Kína vs. USA a mesterséges intelligenciában: Valóban ennyire különbözik a DeepSeek R1 (R1 Zero) és az OpenAI o1 (o1 mini)?

Kína vs. USA a KI -ben: DeepSeek R1 vs. Openai O1 - Stratégiai utánzás vagy technológiai innováció?

A mesterséges intelligencia (AI) egyre globalizáltabb világában a Kína és az Egyesült Államok közötti verseny különösen tömör. A kínai induló DeepSeek nemrégiben két úttörő modellt mutatott be: a DeepSeek R1 Zero és a DeepSeek R1. Ezek a modellek felkavarják az AI -közösséget, mivel olyan szolgáltatásokat érnek el, amelyek összehasonlíthatók az O1 Mini és O1 modellekkel. De mennyire hasonlóak vagy különböznek ezek a rendszerek valóban, és mit jelent ez az AI jövője szempontjából?

DeepSeek R1 Zero: Forradalom a megerősítés tanulásán keresztül

A DeepSeek R1 Zero modell különösen innovatív, mivel kizárólag a megerősítési tanulás (RL) révén képzett. Teljes mértékben elszámolja az emberi visszajelzéseket vagy a klasszikus felügyelt finomhangolást. Ez úttörővé teszi az AI megerősítési tanulásának használatát. Ez lenyűgöző fejlődést mutat az érvelési készségek fejlesztésében, ideértve a következőket is:

• Ön -ellenőrzés: A modell önállóan elemzi a válaszokat, és felismeri a hibákat.
• Reflection: stratégiákat dolgoz ki a problémamegoldás javítására.
• Hosszú gondolatok létrehozása: A komplex kapcsolatok logikus, koherens lépésekben vannak megmutatva.

Figyelemre méltó szempont a modell azon képessége, hogy bizonyos problémákat többet fordítson. A megközelítés visszavonásával és javításával megmutatja a megerősítés megtanulásának lehetőségét, hogy autonóm tanulási rendszereket hozzon létre.

DeepSeek R1: Az RL és a finomhangolás kombinációja

Ezzel szemben a DeepSeek R1 megerősítő tanulása a klasszikus felügyelt befejezés hangolásával kombinálódik, hogy jobban megfeleljen az emberi elvárásokra adott modell válaszoknak. Ez a hibrid edzési módszer lehetővé teszi a DeepSeek R1 számára, hogy kiváló eredményeket érjen el az alkalmazás különböző területein:

• Matematika: 79,8 % -os pontosságot ért el az AIME 2024-ben (American Invitational Mathematics vizsgálat) és a MATH-500 tesztben lenyűgöző 97,3 %.
• Programozás: A CodeForces emberi résztvevőinek 96,3 % -ának fölényével új referenciaértéket állít fel.
• Általános ismeretek: 90,8 % -kal az MMLU -ban (masszív multitask hosszú tank -megértés) és 71,5 % a GPQA gyémántban, ez a ténybeli ismeretek mély megértését mutatja.

A DeepSeek modellek kihívásai és különleges jellemzői

Lenyűgöző teljesítményük ellenére a modellek néhány gyengeséget és sajátosságot mutatnak:

• A nyelv nem szándékos változása: A DeepSeek R1 és R1 Zero hajlamos a különböző nyelvek közötti váltásra, ami problémákat okozhat a többnyelvű alkalmazásokban.
• Korlátozott funkcionalitás: Mindkét modell jelenleg nem támogatja a funkcióhívásokat, a kibővített párbeszédeket vagy a JSON kiadásokat.
• Nyitott elérhetőség: A DeepSeek R1 nyílt forráskódú és szabadon elérhető a társ-licenc alatt. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy korlátozás nélkül használják a modell súlyát és kimeneteit.
• Kisebb modellek: A DeepSeek hat kisebb modellt is kiadott, amelyeket a DeepSeek R1 adataival képeztek. Ezek a modellek rugalmasabb lehetséges felhasználásokat kínálnak.

Összehasonlítás: DeepSeek R1 vs. Openai O1

Mind a DeepSeek R1, mind az Openai O1 fejlett AI modellek, amelyek a komplex mogyoróra szakosodtak. A közvetlen összehasonlítás felfedi a hasonlóságokat, de néhány feltűnő különbség is.

1. Teljesítmény a referenciaértékekben

A DeepSeek R1 sok referenciaértékben összehasonlítható, néhány még jobb eredménynél, mint az Openai O1:

• Matematika: A DeepSeek R1 79,8 % -ot ért el az AIME 2024 -ben, míg az OpenAAI O1 elérte a 79,2 % -ot. A MATH-500 teszt során a DeepSeek R1 egyértelműen meghaladja az OpenAAI O1-et, 96,4 %-kal.
• Programozás: A DeepSeek R1 elérte a 96,3 %-ot a CodeForces tesztben, közvetlenül az OpenAAI O1 mögött, 96,6 %-kal.
• Általános ismeretek: A DeepSeek R1 90,8 % -ot ért el az MMLU -nál, míg az OpenAAI O1 elérte a 91,8 % -ot.

2. Képzési módszerek

A fő különbség az edzési módszerek:

• DeepSeek R1: Használjon tiszta megerősítési tanulást felügyelt finomhangolás nélkül.
• Openai O1: A megerősítés tanulását kombinálja az emberi visszacsatolással (RLHF), amely lehetővé teszi az emberi elvárásokhoz való alkalmazkodást.

3. Költségek és akadálymentesség

A DeepSeek R1 sokkal olcsóbb és elérhetőbb, mint az Openai O1:

• API -költségek: Egy millió token esetében a DeepSeek R1 csak 0,55 dollárt számol be a bemenetekre és 2,19 dollárt a outputokért, míg az OpenAai O1 $ 15 vagy 60 dollár költségeket.
• Engedélyezés: A DeepSeek R1 nyílt forráskódú, és teljes rugalmasságot kínál a felhasználásban és az adaptációban.

4. Különleges készségek

Mindkét modellt a fejlett érvelési készségek jellemzik:

• DeepSeek R1: A megerősítő tanulási készségek, például az önellenőrzés, a reflexió és a hosszú láncok generációja fejlesztették ki.
• Openaai O1: kifejezetten képzettek az of-of-of-trean számára, ami azt jelenti, hogy lépésről lépésre képes megoldani a komplex problémákat.

Alkalmas:

• AI fejlesztés: o1 a ChatGPT-től – az új AI modell: hírek, háttér, lehetséges felhasználások és korlátozások
• Új tartalom AI o1 az OpenAI-tól: Jelentős előrelépés az AI-technológiában – A „gondolkodó” AI-modell

Átláthatóság és ellenőrzés: Mély -R1 előnye

A DeepSeek R1 figyelemre méltó előnye a gondolkodási folyamat átláthatósága. Mélyebb betekintést nyújt a felhasználóknak a "belső monológ" -ba. Ez lehetővé teszi az érvelés láncának megértését és megértését, ahol a modell hibákat okoz. Az Openai O1 hasonló készségeket mutat, de nem ugyanabban a mélységben.

Gyakorlati alkalmazás: DeepSeek R1, mint megfizethető alternatíva

A DeepSeek R1 hozzáférhető árazási és nyílt forráskódú jellege ígéretes alternatívává teszi a fejlesztők, a vállalatok és az oktatási intézmények számára. Tartalmazza a lehetséges alkalmazási területeket:

• Tudományos kutatás: Komplex matematikai és tudományos problémák megoldása.
• Programozás: A kódok optimalizálása és fejlesztése.
• Kreatív ötletbörze: innovatív ötletek és fogalmak generálása.
• Oktatási alkalmazások: Támogatás a tanuláshoz és a komplex témák megértéséhez.

Az AI technológia demokratizálódása

A DeepSeek R1 és az R1 nulla lenyűgözően megmutatja, hogy a megerősítés tanulásának elősegítheti az AI fejlődést. Szolgáltatásaik bizonyítják, hogy a kínai vállalatok egyre inkább működnek az amerikai versenytársakkal a szem szintjén. Az innováció, az akadálymentesség és az alacsony költségek kombinációjával a DeepSeek fenntartható hatással lehet az AI tájra.

Ugyanakkor még látni kell, hogy mindkét rendszer miként bizonyítja magukat a valódi alkalmazás forgatókönyveiben. A Kína és az Egyesült Államok közötti verseny az AI fejlesztésben kétségtelenül továbbra is izgalmas újításokat eredményez. Egy dolog azonban egyértelmű: megkezdődött a fejlett AI technológiák demokratizálódása.

Lokálistól globálisig: a kkv-k ügyes stratégiákkal hódítják meg a globális piacot - Kép: Xpert.Digital

Abban az időben, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg sikerét, a kihívás az, hogyan tehetjük ezt a jelenlétet hitelessé, egyénivé és nagy horderejűvé. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozícionálja magát. A kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit egyetlen platformon egyesíti, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, a Google Hírekben való cikkek közzétételének lehetősége, valamint a mintegy 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési lista maximalizálja a tartalom elérhetőségét és láthatóságát. Ez alapvető tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).

Bővebben itt:

• Hiteles. Egyénileg. Globális: Az Xpert.Digital stratégia vállalata számára

Az AI óriások összehasonlításban: Mélység az Openaai-A versenyen a mesterséges intelligencia tetejére

A mesterséges intelligencia (AI) világa egy dinamikus és folyamatosan fejlődő terület, amelyet az innováció és a kiválóság folyamatos versenye jellemez. A verseny középpontjában két óriás van: egyrészt az OpenAI amerikai vállalat, amely az úttörő modelljeiről ismert, mint például a GPT és az "O1" sorozat, másrészt, másrészt a Up- és a kínai indítás és a DeepSeek, például a DeepSeek R1 és az R1 Zero. Az a kérdés, hogy a DeepSeek legújabb fejleményei véletlenszerű konvergencia vagy stratégiai utánzásról szólnak -e, élénk megbeszélések tárgyát képezik, és kiemeli a globális AI verseny összetett dinamikájának kiemelését.

DeepSeek R1 Zero: A paradigmaváltás a tiszta megerősítés tanulásán keresztül

A DeepSeek R1 Zero egy figyelemre méltó modell, amely áttöri az AI fejlesztésének hagyományos megközelítését. A megfigyelt tanulás (felügyelt tanulás) és az emberi visszacsatolással való tanulás és a tanulás megerősítése (az emberi visszacsatolásból származó megerősítés tanulásának, RLHF) kombinációján alapuló legtöbb nagy hangmodell (RLHF), az R1 Zero -t csak a megerősítés tanulásával (RL) képzett. Ez azt jelenti, hogy a modell fejlesztette képességeit közvetlen emberi bemenet nélkül, anélkül, hogy az emberi preferenciákat adaptálná. Ez egy kritikus különbség, amely az R1 Zero lenyűgöző esetét teszi a tiszta RL lehetőségeinek kutatásához.

Az eredmény egy olyan modell, amely képes olyan figyelemre méltó kognitív készségeket fejleszteni, amelyeket korábban csak az emberi visszacsatolás és a felügyelt tanulás kombinálásával érnek el. Az R1 Zero bemutatja:

Önmegvizsgálat

A modell képes kritikusan megkérdőjelezni a saját következtetéseit és számításait, és ellenőrizni a hibákat, ami nagyobb pontossághoz és megbízhatósághoz vezet. Ez már nem csupán egy "válaszgenerátor", hanem egy aktív problémamegoldó, aki tisztában van a saját kognitív folyamataival.

visszaverődés

Az R1 Zero elgondolkodhat saját gondolkodási folyamatain, és tanulhat belőle. Ez azt jelenti, hogy a modell nemcsak alkalmazkodhat az új adatokhoz, hanem a problémák önmagában történő megoldására is. Ez egy lépés a "metakognitív" AI felé.

A hosszú gondolkodási láncok generálása

A modell számos logikai lépéssel bonthatja a komplex problémákat, és ezeket a lépéseket érthető és átlátható módon mutathatja be. Ez a képesség, hogy hosszú láncokat hozzon létre, elengedhetetlen az igényes feladatok megoldásához, amelyek összetett érvelést igényelnek.

Adaptív gondolkodási idő

A feladat összetettségétől függően az R1 Zero eldöntheti, mikor kell több "gondolkodási időt" befektetnie a probléma megoldásához. Ez a számítási erőfeszítés dinamikus beállítása, amely azt jelzi, hogy a modell nemcsak makacsul végez algoritmusokat, hanem kidolgozza a feladat nehézségét is.

Ezek a készségek lenyűgözően bizonyítják a megerősítés tanulásának potenciálját, mint a rendkívül intelligens rendszerek fejlesztésének alapját. Az R1 Zero bizonyíték arra, hogy komplex kognitív készségeket fejleszthetne anélkül, hogy támaszkodnánk az emberi visszacsatolásra vonatkozó korlátozásokra. Ennek a megközelítésnek az AI -kutatás jövőjére gyakorolt ​​hatása óriási.

DeepSeek R1: A megerősítés tanulásának és a finomságnak a társulása

Miközben a DeepSeek R1 Zero feltárja a tiszta megerősítés tanulásának korlátait, a DeepSeek R1 más útja van, amely az újbóli erőfeszítés tanulásának szintézisét képviseli és felügyelte a finomhangolást. Ez a modell mindkét módszer erősségeit használja olyan rendszer létrehozásához, amelynek fejlett repedési képességei és jobb alkalmazkodása van az emberi elvárásokhoz.

A DeepSeek R1 lenyűgöző teljesítménye a különböző területeken igazolja ennek a megközelítésnek a hatékonyságát:

matematika

Az AIME 2024-ben (American Invitational Mathematics vizsgálat) a DeepSeek R1 79,8 % -os pontosságot ért el, és akár 97,3 % -ot ért el a MATH-500 esetében. Ezek a számok azt jelzik, hogy a modell nemcsak az egyszerű matematikai problémákat tudja megoldani, hanem képes megérteni és alkalmazni az összetett matematikai fogalmakat is. A szabványosított tesztekben meghaladja a legtöbb emberi matematikus.

programozás

A CodeForces versenyen, a neves programozási versenyen a DeepSeek R1 meghaladta az emberi résztvevők 96,3 % -át. A modell képes megoldani az igényes programozási feladatokat, megérteni a komplex kódot és a hatékony algoritmusokat.

Általános tudás

Az MMLU (masszív multitask nyelvi megértés) és a GPQA Diamond igényes tesztjeiben a DeepSeek R1 90,8 % és 71,5 % lenyűgöző értékeket ért el. Ezek az eredmények hangsúlyozzák a modell azon képességét, hogy megértsék és alkalmazzák a tudás széles skáláját, és azt jelzik, hogy az emberi intelligenciával képes működni a szem szintjén.

Ezek a szolgáltatások a DeepSeek R1 sokoldalú eszközt jelentenek, amelyet különféle alkalmazási területeken lehet felhasználni, a tudományos kutatástól a szoftverek fejlesztéséig.

Különleges jellemzők és kihívások a tökéletes AI felé vezető úton

Annak ellenére, hogy a DeepSeek az R1 és az R1 Zero segítségével elért lenyűgöző előrelépést, vannak olyan kihívások és korlátozások is, amelyeket meg kell küzdeni:

Beszédváltozás

Mind az R1, mind az R1 Zero néha megmutatja azt a hajlamot, hogy véletlenül váltson a különböző nyelvek között. Ez az inkonzisztencia befolyásolhatja a felhasználói élményt, és további javulást eredményezhet a nyelvfeldolgozás területén.

Funkcionális korlátozások

A modellek jelenleg nem támogatják a funkcióhívást, a kibővített párbeszédeket vagy a kimenetet JSON formátumban. Ezek a korlátozások megnehezítik a modellek használatát olyan összetett alkalmazásokban, amelyek megkövetelik ezeket a funkciókat.

Nyitott elérhetőség

Noha a DeepSeek R1 ingyenes rendelkezésre állása a CO -license alatt nagy előnye, és a modell súlyának és outputjának szabad felhasználása lehetővé teszi, ez azt is jelenti, hogy a modell rosszindulatú célokra használható vissza. Fontos, hogy a közösség és a fejlesztők vállalják a felelősséget, és etikusan használják a technológiát.

Kisebb nyílt forráskódú modellek

Hat kisebb, DeepSeek-R1 adatokra kiképzett nyílt forráskódú modell kiadása jelentős lépés az AI-technológia demokratizálása felé. Ez lehetővé teszi a kutatók és fejlesztők számára szerte a világon, hogy hozzáférjenek és fejlesszék a fejlett AI-technológiát.

A DeepSeek R1 és R1 Zero fejlesztése nemcsak a megerősítő tanulás lehetőségeit mutatja be, hanem azokat a kihívásokat is, amelyeket le kell küzdeni az igazán intelligens rendszerek létrehozása során.

DeepSeek R1 vs. OpenAI o1: Az óriások közvetlen összehasonlítása

A DeepSeek R1 és az OpenAI o1 modelljének összehasonlítása elkerülhetetlen, mivel mindkét rendszer célja az összetett problémák megoldása és a fejlett érvelési képességek bemutatása. Bár mindkét modell sok területen hasonlóan teljesít, van néhány lényeges különbség, amelyeket érdemes alaposabban megvizsgálni:

Teljesítmény közvetlen összehasonlításban

Számos benchmark tesztben a DeepSeek R1 és az o1 nagyon hasonló teljesítményt mutat. Matematikában a DeepSeek R1 79,8%-ot ért el az AIME 2024-en, míg az o1 79,2%-ot ért el. A programozásban a DeepSeek R1 96,3%-ot ért el a Codeforces tesztben, míg az o1 96,6%-ot. Az MMLU általános tudástesztjén a DeepSeek R1 90,8%-ot, míg az o1 91,8%-ot ért el. Ezek az eredmények azt mutatják, hogy mindkét modell nagyon magas szinten versenyez számos területen.

De vannak olyan területek is, ahol a DeepSeek R1 felülmúlja az o1-et. A MATH 500 tesztben a DeepSeek R1 lenyűgöző, 97,3%-os, míg az o1 96,4%-os pontosságot ért el. Ezek az eredmények arra utalnak, hogy a DeepSeek R1 bizonyos területeken jobb lehet.

Képzési módszerek

Fókuszban a megerősítő tanulás: Mindkét modell a megerősítő tanulást használja alapképzési módszerként. Míg azonban a DeepSeek R1 tisztán megerősítő tanulásra támaszkodik előzetes felügyelt finomhangolás nélkül, az o1 egyesíti az RL-t az emberi visszajelzéssel (RLHF). Ez a különbség a képzési módszerekben hozzájárulhat a modellek közötti teljesítménybeli különbségekhez, és eltérő filozófiákat sugall az AI fejlesztésében. Míg a DeepSeek a tisztán algoritmikus intelligencia útját járja, az OpenAI a modellek emberi szakértelemmel történő finomítására támaszkodik.

Költség és hozzáférhetőség

A két modell közötti fő különbség a költség és a rendelkezésre állás. A DeepSeek R1 lényegesen költséghatékonyabb, mint az o1, az API költsége 0,55 dollár a bemenetek és 2,19 dollár a kimenetek millió tokenenként, szemben az o1 15 és 60 dolláros költségével. Ezenkívül a DeepSeek R1 nyílt forráskódú és MIT licenc alatt érhető el, míg az o1 szabadalmaztatott technológia. Ezek a költség- és hozzáférhetőségbeli különbségek teszik a DeepSeek R1-et vonzó lehetőséggé a fejlesztők és kutatók számára, akik jelentősebb pénzügyi ráfordítás nélkül szeretnék kihasználni a fejlett mesterséges intelligencia technológiát.

Különleges képességek

Erősségek a részletekben: A DeepSeek R1 olyan készségeket fejlesztett ki, mint az önvizsgálat, a reflexió és a hosszú gondolatláncok generálása a tiszta RL segítségével. Az o1 viszont kifejezetten a gondolati láncolatos érvelésre lett kiképezve, és lépésről lépésre képes összetett problémákat megoldani. Bár mindkét modell a fejlett érvelésre specializálódott, módszertani fókuszaikban különböznek, ami eltérő erősségeket eredményez a különböző alkalmazási területeken.

Alkalmazási területek

Hasonlóságok és különbségek: Mindkét modell alkalmas különféle igényes feladatok elvégzésére, mint például tudományos kutatás, összetett matematikai számítások, haladó programozás és kreatív ötletelés. Különböző területeken egyaránt szolgálhatnak a fejlett AI-alkalmazások alapjául, de eltérő fókuszaik alkalmasabbá tehetik őket bizonyos alkalmazásokban, mint másokban.

Összességében a DeepSeek R1 komoly alternatívát jelent az OpenAI o1-jéhez képest, lényegesen alacsonyabb költségeket és nagyobb hozzáférést kínál összehasonlítható teljesítmény mellett. Ez egy jelentős lépés az AI-technológia demokratizálása felé, amely alapvetően megváltoztathatja a mesterséges intelligencia fejlesztésének és alkalmazásának módját. Azonban mindkét modell hosszú távú életképessége valós alkalmazási forgatókönyvekben még várat magára.

Alkalmas:

• Használnak-e mesterséges intelligencia nyelvi modelleket az iparban, például a robotikában, az automatizálási folyamatokban, az intelligens gyárakban vagy a forgalomirányítási rendszerekben?
• A mesterséges intelligencia következő szintje: Az autonóm AI-ügynökök meghódítják a digitális világot – AI-ügynökök kontra AI-modellek

A DeepSeek R1 specifikus erősségei részletesen

Míg a DeepSeek R1 és az OpenAI o1 általános teljesítménye sok területen nagyon hasonló, van néhány olyan terület, ahol a DeepSeek R1 kiváló teljesítményt mutat:

Matematikai kompetencia a legmagasabb szinten

A DeepSeek R1 felülmúlja az o1-et olyan matematikai tesztekben, mint az AIME (79,8% vs. 79,2%) és a MATH-500 (97,3% vs. 96,4%). Ezek az eredmények nem csupán számértékek, hanem azt mutatják, hogy a modell képes bonyolult matematikai fogalmak és problémák megértésére és alkalmazására. Ez a DeepSeek R1 mély matematikai szakértelmének bizonyítéka.

Mélyebb általános ismeretek

A GPQA Diamond Testben, egy általános tudástesztben a DeepSeek R1 71,5%-ot ért el, ami jelentős eredmény. A modell a tények, fogalmak és összefüggések mély megértését mutatja, így sokoldalú eszközzé teszi a széles körű ismereteket igénylő alkalmazásokhoz.

Átláthatóság a gondolkodási folyamatban

A Belső Monológ: DeepSeek R1 részletesebb betekintést nyújt a belső gondolkodási folyamatába, mint az o1. Átláthatóbb „belső monológot” mutat, amely lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy jobban megértse a válaszok mögött meghúzódó érvelést. Ez az átláthatóság felbecsülhetetlen annak megértéséhez, hogy a modell hogyan jut el következtetéseihez, és azonosítani tudja a lehetséges hibaforrásokat. Ez megkönnyíti a modell vezérlését a jövőbeni kérésekben.

Valós idejű kódvégrehajtás

A DeepSeek R1 egyedülálló lehetőséget kínál a beépített kód tesztelésére és megjelenítésére közvetlenül a chat felületen. Ez hasonló a „Claude Artifacts”-hoz, és gyors iterációkat és fejlesztéseket tesz lehetővé a programozásban. A kód valós idejű végrehajtásának lehetősége óriási előny a fejlesztők és programozók számára.

Ezen erősségek ellenére fontos hangsúlyozni, hogy független értékelésekre és hosszú távú elemzésekre van szükség a két modell közötti teljesítménykülönbségek teljes körű érvényesítéséhez.

A mesterséges intelligencia jövője: Bizonytalan kimenetelű globális verseny

A DeepSeek és az OpenAI fejlesztései azt mutatják, hogy az AI világa folyamatosan változik. A két óriáscég közötti versengés az elkövetkező években jelentősen alakítja az AI fejlődését, és további innovációkhoz vezet.

Egyelőre megválaszolatlan a kérdés, hogy a DeepSeek R1 és az OpenAI o1 közötti hasonlóság a véletlennek vagy a stratégiai utánzásnak köszönhető-e. Nyilvánvaló azonban, hogy a mesterséges intelligencia dominanciájáért folyó globális verseny ösztönzi a technológiai fejlődést, és feszegeti a lehetséges határokat. Egyelőre nem világos, hogy a DeepSeek vagy az OpenAI lesz-e előrébb ebben a versenyben. Az azonban biztos, hogy az AI jövője az innovatív és felelősségteljes döntések meghozatalának képességén múlik. A mesterséges intelligencia technológia demokratizálódása olyan nyílt forráskódú modelleken keresztül, mint a DeepSeek R1, kétségtelenül döntő szerepet játszik ebben a folyamatban. Izgalmas és összetett területről van szó, amely biztosan sok meglepetést tartogat.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus