סין מול ארה"ב ב- KI: האם Deepseek R1 (R1 אפס) ו- Openai O1 (O1 Mini) באמת כל כך שונים?

סין מול ארה"ב ב- KI: Deepseek R1 לעומת Openai O1 - חיקוי אסטרטגי או חדשנות טכנולוגית?

בעולם ההולך וגובר הגלובלי של הבינה המלאכותית (AI), התחרות בין סין לארה"ב תמציתית במיוחד. הסטארט -אפ הסיני DeepSeek הציג לאחרונה שני דגמים פורצי דרך: Deepseek R1 אפס ו- Deepseek R1. דגמים אלה גורמים לעורר בקהילת AI מכיוון שהם משיגים שירותים בבדיקות מידה הדומות למודלים של O1 MINI ו- O1. אבל כמה מערכות אלה דומות או שונות באמת, ומה המשמעות של זה לעתיד AI?

DeepSeek R1 אפס: מהפכה באמצעות למידת חיזוק

מודל ה- DeepSeek R1 אפס הוא חדשני במיוחד מכיוון שהוא הוכשר אך ורק באמצעות למידת חיזוק (RL). זה מפוזר לחלוטין עם משוב אנושי או כוונון עדין בפיקוח קלאסי. זה הופך אותו לחלוץ בשימוש בלימוד חיזוק ב- AI. זה מראה התקדמות מרשימה בפיתוח מיומנויות הנמקה, כולל:

• בדיקה עצמית: המודל מנתח את תשובותיו באופן עצמאי ומכיר בשגיאות.
• השתקפות: היא מפתחת אסטרטגיות לשיפור פתרון הבעיות שלה.
• יצירת מחשבות ארוכות: מערכות יחסים מורכבות מוצגות בצעדים הגיוניים וקוהרנטיים.

היבט מדהים הוא היכולת של המודל להקדיש יותר בעיות מסוימות. על ידי פרישה ושיפור גישתו, הוא מראה את הפוטנציאל של למידת חיזוק ליצירת מערכות למידה אוטונומיות.

DeepSeek R1: שילוב של RL וכוונון עדין

לעומת זאת, למידת חיזוק R1 של Deepseek R1 משתלבת עם כוונון גימור קלאסי בפיקוח על מנת להתאים טוב יותר לתשובות המודל לציפיות אנושיות. שיטת אימונים היברידית זו מאפשרת ל- DeepSeek R1 להשיג תוצאות מצוינות בתחומי יישום שונים:

• מתמטיקה: היא השיגה דיוק של 79.8 % ב- AIME 2024 (בחינת מתמטיקה אמריקאית הזמנה) ו- 97.3 % מרשימים במבחן MATH-500.
• תכנות: עם עליונות של 96.3 % מהמשתתפים האנושיים ב- CodeForces, היא קובעת אמת מידה חדשה.
• ידע כללי: עם 90.8 % ב- MMLU (הבנה מאסיבית של ריבוי משימות ארוכות -טנק) ו 71.5 % ב- GPQA Diamond, זה מראה הבנה עמוקה של הידע העובדתי.

אתגרים ותכונות מיוחדות של דגמי DeepSeek

למרות הביצועים המרשימים שלהם, הדגמים מראים כמה חולשות ומוזרויות:

• שינוי שפה לא מכוון: DeepSeek R1 ו- R1 אפס נוטים לעבור בין שפות שונות, מה שעלול לגרום לבעיות ביישומים רב לשוניים.
• פונקציונליות מוגבלת: שני הדגמים אינם תומכים כיום בשיחות פונקציות או במדיאלוגים מורחבים או במהדורות JSON.
• זמינות פתוחה: DeepSeek R1 הוא קוד פתוח ונגיש בחופשיות תחת רישיון המשותף. זה מאפשר למפתחים להשתמש במשקולות ותפוקות המודל ללא הגבלה.
• דגמים קטנים יותר: DeepSeek פרסמה גם שישה דגמים קטנים יותר שהוכשרו עם נתונים מ- Deepseek R1. דגמים אלה מציעים שימושים אפשריים גמישים יותר.

השוואה: DeepSeek R1 לעומת Openai O1

שניהם Deepseek R1 וגם OpenAI O1 הם דגמי AI מפותחים מאוד המתמחים בלוז מורכב. השוואה ישירה חושפת קווי דמיון, אך גם כמה הבדלים בולטים.

1. ביצועים במדדים

DeepSeek R1 משיג השוואה בסימני מדדים רבים, בכמה תוצאות טובות עוד יותר מאשר Openai O1:

• מתמטיקה: DeepSeek R1 השיג 79.8 % ב- AIME 2024, ואילו OpenAAI O1 הגיע ל -79.2 %. במבחן Math-500, Deepseek R1 מקדים בבירור את OpenAAI O1 עם 96.4 %.
• תכנות: DeepSeek R1 הגיע ל 96.3 %במבחן CodeForces, ממש מאחורי OpenAAI O1 עם 96.6 %.
• ידע כללי: DeepSeek R1 השיג 90.8 % ב- MMLU, ואילו OpenAAI O1 הגיע ל 91.8 %.

2. שיטות אימונים

ההבדל העיקרי הוא בשיטות האימונים:

• DeepSeek R1: השתמש בלמידה של חיזוק טהור ללא כוונון עדין מפקח.
• Openai O1: משלב למידת חיזוק עם משוב אנושי (RLHF), המאפשר התאמה רבה יותר לציפיות האנושיות.

3. עלויות ונגישות

DeepSeek R1 הרבה יותר זול ונגיש יותר מ- Openai O1:

• עלויות API: עבור מיליון אסימונים, DeepSeek R1 מחשב רק 0.55 דולר עבור תשומות ו -2.19 דולר לתפוקות, ואילו עלויות OpenAAI O1 $ 15 או 60 $.
• רישיון: DeepSeek R1 הוא קוד פתוח ומציע גמישות מלאה בשימוש ובהתאמה.

4 מיומנויות מיוחדות

שני הדגמים מאופיינים במיומנויות הנמקה מתקדמות:

• Deepseek R1: פותח על ידי מיומנויות למידה חיזוק כמו בדיקה עצמית, השתקפות וייצור שרשראות ארוכות.
• OpenAAI O1: הוכשר במפורש עבור שרשרת-על-טראן, מה שאומר שהוא יכול לפתור בעיות מורכבות צעד אחר צעד.

מתאים לכך:

• KI פיתוח: O1 מאת CHATGPT-מודל ה- AI החדש: חדשות, רקע, שימושים אפשריים והגבלות
• תוכן חדש- ki O1 מאת OpenAAI: התקדמות משמעותית בטכנולוגיית AI-מודל ה- AI "החשיבה"

שקיפות ובקרה: DeepSeek R1 יתרון

יתרון מדהים של DeepSeek R1 הוא השקיפות של תהליך החשיבה. הוא מציע למשתמשים תובנה עמוקה יותר לגבי "המונולוג הפנימי" שלה. זה מאפשר להבין ולהבין את שרשרת הטיעון בו המודל עושה שגיאות. Openai O1 מציג כישורים דומים, אך לא באותו עומק.

יישום מעשי: DeepSeek R1 כאלטרנטיבה משתלמת

התמחור הנגיש ואופי הקוד הפתוח של Deepseek R1 הופכים אותו לאלטרנטיבה מבטיחה עבור מפתחים, חברות ומוסדות חינוך. כלול אזורי יישום אפשריים:

• מחקר מדעי: פיתרון של בעיות מתמטיות ומדעיות מורכבות.
• תכנות: אופטימיזציה ושיפור הקודים.
• סיעור מוחות יצירתי: דור של רעיונות ומושגים חדשניים.
• יישומים חינוכיים: תמיכה בלמידה והבנת נושאים מורכבים.

דמוקרטיזציה של טכנולוגיית AI

Deepseek R1 ו- R1 אפס מראים באופן מרשים כיצד למידת חיזוק יכולה לקדם את פיתוח ה- AI. שירותיהם הם הוכחה לכך שחברות סיניות פועלות יותר ויותר עם מתחרים אמריקאים בגובה העיניים. עם השילוב של חדשנות, נגישות ועלויות נמוכות, ל- Deepseek יש פוטנציאל להשפיע בר -קיימא על נוף ה- AI.

יחד עם זאת, נותר לראות כיצד שתי המערכות מוכיחות את עצמן בתרחישי יישומים אמיתיים. התחרות בין סין לארה"ב בפיתוח AI ללא ספק תמשיך לייצר חידושים מרגשים. עם זאת, דבר אחד ברור: החלה דמוקרטיזציה של טכנולוגיות AI מתקדמות.

מהסורגים לגלובלי: SMEs כובשים את השוק העולמי עם אסטרטגיה חכמה - תמונה: xpert.digital

בתקופה בה נוכחותה הדיגיטלית של חברה מחליטה על הצלחתה, האתגר של האופן בו ניתן לתכנן נוכחות זו באופן אותנטי, אינדיבידואלי וברחבה. Xpert.Digital מציע פיתרון חדשני שממצב את עצמו כצומת בין רכזת תעשייתית, בלוג ושגריר מותג. זה משלב את היתרונות של ערוצי תקשורת ומכירות בפלטפורמה יחידה ומאפשר פרסום ב -18 שפות שונות. שיתוף הפעולה עם פורטלי שותפים וההזדמנות לפרסם תרומות ל- Google News ומפיץ עיתונאים עם כ -8,000 עיתונאים וקוראים ממקסמים את טווח ההגעה והנראות של התוכן. זה מייצג גורם חיוני במכירות ושיווק חיצוניות (סמלים).

עוד על זה כאן:

• אוֹתֶנְטִי. בנפרד. גלובלי: אסטרטגיית xpert.digital עבור החברה שלך

ענקי ה- AI בהשוואה: DeepSeek נגד Openaai-A Race for the Top of Intelligence Artificial

עולם הבינה המלאכותית (AI) הוא תחום דינאמי ומתפתח כל הזמן המאופיין בתחרות מתמדת לחדשנות ומצוינות. במרכז תחרות זו נמצאים שני ענקים: מצד אחד, החברה האמריקאית Openai, הידועה בדגמים פורצי הדרך שלה כמו GPT וסדרת ה- O1 שלה, ומצד שני, ומצד שני, הסטארט-אפ הסיני העומד והמתקרב Deepseek עם הדגמים המרשימים שלו כמו Deepseek R1 ו- R1 Zero. השאלה האם ההתפתחויות האחרונות ב- DeepSeek הן התכנסות אקראית או חיקוי אסטרטגי הוא נושא לדיונים מלאי חיים ומדגיש את גולת הכותרת של הדינמיקה המורכבת של תחרות AI העולמית.

DeepSeek R1 אפס: מעבר פרדיגמה דרך למידת חיזוק טהורה

Deepseek R1 אפס הוא מודל מדהים המפרץ את הגישה המסורתית של פיתוח AI. בניגוד לרוב המודלים הקוליים הגדולים המבוססים על שילוב של למידה מנוטרת (למידה מפוקחת) וחיזוק למידה עם משוב אנושי (למידת חיזוק מהמשוב האנושי, RLHF), R1 אפס הוכשר רק עם למידת חיזוק (RL). המשמעות היא שהמודל פיתח את כישוריו ללא קלט אנושי ישיר מבלי להתאים העדפות אנושיות. זהו הבדל מכריע שהופך את R1 לאפס למקרה מרתק לחקר האפשרויות של RL טהור.

התוצאה היא מודל המסוגל לפתח מיומנויות קוגניטיביות מדהימות שהושגו בעבר רק על ידי שילוב משוב אנושי ולמידה בפיקוח. R1 אפס מדגים:

סקירה עצמית

המודל מסוגל להטיל ספק ביקורתית על מסקנות וחישובים משלו ולבדוק שגיאות, מה שמוביל לדיוק ואמינות גדולים יותר. זה כבר לא רק "מחולל תשובה", אלא פותר בעיות פעיל המודע לתהליכים קוגניטיביים משלו.

הִשׁתַקְפוּת

R1 אפס יכול לחשוב על תהליכי החשיבה שלו וללמוד ממנו. המשמעות היא שהמודל יכול לא רק להסתגל לנתונים חדשים, אלא גם לפתור בעיות בדרכו שלו. זהו צעד לעבר AI "מטקוגניטיבי".

דור של שרשראות מחשבה ארוכות

המודל יכול לפרק בעיות מורכבות למספר צעדים הגיוניים ולהציג צעדים אלה באופן מובן ושקוף. יכולת זו ליצור "מחשבות" ארוכות היא קריטית לפיתרון משימות תובעניות הדורשות נימוקים מורכבים.

זמן חשיבה אדפטיבי

תלוי במורכבות המשימה, R1 אפס יכול להחליט מתי עליו להשקיע יותר "זמן חשיבה" כדי לפתור בעיה. זוהי התאמה דינאמית של מאמץ החישוב המציין כי המודל לא רק מבצע בעקשנות אלגוריתמים, אלא גם מפתח תחושה של הקושי במשימה.

מיומנויות אלה מדגימות באופן מרשים את הפוטנציאל של למידת חיזוק כבסיס להתפתחות מערכות אינטליגנטיות ביותר. R1 אפס הוא הוכחה לכך שניתן לפתח מיומנויות קוגניטיביות מורכבות מבלי להסתמך על המגבלות על משוב אנושי. ההשלכות של גישה זו על עתיד מחקר AI הן אדירות.

DeepSeek R1: איגוד למידת החיזוק וכוונון עדין

בעוד ש- DeepSeek R1 אפס בוחן את גבולות למידת החיזוק הטהור, ל- Deepseek R1 יש מסלול שונה המייצג סינתזה של לימוד ההכרזות המחודש וכוונון פיקוח. מודל זה משתמש בחוזקות של שתי השיטות ליצירת מערכת שיש לה גם כישורי פיצוח מתקדמים והתאמה טובה יותר לציפיות אנושיות.

הביצועים המרשימים של DeepSeek R1 באזורים שונים הם הוכחת היעילות של גישה זו:

מָתֵימָטִיקָה

ב- AIME 2024 (בחינת מתמטיקה אמריקאית הזמנה), Deepseek R1 השיגה דיוק של 79.8 % ואפילו 97.3 % עבור MATH-500. מספרים אלה מצביעים על כך שהמודל יכול לא רק לפתור בעיות מתמטיות פשוטות, אלא גם מסוגל להבין וליישם מושגים מתמטיים מורכבים. זה עולה על מרבית המתמטיקאים האנושיים במבחנים סטנדרטיים.

תִכנוּת

בתחרות CodeForces, תחרות תכנות ידועה, Deepseek R1 עלה על 96.3 % מהמשתתפים האנושיים. המודל מסוגל לפתור משימות תכנות תובעניות, להבין קוד מורכב ולכתוב אלגוריתמים יעילים.

ידע כללי

במבחנים התובעניים MMLU (הבנת שפה רב -משיכה מאסיבית) ו- GPQA Diamond, Deepseek R1 השיג ערכים מרשימים של 90.8 % ו- 71.5 %. תוצאות אלה מדגישות את יכולתו של המודל להבין ולהחיל מגוון רחב של ידע, ומצביעות שהוא יכול לפעול עם אינטליגנציה אנושית בגובה העיניים.

שירותים אלה הופכים את DeepSeek R1 לכלי רב -תכליתי שניתן להשתמש בו במגוון תחומי יישום, ממחקר מדעי ועד פיתוח תוכנה.

תכונות ואתגרים מיוחדים בדרך ל- AI המושלם

למרות ההתקדמות המרשימה שעשתה Deepseek עם R1 ו- R1 אפס, ישנם גם כמה אתגרים ומגבלות שצריך להתגבר עליו:

שינוי דיבור

גם אפס R1 וגם R1 מראים לפעמים את הנטייה לעבור בין שפות שונות שלא במתכוון. חוסר עקביות זה יכול להשפיע על חווית המשתמש וביצוע שיפורים נוספים בתחום עיבוד השפה הדרוש.

מגבלות פונקציונליות

הדגמים כיום אינם תומכים בשיחות פונקציות, דיאלוגים מורחבים או בפלט בפורמט JSON. מגבלות אלה מקשות על השימוש במודלים ביישומים מורכבים הדורשים פונקציות אלה.

פתיחה זמינות

אמנם הזמינות החופשית של DeepSeek R1 תחת רישיון ה- Co היא יתרון גדול והשימוש החופשי במשקלי הדגם והתפוקות מאפשר, אך פירוש הדבר גם כי ניתן להשתמש ברעה במודל למטרות זדוניות. חשוב שהקהילה והמפתחים ייקחו אחריות וישתמשו בטכנולוגיה מבחינה אתית.

דגמי קוד פתוח קטנים יותר

פרסום שישה דגמי קוד פתוח קטנים יותר שהוכשרו עם נתונים מ- Deepseek-R1 הוא צעד חשוב לקראת דמוקרטיזציה של טכנולוגיית AI. זה מאפשר לחוקרים ומפתחים ברחבי העולם לגשת ולפתח אותם עוד יותר לטכנולוגיית AI מתקדמת.

פיתוח ה- DeepSeek R1 ו- R1 אפס לא רק מראה רק את האפשרויות של למידת חיזוק, אלא גם את האתגרים שניתן להתגבר עליה ביצירת מערכות אינטליגנטיות באמת.

Deepseek R1 לעומת OpenAI O1: השוואה ישירה של הענקים

ההשוואה בין DeepSeek R1 עם מודל Openais O1 היא בלתי נמנעת, מכיוון ששתי המערכות שואפות לפתור בעיות מורכבות ולהפגין כישורי הישנות מתקדמים. למרות ששני הדגמים מספקים שירותים דומים בתחומים רבים, ישנם כמה הבדלים חשובים ששווים מבט מקרוב:

ביצועים בהשוואה ישירה

בבדיקות מדד רבות, Deepseek R1 ו- O1 מראים שירותים דומים מאוד. בתחום המתמטיקה, Deepseek R1 השיג 79.8 % ב- AIME 2024, ואילו O1 הגיע ל -79.2 %. באזור התכנות, Deepseek R1 השיג 96.3 % במבחן CodeForces, ואילו O1 הגיע ל 96.6 %. במבחן הידע הכללי MMLU, Deepseek R1 השיג 90.8 %ואילו O1 השיג 91.8 %. תוצאות אלה מראות ששני הדגמים מתחרים בתחומים רבים ברמה גבוהה מאוד.

אך ישנם גם אזורים שבהם DeepSeek עולה על R1 O1. במבחן Math-500, Deepseek R1 השיגה דיוק מרשים של 97.3 %, ואילו O1 השיג 96.4 %. תוצאות אלה מצביעות על כך ש- DeepSeek R1 יכול להיות עדיף באזורים ספציפיים מסוימים.

שיטות אימונים

מיקוד למידת חיזוק: שני המודלים משתמשים בלמידה של חיזוק כשיטת טירונות. עם זאת, בעוד ש- DeepSeek R1 מסתמך על למידת חיזוק טהורה ללא כוונון גימור בפיקוח קודם, O1 RL משלב עם משוב אנושי (RLHF). הבדל זה בשיטות האימונים יכול לתרום להבדלי הביצועים שנצפו בין המודלים ומציין פילוסופיות שונות בפיתוח AI. בעוד ש- DeepSeek רודפת את דרכה של אינטליגנציה אלגוריתמית גרידא, Openai מסתמכת על חידוד מודלים באמצעות מומחיות אנושית.

עלויות ונגישות

הבדל משמעותי בין שני הדגמים הוא העלויות והזמינות. Deepseek R1 זול משמעותית מ- O1, עם עלויות API של 0.55 דולר לתשומות ו -2.19 דולר לתפוקות למיליון אסימונים, לעומת 15 ו -60 דולר ב- O1. בנוסף, קוד פתוח של DeepSeek R1 ותחת רישיון משותף זמין, ואילו O1 היא טכנולוגיה קניינית. הבדלים אלה בעלויות ובנגישות הופכים את DeepSeek R1 לאופציה אטרקטיבית עבור מפתחים וחוקרים שרוצים להשתמש בטכנולוגיית AI מתקדמת ללא הוצאות פיננסיות משמעותיות.

מיומנויות מיוחדות

חוזקות בפירוט: DeepSeek R1 פיתח מיומנויות כמו בדיקה עצמית, השתקפות ודור של שרשראות ארוכות של מחשבה דרך ה- RL הטהור. לעומת זאת, O1 הוכשר במיוחד לצורך נימוק שרשרת אם כי ויכול לפתור בעיות מורכבות צעד אחר צעד. למרות ששני הדגמים מתמחים בפיצוחים מתקדמים, הם נבדלים זה מזה במוקד המתודולוגי שלהם, מה שמוביל לחוזקות שונות באזורי יישום שונים.

אזורי יישום

קווי דמיון והבדלים: שני המודלים מתאימים למגוון משימות תובעניות כמו מחקר מדעי, חישובים מתמטיים מורכבים, תכנות מתקדמות וסיעור מוחות יצירתי. אתה יכול לשמש בסיס ליישומי AI מתקדמים באזורים שונים, אך תחומי העדיפויות השונים שלך יכולים להוביל לכך מתאים יותר ביישומים מסוימים מאשר באחרים.

בסך הכל, DeepSeek R1 מייצג אלטרנטיבה רצינית ל- OpenAIS O1, המציע עלויות נמוכות משמעותית ונגישות רבה יותר עם ביצועים דומים. זהו צעד חשוב לקראת דמוקרטיזציה של טכנולוגיית AI, שיש לה פוטנציאל, האופן בו AI מפותח ומשמש באופן מהותי. עם זאת, נותר לראות את המבחן הארוך של שני הדגמים בתרחישים של יישומים אמיתיים.

מתאים לכך:

• הם מודלים של שפת AI המשמשים בתעשייה, למשל. רובוטיקה, תהליכי אוטומציה, מערכת מפעל חכם או מערכת בקרת תנועה?
• השלב הבא של בינה מלאכותית: סוכני AI אוטונומיים כובשים את הסוכן הדיגיטלי העולמי-איי לעומת מודלים של AI

החוזקות הספציפיות של DeepSeek R1 בפירוט

בעוד שהביצועים הכוללים של Deepseek R1 ו- OpenAI O1 דומים מאוד באזורים רבים, ישנם כמה תחומים ספציפיים שבהם DeepSeek R1 מציג שירותים מעולים:

יכולת מתמטית ברמה הגבוהה ביותר

DeepSeek R1 עולה על O1 במבחנים מתמטיים כמו AIME (79.8 % לעומת 79.2 %) ומתמטיקה -500 (97.3 % לעומת 96.4 %). תוצאות אלה אינן רק ערכים מספריים, אלא גם מראים שהמודל מסוגל להבין ולהשתמש במושגים ובעיות מתמטיות מורכבות. זוהי הוכחה ליכולת המתמטית העמוקה של DeepSeek R1.

ידע כללי עמוק יותר

במבחן GPQA Diamond, מבחן לידע כללי, DeepSeek R1 משיג 71.5 %, וזה ביצוע משמעותי. המודל מראה הבנה עמוקה של עובדות, מושגים ומערכות יחסים, מה שהופך אותו לכלי רב -תכליתי ליישומים הדורשים מגוון רחב של ידע.

שקיפות בתהליך החשיבה

המונולוג הפנימי: Deepseek R1 מציע תובנה מפורטת יותר בתהליך החשיבה הפנימי שלה בהשוואה ל- O1. זה מראה "מונולוג פנימי" שקוף יותר המאפשר למשתמש להבין טוב יותר את הטיעון שמאחורי התשובות. שקיפות זו אינה יסולא בפז כדי להבין כיצד המודל מגיע למסקנותיו ולזהות מקורות שגיאה אפשריים. זה מקל על השליטה במודל בפניות עתידיות.

ביצוע קוד בזמן אמת

Deepseek R1 מציע את היכולת הייחודית לבדוק ולהעביר את הקוד שנוצר ישירות בממשק הצ'אט. זה דומה ל"חפצי קלוד "ומאפשר איטרציות ושיפורים מהירים בעת תכנות. היכולת לבצע קוד בזמן אמת היא יתרון עצום עבור מפתחים ומתכנתים.

למרות נקודות החוזק הללו, חשוב להדגיש כי ביקורות עצמאיות וניתוחים לטווח הארוך נדרשים כדי לאמת באופן מלא את הבדלי הביצועים בין שני הדגמים.

העתיד של AI: תחרות עולמית עם תוצאה לא בטוחה

ההתפתחויות של Deepseek ו- Openai מראות כי עולמו של AI נמצא בשינוי מתמיד. התחרות בין שני הענקים תעצב באופן משמעותי את התפתחות ה- AI בשנים הקרובות ותוביל לחידושים נוספים.

השאלה האם הדמיון בין Deepseek R1 ל- Openai O1 נובע מהסיכוי או חיקוי אסטרטגי נותר ללא מענה. אך ברור שהתחרות העולמית לעליונות ב- AI מניעה פיתוח טכנולוגי ומעבירה את גבולות האפשריים. זה עדיין לא צפוי אם ל- Deepseek או Openai יהיה את היתרון בתחרות זו. עם זאת, בטוח שעתיד AI יהיה תלוי ביכולת לקבל החלטות חדשניות ואחראיות כאחד. הדמוקרטיזציה של טכנולוגיית AI באמצעות מודלים של קוד פתוח כמו Deepseek R1 תמלא ללא ספק תפקיד מכריע בתהליך זה. זהו תחום מרגש ומורכב שבוודאי יהיה הרבה הפתעות מוכנות.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus