Deepseek vs. Openaai: Ki-Wet Racen يعرض-هل R1 الصين مجرد نسخة أو تحفة استراتيجية؟

مسابقة التكنولوجيا العملاقة: Deepseek vs. Openaai-Who يهيمن على مستقبل الذكاء الاصطناعي؟

كانت الصين والولايات المتحدة الأمريكية في مركز التنمية التكنولوجية العالمية لسنوات. لا سيما في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) ، هناك سباق مكثف حيث تبحث شركات التكنولوجيا الكبرى والشركات الناشئة الناشئة عن حلول مبتكرة. في هذا السياق ، تسببت شركة KI الصينية في Deepseek والشركة الأمريكية Openai في إثارة ضجة. قدم Deepseek مؤخرًا نموذجين رائعين من الذكاء الاصطناعي يسمى Deepseek R1 (في الإصدار الأساسي "R1") و Deepseek R1 Zero (غالبًا ما يسمى أيضًا "R1-Zero") ، في حين منتظر. يتساءل العديد من المراقبين عما إذا كانت النماذج Deepseek R1 و R1 Zero هي مجرد تقليد عشوائي للتقنيات الأمريكية أو ما إذا كانت هناك استراتيجية مستهدفة وراءها لمساعدة اختراق قطاع AI الصيني.

يتعامل هذا النص بشكل مكثف مع الاختلافات وأوجه التشابه بين أنظمة الذكاء الاصطناعي من Deepseek و Openai. بالإضافة إلى ذلك ، من المهم كيف يتم استخدام التعلم التعزيز في DeepSeek R1 Zero و R1 وما هي الإمكانات التي يمكن أن تؤدي إلى الجيل القادم من نماذج الذكاء الاصطناعي. في سياق هذه التفسيرات ، ستجتمع أكثر من 2000 كلمة من أجل تمكين النظر الشامل وتحليل أعمق. في الوقت نفسه ، يتم إجراء محاولة لتقديم محتوى فقط يمكن اعتباره جديرًا بالثقة. يفصل هذا النص عن المضاربة الخالصة ويركز على الاتجاهات المفهومة والبيانات الفنية المعروفة والبيانات عن منطقة الذكاء الاصطناعى.

مناسب ل:

• الصين مقابل الولايات المتحدة الأمريكية في الذكاء الاصطناعي: هل DeepSeek R1 (R1 Zero) وOpenAI o1 (o1 mini) مختلفان حقًا؟

المنافسة العالمية في قطاع الذكاء الاصطناعي

زادت المنافسة بين الصين والولايات المتحدة الأمريكية في مجال الذكاء الاصطناعى بشكل كبير في السنوات الأخيرة. يستمر المراقبون في الحديث عن البلدين في سباق حقيقي من أجل التفوق على التكنولوجيا المستقبلية KI. هناك العديد من الأسباب التي تجعل هذه المنافسة أسوأ حالًا. أولاً ، يرى قرار سياسي -صانعي الدولتين القدرة على تأمين قيادة الابتكار للعقود المقبلة. ثانياً ، أدركت شركات التكنولوجيا الكبيرة أن حلول الذكاء الاصطناعى تعد بمزايا اقتصادية هائلة. ثالثًا ، صاغت كل من الصين والولايات المتحدة استراتيجيات واسعة النطاق لتعزيز أبحاث الذكاء الاصطناعي.

في الصين ، كان يُنظر إلى KI على أنه لبنة مهمة لتحديث البلاد وك "مفتاح المنافسة الدولية" لعدة سنوات. تقوم الحكومة بترويج الشركات الناشئة والمؤسسات البحثية مع مجموعة واسعة من البرامج والمال لتوسيع تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي. على النقيض من ذلك ، تعتمد الولايات المتحدة على قوة السوق الحرة ، حيث تكون الشركات الكبيرة والمعسمة مثل Google و Microsoft و Meta و Openai ، ولكن أيضًا العديد من الجهات الفاعلة الأصغر في المنافسة وتتلقى مبالغ عالية من المستثمرين إلى التقدم في هذا المجال من التعلم الآلي ، لتحقيق الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).

