ExplAInable

30:02

האתגרים בבינה מלאכותית בעולם הפיזי, עם אופיר זמיר מ...

ExplAInable ·

2025/03/01

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 כגון Imitation learning, Simulation ועל הכלים שאנבידיה מביאה לשולחן מבחינת חומרה ותוכנה כדי להפוך את החלום על רובוטים למציאות. זו הזדמנות מעולה להזכיר שכנס הGTC השנתי של אנבידיה קורה החודש, ב17 למרץ ואפשר להשתתף אונליין ללא

he

45:25

הלוסינציות עם ישי רוזנברג

ExplAInable ·

2025/02/23

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.

he

36:19

בינה מלאכותית בגובה העיניים עם בר שאלתיאל

ExplAInable ·

2025/02/16

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 practices שבר מלמד מהעבודה בשטח.

he

00:50

בואו לפגוש אותנו בפרק לייב ראשון - Ask us anything

ExplAInable ·

2025/02/12

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/

he

43:34

DeepSeek - הצצה פנימה - איך הוא עובד

ExplAInable ·

2025/02/01

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.

he

25:19

דאטה טאבולרי במחקר עם פרופ׳ אופיר לינדנבאום

ExplAInable ·

2025/01/27

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 בפרק האתר של אופיר לינקדאין של אופיר

he

39:46

בין תחרות למציאות: הצצה לתחרויות Kaggle עם דן עופר

ExplAInable ·

2025/01/20

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 דן לינקדאין של דן

he

07:35

מושג בקצרה עם מייק: Peft

ExplAInable ·

2025/01/16

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.

he

25:33

חיזוי קונפורמי: מבט מעמיק עם חילף חסון

ExplAInable ·

2025/01/13

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 סיינסהאתר של חילף Conformalized Quantile Regression Robots That Ask For Help: Uncertainty Alignment for Large Language Model Planners

he

37:23

יצירת וידיאו מטקסט: האתגרים והמורכבויות עם לירון...

ExplAInable ·

2024/12/16

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

he

13:51

מושג בקצרה עם מייק: Training LLMs

ExplAInable ·

2024/12/12

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.

he

30:12

אימון מודלים בבינה מלאכותית עם בן בורן

ExplAInable ·

2024/12/09

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. SwarmOne הלינקדאין של בן

he

35:29

ראג, לאן מכאן? פרק משותף עם ״המחוללים״

ExplAInable ·

2024/12/02

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 דורון לינקדאין של שקד

he

49:43

סוכנים אוטונומיים עם עמית מנדלבאום

ExplAInable ·

2024/11/25

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-chatgpt-o1-5cf3b61c6eee AI Agents That

he

17:08

מושג בקצרה עם מייק: Encoder/Decoder

ExplAInable ·

2024/11/24

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.

he

46:59

כתיבה גנרטיבית מול אנושית: ניווט באזור האפור עם אביב קרן

ExplAInable ·

2024/11/18

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 Scholar A Survey on LLM-generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future Directions

he

34:10

למידה ניגודית עם אורי ומייק

ExplAInable ·

2024/11/11

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 ללמוד את הקשרים האמיתיים בין הדימויים. נתאר גם שיטות מתקדמות יותר כמו "למידת קונטרסט אקוויבריאנטית"

he

29:06

בינה מלאכותית ללא קוד עם גל פרץ

ExplAInable ·

2024/11/04

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 מתקדמים. GPT Canvas GitHub Copilot Cursor Langflow Voiceflow לינקדאין של גל LangTalks Podcastֿֿ

he

33:11

להגדיר מחדש את החיפוש: חידושים ב - RAG עם ניר דיאנט

ExplAInable ·

2024/10/01

בפרק הבא, נארח את ניר דיאנט, יועץ בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית (GenAI)שיספר לנו על המסע המקצועי שלו והתפתחויות חדשניות בתחום. ניר מצטרף אלינו בעקבות תרומתו המשמעותית לשיטות RAG (Retrieval-Augmented Generation) כולל פיתוחים כמו GenAI Agents ו-Controlable RAG, שזכו להכרה רחבה ואף פורסמו על ידי מנכ״ל LangChain, האריסון צ׳ייס, כתכנים הפופולריים ביותר שלהם. בפרק נדון בפתרונות לשיפור החיפושים והשליפות, סידור מתקדם של דאטא, התאמות מולטימודל, ו-RAG עם לולאות פידבק להתאמת המידע לסוגי שאילתות שונים.

he

39:59

מדע הנתונים – איך הוא השתנה לאורך השנים עם דניאל...

ExplAInable ·

2024/09/23

בפרק הזה דניאל ארונוביץ', מדען נתונים ותיק, מספר על המסע האישי שלו בתעשיית הטכנולוגיה לאורך 15 שנים. ניגע בהבדלים הבולטים בין העבר להווה, בכלים שהשתמשו בעבר לעומת הכלים שמשתמשים בהם היום שמחברים את המדע ישר לפרודקשן. דניאל מתאר את השינויים במיומנויות הנדרשות ממדעני נתונים, מיכולת ניתוח בלבד להכרח להבין תהליכי פיתוח וניהול גרסאות. נשוחח על האתגרים הטכניים, השינויים בפרקטיקות העבודה, וכיצד התפתח התחום מימי האלגוריתמים הקלאסיים ועד לתפקידי הדאטה המודרניים בעולם התוכנה. Dataflint/Spark לינקדאין של

he

All Episodes

Similar Podcasts

Lead With AI

Tamara Nall

Engineering the Intelligent Enterprise

PRASAD BHONDE

Double Tap

Steven Scott, Shaun Preece, Steven...

The Good Tech Companies

HackerNoon

BlockHash

BlockHash LLC