكون هذا بسبب الطريقة الشاملة للعمل ، مما يمكّن النموذج من الحفاظ على التماسك العالمي والاتساق الأسلوبي بشكل أفضل.

آلة العرض ثلاثية الأبعاد AI وXR: خبرة خمسة أضعاف من Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة، R&D XR، PR وSEM - الصورة: Xpert.Digital

تتمتع Xpert.Digital بمعرفة متعمقة بمختلف الصناعات. يتيح لنا ذلك تطوير استراتيجيات مصممة خصيصًا لتناسب متطلبات وتحديات قطاع السوق المحدد لديك. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات الصناعة، يمكننا التصرف ببصيرة وتقديم حلول مبتكرة. ومن خلال الجمع بين الخبرة والمعرفة، فإننا نولد قيمة مضافة ونمنح عملائنا ميزة تنافسية حاسمة.

المزيد عنها هنا:

• استخدم خبرة Xpert.Digital 5x في حزمة واحدة - بدءًا من 500 يورو شهريًا فقط

التحديات والأسئلة المفتوحة لنشر النص

على الرغم من إمكاناتها الواعدة ، لا تزال طريقة الانتشار لتوليد النص شابة ولا تخلو من تحدياتها الخاصة:

1. الاعتماد على عدد الخطوات

تعتمد جودة الإخراج إلى حد كبير على عدد خطوات الضوضاء التي ينفذها النموذج. مع نماذج الصور ، يمكن للمستخدمين في كثير من الأحيان تعيين هذه الخطوات يدويًا. هذا ممكن أيضًا للنماذج الصوتية التي تعتمد على النماذج الصوتية ، ومن الناحية المثالية ، يجب على أنظمة الذكاء الاصطناعى تكييفها ديناميكيًا مع تعقيد المطالبة وطول النص المطلوب.

• خطوات قليلة جدًا: تؤدي إلى نتائج أدنى من الناحية نوعية أو غير مكتملة أو "صاخبة". النص يبدو غير متماسك أو مجزأ.
• العديد من الخطوات: يمكن أن تؤدي إلى نصي مرتبك أو متناقض أو حتى انهار. النموذج "يفرض" المحتوى في الممارسة العملية. يمكن أن يحدث انهيار تقليص من هذا القبيل ، حيث يعود المحتوى الذي تم إنشاؤه إلى حالة صاخبة لأن النموذج قد انتهى ويخسر التماسك. هذا مشابه لصورة تصبح فجأة مجردة ولا يمكن التعرف عليها بسبب التصفية العدوانية للغاية.

2. ما يعادل الهلوسة في النص:

لا يزال لدى مولدات صور الذكاء الاصطناعى الأكبر والأكثر تقدمًا مثل Flux أو Minimax Image-01 مشاكل مع الأخطاء التي لا يمكن أن تنجم عن نقاط ضعف النموذج ، ولكن يمكن أن تنجم عن تكنولوجيا الانتشار. ويشمل ذلك الحالات الشاذة الجسدية مثل الكثير من الأصابع أو عدد قليل جدًا من الأصابع ، والإدراج التعسفي للعناصر أو تمثيلات الجسم والمعمارية المشوهة. والسؤال هو إلى أي مدى يمكن أن تعاني نماذج نشر النص من "الهلوسة" المكافئة:

• التناقضات المنطقية: يبدأ النص بشكل معقول ، لكن الأقسام اللاحقة تتناقض مع البيانات السابقة.
• فترات الراحة الأسلوبية واللونية: نمط أو نغمة النص فجأة ولا أساس له في منتصف الجملة أو الفقرة.
• هيكل النص الفوضوي: يتم ترتيب الفقرات أو الجمل بشكل غير متلازمة ، أو القفز بين الموضوعات أو كرر أنفسهم دون داع.
• موضوع مفقود تمامًا: على الرغم من أن النص صحيح نحويًا ، إلا أنه يفتقد الموضوع الأصلي أو على الفور.
• عدم الدقة الواقعية: على الرغم من أن العاهرة هي الهدف الأساسي ، إلا أن النموذج يمكن أن يفسر الأنماط الإحصائية بحيث يجمعون معلومات غير صحيحة في النص.

هذه الظواهر هي موضوع البحوث المكثفة لأنها قد تؤثر على الثقة في المحتوى الذي تم إنشاؤه.

سياق العرض التقديمي: عاصفة من إعلانات الذكاء الاصطناعي الجديد

حقيقة أن انتشار الجوزاء قد تلقى اهتمامًا ضئيلًا نسبيًا قد يبدو متناقضًا ، ولكن يمكن تفسيره من سياق عرضه. قدمت Google في مؤتمر المطور السنوي I/O ، وهو عادة الألعاب النارية للأخبار. في مايو 2024 ، كانت وفرة إعلانات Google ساحقة بالفعل. بالإضافة إلى انتشار الجوزاء ، قدمت مجموعة التكنولوجيا عددًا من المشاريع والأدوات من الدرجة العليا الأخرى:

Gemini 2.5 Pro

الإصدار الأكثر ذكاءً من نموذج Gemini الخاص بـ Google في ذلك الوقت ، والذي يثير إعجابه بالفعل مع تعدد الوسائط وأدائه.

أسترا

رؤية Google لمساعد الذكاء الاصطناعى لا يفهم فقط الأوامر الصوتية ، ولكن يمكن أيضًا معالجة المعلومات المرئية والتفاعل فيها في الوقت الحقيقي-خطوة نحو "وكلاء الذكاء الاصطناعي" الحقيقي.

VEO (الإصدار 3)

التكرار الثالث للرسائل النصية إلى Video ، والذي أصبح الآن قادرًا أيضًا على إنشاء اللغة والصوت ، مما يوسع بشكل كبير المهارات الغامرة لمقاطع الفيديو AI التوليدية.

هالة النظارات الذكية

نموذج أولي للنظارات الذكية التي يجب أن تخفي المعلومات الرقمية بسلاسة في العالم الحقيقي.

3D Video Clever System Beam

نظام مبتكر لمكالمات الفيديو الغامرة التي يجب أن تطهير الحدود بين الوجود المادي والرقمي.

في ضوء هذا الطوفان من الابتكارات الرائدة ، كان من الصعب على "التجربة" ، كما قد يكون من الصعب الحصول على الاهتمام اللازم. بطريقة ما ، تعرضت صخب وصخب الإعلانات الأكبر والمعمول بها على الفور ، على الرغم من أن لديها القدرة على رمي نماذج النماذج الصوتية التي تربطها بالكيل على الوبر.

اتجاه بحثي متزايد: أسلاف انتشار الجوزاء

قد يكون انتشار Google أكبر تجربة في مجال نشر النص حتى الآن ، لكنه بعيدًا عن الأول. فكرة استخدام نماذج الانتشار للنص هي اتجاه جديد نسبيًا ولكنه بحث بشكل مكثف.

في وقت مبكر من عام 2023 ، نشر فريق من جامعة سوتشو في الصين دراسة رائدة. في ذلك ، يمثلون الأطروحة القائلة بأن نماذج الانتشار يمكن أن تتجاوز بنيات النموذج الصوتي السابق ، خاصة فيما يتعلق بالمتانة وتصحيح الخطأ. في نفس العام ، تبعت النماذج بدائية الأولى تضع مفهوم نشر النص في الممارسة: الانتشار-LM والحد الأدنى من نشر النص. أظهر هؤلاء الرواد أن تشوه الرموز يعمل بشكل عام يعمل أيضًا على توليد النص ، وإن كان ذلك في مرحلة مبكرة جدًا.

نموذج آخر مثير للاهتمام يتبع في فبراير من هذا العام (2024): Mercury Coder من Inception Labs. ركز هذا النموذج بشكل أساسي على توليد رمز البرمجة وأثبت أن نماذج الانتشار في هذا المجال الخاص من التطبيق يمكن أن تحقق سرعة ملحوظة تتجاوز نماذج اللغة التقليدية.

قبل فترة وجيزة من Google I/O ، في أبريل 2024 ، قدمت جامعة هونغ كونغ و Huawei -Belonging to Huawei النموذج اللغوي الكبير Dream 7B. حتى عرض انتشار الجوزاء ، كان Dream 7B أكبر نموذج نشر متاح للنص. لفتت مهاراته والهندسة المعمارية الأساسية انتباه الباحثين في الذكاء الاصطناعي. علق أندريج كارباشي ، باحث سابق في Openai المعروف برؤيته العميقة في الشبكات العصبية ، على Dream 7B. وأكد أن هذا النموذج لديه القدرة على إظهار "علم النفس" مختلف تمامًا أو نقاط القوة والضعف الفريدة مقارنة بالنماذج التلقائية.

مهد كل هذه المشاريع الطريق لنشر الجوزاء وأظهرت أن مجتمع الأبحاث قد تم الاعتراف به لبعض الوقت الآن حدود النماذج التي يتعرض لها المؤلف وكان يبحث عن مناهج بديلة. بعد فكرة انتشار الجوزاء ، أكد باحث من الذكاء الاصطناعي الذي لم يرغب في التعليق بالاسم أن هذا النموذج الآن "أهمية النهج" يجب أن يتم البحث في هذا الاتجاه في هذا الاتجاه ". على وجه الخصوص ، أكد على إمكانية وجود نماذج صوتية على الأجهزة المحمولة والخوادم الأقل قوة ، حيث يمكن أن تكون عمليات الانتشار "مغيرًا كليًا". والسبب في ذلك هو التوازي المتأصل لعملية التجريم ، والتي يمكن توزيعها بشكل أفضل على بنيات أجهزة معينة من الطبيعة المتسلسلة للنماذج الرمادية التلقائية.

الآثار الثورية وإلقاء نظرة على المستقبل

يعد إدخال انتشار الجوزاء ، حتى لو كان في ظل العمالقة الآخرين ، خطوة مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي. لا يمثل فقط الابتكار التكنولوجي ، ولكنه يشير أيضًا إلى تحول نموذج محتمل في بنية النماذج الصوتية.

ماذا يمكن أن يعني ذلك بالنسبة للمستقبل؟

1. تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة

يمكن للسرعة الهائلة والقدرة على المعالجة الدقيقة إحداث ثورة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات. فكر في إنتاج النص في الوقت الفعلي في مكالمات الفيديو ، أو توليد الكود السريع في بيئات التطوير أو ملخصات فورية للوثائق المعقدة.

2. الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة

الميزة التي سبق ذكرها للأجهزة ذات الأداء المنخفض أمر بالغ الأهمية. إذا كانت نماذج الانتشار يمكن أن تعمل بكفاءة على الهواتف الذكية أو الأجهزة الحافة ، فإن هذا من شأنه أن يزيد من إمكانية الوصول وفوائد الذكاء الاصطناعى بشكل كبير ، لأن أقل يعتمد على الخوادم السحابية.

3. تحرير النص الإبداعي

يمكن للمؤلفين أو الصحفيين أو خبراء التسويق الاستفادة من وظيفة الرصاص لتكييف الأسلوب أو الصوت أو المحتوى على وجه التحديد في أقسام نصية محددة دون تدمير تدفق المستند بأكمله. وهذا يمكّن الدقة والتحكم التي لم يسبق لها مثيل في المراجعة.

4. محتوى قوي ومتسق

إذا تم إتقان تحديات "الهلوسة" و "انهيار تقليل" ، فإن نماذج الانتشار يمكن أن تولد نصوصًا أكثر اتساقًا منطقيًا ومتماسكة من الناحية الأسلوبية من النماذج الحالية. ستكون هذه خطوة كبيرة نحو جيل AI أكثر موثوقية.

5. مهارات منظمة العفو الدولية الجديدة

يمكن أن تتيح الطريقة الشاملة للعمل نماذج الانتشار من حل أنواع أخرى من المهام بشكل أفضل أو لتجنب أنواع جديدة من الأخطاء. ربما تكون مقدرًا للمهام التي يتم فيها وضع الاتساق العالمي على الكمال المتسلسل ، مثل عند إنشاء هياكل سردية معقدة أو نصوص كتابة.

انتشار الجوزاء: الاضطراب الصامت في توليد نص منظمة العفو الدولية

إن حقيقة أن نموذجًا يحتمل أن يكون رائدًا مثل انتشار الجوزاء - والذي يمكن رؤيته بالفعل عبر قائمة انتظار بحد ذاته - لا يُلاحظ في عامة الناس انعكاسًا للتطور السريع في منطقة الذكاء الاصطناعي. السرعة التي تظهر بها النماذج والنماذج الجديدة مذهلة. ولكن في تلك التجارب التي تطير تحت الرادار ، غالبًا ما يتم إخفاء الإمكانات الحقيقية للثورة الكبيرة التالية.

لا يزال من المثير أن نلاحظ كيف تتطور نماذج الانتشار في منطقة النص وما إذا كان بإمكانها بالفعل تحدي أو حتى استبدال البنية المعروفة للمؤلف. ما بدأت Google مع انتشار الجوزاء هو أكثر من مجرد تجربة ؛ إنه دليل لمستقبل محتمل لتوليد النص الأسرع وأكثر مرونة وربما أكثر سهولة. إنها دعوة للبحث لمتابعة هذا الاتجاه الواعد مع التركيز ، لأن عالم الذكاء الاصطناعى قد يكون قد اتخذ للتو واحدة من الرضاعة الطبيعية ولكن أهم خطوات.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

كونراد ولفنشتاين

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus