Yapay Zekada Çin ve ABD: DeepSeek R1 (R1 Zero) ve OpenAI o1 (o1 mini) gerçekten bu kadar farklı mı?

Yapay zekada Çin ve ABD: DeepSeek R1 ve OpenAI o1 – Stratejik taklit mi yoksa teknolojik yenilik mi?

Giderek küreselleşen yapay zeka (AI) dünyasında, Çin ile ABD arasındaki rekabet özellikle yoğun. Çinli girişim DeepSeek kısa süre önce çığır açan iki modeli tanıttı: DeepSeek R1 Zero ve DeepSeek R1. Bu modeller, kıyaslama testlerinde OpenAI'nin o1 mini ve o1 modelleriyle karşılaştırılabilir performans elde ederek yapay zeka topluluğunda heyecan yaratıyor. Peki bu sistemler gerçekte ne kadar benzer veya farklı ve bu, yapay zekanın geleceği açısından ne anlama geliyor?

Deepseek R1 Sıfır: Takviye öğrenimi yoluyla bir devrim

Deepseek R1 Zero modeli özellikle yenilikçidir, çünkü sadece takviye öğrenimi (RL) yoluyla eğitilmiştir. Tamamen insan geri bildirimleri veya klasik denetimli ince ayarlarla tamamen dağıtılır. Bu, AI'da takviye öğreniminin kullanımında öncü yapar. Akıl yürütme becerilerinin geliştirilmesinde etkileyici bir ilerleme gösterir, aşağıdakiler de dahil olmak üzere:

• Kendini kontrol edin: Model cevaplarını bağımsız olarak analiz eder ve hataları tanır.
• Yansıma: Problem çözmesini geliştirmek için stratejiler geliştirir.
• Uzun Düşüncelerin Oluşturulması: Karmaşık ilişkiler mantıklı, tutarlı adımlarla gösterilmiştir.

Dikkat çekici bir husus, modelin belirli sorunları daha fazla ayırma yeteneğidir. Yaklaşımını emekliye ayırarak ve geliştirerek, güçlendirici öğrenmenin özerk öğrenme sistemleri yaratma potansiyelini gösterir.

Deepseek R1: RL ve ince ayar kombinasyonu

Buna karşılık, Deepseek R1 takviye öğrenimi, model cevaplarını insan beklentilerine daha iyi eşleştirmek için klasik denetimli kaplama ayarıyla birleşir. Bu hibrit eğitim yöntemi, Deepseek R1'in çeşitli uygulamalarda mükemmel sonuçlar elde etmesini sağlar:

• Matematik: AIME 2024'te % 79,8 (Amerikan Invitational Matematik Sınavı) ve MATH-500 testinde etkileyici % 97,3 doğruluk elde etti.
• Programlama: Codeforces'teki insan katılımcılarının % 96,3'ünün üstünlüğü ile yeni bir ölçüt belirler.
• Genel Bilgi: MMLU'da % 90,8 (devasa çoklu görevli uzun tank anlayışı) ve GPQA elmasında % 71,5 ile gerçek bilginin derin bir anlayışını gösterir.

Deepseek modellerinin zorlukları ve özel özellikleri

Etkileyici performanslarına rağmen, modeller bazı zayıflıklar ve özellikler gösteriyor:

• Kasıtsız dil değişikliği: Deepseek R1 ve R1 Zero, çok dilli uygulamalarda sorunlara neden olabilecek farklı diller arasında geçiş yapma eğilimindedir.
• Sınırlı işlevsellik: Her iki model de şu anda işlev çağrılarını veya genişletilmiş diyalogları veya JSON sürümlerini desteklememektedir.
• Açık Kullanılabilirlik: Deepseek R1 açık kaynaktır ve ortak lisans altında serbestçe erişilebilir. Bu, geliştiricilerin model ağırlıklarını ve çıkışlarını kısıtlama olmadan kullanmalarını sağlar.
• Daha küçük modeller: Deepseek ayrıca Deepseek R1'den verilerle eğitilmiş altı küçük model yayınladı. Bu modeller daha esnek olası kullanımlar sunar.

Karşılaştırma: Deepseek R1 ve Openai O1

Hem Deepseek R1 hem de Openai O1, karmaşık fında uzmanlaşmış oldukça gelişmiş AI modelleridir. Doğrudan bir karşılaştırma benzerlikleri, aynı zamanda bazı çarpıcı farklılıkları da ortaya çıkarır.

1. Ölçerlerde Performans

Deepseek R1, Openai O1'den daha iyi sonuçlarda, birçok ölçütle karşılaştırılabilir elde eder:

• Matematik: Deepseek R1 AIME 2024'te % 79.8, OpenAAI O1 % 79.2'ye ulaştı. Math-500 testinde, Deepseek R1 açıkça %96.4 ile OpenAAI O1'in önünde.
• Programlama: Deepseek R1, Codeforces testinde %96,3'e ulaştı.
• Genel Bilgi: Deepseek R1 MMLU'da % 90.8 elde ederken, OpenAAI O1 % 91.8'e ulaştı.

2. Eğitim Yöntemleri

Temel fark eğitim yöntemlerinde:

• Deepseek R1: Denetimli ince ayar yapmadan saf takviye öğrenimi kullanın.
• Openai O1: Takviye öğrenimini insan beklentilerine daha fazla uyum sağlayan insan geri bildirimleriyle (RLHF) birleştirir.

3. Maliyetler ve erişilebilirlik

Deepseek R1, Openai O1'den çok daha ucuz ve daha erişilebilir:

• API Maliyetleri: Bir milyon jeton için Deepseek R1, girişler için yalnızca 0,55 $ ve çıktılar için 2.19 $, OpenAAI O1 $ 15 veya 60 $ maliyet hesaplar.
• Lisanslama: Deepseek R1 açık kaynaktır ve kullanım ve adaptasyonda tam esneklik sunar.

4. Özel Beceriler

Her iki model de gelişmiş akıl yürütme becerileri ile karakterizedir:

• Deepseek R1: Kendini kontrol etme, yansıtma ve uzun zincirlerin üretimi gibi takviye öğrenme becerileri tarafından geliştirildi.
• OpenAAI O1: Genellikle zinciri için açıkça eğitildi, bu da karmaşık problemleri adım adım çözebileceği anlamına geliyor.

İçin uygun:

• Yapay zeka geliştirme: ChatGPT'den o1 – yeni yapay zeka modeli: haberler, arka plan, olası kullanımlar ve sınırlamalar
• OpenAI'den Yeni İçerik AI o1: Yapay Zeka teknolojisinde önemli bir ilerleme - "Düşünen" Yapay Zeka modeli

Şeffaflık ve Kontrol: Deepseek R1 Avantaj

Deepseek R1'in dikkate değer bir avantajı, düşünme sürecinin şeffaflığıdır. Kullanıcılara "iç monolog" hakkında daha derin bir fikir sunar. Bu, modelin hata yaptığı argüman zincirini anlamayı ve anlamayı mümkün kılar. Openai O1 benzer becerileri gösterir, ancak aynı derinlikte değildir.

Pratik Uygulama: Uygun fiyatlı bir alternatif olarak Deepseek R1

Deepseek R1'in erişilebilir fiyatlandırması ve açık kaynak doğası, onu geliştiriciler, şirketler ve eğitim kurumları için umut verici bir alternatif haline getiriyor. Olası uygulama alanlarını ekleyin:

• Bilimsel araştırma: Karmaşık matematiksel ve bilimsel problemlerin çözümü.
• Programlama: Kodların optimizasyonu ve iyileştirilmesi.
• Yaratıcı beyin fırtınası: Yenilikçi fikirlerin ve kavramların üretimi.
• Eğitim uygulamaları: Karmaşık konuları öğrenme ve anlama desteği.

AI teknolojisinin demokratikleştirilmesi

Deepseek R1 ve R1 Zero etkileyici bir şekilde takviye öğreniminin AI gelişimini nasıl ilerletebileceğini gösteriyor. Hizmetleri, Çinli şirketlerin göz seviyesinde Amerikalı rakiplerle giderek daha fazla faaliyet gösterdiğinin kanıtıdır. İnovasyon, erişilebilirlik ve düşük maliyetlerin birleşimi ile Deepseek, AI manzarası üzerinde sürdürülebilir bir etkiye sahip olma potansiyeline sahiptir.

Aynı zamanda, her iki sistemin de gerçek uygulama senaryolarında kendilerini nasıl kanıtladığı görülüyor. Yapay zeka gelişiminde Çin ve ABD arasındaki rekabet şüphesiz heyecan verici yenilikler üretmeye devam edecektir. Bununla birlikte, bir şey açıktır: İleri AI teknolojilerinin demokratikleştirilmesi başladı.

