Deepseek vs. OpenAai: Ki-Wet Racen espone: è la R1 della Cina solo una copia o un capolavoro di strategia?

The Giant Technology Competition: DeepSeek vs. OpenAai-Who domina il futuro dell'IA?

La Cina e gli Stati Uniti sono al centro dello sviluppo tecnologico globale per anni. Soprattutto nell'area dell'intelligenza artificiale (AI), esiste una gara intensiva in cui grandi aziende tecnologiche e start-up emergenti sono alla ricerca di soluzioni innovative. In questo contesto, la startup cinese Ki Deep -seek e la società americana Openai hanno suscitato scalpore. DeepSeek ha recentemente presentato due notevoli modelli di AI chiamati DeepSeek R1 (nella versione di base "R1") e DeepSeek R1 Zero (spesso chiamato anche "R1-Zero"), mentre il lato USA con il modello O1 di Openi e la sua variante più piccola, O1 Mini, in attesa. Molti osservatori si chiedono se i modelli Deepseek R1 e R1 Zero siano solo un'imitazione casuale delle tecnologie americane o se esiste una strategia mirata per aiutare la svolta del settore dell'IA cinese.

Questo testo tratta intensamente le differenze e le somiglianze tra i sistemi di intelligenza artificiale di DeepSeek e OpenAI. Inoltre, è illuminato il modo in cui l'apprendimento di rinforzo viene utilizzato in DeepSeek R1 Zero e R1 e quale potenziale potrebbe comportare la prossima generazione di modelli AI. Nel corso di queste spiegazioni, più di 2000 parole si uniranno per consentire una considerazione completa e un'analisi più profonda. Allo stesso tempo, viene fatto un tentativo di presentare solo contenuti che possono essere considerati affidabili. Questo testo si separa dalla pura speculazione e si concentra su tendenze comprensibili, dati tecnici noti e dichiarazioni dall'area AI.

Adatto a:

• Cina vs. USA nell'intelligenza artificiale: DeepSeek R1 (R1 Zero) e OpenAI o1 (o1 mini) sono davvero così diversi?

La competizione globale nel settore dell'IA

La concorrenza tra Cina e Stati Uniti nel campo dell'IA è aumentata significativamente negli ultimi anni. Gli osservatori continuano a parlare dei due paesi in una vera gara per la supremazia sul futuro KI della tecnologia. Ci sono vari motivi per cui questa competizione è così peggio. In primo luogo, i produttori di decisioni politiche di entrambe le nazioni vedono il potenziale per garantire la leadership dell'innovazione per i prossimi decenni. In secondo luogo, le grandi società tecnologiche hanno riconosciuto che le soluzioni di intelligenza artificiale promettono enormi vantaggi economici. In terzo luogo, sia la Cina che gli Stati Uniti hanno formulato ampie strategie per far avanzare la ricerca sull'intelligenza artificiale.

In Cina, Ki è stato visto come un importante elemento costitutivo per la modernizzazione del paese e come una "chiave per la concorrenza internazionale" per diversi anni. Il governo promuove start-up e istituti di ricerca con una vasta gamma di programmi e denaro per espandere lo sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale. Al contrario, gli Stati Uniti si affidano al potere del libero mercato, dove aziende grandi e affermate come Google, Microsoft, Meta e Openai, ma anche molti attori più piccoli, sono in concorrenza e ricevono somme elevate dagli investitori per progredire nel settore dell'apprendimento automatico, per ottenere reti neurali e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Deep -Week e Openai a colpo d'occhio

Come giocatore emergente dalla Cina, DeepSeek ora funge da una specie di "punta degli addetti ai lavori" nella scena AI globale. La startup AI è meno conosciuta delle grandi aziende tecnologiche cinesi, ma ha attirato l'attenzione nei circoli specializzati perché sembra sviluppare modelli di grandi dimensioni di alta qualità (LLM) in breve tempo. Due di questi modelli sono Deep -Week R1 e DeepSeek R1 Zero. Openi, d'altra parte, è una società con sede in California che è nota a livello globale per i suoi modelli AI e ha attirato l'attenzione in una fase iniziale. Con O1 e sua sorella più piccola, O1 Mini, Openi sta mostrando la loro attenzione su sistemi di intelligenza artificiale scalabili di alta qualità e allo stesso tempo.

I modelli DeepSeek R1 e R1 Zero hanno recentemente ottenuto risultati in test di riferimento che possono essere misurati con OpenAis O1 Mini e il modello O1 più forte. In un settore in cui le innovazioni spesso dominano dalle famose società statunitensi, il Deepseek cinese è diventato improvvisamente un concorrente serio. Alcuni analisti si chiedono fino a che punto DeepSeek sia stato ispirato dagli approcci statunitensi e se vengano copiate solo strategie o che vengano effettivamente introdotti nuovi approcci.

Fondamenti tecnici di DeepSeek R1 e R1 Zero

1. DeepSeek-R1-Zero: apprendimento di rinforzo senza supervisione umana

DeepSeek-R1-Zero eccita in particolare perché questo modello si basa completamente sull'apprendimento del rinforzo (RL) senza aver usato un feedback umano in precedenza o una classica sintonizzazione delle pinne supervisionate. Questo approccio è considerato degno di nota, poiché la maggior parte delle applicazioni AI avanzate utilizza almeno in alcune fasi per utilizzare dati o feedback annotati dall'uomo da test reali.

DeepSeek-R1-Zero percorre un percorso diverso. Il modello è stato progettato in modo tale da sviluppare la capacità di riconoscere relazioni grandi e complesse e migliorare in modo indipendente. Usando costantemente il feedback RL, R1-Zero ha acquisito alcune competenze, che sono particolarmente importanti nell'area del cosiddetto "ragionamento". Questi includono:

• Auto -check: il modello controlla i propri passi intermedi (il suo "monologo interiore") prima che vi sia una risposta finale per scoprire gli errori.
• Riflessione: invece di produrre una singola risposta, il modello si riflette su diverse opzioni di risposta, simili a come una persona pesa possibili soluzioni l'una contro l'altra.
• Generazione di lunghe catene di pensiero: R1-Zero mostra che può anche generare passaggi intermedi per attività complesse, che utilizza in modo flessibile quando si tratta della soluzione.

Controllarti e riavviarti se riconosci un vicolo cieco è un'abilità considerata cruciale per le future scoperte nella ricerca AI. Perché più è complesso è il problema, più importante è la capacità di organizzare pensieri e correggere approcci errati.

2. DeepSeek-R1: combinazione di apprendimento di rinforzo e accordatura sottile classica

La modella gemella Deepseek-R1 combina il potenziale dell'apprendimento del rinforzo con l'approccio più tradizionale della messa a punto supervisionata. Lo sfondo di questa strategia è che l'apprendimento del rinforzo può portare a soluzioni particolarmente creative ed eleganti, ma a volte esporta le aspettative umane per quanto riguarda la comprensibilità e la pertinenza. Per contrastare questo, gli sviluppatori di DeepSeek hanno anche utilizzato metodi di ottimizzazione in cui vengono utilizzati feedback umani e dati di formazione curati.

Secondo i test interni e alcuni benchmark accessibili al pubblico, DeepSeek-R1 mostra forti servizi in varie discipline. Questo include:

• Matematica: valori medi di precisione del 79,8 % in AIME e 97,3 % per Math-500.
• Programmazione: il modello supera circa il 96,3 % degli altri partecipanti in competizioni di codice come le forze di code.
• Conoscenza generale: qui DeepSeek-R1 brilla con un valore del 90,8 % in MMLU e il 71,5 % nel diamante GPQA.

Il fatto che DeepSeek-R1 sia più economico, ma allo stesso tempo raggiunge valori eccellenti in molte discipline, ha suscitato curiosità con gli osservatori. "Questo è l'inizio di un'era new age in cui le start-up sfidano i giganti statunitensi altamente finanziati?" Alcuni commentatori si chiedono.

Openi's O1: background, filosofia e servizi

Fin dall'inizio, OpenAai ha sostenuto la pretesa di sviluppare "intelligenza intelligente e utile per il bene dell'umanità". Questo Leitmotif si riflette in molte decisioni, tra cui la combinazione di apprendimento di rinforzo e feedback umano (RLHF). L'idea alla base di questo è che il modello impara a fornire risposte attraverso l'interazione con i fornitori di feedback umani che non sono solo formalmente corretti, ma allo stesso tempo comprensibili, utili ed eticamente giustificabili.

RLHF impedisce possibili sviluppi indesiderati, ad esempio se un modello potrebbe generare contenuti inappropriati. Tuttavia, ciò richiede risorse aggiuntive, poiché il supporto e la formazione del modello, compresi gli esami umani e i processi di feedback, è costoso. I costi si riflettono spesso in tasse di abbonamento o utilizzo più elevate. Per O1, i prezzi dell'API relativamente elevati sono spesso menzionati, mentre altri fornitori, come DeepSeek, offrono barriere di accesso inferiori.

Per quanto riguarda i test delle prestazioni, O1 di Openi è un sistema potente che può essere applicato a una vasta gamma di attività. A partire dalla matematica alla programmazione per i processi creativi che producono testo, O1 è stato ripetutamente dimostrato che agisce ad alto livello. La sua lettura della catena di thogging è particolarmente nota, in cui il modello divide domande complesse in passaggi intermedi e fornisce risultati molto precisi. Ad esempio, se si svolge un'attività di testo matematica, puoi capire come funziona il processo di pensiero in molti casi. Il modello non mostra tutti i gradini trasparenti, ma di solito spende un argomento graduale che porta a una soluzione chiaramente comprensibile.

Confronta i due sistemi: DeepSeek-R1 vs. O1

1.

Nei test matematici è stato riferito che DeepSeek-R1 ha raggiunto una precisione del 79,8 % in AIME, mentre si dice che O1 sia del 79,2 %. Questa è una differenza minima, che, tuttavia, ha un effetto psicologico perché DeepSeek presenta un modello tecnicamente uguale o addirittura leggermente superiore. Nell'area dell'area di programmazione, afferma che DeepSeek-R1 ha raggiunto circa il 96,3 % nel test delle code delle forze, mentre O1 dovrebbe essere poco più del 96,6 %. Anche questa differenza è bassa, ma mostra che entrambi i modelli agiscono a livello degli occhi.

2. Costi e accessibilità

Un punto essenziale è la diversa struttura dei costi. Mentre OpenAai per O1, commissioni parzialmente relativamente alte, DeepSeek-R1 presumibilmente funziona con prezzi significativamente più bassi: "fino al 95 % più economico" è in alcune presentazioni commerciali da DeepSeek. Tali dichiarazioni devono essere verificate nella pratica, ma se questo vantaggio in termini di costi è vero, questo potrebbe rivelarsi un grande vantaggio competitivo per DeepSeek. Ciò vale in particolare per i clienti aziendali che devono elaborare enormi quantità di dati e quindi optare per una soluzione che risparmia i costi a lungo termine.

Inoltre, secondo l'auto-divulgazione, DeepSeek-R1 è disponibile sotto la co-licenza, che consente l'uso libero e la modifica dei pesi e delle uscite del modello. In un momento in cui sempre più sviluppatori e aziende si affidano all'open source, questo potrebbe essere un vantaggio cruciale. "Per noi promuovere l'innovazione, l'apertura significa promuovere noi" è un'affermazione che viene ripetutamente comunicata da DeepSeek. Attraverso soluzioni open source, gli sviluppatori possono esaminare direttamente il codice, apportare modifiche e integrare il modello nei propri progetti senza entrare in una coazione ecosistema chiusa.

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3. Abilità speciali

Sia DeepSeek-R1 che O1 sono caratterizzati da un ragionamento avanzato. DeepSeek-R1 ha sviluppato una pronunciata capacità di riflettere la riflessione autocritica attraverso RL, passaggi intermedi coordinati e "catene lunghe". L'O1 di Openai, d'altra parte, brilla nella catena di toughttrean, che descrive la capacità di creare soluzioni gradualmente e logicamente comprensibili. Entrambi i modelli sono quindi in grado di presentare immediatamente risultati immediatamente, ma anche di spiegare le loro considerazioni in una certa misura. Ciò aumenta la tracciabilità e la fiducia nelle spese.

DeepSeek-R1 Zero: specializzazioni e prospettive

1. Concentrati sull'apprendimento del rinforzo

DeepSeek-R1 Zero è in un certo senso la versione radicale del modello R1, perché si estende con un feedback umano classico. Mentre R1 si basa parzialmente sulla messa a punto supervisionata, R1-Zero si basa interamente su RL. Dal punto di vista della ricerca sull'intelligenza artificiale, questo è un esperimento entusiasmante: "Il potenziale dell'apprendimento del rinforzo è guidato qui all'estremo", affermano alcuni osservatori. L'apprendimento di rinforzo imita il principio di esperimento ed errore in cui il modello riceve segnali di ricompensa per i corretti passi intermedi o i risultati finali.

Un elemento centrale di R1-Zero è la capacità di pensare al pensiero. Se un problema specifico è classificato come più difficile, il modello utilizza più cicli di calcolo per cercare una soluzione adatta. Questo approccio adattivo-compute può rallentare la risposta del modello, ma tende ad aumentare la qualità dei risultati. "Più lento ma più intelligente" potrebbe essere riassunto.

2. Sfide

Tuttavia, l'approccio radicale RL ha anche lati scuri. DeepSeek-R1 Zero dovrebbe talvolta passare improvvisamente tra lingue diverse o generare spese che confondono dal punto di vista dell'utente. Questo cambiamento non controllato del linguaggio potrebbe essere dovuto alle fasi di esplorazione delle varianti nel processo di apprendimento del rinforzo. Finora, non è stato anche chiaro come la metodologia di apprendimento del rinforzo sia negli scenari di uso reale a lungo termine, in cui la tolleranza alle guasti è talvolta più stretta e i requisiti normativi sono elevati.

R1-Zero non può attualmente eseguire funzioni di dialogo esteso, edizioni JSON o "chiamate di funzione" speciali. Se una soluzione AI deve essere integrata negli ambienti aziendali, tali funzionalità sono spesso essenziali, ad esempio per i processi di processo automatizzati. DeepSeek ha annunciato che stanno lavorando su aggiornamenti che hanno lo scopo di aggiungere gradualmente queste funzionalità. Tuttavia, resta da vedere se e quando appaiono questi aggiornamenti.

Democratizzazione dell'IA da parte dell'open source?

DeepSeek non solo ha pubblicato i suoi grandi modelli R1 e R1-Zero, ma fornisce anche pubblicamente sei derivazioni più piccole. Questi modelli sono stati parzialmente addestrati con i dati estratti dai modelli più grandi. L'obiettivo è fornire sviluppatori di intelligenza artificiale in tutto il mondo semplici strumenti per costruire i propri progetti di intelligenza artificiale. "Vogliamo che la rivoluzione dell'IA raggiunga tutti, non solo grandi aziende o istituti di ricerca", afferma DeepSeek.

Tali passi potrebbero davvero cambiare il paesaggio dell'IA. Se sono disponibili apertamente modelli potenti, le start-up e gli sviluppatori indipendenti non devono nemmeno completare costosi contratti di licenza con grandi fornitori statunitensi, ma possono modificare e utilizzare direttamente le proprie varianti di modelli DeepSeek. Alcuni esperti lo vedono un'opportunità per promuovere la vera varietà e l'innovazione nell'area dell'IA evitando monopoli o oligopolis.

È imitazione o strategica nello sviluppo della casa?

Un argomento ricorrente nella controversia di scommesse occidentali dell'intelligenza artificiale è: la Cina copie semplicemente gli approcci dagli Stati Uniti o è uno sviluppo autentico? In effetti, DeepSeek R1 e R1 Zero mostrano molti parallelismi ai metodi di lavoro dell'O1 di Openi. Ad esempio, entrambi gli apprendimento di rinforzo utilizzano l'ottimizzazione del processo. L'idea di integrare una catena di pensieri (catena di thowh) nell'elaborazione logica di compiti in più fasi è apparsa all'inizio della ricerca occidentale. A questo proposito, è ovvio che DeepSeek ha anche beneficiato di queste conoscenze e talvolta ha implementato un paradigma simile.

Tuttavia, tale somiglianza non dovrebbe essere valutata come prova di plagio o lieve imitazione. La ricerca e lo sviluppo nell'intelligenza artificiale sono un campo guidato a livello globale in cui nuove idee parlano rapidamente. Inoltre, le pubblicazioni scientifiche approfondiscono i progressi in tutta l'area, in modo che i ricercatori di tutto il mondo continuino a basarsi sulla stessa base. Quindi potrebbe anche essere che DeepSeek abbia perfezionato in modo indipendente l'approccio di apprendimento del rinforzo a un punto che va anche oltre la concorrenza in alcuni parametri di riferimento.

Opportunità e rischi competitivi

A causa delle loro impressionanti prestazioni, DeepSeek R1 e R1-Zero suscitano desideri tra investitori, istituti di ricerca e aziende tecnologiche. Se stai cercando una soluzione economica, potente e aperta allo stesso tempo, DeepSeek difficilmente potrebbe essere in grado di evitare. "Non ci sono molti fornitori che hanno un livello così alto e allo stesso tempo offrono questo grado di apertura" è la valutazione di alcuni esperti del settore.

Tuttavia, ci sono rischi. Alcune parti interessate esitano ad adottare "modelli di versione 1", poiché i sistemi di intelligenza artificiale spesso raggiungono la maturità del mercato solo dopo diverse iterazioni. Non è inoltre chiaro se DeepSeek possa garantire la necessaria stabilità e affidabilità nei processi di supporto che sono cruciali per i principali clienti. Sono anche essenziali domande su garanzie, affidabilità, protezione dei dati e sicurezza. Soprattutto quando si tratta di dati sensibili, non solo le prestazioni tecniche sono cruciali, ma anche la questione se la soluzione AI soddisfi i requisiti di sicurezza delle società internazionali.

Implicazioni etiche e geopolitiche

Le tensioni geopolitiche tra Cina e Stati Uniti nel settore tecnologico sono proiettate sul settore dell'IA con una crescente intensità. "Di chi dovresti fidarti quando si tratta di dati sensibili e dello sviluppo di nuovi agenti di intelligenza artificiale?" Sul lato occidentale ci sono scetticismo nei confronti dei sistemi di intelligenza artificiale cinesi, in quanto c'è paura di potenziali interventi da parte delle agenzie governative. Al contrario, ci sono riserve contro il dominio degli Stati Uniti e qualsiasi porte (backdoor) nei sistemi proprietari in Cina.

Questo conflitto si riflette nella questione se DeepSeek rappresenti davvero un'innovazione indipendente o sia solo una copia "Made in Cina". Se è possibile dimostrare che DeepSeek R1 e R1-Zero fissano nuovi standard di qualità, la Cina avrebbe uno dei principali sistemi di intelligenza artificiale, che sarebbe un simbolo per la rapida ascesa tecnologica del paese da una prospettiva geopolitica. Al contrario, un successo dell'O1 di Openi e dello sviluppo in corso negli Stati Uniti potrebbe portare al fatto che le società di intelligenza artificiale americane continuano a mantenere la sovranità sul mercato.

Potenziali scenari di applicazione

1. Ricerca scientifica e matematica

Sia DeepSeek-R1 che O1 sono interessanti per ricercatori, studenti e istituzioni educative a causa della loro buona performance in compiti di matematica. Grazie ad alti valori di precisione in aree come AIME o Math-500, i modelli sono adatti per risolvere compiti complessi algebrici, geometrici o analitici. Possono anche servire da assistente quando si tratta di estrazione e riassunto dei testi specialistici scientifici.

2. Programmazione e sviluppo del software

I modelli potrebbero anche sviluppare i loro vantaggi nell'area dell'ingegneria del software. DeepSeek-R1 e O1 possono interpretare il codice sorgente, identificare passaggi errati e dare suggerimenti per l'ottimizzazione. DeepSeek-R1 integra anche una funzione che consente di testare e rendere il codice direttamente in un'interfaccia di chat. Ciò accelera i cicli di sviluppo e promuove iterazioni rapide. Gli sviluppatori che lavorano nei team potrebbero ricadere su un coach di codice virtuale che dà costantemente feedback.

3. Brainstorming creativo e creazione di contenuti

Entrambi i modelli possono supportare i processi di posizione di testo generando idee, proponendo strutture di contenuto o aiutando a scrivere articoli più lunghi. Per i texter, i giornalisti o i blogger pubblicitari, ci sono nuove opportunità per creare contenuti in modo efficiente e per portare nuove prospettive ancora e ancora. Tuttavia, rimane importante controllare criticamente l'output e non adottare ciecamente.

Vista del futuro: Deepseek e OpenAai modelleranno il mercato dell'intelligenza artificiale?

L'ulteriore sviluppo di DeepSeek R1 e R1-Zero potrebbe essere un segnale per la tendenza globale verso modelli AI potenti e autonomi che apprendono in modo indipendente e dipendono solo da interventi umani. L'approccio dell'aumento dell'apprendimento di riferimento corrisponde a un orientamento generale della moderna ricerca AI. Non appena questi modelli dimostrano i loro vantaggi in progetti reali, altre società probabilmente prepreranno in direzioni simili.

Da parte sua, OpenAai si sforzerà di mantenere il comando o eventualmente espandersi. La società sta ricercando ulteriori versioni sviluppate di O1, che promettono capacità di catena di tavola ancora più precise, migliori interfacce di dialogo e meccanismi di sicurezza più forti. L'argomento del taglio dei costi dovrebbe anche svolgere un ruolo in futuro, poiché sempre più concorrenti si stanno impegnando sul mercato.

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Un'area di tensione tra innovazione e concorrenza

No, DeepSeek con i suoi modelli R1 e R1-Zero non è una copia pura delle tecnologie americane, ma ha i suoi punti di forza e approcci. L'assunzione di imitazione strategica non è completamente respinta, poiché le conoscenze di ricerca nel mondo dell'IA sono generalmente divise apertamente e ogni attore si basa sugli ultimi metodi. Tuttavia, sarebbe troppo breve per ridurre Deep -Week all'etichetta "Plagiat". I risultati del benchmark mostrati e l'apertura dei modelli AI parlano una lingua diversa.

"Siamo all'inizio di una nuova fase della rivoluzione dell'IA" è un'affermazione che spesso può essere ascoltata nella Silicon Valley e nei centri di innovazione cinese. Questa frase suona in generale, ma riflette un vero cambiamento di paradigma: in questa rivoluzione, non sono più solo i grandi nomi che specificano il ritmo, ma anche una varietà di start-up e team di ricerca che cambiano il mercato con idee innovative e favorevoli soluzioni. DeepSeek R1 e R1 Zero sono un esempio per questo che non può più essere ignorato.

Naturalmente, la domanda rimane aperta quale modello prevarrà sulla vista o se sia (e altri prodotti competitivi) si completano a vicenda a un ecosistema globale dell'IA. Una coesistenza in cui gli sviluppatori hanno la scelta di attuare il loro progetto con i modelli statunitensi o cinesi (o persino una combinazione) sarebbe utile per la cultura dell'innovazione. In ogni caso, la serietà tecnica e l'affidabilità dei modelli rimane importanti.

Una cosa è già certa: DeepSeek R1 e R1 Zero potrebbero aiutare a far avanzare la democratizzazione dell'IA rendendo i modelli avanzati accessibili a un pubblico più ampio. Se in pratica viene confermato che DeepSeek fornisce effettivamente soluzioni economiche di alta qualità e allo stesso tempo, la pressione su altri fornitori aumenterà, per ridisegnare i loro modelli di prezzi o per mostrare più apertura. Opens's O1, d'altra parte, funge da "gold standard" in termini di qualità, stabilità e supporto della comunità. Tuttavia, i critici hanno anche commentato qui che si lamentano che le soluzioni di OpenAai non sono abbastanza convenienti o flessibili in ogni campo di applicazione.

"Che si tratti di coincidenza o imitazione strategica nello sviluppo dell'IA?" - Questa domanda non può essere finalmente chiarita. È molto più probabile che DeepSeek e OpenAai si basino su una fondazione di conoscenza Common Knowledge e siano ispirati da risultati di ricerca simili. Entrambi portano le proprie idee e innovazioni e cercano di superare il concorrente in alcune discipline. Questa competizione può essere utilizzata a lungo termine perché aumenta gli standard, accelera il progresso tecnologico e riduce i costi per l'uso dei servizi basati sull'intelligenza artificiale.

La gara tra Cina e Stati Uniti nell'area dell'IA continuerà e con esso la questione di come i giocatori del settore "classici" si battono rispetto ai nuovi arrivati ​​emergenti. È molto probabile che non vi sia una risposta facile a chi domina tra dieci anni. Troppi fattori - dagli sviluppi geopolitici alla situazione economica agli aspetti culturali - influenzano il processo tecnologico generale. Quello che è un start-up ambizioso oggi può essere un attore globale leader nell'area AI domani; Ciò che è considerato un leader oggi deve affermarsi contro i forti sfidanti domani.

Una cosa è certa: apprendimento di rinforzo, licenze aperte, strutture a prezzo equo e la capacità di mappare in modo trasparente i pensieri complessi sono il successo e i fattori di innovazione. Le aziende che combinano questi fattori e allo stesso tempo garantiscono la sicurezza e la protezione dei dati sensibili sono assorbite positivamente dal mercato. DeepSeek R1, R1 Zero e Opens's O1 sono eccellenti esempi che è giunto il momento per un nuovo capitolo dell'IA. Il mondo non vede l'ora che ulteriori progressi porteranno il prossimo anno e i prossimi decenni - e se una nuova generazione di LLM sarà in grado di realizzare la visione di un'intelligenza artificiale davvero universale.

Questo chiude le versioni a Deep -Seek R1, R1 Zero e il loro confronto con Openai O1. Vediamo che il panorama dell'IA è in costante cambiamento e nuovi modelli con vecchie fiere. Lo sviluppo è caratterizzato da una ricerca intensiva, da ispirazione reciproca, concorrenza sana e sfide sempre maggiori che devono essere dominate. Più si sviluppano le tecnologie, più eccitante diventa se e come la Cina e gli Stati Uniti raggruppano i rispettivi punti di forza o si svolgono l'uno contro l'altro. Alla fine, l'intera società potrebbe essere vincitrice se modelli come DeepSeek R1, R1 Zero e O1 forniscono soluzioni innovative che cambiano il modo in cui le persone elaborano le informazioni, risolvano i problemi e diventino creativi.

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