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 cég, 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 hosszú „gondolatok” létrehozásának képessége 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, nyílt forráskódú modell közzététele, amely a DeepSeek-R1 adataival képzett, fontos lépés az AI technológia demokratizálódása felé. Ez lehetővé teszi a kutatók és a fejlesztők számára, hogy szerte a világon hozzáférjenek és továbbfejlesztsék azokat a fejlett AI technológiához.

A DeepSeek R1 és az R1 Zero fejlesztése nemcsak a megerősítés tanulásának lehetőségeit mutatja, hanem azokat a kihívásokat is, amelyek legyőzhetők az igazán intelligens rendszerek létrehozása során.

DeepSeek R1 vs. Openai O1: Az óriások közvetlen összehasonlítása

A DeepSeek R1 és az OpenAis O1 modell összehasonlítása elkerülhetetlen, mivel mindkét rendszer célja az összetett problémák megoldása és a fejlett visszatérési készségek bemutatása. Bár mindkét modell sok területen hasonló szolgáltatásokat nyújt, vannak néhány fontos különbség, amelyek érdemes megnézni:

Teljesítmény közvetlen összehasonlításban

Számos referencia -tesztben a DeepSeek R1 és az O1 nagyon hasonló szolgáltatásokat mutat. A matematika területén a DeepSeek R1 79,8 % -ot ért el az AIME 2024 -ben, míg az O1 elérte a 79,2 % -ot. A programozási területen a DeepSeek R1 96,3 % -ot ért el a CodeForces tesztben, míg az O1 elérte a 96,6 % -ot. Az MMLU általános tudástesztben a DeepSeek R1 90,8 %-ot, az O1 pedig 91,8 %-ot ért el. Ezek az eredmények azt mutatják, hogy mindkét modell sok területen nagyon magas szinten versenyez.

De vannak olyan területek is, ahol a DeepSeek meghaladja az R1 O1 -et. A Math-500 teszt során a DeepSeek R1 lenyűgöző pontosságot ért el 97,3 %-kal, míg az O1 96,4 %-ot ért el. Ezek az eredmények azt jelzik, hogy a DeepSeek R1 bizonyos területeken jobb lehet.

Képzési módszerek

Megerősítés a tanulás fókuszában: Mindkét modell a megerősítő tanulást használja alapképzési módszerként. Míg a DeepSeek R1 a tiszta megerősítés tanulására támaszkodik az előzetes felügyelt befejezés nélkül, az O1 RL kombinálódik az emberi visszacsatolással (RLHF). Ez az edzési módszerek különbsége hozzájárulhat a modellek közötti megfigyelt teljesítménybeli különbségekhez, és jelzi az AI fejlődésének különféle filozófiáit. Míg a DeepSeek a tisztán algoritmikus intelligencia útját folytatja, az Openai az emberi szakértelem révén támaszkodik a modellek finomítására.

Költségek és akadálymentesség

A két modell között jelentős különbség a költségek és a rendelkezésre állás. A DeepSeek R1 szignifikánsan olcsóbb, mint az O1, az API -költségek 0,55 USD a bemeneti és 2,19 USD a millió token / outputnál, szemben a 15 dollárral és 60 dollárral az O1 -nél. Ezenkívül a DeepSeek R1 nyílt forráskódú és a Co-license alatt áll rendelkezésre, míg az O1 védett technológia. Ezek a költségek és az akadálymentesség különbségei a DeepSeek R1 vonzó lehetőséggé teszik azokat a fejlesztőket és kutatókat, akik jelentős pénzügyi költségek nélkül akarnak használni a fejlett AI technológiát.

Speciális készségek

Részletesen erősségek: A DeepSeek R1 olyan készségeket fejlesztett ki, mint az önellenőrzés, a reflexió és a hosszú gondolkodási láncok generálása a tiszta RL -en keresztül. Az O1-et viszont kifejezetten képzették az indoklás láncára, és lépésről lépésre képes megoldani a komplex problémákat. Bár mindkét modell a fejlett repedésre szakosodott, módszertani fókuszukban különböznek egymástól, ami különböző erősségekhez vezet az alkalmazási területeken.