Yerelden küresele: KOBİ'ler akıllı stratejilerle küresel pazarı ele geçiriyor - Resim: Xpert.Digital

Bir şirketin dijital varlığının başarısını belirlediği bir zamanda, zorluk bu varlığın nasıl özgün, bireysel ve geniş kapsamlı hale getirileceğidir. Xpert.Digital, kendisini bir endüstri merkezi, bir blog ve bir marka elçisi arasında bir kesişim noktası olarak konumlandıran yenilikçi bir çözüm sunuyor. İletişim ve satış kanallarının avantajlarını tek platformda birleştirerek 18 farklı dilde yayın yapılmasına olanak sağlar. Ortak portallarla yapılan işbirliği ve Google Haberler'de makale yayınlama olanağı ve yaklaşık 8.000 gazeteci ve okuyucudan oluşan bir basın dağıtım listesi, içeriğin erişimini ve görünürlüğünü en üst düzeye çıkarıyor. Bu, dış satış ve pazarlamada (SMarketing) önemli bir faktörü temsil eder.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Otantik. Bireysel olarak. Global: Şirketiniz için Xpert.Digital stratejisi

Karşılaştırmalı olarak AI devleri: openaai'ye karşı derinseek-a yapay zekanın zirvesi için yarış

Yapay Zeka Dünyası (AI), inovasyon ve mükemmellik için sürekli bir rekabetle karakterize edilen dinamik ve sürekli gelişen bir alandır. Bu yarışmanın merkezinde iki dev var: bir yandan, GPT ve "O1" serisi ve diğer yandan up- gibi çığır açan modelleriyle bilinen Amerikan şirketi Openai. Deepseek R1 ve R1 Zero gibi etkileyici modelleri ile ve gelecekteki Çin girişimleri Deepseek. Deepseek'teki en son gelişmelerin rastgele bir yakınsama mı yoksa stratejik taklit olup olmadığı sorusu, canlı tartışmaların konusudur ve küresel AI rekabetinin karmaşık dinamiklerinin vurgulanmasıdır.

Deepseek R1 Sıfır: Saf Takviye Öğrenimi ile Paradigma Değişimi

Deepseek R1 Zero, geleneksel AI gelişiminin yaklaşımını kıran dikkate değer bir modeldir. İzlenen öğrenme (denetimli öğrenme) ve insan geri bildirimleri (insan geribildirimi, RLHF'den takviye öğrenimi) ile bir kombinasyona dayanan çoğu büyük ses modelinin aksine, R1 Zero sadece takviye öğrenimi (RL) ile eğitildi. Bu, modelin becerilerini insan tercihlerini uyarlamadan doğrudan insan girdisi olmadan geliştirdiği anlamına gelir. Bu, R1 Zero'yu saf RL olasılıklarını araştırmak için büyüleyici bir durum haline getiren önemli bir farktır.

Sonuç, daha önce sadece insan geri bildirimlerini ve denetimli öğrenmeyi birleştirerek elde edilen olağanüstü bilişsel beceriler geliştirebilen bir modeldir. R1 Zero şunları gösterir:

Kendini gözden geçirme

Model, kendi sonuçlarını ve hesaplamalarını eleştirel olarak sorgulayabilir ve daha fazla doğruluk ve güvenilirliğe yol açan hataları kontrol edebilir. Artık sadece bir "cevap jeneratörü" değil, kendi bilişsel süreçlerinin farkında olan aktif bir sorun çözücü.

refleks

R1 Zero kendi düşünme süreçlerini düşünebilir ve ondan öğrenebilir. Bu, modelin sadece yeni verilere uyum sağlamaya değil, aynı zamanda sorunları kendi yolunda çözebileceği anlamına gelir. "Üstbilişsel" AI'ya doğru bir adımdır.

Uzun düşünce zincirlerinin nesli

Model, karmaşık problemleri bir dizi mantıksal adımda parçalayabilir ve bu adımları anlaşılır ve şeffaf bir şekilde sunabilir. Uzun süredir uzun zincirler oluşturma yeteneği, karmaşık akıl yürütme gerektiren zorlu görevleri çözmek için çok önemlidir.

Uyarlanabilir düşünme zamanı

Görevin karmaşıklığına bağlı olarak, R1 Zero bir sorunu çözmek için ne zaman daha fazla "düşünme zamanı" yatırması gerektiğine karar verebilir. Bu, modelin sadece inatçı bir şekilde algoritmaları değil, aynı zamanda bir görevin zorluğu duygusu geliştirdiğini gösteren hesaplama çabasının dinamik bir ayarlamasıdır.

Bu beceriler, son derece akıllı sistemlerin geliştirilmesinin temeli olarak takviye öğrenme potansiyelini etkileyici bir şekilde göstermektedir. R1 Zero, insan geri bildirimlerine ilişkin kısıtlamalara dayanmadan karmaşık bilişsel beceriler geliştirmenin mümkün olduğunun kanıtıdır. Bu yaklaşımın yapay zeka araştırmasının geleceği için etkileri çok büyüktür.

Deepseek R1: Takviye Öğrenme ve Fine -Tuning Derneği

Deepseek R1 Zero saf takviye öğreniminin sınırlarını araştırırken, Deepseek R1'in yeniden yürütme öğrenmesinin bir sentezini temsil eden ve ince ayarlamayı denetleyen farklı bir yola sahiptir. Bu model, hem gelişmiş çatlama becerilerine hem de insan beklentilerine daha iyi uyum sağlayan bir sistem oluşturmak için her iki yöntemin güçlü yönlerini kullanır.

Deepseek R1'in farklı alanlarda etkileyici performansı, bu yaklaşımın etkinliğinin kanıtıdır:

matematik

AIME 2024'te (Amerikan Invitational Matematik Sınavı), Deepseek R1, MATH-500 için % 79.8 ve hatta % 97.3 doğruluk elde etti. Bu sayılar, modelin sadece basit matematiksel problemleri çözebileceğini değil, aynı zamanda karmaşık matematiksel kavramları anlayabildiğini ve uygulayabildiğini göstermektedir. Standart testlerde çoğu insan matematikçisini aşar.

programlama

Ünlü bir programlama yarışması olan Codeforts yarışmasında Deepseek R1, insan katılımcılarının % 96,3'ünü aştı. Model, zorlu programlama görevlerini çözebilir, karmaşık kodu anlayabilir ve verimli algoritmalar yazabilir.

Genel bilgi

Zorlu testlerde MMLU (büyük çoklu görev dili anlayışı) ve GPQA elmasında Deepseek R1, % 90.8 ve % 71.5 etkileyici değerler elde etti. Bu sonuçlar, modelin geniş bir bilgi yelpazesini anlama ve uygulama yeteneğinin altını çiziyor ve göz seviyesinde insan zekası ile çalışabileceğini belirtiyor.

Bu hizmetler, Deepseek R1'i bilimsel araştırmalardan yazılımın geliştirilmesine kadar çeşitli uygulama alanlarında kullanılabilen çok yönlü bir araç haline getirir.

Mükemmel AI yolunda özel özellikler ve zorluklar

Deepseek'in R1 ve R1 Zero ile yaptığı etkileyici ilerlemeye rağmen, üstesinden gelinmesi gereken bazı zorluklar ve kısıtlamalar da var:

Konuşma değişikliği

Hem R1 hem de R1 Zero bazen farklı diller arasında istemeden geçiş eğilimi gösterir. Bu tutarsızlık, kullanıcı deneyimini etkileyebilir ve gerekli dil işleme alanında daha fazla iyileştirme yapabilir.

Fonksiyonel kısıtlamalar

Modeller şu anda işlev çağrısını, genişletilmiş diyalogları veya çıkışı JSON formatında desteklemiyor. Bu kısıtlamalar, modellerin bu işlevleri gerektiren karmaşık uygulamalarda kullanmayı zorlaştırır.

Açık Kullanılabilirlik

CO -License altında Deepseek R1'in serbest kullanılabilirliği büyük bir avantaj olsa da ve model ağırlıklarının ve çıkışlarının serbest kullanımı izin verirken, bu aynı zamanda modelin potansiyel olarak kötü niyetli amaçlar için kötüye kullanılabileceği anlamına gelir. Topluluk ve geliştiricilerin sorumluluk alması ve teknolojiyi etik olarak kullanması önemlidir.

Daha küçük açık kaynak modelleri

Deepseek-R1'den verilerle eğitilmiş altı küçük açık kaynak modelinin yayınlanması, AI teknolojisinin demokratikleşmesine yönelik önemli bir adımdır. Bu, dünyadaki araştırmacıların ve geliştiricilerin bunları ileri AI teknolojisine erişmelerini ve daha da geliştirmelerini sağlar.

Deepseek R1 ve R1 Zero'nun gelişimi sadece takviye öğrenme olasılıklarını değil, aynı zamanda gerçekten akıllı sistemlerin yaratılmasında aşılabilecek zorlukları da göstermektedir.

Deepseek R1 ve Openai O1: Devlerin doğrudan karşılaştırması

Deepseek R1'in OpenAIS O1 modeli ile karşılaştırılması kaçınılmazdır, çünkü her iki sistem de karmaşık problemleri çözmeyi ve gelişmiş nüks becerilerini göstermeyi amaçlamaktadır. Her iki model de birçok alanda benzer hizmetler sunsa da, daha yakından bakmaya değer bazı önemli farklılıklar vardır:

Doğrudan karşılaştırmada performans

Birçok kıyaslama testinde, Deepseek R1 ve O1 çok benzer hizmetler göstermektedir. Matematik alanında, Deepseek R1 AIME 2024'te % 79.8, O1 % 79.2'ye ulaştı. Programlama alanında, Deepseek R1 kodfor testinde % 96.3 elde ederken, O1 % 96.6'ya ulaştı. Genel bilgi testinde MMLU, Deepseek R1 %90.8, O1 %91.8 elde etti. Bu sonuçlar her iki modelin de birçok alanda çok yüksek bir seviyede rekabet ettiğini göstermektedir.

Ancak Deepseek'in R1 O1'i aştığı alanlar da vardır. Math-500 testinde Deepseek R1, %97.3'lük etkileyici bir doğruluk elde ederken, O1 %96.4 elde etti. Bu sonuçlar Deepseek R1'in bazı belirli alanlarda üstün olabileceğini göstermektedir.

Eğitim yöntemleri

Takviye öğrenme odağı: Her iki model de takviye öğrenmeyi temel bir eğitim yöntemi olarak kullanır. Bununla birlikte, Deepseek R1 daha önce denetimli kaplama ayarlaması olmadan saf takviye öğrenmesine güvenirken, O1 RL insan geri bildirimleri (RLHF) ile birleşir. Eğitim yöntemlerindeki bu fark, modeller arasında gözlenen performans farklılıklarına katkıda bulunabilir ve AI gelişiminde çeşitli felsefeleri gösterir. Deepseek tamamen algoritmik zeka yolunu takip ederken, Openai insan uzmanlığı yoluyla modellerin geliştirilmesine güveniyor.

Maliyetler ve Erişilebilirlik

İki model arasında önemli bir fark maliyet ve kullanılabilirliktir. Deepseek R1, O1'den önemli ölçüde daha ucuzdur, API maliyetleri girişler için 0,55 $ ve milyon belirteçler için çıkışlar için 2.19 $, O1'de 15 $ ve 60 $ 'a kıyasla. Buna ek olarak, Deepseek R1 açık kaynak ve ortak lisansın altında O1 tescilli bir teknolojidir. Maliyetler ve erişilebilirlikteki bu farklılıklar, Deepseek R1'i büyük finansal masraflar olmadan gelişmiş AI teknolojisini kullanmak isteyen geliştiriciler ve araştırmacılar için cazip bir seçenek haline getirir.

Özel Beceriler

Detaylı Güçlü Yönler: Deepseek R1, saf RL aracılığıyla kendi kendine kontrol, yansıma ve uzun düşünce zincirlerinin üretimi gibi beceriler geliştirmiştir. Öte yandan O1, akıl yürütme zinciri için özel olarak eğitildi ve karmaşık sorunları adım adım çözebilir. Her iki model de gelişmiş çatlama konusunda uzmanlaşsa da, metodolojik odaklarında farklılık gösterirler, bu da farklı uygulama alanlarında farklı güçlü yönlere yol açar.

Uygulama alanları

Benzerlikler ve farklılıklar: Her iki model de bilimsel araştırma, karmaşık matematiksel hesaplamalar, gelişmiş programlama ve yaratıcı beyin fırtınası gibi çeşitli zorlu görevler için uygundur. Farklı alanlarda gelişmiş AI uygulamalarının temeli olarak hizmet verebilirsiniz, ancak farklı öncelik alanlarınız buna yol açabilir, belirli uygulamalarda diğerlerinden daha uygundur.

Genel olarak, Deepseek R1, OpenAIS O1'e ciddi bir alternatifi temsil eder, bu da karşılaştırılabilir performansla önemli ölçüde daha düşük maliyetler ve daha fazla erişilebilirlik sunar. Bu, yapay zeka, yapay zekanın temel olarak geliştirilme ve kullanılma şekli olan AI teknolojisinin demokratikleştirilmesine yönelik önemli bir adımdır. Bununla birlikte, gerçek uygulama senaryolarındaki her iki modelin de uzun vadeli denetimli serbestliği görülmektedir.

İçin uygun:

• Yapay zeka dil modelleri endüstride, örneğin robotikte, otomasyon süreçlerinde, akıllı fabrikalarda veya trafik kontrol sistemlerinde kullanılıyor mu?
• Yapay zekanın bir sonraki seviyesi: Otonom yapay zeka ajanları dijital dünyayı fethediyor – yapay zeka ajanları, yapay zeka modellerine karşı

Deepseek R1'in özel güçlü yönleri ayrıntılı

Deepseek R1 ve Openai O1'in genel performansı birçok alanda çok benzer olsa da, Deepseek R1'in üstün hizmetler gösterdiği bazı belirli alanlar vardır:

En üst düzeyde matematiksel yeterlilik

Deepseek R1, AIME ( % 79.8'e karşı % 79.2) ve MATH-500 ( % 97.3'e karşı % 96.4) gibi matematiksel testlerde O1'i aşar. Bu sonuçlar sadece sayısal değerler değil, aynı zamanda modelin karmaşık matematiksel kavramları ve sorunları anlayabildiğini ve kullanabildiğini de göstermektedir. Deepseek R1'in derin matematiksel yeterliliğinin kanıtıdır.

Daha derin genel bilgi

GPQA elmas testinde, genel bilgi için bir test olan Deepseek R1, %71.5'e ulaşır, bu da önemli bir performansdır. Model, gerçekleri, kavramları ve ilişkileri derinlemesine anlıyor, bu da onu geniş bir bilgi yelpazesi gerektiren uygulamalar için çok yönlü bir araç haline getiriyor.

Düşünme sürecinde şeffaflık

İç Monolog: Deepseek R1, iç düşünme sürecine O1'e kıyasla daha ayrıntılı bir fikir sunar. Kullanıcının cevapların arkasındaki argümanı daha iyi anlamasını sağlayan daha şeffaf bir "iç monolog" gösterir. Bu şeffaflık, modelin sonuçlarına nasıl geldiğini anlamak ve olası hata kaynaklarını tanımlamak için paha biçilmezdir. Bu, gelecekteki sorularda modeli kontrol etmeyi kolaylaştırır.

Gerçek Zamanlı Kod Yürütme

Deepseek R1, doğrudan sohbet arayüzünde oluşturulan kodu test etme ve oluşturma özelliği sunar. Bu, "Claude Artifacts" ile karşılaştırılabilir ve programlama sırasında hızlı yinelemeler ve iyileştirmeler sağlar. Gerçek zamanlı olarak kod gerçekleştirme yeteneği, geliştiriciler ve programcılar için muazzam bir avantajdır.

Bu güçlü yönlere rağmen, iki model arasındaki performans farklılıklarını tam olarak doğrulamak için bağımsız incelemelerin ve uzun vadeli analizlerin gerekli olduğunu vurgulamak önemlidir.

Yapay zekanın geleceği: belirsiz bir sonuçla küresel bir rekabet

Deepseek ve Openai'nin gelişmeleri, AI dünyasının sürekli bir değişimde olduğunu göstermektedir. İki dev arasındaki rekabet, önümüzdeki yıllarda AI'nın gelişimini önemli ölçüde şekillendirecek ve daha fazla yeniliğe yol açacak.

Deepseek R1 ve Openai O1 arasındaki benzerliklerin şans veya stratejik taklitten kaynaklanıp kaynaklanmadığı sorusu cevaplanmamıştır. Ancak, AI'da küresel üstünlük rekabetinin teknolojik gelişimi yönlendirdiği ve olası sınırları değiştirdiği açıktır. Deepseek veya Openai'nin bu yarışmada avantajı olup olmayacağı henüz öngörülemez. Bununla birlikte, AI'nın geleceğinin hem yenilikçi hem de sorumlu kararlar verme yeteneğine bağlı olacağı kesindir. AI teknolojisinin Deepseek R1 gibi açık kaynaklı modeller kullanılarak demokratikleştirilmesi şüphesiz bu süreçte belirleyici bir rol oynayacaktır. Kesinlikle birçok sürpriz hazırlayacak heyecan verici ve karmaşık bir alandır.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus