【隨筆賞科技】DeepSeek啟示錄:AI大模型將為各行業帶來變革

    DeepSeek 的橫空出世,無疑在全球科技界掀起了一陣波瀾。儘管其宣稱的超低開發成本 560 萬美元,實際僅為模型訓練成本,而非總開發費用,但其在短時間內利用相對落後的硬體資源,打造出功能強大的 AI 系統,且訓練成本遠低於業界平均水平,這無疑是一項技術上的重大突破。這一成就不僅為科技產業帶來了成本效益與創新思維的深刻啟發,更讓創新科技公司意識到,即使資源有限,技術創新依然可實現。

    筆者與團隊正全力投入 AI Workflow 大模型(Deep Workflow Orchestrator – DWO)的研發與訓練,目標是打造一款能夠深度理解,並預測工作流程的智能系統。這不僅是技術層面的升級,更是在培養一位能夠跨領域運作的「智慧助手」。透過多模態融合、靈活性擴展與自訂資料訓練,DWO 將能夠整合文字、圖像、表格資料及記憶體數據,精準預測與分配工作流程,為使用者提供實用的建議與解決方案,從而大幅提升工作效率與決策品質。

    系統具備高度靈活性,能夠根據不同行業的需求進行調整。在工程領域,DWO 可被訓練為「初級機電工程師」,負責收集與管理電壓、電流、流量等參數,以優化大廈的能源使用。這不僅能提升能源效率,更能減輕工程師處理繁瑣數據的重複性工作,讓他們專注於更具價值的分析任務。

    而在金融行業,DWO 則可化身為「金融風險分析師」,實時監測全球市場動態,整合市場數據、財務報表、新聞資訊與歷史交易記錄,從而預測市場趨勢、評估投資風險,並提供投資組合優化建議。

    而多模態融合更是系統的核心,傳統 AI 模型通常僅能處理單一類型的數據,如文字或圖像,但在實際應用中,資訊往往是多元且複雜的。例如在工程領域,AI 不僅需要讀取電壓、電流等數據,還需分析設備圖像、圖表,甚至結合過往維護記錄進行綜合判斷。透過多模態融合,AI 能夠同時處理文字、圖像、表格等不同數據類型,使其更全面地理解問題,並提供更精確、實用的解決方案。

    此外,使用者可自訂資料訓練系統,不同行業擁有各自獨特的數據與工作流程,DWO 能根據這些專屬資料進行訓練,使其更貼合使用者的實際需求。例如在法律領域,AI 可被訓練為「法律文件分析師」,透過學習大量法律條文、判例及合約文件,協助律師迅速查找相關法律依據,甚至自動生成初步的法律意見書。這不僅能大幅提升律師的工作效率,也有助於降低法律服務成本。

    隨著 AI 技術的不斷進步,這套系統將能適應更多複雜的工作場景,進一步提升人類的工作效率。在各行各業數據的不斷累積之下,AI 的預測與決策能力也將持續提升,推動各產業邁向更高效、更具創新的未來。

    作者:思路富邦集團(SagaDigits)創辦人陳智銓(Arthur)
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