בעמק הסיליקון במשך שנים חרטו על הדגל את המוטו " Move Fast and Break Things " . החדשנות עודדה מפתחים להשיק מוצרים ושירותים במהירות, גם אם זה אמר לשבור כמה כללים בדרך. אבל המציאות החלה להדביק את קצב הריצה, מפרצות בקוד ועד אלגוריתמים בעייתיים המחישו את העובדה שלא מספיק לשבור דברים ואז "לתקן בהמשך". כיום, לצד הציפייה לחדשנות, יש דרישה גוברת לאחריות, שקיפות ולציות רגולטורי. במילים אחרות, מהפיכת הבינה נכנסת לשלב הבגרות שבו משילות (AI Governance) וציות רגולטורי (AI Compliance) אינם מונחים תיאורטיים, הם צורך ממשי!! אני יכול להעיד על כך מניסיון אישי, כאחד ממובילי הדרך בהטמעת כלי AI בארגון שלי. ההתלהבות הראשונית בשמיים. הצוותים רוצים לרוץ קדימה, להכניס את הכלים החדשים לכל פינה. אבל לצד ההתרגשות, כל כלי כזה גם מציב אתגרים לא פשוטים. איך אבטיח שהנתונים יישמרו בצורה מאובטחת? איך אמנע מהמודלים לתת תשובות שגויות או מוטות? ואיך אגרום לארגון לאמץ את הכלים בלי לאבד את האמון של העובדים והלקוחות? דווקא מתוך המקומות הללו למדתי שחדשנות אמיתית מתרחשת כשמשלבים את היכולת לרוץ מהר עם היכולת לעצור רגע.. לשאול שאלות ולבנות גבולות ברורים . משילות וציות בבינה מלאכותית, מה זה אומר בכלל? לפני שצוללים לסיכונים והפתרונות, כדאי להבהיר את המושגים. משילות בינה מלאכותית  (AI Governance) מתייחסת למסגרת הניהולית-ארגונית לשימוש ופיתוח AI. זוהי גישה פרואקטיבית שמתמקדת בקביעת כללים ונהלים בתוך החברה: מיצירת קוד אתי ומדיניות AI, דרך מנגנוני פיקוח ובקרה, ועד הגדרת אחריות תפקידית (למשל מינוי "אחראי AI"  שיפקח על הנושא). המטרה היא להבטיח שה-AI מפותח ומיושם באופן אתי , שקוף  ובטוח, תוך זיהוי וניהול סיכונים כמו הטיות, פגיעה בפרטיות או פרצות אבטחה עוד לפני שהן מתממשות. לעומת זאת, ציות רגולטורי (AI Compliance) הוא הפן המשלים והפחות סקסי של עמידה בדרישות. זה החלק שדואג שהמערכות שלנו מצייתות לחוקים, לתקנות ולסטנדרטים  שמגדירים רגולטורים וגופי התקינה. מדובר בהבטחה שה-AI שלנו עומד בכללי המשחק החוקיים : החל מציות לתקנות פרטיות כמו GDPR, דרך התאמה לחוקי אחריות מוצרים ובטיחות ועד מילוי דרישות ספציפיות בתחומי תוכן רגיש כגון בריאות או פיננסים. משילות וציות אינם אותו דבר, אבל הם כרוכים זה בזה. משילות מבטיחה שאנחנו "עושים את הדבר הנכון" פועלים באופן אחראי וערכי. ציות  מבטיח שאנחנו גם "עושים את הדבר הנדרש", פועלים בהתאם לחוק. אז למה לדאוג בכלל?? הסיכונים בעולם הבינה המלאכותית טכנולוגיות הבינה המלאכותית, עם כל ההבטחות שלהן מביאות איתן, מביאות גם סיכונים מהותיים. הנה כמה מהבולטים שבהם: הטיות ואפליה:  מערכות AI לומדות מנתונים היסטוריים ואם המידע מוטה, המודלים עלולים לשמר ואפילו להגביר אפליות. מקרים כבר הראו אלגוריתמים שסיווגו מועמדים לעבודה באופן מפלה נגד נשים, או מערכות זיהוי פנים שדייקו פחות בפנים של אנשים כבי עור. ללא בקרות, קל לפספס את ההטיות החבויות ולהביא לקבלת החלטות לא הוגנות ולא שוויוניות. חוסר שקיפות (קופסא שחורה):  רבים מהמודלים המתקדמים, פועלים בדרכים שקשה להסביר. כשה-AI נותן המלצה או החלטה, לא תמיד ברור למה זה קרה. היעדר שקיפות מקשה לבטוח בתוצאות ומקשה על איתור ותיקון שגיאות. לא נרצה לקחת החלטות הרי גורל בעולמות המשפט או הרפואה בהן הבסיסי להחלטה היא קריטית. איכות נתונים:  הקלט משפיע על הפלט ואם הנתונים שמשמשים לאימון המודל שגויים, חסרים או מוטים, הפלט יהיה בהתאם. מהימנות ותקלות מסוכנות:  אנו מסתמכים על AI יותר ויותר למשימות קריטיות, אך מה קורה כשה-AI טועה? מודלי שפה גדולים למשל ידועים בכך שהם ממציאים עובדות " הוזים" . חוסר המהימנות עלול לגרום לתובנות עסקיות שגויות ועד פגיעה פיזית בחיי אדם. אמינות התוצאות ודיוק המערכת הן קריטיות, וצריך לנהל סיכונים כדי לוודא שה-AI לא יחרוג מגבולותיו או יסכן אותנו. שימושים לא ראויים:  בינה מלאכותית היא כוח רב-עוצמה, וניתן לנצל אותה לרעה כבר ישנם אינספור מקרים שכלל יצירה של תוכן פוגעני והפצת דיסאינפורמציה. כל אלה הם לא תרחישי אימה תאורטיים, אלו סיכונים ממשיים שכבר נתקלנו בהם ו אם לא נטפל בסיכונים הללו, נשלם מחיר, טכנולוגית, עסקית וציבורית. היערכות מקדימה היא שם המשחק מיפוי הסיכונים והצמדת דרגות סיכון:  בדקו אילו שימושי AI אתם מפתחים או מפעילים, והעריכו את רמת הסיכון שלהם. מערכת שמקבלת החלטות על אנשים? שעוסקת בנתונים רגישים? שמתערבת בעולם הפיזי? מעקב רגולטורי ועמידה בדרישות מוקדם ככל האפשר:  חשוב לעקוב אחרי החקיקה והתקנים הרלוונטיים לשווקים שלכם. וודאו שאתם מסוגלים, לבצע הערכות סיכונים  בשלב התכנון, ולאפשר בקרה אנושית על החלטות קריטיות. התעדכנו, הדריכו צוותים ובנו תוכנית עבודה להתאמה. מוטב להתחיל עכשיו ולא ברגע האחרון. אימוץ סטנדרטים ומסגרות עבודה:  עוד לפני שהחוקים נכנסים, אפשר וכדאי לאמץ קווים מנחים קיימים בין-לאומיים שמתגבשים לאחרונה. האתגר! איזון בין חדשנות לבקרה ⚖️ האתגר הגדול הוא למצוא את נקודת האיזון, איך לא לחנוק את החדשנות שמתפרצת אלינו מכל עבר ובמקביל לא ליפול לתהום של טעויות חסרות אחריות. כלים וטכנולוגיות תומכות : בדיוק כפי שיש לנו מערכות לניטור אבטחת סייבר, מתחילים לראות מערכות לניטור אמינות ואתיקה. שילוב טכנולוגיות כאלו בסטאק שלכם יכול לאפשר להמשיך לפתח מהר, אך עם רשת ביטחון. מתודולוגיות ופיתוח מאובטח : ניהול סיכונים, תיעוד, בדיקות קצה, עדכונים שוטפים. תרבות ארגונית : העלאת מודעות, עידוד שיח, שיתוף גורמים מכלל קצוות הארגון ולהבטיח הנהלה תומכת שמראה בדוגמה אישית שהנושא חשוב ולא רק בסיסמאות. לסיכום, מטאפורה קטנה מעולם הנהיגה בכביש 🚗 איזון בין חדשנות לבקרה דומה מאוד לנהיגה בכביש. אם ניסע בפראות, נגיע אולי מהר, אבל בסיכון לתאונה קשה. אם ניסע לאט מדי, כנראה שנאחר ליעד. הפתרון הוא לנהוג חכם, עם חגורת בטיחות וכריות אוויר, ולפעמים גם עם Waze בצד שמכווין את הדרך. גישה אחראית כזו לא רק מבטיחה שנגיע ליעד, אלא גם שנוכל ליהנות מהנסיעה עצמה. בהצלחה!

אתם עובדים בחברת תוכנה. המייל שלכם מתפוצץ ממשימות חדשות, המתכנתים מתלוננים על העיצובים שלא מספיק מדויקים, ואנשי ה-UX מתמודדים עם אינספור בקשות לשינויים. כל יום מחדש אתם מרגישים שאתם רצים נגד השעון. ואז מגיע הרגע שבו אתם מגלים כלי חדש שמשנה לכם את החיים. ברוכים הבאים לעולם של Readdy.ai. מה זה בכלל Readdy.ai? בואו נעשה הכירות קצרה, Readdy.ai הוא כלי מתקדם, מבוסס בינה מלאכותית, שמאפשר לכם לבנות פרוטוטייפים ועיצובים מתקדמים לאתרים ולאפליקציות בקליל וחצי. הכלי נולד מתוך ההבנה שעיצוב UX/UI יכול להיות מאתגר במיוחד, וכל שינוי קטן עלול לגרום לכאבי ראש גדולים. באמצעות הבינה המלאכותית של Readdy.ai, אפשר לחולל ממשקים מתקדמים, ובמהירות שיא, לייצא ישירות ל-Figma ולהפוך את תהליך העיצוב שלכם לזורם ומהיר במיוחד. רוצים לנסות בעצמכם? השימוש ב-Readdy.ai הוא פשוט וידידותי, ומתאים במיוחד למנהלי מוצר ומעצבים שרוצים לחסוך בזמן ולהימנע מהתעסקויות טכניות מיותרות. הנה כיצד תוכלו להתחיל לעבוד עם הפלטפורמה במהירות ובקלות: הרשמה והתחברות –  היכנסו לאתר Readdy.ai והשלימו תהליך הרשמה קצר. תוך רגעים ספורים תהיו בפנים ומוכנים להתחיל. פרומפט וסגנון –  פשוט כתבו במילים שלכם מהי האפליקציה או האתר שאתם רוצים לבנות. לאחר מכן, העלו כמה תמונות או טמפלטים להשראה כדי לקבוע את הסגנון העיצובי המועדף עליכם. תיקון והוספת פיצ'רים תוך כדי עבודה –  למה לחכות עד הסוף? עם Readdy.ai תוכלו לערוך, לתקן ולהוסיף אלמנטים ופיצ'רים חדשים בזמן אמת, תוך כדי בניית המסכים, והכול באופן אינטואיטיבי ומהיר. ייצוא ל-Figma –  סיימתם לעצב? בלחיצת כפתור תוכלו לייצא את כל העיצובים ישירות ל-Figma ולשתף אותם מיד עם צוות הפיתוח. ייצוא קוד Front-end –  בנוסף, תוכלו לייצא קוד Front-end מוכן בשפת הפיתוח המועדפת עליכם (כגון React, Vue ועוד), וכך להאיץ את תהליך הפיתוח. יתרונות מרכזיים של Readdy.ai חיסכון עצום בזמן : בזכות הבינה המלאכותית, תהליכי העיצוב והפרוטוטייפינג מתקצרים משמעותית. אינטגרציה מושלמת עם Figma : ייצוא מהיר ונוח לכלי העבודה האהוב עליכם. ממשק אינטואיטיבי : מתאים גם למעצבים ומנהלי מוצר ללא רקע טכני עמוק. חסרונות לעומת כלים מתחרים למרות כל היתרונות, יש ל-Readdy.ai גם מגבלות שחשוב להכיר: אין Backend מובנה : בניגוד ל Base44.com , ל-Readdy.ai אין יכולות תפעוליות בצד השרת. הדבר מגביל את הכלי בעיקר לאתרים או אפליקציות פשוטות יחסית מבחינת פונקציונליות. גמישות נמוכה יותר בעיצוב מותאם אישית לעומת lovable.ai : כלים כמו lovable.ai מאפשרים התאמות עיצוביות מפורטות יותר כגון אתרי תדמית או דפי נחיתה, מה שהופך אותם למתאימים יותר לפרויקטים מאוד ספציפיים. דוגמאות לשימוש מוצלח ב-Readdy.ai כדי להבין איך אפשר למנף את Readdy.ai לעבודה יעילה, הנה שתי דוגמאות, ולקח לי בדיוק 2 דקות להרים אותם!! מערכת ניהול מלאי: יצרתי במהירות מסך מרכזי לניהול מלאי, עם תמיכה במיון, חיפוש ותצוגת נתונים ויזואלית מרשימה. לאחר הייצוא ל-Figma, הצוות יכול היה להתחיל לעבוד ישירות על הפיתוח הטכני, מבלי לבזבז זמן על אינספור תיקונים ושיפורים עיצוביים. אפליקציית רשימת קניות: בניית ממשק המשתמש לאפליקציית רשימת קניות הייתה פשוטה ומהירה – הוספתי בקלות פונקציות כגון הוספה מהירה של פריטים, סימון פריטים שנרכשו וסנכרון בין משתמשים. העיצוב שהתקבל היה מקצועי וברור, וקיבל פידבקים נהדרים מהמשתמשים הראשונים. טיפים מקצועיים לעבודה עם Readdy.ai הגדירו מראש את הצרכים שלכם : ככל שתגיעו מוכנים יותר מבחינת סוגי מסכים ואלמנטים, כך התהליך יהיה מהיר ויעיל יותר. ניצול מקסימלי של אינטגרציית Figma : הקפידו לייצא ולשתף כמה שיותר מוקדם את העיצוב עם הצוות, כדי לקבל פידבק מהיר. 📺 איך זה עובד? צפו במדריך וידאו: לסיכום Readdy.ai הוא כלי חכם, זריז ויעיל שיקצר לכם תהליכים ויפנה זמן למשימות החשובות באמת. נכון, יש לו את החסרונות שלו, אבל כשמדובר ביעילות, קלות שימוש וחיבור טבעי לעולם ה-UX/U מנצח בגדול. אם יש לכם שאלות נוספות בנושא, מתקשים לבחור את הכלי המתאים או שאתם רוצים לשתף אותי בתהליך שלכם, אני כאן בצ'אט, במייל, בפייסבוק ו גם בטיקטוק מחכה לשאלות מכם. עולם ה AI נראה מסובך, אך עם הכלים הנכונים, כל אחד יכול להפוך ליוצר. הידע הזה מאפשר לכל אחד להגשים את הרעיונות שלו ולתרום לחברה באופן שהוא לא חשב שאפשרי. רוצים להתחיל? בהצלחה!

עד לפני שנה כמעט שלא דיברנו על פלטפורמות AI לבניית אפליקציות. הצורך במפתחים היה אבסולוטי, וה AI היה רק עוזר מהצד. התחום התפוצץ בתקופה קצרה, עם עשרות כלים שמתיימרים להפוך כל תיאור בשפה טבעית לאפליקציה מושלמת שמייתרת מחלקות שלמות. אני אישית מתנסה ומשחק עם רוב הפלטפורמות המוכרות. זה מרגש, זה מסקרן, אבל זה גם קצת מפחיד! האם הכלים האלה באמת מוכנים לשימוש רציני בארגון שלי? האם כדאי לי להטמיע אותם כבר עכשיו, או שאולי הם עדיין לא בשלים מספיק? משווה ובוחן, מה גיליתי? בחודשים האחרונים בחנתי כמה מפלטפורמות ה-AI המובילות לבניית אפליקציות, יחד ולחוד. ניסיתי לבנות בהן ממשקים, לוגיקה עסקית ולהבין אם אני יכול לחבר אותן למערכות קיימות. כדי לקבל תמונה מלאה, הערכתי כל כלי בכמה היבטים מרכזיים: יכולות פרונטאנד : עד כמה המערכת מצליחה ליצור ממשקי משתמש טובים, רכיבים חזותיים ועיצוב. יכולות באקאנד : האם הפלטפורמה מייצרת גם צד שרת, מסדי נתונים ו-API? איך איכות הקוד שהיא כותבת? אינטגרציות : היכולת להתחבר למערכות קיימות, לשירותי צד-שלישי או לבסיסי נתונים קיימים. חוויית משתמש : כמה קל לי, כמשתמש, לבנות אפליקציה בעזרת הכלי? האם הממשק אינטואיטיבי? האם אפשר לערוך ולשפר את הקוד ידנית בעת הצורך? הטמעה : האם אפשר לשלב את הכלי במערכות החברה באופן מאובטח ותואם את מדיניות הארגון? מצאתי שכולם מבטיחים גדולות, מילים מפוצצות כמו " פיתוח בלי לדעת קוד " ו" אפליקציה בדקות " ובמידה מסוימת גם מקיימים. ראיתי איך בשלושה משפטים אפשר להרים אפליקציות שעד לא מזמן הייתי צריך צי של אנשי טכנולוגיה ומוצר כדי לפתח. בין התלהבות לתסכול - כשהפגמים מתגלים אין ספק שההתנסות הראשונה בכלים האלו מרגשת.פתאום, משהו שאולי היה לוקח לי ימים של עבודה קורה תוך דקות.לדוגמה, תיארתי אפליקציה פשוטה לסינון קורות חיים עבור ה-HR שלנו: מצד אחד קורות חיים, מצד שני דרישות משרה והופ, תוך פחות משתי דקות קיבלתי ממשק עם בסיס נתונים כולל מערכת משתמשים בסיסית! הייתי באופוריה. אבל לצד ההתלהבות הגיע גם התסכול. כל שינוי קטן שעשיתי דרך הממשק גרר תופעות לוואי משונות. תיקנתי עיצוב של כפתור בצד אחד ופתאום גיליתי שמשהו אחר נשבר בצד השני. מסתבר שבעוד שהכלים חכמים, הם עדיין לא חסינים מטעויות. כשניסיתי לדחוף אותם למשימות יותר מורכבות, התחלתי להיתקל בבאגים מוזרים, יש שקוראים להם "הזיות". היו מקרים שבהם ה-AI נכנס ללולאה אינסופית של תיקון עצמי.בקיצור, המהפכה כאן, אבל היא עוד קצת חורקת. נקודה נוספת שגיליתי היא הצורך בהשגחה וולידציה. ה-AI ייצר עבורי מערכת, אבל האם הקוד בה טוב? האם הוא יעיל? האם הוא מאובטח ותואם למדיניות הארגון? עם דרישות אבטחה ורגולציה, אני לא יכול להרשות לעצמי לסמוך בעיניים עצומות על קוד גנרטיבי. צריך לוודא שהוא עומד במדיניות ושאין הפתעות לא נעימות. ולבסוף, סוגיית הפרטיות: חלק מהכלים רצים בענן שלהם. האם אני מוכן שהקוד או הנתונים הרגישים של החברה יעברו דרך שירות ענן חיצוני? עד כמה הוא מאובטח? איך מתנהלת ההזדהות? זה שיקול משמעותי.כמה מהפלטפורמות מתחילות לתת מענה לכך, אבל הכל עדיין בחיתולים (למשל, Base44 מאפשרת לייצא את הקוד ולאחסן אותו על שרתים מקומיים). האם להטמיע בארגון עכשיו? לאור כל זאת, שאלת מיליון הדולר מבחינתי היא: האם להביא את הכלים האלה לארגון שלי כבר היום? אחרי התנסויות מרובות, התשובה האישית שלי היא "כן, אבל בזהירות". מצד אחד, הערך לחלוטין קיים: הצלחתי לבנות אב-טיפוס של מערכת פנימית קטנה תוך יום, במקום שבועות. רווח אדיר בזמן וכסף. אפילו דפי נחיתה או כלים פנימיים פשוטים שאני מרים ב"הינד עפעף" עם ה-AI יכולים לחסוך אלפי שקלים בעלויות פיתוח פוטנציאליות. אז יש ROI חיובי מיידי בפרויקטים קטנים ולא קריטיים. מצד שני, בשביל מערכות ליבה גדולות אני עדיין סקפטי. התחושה שלי היא שהטכנולוגיה בדרך לשם, אבל עוד לא לגמרי שם. יכול להיות שקצת מוקדם מדי לזרוק עליה את כל כובד המשקל של מערכות הייצור המרכזיות. אנחנו כנראה בדור הראשון או השני של הכלים האלו, ויש להם לאן להתבגר מבחינת יציבות, תמיכה במקרי קצה, ואפילו ממשק משתמש. האסטרטגיה שאני נוקט בה כרגע היא הכנסת הכלים בהדרגה. אני מתייחס אליהם כאל " משלימי כוח אדם " מעולים להאיץ פיתוח או לטפל במשימות צדדיות, אבל לא כתחליף מלא לצוות הפיתוח או לכלי הפיתוח המסורתיים, לפחות בינתיים. אני גם מקפיד לערב את צוות הפיתוח בבדיקת התוצרים: לוודא שהקוד הקריטי נבדק, שהארכיטקטורה הגיונית, ושלא נכנסו לנו תלות לא רצויות או בעיות אבטחה. במקביל, אני ממשיך לעקוב אחרי החידושים בתחום על בסיס יומי, כי הקצב מסחרר. קשה להאמין שלפני שנה כל זה עוד לא היה על הרדאר שלנו, והנה עכשיו זה בכל מקום, וזה לא עומד לעצור. מחשבות סיום - לשאול את השאלות הנכונות!! אז איך אפשר בכלל לסכם משהו שנמצא בתנועה מתמדת?? האמת היא שאי אפשר באמת לסכם . המהפכה רק בתחילת דרכה. מה שאני לוקח איתי מהמסע הזה הוא בעיקר הצורך בגמישות מחשבתית ובסקרנות. כן, אני מכניס את ה-AI לארגון שלי כבר עכשיו, בצעדים מדודים, כי אני מאמין שללמוד ולעשות זה חיוני. אי אפשר לשבת על הגדר ולחכות שהכול יתבגר בלי להשתתף בחגיגה. מצד שני, אני ניגש לזה בעיניים פקוחות: מוכן לתקלות, מודע לחסרונות, ועם תוכנית גיבוי לכל מקרה שיבוא. יותר מכל, אני מקפיד לשאול את השאלות הנכונות לאורך הדרך. בכלי חדש שאני בוחן, אני שואל: איך זה עובד? איפה המגבלות? האם זה נותן לי ולצוות שלי ערך אמיתי או סתם גימיק? השאלות האלה לא פחות חשובות מהתשובות או מהתוצאות המיידיות שהכלי מפיק. כי בעולם שבו ה-AI כותב לנו קוד, התפקיד שלנו כבני אדם הוא לוודא שאנחנו שומרים על התמונה הגדולה, על הצרכים העסקיים, על האיכות, על האתיקה ועל האחריות. בסופו של דבר, אני אופטימי מאוד. השנה האחרונה הוכיחה שמה שפעם היה מדע בדיוני הופך למציאות יומיומית. הכלים האלו ילכו וישתפרו, והם כאן כדי להישאר . אני מתכוון להמשיך לחקור, להתנסות וגם לטעות בדרך ועם קצת מזל, ועם הרבה למידה, נוכל לקצור את פירות המהפכה הזו ולצמוח יחד איתה. בהצלחה!

חייב להודות, אני לקוח שבוי. ChatGPT מלווה אותי בכל פעולה שאני עושה, כל היום, בכל יום. בעבר, גרסאות חדשות של מודלי שפה הביאו בעיקר הרחבת אוצר מילים ושיפורים נקודתיים. אבל GPT-5  הוא סיפור אחר לגמרי, מדובר בשינוי מהותי במבנה המודל, באופן שבו הוא מטפל בקונטקסט, בקלטים מולטימודליים ובאינטגרציה עם מערכות חיצוניות. עבור מפתחים ואנשי הייטק, זו לא רק גרסה חדשה, זו קפיצת מדרגה אמיתית  שפותחת דלת לעולם של אפשרויות יישום חדשניות וכמעט בלתי מוגבלות. ברוכים הבאים לעידן של GPT5. אז בואו נעשה קצת סדר פרמטר GPT-3 GPT-4 GPT-5 גודל המודל ~175B פרמטרים ~1T פרמטרים (הערכה) ~2T+ פרמטרים, אדריכלות היברידית קונטקסט מקסימלי עד 4K טוקנים עד 32K / 128K 256K+ עם זיכרון מתמשך מולטימודליות טקסט בלבד טקסט + תמונה טקסט + תמונה + קול + וידאו בזמן אמת Latent Memory אין זמני בלבד קבוע בין סשנים עם מטא־דאטה יכולת תכנון קצרות רב־שלבי בסיסי רב־שלבי מורכב עם סוכנים פנימיים Live Data Streaming לא נתמך חלקי, דרך API חיצוני מובנה בגרעין המודל אופטימיזציה חישובית GPU בלבד GPU יעיל יותר GPU+TPU+ASIC בפריסת עומסים דינמית דיוק ניתוח קוד בינוני גבוה גבוה מאוד עם הבנת פרויקט מלאה השפעה מהפכנית על עולמות הפיתוח בגרסאות קודמות (GPT-3 ו־GPT-4), כדי לעבד נתונים חיים היית חייב לקחת “צילום מצב” של המידע, לשלוח אותו למודל, לחכות לעיבוד ואז לבצע אינטגרציה מחדש. תהליך שלא מאפשר קשר רציף עם זרם נתונים מתמשך. ב־GPT-5, התמיכה ב Live Data Streaming מובנית בגרעין המודל, מה שמאפשר: חיבור ישיר למקורות זרימה: Kafka, WebSockets, MQTT או APIs רציפים ללא צורך בכלים חיצוניים. עיבוד תוך כדי הגעת הנתונים : המודל מתחיל להגיב עוד לפני שהזרם הושלם. שמירה על state לאורך זמן : גם אם הזרם נמשך שעות או ימים, המודל ממשיך להבין את ההקשר במלואו. תגובה מותאמת בזמן אמת : המערכת יכולה לשנות אסטרטגיה מיידית בהתבסס על שינוי בנתונים. דוגמאות שימוש בעולם התוכנה זיהוי אנומליות ב־SIEM בזמן אמת ותגובה אוטומטית. התאמת אלגוריתם מסחר אוטומטי לשינויים בשוק ברגע שהם קורים. ניתוח רציף של לוגים בזמן האירוע ולא בדיעבד. שליטה במכשירים חכמים תוך עיבוד נתוני חיישנים באופן מתמשך. המודל החדש פועל כמערכת היברידית משולב, הוא כולל מודל מהיר ויעיל לביצוע משימות פשוטות, לצד מודל עמוק יותר להסקה ולוגיקה מורכבת. תהליך הבחירה בין שני המודלים מתבצע באמצעות “מנתב” בזמן אמת, שמחליט באופן דינמי איזה תת־מודל להפעיל בהתאם לסוג השאלה, לרמת המורכבות, לשימוש בכלים, ואף לכוונת המשתמש. לצד GPT5 המלא, הושקו גרסאות מותאמות: גרסה קהל יעד / שימוש עיקרי מאפיינים עיקריים GPT-5 כל המשתמשים הגרסה המלאה והמתקדמת ביותר של OpenAI GPT-5-mini משתמשים הזקוקים למהירות גבוהה ולחיסכון במשאבים קטנה ומהירה יותר, מתאימה למשימות קלות GPT-5-nano משימות בסיסיות במיוחד או עבודה על מכשירים עם יכולת מוגבלת צריכת משאבים נמוכה, תגובה מיידית GPT-5-pro מנויי Pro מותאם למשימות מורכבות, ביצועים גבוהים יותר GPT-5-thinking מנויי Pro עיבוד מעמיק יותר, זמן תגובה ארוך לטובת פתרון בעיות מורכבות 📺 Introducing GPT-5 - סרטון ההכרזה לסיכום הצעד הבא כבר כאן, סוכנים אוטונומיים בעלי זהות ייחודית, זיכרון מתמשך ויכולת לנהל ולעקוב אחר פרויקטים לאורך שבועות שלמים – בזמן חיבור רציף לרשת הנתונים החיה של הארגון. GPT-5 כבר מספק את התשתית לכך, והאתגר האמיתי הוא איך אתם תמנפו את היתרון הזה ותשלבו אותו בצורה חכמה בארגון שלכם. אם יש לכם שאלות נוספות בנושא, מתקשים לבחור את הכלי המתאים או שאתם רוצים לשתף אותי בתהליך שלכם, אני כאן בצ'אט, במייל, בפייסבוק ו גם בטיקטוק מחכה לשאלות מכם. עולם ה AI נראה מסובך, אך עם הכלים הנכונים, כל אחד יכול להפוך ליוצר. הידע הזה מאפשר לכל אחד להגשים את הרעיונות שלו ולתרום לחברה באופן שהוא לא חשב שאפשרי. בהצלחה!

בשנים האחרונות, עולם הפיתוח חווה מהפכה חסרת תקדים. הכל התחיל עם כלים כמו Cursor.ai, שסיפק עורך קוד חכם המייעל את תהליך הכתיבה והבדיקות, והמשיך עם Bolt.new, שאפשר ליצור אפליקציות בסיסיות במהירות מסחררת. היום, אני רוצה לשתף איתכם כלי חדש שמסוגל לקחת את כל זה שלב אחד קדימה. תכירו את Base44 פלטפורמה חדשנית המבוססת על מודל שפה המאפשרת לכל אחד, אפילו בלי ידע בתכנות להפוך רעיון לתוכנה עובדת תוך דקות. במקום לכתוב קוד, המשתמש פשוט מתאר במילים מה הוא רוצה לבנות, ו-Base44 דואגת לכל השאר מאחורי הקלעים: מיצירת הקוד עצמו ועד הגדרת מסד נתונים, בניית ממשק משתמש, והגדרת כללים לוגיים. המטרה של הכלי היא לפתוח את עולם הפיתוח גם לקהל שאינו טכני, הורים, מורים, יוצרים בעצם לכל מי שיש לו רעיון ורוצה לראות אותו קורם עור וגידים ללא מחסומי כניסה טכניים. אז מה שונה בעצם? כיום קיימים כלים דומים כגון Bolt.new  או Cursor AI , אך לכל אחד מהם יש גישה מעט שונה. Bolt.new, מאפשר להקים שלד של אפליקציית web באמצעות הנחיות בשפה טבעית. Cursor AI משמש כעורך קוד חכם שעוזר למפתחים להשלים ולתקן קוד תוך כדי העבודה. אבל בכלים הללו המשתמש עדיין נדרש לרוב להתעסק בחלק מהעבודה הטכנית, לחבר מסד נתונים, להגדיר שירות אחסון, או לפרוס את האפליקציה לשרת באופן ידני. Base44 , לעומת זאת, פועל בגישת "הכל כלול" כל הרכיבים הדרושים כבר מובנים בתוך הפלטפורמה בחוויה חלקה ופשוטה הרבה יותר. אין צורך לקפוץ בין עשרות שירותים, הכל קורה במקום אחד!! אז איך מתחילים? בואו נבנה משחק טטריס יצירת הפרומפט - אם לא בטוחים בכל החוקים המדויקים של טטריס, פשוט אפשר להשתמש ב-ChatGPT שיחזיר לנו תיאור מדויק של כל החוקים והמאפיינים של המשחק. צור לי משחק טטריס המשחק יכלול מקשי תזוזה ימינה ושמאלה לשליטה על האובייקט שנופל. כשהאובייקט מגיע למטה יורד אובייקט נוסף למטה ונערם. כשהאובייקטים מגיעים לראש העמוד המשחק מסתיים. יש 5 סוגי אובייקטים, כל אחד בצבע אחר. מצד ימים תוסיף סה"כ נקודות שנצברו. כל אובייקט שיורד זה 5 נקודות ומתווסף לנקודות שנצברו. בתחתית כפתור "התחל משחק", ליצירת משחק חדש. נכנסים ל Base44 ומדביקים – והופ! המערכת עובדת ויש משחק. ואם טעיתם תמיד אפשר לתקן. 📺 איך זה עובד? צפו במדריך וידאו: לסיכום Base44 הוא דוגמה למגמה רחבה יותר בעולם הבינה המלאכותית: כלים שהופכים משימות מורכבות לפשוטות ונגישות לכולם. עד לא מזמן, יצירת תוכנה או משחק הייתה שמורה למתכנתים מיומנים או לצוותי פיתוח שלמים. עכשיו, בזכות היכולות המתפתחות של בינה מלאכותית, המחסום הזה מתחיל להיסדק. במקום לכתוב מאות שורות קוד, אנחנו המשתמשים מן השורה יכולים לדבר  עם מודל AI שמתפקד כמו מפתח וירטואלי. המשמעות היא דמוקרטיזציה של פיתוח תוכנה: הרבה יותר אנשים יכולים להגשים רעיונות דיגיטליים בלי תלות בידע טכני מעמיק. אם יש לכם שאלות נוספות בנושא, מתקשים לבחור את הכלי המתאים או שאתם רוצים לשתף אותי בתהליך שלכם, אני כאן בצ'אט, במייל, בפייסבוק ו גם בטיקטוק מחכה לשאלות מכם. עולם ה AI נראה מסובך, אך עם הכלים הנכונים, כל אחד יכול להפוך ליוצר. הידע הזה מאפשר לכל אחד להגשים את הרעיונות שלו ולתרום לחברה באופן שהוא לא חשב שאפשרי. רוצים להתחיל? https://base44.com בהצלחה!

שמונה בבוקר, עם כוס הקפה הראשונה של היום, ישבתי מול מסך המחשב, מנסה בנואשות ללקט מידע בעזרת ChatGPT עבור פרויקט חדש שלי. התשובה הגיעה במהירות אבל משהו הרגיש חסר. לא היו מקורות, והניתוח היה שטחי מדי, כמעט גנרי. זה היה רגע מתסכל, הרגע שבו אתה מבין שהבינה המלאכותית אולי חכמה, אבל עדיין לא באמת מבינה  אותך. ואז, בעין חטופה, הבחנתי בכפתור קטן בצד החיפוש עם הכיתוב Deep Research . לחיצה אחת... ומשם, הכל השתנה. פתאום, זה לא היה עוד צ'אט מהיר עם תשובות כלליות, אלא חקירה עמוקה, צלילה למקורות, ניתוחים, ופתאום הרגשתי שה-AI באמת עובד בשבילי . אם חשבתם שאתם מכירים בינה מלאכותית, חכו שתראו איך זה נראה על סטרואידים . אז מה היתרונות של Deep Research לעומת המצב הקיים? מנוע ה Deep Research הוא למעשה דור חדש של מנועי חיפוש חכם  המבוססים על אלגוריתם חיפוש מתקדם  בבינה מלאכותית. בניגוד לחיפוש רגיל שבו אנחנו מקבלים רשימת קישורים ומתחילים לגלוש ולקוות לטוב, Deep Research פועל כסוכן חכם: הוא מבין  את השאלה המורכבת שלנו, מבצע חיפוש עומק במקורות רבים, ומחזיר לנו תשובה מגובשת ומנומקת. תחשבו עליו כעל ספרן-על דיגיטלי שיודע לא רק איפה נמצא כל ספר, אלא גם קורא אותם עבורכם ומסכם את התוכן. איך זה עובד בפועל? במקום תשובה ישירה המבוססת על מידע קיים במודל הוא שולף נתונים מעשרות מקורות רלוונטיים, מצליב ביניהם, מנתח ומסנן מידע סותר, ובסוף מספק דוח תמציתי  עם הממצאים העיקריים, כולל קישורים למקורות! למעשה, ה-Deep Research לומד את הנושא עבורנו כמו שחוקר אנושי היה עושה, רק שבתוך דקות ספורות​. במילים אחרות, זהו אלגוריתם חיפוש מתקדם  שמסוגל לקחת שאלה מורכבת, ולפרק אותה לשלבי משנה: חיפוש מידע, ניתוח המידע, והסקת מסקנות והכל באופן אוטומטי . היתרון הגדול של Deep Research לעומת החיפוש הקיים (למשל ב-ChatGPT הרגיל או בגוגל) הוא עומק התשובה ואמינותה. במקום לקבל תשובה שעלולה להתבסס על ידע חלקי או מיושן, המערכת דואגת להתעדכן במידע האחרון מהרשת. בנוסף, כיון שהיא מצרפת ציטוטים ומקורות, קל לנו כמשתמשים לאמת את התשובות ולסמוך עליהן. חשוב להדגיש ש-Deep Research שונה מהותית מגישת "תשובה אחת ומתפללים שהיא נכונה". הוא נועד לצמצם את המקרים שבהם הבינה המלאכותית "ממציאה" תשובות באמצעות בדיקה צולבת של עובדות. כך מתקבלת תוצאה מדויקת יותר, עשירה יותר, וכזו שחוסכת לנו שעות של שיטוטים ברשת. אז מה הבשורה הגדולה? מנוע ה Deep Research הוא מצב חדש ומשודרג של בינה מלאכותית, שבו ה-AI לא מסתפק בתשובה מהירה ובסיסית, אלא יוצא ממש למסע חקר ברשת. בניגוד לשיחה רגילה עם ChatGPT שבה המערכת עונה מיידית מהידע שכבר הוזן בה, כאן ה-AI לוקח כמה דקות טובות לחפור במקורות אונליין – לחפש, לקרוא, להשוות ולסכם מידע במספר שלבים  עד שמתגבשת תשובה. אפשר לדמיין את זה כמו להעסיק עוזר מחקר אישי: אתה נותן משימה, והוא באופן אוטונומי גולש באינטרנט, בודק מאמרים ונתונים, ומחזיר לך תשובה סופר-מעמיקה . התוצאה היא תשובה שונה לגמרי ממה שהכרנו עד עכשיו: במקום פסקה קצרה עם תשובה כללית, נקבל הסבר מפורט, סגנון של דוח , כולל פירוט, דוגמאות ואפילו מקורות בהערת שוליים שאפשר ללחוץ ולקרוא. מדובר בשינוי משמעותי בהתנסות שלנו עם בינה מלאכותית – ממכונה שעונה תשובות זריזות (אך שטחיות), לכלי מחקר של ממש. המשמעות היא חיסכון אדיר בזמן: משימה שהייתה דורשת ממומחה אנושי שעות של קריאה וניתוח מתבצעת ע״י הבינה המלאכותית בדקות ספורות. וכל זה, תוך שהוא מצלב עובדות ממקורות שונים כדי לשפר דיוק, ומציג לנו את המידע בצורה ברורה ושקופה. במילים אחרות, Deep Research מביא איתו בשורה של דיוק, עומק ואמינות  שלא ראינו בשיחות הצ’אט הרגילות. למה זה טוב בכלל? יש אין סוף אפשרויות לדוגמא: עסקים ומודיעין שוק:  במקום להעסיק אנליסטים שיחקרו שעות, אפשר לקבל סיכום מעמיק תוך דקות. אקדמיה ומחקר:  סטודנטים ומרצים יכולים לקבל סקירה ספרותית מהירה ומדויקת. כתיבה ותוכן:  עיתונאים, בלוגרים ואנשי שיווק יכולים למצוא מידע רלוונטי ומעמיק בקלות. החלטות יומיומיות:  כל אחד מאיתנו יכול לקבל תשובות מבוססות ולא רק הערכות כלליות. כל זה וזה רק קמצוץ ליכולות 📺 איך זה עובד? צפו במדריך וידאו: לסיכום Deep Research הוא הצעד הבא בעולם הבינה המלאכותית, מחקר אינטרנטי חכם שמספק תובנות עמוקות במקום סתם תשובות מהירות. אז אם אתם מחפשים תשובות שמגיעות לשורש העניין , Deep Research הוא מה שאתם צריכים לבדוק! אם יש לכם שאלות נוספות בנושא, מתקשים לבחור את הכלי המתאים או שאתם רוצים לשתף אותי בתהליך שלכם, אני כאן בצ'אט, במייל, בפייסבוק ו גם בטיקטוק מחכה לשאלות מכם. עולם ה AI נראה מסובך, אך עם הכלים הנכונים, כל אחד יכול להפוך ליוצר. הידע הזה מאפשר לכל אחד להגשים את הרעיונות שלו ולתרום לחברה באופן שהוא לא חשב שאפשרי. בהצלחה!

🎶 פעם כתיבת שירים הייתה עבודה קשה… פעם, כדי לכתוב שיר, היית צריך כישרון, השראה והמון קפה. משוררים ומלחינים ישבו עם גיטרה, דף ועט, נאבקו עם החרוזים וניסו לאלתר מנגינות. אבל היום? היום כל מה שצריך זה לחיצת כפתור אחת! מי אתם Suno AI ? 👀 חבורה של גאונים טכנולוגיים עם חזון ברור: להפוך כל אחד  ליוצר מוזיקה. Suno הוקמה על ידי מומחים AI שהבינו שאם אפשר ללמד מחשבים לנצח במשחקי שחמט, למה שלא ילמדו גם להלחין להיטים? ומה הקטע המטורף? לא מדובר רק במנגינות פשוטות. Suno AI מייצרת שירים שלמים  עם מילים, לחן, קולות שירה ואפילו הרמוניה! כן, גם אם הקול שלכם נשמע כמו דלת חורקת , Suno עדיין תהפוך אתכם לכוכבים! 🌟 אז איך מתחילים? 🎤 ממש ממש קל!! ואני גרוע בזה כותבים כמה מילים  – נושא השיר, סגנון מוזיקלי, ואפילו מצב הרוח שלכם. לוחצים על כפתור Create – והופ! המערכת מלחינה, כותבת ושרה עבורכם ואפילו בעברית!!!! נהנים מהשיר שלכם  – אפשר לשתף, לערוך או להעמיד פנים שכתבתם אותו לבד. רוצים לנסות בעצמכם? 🎧 החברה מציעה גרסה חינמית  שבה תוכלו ליצור עד 10 שירים ביום! אם אי פעם חלמתם להיות כוכבי פופ או סתם לרגש את החתול שלכם עם שיר בהזמנה אישית – עכשיו זה הזמן! 📺 איך זה עובד? צפו במדריך וידאו: לסיכום אם פעם היה צריך כישרון, השראה ושעות של עבודה כדי לכתוב שיר, היום כל זה נמצא בלחיצת כפתור ! Suno AI הופכת כל אחד ליוצר מוזיקה מקצועי – גם אם אין לו מושג מה זה דו-מינור. הכלי מאפשר ליצור שירים מלאים, כולל מילים, לחן ושירה, תוך שניות , וכל מה שצריך לעשות זה להקליד כמה מילים ופוף.... זה שם!! מטורף. אם יש לכם שאלות נוספות בנושא, מתקשים לבחור את הכלי המתאים או שאתם רוצים לשתף אותי בתהליך שלכם, אני כאן בצ'אט, במייל, בפייסבוק ו גם בטיקטוק מחכה לשאלות מכם. עולם ה AI נראה מסובך, אך עם הכלים הנכונים, כל אחד יכול להפוך ליוצר. הידע הזה מאפשר לכל אחד להגשים את הרעיונות שלו ולתרום לחברה באופן שהוא לא חשב שאפשרי. אל תשכחו לשלוח לי את הלהיט הבא שלכם! 😆🚀 בהצלחה!

בשוק ההייטק הישראלי, רוב האנשים לא יכולים להתחיל את היום בלי לשלוח הודעה ב-WhatsApp, לפתוח ישיבת Teams או אולי אפילו לקבוע שיחה ב-Google Meet. אבל אצלנו במשרד, Slack הוא המלך הבלתי מעורער של התקשורת! מאז שהכנסנו אותו לעסק, הכל השתנה. זה כמו שהעברנו את המשרד ל״מוד מהיר״. פתאום המשימות מתנהלות כמו שעון שווייצרי, ההודעות רצות חלק כאילו הן על מסלול VIP, והצוות? מחובר יותר מאי פעם! הודעות פרטיות, אינטגרציות שמתאימות בדיוק למה שאנחנו צריכים – Slack זה הכלי שחסר לכולנו, ועכשיו אי אפשר לדמיין יום בלעדיו. מה זה Slack ולמה כולם אוהבים אותו? כלי לתקשורת פנים-ארגונית שנועד לשפר את שיתוף הפעולה בין חברי הצוות. הוא מציע מגוון אפשרויות כמו יצירת ערוצים לנושאים שונים, הודעות פרטיות, שיתוף קבצים ואינטגרציות עם אינסוף כלים נוספים. השימוש ב-Slack מאפשר לנהל את כל התקשורת העסקית במקום אחד, ולצמצם את הצורך בשימוש באימיילים והודעות טקסט רבות. הפיצ'רים שהופכים את Slack לכלי הכרחי ב-Slack ניתן ליצור ערוצים לפי נושאים, פרויקטים או צוותים, כך שכל אחד מקבל את המידע שרלוונטי לו בלבד. הודעות פרטיות מאפשרות לנהל שיחות פרטיות בין חברי הצוות בצורה דיסקרטית. האינטגרציות עם כלים כמו JIRA ו-Monday הופכות את Slack לכלי עוצמתי בניהול פרויקטים. האינטגרציה עם JIRA מאפשרת לעדכן סטטוסים, לנהל משימות ולקבל התראות על עדכונים ישירות מתוך Slack. אינטגרציה עם Monday מאפשרת לעקוב אחרי משימות ולנהל את הפרויקטים בצורה יעילה, הכל מתוך הפלטפורמה של Slack. אז מה הקשר בין AI ל Slack? הרחבה חכמה של פלטפורמת Slack, הכוללת כלים ובוטים המשתמשים בבינה מלאכותית המיועדת לשפר את חוויית המשתמש ולייעל תהליכים עסקיים. Slack AI משתמש בטכנולוגיות כמו עיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידת מכונה כדי לבצע אוטומציה של משימות, לנתח נתונים ולהסיק תובנות מועילות עבור הארגון. אחד הפיצ'רים החדשניים של Slack AI הוא ניתוח רגשות בהודעות. ניתוח רגשות, המכונה גם Opinion Mining, משתמש בעיבוד שפה טבעית (NLP) ובינה מלאכותית כדי להבין את המשמעות או הרגשות מאחורי הטקסט. ב-Slack, זה מתבטא בהבנת הרגשות שמובעים בהודעות, מה שמאפשר לחברות להבין את מצב הרוח של העובדים, המעורבות והסיפוק שלהם בזמן אמת​ ( Aware Platform )​​  הצצה לעתיד: SLACK , פורצת גבולות העתיד של Slack AI מבטיח פיתוחים מרתקים בתחום האוטומציה והבינה המלאכותית. שילוב של למידת מכונה וניתוח נתונים בזמן אמת יאפשר לזהות דפוסי עבודה ולהציע המלצות לשיפור ביצועים בצורה אוטומטית. יתאפשרו פעולות מורכבות יותר בצורה אוטומטית, כמו יצירת דוחות אוטומטיים וזיהוי פתרונות לבעיות בצורה מהירה ויעילה. האינטגרציות עם כלים וטכנולוגיות חדשות ימשיכו להתפתח, מה שיאפשר לנהל את כל הפעילות העסקית במקום אחד. ההתאמה האישית של הפיצ'רים לפי צרכי המשתמשים תאפשר לכל צוות לקבל את הכלים המותאמים לו בצורה מדויקת יותר, מה שישפר את היעילות והביצועים הכלליים של הארגון. רוצים לראות אותה בפעולה? לסיכום הבינה המלאכותית לא רק משנה את האופן בו אנו עובדים, Slack AI הוא כלי שמוביל את המהפכה בתקשורת פנים-ארגונית, עם פיצ'רים מתקדמים ואינטגרציות חזקות שמשפרים את העבודה הצוותית והתקשורת הארגונית. העתיד מבטיח לנו שיפורים נוספים ופיתוחים מרתקים שיעזרו לנו לעבוד בצורה חכמה ויעילה יותר. אם יש לכם שאלות נוספות בנושא, מתקשים לבחור את הכלי המתאים או שאתם רוצים לשתף אותי בתהליך שלכם, אני כאן בצ'אט, במייל, בפייסבוק ו גם בטיקטוק מחכה לשאלות מכם. עולם ה AI נראה מסובך, אך עם הכלים הנכונים, כל אחד יכול להפוך ליוצר. הידע הזה מאפשר לכל אחד להגשים את הרעיונות שלו ולתרום לחברה באופן שהוא לא חשב שאפשרי. בהצלחה!

