בעיבוד שפה טבעית מודרני, ובפרט הפיתוח של מודלי שפה גדולים, נדרשת פעולה של פירוק טקסט ליחידות קטנות יותר. ביום יום אנחנו קוראים להן מילים. במחשב קוראים להם טוקנים והם אינם בהכרח חייבים להתמפות למילים בשפה. לפעמים כן, לפעמים לחלקים ממילים או בכלל לאוסף סימנים. קוראיםלזה טוקניזציה: תהליך הפיכת טקסט גולמי ליחידות בסיס שמיוצגות על ידי מזהים מספריים בדידים. אף על פי שמבחינה היסטורית טוקניזציה נתפסה כשלב עיבוד מקדים פשוט ושולי יחסית, נכון לעכשיו, היא מוכרת כצוואר בקבוק רציני בארכיטק

תכנות גנטי הוא תחום בבינה מלאכותית שבו מחשבים מייצרים תוכנות מחשב בעצמם באמצעות תהליך שמדמה אבולוציה ביולוגית. במקום שמתכנת אנושי יכתוב את הקוד שורה אחר שורה, או כמקובל בימינו, במקום שה-AI יכתוב לך את הקוד, המערכת מתחילה עם אוסף אקראי של תוכניות פשוטות ומנסה לשפר אותן לאורך דורות כדי לפתור בעיה מסוימת. התהליך נשען על עקרון הברירה הטבעית, שבו רק התוכניות המוצלחות ביותר זוכות להמשיך לשלב הבא. כדי לקדם את התהליך, המחשב בוחן כל תוכנית באמצעות מבחן כשירות שבודק עד כמה היא קרובה לפ

קראתי את המאמר GazeShift: Unsupervised Gaze Estimation and Dataset for VR וכתבתי את ההבנות שלי ממנו כאן. המאמר עוסק בפיתוח מאגר נתונים ומודל של למידת מכונה לצורך הערכת כיוון המבט במערכות של מציאות מדומה. החוקרים מציגים מאגר נתונים שנקרא VRGaze, שכולל כ-2.1 מיליון תמונות עיניים שצולמו בתאורת אינפרא אדום. התמונות צולמו במצלמות שממוקמות מחוץ לציר הראייה הישיר, תצורה שאופיינית למשקפי מציאות מדומה שקיימים כיום. בנוסף, הם מציגים מודל שנקרא GazeShift, שלומד להעריך את כיוון המבט ללא

מצאתי בלינקדאין הפנייה לפרסום מאמר שמחבריו פרופסור שלומי ארנון, ד"ר עמי האופטמן וד"ר גאנש מ. באלאסוברמאניאם . אני לא קורא או מתמצא בתחום אבל הסתקרנתי והלכתי לקרוא ומה שלא הבנתי יותר מידיי ניסיתי להעמיק וללמוד כדי להבין. אני משתף כאן את ההבנות שלי וגם את השאלות והתהיות שלי. המאמר עוסק בפיתוח אלגוריתם שמשלב דימות אופטי דיפוזי יחד עם תכנות גנטי, במטרה לייצר תמונות מתוך חומרים שדרכם מתפזר אור, דוגמת רקמות ביולוגיות. הבעיה המרכזית שאיתה מתמודדים בדימות מסוג זה היא פתרון משוואות במ

המאמר, שפורסם במרץ 2026 על ידי ה-Financial Stability Institute של ה-BIS , בוחן את ההשפעה של בינה מלאכותית, ובפרט בינה מלאכותית יוצרת, על המגזר הפיננסי תוך התמקדות בתפקיד הנתונים. נקודות המפתח מודלי בינה מלאכותית יוצרת דורשים כמויות אדירות של נתונים מגוונים לאורך כל מחזור החיים שלהם, האימון, הכיול וההפעלה. תלות זו מעצימה אתגרים קיימים ויוצרת סיכונים משמעותיים שנוגעים לאיכות הנתונים, שעלולה להוביל להטיות ותוצאות שגויות; אך גם לפרטיות הנתונים, קושי בשמירה על הסכמה והגבלת מטרות ה

כדי להבין את המתמטיקה של נמוטרון 3 סופר, עלינו לבנות בסיס מתחיל בקלאסי וממשיך עד למודרני ביותר. המודל הזה הוא שילוב של שלוש אסכולות שונות בעיבוד שפה. לו היינו מכינים סילבוס לימודים אז כך הוא היה נראה: Transformers & Attention מתחילים בבסיס אז, ראשית ולפני הכל, חייבים להבין את המנגנון שעליו נשען הזיכרון לטווח קצר של המודל. מנגנון ה-Self-Attention, Softmax normalization, ו-Positional Encodings (בפרט RoPE - Rotary Positional Embeddings) מתוך מאמר המפתח Attention Is All You Ne

הדגם Nemotron 3 Super שהוכרז רשמית על ידי אנבידיה במרץ 2026 הביא עמו שיפורים רבים שממוקדים בביצועים של סוכני AI ומערכות מרובות סוכנים. החידוש המרכזי שלו הוא שילוב של ארכיטקטורה היברידית ייחודית שמאפשרת מהירות גבוהה לצד חשיבה עמוקה. בפוסט הזה אסביר על החידושים ומשמעותם. בפוסטים הבאים אסביר לעומק את המתמטיקה של כל אחד ואחד מהחידושים. מה זה אומר? מה החידושים הטכנולוגיים המרכזיים? הדגם משלב בין שכבות Transformer שטובות בהבנת הקשרים מורכבים לבין Mamba שמאפשרת עיבוד מהיר ויעיל של ר

מבוא סביבת הפיתוח הטכנולוגית מאופיינת בתחרות, במחזורי חיים קצרים של מוצרים ובדרישה לחדשנות יישומית שמייצרת ערך ללקוח ויתרון תחרותי לארגון. בשנים האחרונות ניכרת האצה בשילוב של טכנולוגיות מתקדמות, אינטליגנציה מלאכותית, למידת מכונה ועיבוד אותות במוצרי צריכה ובמערכות תעשייתיות. מגמה זו מחייבת מחלקות מחקר ופיתוח בחברות טכנולוגיה לשנות את הרכב כוח האדם ולהישען על גיוס חוקרים שמגיעים ישירות מהמוסדות האקדמיים. ארגונים שואפים לגייס חוקרים יישומיים שמבינים דינמיקה עסקית ומשמעויות של תה

אני מנסה לכתוב מאמר על איך לקחת אנשי מחקר אלגוריתמי מהאקדמיה ולהפוך אותם לאנשי מחקר אלגוריתמי יישומי בתעשייה. כתוצאה מכך הלכתי לחפש ולקרוא על החוויות שלהם שהם משתפים ועל מה שמספרים מנהלי מחקר ומובילי מחקר. יש לי כמובן גם את הניסיון שלי והראייה שלי של הנושא מכמעט 30 שנה במקצוע. הלם התרבות של יוצאי האקדמיה יוצאי אקדמיה, במיוחד בעלי תואר דוקטור, מתארים לעיתים קרובות את כניסתם לתעשייה כהתנגשות חזיתית של ציפיות. באקדמיה, המטרה העליונה היא העמקה תאורטית, חיפוש אחר חדשנות מתמטית וה

מחקר טכנולוגי שמתבצע בסביבה תעשייתית נדרש לגשר על הפער שקיים בין מתודולוגיה מדעית קפדנית לבין אילוצים של פיתוח מוצרים. חוקרים שמגיעים מרקע אקדמי מתמודדים לעיתים קרובות עם אתגרים שנובעים מהצורך להתאים את קצב העבודה ואת מיקוד המחקר לדרישות עסקיות וללוחות זמנים שמוגדרים מראש. אנסה כאן להציג עקרונות פעולה ומסגרת עבודה שנועדו לסייע לחוקרים ולמנהלים של חוקרים למקד את העשייה המחקרית ולהבטיח יצירת ערך ממשי עבור המוצר הסופי. נקודת המוצא לכל תהליך של מחקר יישומי היא הגדרה של שאלת מחק

ממש עכשיו בימים האחרונים ראה אור הספר Crisis Engineering: Time-Tested Tools for Turning Chaos into Clarity שכתבו שלושה מומחים בעלי ניסיון עשיר בניהול מערכות טכנולוגיות ומשברים ממשלתיים ועסקיים. מחזור החיים של המשבר המודל התיאורטי מחזור החיים של המשבר , שמזהה דפוס חוזר של ארבעה שלבים שמאפיינים התמוטטות של מערכות מורכבות. השלב הראשון הוא ה אות , שבו המערכת משדרת סימני מצוקה מוקדמים. הספר מנתח מדוע שכבות הניהול נוטות להחמיץ אותות חלשים אלו באופן עקבי, ותולה זאת בהטיות קוגניטיביו

הנדסת ביצועים ובדיקות עומסים, הוא מרכיב חשוב אולם מהווה רק חלק ממערך רחב יותר של בדיקת נאותות טכנולוגית. באופן מסורתי, כאשר משקיעים או רוכשים בוחנים חברה, הם מנתחים מספר עמודי תווך מרכזיים. בחינה זו כוללת את איכות הצוות וההנהלה, נושאי אבטחת מידע ופרטיות שלרוב נחשבים למכריעים ביותר, סקירה משפטית של קניין רוחני ושימוש בקוד פתוח, הערכת הארכיטקטורה ואיכות הקוד, וכן את יעילותם של תהליכי הפיתוח והתפעול השוטף. בתוך המערך המקיף הזה, סוגיית יכולת ההתרחבות והביצועים תופסת מקום ייחודי.

משפט לקס מילגרם הוא אבן פינה באנליזה פונקציונלית. המשפט מבטיח קיום ויחידות של פתרון לבעיות וריאציונליות במרחבי פונקציות. המשפט פועל בתוך מרחב הילברט, שהוא מרחב וקטורי שמצויד במכפלה פנימית שמגדירה מרחק וזווית, ומתאפיין בתכונת השלמות שמבטיחה שכל סדרת איברים שמתקרבים זה לזה אכן מתכנסת לאיבר שנמצא בתוך המרחב. אנליזה פונקציונלית היא ענף במתמטיקה שחוקר מרחבים של פונקציות. במקום להסתכל על פונקציה כעל נוסחה שמחזירה מספר עבור איקס מסוים, מתייחסים לכל הפונקציה כאל נקודה בודדת בתוך מרחב

תורת האופרטורים היא ענף מתמטי שמהווה הרחבה ישירה של האלגברה הלינארית המוכרת אל עבר מרחבים בעלי ממד אינסופי. בעוד שבאלגברה לינארית בסיסית העבודה מתמקדת בוקטורים בתוך מרחב סופי ובמטריצות שמייצגות טרנספורמציות ביניהם, תורת האופרטורים עוסקת בטרנספורמציות לינאריות שפועלות על מרחבי פונקציות. במרחבים אלו הפונקציות עצמן נחשבות לוקטורים, והפעולות עליהן, כגון גזירה או אינטגרציה, נחשבות לאופרטורים. המעבר לממד אינסופי מחייב שילוב של כלים מעולם האנליזה המתמטית, שכן שאלות של התכנסות, רציפו

מהי נורמת הילברט-שמידט? נורמת הילברט-שמידט, שמכונה גם נורמת פרובניוס, היא הדרך למדוד את האורך או הגודל הכולל של מטריצה, בדיוק כפי שאנו מודדים אורך של וקטור רגיל. אם נחשוב על מטריצה כעל אוסף של מספרים שמסודרים בטבלה, הנורמה הזו לוקחת את כל המספרים שבמטריצה, מעלה כל אחד מהם בריבוע, סוכמת את כולם יחד ומוציאה שורש מהתוצאה. עבור מטריצה A, נסמן את הנורמה כ-‖A‖ ואת האיברים שלה כ-aᵢⱼ. הנוסחה הישירה היא: ‖A‖ = √( ∑ᵢⱼ |aᵢⱼ|² ) איך זה עובד והקשר לעקבה (Trace)? היופי בנורמה הזו הוא שניתן

ירון רוזנשטין כתב פוסט בלינקדאין ובו הציג שימוש חשוב לעקבה בקשר לאופרטורים דיפרנציאליים . בפוסט מציג ירון קשר יפהפה בין אלגברה ליניארית חישובית לבין פתרון של משוואות דיפרנציאליות חלקיות באמצעות אנליזה פונקציונלית, ומתאר כיצד כלים בסיסיים כמו עקבה של מטריצה משמשים כדי להעריך את היציבות וההתנהגות של אופרטורים דיפרנציאליים מורכבים לאחר שעברו תהליך של דיסקרטיזציה. השלב הראשון בפוסט מתבסס על מושגי יסוד באלגברה ליניארית. הכותב מתחיל עם התייחסות למרחב של מטריצות מרובעות, אותן נסמן

כמתמטיקאים שימושיים, מדעני נתונים ואלגוריתמאים, שגרת העבודה שלנו מבוססת על כימות של אי-ודאות ופיענוח חוקיות מתוך אקראיות. אנו נוטים להתייחס לחשיבה הסתברותית, לכלים סטטיסטיים ולניהול סיכונים כאל הישגים אינטלקטואליים מודרניים המזוהים עם התפתחות המדע והטכנולוגיה. אולם, הממצאים הארכיאולוגיים האחרונים מאמריקה הקדומה חושפים שהדחף האנושי למדל, לרתום ולשחק עם ההסתברות טבוע בנו כבר למעלה מ-12,000 שנה. מבוא קוביות משחק הן מאמצעי הפנאי העתיקים ביותר בעולם, והן התפתחו מצורות טבעיות של ע

צילום יח"צ: גדי אוהד שלמה יונה הוא יזם ומומחה טכנולוגי, עוסק במחקר אלגוריתמי יישומי. מייסד ומדען ראשי ב-Mathematic.ai , שמספקת שירותים של מחקר אלגוריתמי יישומי, שירותי Fractional CTO / Chief Scientist בשלל תחומים מגוונים כגון הגנת סייבר, מערכות בריאות, רפואה, חקלאות, תעשייה, פיננסים ומערכות תשלומים, בטחון, קמעונאות, פרסום ומכירה אונליין, ועוד. כמובן, שישנה מומחיות וניסיון רב באלגוריתמים, מתודולוגיות מחקר ושיטות הערכה, הבאת מחקר למערכות פרודקשיין, למידת מכונה, בינה מלאכותית, ב

צפיתי היום ב ראיון מעניין מאוד של דני רופ עם רפאל ברנרד מחברת Vedicly בערוץ 10 ערוץ הכלכלה. הנושאים שמשכו את תשומת ליבי מהראיון בראיון של דני רופ עם רפאל ברנרד, מנכ"ל חברת ודיקלי (Vedicly), עולות מספר נקודות מרכזיות שממחישות את הגישה של החברה ואת תפיסת העולם של רפאל לגבי חינוך מתמטי. אנסה לציין אותן ביחד ואז להתייחס אל כל אחת מהן בנפרד. רפאל מתייחס למחקר שמראה כי רמת המתמטיקה של ילד בגיל 7 היא המנבא הטוב ביותר לגובה השכר שלו בגיל 42. הוא מדגיש שמתמטיקה היא לא רק פתרון תרגילי

בתהליכי אישור של חומרים, שיטות טיפול והתקנים אצל ה FDA, טכנולוגיות ושיטות שהיו פעם בשוליים, כגון שיטות בייסיאניות, נתונים חיצוניים ובינה מלאכותית, הופכות לכלים מרכזיים באופן שבו ראיות מיוצרות ומוערכות. חידושים ועדכונים מה-FDA גישת ה-FDA בשנים 2025 ו-2026 אכן עוברת מהפכה של ממש שממוקדת בייעול ובדיוק מדעי. אחד השינויים המשמעותיים ביותר הוא האימוץ הרשמי של שיטות בייסיאניות בזרם המרכזי של ניתוח הנתונים. הנחיה חדשה שפורסמה בינואר 2026 מעודדת חברות להשתמש בידע מוקדם מניסויים קודמי