צ'אט ג'י פי טי

צ'אט ג'י פי טי: פורץ הדרך של OpenAI שהפך את הבינה המלאכותית לנגישה לכל, ומייצג את הסטנדרט המערבי שמולו נבנים המודלים הריבוניים. | Zemaze

המוח הלאומי למכירה? למה ישראל חייבת AI ריבוני

פורסם בתאריך ינואר 12, 2026 ע"י

מפת ישראל המשלבת קווי מתאר גאוגרפיים מצד אחד ומעגלים חשמליים, שבבים וטכנולוגיית AI מצד שני, מייצגת ריבונות טכנולוגית.

בעוד העולם המערבי חוגג את היכולות של Gemini ,ChatGPT ו-Claude, מתחת לפני השטח מתחוללת מלחמה חדשה: המלחמה על הריבונות הדיגיטלית. מהי המגמה שעדיין לא הגיעה לכותרות בישראל? מדינות כבר לא מסתפקות בשימוש בטכנולוגיה אמריקאית; הן בונות לעצמן "מוח לאומי". האם ישראל, "אומת הסטארט-אפ", עומדת להפוך לבת ערובה של אלגוריתמים זרים?

ריבונות AI: כששורת קוד הופכת לגבול גאופוליטי

המושג Sovereign AI (בינה מלאכותית ריבונית) הוא היכולת של מדינה לייצר, לאמן ולהפעיל מודלי שפה על בסיס התשתית, הנתונים והערכים שלה. זהו לא רק עניין של הייטק, זוהי ליבת הביטחון הלאומי.

המודל הצרפתי והתשובה של האמירויות

צרפת כבר הזרימה מיליארדים לחברת Mistral כדי להבטיח ש-"הערכים הצרפתיים" לא יימחקו על ידי סיליקון ואלי. במקביל, איחוד האמירויות השיקה את מודל Falcon, מתוך הבנה שבעידן המידע, מי שמייבא בינה מלאכותית, מייבא למעשה תרבות זרה.

מפת ישראל המשלבת קווי מתאר גאוגרפיים מצד אחד ומעגלים חשמליים, שבבים וטכנולוגיית AI מצד שני, מייצגת ריבונות טכנולוגית.

ריבונות דיגיטלית: המפה של הבינה המלאכותית בישראל.

למה "הטיה אלגוריתמית" היא האיום החדש על ישראל?

כשאנחנו שואלים מודל שפה אמריקאי שאלה על המזרח התיכון, אנחנו מקבלים תשובה שעוצבה בעמק הסיליקון.

השפה ככלי נשק

כשאנחנו שואלים מודלים כמו Gemini או ChatGPT שאלה על המזרח התיכון, אנחנו מקבלים תשובה שעוצבה במשרדים בלו סן-פרנסיסקו. למרות המאמצים המרשימים של ענקיות הטק להתאים את המודלים לעברית ולתרבות המקומית, ה-DNA הבסיסי שלהם נשאר גלובלי-אמריקאי.

מודלים זרים מתקשים להבין את הדקויות של השפה העברית, את ההקשרים ההיסטוריים של מדינת ישראל ואת הניואנסים החברתיים שלנו. ללא מודל ריבוני, אנחנו מאפשרים למערכות זרות להנדס את התודעה של הדור הבא בישראל, החל מתלמידי בתי הספר ועד למקבלי ההחלטות בממשלה.

תשתיות או לא להיות: איפה מחשב-העל הישראלי?

אימון של Sovereign AI דורש כוח מחשוב אדיר (GPU). מדינות שרוצות ריבונות משקיעות היום בחוות שרתים שהן "הכורים הגרעיניים" של העידן החדש.

העצמאות מתחילה בשרת

בישראל, רוב הנתונים שלנו נשמרים בעננים של ענקיות הטק. מה יקרה ביום שבו יוחלט על "אמברגו דיגיטלי"? ללא תשתית מחשוב עצמאית ומודל AI כחול לבן, ישראל עלולה למצוא את עצמה בחשיכה טכנולוגית.

בין "נימבוס" לריבונות: האם הענן הממשלתי הוא הפתרון?

בישראל כבר נעשה צעד ענק עם פרויקט נימבוס (Nimbus), שהעביר את המידע הממשלתי לשרתים מקומיים של גוגל ואמזון על אדמת ישראל. ענן מקומי הוא רק ה-"נדל"ן". ה-AI הוא ה- "דייר", והשאלה היא מי שולט בו.

הדילמה של פרויקט נימבוס

בעוד שהשרתים פיזית נמצאים בארץ, המוח שמריץ את המודלים (כמו Gemini או Llama) עדיין נשען על עדכוני תוכנה וקניין רוחני של חברות אמריקאיות. ריבונות אמיתית דורשת מאיתנו לא רק "חניה" לנתונים, אלא יכולת לאמן מודלים ישראליים מאפס על גבי השרתים הללו.

אבטחת מידע או חשיפת מידע? הסיכון שבמודלים סגורים

עבור גופי הביטחון והתעשיות הרגישות של ישראל, השימוש במודלים חיצוניים הוא הימור.

ה-"קופסה השחורה" של ענקיות ה-טק

כשאנחנו מזינים נתונים למודלים גלובליים, אנחנו לא תמיד יודעים לאן המידע זורם או איך הוא משמש לאימון הדור הבא של ה-AI. Sovereign AI מאפשר לישראל להחזיק מודל בתוך "רשת סגורה" (Air gapped), כזה שיודע הכל על האיומים המקומיים אבל לא מוציא אף מילה לאף שרת זר.