Alkalmazási területek

Hasonlóságok és különbségek: Mindkét modell alkalmas különféle igényes feladatokhoz, például tudományos kutatáshoz, összetett matematikai számításokhoz, fejlett programozáshoz és kreatív ötletbörzehez. A fejlett AI alkalmazások alapjaként szolgálhat a különböző területeken, de a prioritások különböző területei ahhoz vezethetnek, hogy bizonyos alkalmazásokban jobban megfeleljen, mint másokban.

Összességében a DeepSeek R1 komoly alternatívát képvisel az OpenAis O1 -hez, amely lényegesen alacsonyabb költségeket és nagyobb hozzáférhetőséget kínál az összehasonlítható teljesítmény mellett. Ez egy fontos lépés az AI technológia demokratizálódása felé, amelynek lehetősége van, az AI fejlesztésének és alapvetően történő felhasználásának módja. Mindkét modell hosszú távú próbaidőszaka azonban a valós alkalmazási forgatókönyvekben még nem látható.

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

DeepSeek R1 sajátos erősségei részletesen

Noha a DeepSeek R1 és az Openai O1 teljes teljesítménye sok területen nagyon hasonló, vannak olyan speciális területek, ahol a DeepSeek R1 kiváló szolgáltatásokat mutat:

Matematikai kompetencia a legmagasabb szinten

A DeepSeek R1 meghaladja 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 nemcsak numerikus értékek, hanem azt is megmutatják, hogy a modell képes megérteni és használni az összetett matematikai fogalmakat és problémákat. Ez a DeepSeek R1 mély matematikai kompetenciájának bizonyítéka.

Mélyebb általános tudás

A GPQA Diamond tesztben az általános tudás tesztje a DeepSeek R1 71,5 %-ot ér el, ami jelentős teljesítmény. A modell a tények, a fogalmak és a kapcsolatok mély megértését mutatja, ami sokoldalú eszközévé teszi az alkalmazások számára, amelyek széles körű tudást igényelnek.

Átláthatóság a gondolkodási folyamatban

A belső monológ: A DeepSeek R1 részletesebb betekintést nyújt belső gondolkodási folyamatába az O1 -hez képest. Ez egy átláthatóbb „belső monológot” mutat, amely lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy jobban megértse a válaszok mögött álló érvet. Ez az átláthatóság felbecsülhetetlen értékű megérteni, hogy a modell hogyan következtetéseire kerül, és azonosítani a lehetséges hibaforrásokat. Ez megkönnyíti a modell ellenőrzését a jövőbeni vizsgálatok során.

A kód végrehajtása valós időben

A DeepSeek R1 egyedülálló képességet kínál a közvetlenül a csevegőfelületen létrehozott kód tesztelésére és megjelenítésére. Ez összehasonlítható a „Claude tárgyakkal”, és lehetővé teszi a gyors iterációkat és fejlesztéseket a programozás során. A kód valós időben történő végrehajtásának képessége óriási előnye a fejlesztők és a programozók számára.

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

Az AI jövője: globális verseny, bizonytalan eredmény

A DeepSeek és az Openai fejleményei azt mutatják, hogy az AI világa állandó változásban van. A két óriás közötti verseny jelentősen formálja az AI fejlődését az elkövetkező években, és további innovációkhoz vezet.

Megválaszolatlan marad annak a kérdés, hogy a DeepSeek R1 és az Openai O1 közötti hasonlóságok a véletlen vagy a stratégiai utánzás következményei. De egyértelmű, hogy az AI -ben a felsőbbrendűség globális versenye a technológiai fejlődést hajtja végre, és megváltoztatja a lehetséges korlátokat. Még nem előre látható, hogy a DeepSeek vagy az OpenAI előnye lesz ebben a versenyben. Ugyanakkor biztos, hogy az AI jövője attól függ, hogy képes -e mind innovatív, mind felelősségteljes döntéseket hozni. Az AI technológia demokratizálódása nyílt forráskódú modellek, például a DeepSeek R1 felhasználásával kétségtelenül döntő szerepet játszik ebben a folyamatban. Ez egy izgalmas és összetett terület, amelynek minden meglepetése minden meglepetésre kész.

☑️ 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