Cả hai phân bổ nhiệm vụ thông minh của Deepseek và hệ thống hành động và kích hoạt của Make.com đều được thiết kế để tự động hóa quy trình công việc, nhưng chúng hoạt động theo những cách khác nhau và phục vụ các mục đích khác nhau.
Phân bổ nhiệm vụ thông minh của Deepseek
Phân bổ nhiệm vụ thông minh của Deepseek là một phần của kiến trúc điều khiển AI, cho phép nó quản lý hiệu quả các tác vụ bằng cách gán chúng cho các thành phần chuyên dụng trong hệ thống. Cách tiếp cận này dựa trên kiến trúc "hỗn hợp của các chuyên gia", trong đó mỗi thành phần được tối ưu hóa cho các tác vụ hoặc mẫu dữ liệu cụ thể. Thiết lập này cho phép DeepSeek xử lý thông tin hiệu quả hơn, giảm chi phí tính toán và nâng cao hiệu suất hệ thống tổng thể.
Phân bổ nhiệm vụ của Deepseek gần giống với một nhóm các mạng lưới thần kinh chuyên dụng làm việc cùng nhau, mỗi lần xử lý các nhiệm vụ cụ thể như phân tích tài chính, tuân thủ pháp lý hoặc tối ưu hóa sản xuất. Điều này cho phép định tuyến nhiệm vụ thông minh, trong đó các tác vụ được tự động hướng đến "chuyên gia" phù hợp nhất trong hệ thống. Ví dụ, các yêu cầu pháp lý được xử lý bởi AI tuân thủ, trong khi dữ liệu tài chính được xử lý bởi AI phân tích. Điều này dẫn đến xử lý dữ liệu nhanh hơn nhanh hơn tới 20 lần so với các hệ thống AI thông thường và ra quyết định chính xác hơn.
Make.com của hệ thống kích hoạt và hành động của
Make.com (trước đây là Integromat) sử dụng hệ thống kích hoạt và hành động để tự động hóa quy trình công việc trên các dịch vụ và ứng dụng khác nhau. Trình kích hoạt là các mô -đun bắt đầu quy trình công việc bằng cách phát hiện các thay đổi trong dịch vụ, chẳng hạn như tạo một bản ghi mới hoặc cập nhật một bản ghi hiện có. Các yếu tố kích hoạt này có thể là các yếu tố kích hoạt bỏ phiếu, kiểm tra định kỳ các thay đổi hoặc kích hoạt tức thì, sử dụng webhooks để nhận thông báo thời gian thực từ các dịch vụ.
Khi một kích hoạt được kích hoạt, nó chuyển dữ liệu cho các mô -đun tiếp theo, có thể bao gồm các tìm kiếm (để truy xuất dữ liệu bổ sung) và các hành động (để thực hiện các tác vụ như gửi email hoặc cập nhật bản ghi). Cách tiếp cận mô -đun này cho phép người dùng tạo ra các quy trình công việc phức tạp bằng cách liên kết nhiều kích hoạt, tìm kiếm và hành động với nhau.
Hệ thống của Make.com rất linh hoạt và hỗ trợ một loạt các tích hợp với các dịch vụ khác nhau, cho phép người dùng tự động hóa các tác vụ trên các nền tảng khác nhau. Ví dụ: quy trình công việc có thể bắt đầu bằng một kích hoạt từ một công cụ quản lý dự án như nhấp chuột, xử lý dữ liệu và sau đó thực hiện các hành động như gửi thông báo hoặc cập nhật hồ sơ trong một dịch vụ khác.
So sánh
Mặc dù cả DeepSeek và Make.com đều nhằm mục đích tự động hóa quy trình công việc, nhưng chúng khác nhau đáng kể trong cách tiếp cận và ứng dụng của họ:
- DeepSeek tập trung vào tự động hóa điều khiển AI, tận dụng các mạng lưới thần kinh chuyên dụng để tối ưu hóa việc phân bổ nhiệm vụ và hiệu quả xử lý. Nó đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ AI phức tạp như NLP, ra quyết định và phân tích dự đoán, thường trong các ngành công nghiệp có yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt.
- Mặt khác, Make.com cung cấp một nền tảng tự động hóa quy trình công việc đa năng hơn. Nó vượt trội trong việc tích hợp các dịch vụ và ứng dụng khác nhau, cho phép người dùng tự động hóa các tác vụ trên các hệ thống khác nhau mà không cần chuyên môn AI rộng rãi. Make.com là lý tưởng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, đồng bộ hóa dữ liệu giữa các dịch vụ và tạo các quy trình công việc tùy chỉnh dựa trên các kích hoạt từ các ứng dụng khác nhau.
Tóm lại, phân bổ nhiệm vụ thông minh của Deepseek được thiết kế để tự động hóa điều khiển AI tiên tiến, tập trung vào hiệu quả và độ chính xác trong các tác vụ phức tạp, trong khi hệ thống hành động và kích hoạt của Make.com hướng đến tự động hóa quy trình làm việc chung trên nhiều dịch vụ và ứng dụng.
Trích dẫn:
[1] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-ai-for-business
[2] https://www.make.com/en/help/modules/types-of-modules
.
.
[5] https://community.make.com/t/can-anyone-trigger-an-automation-through-an-integration/43695
[6] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-used-for
[7] https://www.deepseek.com
[8] https://www.make.com/en/integrations/triggercmd