DeepSeek的崛起在全球科技界掀起了一股熱潮，儘管其宣稱的560萬美元超低開發成本僅限於模型訓練部分，而非整體開發費用，但其利用相對有限的硬體資源，在短時間內打造出功能強大的AI系統，且訓練成本遠低於行業平均水平，這無疑是一項技術上的重大突破，亦為科技產業在成本效益與創新思維上帶來深刻啟示，資源有限的情況下，技術突破依然觸手可及。
筆者與團隊正全力投入AI Workflow大模型（Deep Workflow Orchestrator - DWO）的研發與優化，目標是構建一套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飛躍，更是在培養一位能夠跨領域協作的「智慧夥伴」。透過多模態數據融合、靈活擴展能力與定制化訓練，將能夠整合文字、圖像、表格及記憶體數據，精準預測與分配工作流程，為用戶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精準度。
跟不同界別的人士交談，最希望AI Workflow大模型能夠有高度靈活性，以及可根據不同行業的需求進行定制化調整，不同行業的使用者可自訂資料訓練系統，使其更貼近使用者的實際需求。例如：
• 工程領域：AI模型可作為「智能機電助理」，監控電壓、電流等參數，優化能源使用效率，減輕工程師處理繁瑣數據的負擔。
• 金融領域：AI模型能整合市場數據、財務報表與新聞資訊，預測市場趨勢並提供投資建議。
• 法律領域：AI模型可被訓練為「智能法律助理」，協助律師快速查找法律依據，甚至生成初步法律意見書，提升工作效率並降低服務成本。
不同行業的使用者可自訂資料訓練系統，使其更貼近使用者的實際需求。
隨著AI技術的不斷演進，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能。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增強，推動各產業邁向更高效、更具創新的未來。AI Workflow大模型的應用，不僅是技術的進步，更是人類與機器協作模式的全新篇章，為未來產業發展開闢了無限可能。