Deepseek و Openai في لمحة

كلاعب ناشئ من الصين ، يعمل Deepseek الآن كنوع من "نصيحة من الداخل" في مشهد الذكاء الاصطناعي العالمي. بدء تشغيل الذكاء الاصطناعي أقل شهرة من شركات التكنولوجيا الصينية العظيمة ، ولكنها جذبت الانتباه في الدوائر المتخصصة لأنه يبدو أنه يطور نماذج لغة كبيرة عالية الجودة (LLMS) في وقت قصير. اثنان من هذه النماذج هما Deepseek R1 و Deepseek R1 Zero. Openai ، من ناحية أخرى ، هي شركة مقرها في كاليفورنيا معروفة عالميًا بنماذج الذكاء الاصطناعى واكتسبت اهتمامًا في مرحلة مبكرة. مع O1 وأخته الأصغر ، O1 Mini ، يظهر Openai تركيزهم على أنظمة الذكاء الاصطناعى عالية الجودة وفي نفس الوقت.

حققت النماذج Deepseek R1 و R1 Zero النتائج مؤخرًا في اختبارات قياسية يمكن قياسها باستخدام Openais O1 Mini ونموذج O1 الأقوى. في صناعة تهيمن فيها الابتكارات غالبًا على الشركات الأمريكية المعروفة ، أصبح Deepseek الصيني فجأة منافسًا جادًا. يتساءل بعض المحللين إلى أي مدى استلهم Deepseek من الأساليب الأمريكية وما إذا كانت الاستراتيجيات فقط يتم نسخها أو أن الأساليب الجديدة يتم إحضارها بالفعل.

الأسس الفنية لـ Deepseek R1 و R1 Zero

1. Deepseek-R1-Zero: التعلم التعزيز بدون إشراف بشري

يثير Deepseek-R1-Zero بشكل خاص لأن هذا النموذج يعتمد تمامًا على التعلم التعزيز (RL) دون استخدام التعليقات البشرية سابقًا أو ضبط الزعنفة الكلاسيكية الخاضعة للإشراف. يعتبر هذا النهج جديرًا بالملاحظة ، نظرًا لأن غالبية تطبيقات الذكاء الاصطناعى المتقدمة تستخدم على الأقل في مراحل قليلة لاستخدام بيانات أو ردود فعل من الاختبارات الحقيقية.

Deepseek-R1-Zero يذهب مسار مختلف. تم تصميم النموذج بطريقة يطور القدرة على التعرف على العلاقات الكبيرة والمعقدة والتحسن بشكل مستقل. من خلال استخدام ملاحظات RL باستمرار ، اكتسب R1-Zero مهارات معينة ، وهي مهمة بشكل خاص في مجال ما يسمى "التفكير". وتشمل هذه:

• تحقق من نفسه: يتحقق النموذج من خطواته الوسيطة ("مونولوجه الداخلي") قبل أن يكون هناك إجابة نهائية للكشف عن الأخطاء.
• التأمل: بدلاً من إخراج إجابة واحدة ، ينعكس النموذج على خيارات الإجابة المختلفة ، على غرار كيفية قيام الشخص بتقدير الحلول الممكنة ضد بعضها البعض.
• توليد سلاسل الفكر الطويلة: يوضح R1-Zero أنه يمكن أيضًا إنشاء خطوات وسيطة للمهام المعقدة ، والتي تستخدمها بمرونة عندما يتعلق الأمر بالحل.

إن التحقق من نفسك وإعادة تشغيل نفسك إذا كنت تعرف على طريق مسدود هو القدرة التي تعتبر حاسمة لتحقيق الاختراقات المستقبلية في أبحاث الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن المشكلة أكثر تعقيدًا ، كلما كانت القدرة على ترتيب الأفكار وتصحيح الأساليب غير الصحيحة.

2. Deepseek-R1: مزيج من التعلم التعزيز والضبط الكلاسيكي الدقيق

يجمع النموذج الشقيق Deepseek-R1 بين إمكانات التعلم التعزيز مع النهج التقليدي الأكثر تقليدية للضبط الدقيق. خلفية هذه الاستراتيجية هي أن التعلم التعزيز يمكن أن يؤدي إلى حلول إبداعية وأنيقة بشكل خاص ، ولكن في بعض الأحيان تصدر التوقعات الإنسانية فيما يتعلق بالشمس والأهمية. لمواجهة ذلك ، استخدم مطورو Deepseek أيضًا طرق ضبط دقيقة يتم فيها استخدام التعليقات البشرية وبيانات التدريب المنسقة.

