Chiny kontra USA w AI: czy DeepSeek R1 (R1 Zero) i OpenAI o1 (o1 mini) naprawdę tak się różnią?

Chiny vs. USA w KI: Deepseek R1 vs. Openai O1 - Strategiczna imitacja czy innowacje technologiczne?

W coraz bardziej zglobalizowanym świecie sztucznej inteligencji (AI) konkurencja między Chinami a USA jest szczególnie zwięzła. Chiński startup Deepseek niedawno przedstawił dwa przełomowe modele: Deepseek R1 Zero i Deepseek R1. Modele te powodują mieszanie w społeczności AI, ponieważ osiągają usługi w testach porównawczych porównywalnych z modelami O1 Mini i O1. Ale jak podobne lub różne są te systemy i co to oznacza dla przyszłości AI?

Deepseek R1 Zero: rewolucja poprzez uczenie się wzmocnienia

Model Deepseek R1 Zero jest szczególnie innowacyjny, ponieważ został przeszkolony wyłącznie poprzez uczenie się wzmocnienia (RL). Całkowicie rezygnuje z ludzkich informacji zwrotnych lub klasycznego nadzorowanego dostrajania. To sprawia, że ​​jest pionierem w korzystaniu z uczenia się wzmocnienia w sztucznej inteligencji. Pokazuje imponujący postęp w rozwoju umiejętności rozumowania, w tym:

• Self -sprawa: model analizuje swoje odpowiedzi niezależnie i rozpoznaje błędy.
• Refleksja: opracowuje strategie poprawy rozwiązywania problemów.
• Tworzenie długich myśli: złożone relacje są pokazane w logicznych, spójnych krokach.

Niezwykłym aspektem jest zdolność modelu do poświęcenia niektórych problemów. Przechodząc na emeryturę i poprawiając swoje podejście, pokazuje potencjał uczenia się wzmocnienia w tworzeniu autonomicznych systemów uczenia się.

Deepseek R1: Połączenie RL i dostrajania

Natomiast Deepseek R1 Wzmacniacze łączy się z klasycznym nadzorowanym strojeniem wykończeniowym, aby lepiej dopasować modele odpowiedzi do oczekiwań międzyludzkich. Ta hybrydowa metoda treningu umożliwia DeepSeek R1 osiągnięcie doskonałych wyników w różnych obszarach zastosowań:

• Matematyka: osiągnęła dokładność 79,8 % w AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) i imponujące 97,3 % w teście Math-500.
• Programowanie: Z wyższością 96,3 % uczestników ludzkich w Codeforces, ustanawia nowy punkt odniesienia.
• Wiedza ogólna: Przy 90,8 % w MMLU (ogromne zrozumienie wielozadaniowości) i 71,5 % w Diamencie GPQA, pokazuje głębokie zrozumienie wiedzy faktycznej.

Wyzwania i specjalne cechy modeli Deepseek

Pomimo ich imponującej wydajności modele wykazują pewne słabości i szczególności:

• Niezamierzona zmiana języka: Deepseek R1 i R1 Zero mają tendencję do przełączania między różnymi językami, co może powodować problemy w aplikacjach wielojęzycznych.
• Ograniczona funkcjonalność: oba modele obecnie nie obsługują wywołań funkcji ani rozszerzonych dialogów ani edycji JSON.
• Otwarta dostępność: Deepseek R1 jest open source i swobodnie dostępny w ramach współistki. Umożliwia to programistom korzystanie z masy i wyjść modelu bez ograniczeń.
• Mniejsze modele: Deepseek wydał również sześć mniejszych modeli, które zostały przeszkolone z danymi z Deepseek R1. Modele te oferują bardziej elastyczne możliwe zastosowania.

Porównanie: Deepseek R1 vs. Openai O1

Zarówno Deepseek R1, jak i Openai O1 są wysoce rozwiniętymi modelami AI, które specjalizują się w złożonej leszczu. Bezpośrednie porównanie ujawnia podobieństwa, ale także niektóre uderzające różnice.

1. Wydajność w testach porównawczych

Deepseek R1 osiąga porównywalne w wielu testach porównawczych, w niektórych jeszcze lepszych wynikach niż Openai O1:

• Matematyka: Deepseek R1 osiągnął 79,8 % w AIME 2024, podczas gdy Openaai O1 osiągnął 79,2 %. W teście Math-500 Deepseek R1 wyraźnie wyprzedza Openaai O1 z 96,4 %.
• Programowanie: Deepseek R1 osiągnął 96,3 %w teście kodeksów, tuż za OpenAai O1 z 96,6 %.
• Wiedza ogólna: Deepseek R1 osiągnął 90,8 % w MMLU, podczas gdy Openaai O1 osiągnął 91,8 %.

2. Metody szkolenia

Główną różnicą są metody szkolenia:

• Deepseek R1: Użyj uczenia się czystego wzmocnienia bez nadzorowanego dostrajania.
• Openai O1: Łączy uczenie się wzmocnienia z ludzkim sprzężeniem zwrotnym (RLHF), co umożliwia większą adaptację do oczekiwań międzyludzkich.

3. Koszty i dostępność

Deepseek R1 jest znacznie tańszy i bardziej dostępny niż Openai O1:

• Koszty API: W przypadku miliona tokenów Deepseek R1 oblicza tylko 0,55 USD za dane wejściowe i 2,19 USD za produkty, podczas gdy OpenAai O1 15 lub 60 USD kosztuje.
• Licencja: Deepseek R1 jest open source i oferuje pełną elastyczność w użyciu i adaptacji.

4. Umiejętności specjalne

Oba modele charakteryzują się zaawansowanymi umiejętnościami rozumowania:

• Deepseek R1: Opracowany przez umiejętności uczenia się wzmocnienia, takie jak samoocena, refleksja i generowanie długich łańcuchów.
• Openaai O1: Został wyraźnie przeszkolony do łańcucha thuughughtrean, co oznacza, że ​​może rozwiązywać złożone problemy krok po kroku.

Nadaje się do:

• Rozwój AI: o1 od ChatGPT – nowy model AI: aktualności, tło, możliwe zastosowania i ograniczenia
• Nowa zawartość AI o1 od OpenAI: Znaczący postęp w technologii AI – „myślący” model AI

Przezroczystość i kontrola: Deepseek R1 jest zaletą

Niezwykłą zaletą Deepseek R1 jest przejrzystość procesu myślenia. Oferuje użytkownikom głębszy wgląd w swój „wewnętrzny monolog”. Umożliwia to zrozumienie i zrozumienie łańcucha argumentu, w którym model popełnia błędy. Openai O1 wykazuje podobne umiejętności, ale nie na tej samej głębokości.

Praktyczne zastosowanie: Deepseek R1 jako przystępna alternatywa

Dostępne ceny i charakter open source Deepseek R1 sprawiają, że jest to obiecująca alternatywa dla programistów, firm i instytucji edukacyjnych. Uwzględnij możliwe obszary zastosowania:

• Badania naukowe: rozwiązanie złożonych problemów matematycznych i naukowych.
• Programowanie: optymalizacja i poprawa kodów.
• Kreatywna burza mózgów: generowanie innowacyjnych pomysłów i koncepcji.
• Zastosowania edukacyjne: Wsparcie dla uczenia się i zrozumienia złożonych tematów.

Demokratyzacja technologii AI

Deepseek R1 i R1 Zero imponująco pokazują, w jaki sposób uczenie się wzmocnienia może rozwinąć rozwój AI. Ich usługi są dowodem na to, że chińskie firmy coraz częściej działają z amerykańskimi konkurentami na poziomie oczu. Dzięki połączeniu innowacji, dostępności i niskich kosztów Deepseek może potencjalnie mieć zrównoważony wpływ na krajobraz AI.

Jednocześnie okaże się, jak oba systemy udowodnią się w prawdziwych scenariuszach aplikacji. Konkurencja między Chinami a USA w rozwoju sztucznej inteligencji niewątpliwie będzie nadal tworzyć ekscytujące innowacje. Jednak jedno jest jasne: rozpoczęła się demokratyzacja zaawansowanych technologii AI.

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

Giants AI w porównaniu: Deepseek przeciwko Openaai-A Race for Top of Artificial Intelligence

Świat sztucznej inteligencji (AI) to dziedzina dynamiczna i stale rozwijająca się, która charakteryzuje się ciągłą konkurencją o innowacje i doskonałość. W centrum tego konkursu znajdują się dwóch gigantów: z jednej strony American Company Openai, znana z przełomowych modeli, takich jak GPT i seria „O1”, a z drugiej strony, a z drugiej strony, w górę i rozwijający się chiński startup Deepseek z imponującymi modelami, takimi jak Deepseek R1 i R1 Zero. Pytanie, czy najnowsze osiągnięcia w DeepSeek są przypadkową konwergencją, czy imitacją strategiczną, jest przedmiotem ożywionych dyskusji i najważniejszym wydarzeniem złożonej dynamiki globalnej konkurencji AI.

Deepseek R1 Zero: Paradygmat przesuwa się przez czystą uczenie się wzmocnienia

Deepseek R1 Zero to niezwykły model, który przełamuje tradycyjne podejście do rozwoju AI. W przeciwieństwie do większości dużych modeli głosowych opartych na kombinacji monitorowanego uczenia się (nadzorowane uczenie się) i wzmocnienia uczenia się za pomocą ludzkich informacji zwrotnych (uczenie się wzmocnienia z ludzkich informacji zwrotnych, RLHF), R1 Zero był szkolony tylko z uczeniem się wzmocnienia (RL). Oznacza to, że model rozwinął swoje umiejętności bez bezpośredniego wkładu człowieka bez dostosowania ludzkich preferencji. Jest to kluczowa różnica, która sprawia, że ​​R1 zero jest fascynującym przypadkiem zbadania możliwości czystego RL.

Rezultatem jest model, który jest w stanie rozwijać niezwykłe umiejętności poznawcze, które wcześniej osiągnęły jedynie poprzez połączenie ludzkich informacji zwrotnych i nadzorowanego uczenia się. R1 Zero pokazuje:

Self -review

Model jest w stanie krytycznie kwestionować własne wnioski i obliczenia oraz sprawdzić błędy, co prowadzi do większej dokładności i niezawodności. Nie jest to już „generator odpowiedzi”, ale aktywny rozwiązanie problemu, który jest świadomy własnych procesów poznawczych.

odbicie

R1 Zero może myśleć o swoich procesach myślenia i uczyć się z niego. Oznacza to, że model może nie tylko dostosować się do nowych danych, ale także w celu rozwiązywania problemów na swój sposób. Jest to krok w kierunku „metapoznawczych” sztucznej inteligencji.

Generowanie długich łańcuchów myśli

Model może rozbić złożone problemy na szereg logicznych kroków i przedstawić te kroki w zrozumiały i przejrzystym sposób. Ta zdolność do tworzenia długich „myśli” ma kluczowe znaczenie dla rozwiązywania wymagających zadań wymagających złożonego rozumowania.

Czas myślenia adaptacyjnego

W zależności od złożoności zadania R1 Zero może zdecydować, kiedy musi zainwestować więcej „czasu myślenia”, aby rozwiązać problem. Jest to dynamiczna korekta wysiłku obliczeniowego, która wskazuje, że model ten uparcie wykonuje algorytmy, ale także rozwija poczucie trudności zadania.

Umiejętności te imponująco pokazują potencjał uczenia się wzmocnienia jako podstawy rozwoju wysoce inteligentnych systemów. R1 Zero jest dowodem, że możliwe jest rozwijanie złożonych umiejętności poznawczych bez polegania na ograniczeniach ludzkich informacji zwrotnych. Implikacje tego podejścia do przyszłości badań AI są ogromne.

Deepseek R1: Stowarzyszenie uczenia się wzmocnienia i grzywnowania

Podczas gdy Deepseek R1 Zero bada granice czystego uczenia się wzmocnienia, Deepseek R1 ma inną ścieżkę, która reprezentuje syntezę uczenia się ponownie i nadzorowanego dostrajania. Ten model wykorzystuje mocne strony obu metod do tworzenia systemu, który ma zarówno zaawansowane umiejętności pękania, jak i lepszą adaptację do oczekiwań ludzkich.

Imponująca wydajność Deepseek R1 w różnych obszarach jest dowodem skuteczności tego podejścia:

matematyka

W AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) Deepseek R1 osiągnął dokładność 79,8 %, a nawet 97,3 % dla Math-500. Liczby te wskazują, że model może nie tylko rozwiązać proste problemy matematyczne, ale jest również w stanie zrozumieć i zastosować złożone koncepcje matematyczne. Przekracza większość ludzkich matematyków w znormalizowanych testach.

programowanie

W konkursie Codeforces, słynnym konkursie programowym, Deepseek R1 przekroczył 96,3 % uczestników ludzi. Model jest w stanie rozwiązać wymagające zadania programowania, zrozumieć złożony kod i pisać wydajne algorytmy.

Wiedza ogólna

W wymagających testach MMLU (masowe zrozumienie języka wielozadaniowego) i GPQA Diamond, Deepseek R1 osiągnął imponujące wartości 90,8 % i 71,5 %. Wyniki te podkreślają zdolność modelu do zrozumienia i zastosowania szerokiego zakresu wiedzy i wskazują, że może on działać z ludzką inteligencją na poziomie oczu.

Usługi te sprawiają, że DeepSeek R1 jest wszechstronnym narzędziem, które można wykorzystać w różnych obszarach aplikacji, od badań naukowych po rozwój oprogramowania.

Specjalne cechy i wyzwania w drodze do idealnej sztucznej inteligencji

Pomimo imponującego postępu, które Deepseek wykonał z R1 i R1 Zero, istnieją również pewne wyzwania i ograniczenia, które należy pokonać:

Zmiana mowy

Zarówno R1, jak i R1 Zero czasami pokazują tendencję do niezamierzonego przełączania między różnymi językami. Ta niespójność może wpłynąć na wrażenia użytkownika i wprowadza dalszą poprawę w dziedzinie przetwarzania języka.

Ograniczenia funkcjonalne

Modele obecnie nie obsługują wywoływania funkcji, rozszerzonych dialogów ani danych wyjściowych w formacie JSON. Ograniczenia te utrudniają korzystanie z modeli w złożonych aplikacjach, które wymagają tych funkcji.

Otwarta dostępność

Podczas gdy bezpłatna dostępność Deepseek R1 pod licencją CO jest wielką zaletą, a bezpłatne wykorzystanie masy i wyników modelu pozwala to również, że model może być potencjalnie niewłaściwie wykorzystywany do złośliwych celów. Ważne jest, aby społeczność i programiści wzięli odpowiedzialność i etycznie wykorzystali technologię.

Mniejsze modele open source

Publikacja sześciu mniejszych modeli open source przeszkolonych z danymi z Deepseek-R1 jest ważnym krokiem w kierunku demokratyzacji technologii AI. Umożliwia to naukowcom i programistom na całym świecie dostęp do ich dostępu do zaawansowanej technologii AI.

Rozwój Deepseek R1 i R1 Zero nie tylko pokazuje możliwości uczenia się wzmocnienia, ale także wyzwania, które można pokonać w tworzeniu naprawdę inteligentnych systemów.

Deepseek R1 vs. Openai O1: bezpośrednie porównanie gigantów

Porównanie Deepseek R1 z modelem OpenAis O1 jest nieuniknione, ponieważ oba systemy mają na celu rozwiązanie złożonych problemów i wykazanie zaawansowanych umiejętności nawrotów. Chociaż oba modele zapewniają podobne usługi w wielu obszarach, istnieją pewne ważne różnice, które są warte bliższego przyjrzenia się:

Wydajność w bezpośrednim porównaniu

W wielu testach porównawczych Deepseek R1 i O1 wykazują bardzo podobne usługi. W dziedzinie matematyki Deepseek R1 osiągnął 79,8 % w AIME 2024, podczas gdy O1 osiągnął 79,2 %. W obszarze programowania Deepseek R1 osiągnął 96,3 % w teście Codeforces, a O1 osiągnął 96,6 %. W teście wiedzy ogólnej MMLU Deepseek R1 osiągnął 90,8 %, a O1 osiągnął 91,8 %. Wyniki te pokazują, że oba modele konkurują w wielu obszarach na bardzo wysokim poziomie.

Ale istnieją również obszary, w których Deepseek przekracza R1 O1. W teście Math-500 Deepseek R1 osiągnął imponującą dokładność 97,3 %, a O1 osiągnął 96,4 %. Wyniki te wskazują, że Deepseek R1 może być lepszy w niektórych określonych obszarach.

Metody szkolenia

Koncentracja na uczeniu się wzmocnienia: Oba modele wykorzystują uczenie się wzmocnienia jako podstawową metodę szkolenia. Jednak podczas gdy Deepseek R1 opiera się na czystym uczeniu się wzmocnienia bez uprzedniego nadzorowanego strojenia wykończenia, O1 RL łączy się z ludzkim sprzężeniem zwrotnym (RLHF). Ta różnica w metodach szkolenia może przyczynić się do obserwowanych różnic wydajności między modelami i wskazuje na różne filozofie w rozwoju AI. Podczas gdy Deepseek podąża ścieżką inteligencji czysto algorytmicznej, Openai opiera się na udoskonalaniu modeli poprzez ludzką wiedzę specjalistyczną.

Koszty i dostępność

Istotną różnicą między tymi dwoma modelami są koszty i dostępność. Deepseek R1 jest znacznie tańszy niż O1, a koszty API wynoszą 0,55 USD za dane wejściowe i 2,19 USD za produkty na milion tokenów, w porównaniu do 15 i 60 USD według O1. Ponadto dostępny jest Deepseek R1 Open Source i pod współzawodnicą, a O1 jest zastrzeżoną technologią. Te różnice w kosztach i dostępności sprawiają, że DeepSeek R1 jest atrakcyjną opcją dla programistów i badaczy, którzy chcą korzystać z zaawansowanej technologii AI bez większych wydatków finansowych.

Umiejętności specjalne

Dokonaj mocnych stron: Deepseek R1 rozwinął umiejętności, takie jak samoocena, refleksja i generowanie długich łańcuchów przemyśleń przez czyste RL. Z drugiej strony O1 był specjalnie przeszkolony w celu rozumowania łańcucha i może rozwiązać złożone problemy krok po kroku. Chociaż oba modele specjalizują się w zaawansowanym pęknięciu, różnią się one skupieniem metodologicznym, co prowadzi do różnych mocnych stron w różnych obszarach zastosowania.

Obszary zastosowań

Podobieństwa i różnice: Oba modele są odpowiednie do różnych wymagających zadań, takich jak badania naukowe, złożone obliczenia matematyczne, zaawansowane programowanie i kreatywne burzę mózgów. Możesz służyć jako podstawa zaawansowanych aplikacji AI w różnych obszarach, ale różne obszary priorytetów mogą prowadzić do tego bardziej odpowiednie w niektórych aplikacjach niż w innych.

Ogólnie rzecz biorąc, Deepseek R1 stanowi poważną alternatywę dla OpenAis O1, która oferuje znacznie niższe koszty i większą dostępność przy porównywalnej wydajności. Jest to ważny krok w kierunku demokratyzacji technologii AI, która ma potencjał, sposób opracowywania i wykorzystywania AI. Jednak długoterminowy okres próbny obu modeli w scenariuszach rzeczywistych aplikacji dopiero się okaże.

Nadaje się do:

• Czy modele językowe AI są wykorzystywane w przemyśle, np. w robotyce, procesach automatyzacji, inteligentnych fabrykach czy systemach sterowania ruchem?
• Kolejny poziom sztucznej inteligencji: Autonomiczni agenci AI podbijają cyfrowy świat – agenci AI kontra modele AI

Szczegółowe mocne strony Deepseek R1

Podczas gdy ogólna wydajność Deepseek R1 i Openai O1 jest bardzo podobna w wielu obszarach, istnieją pewne konkretne obszary, w których Deepseek R1 pokazuje najwyższe usługi:

Kompetencje matematyczne na najwyższym poziomie

Deepseek R1 przekracza O1 w testach matematycznych, takich jak AIME (79,8 % vs. 79,2 %) i Math-500 (97,3 % vs. 96,4 %). Wyniki te są nie tylko wartościami liczbowymi, ale także pokazują, że model jest w stanie zrozumieć i używać złożonych koncepcji i problemów matematycznych. Jest to dowód głębokich matematycznych kompetencji Deepseek R1.

Głębsza wiedza ogólna

W teście diamentowym GPQA test w zakresie wiedzy ogólnej Deepseek R1 osiąga 71,5 %, co stanowi znaczącą wydajność. Model pokazuje głębokie zrozumienie faktów, koncepcji i relacji, co czyni go wszechstronnym narzędziem dla aplikacji wymagających szerokiego zakresu wiedzy.

Przejrzystość w procesie myślenia

Wewnętrzny monolog: Deepseek R1 oferuje bardziej szczegółowy wgląd w wewnętrzny proces myślenia w porównaniu do O1. Pokazuje bardziej przejrzysty „wewnętrzny monolog”, który umożliwia użytkownikowi lepsze zrozumienie argumentu za odpowiedziami. Ta przejrzystość jest nieoceniona, aby zrozumieć, w jaki sposób model dochodzi do jego wniosków i zidentyfikować możliwe źródła błędu. Ułatwia to kontrolowanie modelu w przyszłych zapytaniach.

Wykonanie kodu w czasie rzeczywistym

Deepseek R1 oferuje unikalną możliwość testowania i renderowania kodu utworzonego bezpośrednio w interfejsie czatu. Jest to porównywalne z „artefaktami Claude” i umożliwia szybkie iterację i ulepszenia podczas programowania. Możliwość wykonywania kodu w czasie rzeczywistym jest ogromną zaletą dla programistów i programistów.

Pomimo tych mocnych stron ważne jest, aby podkreślić, że konieczne są niezależne recenzje i analizy długoterminowe w celu pełnej weryfikacji różnic wydajności między dwoma modelami.

Przyszłość AI: globalna konkurencja z niepewnym wynikiem

Rozwój Deepseek i Openai pokazuje, że świat AI jest w stałej zmianie. Konkurencja między dwoma gigantami znacznie ukształtuje rozwój sztucznej inteligencji w nadchodzących latach i doprowadzi do dalszych innowacji.

Pytanie, czy podobieństwa między Deepseek R1 i Openai O1 są spowodowane przypadkowym lub strategicznym imitacją, pozostaje bez odpowiedzi. Oczywiste jest jednak, że globalna konkurencja o supremację w AI napędza rozwój technologiczny i przenosi granice możliwości. Nie można jeszcze przewidzieć, czy Deepseek czy Openai będą miały przewagę w tym konkursie. Jest jednak pewne, że przyszłość AI będzie zależeć od zdolności do podejmowania zarówno innowacyjnych, jak i odpowiedzialnych decyzji. Demokratyzacja technologii AI przy użyciu modeli open source, takich jak Deepseek R1, niewątpliwie odgrywa kluczową rolę w tym procesie. Jest to ekscytujące i złożone pole, które z pewnością będzie gotowe wiele niespodzianek.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

 

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus