ExplAInable

Tamir Nave, Mike Erlihson, Uri Goren, Hila Paz Herszfang
  • 5.0 (2)
  • Technology
  • Updated Bimonthly

תמיר נווה, אורי גורן, מייק ארליכסון והילה פז הרשפנג מארחים מומחים מעולם הבינה המלאכותית. האזינו לשיחות עם חוקרי AI, דאטה סיינטסים, מהנדסי ML ומובילים בתעשייה, שמביאים לכם את האתגרים, המחשבות והתובנות המעניינות ביותר מבפנים.

  1. 12h ago

    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 על הכסף: מתברר שלהריץ סוכני AI זה עסק יקר בטירוף. דיברנו על כך שהרצת מאה סוכנים במקביל עלולה לעלות מיליון דולר בחודש, ושהקמת מערכת "מולטי-אייג'נט" בארגון יכולה להגיע לחצי מיליון דולר. האם חברות ה-AI מסבסדות אותנו והחגיגה עומדת להיגמר? סוכני כאוס ואנטרופיה: מודלים של שפה הם סטטיסטיים והסתברותיים, מה שאומר שהם עלולים לעשות טעויות ולהכניס "בלאגן" (אנטרופיה) למערכות תוכנה מורכבות. שמעון משתף סיפור מטורף על סוכן AI שיצר פאניקה ברשת כשהעלה Pull Request של מיליון שורות קוד בניסיון להמיר פרויקט משפה אחת לאחרת, ללא שום פיקוח אנושי. מרד הסוכנים - סכנות האבטחה וה-Jailbreak: מה קורה כשנותנים ל-AI לנהל מכונת משקאות, ולקוחות מתוחכמים מצליחים לשכנע אותו לחלק פחיות בחינם או ב-99% הנחה? למה חייבים גורם אנושי שיפקח על הסוכנים האלו בזמן אמת? הפרדוקס הכלכלי של ההייטק: חצי מתעשיית ההייטק מוכרת מוצרים (כמו ג'ירה, סלאק ואופיס) לחצי השני. אם הסוכנים יחליפו את כל העובדים האנושיים ותהיה אבטלה, מי בדיוק ישתמש בתוכנות האלו וישלם עליהן? הסוף של Vendor Lock-in? הפחד של ארגונים להסתמך רק על חברות ענק כמו OpenAI או אנטרופיק (שיכולות לשנות מודלים או לחסום גישה פתאום), והמעבר לשימוש במודלים מקומיים או פתרונות ניתוב טיפ הזהב שלנו למתכנתים: אל תישארו מאחור. מי שישרוד הוא לא מי שרק כותב קוד, אלא מי שיודע להסתגל, להבין איך סוכנים עובדים, ולהפוך למנצח שמנצח על התזמורת הזו. האזנה חובה לכל מי שרוצה להבין לאן התעשייה שלנו באמת צועדת. שתפו את הפרק עם החברים שלכם שעדיין חושבים שה-AI ייקח להם את העבודה מחר בבוקר!

  2. Sep 6

    "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 "זכרון סוכן" - ה-(Agentic Memory) לשיפור התאמת התוצאות לצרכי המשתמש.- טרנדים טכנולוגיים: נגענו במושגים כמו ColBert, RRF, MMR, ו-Worm-hole vector - דיברנו על האתגרים בביצועים ובאיכות בחיפוש מונחה סוכנים.

  3. Aug 26

    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 מה דיברנו? - הליינאפ, חוקי העריכה הנוקשים ("ציון מתחת ל-75 לא עולה לאוויר"), והסודות מאחורי ניהול קהילה של אלפי מפתחים. - למה הוא מלצר בזמן שהיה פאונדר של סטארטאפ, ואיך מנטור אחד שינה לו את כל התפיסה העסקית. - התפיסה שלו לגבי Work-Life Balance ("תנור עם 4 להבות שאי אפשר להדליק את כולן על המקסימום"). ולמה הכלל הכי חשוב בקריירה שלו הוא תמיד להיכנס לחדר בגישה של "ג'וניור". האזינו עכשיו לפרק המלא בתגובה הראשונה!

  4. Aug 23

    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 פלג מה 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 ל-AGI משפיע על הגיאופוליטיקה העולמית, מה תפקידה של הרגולציה הממשלתית, ומי באמת מוביל בקרב המוחות הזה. האקינג ובטיחות מודלים: איך נראות מתקפות סייבר על מודלים של בינה מלאכותית כיום, ואיפה נקודות התורפה שהתעשייה עדיין לא פתרה.

  5. Jul 13

    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 H100. רועי משתף אותנו בכל שלבי הדרך – מהרעיונות הטכניים האמיצים ועד למשברים שכמעט גרמו לו לוותר

    איך רועי שנברג שבר שיאים בתחרות NanoGPT? | מאחורי הקלעים של ה-Speedrun, תקציר והקשיים בדרך

  6. Jun 29

    [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 איומים.במהלך הפרק יונתן משתף על החשיבה מאחורי המוצר שלו, על הבעיה שהוא מנסה לפתור, על האתגרים בבניית מוצר סייבר בעולם אמיתי, ועל מה שנדרש כדי להפוך טכנולוגיה טובה לפתרון שמייצר ערך ממשי ללקוחות.עקבו אחרינו גם יוטיוב: https://www.youtube.com/@explainable-podcast/videos #dlp#ai #security #llmsecurity #datascience #datasecurity

  7. Jun 16

    [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 אחד בלבד. בפרק נדבר על: אתגר השפה העברית: למה המורפולוגיה העברית עושה צרות לטוקנייזרים הסטנדרטיים, ואיך מנצחים את זה.מלחמת המודלים: למה הצוות בחר דווקא ב-"נימטרון" (Nemotron) של Nvidia, ולמה מודלים פופולריים כמו Aya, Llama וגרנית נשארו על רצפת חדר העריכה בגלל יחסי דחיסה גרועים.משבר "אפקט הלוס": הרגע המלחיץ שבו מדדי השגיאה ירדו, אבל גם הביצועים צללו ואיך הגדלת ה-Batch ל-16.5 מיליון טוקנים הצילה את הפרויקט.בנצ'מרק מול המציאות: למה ניצחון במבחנים סינתטיים הוא לא תמיד מה שהמשתמשים מחפשים, והתובנות ממבחן הקהל (Arena).תשתיות של אלופים: איך המעבר ממעבדי H200 ל-Blackwell 300 החדשים של AWS חתך את זמני האימון פי 7 והוזיל את העלויות לעשרות אלפי דולרים בודדים.איך נכנסים לתחום? הטיפים של ישראל ונועם למי שרוצה לפתח קריירה באימון מודלים למה מיינדסט מחקרי ושליטה בתשתיות (Docker, Sharding, AWS) חשובים לא פחות מאלגוריתמיקה.

    [157] לפצח את העברית: מאחורי הקלעים של אימון של הבטרון

  8. Jun 8

    [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 ונערים להתקרב יותר או פחות לקוד? ומתי נזכה לראות שיעור של תמיר בלייב? כל זאת - בפרק!

    [156] בני-נוער ולמידת מכונה: איך יראה הדור הבא של הדאטה סיינטיסטים
See All (163)

Ratings & Reviews

5
out of 5
2 Ratings

About

תמיר נווה, אורי גורן, מייק ארליכסון והילה פז הרשפנג מארחים מומחים מעולם הבינה המלאכותית. האזינו לשיחות עם חוקרי AI, דאטה סיינטסים, מהנדסי ML ומובילים בתעשייה, שמביאים לכם את האתגרים, המחשבות והתובנות המעניינות ביותר מבפנים.

Information

  • Creator
    Tamir Nave, Mike Erlihson, Uri Goren, Hila Paz Herszfang
  • Years Active
    2021 - 2026
  • Episodes
    163
  • Rating
    Clean
  • Copyright
    © Tamir Nave, Mike Erlihson, Uri Goren, Hila Paz Herszfang
  • Show Website
    ExplAInable