وفقًا للاختبارات الداخلية وبعض المعايير التي يمكن الوصول إليها للجمهور ، يُظهر Deepseek-R1 خدمات قوية في مختلف التخصصات. وهذا يشمل:

• الرياضيات: متوسط ​​القيم بنسبة 79.8 ٪ في AIME و 97.3 ٪ للرياضيات 500.
• البرمجة: يتجاوز النموذج حوالي 96.3 ٪ من المشاركين الآخرين في مسابقات الكود مثل Codeforces.
• المعرفة العامة: هنا يضيء DeepSeek-R1 بقيمة 90.8 ٪ في MMLU و 71.5 ٪ في GPQA Diamond.

حقيقة أن Deepseek-R1 أرخص ، ولكن في الوقت نفسه تصل إلى قيم ممتازة في العديد من التخصصات ، أثارت فضولًا مع المراقبين. "هل هذه بداية عصر جديد تتحدى الشركات الناشئة العمالقة الأمريكية الممولة للغاية؟" يسأل بعض المعلقين أنفسهم.

Openai's O1: الخلفية والفلسفة والخدمات

منذ البداية ، حافظ Openaai على المطالبة بتطوير "الذكاء الاصطناعي الآمن والمفيد من أجل مصلحة الإنسانية". ينعكس هذا leitmotif في العديد من القرارات ، بما في ذلك مزيج من التعلم التعزيز والتعليقات البشرية (RLHF). الفكرة وراء ذلك هي أن النموذج يتعلم تقديم إجابات من خلال التفاعل مع مقدمي التغذية المرتدة البشرية التي ليست صحيحة رسميًا فحسب ، بل في نفس الوقت مفهومة ومفيدة ومبررة أخلاقياً.

يمنع RLHF التطورات غير المرغوب فيها ، على سبيل المثال إذا كان النموذج يمكن أن يولد محتوى غير مناسب. ومع ذلك ، فإن هذا يتطلب موارد إضافية ، لأن دعم وتدريب النموذج ، بما في ذلك الامتحانات البشرية وعمليات التغذية المرتدة ، مكلفة. غالبًا ما تنعكس التكاليف في ارتفاع رسوم الاشتراك أو الاستخدام. بالنسبة إلى O1 ، غالبًا ما يتم ذكر أسعار API المرتفعة نسبيًا ، في حين أن مقدمي الخدمات الآخرين ، مثل Deepseek ، يوفرون حواجز وصول أقل.

فيما يتعلق باختبارات الأداء ، يعد Openai's O1 نظامًا قويًا يمكن تطبيقه على مجموعة واسعة من المهام. بدءًا من الرياضيات إلى البرمجة إلى عمليات إبداعية لإنتاج النص ، تم إظهار O1 مرارًا وتكرارًا أنها تعمل على مستوى عالٍ. إن قراءته المتقدمة معروفة بشكل خاص ، حيث يقسم النموذج الأسئلة المعقدة إلى خطوات وسيطة ويوفر نتائج دقيقة للغاية. على سبيل المثال ، إذا قمت بإجراء مهمة نصية رياضية ، فيمكنك فهم كيفية عمل عملية التفكير في كثير من الحالات. لا يظهر النموذج كل خطوة شفافة ، ولكنه عادة ما ينفق حجة تدريجية تؤدي إلى حل مفهوم بوضوح.

قارن النظامين: Deepseek-R1 مقابل O1

1.

في اختبارات الرياضيات ، تم الإبلاغ عن أن Deepseek-R1 حققت دقة 79.8 ٪ في AIME ، بينما يقال إن O1 هو 79.2 ٪. هذا هو الحد الأدنى من الفرق ، والذي ، مع ذلك ، له تأثير نفسي لأن Deepseek يقدم نموذجًا متساويًا تقنيًا أو حتى متفوقًا قليلاً. في مجال منطقة البرمجة ، ينص على أن Deepseek-R1 وصل إلى حوالي 96.3 ٪ في اختبار Codeforces ، في حين من المفترض أن يكون O1 ما يزيد قليلاً عن 96.6 ٪. هذا الاختلاف منخفض أيضًا ، ولكنه يدل على أن كلا النموذجين يتصرفان على مستوى العين.

2. التكاليف وسهولة الوصول

النقطة الأساسية هي بنية التكلفة المختلفة. على الرغم من أن Openaai لـ O1 ، وهي رسوم مرتفعة نسبيًا ، يُزعم أن Deepseek-R1 يعمل بأسعار أقل بكثير: "ما يصل إلى 95 ٪ أرخص" في بعض العروض التجارية من Deepseek. يجب التحقق من مثل هذه العبارات في الممارسة العملية ، ولكن إذا كانت ميزة التكلفة هذه صحيحة ، فقد يكون هذا ميزة تنافسية كبيرة لـ Deepseek. ينطبق هذا على وجه الخصوص على عملاء الشركات الذين يتعين عليهم معالجة كميات هائلة من البيانات وبالتالي يختارون حلًا يوفر التكاليف على المدى الطويل.

بالإضافة إلى ذلك ، وفقًا للكشف عن الذات ، يتوفر Deepseek-R1 تحت المرخصة المشتركة ، مما يسمح بالاستخدام المجاني وتعديل أوزان النموذج والمخرجات. في الوقت الذي يعتمد فيه المزيد والمزيد من المطورين والشركات على المصادر المفتوحة ، قد يكون هذا بمثابة إضافة حاسمة. "بالنسبة لنا للترويج للابتكار ، فإن الانفتاح يعني الترويج لنا" هو بيان يتم توصيله مرارًا وتكرارًا بواسطة Deepseek. من خلال حلول المصدر المفتوح ، يمكن للمطورين النظر مباشرة إلى الكود ، وإجراء التعديلات ودمج النموذج في مشاريعهم الخاصة دون الدخول في إكراه في النظام الإيكولوجي.

مناسب ل:

• نماذج الذكاء الاصطناعي بالأرقام: أفضل 15 نموذجًا للغات الكبيرة – 149 نموذجًا أساسيًا / “نماذج الأساس” – 51 نموذجًا للتعلم الآلي
• نماذج لغة AI Bert و GPT. ما هي الشركات التي تقف وراءه ، وماذا يفعلون بالضبط وأين الاختلافات؟

3. المهارات الخاصة

يتميز كل من Deepseek-R1 و O1 بالمنطق المتقدم. طور Deepseek-R1 قدرة واضحة على عكس الانعكاس الناقص الذاتي من خلال RL ، والخطوات الوسيطة المنسقة و "السلاسل الطويلة". Openai's O1 ، من ناحية أخرى ، يضيء في سلسلة من الأهداف ، التي تصف القدرة على إنشاء حلول مفهومة تدريجياً ومنطقي. لذلك ، لا يستطيع كلا النموذجين تقديم النتائج على الفور فحسب ، بل أيضًا لشرح اعتباراتهما إلى حد ما. هذا يزيد من التتبع والثقة في النفقات.

Deepseek-R1 Zero: التخصصات والتوقعات

1. التركيز على التعلم التعزيز

Deepseek-R1 Zero هي بطريقة جذرية من نموذج R1 ، لأنه يتصاعد مع ردود الفعل البشرية الكلاسيكية. بينما يعتمد R1 جزئيًا على الضبط الذي أشرف عليه ، يعتمد R1-Zero بالكامل على RL. من وجهة نظر أبحاث الذكاء الاصطناعي ، هذه تجربة مثيرة: "إن إمكانات التعلم التعزيز مدفوعة هنا إلى أقصى الحدود" ، كما يقول بعض المراقبين. يقلد التعلم التعزيز مبدأ التجربة والخطأ الذي يتلقى فيه النموذج إشارات المكافأة للخطوات الوسيطة الصحيحة أو النتائج النهائية.

العنصر المركزي لـ R1-Zero هو القدرة على التفكير في التفكير. إذا تم تصنيف مشكلة محددة على أنها أكثر صعوبة ، فإن النموذج يستخدم المزيد من دورات الحوسبة للبحث عن حل مناسب. يمكن أن يؤدي هذا النهج التكيفي الحوسبة إلى إبطاء استجابة النموذج ، ولكنه يميل إلى زيادة جودة النتائج. "أبطأ ولكن أكثر ذكاء" يمكن تلخيصها.

2. التحديات

ومع ذلك ، فإن نهج RL الراديكالي لديه أيضا جوانب مظلمة. يجب أن يتحول Deepseek-R1 Zero بشكل مفاجئ بين اللغات المختلفة أو إنشاء نفقات مربكة من منظور المستخدم. قد يكون هذا التغيير غير المنضبط للغة بسبب مراحل الاستكشاف المتغيرة في عملية التعلم التعزيز. حتى الآن ، لم يكن من الواضح أيضًا كيف تكون منهجية التعلم التعزيز في سيناريوهات الاستخدام الحقيقي على المدى الطويل ، حيث يكون التسامح مع الأخطاء أضيق أحيانًا ومتطلبات التنظيمية عالية.

لا يمكن لـ R1-Zero تشغيل وظائف الحوار الموسعة حاليًا أو إصدارات JSON أو "استدعاء الوظيفة" الخاصة. إذا تم دمج حل الذكاء الاصطناعي في بيئات الأعمال ، فغالبًا ما تكون هذه الميزات ضرورية ، على سبيل المثال لعمليات العملية الآلية. أعلن Deepseek أنهم يعملون على تحديثات تهدف إلى إضافة هذه الوظائف تدريجياً. ومع ذلك ، يبقى أن نرى ما إذا كانت هذه التحديثات تظهر.

الديمقراطية من الذكاء الاصطناعى حسب المصدر المفتوح؟

لم تنشر Deepseek نماذجها الكبيرة R1 و R1-Zero فحسب ، بل توفر أيضًا ستة فروع أصغر. تم تدريب هذه النماذج جزئيًا مع البيانات التي تم استخلاصها من النماذج الأكبر. الهدف من ذلك هو تزويد مطوري الذكاء الاصطناعى في جميع أنحاء العالم الأدوات البسيطة لبناء مشاريع الذكاء الاصطناعى الخاصة بهم. يقول ديبسيك: "نريد أن تصل ثورة الذكاء الاصطناعي إلى الجميع ، وليس فقط الشركات الكبيرة أو معاهد الأبحاث".

مثل هذه الخطوات يمكن أن تغير حقا المشهد الذكاء الاصطناعي. إذا كانت النماذج القوية متوفرة بشكل علني ، فلن يتعين على الشركات الناشئة والمطورين المستقلين حتى إكمال عقود ترخيص مكلفة مع مقدمي الخدمات الأمريكيين الكبار ، ولكن يمكنهم تعديل واستخدام المتغيرات الخاصة بهم من نماذج Deepseek مباشرة. يرى بعض الخبراء أن هذه فرصة لتعزيز التنوع الحقيقي والابتكار في منطقة الذكاء الاصطناعي من خلال تجنب الاحتكارات أو القلة.

هل هو تقليد أم استراتيجي في التنمية؟

موضوع متكرر في نزاع المراهنة الغربية الشرقية من الذكاء الاصطناعى هو: الصين ببساطة نسخ من الأساليب من الولايات المتحدة الأمريكية ، أم أنها تطور أصيل؟ في الواقع ، تظهر Deepseek R1 و R1 Zero العديد من أوجه التشابه مع أساليب العمل في Openai's O1. على سبيل المثال ، كلا من التعلم التعزيز استخدام عملية تحسين العملية. كما ظهرت فكرة دمج سلسلة من الأفكار (على الرغم من أن سلسلة من الأفكار) في المعالجة المنطقية للمهام متعددة الخطوات في وقت مبكر من البحث الغربي. في هذا الصدد ، من الواضح أن Deepseek استفاد أيضًا من هذه المعرفة وأحيانًا نفذ نموذجًا مشابهًا.

ومع ذلك ، لا ينبغي تصنيف مثل هذا التشابه كدليل على الانتحال أو التقليد المعتدل. البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعى هو مجال مدفوع عالميا والتي تتحدث فيها الأفكار الجديدة بسرعة. بالإضافة إلى ذلك ، تعمق المنشورات العلمية التقدم في المنطقة بأكملها ، بحيث يستمر الباحثون في جميع أنحاء العالم في البناء على نفس الأساس. لذلك يمكن أن يكون Deepseek قد صقل بشكل مستقل نهج التعلم التعزيز إلى نقطة تتجاوز المنافسة في بعض المعايير.

الفرص والمخاطر التنافسية

نظرًا لأدائهم المثير للإعجاب ، فإن Deepseek R1 و R1-Zero يثيران الرغبات بين المستثمرين ومؤسسات الأبحاث وشركات التكنولوجيا. إذا كنت تبحث عن حل غير مكلف وقوي ومفتوح في نفس الوقت ، فلن يتمكن Deepseek من تجنبه. "لا يوجد العديد من مقدمي الخدمات الذين لديهم مثل هذا المستوى العالي وفي الوقت نفسه يقدمون هذه الدرجة من الانفتاح" هو تقييم بعض خبراء الصناعة.

ومع ذلك ، هناك مخاطر. تتردد بعض الأطراف المهتمة في تبني "نماذج الإصدار 1" ، لأن أنظمة الذكاء الاصطناعى غالبًا ما تصل إلى نضج السوق بعد عدة تكرارات. من غير الواضح أيضًا ما إذا كان Deepseek يمكن أن يضمن الاستقرار والموثوقية اللازمة في عمليات الدعم التي تعد حاسمة للعملاء الرئيسيين. أسئلة حول الضمانات والثقة وحماية البيانات والأمن ضرورية أيضًا. خاصة عندما يتعلق الأمر بالبيانات الحساسة ، ليس فقط الأداء الفني أمرًا بالغ الأهمية ، ولكن أيضًا مسألة ما إذا كان حل الذكاء الاصطناعي يفي بمتطلبات الأمن للشركات الدولية.

الآثار الأخلاقية والجيوسياسية

من المتوقع أن تكون التوترات الجيوسياسية بين الصين والولايات المتحدة الأمريكية في قطاع التكنولوجيا في قطاع الذكاء الاصطناعي مع زيادة كثافة. "من الذي يجب أن تثق به عندما يتعلق الأمر بالبيانات الحساسة وتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي الجدد؟" على الجانب الغربي ، هناك شكوك تجاه أنظمة الذكاء الاصطناعى الصيني ، حيث يوجد خوف من التدخلات المحتملة من قبل الوكالات الحكومية. على العكس ، هناك تحفظات ضد هيمنة الولايات المتحدة وأي أبواب خلفية (الخلفية) في أنظمة الملكية في الصين.

ينعكس هذا الصراع في مسألة ما إذا كان Deepseek يمثل حقًا ابتكارًا مستقلًا أو مجرد نسخة "مصنوعة في الصين". إذا كان من الممكن إثبات أن Deepseek R1 و R1-Zero وضعوا معايير جودة جديدة ، فستكون لدى الصين واحدة من أنظمة الذكاء الاصطناعى الرائدة ، والتي ستكون رمزًا للارتفاع التكنولوجي السريع للبلاد من منظور جيوسياسي. وعلى العكس من ذلك ، فإن نجاح Openai's O1 والتنمية المستمرة في الولايات المتحدة يمكن أن يؤدي إلى حقيقة أن شركات الذكاء الاصطناعى الأمريكية تواصل الحفاظ على السيادة على السوق.

سيناريوهات التطبيق المحتملة

1. البحث العلمي والرياضيات

يعد كل من Deepseek-R1 و O1 مثيرة للاهتمام للباحثين والطلاب والمؤسسات التعليمية بسبب أدائهم الجيد في مهام الرياضيات. بفضل القيم عالية الدقة في مجالات مثل AIME أو MATH-500 ، فإن النماذج مناسبة لحل المهام الجبرية أو الهندسية أو التحليلية المعقدة. يمكنهم أيضًا العمل كمساعد عندما يتعلق الأمر باستخراج وملخص النصوص المتخصصة العلمية.

2. البرمجة وتطوير البرمجيات

يمكن أن تطور النماذج أيضًا فوائدها في مجال هندسة البرمجيات. يمكن لـ Deepseek-R1 و O1 تفسير التعليمات البرمجية المصدر ، وتحديد الممرات غير الصحيحة وتقديم اقتراحات للتحسين. يدمج Deepseek-R1 أيضًا وظيفة تجعل من الممكن اختبار وتقديم التعليمات البرمجية مباشرة في واجهة الدردشة. هذا يسرع دورات التنمية ويعزز التكرارات السريعة. يمكن للمطورين الذين يعملون في الفرق التراجع عن مدرب رمز افتراضي يقدم ملاحظات باستمرار.

3. العصف الذهني الإبداعي وخلق المحتوى

يمكن كلا النموذجين دعم عمليات الموضع النصية من خلال إنشاء الأفكار أو اقتراح هياكل المحتوى أو المساعدة في كتابة مقالات أطول. بالنسبة للإعلان عن الكشف أو الصحفيين أو المدونين ، هناك فرص جديدة لإنشاء محتوى بكفاءة وجلب وجهات نظر جديدة مرارًا وتكرارًا. ومع ذلك ، يبقى من المهم التحقق بشكل نقدي من الإخراج ضد وعدم اعتماد أعمى.

منظر للمستقبل: هل سيشكل Deepseek و Openaai سوق الذكاء الاصطناعي؟

يمكن أن يكون التطوير الإضافي لـ Deepseek R1 و R1-Zero إشارة للاتجاه العالمي نحو نماذج الذكاء الاصطناعى القوية والمستقلة التي تتعلم بشكل مستقل وتعتمد فقط على التدخلات البشرية. يتوافق نهج زيادة التعلم إعادة التنظيم مع التوجه العام لأبحاث الذكاء الاصطناعي الحديث. بمجرد أن تظهر هذه النماذج فوائدها في المشاريع الحقيقية ، من المحتمل أن تكون الشركات الأخرى مسبقًا في اتجاهات مماثلة.

من جانبه ، سوف يسعى Openaai إلى الحفاظ على الصدارة أو التوسع. تبحث الشركة عن المزيد من الإصدارات المطورة من O1 ، والتي تعد بمهارات سلسلة أكثر دقة وواجهات حوار أفضل وآليات أمنية أقوى. يجب أن يلعب موضوع خفض التكاليف أيضًا دورًا في المستقبل ، حيث يسعى المزيد والمزيد من المنافسين في السوق.

مناسب ل:

• الذكاء الاصطناعي وميتافيرس: فريق الأحلام للمستقبل الرقمي - المستوى التالي من الرقمنة

مجال من التوتر بين الابتكار والمنافسة

لا ، Deepseek مع نماذجها R1 و R1-Zero ليست نسخة خالصة من American Technologies ، ولكن لها نقاط القوة والمناهج الخاصة بها. لا يتم رفض افتراض التقليد الاستراتيجي تمامًا ، نظرًا لأن المعرفة البحثية في عالم الذكاء الاصطناعى عادة ما تنقسم علانية ويستند كل ممثل إلى أحدث الطرق. ومع ذلك ، سيكون من المختصر تقليل Deepseek إلى علامة "Plagiat". النتائج القياسية الموضحة وانفتاح نماذج الذكاء الاصطناعى تتحدث لغة مختلفة.

"نحن نقف في بداية مرحلة جديدة من ثورة الذكاء الاصطناعي" هو بيان يمكن سماعه غالبًا في وادي السيليكون وكذلك في مراكز الابتكار الصينية. هذه الجملة تبدو بشكل عام ، ولكنها تعكس تحولًا حقيقيًا في النموذج: في هذه الثورة ، لم يعد مجرد الأسماء الكبيرة التي تحدد الإيقاع ، ولكن أيضًا مجموعة متنوعة من الشركات الناشئة وفرق البحث التي تغير السوق بأفكار مبتكرة ومواتية الحلول. Deepseek R1 و R1 Zero مثال على ذلك لم يعد من الممكن تجاهله.

بالطبع ، يبقى السؤال مفتوحًا أي نموذج سيسود على مرأى أو ما إذا كان كلاهما (وغيرها من المنتجات التنافسية) يكملان بعضهما البعض في نظام إيكولوجي عالمي من الذكاء الاصطناعي. إن التعايش الذي يتمتع فيه المطورين باختيار تنفيذ مشروعهم إما مع النماذج أو النماذج الصينية (أو حتى مزيج) سيكون مفيدًا لثقافة الابتكار. في أي حال ، تظل الجدية التقنية وموثوقية النماذج مهمة.

هناك شيء واحد مؤكد بالفعل: يمكن أن يساعد Deepseek R1 و R1 Zero في تعزيز الديمقراطية من الذكاء الاصطناعى من خلال جعل النماذج المتقدمة في متناول جمهور أوسع. إذا تم التأكيد في الممارسة العملية على أن DeepSeek يوفر بالفعل حلولًا عالية الجودة وفي نفس الوقت حلول غير مكلفة ، فإن الضغط على مقدمي الخدمات الآخرين سيزداد ، لإعادة تصميم نماذج التسعير الخاصة بهم أو لإظهار المزيد من الانفتاح. Openai's O1 ، من ناحية أخرى ، بمثابة "معيار ذهبي" من حيث الجودة والاستقرار ودعم المجتمع. ومع ذلك ، علق النقاد أيضًا هنا الذين يشكون من أن حلول Openaai ليست في متناول الجميع أو مرنة بدرجة كافية في كل مجال من مجال التطبيقات.

"سواء صدفة أو تقليد استراتيجي في تنمية الذكاء الاصطناعي؟" - لا يمكن توضيح هذا السؤال أخيرًا. من الأرجح أن يعتمد كل من Deepseek و Openaai على أساس المعرفة المشتركة ومستوحاة من نتائج بحثية مماثلة. يجلب كلاهما أفكارهما وابتكاراتهما ويحاولون تجاوز المنافس في بعض التخصصات. يمكن استخدام هذه المنافسة على المدى الطويل لأنها تزيد من المعايير ، وتسريع التقدم التكنولوجي وتقلل من تكاليف استخدام الخدمات القائمة على الذكاء الاصطناعي.

سيستمر السباق بين الصين والولايات المتحدة الأمريكية في منطقة الذكاء الاصطناعى ، ومعه مسألة كيف تغلب لاعبو الصناعة "الكلاسيكية" على أنفسهم مقارنة بالوافدين الجدد الناشئين. من المحتمل جدًا أنه لا توجد إجابة سهلة على من يهيمن على بعد عشر سنوات. هناك الكثير من العوامل - من التطورات الجيوسياسية إلى الوضع الاقتصادي إلى الجوانب الثقافية - تؤثر على العملية التكنولوجية الشاملة. ما هي الناشئة الطموحة اليوم يمكن أن تكون لاعبًا عالميًا رائدًا في منطقة الذكاء الاصطناعي غدًا ؛ ما يعتبر قائدًا اليوم يجب أن يؤكد نفسه ضد منافسين أقوياء غدًا.

هناك شيء واحد مؤكد: التعلم التعزيز ، التراخيص المفتوحة ، هياكل الأسعار العادلة والقدرة على خريطة الأفكار المعقدة بشفافية هي عوامل النجاح وعوامل الابتكار. تضمن الشركات التي تجمع بين هذه العوامل وفي الوقت نفسه أن سلامة وحماية البيانات الحساسة يتم امتصاصها بشكل إيجابي من قبل السوق. تعد Deepseek R1 و R1 Zero و Openai's O1 أمثلة ممتازة على أن الوقت قد حان لفصل جديد في الذكاء الاصطناعي. يمكن للعالم أن يتطلع إلى ما الذي سيحققه التقدم الإضافي في العام المقبل والعقود المقبلة - وما إذا كان جيل جديد من LLMS سيكون قادرًا على إدراك رؤية الذكاء الاصطناعي العالمي حقًا.

هذا يغلق الإصدارات إلى Deepseek R1 و R1 Zero ومقارنتها مع Openai O1. نرى أن مشهد الذكاء الاصطناعي في تغيير مستمر ونماذج جديدة مع معارض تجارية قديمة. يتميز التطوير بالبحث المكثف ، بالإلهام المتبادل ، المنافسة الصحية والتحديات التي يجب إتقانها معًا. كلما تطورت التقنيات ، كلما زادت إثارة ما إذا كانت الصين والولايات المتحدة الأمريكية تجمع نقاط قوتهما أو تلعب ضد بعضها البعض. في النهاية ، يمكن أن يكون المجتمع بأكمله هو الفائز إذا توفر نماذج مثل Deepseek R1 و R1 Zero و O1 حلولًا مبتكرة تغير الطريقة التي يعالج بها الأشخاص المعلومات ، وحل المشكلات وتصبح مبدعًا.

من المحلية إلى العالمية: الشركات الصغيرة والمتوسطة تغزو السوق العالمية باستراتيجيات ذكية - الصورة: Xpert.Digital

في الوقت الذي يحدد فيه التواجد الرقمي للشركة مدى نجاحها، يتمثل التحدي في كيفية جعل هذا التواجد حقيقيًا وفرديًا وبعيد المدى. تقدم Xpert.Digital حلاً مبتكرًا يضع نفسه كنقطة تقاطع بين مركز الصناعة والمدونة وسفير العلامة التجارية. فهو يجمع بين مزايا قنوات الاتصال والمبيعات في منصة واحدة ويتيح النشر بـ 18 لغة مختلفة. إن التعاون مع البوابات الشريكة وإمكانية نشر المقالات على أخبار Google وقائمة التوزيع الصحفي التي تضم حوالي 8000 صحفي وقارئ تزيد من مدى وصول المحتوى ورؤيته. ويمثل هذا عاملاً أساسيًا في المبيعات والتسويق الخارجي (SMmarketing).

المزيد عنها هنا:

• أصلي. بشكل فردي. عالمي: استراتيجية Xpert.Digital لشركتك

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة

☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B

☑️ 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