האם כבר בדקתם את Team0 של יוגב בן-טוב Yogev Ben-Tov ? הצצתי פה ושם לסרטונים ולפרסומים בשבועות האחרונים אבל אתמול יוגב דיבר איתי מלב אל לב והציג לי והתייחס לשאלות ולהערות שלי. חבל"ז כמה שזה מגניב ושימושי. יוגב לקח את הסיפור של Agentic AI למערכת תומכת אדם שתכליתה ליעל את התפקוד שלו לצד יוזמה והנעה שלו ביחד עם אפילו תמיכה רגשית. המערכת פותחה מתוך תפיסה שהעולם העסקי נע לקראת מודל עבודה של צמדים, אדם והבינה המלאכותית שלו, אשר עובדים בסינרגיה מלאה. מהות המערכת נעוצה ביכולתה לספק

כיף גדול שיש מודלי שפה ושקל מאוד להתבטא וקל מאוד להתנסח ואפילו, כמו שרואים ברשתות החברתיות, לא להתנסח בכלל אלא לתת למודל השפה לכתוב (זה גם נראה ככה, שתדעו...). העניין הוא שלהשענות על מודלי שפה, במיוחד ללא ביקורת אנושית וללא התערבות אנושית וללא ניסוח מחדש או לפחות הגהה ועריכה מחדש, מה שמקבלים זה עיוות הולך וגובר גם של השפה וגם השלכות נוספות של משמעות. מאמר שפורסם בשבוע האחרון מתייחס לנושא הזה. הקישור למאמר בתגובה הראשונה. המאמר בוחן את השפעתם של מודלי שפה גדולים על הכתיבה האנו

אני מצרף פוסט מעניין שעסק במעבר של עולם הפינטק מכלכלת פעולות לכלכלת סוכנים. המסר המרכזי היה שהאתגרים הקרובים בתחום אינם טכנולוגיים, אלא רגולטוריים, ושהרגולציה הנדרשת עדיין אינה קיימת. הניתוח הזה מעלה שאלות חשובות, אך מנקודת המבט של מחקר אלגוריתמי יישומי, התמונה מעט מורכבת יותר. המעבר מניהול של פעולות בודדות לניהול של מדיניות וכוונות הוא אכן שינוי מהותי. כפועל יוצא, לצד מנגנוני ה-KYC (הכר את הלקוח) הקיימים, מתגבש הצורך המעשי ב-KYA (Know Your Agent), היכרות מעמיקה עם הסוכן שפוע

בבטאון האחרון של איתן בנוגע לבדיקת נאותות טכנולוגית הנושא הוא ניטור-נראות-התבוננות. איך האנליטיקה בארגון משרתת את הארגון ובמה המיקוד. איתן מספק סקירה מעשית וממוקדת על תפקיד ה-Observability. הוא מתייחס למעבר שנדרש מניטור טכני לניטור עסקי שממוקד לקוח. ההדגשה כי ניטור אינו רק דשבורדים ירוקים, אלא היכולת לאתר פגיעה בלקוח ולענות על שאלות בזמן אמת. ההמלצה לקשור בין מדדים, לוגים ו-Traces דרך Correlation ID, והמעבר לניהול מבוסס יעדי רמת שירות במקום מדדי זמינות ריקים מתוכן, משקפים סטנ

הסכם התעשייה נגד הונאות ורמאויות מקוונות או Industry Accord Against Online Scams & Fraud הוא מסמך שמתאר ניסיון התמודדות עם בעיה גוברת של הונאות ברשת מצד ארגוני פשיעה, שגרמו בשנה שעברה להפסדים של כ-442 מיליארד דולר לצרכנים. ההסכם מבוסס על ההבנה שנדרשת אחריות משותפת ופעולה שמשלבת מספר מגזרים והוא מפרט עקרונות ופעולות במספר תחומים. להסכם יש ארבעה יעדים: א. פריסת פתרונות טכנולוגיים לאיתור הונאות במוצרים, אכיפת מדיניות שימוש, ויישום מנגנוני אימות והרשאה, תוך הקפדה יתרה בשירותי ת

אם אי פעם ניתחתם רשת חברתית, מפת חלבונים בביולוגיה או רשתות הונאה בסייבר, כנראה שהשתמשתם באלגוריתם Louvain כדי לזהות קהילות. הקסם שלו נובע מיוריסטיקה במקום יומרה לפתור אופטימלית ונוטה להתנהג כמו O(n log n), כש-n מספר הצמתים, ברשתות טיפוסיות דלילות. להבדיל, חלוקה אופטימלית לקהילות, ע"י מקסום מדד המודולריות, היא בעיה NP-hard. הוא עובד בשני שלבים איטרטיביים: הוא מעביר צמתים בין קהילות שכנות כדי לשפר את המודולריות המקומית. ואז הוא מבצע אגרגציה, מקבץ כל קהילה לצומת-על, ומתחיל את ה

כתבתי פוסט על אלגוריתם לובין Louvain למציאת קהילות בגרף וקיבלתי כמה שאלות והערות מעניינות. למשל, ד"ר ירון רוזינשטיין Yaron Rosenstein, PhD שאל לגבי קליקות ומספרי רמזי. קהילות אינן בהכרח קליקות. קהילה היא קבוצת צמתים בתוך גרף שביניהם יש קישוריות גבוהה מאוד, בעוד שהקישוריות שלהם לשאר הצמתים בגרף נמוכה יחסית. אז זהו מושג יחסי. המקרה הקיצוני ביותר של קהילה הוא קליקה, תת-גרף שלם שבו כולם מחוברים לכולם. תורת רמזי מבטיחה שברשת גדולה מספיק, תמיד תמצא קהילה אידיאלית כזו, או אנטי-קהי

6 days ago • Edited • Visible to anyone on or off LinkedIn אתמול כתבתי על אלגוריתם Louvain למציאת קהילות בגרפים. היום אנסה להציע משמעות סטטיסטית, משמעות אלגברית ומשמעות גיאומטרית. אבל נפתח בהגדרות כדי שנבין על מה מדברים. מודולריות, Q, היא ערך סקלארי לרוב בין 0.5- ל-1 שמודד עד כמה הקהילות שמצאנו טובות יותר מאשר חלוקה אקראית של אותו הגרף. Q = (1/2m) Σᵢ,ⱼ [Aᵢⱼ - (kᵢkⱼ / 2m)] δ(cᵢ, cⱼ) צומת i שכן של צומת j אם יש קשת שמחברת ביניהם. Σ: סימן הסכימה, סיגמא. Aᵢⱼ: מטריצת הסמיכויות. ב

מבחינה סוציולוגית, בלגיה ידועה כמדינה שמפוצלת באופן מהותי לשתי קבוצות לשוניות ותרבותיות עיקריות. קבוצה של דוברי צרפתית, וואלונים, וקבוצה של דוברי הולנדית, פלמים. האם על סמך דפוסי השיחות של לקוחות חברת הטלפונים הניידים הגדולה בבלגיה אפשר להסיק את הפיצול הסוציאולוגי הזה ללא כל ידע מקדים על מיקומם הגיאוגרפי, שפתם או מאפיינים דמוגרפיים של הלקוחות? מה מבנה הנתונים? מספר טלפון שממנו מתבצעת שיחה למספר טלפון. אוסף מספרי הטלפון והקשרים ביניהם לפי שיחות היוו את מבנה הנתונים גרף, לא תר

1 week ago • Visible to anyone on or off LinkedIn כולנו מכירים את הסיטואציה של יום חמישי בערב, הסופרמרקט עמוס, עגלות מלאות מכל עבר, ורק קופה אחת פתוחה. מתוך התור משתחררת הזעקה המוכרת: למה לא פותחים עוד קופה?! איך אמר טיטינסקי? כל הישראליות מזוקקת למשפט אחד... כאשר יש תאונה או עומס כבד בכביש החוף, Waze מפנה את התנועה לנתיבים חלופיים ופנויים יותר, כדי למנוע סתימה מוחלטת של עורק התחבורה עמוס. המושג איזון עומסים, Load Balancing, פועל בצורה כמעט זהה. במקום תור של לקוחות, יש לנו תו

ד"ר יוסי אלרן Yossi Elran טוען שהיכולת של מתמטיקאים להבין מתמטיקה הולכת והופכת מוגבלת יותר ויותר ככל שחורגים מתחום ההתמחות. נדהמתי לראות שעוד ב-2020 חילקו את המתמטיקה ל-63 תחומים ו-529 תתי תחומים, שכל אחד מהם פיתח שפה ייחודית שמשמשת אותו, כך שהתקשורת ביניהם כמעט בלתי אפשרית וההבנה של מי שאינו מצוי בשפות האלו נחסמת. ד"ר אלרן עוסק ב-מתמטיקה יצירתית-חוויתית, recreational math, ולשיטתו ראוי ורצוי לפעול יותר בקרב הציבור באמצעות מתמטיקה יצירתית וחווייתית כדי להרחיב את הבנת המתמטי

יובל סיני Yuval Sinay המליץ לי בשיחה בשבוע שעבר על ספר של פול שאר Army of None: Autonomous Weapons and the Future of War שראה אור ב-2018. הסוגיות שעולות בספר מעוררות מחשבה ואני חייב להודות שגם אי-נוחות רבה לפעמים. לצד ההקהלה על הטכנולוגיה שמאפשרת שלא לסכן חיי חיילים ישנה הדאגה על הרג חסר הבחנה ועל קבלת החלטות שאינה אנושית ולא במובן הטוב של האוטומציה והיעילות. ספרו של שאר חוקר את ההצטלבות המורכבת, ולעיתים המסוכנת, שבין אלגוריתמים מתקדמים למלחמה מודרנית, תוך הצבת שלוש שאלות י

אלגוריתם Capon Beamforming, שידוע גם בשם MVDR - Minimum Variance Distortionless Response, הוא טכניקת עיבוד אותות עבור מערכי אנטנות או חיישנים, שמשמשת בעיקר להערכת זווית ההגעה של אותות ולסינון מרחבי. האלגוריתם פותח בשנת 1969 על ידי המדען ג'ק קאפון. הוא לא פותח במקור עבור מערכות מכ"ם, אלא עבור סייסמולוגיה. קאפון פיתח את השיטה עבור פרויקט LASA במונטנה, שכלל פריסה נרחבת של חיישנים סייסמיים במטרה לנתח גלים ולזהות או להבדיל בין רעידות אדמה טבעיות לבין פיצוצים גרעיניים תת-קרקעיים מר

טל דולב Tal Dolev כתב במאמר שלו על סוכנים לגבי ערך ממערכות אג'נטיות וכינה את זה Return on Autonomy. ההתמקדות בכך היא גם תוך התייחסות למעבר בארגונים משימוש בבינה מלאכותית יוצרת בפני עצמה למערכת מבוססת סוכנים של בינה מלאכותית יוצרת. לשיטתו של טל, אין להתייחס לסוכני AI כאל כלי אוטומציה רגילים לחיסכון שולי, אלא כמנוע לשינוי תהליכי עומק (ורטיקליים) שמייצרים ערך עצום. העוגן המספרי שמעלה הוא X10 בתפוקות במקום להסתפק בחסכון של 10% בעלויות. בינתיים בפועל נראה כי רק 10% מהארגונים רוא

עוד פרסום מעניין ונגיש של ד"ר אורי איתי Uri Itai, Ph.D . הפעם על משמעות של פרמטר הטמפרטורה. המהות במאמר עוסקת ביופי מתמטי. המהות הזאת עטופה בסיפור יפה ומעניין מההיסטוריה של AI כיריב שקול לאדם במשחק גו. כיף לקרוא על מתמטיקה בכלל, על שימושים של מתמטיקה בפרט. אבל הכי הכי כיף לראות שלוקחים משהו מתמטי, טכני ביותר, ומסבירים את המשמעויות שלו ואז מהמשמעויות מבינים עקרונות רחבים יותר. הצגת דילמה של explore-exploit באמצעות פונקציית מטרה שבה הפרמטר T, הטמפרטורה, מתפקד כפרמטר ענישה ששול

איתן Eitan Schuler מעלה נקודות חשובות נוספות בגליון האחרון של הביטאון שלו על בדיקת נאותות טכנולוגית. הטענה המרכזית הפעם היא שארכיטקטורה מרובת-דיירים אינה רק פרט טכני, אלא מחויבות מהותית שקובעת האם חברת SaaS תצליח לצמוח בצורה חלקה או שתאבד לקוחות ככל שתגדל. היכולת להוסיף לקוחות מבלי להגדיל עלויות וסיכונים באופן ליניארי היא שיקול למשקיעים. ולכן המסר העיקרי הוא שבעיות עומס שנוצר מלקוח אחד ומשפיע על אחרים דורשות פתרון ברמת הארכיטקטורה, ולא רק כיבוי שריפות תפעולי. סיפור המעשה הו

ישנה התקדמות משמעותית ביכולותיהם של מודלי שפה גדולים שמונעת במידה רבה מהמעבר משיטות אימון מבוססות למידה מונחית לשיטות של למידת חיזוק. למידת חיזוק עם תגמולים שניתנים לאימות הפכה לפרדיגמה המובילה בשיפור יכולות החשיבה וההסקה של מודלים מורכבים. יחד עם זאת, החולשה המובנית בפרדיגמה ניכרת כאשר המודל נדרש להתמודד עם בעיות שבהן הידע ההתחלתי שלו חלש מאוד, ושיעור ההצלחה שלו בניסיון לפתור אותן טרם האימון שואף לאפס. במילים אחרות RL זה סבבה כשנקודת המוצא טובה אחרת הוא נחות לעומת fine tunin

בפוסט קודם כתבתי ש-המושג בטיחות בתחום התחבורה נמדד היסטורית במונחים של שלמות הגוף וחיי אדם, אך עם כניסת הרכבים האוטונומיים הוא מקבל ממד ברור של יחסיות פיננסית. הפעם אני רוצה להתעלם מהיחסיות הפיננסית כמקובל ברכב ולהתייחס ישירות לעניין של בטיחות ברכב אוטונומי ולתפיסה של הבטיחות. הבעיה עם התפיסה שמכונית אוטונומית בטוחה יותר היא שהיא מתייחסת לטכנולוגיה כמקשה אחת, ומתעלמת מההבדלים שישנם בין רמות האוטונומיה. הכוונה לרמות 0 עד 5 של ה-SAE. בפועל, רמות הביניים של האוטונומיה יוצרות סכ

אני שומע שוב ושוב וקורא טענות שנהיגה אוטונומית בטוחה יותר מנהיגה בידי אדם. אינני בטוח שזה נכון אבל גם אינני בטוח שזה אינו נכון. אז צללתי לנסות ולבדוק ולהבין. והנה ניסיון להביע עמדה מנומקת בנושא. המושג בטיחות בתחום התחבורה נמדד היסטורית במונחים של שלמות הגוף וחיי אדם, אך עם כניסת הרכבים האוטונומיים הוא מקבל ממד ברור של יחסיות פיננסית. מערכות הנהיגה האוטונומית אכן מפחיתות את תדירות התאונות, אך במקביל הן הופכות כל פגיעה פיזית קלה לאירוע כלכלי כבד. רכבים אלו עמוסים בחיישנים יקרים

1 week ago • Visible to anyone on or off LinkedIn הפוסט השבועי של אלון חורי Alon Huri מעורר מחשבות כרגיל ומעורר דיונים. https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7438099702857994240/ נתחיל במה שמוכח ומבוסס לחלוטין, קיים משבר ג'וניורים חריף וישנה עלייה מסחררת במעמד מה שאלון קורא לו הבילדר. מחקרים מציגים צניחה של 16%-20% בתעסוקת שכבת הגיל 22-25 בתחומים שנחשפים ל-AI. במקביל, נרשמה ירידה של 45% במשרות כניסה. גם הניתוח של אלון על המהפך והמעבר ממתכנת לבילדר בהחלט עם ר