ExplAInable

Tamir Nave, Mike Erlihson, Uri Goren, Hila Paz Herszfang
  • 5,0 (1)
  • Technologies
  • Tous les 2 mois

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. -1 j

    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!

  2. -4 j

    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.

  3. 13 juil.

    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

  4. 29 juin

    [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

  5. 16 juin

    [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

  6. 8 juin

    [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

  7. 25 mai

    [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 של מודלי דיפוזיה הוא מהירותם הרבה לעומת מודלים אוטוגרסיביים, שכן הם מסוגלים לחזות בלוקים שלמים של טוקנים במקביל במקום לחזות טוקן אחר טוקן. למרות הפוטנציאל, המודלים הקיימים כיום עדיין מוגבלים מבחינת איכות הטקסט שהם מייצרים, ואין כרגע מודלי דיפוזיה גדולים מאוד מאות מילאירדי פרמטרים שמסוגלים להפגין ביצועי ברי השוואה עם LLMs בגדלים שונים

  8. 12 mai

    [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.  נפרק את מה שעומד מאחורי מודלי VLA (ויז׳ן, שפה, ו-action), ונבין מה צריך להשתנות עד שנוריד משקולות לשוטף-שואב מ Huggingface.  אז - האם סימולציות יוכלו לקדם אותנו לעבר מספיק training data? איך מגדירים טוקן בפעולות מוטוריות? ואיזו ענקית קראה למודל ה VLA שלה על שם דמות מפתיעה משומרי הגלקסיה? כל זאת, בפרק! אתר mAIk Education של תמיר: https://www.maik-education.com/ סדנאות לבתי ספר: https://www.maik-education.com/for-Israelschools  סדנאות רובוטים לחברות (לעובדים או לילדי העובדים): https://www.maik-education.com/for-Israelcompanies  00:00 חוזרים להקליט באולפן! 01:17 ארבע משפחות של רובוטים 03:40 מתי foundational models נהיו שם-דבר 06:46 מולטי-מודאליות של טקסט, תמונה, ופעולה: VLA 11:35 על הinput וה-output של מודלי VLA  17:05 אז מה יש לנו היום בשוק 20:04 החסם האנרגטי

    [154] על Physical AI: מתי הומנואידים של טסלה ושוטף-שואב יחלקו foundational model
Tout afficher (161)

À propos

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.

Informations

  • Création
    Tamir Nave, Mike Erlihson, Uri Goren, Hila Paz Herszfang
  • Années d’activité
    2021 - 2026
  • Épisodes
    161
  • Classification
    Tous publics
  • Copyright
    © Tamir Nave, Mike Erlihson, Uri Goren, Hila Paz Herszfang
  • Site web de l’émission
    ExplAInable