מנוע צמיחה גאולוגי? ה-AI כמשאב טבע

בפוסט קודם דיברנו על משאבי הטבע בגרינלנד, כאן משאב הטבע הוא הנתונים (Data). ישראל היא מעצמת נתונים – מהרפואה הציבורית ועד למודיעין.

הון נתונים כחול לבן

אימון מודל על בסיס הנתונים הייחודיים של מערכת הבריאות הישראלית, למשל, יכול לייצר AI שמומחה למחלות ספציפיות באוכלוסייה שלנו טוב יותר מכל מודל גנרי בעולם. זו לא רק ריבונות, זהו נכס כלכלי אדיר.

ישראל נמצאת בצומת דרכים. אנחנו יכולים להמשיך להיות הלקוח המצטיין של Gemini, ChatGPT ו-Claude, או להשתמש במוח הישראלי כדי לבנות את הריבונות הדיגיטלית שלנו. המלחמה הבאה לא תהיה רק על טריטוריה, היא תהיה על השאלה: מי מחזיק במפתחות של הבינה המלאכותית שלנו."

המרוץ לריבונות כבר כאן

הבינה המלאכותית היא לא עוד אפליקציה; היא התשתית לכל מה שנעשה בעתיד. ב-Zemaze נמשיך לעקוב אחרי התפתחות השבבים והאלגוריתמים בשנת 2026. האם ישראל תוביל את המהפכה, או רק תשתמש בה?

צפו בסרטון  מערוץ © Polarify הקנדי. הסרטון מפרט את משמעותה של בינה מלאכותית ריבונית. מדוע היא חשובה לביטחון לאומי, לצמיחה כלכלית ולשימור תרבותי, ובוחן דוגמאות מהעולם האמיתי כמו מחשב העל של דנמרק בתחום הבינה המלאכותית. למדו כיצד מדינות תופסות מחדש שליטה על נתונים, תשתיות וחדשנות בעידן הבינה המלאכותית הגנרטיבית.

מה זה Zemaze?

הזווית הייחודית שמשלימה לכם פערים. Zemaze הוא מגזין תוכן ישראלי המשלב אסטרטגיה ולייף סטייל: מניתוחי עומק על טכנולוגיה, AI וגאופוליטיקה, ועד סקירות רכב, מדריכי טיולים ומתכונים שנבחרו בקפידה. רוצים להבין את המגמות העולמיות ועדיין ליהנות מהדברים הקטנים של החיים? אתם במקום הנכון.

הצעת מחיר מנצחת: מדריך לפרומפט ChatGPT שיסגור לכם עסקאות תוך כמה דקות

פורסם בתאריך נובמבר 20, 2025 ע"י

הצעת מחיר מנצחת: מדריך לפרומפט ChatGPT

הצעת מחיר מנצחת: מדריך לפרומפט ChatGPT שיסגור לכם עסקאות תוך כמה דקות. תרגום תוכן, סרטון מערוץ היוטיוב © Jeff Su. אם אתם סטודנטים, אנשי מקצוע עובדים או תלמידי תיכון סופר שאפתניים, זה הערוץ בשבילכם. ג'ף  משווק מוצרים במשרה מלאה ועושה סרטונים עם טיפים מעשיים לקריירה ופרודוקטיביות. בזמנו הפנוי הוא יוצר מערכות שעוזרות לו לעשות דברים מהר יותר. אחד החברים שלו מגדיר את זה – "להשתפר בלהיות עצלן"

בסרטון הפעם – האם אי פעם ביליתם שעות ארוכות בכתיבת הצעת מחיר מפורטת וגיליתם שהיא "קרה" ולא הצליחה לשכנע את הלקוח? זה נגמר. ChatGPT הוא לא רק כלי טקסט, הוא שותף עסקי שיכול לקחת את המידע הגולמי שלכם ולהפוך אותו להצעת מחיר מנצחת, עשירה בניואנסים מכירתיים ומשפטיים. הסוד הוא בפרומפט. אם תזינו מידע מדויק, תוכלו לקבל הצעה רצינית תוך דקות. הנה המדריך הקצר לכתיבת הפרומפט שיסגור לך עסקאות, כפי שאנשי מקצוע ברחבי העולם כבר עושים.

זאת הנוסחה המושלמת עבור ChatGPT, ג'ימיני ו-Google Bard: משימה, הקשר, דוגמאות, פרסונה, פורמט וטון. דוגמאות מהעולם האמיתי והדגמה כיצד כל רכיב תורם ליעילות ההנחיה. משפט המשימה צריך לבטא את המטרה הסופית ולהתחיל בפועל 'פעולה'. השתמשו בשלוש שאלות מנחות כדי לעזור לבנות הקשר רלוונטי ומספק. דוגמאות יכולות לשפר באופן דרסטי את איכות הפלט על ידי מתן דוגמאות ספציפיות שהבינה המלאכותית תוכל להתייחס אליהן. עבור פרסונה, חשבו על מי הייתם רוצים באופן אידיאלי שהבינה המלאכותית תהיה במצב המשימה הנתון. ויזואליזציה של התוצאה הסופית הרצויה תאפשר לכם לדעת באיזה פורמט להשתמש בהנחיה שלכם. ואתם יכולים למעשה להשתמש ב-ChatGPT או ג'ימיני כדי ליצור רשימה של מילות מפתח של טון לשימושכם.

נוסחת הפרומפט המושלם

מצאתי את הנוסחה המושלמת ל-ChatGPT. אני לא נוהג להפריז, אבל בסרטון הזה אנחנו הולכים לעבור על הנוסחה היחידה בה תצטרכו אי פעם כדי לשלוט בהנדסת פרומפטים ב-Google Bard   ChatGPTאו Gemini.

אם אתם במצב בו הייתי אני לפני כמה חודשים, אתם יודעים שהנדסת פרומפטים היא מיומנות חשובה. אבל למה חלק מהפרומפטים מייצרים תוצאות גנריות במיוחד, בעוד שאחרים נותנים בדיוק את מה שאתם מחפשים? ביליתי מאות שעות בלמידת קורסים על הנדסת פרומפטים. בסרטון הזה אני חולק את ששת אבני הבניין שמרכיבים פרומפט טוב. תוכלו להשתמש בנוסחה הזו כדי לייצר פלט באיכות גבוהה באופן עקבי.

ששת מרכיבי הפרומפט

קודם כל, חשוב לדעת לא רק מהם ששת הרכיבים אלא גם שיש סדר חשיבות לרכיבים האלו.

היררכיה

חובה שיהיה רכיב משימה בתוך הפרומפט שלכם. חשוב לכלול הקשר ודוגמאות ונחמד שיש פרסונה, פורמט וטון.

פירוק אבני הבניין

 משימה  (Task)

כלל האצבע הוא תמיד להתחיל את משפט המשימה עם פועל פעולה – Generate , Give ,Write Analyze וכו' ולהגדיר בבירור מהי המטרה הסופית שלך. זו יכולה להיות משימה פשוטה כמו 'צור תוכנית אימונים לשלושה חודשים' או משימה מורכבת בת שלושה שלבים.

 ההקשר (Context)

ההקשר הוא החלק הכי קשה, כי מבחינה טכנית אפשר לתת אינסוף מידע. מצאתי ששאלת שלוש השאלות האלה עוזרת מאוד להגיע למידע מספיק ורלוונטי כדי לקבל תוצאה טובה:

  1. מה הרקע של המשתמש? (מי את/ה?)
  2. איך נראית הצלחה? (מה המטרה?)
  3. מה הסביבה? (מה התנאים והמגבלות(?

המפתח לפרודוקטיביות הוא לתת רק מספיק מידע כדי לצמצם את האפשרויות האינסופיות.

דוגמאות (Exemplars)

זהו מונח מפואר. כל המחקרים על מודלי שפה גדולים (LLMs) הראו שהכללת דוגמאות בתוך הפרומפט משפרת באופן דרמטי את איכות הפלט.

לדוגמה

אם אתם רוצים לשכתב משפט קורות חיים, אתם נותנים ל- AI דוגמה למבנה המושלם שאתם רוצים שיחקה. למשל: 'השגתי X ע"יY , שהביא לתוצאה 'Z. המבנה הזה פועל כדוגמה לחיקוי.

המסקנה: דוגמאות אינן נחוצות לכל פרומפט, אבל הכללת דוגמה או מסגרת רלוונטית משפרת מאוד את האיכות.

פרסונה / דמות (Persona)

רכיב הפרסונה הוא בעצם מי אתם רוצים שה- ChatGPT יהיה. הטיפ המקצועי הוא לחשוב על מי הייתם רוצים שתהיה לכם גישה מיידית אליו עבור המשימה העומדת בפניכם.

דוגמאות

'מטפל פיזי עם ניסיון בספורטאים', 'מגייס בכיר', או אפילו דמות בדיונית ('דראפט מייל מבטמן').

פורמט (Format)

הטיפ המקצועי כאן הוא לעצום עיניים ולדמיין איך בדיוק אתם רוצים שהתוצאה הסופית תיראה: טבלה, מייל, רשימת נקודות, קוד, או פסקאות מסומנות ב- "Markdown".

לדוגמה

קח את כל הפידבק ושלח פלט בטבלה עם שלוש כותרות: הפידבק המקורי, הצוות האחראי ורמת עדיפות, זה מאפשר העתקה ישירה לגיליון  Google Sheets.

טון (Tone)

החדשות הטובות הן שקל להבין טון (יומיומי, רשמי, שנון, פסימי). החדשות הרעות – בדרך כלל אנחנו לא טובים בלזכור את אלפי המילים הפוטנציאליות לתיאור טון.

טיפ מקצועי

תגידו ל AI – מהי התחושה שאתם מחפשים ובקשו ממנו לייצר חמש מילות מפתח לטון.

דוגמה לפרומפט

אני כותב מייל לצוות חדש. אני רוצה להיתפס ברצינות, אבל לא משעמם או מתנשא. תן לי חמש מילות מפתח שאוכל לכלול בפרומפט.

דוגמה לשימוש בנוסחה המושלמת, דוגמה מקיפה (משלבת את כל 6 הרכיבים):

[Persona]  אתה מנהל שיווק מוצר בכיר באפל.

[Context] הרגע חשפת את המוצר האחרון של אפל בשיתוף פעולה עם טסלה, 'האפל קאר', וקיבלת 12,000 הזמנות מראש (200% מעל היעד).

[Task]  כתוב מייל לבוס שלך, טים קוק, שחולק את החדשות החיוביות הללו.

[Format & Exemplars] המייל צריך לכלול: סעיף (Too Long, Didn't Read) TLDR רקע על הפרויקט, סעיף תוצאות עסקיות (מדדים כמותיים) ולסיים בסעיף תודה לצוותי הנדסה ומוצר.

[Tone] השתמש בשפה ברורה ותמציתית וכתוב בטון בטוח וידידותי.

סוכני AI: הדור הבא של הבינה המלאכותית

פורסם בתאריך נובמבר 3, 2025 ע"י

סוכני AI: הדור הבא של הבינה המלאכותית

סוכני AI: הדור הבא של הבינה המלאכותית. סרטון מערוץ היוטיוב © IBM Technology. הערוץ מספק תוכן חינוכי בנושאים הגדולים ביותר בטכנולוגיה. כאן תמצאו מידע בכל הקשור ל- AI, אוטומציה, אבטחת סייבר, מדעי נתונים, DevOps ומחשב קוונטי. המומחים של IBM יעזרו לכם לללמוד על מגמות חדשות, לקבל תובנות ולרכוש מיומנויות. הערוץ פועל בהתאם להנחיות המחשוב החברתי של IBM.

הסרטון הפעם מסביר את ההבדל בין בינה מלאכותית יוצרת לסוכן בינה מלאכותית. סוכני AI משתמשים במודלי שפה גדולים כדי לתכנן כנסים ולבצע קניות. גלו את עתיד שיתוף הפעולה החכם בתחום הבינה המלאכותית!

מהי המשמעות הפרקטית של קפיצת המדרגה מ-ChatGPT (AI יוצר) לסוכני AI (AI אוטונומי)? סוכני AI הם הדבר הבא אחרי ה-ChatGPT. כך מערכות אוטונומיות ישנו את העבודה והחיים של כולנו.

עברנו מ-"תגובה" ל-"יוזמה"

כולנו מכירים את ChatGPT ואת הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI) – המערכות שמייצרות טקסט או תמונה על סמך הנחיה בודדת שאתם מספקים. אבל בזמן שאנו מתרגלים ליכולות האלו, העולם הטכנולוגי כבר מתקדם לדבר הגדול הבא –  AI Agents, סוכני AI. אנחנו עוברים מעידן של מערכות מגיבות למערכות שיוזמות ומובילות תהליכים עד לתוצאה הסופית. מה ההבדל המהותי, ואיך המעבר הזה ישנה את האופן שבו אנו עובדים ומשקיעים?

תרגום הסרטון

ההבדל בין בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) לסוכן בינה מלאכותית (Agentic AI)

אלה שתי גישות נפרדות לבינה מלאכותית. כולנו מכירים את הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI) דברים כמו צ'אטבוטים, מחוללי תמונות וכדומה.

בינה מלאכותית יוצרת – המערכת המגיבה

מערכות GenAI הן באופן יסודי מערכות מגיבות (Reactive). המערכות הללו פועלות רק לאחר שתתנו להן הנחיה. המערכות ממתינות להנחיות שלכם. מיד כששלחתם פרומפט, הן יוצרות עבורכם את התוכן המבוקש הן משתמשות בדפוסים שלמדו במהלך האימון שלהן. התוכן שהן יוצרות יכול להיות טקסט, תמונה, קטע קוד או קובץ אודיו. אלה כל הדברים שאנחנו יכולים ליצור באמצעותן.

מכונות מתוחכמות להתאמת דפוסים

הן למדו מתוך מערכי נתונים עצומים את הקשרים הסטטיסטיים בין מילים, פיקסלים וגלי קול. כאשר אתם מספקים הנחיה, הבינה היוצרת, בהתבסס על האימון שלה, מנבאת מה אמור לבוא הלאה. אבל עבודתה מסתיימת ביצירה, היא אינה נוקטת בצעדים נוספים ללא קלט מכם.

סוכן בינה מלאכותית  (Agentic AI)

סוכני בינה מלאכותית לעומת זאת הן מערכות יוזמות (Proactive) שאינן מגיבות. בדומה לבינה היוצרת הן מתחילות לעתים קרובות עם הנחיית משתמש, זאת משמשת אותן לרדוף אחר מטרות באמצעות סדרת פעולות.

מערכת סוכנת למעשה עוברת מחזור חיים קטן:

קליטה וזיהוי – קולטת את הסביבה שלה

קבלת החלטה – מחליטה על הפעולה שיש לנקוט.

ביצוע – מבצעת את הפעולה הזו.

למידה – לומדת מהתוצאה.

חזרה למחזור – התהליך ממשיך במעגל, כל זאת עם התערבות אנושית מינימלית.

(LLMs) Large language models

שתי גישות הבינה המלאכותית הללו חולקות לרוב בסיס משותף: מודלי שפה גדולים. מודלי LLMs משמשים כעמוד השדרה של צ'אטבוטים. הם גם מספקים את מנוע ההיגיון שמניע מערכות סוכנות. לסוגים אחרים של יצירה כמו תמונות ואודיו משתמשים לרוב במודלי דיפוזיה.

GenAI – יישומים בעולם האמיתי: יצירה מול ניהול

GenAI קורא המחשבות היצירתי

מערכת ה-GenAI מסייעת ליוצרי יוטיוב לסקור תסריטים, להציע רעיונות ויזואליים ולייצר מוזיקה ברגע. אבל בכל שלב יש אדם, יוצר אנושי, שמסתכל על התוכן שנוצר. הוא סוקר, בודק שזה מה שהוא רוצה, וככל הנראה מזקק את התוצאות.

הבינה המלאכותית יוצרת אפשרויות אבל האדם הוא האוצר והמנהל

 Agentic AI – הסייען האוטונומי

כך סוכני AI פותרים תהליכים רב-שלביים הדורשים ניהול שוטף וצמו

חשבו על סוכן קניות אישי:

בהינתן מוצר לרכישה כקלט, הוא מחפש באופן פעיל זמינות בפלטפורמות שונות.

מנטר תנודות מחירים.

הוא עשוי לנהל את תהליך התשלום ואפילו לתאם את המשלוח.

עושה זאת  במידה רבה בעצמו ומחפש קלט מכם רק כשהוא נחוץ.

מנגנון הפעולה: היגיון "שרשרת מחשבה"

איך סוכן AI מבצע את זה? מודלי ה- LLMs שנמצאים מאחורי GenAI יכולים גם לספק יכולות היגיון לסוכנים. כאן אנחנו משתמשים ביכולת של  GenAI "לחשוב". כלומר, לחשוב על בעיות, לזה קוראים – "Chain-of-thought reasoning", "היגיון שרשרת מחשבה". הסוכן מפרק משימות מורכבות לשלבים לוגיים קטנים. כך בדיוק בני אדם פותרים בעיות קשות

סוכן שמתכנן כנס מורכב ישתמש ב- GenAI כדי ליצור דיאלוג פנימי שיכול להיראות כך:

"ראשית, עלי להבין את דרישות הכנס – גודל, משך, תקציב".

"לאחר מכן, עלי לחקור מקומות זמינים התואמים את הפרמטרים הללו".

"עלי לבדוק את זמינות המקומות העונים על הדרישות".

הסוכן למעשה "מדבר עם עצמו" כדי לחקור את מרחב הבעיה לפני שהוא נוקט בפעולה. GenAI הוא המנוע הקוגניטיבי שמניע את קבלת ההחלטות של הסוכן.

שיתוף פעולה חכם

במבט קדימה, מערכות הבינה המלאכותית החזקות ביותר ככל הנראה לא יהיו יוצרות גרידא או סוכנות גרידא. הן יהיו משתפות פעולה אינטליגנטיות. המערכת תבחר אם לחקור את הנושא דרך יצירה או לעבור לשלב הפעולה כסוכן פעיל.

 

מניית אנבידיה Nvidia צונחת

פורסם בתאריך ינואר 27, 2025 ע"י

מניית אנבידיה NVIDIA

מניית אנבידיה Nvidia צונחת בעקבות ההשקה של מודל הבינה המלאכותית הסיני המדהים  Deep Seek V3.

תרגום תוכן, סרטון מערוץ היוטיוב © NXplace TechMinute. בערוץ תמצאו את כל העדכונים והתובנות האחרונות בעולם הטכנולוגיה. חדשות טכנולוגיות מתקדמות, סקירות מוצרים ומגמות בתעשייה.הסרטונים קלים להבנה. עם ההערוץ תשארו תמיד מעודכנים בכל מה שקשור לבינה מלאכותית, סמארטפונים, חידושים פורצי דרך ומשחקים.

 

קרדיט תמונה © Ron Lach

המודל הסיני משבש את תחום הבינה המלאכותית הפתוח

המודל הסיני משבש את תחום הבינה המלאכותית הפתוח. ארה"ב יישמה מדיניות להגבלת הגישה הסינית לשבבי הבינה המלאכותית המתקדמים ביותר של Nvidia. המטרה הייתה לשמור על יתרון טכנולוגי. אולם מבלי משים המגבלות האלה דירבנו מפתחים סיניים לחיפוש מעמיק לחדשנות.

חברת בינה מלאכותית סינית הצליחה ליצור את מודל R1 שהציג ביצועים מרשימים למרות השימוש בפחות משאבים וחזקים פחות. זאת דוגמה מצוינת לאופן שבו מחסור יכול להניע יצירתיות ולהוביל לפריצת דרך.

המחסור מוליד חדשנות

משאבים מוגבלים מאלצים צוותים לחשוב מחוץ לקופסה. כדי להשיג את מטרותיהם הם מוצאים דרכים יעילות יותר, תוך גילוי יכולת הסתגלות ותושייה. במטרה לפצות על היעדר חומרה מתקדמת, המפתחים הסיניים הוכיחו יכולת הסתגלות יוצאת דופן על ידי אופטימיזציה של האלגוריתמים שלהם ומציאת פתרונות חלופיים.

Deep Seek R1

Deep Seek R1 הוא מודל מורכב לפתרון בעיות שעלה במהירות לראש התרשימים של הביצועים הגלובליים.

למרות שנבנו עם פחות שבבי AI ושבבים חזקים פחות, ה-R1 התעלה על דגמים רבים שפותחו על ידי חברות בארה"ב שלהן הייתה גישה מלאה לטכנולוגיה העדכנית ביותר. ההישג הזה הוא עדות לכושר ההמצאה והנחישות של צוות Deep Seek. לפי הוול סטריט ג'ורנל ה- Deep Seek R1 התקרב ל-10 המובילים בעולם בביצועים ופותח במהירות במחיר נמוך בהרבה.

כולנו מרוויחים

ההצלחה של Deep Seek R1 אינה רק ניצחון עבור החברה אלא ברכה לעסקים ברחבי העולם. ארגונים מודעים יותר ויותר לעלויות ולא סביר שישלמו פרמיה עבור מודל בינה מלאכותית אם תיהיה אלטרנטיבה זולה יותר ואפקטיבית באותה מידה.

השינוי הזה בשוק יכול להועיל לחברות שמחפשות למנף בינה מלאכותית מבלי להיכנס להוצאות גדולות.היעילות של Deep Seek R1 מציעה ביצועים גבוהים בעלות נמוכה יותר מה שהופך אותו לאופציה אטרקטיבית עבור עסקים שמודעים לתקציב שלהם.

עם שיפור מהיר מאז המודל נבנה בפחות משאבים, Deep Seek עשוי לעבור תהליך פיתוח זריז יותר המוביל לעדכונים תכופים ומהירים יותר.

היתרון של חברות הזנק

הסיפור הזה משמש כתזכורת מדוע סטארט-אפים יכולים לעתים קרובות להתעלות על מקביליהם הגדולים יותר. סטארט-אפים הם בדרך כלל זריזים יותר ויכול להסתובב במהירות בתגובה לצורכי השוק. הם גם נוטים לטפח תרבות של חדשנות שבה כל חבר צוות נמצא

מעודד לתרום למציאת פתרונות יצירתיים. לעומת זאת חברות גדולות עלולות לפעמים להסתבך  בבירוקרטיה וחוסר רצון לסטות מהנורמות המבוססות.

סטארט-אפים יכולים לנוע במהירות ולהסתגל לשינויים ללא צורך בתהליכי אישור נרחבים.

סביר יותר שתרבות חדשנות ותרבות שמעריכה ומתגמלת חדשנות תייצר פתרונות פורצי דרך. תושייה ומשאבים מוגבלים יכולים להוות זרז למציאת דרכים יעילות יותר לפתרון בעיות. ההצלחה של Deep Seek R1 היא הבשורה של מה שעתיד לבוא בתחום הבינה המלאכותית. מפתחים סיניים ממשיכים לחדש ולמטב את הדגמים שלהם,

פיתוח ששווה מעקב מקרוב

סביר להניח שנוף ה- Global AI יהפוך ליותר תחרותי אולם הוא זה גם מעלה שאלות חשובות על ההשפעה של מדיניות הטכנולוגיה של ארה"ב ועתיד  שיתוף הפעולה הבינלאומי במחקרי הבינה המלאכותית. התפתחויות פוטנציאליות עתידיות ומפתחים סיניים ימשיכו לדחוף את גבולות הבינה המלאכותית תוך מינוף הגישות החדשניות שלהם והתושייה לייצירת דגמים אפילו יותר  מתקדמים. הסיפור של R1 הוא שיעור רב עוצמה בדינמיקה של פיתוח טכנולוגי ותחרותיות השוק. זה מדגיש את החשיבות של תושייה חדשנית והסתגלות. ככל שאנחנו מתקדמים, יהיה חיוני לאזון את מדיניות ההגבלות עם הצורך לטפח סביבה גלובלית שמעודדת שיתוף פעולה וחדשנות. בין אם אתם טכנאים חובבים, מנהיגים עסקיים או  צופים סקרניים, Deep Seek R1 הוא פיתוח ששווה מעקב מקרוב.

מה זה Deepseek V3

פורסם בתאריך ינואר 26, 2025 ע"י

מה זה DEEPSEEK

מה זה Deepseek V3. תרגום תוכן, סרטון מערוץ היוטיוב © Mind Over Matter. הערוץ מפענח חידושים מורכבים במטרה לחשוף כיצד טכנולוגיות מתקדמות משנות את חיינו. מחשיפת מסתורי הבינה המלאכותית ועד לחקר מעמקי המחשוב הקוונטי, תכני הערוץ מקרבים את העתיד אליכם. למה לצפות?  תובנות פשוטות לגבי טכנולוגיות פורצות דרך,  עדכונים בלעדיים על AI, מחשוב קוונטי ומעבר לכך. סיפורים על חדשנות ממנהיגים כמו OpenAI, Google ו-NVIDIA.  אם אתם סקרנים לגבי הרעיונות שמעצבים את העתיד, הערוץ הזה הוא המקום שבו המסע שלכם מתחיל.

DeepSeek היא חברת בינה מלאכותית סינית המפתחת מודלים של שפות גדולות בקוד פתוח .החברה ממומנת אך ורק על ידי קרן הגידור הסינית High-Flyer  שהוקמה גם על ידי Liang Wenfeng ,

הבינה המלאכותית הפכה עם ה- Deepseek V3 לחכמה יותר. בסרטון הזה אנחנו צוללים לתוך התכונות פורצות הדרך של DeepSeek V3, מודל ה-AI האחרון בקוד פתוח. נראה כיצד הוא מסתדר עם GPT. החל במהירויות מדהימות ויכולות קידוד מתקדמות עם DeepSeek Coder, ועד ליכולת הרב-לשונית שלו.

Deepseek V3 היא לא עוד תוכנה של בינה מלאכותית. זאת מהפכה שכבר משנה את הדרך בה אנחנו חושבים, עובדים ומחדשים. ממהירות בוערת ללא תחרות ועד לאינטיליגנציה שאין כמותה, זאת  פריצת הדרך לה חיכיתם.

מה עומד מאחורי התוכנה

Deepseek V3 הוא מודל AI חדשני. עיבוד מהיר יותר, קבלת החלטות חכמה יותר ויעילות טובה יותר. זאת הליבה של המודל החדש. בואו נגלה את הקסם העומד מאחוריו.הדגם מתבסס על קודמיו אבל מביא שדרוגים מהפכניים.

תכונות המפתח של Deepseek V3

  • פי 3 מהיר יותר מ- Deepseek v2. מהירות מדהימה של כ-60 טוקנים בשנייה.
  • יכולות מושלמות של קידוד, הנמקה ואפילו משימות מתמטיקה מורכבות.
  • ממשק תאימות (1) API שעובד בצורה חלקה עם גרסאות ישנות יותר, מה שמאפשר שדרוגים ללא מאמץ.
  •  נגישות קוד פתוח מדגמים ועד עבודות מחקר, הכל בחינם ופתוח לכולם..

מענה לשאילתות בעולם האמיתי

הוא מצטיין במענה לשאילתות חינוכיות ואספקת תגובות עשירות ומדויקות בהקשר. פלטפורמות קידוד מהשורה הראשונה ביצועים על מדדי קידוד כמו LiveCodeBench, הוא אידיאלי עבור פלטפורמות תכנות תחרותיות וכלים להצעת קוד. מָתֵימָטִי יישומים. של הדוגמנית ביצועים עדכניים ב- Math 500 מדגיש את יכולתו להתמודד עם מתקדמים חשיבה מתמטית ומשימות פתרון בעיות. רב לשוני מערכות ידע. Deepseek v3 מפגין ביצועים מעולים ב אמות מידה רב לשוניות, מה שהופך אותה לכלי רב עוצמה לידע גלובלי ניהול ותרגום.

ביצועים מדהימים

הביצועים של Deepseek v3 מדהימים. לפי מפתח אמות מידה כמו MMLU (2) השיפורים הופכים אותה לבחירה אמינה ליישומים חדשניים ומשימות מגוונות.

האם זה מנצח את ChatGPT?

רבים מכם אולי תוהים איך להשוות את Deepseek  ל-ChatGPT? שני הדגמים מצטיינים בתחומים שלהם, Deepseek מביא יתרונות ייחודיים, כמו מהירויות עיבוד גבוהות פי שלושה ויתרון מיוחד בקידוד, משימות רב לשוניות, ומתמטיקה מתקדמת יישומים. יתרונות ה- GPT בהבנת שפה, בתוכן יצירתי ובפיתוח שיחות. אבל הדיוק של Deepseek הופך אותו למתמודד אדיר בנוף הבינה המלאכותית.

איזה מהם עדיף?

זה תלוי במה שאתם צריכים, אבל Deepseek ללא ספק מעלה את הרף. למה זה משנה? אחד ההיבטים מעוררי ההשראה של Deepseek v3 הוא פילוסופית קוד הפתוח שלו. על ידי שיתוף הדגמים שלה ומחקר בגלוי, הוא מזמין מפתחים וחוקרים מרחבי העולם  לתרום ולחדש. ביחד, אנחנו בונים עתיד שבו AI אינו רק עוצמתי, אבל גם שיתופי וכולל. זאת מעטפת ב-Deepseek V3. אִם אתם נרגשים מהעתיד של AI, אל תשכחו לעשות לייק, לשתף, ולהירשם ל- © Mind Over Matter. עד הפעם הבאה, הישארו סקרנים והמשיכו לחקור.

(1) API זה זה ראשי תיבות של Application Programming Interface. במונח הזה משתמשים בעולמות התכנות והטכנולוגיה על מנת לתאר דרך או גישה למידע של שירות חיצוני, בדרך כלל באמצעות קוד.

(2) מדד MMLU הוא בדיקה למדידת היקף הידע ויכולת פתרון הבעיות שמודלים גדולים של שפה צוברים במהלך אימון מקדים.

אילון מאסק על בינה מלאכותית

פורסם בתאריך יולי 10, 2023 ע"י

אילון מאסק על בינה מלאכותית. בריאיון לטאקר קרלסון שנערך בחודש אפריל 2023 מאסק מעלה את חששותיו לגבי בינה מלאכותית (AI). תרגום תוכן, סרטון מערוץ היוטיוב © Fox News

מאסק מדגיש את הצורך הדחוף ברגולציה ומדבר על הסכנות הפוטנציאליות הנשקפות מבינה מלאכותית. הסכנות עולות על אלו של ייצור מטוסים או רכבים המנוהלים בצורה לא נכונה מכיוון שיש לה יכולת "הרס תרבותי". מאסק מספר על מעורבותו ב-OpenAI (מעבדת מחקר של בינה מלאכותית המורכבת מהתאגיד ללא מטרות רווח) ומביע הסתייגות מהמסלול הנוכחי של הארגון. 

חשבתי על בינה מלאכותית מאז שהייתי בקולג'

מאסק אומר שבינה מלאכותית הייתה בין הדברים שהעסיקו אותו כבר כשהיה בקולג' וישפיעו דרמטית על העתיד. היצורים החכמים ביותר על פני כדור הארץ הם בני האדם. אנחנו חלשים יותר וזריזים פחות משימפנזות אבל חכמים יותר. אז מה יקרה כשהיצור החכם ביותר יגיע בצורת סיליקון? זה נקרא סינגולריות (או ייחודיות) טכנולוגית. זה כמו חור שחור מכיוון שאתה לא יכול לחזות מה יקרה אחרי זה. אז אני חושב שאנחנו צריכים להיות זהירים עם זה. צריך להיות פיקוח ממשלתי כלשהו מכיוון שזה יכול להוות סכנה לציבור. אפשר להשוות את זה למזון ולסמים. זאת הסיבה שיש לנו את מינהל המזון והתרופות ומינהל התעופה.הפדרלי. יש לנו את הסוכנויות האלו לפקח במקומות בהם יכולה להישקף סכנה לציבור. אתה לא רוצה שחברות יחתכו פינות בנושאים בטיחותיים ושאנשים יסבלו כתוצאה מכך.

הצורך ברגולציה ברור

זאת הסיבה שכבר זמן רב אני תומך ברגולציה בעניין הבינה המלאכותית. זה לא כיף להיות תחת רגולציה אבל נראה לי שאוכל להיות מוסדר. יש לי ניסיון רב עם תעשיות רגילות, ברור שתחום הרכב מוסדר מאוד. ניתן למלא את החדר הזה בכל התקנות הנדרשות לייצור רכב. התקנות הן לא רק לגבי ארצות הברית ומתייחסות לאירופה, סין ושאר העולם. אותו הדבר לגבי טילים, כדי לשגר טיל אתה צריך אישורים מחצי תריסר סוכנויות פדרליות ומדיניות. עברתי כל כך הרבה סיטואציות רגולטוריות כך שזה מטורף. לפעמים אנשים רואים בי מתריס רגולציה על בסיס קבוע אבל זה לא נכון. לעיתים נדירות אני לא אסכים עם הרגולטורים, ברוב המכריע של הפעמים החברות שלי מסכימות עם התקנות ועומדות בהן. אני חושב שאנחנו צריכים לקחת את העניין ברצינות וצריך שתיהיה לנו רגולציה.

אני חושב שאנחנו צריכם גוף רגולטורי. צריך להתחיל עם קבוצה שתחפש תובנות לגבי הבינה המלאכותית ותבקש את חוות הדעת של התעשייה ולאחר מכן תציע כללים. קרוב לוודאי שזה יתקבל בחוסר רצון על השחקנים העיקריים. אני חושב שיש לנו סיכוי טוב יותר שבינה מלאכותית מתקדמת תהיה מועילה לאנושות תחת התנאים האלה.

מהן הסכנות הצפויות

בינה מלאכותית מסוכנת אולי יותר מתכנון או ייצור מטוסים ותחזוקה או ייצור מכוניות גרועות. זה לא טריוויאלי, יש לה פוטנציאל, קטן אומנם, של הרס תרבותי. כמו בסרטי שליחות קטלנית (טרמינטור)… אבל זה לא יהי כמו בסרט כי האינטיליגנציה תיהיה במרכזי הנתונים. הרובוט הוא רק הגורם בקצה. תקנות נכנסות לתוקף רק אחרי שמשהו נורא קרה. אם התקנות ייכנסו לתוקף בדיעבד, ייתכן שזה יהיה מאוחר מדי, הבינה המלאכותית כבר תיהיה בשליטה עצמית. זו בהחלט הדרך שבה הדברים מתפתחים.  דברים כמו למשל, ChatGPT שמבוסס על GPT-4, שפיתחה Open AI.  שיחקתי תפקיד קריטי ביצירת החברה, לצערי.

כשקרלסון מציין שמדובר ב-Open AI בראשית דרכה, כשהחברה עוד תפקדה כעמותה ורצתה להציג לעולם כלי AI לשימוש חופשי ולטובת הציבור. מאסק עונה שהסיבה ש- Open AI בכלל קיימת היא בגלל  שלארי פייג'  והוא היו חברים מאוד קרובים.

מאסק ופייג'

היינו  בבית שלו בפאלו אלטו ודיברתי איתו על בטיחות בינה מלאכותית. התפיסה שלי הייתה שלארי לא מתייחס לבטיחות מספיק ברצינות. היה נראה שלארי באמת רצה ליצור סוג של אינטליגנציית-על דיגיטלית, בעצם אל דיגיטלי ובהקדם האפשרי". במהלך השנים לארי יצא בהצהרות רבות , זאת בעצם המטרה של גוגל, AGI בינה כללית מלאכותית או בינה סופר מלאכותית (בעברית 'בינה מלאכותית חזקה').

אני מסכים איתו שיש לזה פוטנציאל טוב גדול אבל יש גם פוטנציאל לרע. אם יש לך טכנולוגיה חדשה קיצונית ואתה רוצה לנסות לבצע סדרה של פעולות איתה, עליך למקסם את ההסתברות שזה יעשה טוב ולמזער סיכוי שזה יעשה דברים רעים. זה גם לא יכול להיות מועיל פשוט להתקדם ולקוות לטוב. ואז בשלב מסוים אמרתי טוב, אנחנו צריכים לוודא שהאנושות בסדר כאן. בתגובה לארי קרא לי 'סוגן' (המתעדף את המין האנושי על פני מינים ביולוגיים אחרים) בשל היותי בעל תודעה אנושית במקום תודעת מכונה. אני כאילו, ובכן, כן, אני מניח שאני אני, אני סוגן.

הקש האחרון ביחסים עם פייג'

הסיטואציה הזו חיסלה את החברות בין לארי וביני. זה היה הקש האחרון מצידו. באותם ימים גוגל רכשה את DeepMind ולגוגל ול-DeepMind יחד היו כשלושה רבעים מכלל כישרונות הבינה המלאכותית בעולם. ברור שהיה להם הרבה כסף ויותר מחשבים מכל אחד אחר. אנחנו כאן בעולם חד-קוטבי שבו יש חברה אחת שיש לה קרוב למונופול על כל הטאלנטים בתחום ה-AI והמחשבים, ולאדם האחראי נראה שלא אכפת מהבטיחות. זה לא טוב. אז חשבתי שהדבר הכי רחוק מגוגל יהיה להקים מלכ"ר פתוח לגמרי. מכיוון שגוגל הייתה סגורה ולמטרת רווח. אז זו הסיבה שה'פתוח' ב-Open AI מתייחס לקוד פתוח. אתה יודע, שקיפות כדי שאנשים ידעו מה קורה. אני בדרך כלל בעד מטרות רווח, אבל אנחנו לא רוצים שזה יהיה סוג של שד ממקסם רווחים מהגיהנום שפשוט לא מפסיק".

לשאלת טאקר קרלסון אם הוא יכול לדייק יותר לגבי מה שעלול להיות מסוכן ומפחיד בבינה המלאכותית מאסק עונה שמובן מאליו שהעט חזקה יותר מהחרב. בינה מלאכותית יכולה לאורך זמן לגלות מה משכנע אנשים, התוכן שייכנס לרשתות החברתיות, טוויטר ופייסבוק ואחרות עלול לעשות מניפולציות על דעת הקהל. ואיך נדע בכלל שזה מה שקרה?

קרדיט תמונה: © Moose Photos