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

Kína vs. USA az AI-ban: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1 – Stratégiai imitáció vagy technológiai innováció?

A mesterséges intelligencia (AI) egyre globalizálódó világában különösen kiélezett a verseny Kína és az USA között. A kínai startup, a DeepSeek nemrégiben bemutatott két úttörő modellt: a DeepSeek R1 Zero-t és a DeepSeek R1-et. Ezek a modellek felpörgetik a mesterséges intelligencia közösségét, mivel az OpenAI o1 mini és o1 modelljéhez hasonló teljesítményt érnek el a benchmark teszteken. De mennyire hasonlítanak vagy különböznek ezek a rendszerek valójában, és mit jelent ez az AI jövője szempontjából?

DeepSeek R1 Zero: A tanulás megerősítésének forradalma

A DeepSeek R1 Zero modell különösen innovatív, mert kizárólag megerősítéses tanulás (RL) segítségével képezték ki. Teljesen elhagyja az emberi visszajelzést vagy a klasszikus felügyelt finomhangolást. Ez úttörővé teszi a megerősítő tanulás alkalmazásában az AI-ban. Lenyűgöző előrehaladást mutat az érvelési készségek fejlesztésében, beleértve:

• Önellenőrzés: A modell önállóan elemzi a válaszait és észleli a hibákat.
• Reflexió: Stratégiákat dolgoz ki a problémamegoldás javítására.
• Hosszú gondolatláncok generálása: Az összetett összefüggések logikus, koherens lépésekben kerülnek bemutatásra.

Figyelemre méltó szempont a modell azon képessége, hogy több gondolkodási időt tudjon fordítani konkrét problémákra. Megközelítésének újragondolásával és fejlesztésével megmutatja a megerősítésben rejlő lehetőségeket autonóm tanulási rendszerek létrehozására.

DeepSeek R1: Az RL és a finomhangolás kombinációja

Ezzel szemben a DeepSeek R1 a megerősítő tanulást kombinálja a klasszikus felügyelt finomhangolással, hogy jobban megfeleljen a modell válaszainak az emberi elvárásoknak. Ezzel a hibrid edzési módszerrel a DeepSeek R1 kiváló eredményeket érhet el a különböző alkalmazási területeken:

• Matematika: 79,8%-os pontosságot ért el az AIME 2024 (amerikai meghívásos matematikai vizsgán) és lenyűgöző 97,3%-os a MATH 500 teszten.
• Programozás: A Codeforces emberi résztvevőinek 96,3%-os fölényével új mércét állít fel.
• Általános ismeretek: Az MMLU (Massive Multitask Language Understanding) 90,8%-a és a GPQA Diamond 71,5%-a a tényszerű ismeretek mély megértését mutatja.

A DeepSeek modellek kihívásai és különlegességei

Lenyűgöző teljesítményük ellenére a modelleknek van néhány gyengesége és sajátossága:

• Nem szándékos nyelvváltás: A DeepSeek R1 és R1 Zero hajlamos a különböző nyelvek közötti váltásra, ami problémákat okozhat a többnyelvű alkalmazásokban.
• Korlátozott funkcionalitás: Jelenleg mindkét modell nem támogatja a függvényhívásokat, a kiterjesztett párbeszédpaneleket vagy a JSON-kimenetet.
• Nyílt elérhetőség: A DeepSeek R1 nyílt forráskódú és szabadon elérhető az MIT Licenc alatt. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy korlátozás nélkül használják a modell súlyait és kimeneteit.
• Kisebb modellek: A DeepSeek hat kisebb modellt is kiadott a DeepSeek R1 adatai alapján. Ezek a modellek rugalmasabb alkalmazási lehetőségeket kínálnak.

Összehasonlítás: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1

A DeepSeek R1 és az OpenAI o1 is fejlett mesterséges intelligencia modellek, amelyek az összetett érvelésre specializálódtak. A közvetlen összehasonlítás hasonlóságokat, de néhány szembetűnő különbséget is feltár.

1. Teljesítmény a benchmarkokban

A DeepSeek R1 sok benchmarkban hasonló, sőt egyes esetekben még jobb eredményeket ér el, mint az OpenAI o1:

• Matek: A DeepSeek R1 79,8%-ot ért el az AIME 2024-en, míg az OpenAI o1 79,2%-ot ért el. A MATH 500 tesztben a DeepSeek R1 97,3%-kal egyértelműen megelőzi az OpenAI o1-et 96,4%-kal.
• Programozás: A Codeforces tesztben a DeepSeek R1 96,3%-ot ért el, közvetlenül az OpenAI o1 mögött 96,6%-kal.
• Általános ismeretek: A DeepSeek R1 90,8%-ot ért el az MMLU-n, míg az OpenAI o1 91,8%-ot ért el.

2. Képzési módszerek

A fő különbség a képzési módszerekben rejlik:

• DeepSeek R1: Tiszta megerősítő tanulást használ felügyelt finomhangolás nélkül.
• OpenAI o1: A megerősítő tanulást az emberi visszajelzéssel (RLHF) egyesíti, lehetővé téve az emberi elvárásokhoz való nagyobb alkalmazkodást.

3. Költség és hozzáférhetőség

A DeepSeek R1 lényegesen olcsóbb és elérhetőbb, mint az OpenAI o1:

• API költség: Egymillió tokenért a DeepSeek R1 csak 0,55 dollárt kér a bemenetekért és 2,19 dollárt a kimenetekért, míg az OpenAI o1 15 dollárba, illetve 60 dollárba kerül.
• Licenc: A DeepSeek R1 nyílt forráskódú, és teljes rugalmasságot kínál a használatban és a testreszabásban.

4. Különleges készségek

Mindkét modell fejlett érvelési képességekkel rendelkezik:

• DeepSeek R1: Olyan készségeket fejleszt, mint az önvizsgálat, a reflexió és a hosszú gondolati láncok létrehozása a megerősítő tanulás révén.
• OpenAI o1: Kifejezetten kiképezték a gondolatlánc-gondolkodásra, amely lehetővé teszi összetett problémák lépésről lépésre történő megoldását.

Átláthatóság és vezérlés: A DeepSeek R1 előnye

A DeepSeek R1 jelentős előnye a gondolkodási folyamat átláthatósága. A felhasználók mélyebb betekintést nyújtanak „belső monológjába”. Ez lehetővé teszi az érvelés láncolatának nyomon követését és annak megértését, hogy a modell hol hibázik. Az OpenAI o1 hasonló képességeket mutat, de nem ugyanolyan mélységben.

Gyakorlati alkalmazás: DeepSeek R1 megfizethető alternatívaként

A DeepSeek R1 elérhető árazása és nyílt forráskódú jellege ígéretes alternatívát kínál a fejlesztők, a vállalkozások és az oktatási intézmények számára. A lehetséges alkalmazási területek a következők:

• Tudományos kutatás: összetett matematikai és tudományos problémák megoldása.
• Programozás: kódok optimalizálása és javítása.
• Kreatív ötletbörze: innovatív ötletek és koncepciók generálása.
• Oktatási alkalmazások: Az összetett témák tanulásának és megértésének támogatása.

Az AI technológia demokratizálása

A DeepSeek R1 és az R1 Zero lenyűgözően demonstrálja, hogy a megerősített tanulás hogyan segítheti elő az AI fejlesztését. Eredményeik azt igazolják, hogy a kínai vállalatok egyre inkább egyenrangúan működnek az amerikai versenytársakkal. Az innováció, a hozzáférhetőség és az alacsony költségek kombinálásával a DeepSeek tartós hatást gyakorolhat az AI-tájra.

Ugyanakkor látni kell, hogy mindkét rendszer hogyan fog teljesíteni valós alkalmazási forgatókönyvekben. A Kína és az Egyesült Államok közötti verseny a mesterséges intelligencia fejlesztésében kétségtelenül továbbra is izgalmas újításokat fog hozni. Egy dolog azonban világos: 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 összehasonlítása: DeepSeek kontra OpenAI – Verseny a mesterséges intelligencia csúcsáért

A mesterséges intelligencia (AI) világa egy dinamikus és folyamatosan fejlődő terület, amelyet az innovációért és a kiválóságért folyó folyamatos verseny jellemez. A verseny középpontjában két óriás áll: egyrészt az amerikai OpenAI cég, amely olyan úttörő modelljeiről ismert, mint a GPT és az "o1" sorozat, másrészt a feltörekvő kínai startup, a DeepSeek lenyűgöző modelljeivel. mint például a DeepSeek R1 és R1 Zero. Élénk vita tárgyát képezi az a kérdés, hogy a DeepSeek legújabb fejlesztései véletlen konvergenciát vagy stratégiai utánzást jelentenek-e, és rávilágít a globális mesterségesintelligencia-verseny összetett dinamikájára.

DeepSeek R1 Zero: Paradigmaváltás a tisztán megerősítő tanulás révén

A DeepSeek R1 Zero egy figyelemre méltó modell, amely megtöri a mesterséges intelligencia fejlesztésének hagyományos megközelítését. A legtöbb nagy nyelvi modelltől eltérően, amelyek a felügyelt tanulás és az emberi visszacsatolásból származó megerősítéses tanulás (RLHF) kombinációján alapulnak, az R1 Zero-t kizárólag megerősítéses tanulás (RL) segítségével képezték. Ez azt jelenti, hogy a modell képességeit közvetlen emberi beavatkozás nélkül, az emberi preferenciákhoz való alkalmazkodás nélkül fejlesztette ki. Ez egy döntő különbség, amely az R1 Zero-t lenyűgöző eseté teszi a tiszta RL lehetőségeinek felfedezéséhez.

Az eredmény egy olyan modell, amely olyan figyelemre méltó kognitív képességeket képes kifejleszteni, amelyeket korábban csak az emberi visszacsatolás és a felügyelt tanulás kombinációjával értek el. Az R1 Zero bemutatja:

Önellenőrzés

A modell képes kritikusan megvizsgálni saját következtetéseit és számításait, ellenőrizni a hibákat, ami nagyobb pontosságot és megbízhatóságot eredményez. Már nem csak „válaszgenerátor”, hanem aktív problémamegoldó, tisztában van saját kognitív folyamataival.

visszaverődés

R1 Zero képes reflektálni a saját gondolkodási folyamataira és tanulni azokból. Ez azt jelenti, hogy a modell nem csak az új adatokhoz tud alkalmazkodni, hanem a saját problémamegoldási módjához is. Ez egy lépés a „metakognitív” AI felé.

Hosszú gondolatláncok generálása

A modell képes az összetett problémákat logikai lépések sorozatára bontani, és ezeket a lépéseket érthetően és átláthatóan bemutatni. Ez a hosszú „gondolati láncok” létrehozásának képessége döntő fontosságú az összetett érvelést igénylő, kihívást jelentő feladatok megoldásában.

Adaptív gondolkodási idő

Az R1 Zero a feladat összetettségétől függően el tudja dönteni, hogy mikor kell több „gondolkodási időt” fektetni egy probléma megoldására. Ez a számítási erőfeszítés dinamikus kiigazítása, ami azt sugallja, hogy a modell nem csak makacsul hajt végre algoritmusokat, hanem a feladat nehézségének érzetét is fejleszti.

Ezek a képességek lenyűgözően demonstrálják a megerősítő tanulásban rejlő lehetőségeket, mint a rendkívül intelligens rendszerek fejlesztésének alapját. Az R1 Zero bizonyítéka annak, hogy lehetséges komplex kognitív képességek fejlesztése anélkül, hogy az emberi visszajelzések korlátaira támaszkodnánk. Ennek a megközelítésnek az AI-kutatás jövőjére gyakorolt ​​hatása óriási.

DeepSeek R1: A megerősítő tanulás és a finomhangolás egyesítése

Míg a DeepSeek R1 Zero a tisztán megerősítő tanulás határait kutatja, a DeepSeek R1 egy másik utat választ, amely a megerősítő tanulás és a felügyelt finomhangolás szintézisét képviseli. Ez a modell mindkét módszer erősségeit kihasználva olyan rendszert hoz létre, amely fejlett érvelési képességekkel rendelkezik, és jobban illeszkedik az emberi elvárásokhoz.

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

matematika

Az AIME 2024-en (American Invitational Mathematics Examination) a DeepSeek R1 79,8%-os, a MATH-500-nál pedig 97,3%-os pontosságot ért el. Ezek a számok arra utalnak, hogy a modell nemcsak egyszerű matematikai problémákat tud megoldani, hanem összetett matematikai fogalmak megértésére és alkalmazására is alkalmas. A szabványosított teszteken felülmúlja a legtöbb emberi matematikust.

programozás

A Codeforces versenyen, egy rangos programozási versenyen a DeepSeek R1 felülmúlta a humán résztvevők 96,3%-át. A modell képes megoldani az igényes programozási feladatokat, megérteni bonyolult kódokat és hatékony algoritmusokat írni.

Általános ismeretek

Az igényes MMLU (Massive Multitask Language Understanding) és GPQA Diamond teszteken a DeepSeek R1 lenyűgöző, 90,8%-os, illetve 71,5%-os pontszámot ért el. Ezek az eredmények rávilágítanak a modell azon képességére, hogy a tudás széles körét megértsék és alkalmazzák, és azt sugallják, hogy az emberi intelligenciával egyenrangúan működhet.

Ezek az eredmények a DeepSeek R1-et sokoldalú eszközzé teszik, amely számos alkalmazási területen használható, a tudományos kutatástól a szoftverfejlesztésig.

Különleges funkciók és kihívások a tökéletes mesterséges intelligencia felé vezető úton

A DeepSeek által az R1 és R1 Zero terén elért lenyűgöző fejlődés ellenére néhány kihívást és korlátot is le kell küzdeni:

Nyelvváltás

Mind az R1, mind az R1 Zero néha hajlamos akaratlanul váltani a különböző nyelvek között. Ez az inkonzisztencia hatással lehet a felhasználói élményre, és további fejlesztéseket igényel a nyelvi feldolgozásban.

Funkcionális korlátok

A modellek jelenleg nem támogatják a függvényhívást, a kiterjesztett párbeszédpaneleket vagy a JSON formátumú kimenetet. Ezek a korlátozások megnehezítik a modellek használatát olyan összetett alkalmazásokban, amelyek ezeket a szolgáltatásokat igénylik.

Nyílt elérhetőség

Míg a DeepSeek R1 ingyenes elérhetősége az MIT licenc alatt jelentős előny, és lehetővé teszi a modell súlyainak és kimeneteinek ingyenes használatát, ez azt is jelenti, hogy a modellel rosszindulatú célokra lehet visszaélni. Fontos, hogy a közösség és a fejlesztők felelősséget vállaljanak, 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.

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