
ExplAInable
הפודקאסט ExplAInable עוסק בבינה מלאכותית דרך שיחות עם מומחים מהתחום. שמעון מויאל, אורי גורן, מייק ארליכסון והילה פז הרשפנג מארחים חוקרי AI, דאטה סיינטסים, מהנדסי ML ומובילים בתעשייה. בכל פרק נחשפים האתגרים, המחשבות והתובנות המעניינות ביותר מבפנים. השיחות מיועדות למי שרוצה להבין לעומק את העשייה והמגמות בעולם הבינה המלאכותית.
פרקים

פרק 167: רתמת ה-AI וכוחה של התמדה: יובל אבידני על Agent Harness, עתיד הפיתוח ואיך לא לוותר
מה זה Harness, למה כולם מדברים על זה פתאום, ואיך בונים סוכן AI שמריץ קוד בכמה קליקים? בפרק הזה של Explainable, מייק מארח את יובל אבידני להסבר דרך משל הצניחה החופשית, להדגמה חיה ב-AWS, ולשיחה גלויה על המקצועות שנפגעים מ-AI ועל השאלה מי באמת משלם על ה-AI הזול.מה בפרק:• מה זה Harness (ריתמה), ולמה הוא נכנס ללקסיקון רק בחודשים האחרונים• ממה בנוי סוכן AI: מודל שפה, כלים, זיכרון וסקילים• הדגמה חיה: סוכן

פרק 166: לבנות AI או להשתמש ב-AI? פרופ' נדב כהן על רשתות עמוקות, מפעלים ומודלי עולם
אפשר לשלוח כמעט כל דבר לקלוד ולקוות לטוב, חוץ ממפעל. בפרק הזה של Explainable מתארח פרופ' נדב כהן, מי שהנחה באוניברסיטת תל אביב את המפגש עם סם אלטמן ואיליה סוצקבר מול אולם עם כשלושת אלפים איש, ואנחנו הולכים איתו הרבה יותר עמוק: מהמתמטיקה שמסבירה למה עומק ברשתות נוירונים בכלל עובד, ועד לשאלה מה קורה כשמודל שולט על תשתית קריטית והתולרנטיות לטעויות היא אפס.מה בפרק• איך הגיע מקורס טייס ליחידה טכנול

פרק 165: ויז'ואל הרנס - כשתמונה יפה מ-AI היא רק ההתחלה
המודלים של היום מייצרים תמונות כמעט מושלמות, ודווקא בגלל זה הבעיה נעשתה קשה יותר. בפרסום תמונה יפה היא לא בהכרח תמונה נכונה: צריך את הלוגו המדויק, את המוצר הנכון, את צבעי המותג, את הגופן ואת הטקסט שחייב להופיע על הבאנר. בפרק הזה שחף מספר על ויז'ואל הרנס, כלומר כל השכבה שעוטפת את מודל הג'נרציה ומוודאת שמה שיוצא לאוויר באמת עומד באילוצים של המותג, של המוצר ושל הפאבלישר.מה בפרק- למה הבעיה עבר

פרק 164: ילד פלא, טרנספורמרים ולמידה רציפה: עתיד ה-AI עם גלעד לוי
הפודקאסט המוביל בישראל לדאטהסיינס ולמידת מכונה ExplAInable! ️ ד"ר מייק ארליכסון ושמעון מויאל מארחים את גלעד לוי, מייסד הסטארט-אפ Manifold מניפולד.גלעד הוא לא אורח רגיל בגיל 3 הוא כבר חישב חזקות בראש, ובגיל 17 סיים תואר ראשון במדעי המחשב בטכניון. בגיל 18 הוא כבר העביר את הקורס הראשון בארץ על טרנספורמרים. בשיחה מרתקת זו, אנחנו צוללים לתוך הבעיות המבניות של מודלי השפה של היום, ומדוע גלעד בחר לוותר על

פרק 163: מיליון דולר בחודש - הסוד האפל (והיקר) של סוכני הבינה המלאכותית נחשף
ברוכים הבאים לעוד פרק של "אקספליינבל", הפודקאסט המוביל בישראל לדאטה סיינס ולמידת מכונה. בפרק הזה, ד"ר מייק ארליכסון מארח את שמעון מויאל לשיחה שכל איש טכנולוגיה, פיתוח ודאטה חייב לשמוע.כולם מדברים על "סוכני AI" (Agents) שיעשו במקומנו את כל העבודה ויאפשרו לנו לשבת כל היום בים, אבל האם זה באמת המצב? צללנו אל מאחורי הקלעים של מהפכת הסוכנים, וגילינו מציאות מורכבת, יקרה ולפעמים גם קצת מסוכנת.האמת הכואבת

"חיפוש" בעידן הבינה המלאכותית- פניו לאן?
בפרק זה אירחנו את אמיר לבנטל ורון אליאס לסיכום כנס "Berlin Buzzwords" ה-17, המתמקד בעולמות החיפוש, הדאטה סטרימינג והתשתיות בקוד פתוח.אבולוציית החיפוש: סקירה מהחיפוש הלקסיקלי הבסיסי, דרך אמבדינגים ו-BM-25, ועד לשילוב ה-LLM והחיפוש ההיברידי של ימינו.- ה-Agentic Search: דיון מרתק על האופן שבו סוכנים (Agents) משנים את תהליך החיפוש מפעולה דטרמיניסטית לתהליך איטרטיבי (ReAct), והמשמעות של "

פרק 161: סירבתי להיות מהעובדים הראשונים בוויקס ומאנדיי - שחר פולק (אימג'ן) פותח הכל
"הציעו לי להיות אחד מ-20 העובדים הראשונים של וויקס. אמרתי לא... אותו דבר קרה לי עם מאנדיי."כולנו אוהבים לדבר על ההצלחות שלנו, אבל בפרק החדש של Explainable החלטנו לשים את הפילטרים שללינקדאין בצד ולדבר על המציאות. אירחנו את שחר פולק (Imagen- VP R&D, ולשעבר אקזיט לגוגל עם Breezometer) לשיחה כנה על הקריירה שלו, הטעויות בדרך, ואיך בונים את הפודקאסט הכי מואזן בהייטק הישראלי ("מפתחים מחוץ לקופסה").על

מאחורי הקלעים של תעשיית הבינה המלכותית והדברים שחברות הענק מעדיפות שלא נדבר עליהם
מאחורי הקלעים של תעשיית הבינה המלכותית והדברים שחברות הענק מעדיפות שלא נדבר עליהם: עם אלכס פלגמה מחכה לכם בפרק?הדרמה של אנטרופיק: מה בדיוק קרה סביב "מיתוס ופייבל", ולמה האירוע הזה משנה את כל מה שחשבנו על פיתוח ושחרור של מודלי שפה?פרדוקס הגישה: למה דווקא הגבלת הגישה למודלים מתקדמים (Closed Source) עלולה לייצר בעיות אבטחה חמורות הרבה יותר מהסכנות של מודלים פתוחים.מלחמת ארה״ב-סין: איך המרוץ

איך רועי שנברג שבר שיאים בתחרות NanoGPT? | מאחורי הקלעים של ה-Speedrun, תקציר והקשיים בדרך
בפרק מיוחד ומרתק אנחנו מארחים את רועי שנברג, איש Data Science ו-Machine Learning עם מעל 10 שנות ניסיון (ומפתח הפרויקט PUMBEE להקראת טקסט בעברית), לשיחה עמוקה על הצלחתו לשבור שלושה שיאי מהירות בתחרות ה-NanoGPT.תחרות ה-Speedrun, שהתפתחה בעקבות סדרת Zero to Hero של אנדריי קרפתי (ממייסדי OpenAI), מאתגרת מפתחים לאמן מודל שפה שווה ערך ל-GPT-2 על דאטה-סט FineWeb2 בזמן הקצר ביותר, על גבי תשתית של 8 מעבדי
![[158] עובדים מוכרים את הסודות של החברה שלכם לסין? מומחה לאבטחת מידע חושף מה הוא ראה](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_nologo/44943178/44943178-1767815101539-193e639207888.jpg)
[158] עובדים מוכרים את הסודות של החברה שלכם לסין? מומחה לאבטחת מידע חושף מה הוא ראה
בפרק הזה מייק ארליכסון מארח את יונתן קריינר לשיחה על עולם הסייבר, על האתגרים שמול ארגונים בעידן של מתקפות מתוחכמות יותר, ועל הדרך שבה מוצרי אבטחה חדשים מנסים לזהות סיכונים לפני שהם הופכים לאירוע אמיתי.השיחה נוגעת בפער שבין פתרונות סייבר מסורתיים לבין הצורך במערכות חכמות, מהירות ומדויקות יותר, שמסוגלות לעזור לצוותי אבטחה להבין מה באמת קורה בסביבה שלהם, לתעדף התרעות, ולפעול בצורה יעילה יותר מול איומ
![[157] לפצח את העברית: מאחורי הקלעים של אימון של הבטרון](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1781626071519-de49b855a2958.jpg)
[157] לפצח את העברית: מאחורי הקלעים של אימון של הבטרון
איך לוקחים שפה מורכבת ועשירה כמו עברית ומלמדים מודל בינה מלאכותית לדבר אותה שוטף? ולמה דווקא המודל של אינבידיה הוא זה שניצח את Llama ואת המודלים של IBM במבחן העלות-תועלת?בפרק החדש של אקספלינבל, מייק מארח את שארל ויינברגר (מוביל פיתוח ב-AI Next של PWC) ונעם קייזר (מפתח בצוות) לשיחת עומק על מאחורי הקלעים של פרויקט אימון מודל השפה בעברית: פרויקט ששבר את הרשת עם 30,000 הורדות ו-4 שחרורי גרסאות בשבוע א
![[156] בני-נוער ולמידת מכונה: איך יראה הדור הבא של הדאטה סיינטיסטים](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1780917578196-2f735ea099bdd.jpg)
[156] בני-נוער ולמידת מכונה: איך יראה הדור הבא של הדאטה סיינטיסטים
בפרק 156, תמיר מייק והילה מתכנסים לענות על השאלה הבוערת: איך נוכל לעודד בני-נוער ללמוד את מקצועות ה STEAM. האם רובוטי גרוטאות בעיצוב אישי, או קיצורי דרך מתמטיים בטיקטוק יכולים לעזור לנערות ונערים להיכנס לתחום? נדבר על שלוש סוגי המניעים ללמידה: סקרנות, חשיבות היסודות, והערך העצמי, ונתהה האם תוספת ה- A למקצועות ה-STEAM היא שתחולל את המהפך. האם נצטרך מתמטיקאים עוד 50 שנה? האם GenAI גורמת לנערות ונערי
![[155] Diffusion Language Models](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_nologo/44943178/44943178-1767815101539-193e639207888.jpg)
[155] Diffusion Language Models
הפרק עוסק במודלי דיפוזיה ליצירת טקסט (DLMs), המאומנים לג'נרט טקסט מתוך רעש (ג'יבריש).להבדיל מעולם התמונות שבו רעש הוא טבעי, בעולם השפה ייצוג הרעש מורכב יותר בשל אופייה הדיסקרטי של השפה. קיימות שלוש גישות מרכזיות בתחום: הגישה הרציפה (המרעשת את האמבדינגס), הגישה הדיסקרטית (המחליפה טוקנים בג'יבריש) או ממסכת אותם), וגישת ה-Block Diffusion המשלבת חיזוי אוטוגרסיבי עם דיפוזיה. היתרון המרכזי ש
![[154] על Physical AI: מתי הומנואידים של טסלה ושוטף-שואב יחלקו foundational model](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1778571647716-5dbdb78e380d8.jpg)
[154] על Physical AI: מתי הומנואידים של טסלה ושוטף-שואב יחלקו foundational model
יצא לכם לתהות מתי הומנואידים של טסלה ושוטף-שואב של שיאומי ישתמשו באותו ה- foundational model?אחרי שלושה פרקים ברימוט, אקספליינבל חוזרת לסטודיו, ובפרק 154 תמיר והילה צוללים ל- Physical AI. בפרק נבדיל בין 4 הקטגוריות של רובוטים, נבין למה צצו foundational models לתמונות לפני טקסט, איזה חיישן יכול לעזור לרובוט שוטף כלים להבדיל בין זכוכית לקריסטל, ואיך הרגולציה עשויה להשפיע על תפוצה רחבה של הומנואידים.
![[153] למידה אדוורסריאלית](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1777195866453-e9d7af5bcf425.jpg)
[153] למידה אדוורסריאלית
מה הקשר בין הרעלת training data להורדת הסבירות ל- end of text token?בפרק 153 של אקספליינבל, אורי ומייק מארחים את ד״ר רז לפיד ואילון מזרחי לשיחה על למידה אדוורסריאלית. לא זו מארכיטקטורת GAN, אלא כזו שגורמת למודלי LLM לצטט את החוקה האמריקאית ולבזבז יותר מדי טוקנים. בפרק למדנו על תקיפות שמתחילות בwhitebox עם מודל opensource ונודדות למודלים סגורים, תקיפות פיזיות על מערכות סגורות שאומנו לזיהוי בני אדם,
![[152] ביו-האקינג כמו דאטה סיינטיסט](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1776238402140-c96a051dcec9b.jpg)
[152] ביו-האקינג כמו דאטה סיינטיסט
מה הקשר בין התפלגות פוסטריורית של בדיקות גנטיות לבריאן ג׳ונסון? השבוע באקספליינבל, אורי פותח מצלמה ומספר על ביו-האקינג מנקודת מבט קצת אחרת (ספוילר: בלי האקרים). ננסה להבין מה קורה כשמנסים לתשאל ריצוף גנום עם SQL, ואיך רופאים מגיבים לגישה "דאטאית" לבריאות. מה אפשר ללמוד (ומה פחות) מהשגרה הקיצונית של בריאן ג׳ונסון, למה ניסויים בלי קבוצת ביקורת הם בעייתיים יותר ממה שנדמה. ואפילו - האם בדיקה של 300$ י
![[151] עקבות של רעשי תיוג עם ד״ר שמואל חיון](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1774870718731-7a1a938e30e0f.jpg)
[151] עקבות של רעשי תיוג עם ד״ר שמואל חיון
השבוע באקספליינבל אנחנו עוברים למתכונת רימוט ומארחים את ד״ר שמואל חיון, חוקר AI בכיר בהירונדו, שיספר לנו על העקבות שתיוג לא נכון משאיר לנו בזמן אימון המודל. הבנו איך טעות סיווג בהקלטה עם קשר טמפורלי קשורה לקלסיפיקציה של חתולים, ומתי סטטיסטיקות על פיצ׳רים כבר לא יכולות לעזור לנו במציאת טעויות סיווג (רמז: תמונות). העמקנו בהשפעה של דוגמא עם סיווג לא-נכון על loss של דוגמא אחרת, ואיך מודאליות שונה תשתמ
![[150] לסקור מאמרים כמו מייק](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1772964517225-0a0e430b58659.jpg)
[150] לסקור מאמרים כמו מייק
בפרק 150 של אקספליינבל, ולכבוד הסקירה של המאמר ה-555 של מייק, הסוד נחשף: מי הם הכותבים הסודיים מאחורי המאמרים (ואיך זה עוזר לקריירה שלהם). נבין מה הקשר בין הנוסחה של log likelihood לפסילת מאמרים, ואיך לדעת איזה מאמר לקרוא כשאין לנו מנחה או משימה מוגדרת בעבודה. נבדוק מהם הטיפים המובילים שעזרו למייק להפסיק לקרוא 85% מתוך 3000 המאמרים ששקל לסקור, ואיך שיתופי פעולה עם דאטה סיינטיסטים מתחילים הפכו להיו
![[149] למה לא רואים אלגוריתמים גנטיים ב-ChatGPT](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1771744822464-6ca851f1b50d5.jpg)
[149] למה לא רואים אלגוריתמים גנטיים ב-ChatGPT
למה אנחנו לא רואים אלגוריתמים גנטיים בChatGPT?היום באקספליינבל, הילה ותמיר בחנו אלגוריתמים גנטיים כתשובה לפונקציית מטרה שאינה גזירה, מעולמות הסייבר ועד reinforcement learning. האם אלגוריתם פשוט שיכול לייצב מטוטלת ולפתור בעיית knapsack יוכל לעזור לנו באופטימיזציה של רשתות גדולות? בפרק נדבר על חשיבות יצירת Generation Zero בעולם בעיה מורכב, לעומת מקרים בהם כל ניחוש התחלתי הוא טוב, איך בעיה קומבינטורי
![[148] עושים רוסט לסילבוס של הרווארד](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1770480918103-e94d5a3ad65e9.jpg)
[148] עושים רוסט לסילבוס של הרווארד
אם למדתם את התואר השני שלכם לפני 2018, כנראה שהוא לא היה בדאטה סיינס. אבל מאז, האקדמיות התחילו להציע לצד לימודי דיסיפלינות כמו מתמטיקה ומדמ״ח, גם תארים שניים מונחי מקצועות, ובניהם גם דאטה סיינס. והקולגות שלכם והאנשים שתנהלו שלמדו אחריכם? ייתכן מאוד שהם השתתפו בתארים כאלו.השבוע באקספליינבל, אורי והילה פתחו בלי פילטרים את 24 הקורסים שהילה בחרה במסגרת לימודיה בהרווארד. בדקנו איך כלכלה קפיטליסטית משפי
![[147] הוגן או מדויק עם נורית כהן אינגר](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1769259028495-d4cf96605187c.jpg)
[147] הוגן או מדויק עם נורית כהן אינגר
דאטה סיינטיסטים יספרו לנו בהתלהבות על איך הם פותרים class imbalance, אך מה לגבי imbalance של משתנים דמוגרפיים?השבוע באקספליינבל, אירחנו בשנית את נורית כהן אינגר כדי להבין האם מודל שאינו הוגן יכול להיות מדויק. נזכרנו בסקנדל של מודל COMPAS לחיזוי פשיעה חוזרת של עצורים בארה״ב, שחזה false positives פי 2 בקרב אוכלוסיה אפרו-אמריקנית. עמדנו על ההבדלים בין הוגנות קבוצתית לבין הוגנות אינדיבידואלית, ואיך לע
![[146] ההאקרים שעוזרים לסם אלטמן](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1768064767375-421301b4ab1ce.jpg)
[146] ההאקרים שעוזרים לסם אלטמן
כדאטה סיינטיסטים, אנחנו מאוד רגישים ל Jailbreaking וחולשות במודלי שפה, עד כדי כך שאנחנו עלולים לשכוח שהמוצרים שאנחנו בונים פגיעים גם לחולשות אבטחה סטנדרטיות. השבוע בexplAInable הזמנו את רועי פז, Principal AI Security Researcher שמקבל צ׳קים כדי למצוא פגיעויות באפליקציות LLM. הבחנו בין חולשות במודל לחולשות אפליקטיביות, הגדרנו מונחי בסיס כמו Sandbox, Lateral Movement, וניסינו להבין מה המוטיבציה של חב
![[145] פרק סיכום שנת 2025](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1767179370583-8bb44e0c4fb61.jpg)
[145] פרק סיכום שנת 2025
בשבוע האחרון של שנת 2025 אנחנו ממשיכים את מסורת סיכום השנה שלנו. אורי והילה תהו אם חזרנו להיות סטטיסטיקאים, למה code generation נהיה מעולה אבל פילטר הספאם של גוגל עובד פחות טוב, ומה הקשר בין הבייסליין החדש בכתיבת אימיילים לעריכת וידאו. הכרזנו על השנה כשנת ה-consolidation, תהינו מה התרומה שלנו כ- Data Scientists להנדסת AI, והאם בשנת 2026 נתחיל לפגוש ביוזרים סינתטיים. כל זאת ועוד - בפרק!
![[144] מדיה גנרטיבית בגוגל עם שי אלון](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1766427298633-9727223371ddd.jpg)
[144] מדיה גנרטיבית בגוגל עם שי אלון
השבוע בexplAInable, אירחנו את שי אלון, אוונגליסט סטארט-אפים בגוגל קלאוד ושמענו על הכלים השונים למדיה גנרטיבית (בעיקר תמונות ווידאו) מבית היוצר של גוגל. ניסינו להבין מה הקשר בין אורך ה-Context Window לסרט הוליוודי באורך מלא, איך ההתחלה מייצור ה-ending frame מעלה את איכות הסרטונים, מה גרם ל Notebook LM להפוך ממוצר נסיוני להצלחה מסחררת, וגם איך נוכל להשתמש בכלים האלו בעצמנו.הקורס של שי: https://cloud
![[143] זוויות של בינה מלאכותית עם ד״ר אלישע רוזנצוויג](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1765811076000-becf56cf33fa.jpg)
[143] זוויות של בינה מלאכותית עם ד״ר אלישע רוזנצוויג
השבוע ב-explAInable, ניסינו להבין האם ל-LLM יש בינה אמיתית, יחד עם ד״ר אלישע רוזנצוויג, חוקר בדיקטה ומנחה הפודקאסט ״אלישע והזוויות״. ניסינו להבין אם מבחן טיורינג הוא פרוקסי רע למדידת בינה מלאכותית, איך רלטיביות של ייצוגי embeddings קשורים למעגליות בהגדרות מילוניות, ואיך חוק גודהארט על תבניות סטטיסטיות חזה את זה ש- LLMs ידעו לשקר לנו בצורה מהימנה יותר. האם ה-LLMs שאנחנו מכירים היום יצליחו לקדם אותנ
![[142] השקרים שUMAP מספר לנו](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1765192078473-15bd24f811a1a.jpg)
[142] השקרים שUMAP מספר לנו
למה תמיד כשאנחנו משתמשים בUMAP, קלאסטרים עם אותה כמות נקודות נראים באותו הגודל?השבוע ב-explAInable, מייק והילה צללו לשיטת הויזואליזציה UMAP, שנחשבת לחדשנית ביותר בתחום ומשמשת רבים מאיתנו בהדמיה של נתונים ממימד הגבוה למרחב הטלה של דו-מימד (או תלת-מימד). ניתחנו את משמעות השם של השיטה, ובדקנו איך הנחת התפלגות האחידה שלנו המהווה את הבסיס להטלה במימד הנמוך יכולה לשבש לנו את התוצאות. האם אנחנו באמת יכול
![[141] מולטי-מודאליות ב-IBM: איך מאמנים מודלי Vision-Language, עם ד״ר אלי שוורץ](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/8cdc35cc794403b4.jpg)
[141] מולטי-מודאליות ב-IBM: איך מאמנים מודלי Vision-Language, עם ד״ר אלי שוורץ
השבוע ב-explAInable אירחנו את ד״ר אלי שוורץ, מנהל קבוצת בינה מלאכותית מולטי מודאלית ב-IBM. ניסינו להבין את חשיבות המולטי-מודליות, למשל בעבודה עם מסמכים הכוללים טבלאות ותמונות, והבנו מה מקומם של מודלים קטנים יותר. אז מהם שלושת הרכיבים בארכיטקטורה שמאפשרים הטלה של תמונות במרחב הטקסט? למה מייק מאמין במודלים קטנים? והאם העתיד נמצא דווקא במודלי דיפיוזיה? כל זאת ועוד- בפרק! לפרק ביוטיוב: https://youtu.
![[140] סלאשרים של בינה מלאכותית: איך המובילים בתעשייה שלנו משלבים חדשנות מחקרית עם נורית כהן אינגר](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/e709c526b82923de.jpg)
[140] סלאשרים של בינה מלאכותית: איך המובילים בתעשייה שלנו משלבים חדשנות מחקרית עם נורית כהן אינגר
השבוע ב-explAInable אירחנו את נורית כהן אינגר, דירקטורית Data Science בלושה, ודוקטורנטית בפקולטה למדעי המחשב ומידע בבן-גוריון. ניסינו להבין את המחויבות של מובילים בתעשייה להישאר מעודכנים בחזית המחקר, ובעיקר - איך מצליחים לעשות ״גם וגם״. אז איך תחרות בקאגל יכולה להוביל לשינוי קריירה? איך מייק מצליח לקרוא מאמר כל יום? והאם הטמעה של מערכות ריבוי-סוכנים (multi-agents) זה הכל עניין של קונטקסט אנג׳יניר
![[139] פרוייקטי הבינה המלאכותית שרואים פרודקשן: עם ירון חביב ממקינזי](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/8037acbc0278c5db.jpg)
[139] פרוייקטי הבינה המלאכותית שרואים פרודקשן: עם ירון חביב ממקינזי
השבוע ב-explAInable, אירחנו את ירון חביב וזכינו להצצה נדירה לתפקידו כ Technology Lead במקינזי.ניסינו להבין מה עומד מאחורי הקשיים על חברות ענק לדחוף פרוייקטים GenAI בארגון, והאם יש מקרים חוץ מ-Copilot ו-data extraction שעובדים ללקוחות שלהם. בדקנו מהם ארבעת החלקים של LLM Ops, והאם הם שונים מ-MLOps קלאסי. האם אנחנו בעיצומה של מהפכה כלכלית? או רק שינוי הדרגתי? כל זאת ועוד- בפרק!
![[138] מתורת המשחקים למודל עם ריבוי-מטרות: עם פרופ׳ איתן פתיה](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/575dd8c3812d3e1c.jpg)
[138] מתורת המשחקים למודל עם ריבוי-מטרות: עם פרופ׳ איתן פתיה
השבוע ב-explAInable, אירחנו את פרופ׳ איתן פתיה כדי להבין האם אסטרטגיות מתורת המשחקים יכולות לעזור לנו במודלים מרובי משימות (Multi-task) ומרובי מטרות (Multi-objective). האם ריבוי מטרות בהכרח יעיד על הכללה טובה יותר (generalization)? האם ג׳ון נאש יצליח לשפר החלטות של סוכנים נטולי אגו? ואיך הכל מתקשר ליכולת לשכוח תמונות ו-Jailbreaking - כל זאת ועוד, בפרק!למעבדה של איתן: https://sites.biu.ac.il/en/eth
![[137] סטארטאפים בעולם של מודלי שפה גדולים: עם אלכסיי ספוזניקוב](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/e60d644a7d41e639.jpg)
[137] סטארטאפים בעולם של מודלי שפה גדולים: עם אלכסיי ספוזניקוב
השבוע ב explAInable, אלכסיי ספוזניקוב הגיע לספר לנו על ה-Disruption שמודלי LLM הביאו לעולם הסטארט אפים. דיברנו על השינוי בעולם הגיוסים בעידן בו ה time to market הרבה יותר מהיר, השיפט הטקטוני בשלב הפרה-סיד של סטארטאפים ואבטחת מידע בעידן ה- GenAI. אז האם יש מקום לסטארטאפים בעולם של ענקיות? כל זאת ועוד בפרק!
![[136] מורידים מימדים בלווינים של נאס״א עם הילה פז הרשפנג](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/44943178-1765101062413-2bdb5709cafaf.jpg)
[136] מורידים מימדים בלווינים של נאס״א עם הילה פז הרשפנג
השבוע ב explAInable, הילה פז הרשפנג הגיעה לספר על פרוייקט Compressive Sensing במסגרת התואר השני שלה ב Harvard Extension School, בשיתוף עם נאס״א. נבין מה ההבדל בין מצלמה באייפון לחישה של כדור הארץ ב300 אורכי גל שונים, נבחן הורדות מימדים במרחב הספקטרלי, נדבר על ה Business Value בוויתור על 90% מאורכי הגל, ולמה דרישת הלינאריות גורמת לנו לחפש דווקא פתרונות פשוטים.ללינקדאין של הילה לדף הטיקטוק של הילהבו
![[135] רובוט אמיתי בכמה שורות פייתון עם MAIK-Education](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/00e22a742686bf90.jpg)
[135] רובוט אמיתי בכמה שורות פייתון עם MAIK-Education
בפרק הזה מייק ריאיין את תמיר שסיפר על האפליקציה שהחברה maik-education.com שלו מפתחת. מדובר באפליקצייה וובית ייחודית שהינה סביבת Reinforcement Learning הניתן להפעלה באופן פיסי עם רובוטים אמיתיים שכל אחד יכול ליצור בבית או במשרד. בסביבה ניתן ליצור סוכנים, להגדיר להם התנהגויות בקוד או במודל דיפ אותו ניתן לאמן למיקסום פונקצית תגמול כלשהיא. לאחר שהפרויקט רץ ועובד וירטואלית ניתן לחבר כל סוכן לרובוט בבלו
![[134] האם מודלי שפה מפגינים פסיכולוגיה אנושית - עם בוריס גורליק](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/cc2c93e012c4f3c0.jpg)
[134] האם מודלי שפה מפגינים פסיכולוגיה אנושית - עם בוריס גורליק
בפרק זה, ד״ר בוריס גורליק — חוקר נתונים, מרצה ורוקח בעברו — מציג היפותזה מרתקת שלפיה מודלי שפה גדולים מפגינים התנהגות אנושית יותר מכפי שמצופה מהם. מכאן השיחה גלשה לפסים פילוסופיים על טיב התבונה, משמעות החיים, והאם אלגוריתמים ישנים כמו SVM עשויים לשוב ולתפוס מקום מרכזי בעולם ה-AI.המאמר של בוריס בו הוא מציג את ההיפותזה : https://www.mdpi.com/2076-3417/15/15/8469ויש לו גם פודקאסט על המזרח התיכון http
![[133] על אימוץ בפועל של AI בארגונים עם שוקי כהן AI21](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/f9c85ac7a951b352.jpg)
[133] על אימוץ בפועל של AI בארגונים עם שוקי כהן AI21
בפרק הזה שמחנו לארח את שוקי כהן מ AI21 - החברה הישראלית המובילה בעולם בפיתוח בינה מלאכותית. בשיחה עם שוקי למדנו מניסיונו העשיר וצללנו לנבכי פיתוח בינה מלאכותית: מפיתוח מודל היברידי Jamba, דרך וורדטיון ועד למוצר הדגל שלהם, מאסטרו. ניסינו להבין איך נוצר האקלים היחודי שגרם ל AI לחדור לכל סלון בעולם המערבי תוך חודשים ספורים, ומאידך דנו בשאלה מדוע פרויקטי AI נכשלים ולא מגיעים לפרודקשן. חקרנו את הסוגיות
![[132] Are evals a scam? עם אלמוג באקו](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/dcd0a3e752dabab9.jpg)
[132] Are evals a scam? עם אלמוג באקו
סערת טוויטר אחרונה דיברה על evals לאייג׳נטים וLLM באופן כללי - האם מדובר בכלי נדרש או בקידום עצמי של בעלי עניין?אלמוג, מוביל קהילת GenAi, איתנו לדבר על החשיבות והמגבלות של evals - ולמה הם ממש לא פתרון קסם.נדבר על פרקטיקות נפוצות לאיסוף פידבק, וביצוע error analysis ליצירה של agent שיודע להשתפר לאורך זמן.
![[131] תגליות מדעיות אוטומטיות עם פרופ' טדי לזבניק](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/dcb611b9a596229a.jpg)
[131] תגליות מדעיות אוטומטיות עם פרופ' טדי לזבניק
״אם לניוטון היה רשת נוירונים לעולם לא היינו לומדים את נוסחאות הכבידה״האם החדשנות בAI מאיצה או מאטה את קצב הגילויים המדעיים. נכון כנראה שחוקרים יכולים לכתוב קוד מהר יותר, אבל האם נגלה עוד נוסחאות קצרות ומרשימות כמו תורת היחסות הפרטית או חוקי ניוטון?איתנו פרופסור טדי לזנביק לדבר על האופן שבו בינה מלאכותית משנה את תהליך הגילוי המדעי, תוך מעבר מעבר ללמידת מכונה מסורתית לשיטות המשלבות ידע קודם והיגיון
![[130] מערכות המלצה עם נועם קניגשטיין](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/25bfa9489926142c.jpg)
[130] מערכות המלצה עם נועם קניגשטיין
ראיון עם עם פרופ’ נעם קניגשטיין מאוניבריסטת תל אביב, מומחה למערכות המלצה וחוקר לשעבר המוביל של XBox recommendation במיקרוסופט.מהחלוקה הקלאסית בין מערכות collaborative filtering ו-content based ועד ל-hybrid והמעבר ל-embeddings ו-matrix factorization. נעם יסביר את התפתחות האלגוריתמים, את ההבדלים בין explicit ל-implicit feedback, ואת האתגרים בבחירת ממד המודל. בנוסף נעם מדגיש את הפער בין ביצועים ב-off
![[129] איך מלמדים היום הנדסת תוכנה - עם אסף שפנייר מהמכללה להנדסה עזריאלי בירושלים](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/9808ce480320f910.jpg)
[129] איך מלמדים היום הנדסת תוכנה - עם אסף שפנייר מהמכללה להנדסה עזריאלי בירושלים
בעידן שבו כל יום מאיימים עלינו שעוד מעט לא יצטרכו מתכנתים כי AI יחליף את כולנו, האם צריך ללמוד הנדסת תוכנה?ד״ר אסף שפנייר ראש התוכנית לתואר שני בבינה מלאכותית מהמכללה להנדסה - עזריאלי בירושלים, יספר מדוע מדובר ב Fake news.נדבר על החוסרים שAI מתקשה למלא בעולמות הנדסת התוכנה, ועל התפקיד החדש של מהנדס תוכנה בעידן שאחרי ChatGPT.לאסף יש מספר עצות לבוגרים טריים, איך נכון להתבלט בשוק שבו ״פרויקט גמר״ כבר
![[128] AI Coding - עם גילי נחום - AWS](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/ed0abdbe959f2ebf.jpg)
[128] AI Coding - עם גילי נחום - AWS
כולם מדברים היום על קידוד עם AI, בין אם זה עם כלי עזר כמו co-pilot או cursor, השלמה אוטמטית. או כתיבה של תוכניות שלמות עם vibe coding עם כלים כמו lovable או base44.בפרק זה נארח את גילי נחום, לענות על שאלות על עתיד עולם התוכנה והכלים האחרונים.נדבר על שימוש נכון בMCP, על חלוקה של הכלים לדורות וההיררכיה שלהם.ונתן עצות מה המקומות הנכונים לשלב כלים כמו claude code לעומת כלים אחריםץ
![[127] על למידה בהמשכים - Continual Learning - עם עידן משיח](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/444c3efbe23d9efc.jpg)
[127] על למידה בהמשכים - Continual Learning - עם עידן משיח
אימון מודלים זה דבר מורכב, הכולל בחירה חכמה של גודל הבאצ׳ים, ובחירה נכונה של דאטא איכותי ונקי.בפרק זה נדבר עם עידן משיח, סטודנט לתואר שני בתחום על אלטרנטיבה או השלמה ללמידה בבאצ׳ - למידה בהמשכים.נדבר על האתגרים של ״שכחה״ catastrophic forgetting כשחושפים מודל לדאטא חדש.עידן ישטח בפנינו את שלושת האלטרנטיבות ללמידה הדרגתית, הכוללים שינוי של מבנה הדגימה, עדכון המודל ושינויים בפונקציית האופטימיזציה.נשו
![[126] איך עושים מחקר ופיתוח בעולם ה-GenAI עם עוז ליבנה](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/8e6c423164e991c0.jpg)
[126] איך עושים מחקר ופיתוח בעולם ה-GenAI עם עוז ליבנה
AI מעולם לא היה זמין יותר, ולמרות זאת חברות רבות מתקשות במחקר ופיתוח מוצרים/פיצ'רים מבוססי GenAI. מה הן מפספסות? מדוע זה שונה כל כך מפיתוח תוכנה "קלאסי"? בפרק זה אירחנו את עוז ליבנה, יועץ וארכיטקט GenAI, לשתף מנסיונו ולהסביר על שינוי הפרדיגמה העמוק הדרוש להצלחה במחקר ופיתוח GenAI, ועל ההבדלים המהותיים מפיתוח תוכנה קלאסי - ברמת החשיבה, התכנון, התמודדות עם אתגרים, צורת ההתקדמות, POCs, ומטריקות
![[125] על חוקי הסקייל של מודלי שפה עם ד״ר ג׳וני רוזנפלד מMIT](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/384f59f951485d24.jpg)
[125] על חוקי הסקייל של מודלי שפה עם ד״ר ג׳וני רוזנפלד מMIT
בפרק זה היה את הכבוד לארח את ג׳וני, מהכותבים המקוריים של מאמר הscaling laws ב2019 שסלל את הדרך למודלי השפה העצומים של ימינו.חשבתם פעם איך לסם אלטמן היה את האומץ לשפוך מליונים על אימון GPT3 בתקווה שיהיה מודל טוב יותר מאשר מודל באלפי דולרים?תגלית חוקי הסקיילינג (שלהם ג׳וני היה שותף) היתה המנוע העיקרי להבנה איך עובדת הכלכלה של אימון מודלי שפה.נגענו במוטיבציה לכללים, ומדוע אנחנו יכולים לנבא ביצועים של
![[124] איך מאמנים מודלים לשכוח - עם פרופ עודד שמואלי](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/5c20856739a78d9e.jpg)
[124] איך מאמנים מודלים לשכוח - עם פרופ עודד שמואלי
זה נראה שרוב הפוקוס הנוכחי הוא על הכנסת דאטא עדכני לדאטאסט של אימון של מודל, ושמירת המודל עדכני.אבל הצד השני של המטבע הזו, הוא לגרום למודל לשכוח נתונים שאינם עדכניים.בין אם מדובר בחוקי מס שהשתנו או בביאסים של הדאטא (כמו דעות קדומות) שהיינו רוצים לשנות, שיכחה היא דבר חשוב.פרופסור עודד שמואלי מהטכניון ידבר איתנו על המורכבות של ״עריכת״ מידע של מודלים, החל ממודלי קלאסיפיקציה פשוטים ועד מודלים מורכבים
![[123] על דיפ לרנינג, דאטא טאבולרי וTabStar עם אלן ארזי](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/91420809fe8767cf.jpg)
[123] על דיפ לרנינג, דאטא טאבולרי וTabStar עם אלן ארזי
בפרק זה אירחנו את אלן ארזי, מהכותבים של TabStar (יחד עם עילם שפירא ופרופ. רועי רייכארט) - מודל דיפ לרנינג המיועד למידע טבלאי.בניגוד לתמונה, קול וטקסט - במידע טבלאי מודלי דיפ לרנינג הם לא הגישה הרווחת.האתגר הגדול בעולמות הטבלה היא חוסר האחידות, טבלאות יכולות לתאר מגוון רחב של נתונים בלי מכנה משותף ביניהם - ולכן קשה למצוא ״מודל בסיס״ כמו בעולמות התמונה.בטאב סטאר, הכותבים לקחו גישה שמערכת מודלי שפה (
![[122] על הקשר בין דחיסה ללמידה עם פרופ. רביד זיו](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/8775061429788465.jpg)
[122] על הקשר בין דחיסה ללמידה עם פרופ. רביד זיו
רביד זיו, לשעבר מהמעבדה של יאן לקון, היום פרופסור בNYU וחוקר פורה בדיפ לרנינג ידבר איתנו על דחיסה ולמידה.בעוד דחיסה מזכיר לחלקנו זיפ, או jpeg - רביד ירחיב על איך רשתות דוחסות מידע בצורה יעילה.נדבר על שיטות כגון next token prediction שמסתבר שמאלצות מודלים ללמוד דחיסה יעילה יותר מאשר masking כמו בBERT.נדבר על חשיבות האוגמנטציה בתהליך האימון - או יותר נכון, חוסר החשיבות כפי שנראה.ונעמיק על הקשר שבין
![[121] על אומנות ובינה מלאכותית גנרטיבית - עם מתי מריאנסקי](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/0e8573e247732cfe.jpg)
[121] על אומנות ובינה מלאכותית גנרטיבית - עם מתי מריאנסקי
מתי מריאנסקי, מוביל קהילת עליית המכונות הפופולארית, אמן ומשתמש נלהב בAI ידבר איתנו על נסיונו.נדבר על המגבלות והדפוסים שנראה שAI נופל אליהם, האם מודל בינה יוכל לייצר את סגנון הקוביזם החדש?ונדבר על ההשלכות של פילטרי הבטיחות על איכות המודלים.לסיום, נדון האם יש טעם ללמוד היום עיצוב גרפי, והאם התחום בדרך לאוטומציה מלאה.
![[120] איך מודלי שפה עובדים טוב גם לא באנגלית - עם גיא רוטמן, גונג](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/512290f5ea33d5c6.jpg)
[120] איך מודלי שפה עובדים טוב גם לא באנגלית - עם גיא רוטמן, גונג
היום בעידן מודלי השפה הגדולים כשתרגום סימולטני מתאפשר בלייב, זה נראה כאילו מאז ומתמיד ChatGPT ידע לדבר עברית.עד לא מזמן היתה צניחה משמעותית בביצועים של מודלי שפה על שפות שאינן אנגלית.בפרק זה גיא רוטמן, חוקר אקדמי בתחום ובתעשייה ב gong.io ידבר איתנו על אתגרי העבר והווה באימון מודלי שפה רב שפתיים.נדבר על טיפים עכשוויים להתמודדות עם שפות כגון עברית, ועל אתגרי הדאטא.
![[119] איך הגעתי למליוני חשיפות בלינקדין עם AI - עם מיכאל קיסילנקו](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/6021a880a43fe6a9.jpg)
[119] איך הגעתי למליוני חשיפות בלינקדין עם AI - עם מיכאל קיסילנקו
יוצא לנו הרבה לדבר על אייג׳נטים, על מודלי שפה, ועל איך הם עובדים.בפרק זה אנחנו נדבר עם מיכאל קיסילנקו - היזם מאחורי GenDesk, שמגיע שיטתית למליוני חשיפות בלינקדין בעזרת שימוש בAI.מיכאל פיתח מומחיות רבה, ולמד את האלגוריתם של לינקדין מכל הצדדים.פרק מלא תובנות שאסור לפספס
![[118] מענה על שאלות חזותיות VQA - עם פרופ עידן שוורץ](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/62dac8f5f1e7c1be.jpg)
[118] מענה על שאלות חזותיות VQA - עם פרופ עידן שוורץ
היום כשמודלי שפה נהיו כ״כ חזקים, אנחנו לוקחים כמובן מאליו את יכולות הבנת התמונה.בפרק זה פרופ. עידן שוורץ מאוניברסיטת בר אילן יספר לנו על ההיסטוריה של התפתחות התחום, על ביאסים בתשובות ואיך מתמודדים איתם ומה הם האתגרים העכשוויים בתחום.ריבוי מודאליות גורם גם לבעיות מסדר שני, כגון ישור הקלטים, מציאת מרחב משותף מייצג, וכמובן מה עושים כאשר יש קונפליקט בין המימד החזותי לטקסטואלי למשל.ב28 למאי ייערץ יום ע
![[117] חיפוש והמלצה 2025 - חוזרים אחורה - סיכום כנס הייסטאק](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/2ef5811ee3c91310.jpg)
[117] חיפוש והמלצה 2025 - חוזרים אחורה - סיכום כנס הייסטאק
אחרי שנתיים ביקרנו שוב בכנס Haystack העוסק בחיפוש והמלצה.נדבר על ההבדלים בין 2025 לשנת 2023 ועל מגמת החזרה לעולם החיפוש הלקסיקוגרפי על חשבון החיפוש הוקטורי.ועל גישותLLM as a judgeהרווחת לאיבליואציה של חיפוש והמלצה
![[116] מתקפות סייבר על מודלי שפה - עם נתן כץ](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/f7a8e162e1b38ce0.jpg)
[116] מתקפות סייבר על מודלי שפה - עם נתן כץ
מודלי שפה גדולים אמנם עוזרים לפרודקטיביות, אבל גם של ההאקרים.עולם הסייבר השתנה רבות מאז יציאת ChatGPT - מומחים מעריכים שמספר הפריצות גדל פי ארבעה.בפרק זה נתן כץ יסקור לנו ארבע שיטות לניצול חולשות במודל השפה עצמו.נדבר על גניבת מודלים, ״הרעלה״ של סט האימון והרעשה של המודל לביאס עבור מילת אקטיבציה ספציפיתץנתן יחלוק לנו מתובנותיו בlumin AI על תהליך המכירה לCSO בארגון, ונדבר על ההבדלים בין סיכוני open
![[115] על RLHF ומודלי שפה גדולים](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/e0ac8bbc1f0df270.jpg)
[115] על RLHF ומודלי שפה גדולים
בפרק זה החליפו מייק ותמיר את התובנות החידודים והשאלות הפתוחות שלהם בניסיון להבין איך מתחברים עולם ה RL ועולם ה LLM (קרי RLHF). ב 2024 השתנתה הפרדיגמה - בתחילה יצירת מודל reward כדי לעשות אימון נוסף ל LLM אחרי ה pretraining שלו באמצעות PPO. ולאחר מכן הוחלף ה PPO בRLHF.בעוד רוב מודלי ה reasoning של החברות הגדולות (chatgpt, claude, gemini) עדיין באפילה - נדבר על איך לדעתנו RLHF יכול לשמש בתהליך.
![[114] קבלת החלטות ארוכות טווח עם פרופ. גיא שני](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/1eb63609f705b659.jpg)
[114] קבלת החלטות ארוכות טווח עם פרופ. גיא שני
יאן לקון, מאבות הAI המודרני מאמין שהעתיד נמצא בתיכנון טווח ארוך (planning) ולא בחיזוי המילה הבאה.פרופסור גיא שני מהפקולטה להנדסת מערכות מידע באוניברסיטת בן גוריון ומוביל קבוצת מחקר בeBay יספר לנו על האתגרים.נדבר על סוגים של אי וודאות במודלים, ושיטות תכנון לאופק מוגדר לעומת אופק לא ידוע.נצלול לעומק הגישות המרקוביות הקלאסיות, כמו POMDP ונשווה מול גישות Reinforcement learning.למי שמעוניין לצלול לפרטי
![[113] NVIDIA GTC 2025 - סיכום הכנס](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/0330b37d5808ebbb.jpg)
[113] NVIDIA GTC 2025 - סיכום הכנס
כנס הGTC של אנבידיה הוא אחד האירועים המרכזיים של עולם הAI.הכנס נערך חמישה ימים והסתיים ב22 למרץ 2025, בפרק זה ננסה לתמצת לכם את עיקרי הדברים בעשרים דקות.וכהרגלנו, נבחון בעין ביקורתית את ההצהרות וההכרזות שהיו בכנס.מה נאמר על רובוטים, דיפסיק, עתיד המניה ומה לא נאמר ובלט בהיעדרו.
![[112] בעקבות המאמר של מטא עם לירון יצחקי אלרהנד](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/26aaabd03d728a6e.jpg)
[112] בעקבות המאמר של מטא עם לירון יצחקי אלרהנד
מעטים המאמרים המתארים בפירוט רב כל כך את האתגרים של יצירת וידאו מטקסט.במאמר הMovieGen של מטא, נכתבו 92 עמודים של המודלים השונים שנדרשים כדי לייצר סרטונים קצרים.בפרק זה לירון יספר לנו על האתגרים הטכניים כמו מגבלת הזכרון, וסוגי הטעויות שניתן להבחין בסרטונים מג׳ונרטים.אנחנו נסקור בקצרה את הגישות שמטא לקחו במאמר שלהם, ונפרק את השיטה לתתי המודלים שמרכיבים את הpipeline הארוך של יצירת סרטונים עם AI.
![[111] מדידת GenAI עם אסף בורד](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/9177ee7b695518eb.jpg)
[111] מדידת GenAI עם אסף בורד
להכניס מודלי שפה כמו ChatGPT למערכת, זה יחסית קל ונגיש, עם אלפי דוגמאות ותמחור תחרותי אצל הספקים השונים.אבל למדוד את הביצועים של מודל כזה או אחר נשארת בעיה פתוחה, במיוחד אם משלבים גם מדדים עסקיים.בפרק זה נארח את אסף בורד, שמוביל את מאמצי ה GenAI בחברת Northwestern Mutual והשיק לאחרונה את Multinear.com כקוד פתוח לאבלאוציה.נדבר על חמשת הרכיבים שיש לבדוק כשמנסים להעריך מערכת AI בשלמותה: דאטא, פונקציי
![[110] האתגרים בבינה מלאכותית בעולם הפיזי, עם אופיר זמיר מ NVIDIA](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/fac550c60ad19396.jpg)
[110] האתגרים בבינה מלאכותית בעולם הפיזי, עם אופיר זמיר מ NVIDIA
נראה שהבינה המלאכותית כבר כאן, חיה ובועטת - אבל עדיין אין רובוטים מתהלכים ביננו.בעוד מודלי שפה גדולים מגיעים לתוצאות מבחני לשכה מעל העורך דין הממוצע, הם עדיין מתקשים בקיפול גרביים.בפרק זה נארח את אופיר זמיר מNVIDIA שייספר לנו על האתגרים, ועל טכניקות כגוןImitation learning, Simulationועל הכלים שאנבידיה מביאה לשולחן מבחינת חומרה ותוכנה כדי להפוך את החלום על רובוטים למציאות. זו הזדמנות מעולה להזכיר ש
![[109] הלוסינציות עם ישי רוזנברג](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/a75813e0a6c4376a.jpg)
[109] הלוסינציות עם ישי רוזנברג
כולנו מכירים את התופעה שמודלי שפה גדולים נוטים להמציא דברים שלא היו ולא נבראו. אבל האם אפשר לכמת את איכות המודל לפי רמת ה״הזיות״ שלו?ומה לגבי סוכנים? שם טעות בשלב אחד יכולה להשפיע דרמטית על הכלים שייבחרו בשלבים הבאים?אירחנו את ישי רוזנברג, חוקר בתחום שמוביל את Verax AI לדבר על איך אפשר להתמודד עם בעיות האמינות של מודלים.ומדוע לדעתו צריך להיות דקדקנים במינוח של סוגי הטעויות לפי הקונטקסט הנכון.
![[108] בינה מלאכותית בגובה העיניים עם בר שאלתיאל](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/10b3e20a1134f57c.jpg)
[108] בינה מלאכותית בגובה העיניים עם בר שאלתיאל
בר שאלתיאל מוביל את קהילת בינה מלאכותית בגובה העיניים המונה מעל 30000 אנשים. בר שיצא בשאלה מהעולם החרדי לפני כשלוש שנים גילה כמעט בטעות את כוחם של מודלי השפה הגדולים כשהתחיל לסייע לסטודנטים לכתוב עבודות אקדמיות.מאז נכנס בר למסע של מחקר והבנה איך המנגנון עובד, ואילו פרומפטים יעילים ביותר.יוצא לנו הרבה לדבר על מודלי שפה גדולים מנקודת המבט של החוקר, ובפרק זה נצלול לראשונה לחוויית המשתמש והbest practi
![[107] בואו לפגוש אותנו בפרק לייב ראשון - Ask us anything](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/88dfdb2431527a17.jpg)
[107] בואו לפגוש אותנו בפרק לייב ראשון - Ask us anything
כבר חמש שנים שאנחנו מקליטים על למידת מכונה, אלגוריתמים ולא מעט על GenAI.עוד אף פעם לא מאוחר להזמין לפרק לייב, בשיתוף פעולה עם qodo לפרק מיוחד של Ask me anything/כדי שנוכל להתכונן, נשמח לענות על השאלות שלכם בקישור הבא:https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeqQX4VtEoGxa4IlEi4-cpn46mtkhOdogR4FTxNwuq8cXy2HA/
![[106] DeepSeek - הצצה פנימה - איך הוא עובד](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/8f456880e06a70f9.jpg)
[106] DeepSeek - הצצה פנימה - איך הוא עובד
כולם מדברים על דיפסיק, המודל הסיני, החדש, הזול והאופן סורס שמביס את צ׳אט ג׳י פי טי ומביך את OpenAIבפרק זה נדבר על ארבעת החידושים הטכנולוגיים מהמאמר: GRPO, KL-divergence approximation, multi token prediction והקוואנטיזציה.ואיך לא, גם קצת השערות של מייק ארליכסון ושל אורי גורן על מה באמת קורה מתחת למכסה המנוע.
![[105] דאטה טאבולרי במחקר עם פרופ׳ אופיר לינדנבאום](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/128a7e597f514540.jpg)
[105] דאטה טאבולרי במחקר עם פרופ׳ אופיר לינדנבאום
בפרק זה מצטרף אלינו פרופ' אופיר לינדנבאום מאוניברסיטת בר-אילן לשיחה על השימוש בלמידת עומק לגילוי מדעי. נדון באתגרים הייחודיים של נתונים טבלאיים, היתרונות של רשתות נוירונים מול שיטות מסורתיות, ויישומים מעשיים בתחומים כמו ביולוגיה ורפואה.המאמר שהזכרנו בפרקהאתר של אופירלינקדאין של אופיר
![[104] בין תחרות למציאות: הצצה לתחרויות Kaggle עם דן עופר](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/290c840fbbf2daaa.jpg)
[104] בין תחרות למציאות: הצצה לתחרויות Kaggle עם דן עופר
בפרק זה, אירחנו את דן עופר, מדען נתונים בכיר ב-Medtronicודוקטורנט באוניברסיטה העברית, נדבר על ניסיונו בתחרויות Kaggle ובתחום מדעי הנתונים. נדון גם בתרומתה של Kaggle לפיתוח יכולות מעשיות, באתגרים שבין התחרויות לבין המציאות המקצועית, ובתובנות שנרכשו מתחרות ProteinBERT לאנליזת חלבונים באמצעות מודלים מבוססי שפה.גיטהאב של דןלינקדאין של דן
![[103] מושג בקצרה עם מייק: Peft](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/363f4fe34a91837c.jpg)
[103] מושג בקצרה עם מייק: Peft
פרק שני בסדרת ״מושג בקצרה עם מייק״ בה נצלול לעומקם של מושגים מעולמות הML וAI. בכל פרק נתמקד במושג אחד מרכזי – נסביר אותו בפשטות, נדון במשמעויותיו המעשיות, ונבחן את השפעתו על התחום והתעשייה.
![[102] חיזוי קונפורמי: מבט מעמיק עם חילף חסון](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/e9cc6b3e1e29abf6.jpg)
[102] חיזוי קונפורמי: מבט מעמיק עם חילף חסון
בעקבות הפרק שיפור וודאות במודלים: הצצה לעולם של ניבוי קונפורמי החלטנו הפעם לצלול עמוק פנימה. בפרק הזה, אנחנו צוללים לעומק עולם הניבוי הקונפורמי. יחד עם חילף חסון, נדון כיצד ניתן ליישם ניבוי קונפורמי בבעיות קלאסיפיקציה, מה היתרונות, ואיך זה לסייע בקבלת החלטות מדויקות יותר בעולם הנתונים. פרק עשיר בתובנות לכל חובבי ה-AI והדאטה סיינס האתר של חילףConformalized Quantile RegressionRobots That Ask For He
![[101] פרומפטים חכמים: מהפכת DSPy עם סרג' סמורדינסקי](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/fc12e87a9441b5ac.jpg)
[101] פרומפטים חכמים: מהפכת DSPy עם סרג' סמורדינסקי
היום בפרק נדבר עם סרג' סמורדינסקי, ראש תחום NLP ומחקר ב-Loris AI, לשיחה על חלופות להנדסת פרומפטים וכלי DSPy.סרג' ישתף על האתגרים בעבודה עם מודלים לשוניים גדולים (LLMs)וכיצד DSPy מאפשר יצירת פרומפטים דינמיים ואופטימליים.נציע מבט חדשני על עתיד ה-NLP ושיטות עבודה מתקדמות בתעשייה. לינקדאין של סרג׳DSPy: Machine Learning Attitude Towards LLM Promptingמאמרים של סרג׳ במדיום
![[100] סיכום שנה - שנת 2025, השנה בה אייג׳נטים הולכים למות](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/ea65f3d1c4111fc6.jpg)
[100] סיכום שנה - שנת 2025, השנה בה אייג׳נטים הולכים למות
ברוכים הבאים לפרק סיכום שנת 2024! הפעם שוחחנו עם איתן צימרמן, מוביל צוות הדאטא סייאנס ב-ARGMAXסיכמנו את שנת 2024 ועל המגמות, האתגרים וטרנדים שנתקלנו בהם לאורך השנהבנוסף, שיתפנו את התחזיות שלנו לשנת 2025 – אילו טרנדים חדשים צפויים לצבור תאוצה? אילו בעיות טכנולוגיות נצטרך לפתור?מה אתם צופים ששנת 2025 תביא איתה בעולמות הML? לינקדאין של איתן
![[99] בין אקדמיה לתעשייה: עם אבי קצ׳ולרו ואמיר דוד ניסן כהן NLP](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/acc894abe0b57049.jpg)
[99] בין אקדמיה לתעשייה: עם אבי קצ׳ולרו ואמיר דוד ניסן כהן NLP
היום בפרק נצלול לעומק עולמות האקדמיה בתחום הNLP אבי ואמיר, חוקרים ומומחים בעולמות ה-NLP, משתפים במסלולי הקריירה שלהם, ההבדלים בין מחקר באקדמיה לעבודה בתעשייה, וכיצד ניתן למנף דוקטורט לקריירה מצליחה. נדון גם בשאלה מה הופך מחקר אקדמי למעניין, אילו כישורים ניתן לפתח בתהליך הדוקטורט, ומהם ההבדלים בין מחקר לתעשייה בעידן של LLMsהאתר של אבילינקדאין של אמיר
![[98] פיזיקה, סדרות זמן, ולמידת מכונה: עם הדר שרביט](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/8a480c058ef272e3.jpg)
[98] פיזיקה, סדרות זמן, ולמידת מכונה: עם הדר שרביט
בפרק הבא נחקור יחד עם הדר שרביט את השילוב בין פיזיקה ללמידת מכונה בחיזוי סדרות זמן. נדון בהבדלים בין חיזוי לניבוי בזמן אמת, באתגרים תעשייתיים, ובדרכים שבהן מודלים פיזיקליים ונתוני חיישנים משתלבים כדי ליצור פתרונות מתקדמים. לינקדאין של הדרNixtlaהבלוג של הדר
![[97] יצירת וידיאו מטקסט: האתגרים והמורכבויות עם לירון יצחקי אלרהנד](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/7639dec5d7403a96.jpg)
[97] יצירת וידיאו מטקסט: האתגרים והמורכבויות עם לירון יצחקי אלרהנד
בפרק זה נדבר עם לירון יצחקי אלרהנד באתגרים הטכניים ביצירת וידאו באמצעות בינה מלאכותית. נדון בניהול זיכרון, שמירה על קוהרנטיות בין פריימים, והקשרים בין מודלי שפה ליצירת וידאו, ונציג גם פתרונות חדשניים להתמודדות עם תנועות מורכבות ושיפור עקביות ויזואלית
![[96] מושג בקצרה עם מייק: Training LLMs](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/354f9e0d1d4e567f.jpg)
[96] מושג בקצרה עם מייק: Training LLMs
פרק שני בסדרת ״מושג בקצרה עם מייק״ בה נצלול לעומקם של מושגים מעולמות הML וAI. בכל פרק נתמקד במושג אחד מרכזי – נסביר אותו בפשטות, נדון במשמעויותיו המעשיות, ונבחן את השפעתו על התחום והתעשייה.
![[95] אימון מודלים בבינה מלאכותית עם בן בורן](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/48c490be7e97dad3.jpg)
[95] אימון מודלים בבינה מלאכותית עם בן בורן
בפרק זה נשוחח עם בן בורן, CTO של SwarmOne, על האתגרים בהכשרת מודלים בבינה מלאכותית.בן יסביר על עבודה עם GPU, שמירה על אבטחת מידע, וסקלת מודלים גדולים. הם ונדון גם בהשפעת LLM ובדרכים לייעל את תהליכי ההכשרה.SwarmOneהלינקדאין של בן
![[94] ראג, לאן מכאן? פרק משותף עם ״המחוללים״](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/e00c0069f865acb1.jpg)
[94] ראג, לאן מכאן? פרק משותף עם ״המחוללים״
פרק משותף עם הפודקאסט ״״המחוללים של דורון שדה ושקד זיכלינסקיוהפעם, נדון בכל מה שקשור ל-RAG,והאם אכן מכאן תגיע הישועה לפתרון בעיית ההזיות של מודלי שפה? ״המחוללים״האתר של דורוןלינקדאין של שקד
![[93] סוכנים אוטונומיים עם עמית מנדלבאום](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/861859915e4ec728.jpg)
[93] סוכנים אוטונומיים עם עמית מנדלבאום
בפרק הבא נדבר עם עמית מנדלבאום על התפתחות סוכנים אוטונומיים תוך שימוש במודלים מתקדמים של ראיית מחשב ו-LLMs. נתייחס לאתגרים בשילוב יכולות היסק ושיקול דעת, ולבעיות שהיו בפרויקטים כמו AutoGPT. נציג את הצלחתה של חברת Anthropic בהבנה של פעולות ממסכי מחשב ונסביר כיצד טכנולוגיות אלו משפרות את ההתמודדות עם פעולות ממוחשבות בצורה קרובה להתנהגות אנושית. https://medium.com/@luke.birdeau/reverse-engineering-ch
![[92] מושג בקצרה עם מייק: Encoder/Decoder](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/9986300d2d02fb31.jpg)
[92] מושג בקצרה עם מייק: Encoder/Decoder
פרק ראשון בסדרת ״מושג בקצרה עם מייק״ בה נצלול לעומקם של מושגים מעולמות הML וAI. בכל פרק נתמקד במושג אחד מרכזי – נסביר אותו בפשטות, נדון במשמעויותיו המעשיות, ונבחן את השפעתו על התחום והתעשייה.
![[91] כתיבה גנרטיבית מול אנושית: ניווט באזור האפור עם אביב קרן](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/5f8e8917b2f6fd76.jpg)
[91] כתיבה גנרטיבית מול אנושית: ניווט באזור האפור עם אביב קרן
בפרק הבא נדבר על העולם המורכב של זיהוי טקסט שנוצר על ידי בינה מלאכותית. נסקור את השימושים הנפוצים ב-ChatGPT, מהכתיבה ועד ליישומים אפורים כמו העתקות ובוטים. יחד עם אביב קרן, נדון בשיטות לזיהוי טקסט מג׳ונרט, השפעות על האקדמיה, שימושים בבינה מלאכותית לאימון מודלים, ונדבר גם על האתגרים האתיים והטכנולוגיים שמלווים את התחום.Semantic ScholarA Survey on LLM-generated Text Detection: Necessity, Methods, an
![[90] למידה ניגודית עם אורי ומייק](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/66c81989aa97ccb2.jpg)
[90] למידה ניגודית עם אורי ומייק
היום בפרק נעסוק בהבנת למידה ניגודית ובחקר ההתפתחות שלה בשנים האחרונות. נדבר על עקרונות הבסיסיים של למידת קונטרסט, כמו חיפוש דימויים דומים (חיוביים) ודימויים שונים (שליליים), על כך שלפעמים קשה להגדיר את הדימויים השונים בצורה חד משמעית, והצורך בהגדלת כמויות הדאטה כדי להשיג תוצאות טובות יותר. נזכיר את השיטות השונות שהתפתחו, כגון SimCLR ו-Moco, ונסביר את החשיבות של טרנספורמציות והתאמות בתמונות כדי ללמ
![[89] בינה מלאכותית ללא קוד עם גל פרץ](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/777e07c995d3e01f.jpg)
[89] בינה מלאכותית ללא קוד עם גל פרץ
היום בפרק נדבר עם גל פרץ, מהפודקאסט "LangTalks" ומומחה בתחום הבינה המלאכותית. נשוחח על נושאים כמו התפתחות השימוש במודלים של בינה מלאכותית, תפקידם של כלי No-Code בעולם הטכנולוגי, ואיך בינה מלאכותית משפיעה על הגישה ההנדסית והמחקרית של פיתוח מערכות היום. נבחנן גם את האתגרים וההזדמנויות שהתחום מציב עבור אנשי מוצר, מהנדסים וחוקרים, ועל חשיבותם של כלי Prompt Engineering ככלי שימושי בעבודה עם מודלים מתקד
![[88] Policy Diffusion: המהפיכה הבאה? עם מייק ותמיר](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_episode/44943178/2fd8a67dad8efe2d.jpg)
[88] Policy Diffusion: המהפיכה הבאה? עם מייק ותמיר
בפרק זה דיברנו על מאמר פורץ דרך בתחום הרובוטיקה: Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusionהמאמר טוען לשיפור של 46.9% במשימות מוטוריות של רובוטים.הם מראים תוצאות על סימולציות ועל רובוטים פיסיים. פעולות כמו מזיגה, עירבוב, הנחת ספל והסביבה המפורסמת push-T.בגדול הם לקחו את מה שכבר סקרנו בעבר stable diffusion לעולם הרובוטיקה, כאשר כאן נכנסת סדרת תמונות (המתקבלות ממצלמת הרובוט)











