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!
--------
33:46
--------
33:46
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/ethan-fetaya-lab
בואו להתארח כמומחים בפודקאסט שלנו: https://forms.gle/Eanqmf6mby2YcXTw9
--------
44:08
--------
44:08
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!
--------
48:30
--------
48:30
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.
--------
23:00
--------
23:00
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 בבלוטוס (יש גם ערכות לזה) ויש לייצב מצלמה שתתפוס את זירת הרובוטים ואז כל מה שתיכנתנו או אימנו בסימולציה יקרה בעולם הפיסי. בפרק תמיר הראה פרויקטים כמו רובוטים שיודעים להסתדר בצורה של משולש, רובוט (פוטבול) המנסה להגיע לקו בעוד רובוט אחר המנסה לחסום אותו (AI vs AI), רובוט המגיע לנקודת יעד מבלי להתנגש במכשול או לחילופין כך שיעבור דרך נקודה שתזכה אותו בתגמול חלקי, ועוד. הסביבה מאפשרת לכל אחד ליצור פרויקט רובוטים יצירתי כלשהוא למטרות למידה וכף.
Portugal