ExplAInable

Tamir Nave, Mike Erlihson, Uri Goren, Hila Paz Herszfang

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. [150] לסקור מאמרים כמו מייק

    2D AGO

    [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 להיות הסקירות האהובות עליו. פרק 150 שיצליח להעביר לכם חצי שעה שלמה (או 20 דקות על מהירות x1.5) - זמין עכשיו בכל הפלטפורמות! קסניה בטוויטר: https://x.com/TheTuringPost קמרון וולף: https://substack.com/@cwolferesearch נתן למברט: https://substack.com/@natolambert  סבסטיאן רסצ׳קה: https://substack.com/@rasbt 00:00 מחוסרים מתמטיים בתואר שני בטכניון ועד לקריאה של 3000 מאמרים 04:34 טקסונומיה של מידע: איך לבחור מה לסקור 10:43 להיכשל מהר: איך לסנן 85% מהאמרים ביעילות 18:19 שיתוף הפעולה הסודי עם סוקרים וסוקרות מהתעשייה, ואיך זה מקדם אותם 21:59 הסקירה הכי גרועה שמייק כתב 26:07 איך לשתף פעולה עם מייק לקראת הסקירות הבאות שלו ומה אפשר ללמוד מזה

    33 min
  2. [149] למה לא רואים אלגוריתמים גנטיים ב-ChatGPT

    FEB 22

    [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 קומבינטורית יכולה להפוך למערך של מערכים, והאם יש סיכוי שנראה יותר אלגוריתמים גנטיים באופטימיזציה של מודלי שפה גדולים. 00:00 בעיית תיק הגב: איך לבנת זהב קשורה לפונקציה שאינה גזירה? 02:50 איך אלגוריתם גנטי עובד 07:22 אלגוריתמים גנטיים בעולם ה Reinforcement Learning 11:13 למה אי אפשר להשתמש באלגוריתמים גנטיים ברשתות גדולות יותר 13:57 איך ללמוד עוד על הנושא בעיית Knapsack https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%91%D7%A2%D7%99%D7%99%D7%AA_%D7%AA%D7%A8%D7%9E%D7%99%D7%9C_%D7%94%D7%92%D7%91  בעיית cartpole בעזרת אלגוריתמים גנטיים: https://gsurma.medium.com/cartpole-introduction-to-reinforcement-learning-ed0eb5b58288  הפטנט המשלב אלגוריתמים גנטיים של חברת זיסקיילר: https://patents.google.com/patent/US20250307332A1/en

    15 min
  3. [148] עושים רוסט לסילבוס של הרווארד

    FEB 8

    [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 משפיעה על האיכות (והכמות) של קורסי בחירה, מהי החשיבות האקדמית בפקולטה לשילוב פרויקטים עם גופים ממשלתיים כמו נאס״א, מי הפרופסור שהוריד נקודות על קומיטים עמוסים מדי ב-GitHub, ולמה המרצים שלה חשבו שבניית קורס בUdemy מייצר דאטה סיינטיסטים יותר טובים.  הפרק המלא עכשיו בכל הערוצים, ואנחנו לא יכולים להבטיח שלא יהיו בחני פתע בהמשך.  אם עוד לא ראיתם את פרק 142, השקרים שUMAP מספר לנו - הנה הוא: https://open.spotify.com/episode/7JhkmVAchJCuJmBflJI6Vq?si=iabQasycRsa4DCVzIwYihw  פרק 136 על הורדת מימדים בלווינים של נאס״א עם מייק והילה: https://open.spotify.com/episode/5airSjSy665VXZ2tImf1vE?si=3-jAQ7JSTSCNoCFXPgbs0A  הסילבוסים של כל הקורסים מהתואר בData Science:  CSCI 29, Advanced Python for Data Science:  https://www.scribd.com/document/798907961/syllabus-15  CSCI 106, Data Modeling: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/klanr3gi3  CSCI 109A, Introduction to Data Science: https://harvard-iacs.github.io/2020-CS109A/  CSCI E-82, Advanced Machine Learning, Data Mining, and Artificial Intelligencehttps://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/87qroqsdw  CSCI E-88, Principles Of Big Data Processing: https://www.coursehero.com/file/30149735/BDP-Syllabus-Spring-2018pdf/  ISMT E-161, Computational Bayesian Inference: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/mknirmekw  CSCI 89, Introduction to Deep Learning: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/orl05sdoq  CSCI E-89b, Introduction to Natural Language Processing: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/dy3xgo9om  ISMT E-136, Time Series Analysis with Python: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/tn6vfy88u  MATH 156, Mathematical Statistics: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/8zojz55h6  CSCI 597, Data Science Precapstone + CSCI E-599a Data Science Capstone: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/xkxh8b79b  ספר של הילה עם פרופסור הנסטוק: https://www.amazon.com/Supercharged-Coding-GenAI-practices-Copilot/dp/1836645295 קורס של הילה ביודמי עם פרופסור גורלין:  https://www.udemy.com/course/apds-intro-to-advanced-python-for-mlops-and-data-science/?srsltid=AfmBOorNj_xL3x8JCmTXR3KDIgp01faF9uZryC8wFbpLw_fpcou1jyse  הספר Mathematical Statistics https://www.amazon.com/Mathematical-Statistics-Data-Analysis-Rice/dp/8131519546/ref=tmm_pap_swatch_0 00:00 תואר שני שני בהרווארד 01:01 מכלכלה קפיטליסטית של קורסי בחירה לארכיטקטורה של טרנספורמר במבחן אמצע 04:13 ארבע וחצי שנים לתואר שני אחד 6:48 חשיבות הארטיקולציה והפרזנטציה 09:47 פול סטאק דאטה סיינס 16:59 עוד קורסים במדמ״ח (או: כמה הילה קיבלה ברשתות תקשורת) 20:10 אז מה חסר ומה מיותר 23:59 הטיפים לדור העתיד

    26 min
  4. [147] הוגן או מדויק עם נורית כהן אינגר

    JAN 25

    [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 לעצב מודל הוגן יותר בשלב הדאטה, האימון, והריצה. אז מודדים היום הוגנות של מודלי שפה? האם פייריות היא פיצ׳ר או מטריקה? ואיך מייק והילה הצליחו להשמיץ שוב את שיטת SMOTE? כל זאת ועוד - בפרק!

    26 min
  5. [146] ההאקרים שעוזרים לסם אלטמן

    JAN 11

    [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 חברות כמו OpenAI לתגמל האקרים ולשלם להם כסף על פגיעויות שהם מוצאים במודל. שמענו גם על אייג׳נטים שעוזרים להאקרים לכתוב מתקפות מתוחכמות יותר, ועם אלו חולשות אין לנו סיכוי לקבל צ׳ק בתוכניות Bug Bounties של מודלי שפה גדולים. כל זאת ועוד - בפרק! לינקדאין של רועי פז: https://www.linkedin.com/in/roy-paz/  תוכנית הבאג באונטי של OpenAI שכבר שילמה ל330 האקרים: https://bugcrowd.com/engagements/openai

    27 min
  6. [145] פרק סיכום שנת 2025

    12/31/2025

    [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!

    21 min
  7. [144] מדיה גנרטיבית בגוגל עם שי אלון

    12/23/2025

    [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://cloudonair.withgoogle.com/events/startup-school-ai-q4-2025?utm_source=podcast&utm_medium=shaialon הלינקדאין של שי: https://www.linkedin.com/in/shaialon/ 00:00 היי שי! 01:13 מה בתפקיד evangelist בגוגל קלאוד 02:30 מדיה גנרטיבית בגוגל 05:22 האתגרים וההזדמנויות בג׳נרוט של וידאו 15:25 על Notebook LM- מסטארט-אפ פנימי לפודקאסט ששמועים ברכב 23:21 על deep research של גוגל 27:00 הקורס של שי על מדיה גנרטיבית

    38 min
  8. [143] זוויות של בינה מלאכותית עם ד״ר אלישע רוזנצוויג

    12/15/2025

    [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 אותנו לעבר AGI? האם מולטי-מודאליות יעזרו לנו להגיע לבינה אמיתית? ואיך רבנים יכולים להשתמש כבר היום במערכות RAG על פסיקות קודמות? כל זאת ועוד- בפרק!

    49 min
See All (150)

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
    150
  • Rating
    Clean
  • Copyright
    © Tamir Nave, Mike Erlihson, Uri Goren, Hila Paz Herszfang
  • Show Website
    ExplAInable

You Might Also Like