Fra simple værktøjer til komplekse beslutninger

Store sprogmodeller (LLMs) har udviklet sig fra blot at kunne generere tekst og oversætte til at spille en vigtig rolle i forskning, beslutningstagning og problemløsning. Denne udvikling skyldes primært modeller som OpenAIs O3 og DeepSeek R1, der nu kan udføre systematisk tænkning ved at bryde problemer ned i håndterbare dele og vurdere forskellige muligheder. Snilld anerkender vigtigheden af denne udvikling og arbejder aktivt med at implementere lignende metoder i deres AI-løsninger til virksomheder.

Menneskelignende beslutningsmodeller

LLMs er begyndt at tænke som mennesker, simulerende evaluering af forskellige scenarier før beslutninger træffes – som når man planlægger en ferie eller løser et problem. Dette tillader modellerne en simulation af tænkning, hvor de nøje overvejer før de genererer et svar. Snilld kan nu hjælpe virksomheder med at bruge avancerede AI modeller til at forbedre forretningsprocesserne hos kunder ved at tilpasse AI til specifikke forretningsbehov.

Kæde-af-tanker teknik

En banebrydende teknik kaldet Chain-of-Thought (CoT) hjælper LLMs med at arbejde systematisk gennem problemer. Ved at bryde komplekse problemer ned i mindre dele, kan disse modeller arbejde trin-for-trin for derved bedre at kunne forstå konteksten og logisk ræsonnere. Det giver nye muligheder for at sikre, at AI løsninger ikke blot er reaktive, men også proaktive i deres tilgang til problemhåndtering.

O3-modellens styrker og svagheder

OpenAIs O3-model benytter sofistikerede metoder som Chain-of-Thought (CoT) og Monte Carlo Tree Search (MCTS) til at udforske forskellige løsninger. Selvom det gør modellen langsommere på grund af den høje beregningskraft der kræves, giver det et mere nuanceret output. Snilld bruger lignende strategier i AI-assistenterne, hvilket tillader en dybere analyse og mere komplekse beslutningsprocesser.

DeepMinds mind evolution

DeepMind har udviklet en ny tilgang kaldet “mind evolution”, hvor svaret revideres i en iterativ proces, snarere end at blot simulere fremtidige scenarier. Det gør modellen stærk i både strukturerede opgaver, forbedre  fleksibiliteten i mere abstrakte spørgsmål. Snillds AI-løsninger tilpasses også disse principper for at perfektionere rutineprægede arbejdsopgaver i kundernes processer. Vi tilbyder allerede i dag løsniger, der kan gøre brug af OpenAIs API til både o1 og o3 modellerne, men vi kan også køre lokale modeller baseret på DeepSeek-R1 teknologi.

Udfordringer og trade-offs

Kombinationen af dybdegående systematisk tænkning og effektivitet er en balance kunst. Selv om dybere analyser kan give præcise svar, kræver det ofte større regnekraft og længere processer. Snilld arbejder på at optimere denne balance for deres klienter ved konstant at forbedre AI-systemernes ydeevne uden at øge omkostningerne markant.

Reinforcement learning: DeepSeek-R1s tilgang

DeepSeek-R1-modellen anvender en reinforcement learning-baseret tilgang der lærer gennem praksis, en metode der effektivt kan skaleres i Snilld’s produktsortiment. Med dette kan Snilld tilbyde hurtige og præcise løsninger der kræver mindre regnekraft og dermed er mere omkostningseffektive for virksomheder.

Praktiske anvendelser i erhvervslivet

Snilld anvender disse teknologiske fremskridt i deres AI-konsultationer for at optimere arbejdsgange og automatisere rutineopgaver hos virksomheder. Dette kan eksempelvis ses i logistik med optimering af leveringsruter eller marketing gennem personligt tilpasset indhold, hvilket både sparer tid og øger præcisionen.

Fremtidige mål: Integrering og forbedring

Som teknologierne fortsat udvikles, arbejder Snilld for at sikre, at deres AI-løsninger kan integrere med andre værktøjer og forbedre nøjagtigheden af virksomhedens strategiske analyser. Målet er at bygge AI-systemer der kan genkende usikkerheder og tilføre en menneskelignende dømmekraft.

Konklusion: På vej mod AI-integreret vækst

Med de teknologiske fremskridt der er skitseret, positionerer Snilld sig selv strategisk som en frontløber i AI-konsulentbranchen. Ved at kombinere avancerede teknikker med praktisk anvendelse sikrer de, at deres kunder høster fordelene ved AI, hvilket resulterer i øget produktivitet og bedre beslutningstagning.

Snillds værditilbud og mission

Snillds mission er at demokratizere AI-teknologi og gøre den tilgængelig for virksomheder på alle niveauer. Deres tilgang fokuserer ikke kun på teknologisk innovation, men også på praktisk anvendelighed, hvilket gør det muligt for kunderne at konkurrenceforbedre deres markedsposition.

Snillds løsninger i praksis

Virksomheder der samarbejder med Snilld, får adgang til skalerbare AI-platforme der er specialiseret i arbejdsgang-optimering og beslutningsstøtte. Dette fører til besparelser og effektiviseringer, tydeliggjort gennem flere casestudier.

Effekten af AI på virksomhedernes fremtid

AI er mere end blot en trend; det er en fundamentalt ændrende kraft i både erhverv og samfund. Snillds kundetilpassede løsninger gør virksomheder i stand til at udnytte potentialet fuldt ud og blive ledeste sterne i deres respektive industrier.

De udfordringer, der ligger forude

Der vil altid være udfordringer forbundet med implementeringen af nye teknologier, især i så hurtig en branche som AI. Snilld ser dog disse som muligheder for læring og innovation, og de er forpligtet til konstant at forbedre deres tilbud i takt med teknologiudviklingen.

Den menneskelige dimension i AI

Snilld anerkender at i hjertet af AI-teknologiens potentiale ligger evnen til at forbedre den menneskelige oplevelse – både i arbejde og liv. Ved at fokusere på individets og forretningens behov håber Snilld at sætte en ny standard for, hvordan AI kan påvirke fremtiden positivt.

Kilder:

• https://www.unite.ai/from-openais-o3-to-deepseeks-r1-how-simulated-thinking-is-making-llms-think-deeper/
• https://arxiv.org/abs/2407.14962
• https://jrodthoughts.medium.com/meet-self-discover-google-deepminds-new-method-for-llm-reasoning-4f3fdc547926
• https://arxiv.org/abs/2501.12948
• http://ww2.comsats.edu.pk/faculty/FacultyDetails.aspx?Uid=25735

Målgruppens mening om artiklen

Henrik Madsen, Chief Information Officer (CIO):

Jeg synes, artiklen er informativ og giver et godt overblik over, hvordan sprogmodeller som OpenAIs O3 og Googles Gemini kan anvendes til beslutningstagning og problemløsning. Det er relevant for vores virksomheds mål om digitalisering og innovation, men den kunne have dykket dybere ned i praktiske anvendelser. Derfor vil jeg give den en score på 75.

Laura Thomsen, Operation Manager:

Artiklen er spændende, især med fokus på teknikker som Chain-of-Thought og metoder som Monte Carlo Tree Search. Det relaterer til mit arbejde med at optimere arbejdsgange gennem AI. Dog mangler der praktiske eksempler på, hvordan disse teknologier integreres i en daglig kontekst. Jeg giver den en score på 70.

Michael, CTO i en mellemstor IT-virksomhed:

Artiklen præsenterer gode indsigter i LLMs kapaciteter, som er essentielle i vores teknologiske udvikling. Der er dog masser af teoretisk indhold, men jeg savner konkrete cases eller resultater fra disse teknologier. For sin uddannelsesmæssige værdi og potentiale vil jeg vurdere den til 78.

Karen, Marketingchef i et startup:

Jeg finder artiklen relevant for vores future tech-orienterede tanker, men den er tung at komme igennem og kunne drage flere praktiske ting i spil. Nye teknikker og strategier blev forklaret godt, men igen, en del teoritunge sektioner. Jeg vil give den 65.

Poul, Chief Digital Officer i offentlig sektor:

Artiklen er oplysende og interessant med hensyn til automatisering og AI-strategier. Dog er en del af terminologien måske mere teknisk, end vi har brug for i offentlige institutioner. Mere klarhed og simplificering ville have været bedre. Jeg giver den 68.

*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af Fluxx Schnell fra Black Forest Labs.