ธรรมชาติเชิงรุกของ Copilot แตกต่างจากวิธีการตอบโต้ของ Deepseek อย่างไร

Microsoft 365 Copilot

** ธรรมชาติเชิงรุก: Microsoft 365 Copilot ได้รับการออกแบบให้เป็นเชิงรุกซึ่งหมายความว่ามันรวมเข้ากับแอพ Microsoft 365 อย่างแข็งขันเพื่อช่วยเหลือผู้ใช้ในเวลาจริง มันสามารถสร้างเนื้อหาสรุปเอกสารและให้คำแนะนำตามบริบทการทำงานของผู้ใช้ Copilot ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-4 เพื่อทำความเข้าใจและสร้างเนื้อหาใช้ประโยชน์จากกราฟ Microsoft สำหรับการตอบกลับส่วนบุคคลที่มีพื้นฐานในข้อมูลการทำงานของผู้ใช้ [1] [4] วิธีการเชิงรุกนี้ช่วยให้ Copilot สามารถคาดการณ์และช่วยเหลืองานภายในระบบนิเวศของ Microsoft เช่นการร่างเอกสารใน Word แนะนำสูตรใน Excel และสรุปหัวข้ออีเมลใน Outlook [1]

** การรวมและระบบอัตโนมัติ: ธรรมชาติเชิงรุกของ Copilot ยังเกี่ยวข้องกับงานอัตโนมัติในแอพ Microsoft ที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่นสามารถแปลเอกสารคำเป็นงานนำเสนอ PowerPoint หรือเชื่อมต่อกับระบบ CRM เพื่อดึงข้อมูลลูกค้าเข้าสู่การสื่อสาร [4] การรวมนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยอัตโนมัติงานซ้ำ ๆ และให้ข้อมูลเชิงลึกตามบริบททางธุรกิจเฉพาะของพวกเขา

deepseek

** วิธีการตอบโต้: Deepseek ในทางกลับกันมีปฏิกิริยามากกว่า มันมุ่งเน้นไปที่ความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูงแก้ปัญหาที่ซับซ้อนทีละขั้นตอนและให้การตอบสนองที่ถูกต้องอย่างมีเหตุผล [2] วิธีการของ Deepseek นั้นมีศูนย์กลางอยู่ที่การวิเคราะห์และคำอธิบายโดยละเอียดทำให้มีความเชี่ยวชาญในงานเช่นคณิตศาสตร์การเข้ารหัสและการแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ [2] ในขณะที่มันเร็วกว่าในการส่งออกโทเค็น Deepseek ต้องใช้เวลาในการวิ่งผ่านห่วงโซ่การให้เหตุผลก่อนที่จะให้คำตอบซึ่งอาจลำบากสำหรับงานบางอย่าง [3]

** การใช้เหตุผลและคำอธิบาย: ธรรมชาติที่มีปฏิกิริยาของ Deepseek ถูกเน้นโดยความสามารถในการอธิบายกระบวนการให้เหตุผล สิ่งนี้ทำให้มันมีค่าสำหรับงานที่ต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับตรรกะพื้นฐานเช่นการแก้ไขข้อบกพร่องของรหัสและความช่วยเหลือด้านการวิจัย [5] แนวทางของ Deepseek นั้นเกี่ยวกับการให้คำอธิบายและโซลูชันโดยละเอียดมากกว่าที่จะคาดการณ์ความต้องการของผู้ใช้หรืองานอัตโนมัติในหลายแพลตฟอร์ม

การเปรียบเทียบ

- การรวมกับความเชี่ยวชาญ: Copilot รวมเข้ากับแอพ Microsoft 365 อย่างลึกซึ้งทำให้เป็นเชิงรุกในการช่วยเหลือผู้ใช้ในงานต่างๆ ในทางตรงกันข้าม Deepseek มีความเชี่ยวชาญในการให้เหตุผลขั้นสูงและการแก้ปัญหาโดยมุ่งเน้นที่การให้คำอธิบายโดยละเอียดแทนที่จะรวมเข้ากับหลายแพลตฟอร์ม
-ความเร็วและประสิทธิภาพ: ในขณะที่ Deepseek นั้นเร็วกว่าในการสร้างโทเค็น แต่กระบวนการให้เหตุผลแบบทีละขั้นตอนอาจช้าลงสำหรับงานที่ซับซ้อน Copilot ซึ่งรวมเข้ากับแอพ Microsoft มากขึ้นให้ความช่วยเหลือที่รวดเร็วและสอดคล้องกันมากขึ้นในงานเช่นการดึงข้อมูลเว็บ [3]
- การเซ็นเซอร์และความไว: เซ็นเซอร์ deepseek บางหัวข้อโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับปัญหาทางการเมืองที่ละเอียดอ่อนในขณะที่ Copilot มีข้อกังวลน้อยลง แต่ยังคงปฏิบัติตามแนวทางและความรู้สึกอ่อนไหวเกี่ยวกับวิชาที่ละเอียดอ่อน [3]

โดยสรุปธรรมชาติเชิงรุกของ Copilot นั้นมีศูนย์กลางอยู่ที่การรวมและระบบอัตโนมัติภายในระบบนิเวศของ Microsoft ในขณะที่วิธีการตอบโต้ของ Deepseek มุ่งเน้นไปที่การให้เหตุผลขั้นสูงและคำอธิบายโดยละเอียดทำให้เหมาะสำหรับงานประเภทต่างๆและความต้องการของผู้ใช้

การอ้างอิง:
[1] https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-overview
[2] https://www.ascentt.com/everything-you-need-to-know-mout-deepseeks-reasoning-focused-llm/
[3] https://www.androidauthority.com/deepseek-vs-copilot-3520404/
[4] https://blogs.microsoft.com/blog/2023/03/16/introducing-microsoft-365-copilot-your-copilot-for-work/
[5] https://www.forbes.com/sites/geruiwang/2025/01/30/deepseek-redefines-ai-with-explainable-reasoning-and-open-innovation/
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386814
[7] https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot
[8] https://news.darden.virginia.edu/2025/01/29/qa-what-is-deepseek-the-bargain-ai-roiling-the-stock-market/