התסכול בלראות את הילדים מבלים שעות מול המסך בלי שום ערך חינוכי או למידה אמיתית, הוא משהו שאני בטוח שכל הורה מזדהה איתו. הבת שלי היתה מבלה את רוב הזמן בבית כשהיא דבוקה לטלפון, וזה פשוט הטריף אותי! בין אם זה טוקה בוקה או רובלוקס, הרגשתי שכל הזמן הזה הולך לאיבוד. ואז צץ לי רעיון, אם היא כל כך אוהבת לשחק, למה לא להפוך את התשוקה הזו למשהו הרבה יותר פרודוקטיבי? הכרות עם כלי ה-AI המתאימים לפיתוח משחקים אז איך אפשר ליצור משחקים בעזרת AI? כדי להתחיל, החלטתי לבדוק איזה כלים עומדים לרשותי. ChatGPT של OpenAI היה הבחירה המתבקשת -הוא לא רק חכם ומבין את השפה האנושית, אלא גם מסוגל לכתוב קוד ב-HTML, CSS, JavaScript, ואפילו בשפות אחרות. החלטתי להתחיל ללמד אותה את הבסיס, כך שהיא תוכל ליצור את המשחקים שהיא אוהבת בעצמה. ולמרות שהייתי קצת ספקן בהתחלה זה לא היה מסובך כמו שחשבתי! אז בואו נכין משחק טטריס (Tetris) החלטנו להתחיל ממשהו פשוט – מי לא אוהב טטריס?? אז שאלנו את ChatGPT איך להתחיל, והוא מיד סיפק לנו קוד בסיסי למשחק טטריס. את הקוד הזה לקחנו, והתאמנו אותו לצרכים שלנו. שלב ראשון - ChatGPT תכתוב לי Prompt תכתוב לי קוד ליצירת משחק טטריס: HTML, CSS, JavaScript בנפרד. * המשחק יכלול מקשי תזוזה ימינה ושמאלה לשליטה על האובייקט שנופל. * כשהאובייקט מגיע למטה יורד אובייקט נוסף למטה ונערם . * כשהאובייקטים מגיעים לראש העמוד המשחק מסתיים. * יש 5 סוגי אובייקטים, כל אחד בצבע אחר. * מצד ימים תוסיף סה"כ נקודות שנצברו. * כל אובייקט שיורד זה 5 נקודות ומתווסף לנקודות שנצברו. * בתחתית כפתור "התחל משחק", ליצירת משחק חדש. שלב שני - CodePen הפרומפט שכתבנו ייצור לנו 3 סקריפטים. HTML, JAVASCRIPT, CSS את הסקריפטים הנ"ל יש להעתיק בהתאמה ל Codepen ולהריץ : https://codepen.io מה זה CodePen ולמה הוא מעולה ללמידת תכנות? כלי מקוון לכתיבה ושיתוף של קוד HTML, CSS, ו-JavaScript. הוא מאפשר לראות תוצאות בזמן אמת תוך כדי כתיבה, מה שהופך אותו למושלם ללמידה, ניסוי ושיתוף פרויקטים בצורה פשוטה ואינטואיטיבית. שלב שלישי - הרצה ודיוק לאחר שהעתקנו את הסקריפטים ש-ChatGPT יצר עבורנו ל-CodePen, הגיע הזמן להריץ את הקוד ולראות את התוצאה בפועל. זה הזמן לבדוק אם יש משהו שלא עובד כמו שצריך או דורש שיפור ,כשהמטרה היא דיוק הפרומפטים עד שנקבל את המשחק בדיוק כמו שדמיינו, להוסיף אלמנטים חדשים, וללמוד המון על פיתוח משחקים בדרך. כל שינוי קטן מקדם אותנו צעד נוסף לעבר יצירת משחק מושלם ומותאם אישית. העתיד בידיים שלהם אחרי כמה שבועות של עבודה, אני כבר יכול לראות את השינוי. הבת שלי כבר לא רק משחקת – היא יוצרת. היא מתחילה לחשוב בצורה ביקורתית על משחקים אחרים, להבין איך הם עובדים, ואפילו להתחיל לדמיין איך היא יכולה לשפר אותם. מבחינתי, זה היה הישג עצום. הלמידה הזאת לא רק נתנה לה מיומנויות טכניות, אלא גם עזרה לה לפתח חשיבה יצירתית, פתרון בעיות, ושאיפה לחדשנות. רוצים הסבר מוחשי יותר? לסיכום לסיכום, אני ממליץ לכל הורה לנסות את זה עם הילדים שלו. זה לא רק דרך מצוינת למנוע בזבוז זמן מול המסך, אלא גם להקנות להם כלי לחיים. אז אם גם לכם נמאס לראות את הילדים בוהים בטלפון, אולי הגיע הזמן לקחת את המושכות ולתת להם הזדמנות ליצור בעצמם! אם יש לכם שאלות נוספות בנושא, מתקשים לבחור את הכלי המתאים או שאתם רוצים לשתף אותי בתהליך שלכם, אני כאן בצ'אט, במייל, בפייסבוק ו גם בטיקטוק מחכה לשאלות מכם. עולם ה AI נראה מסובך, אך עם הכלים הנכונים, כל אחד יכול להפוך ליוצר. הידע הזה מאפשר לכל אחד להגשים את הרעיונות שלו ולתרום לחברה באופן שהוא לא חשב שאפשרי. בהצלחה!

דמיינו עולם שכל אחד מאיתנו יהיה יכול להרים מודל שפה אישי מאומן על המחשב האישי. יעל, ידידה קרובה שלי ויזמית שאפתנית, נתקלה לאחרונה בבעיה שמוכרת לרבים בתחום הבינה המלאכותית. הסטארטאפ שלה, שמפתח מוצרים חדשניים מבוססי AI, היה על סף פריצה לשוק. אבל אז התגלתה בעיה גדולה: החומרה שבבעלות החברה לא הצליחה להתמודד עם העומס הכבד של המודלים המתקדמים שהם פיתחו. בכל פעם שיעל ניסתה להריץ את המודלים, המחשבים קרסו, והחזון שלה נראה רחוק מהשגה. באחד מהמפגשים שלנו, היא שיתפה אותי בתסכול שלה. והחלטתי שזה נושא מספיק חשוב לבלוג שלי ולמחקר אישי. אז מאיפה מתחילים? המהפכה הראשונה כשהמחשבים הארגוניים לא עומדים בעומס, פונים רבים לשירותי ענן. שירותי ענן מציעים גמישות, יכולת גדילה והקטנת עלויות. אבל עם ההתפשטות העצומה של טכנולוגיות AI, גם הענן נתקל בקשיים. תשתיות ענן קיימות מתקשות לעמוד בדרישות הגוברות של חישובים כבדים ומורכבים שמודלים של AI דורשים. המירוץ אחר החומרה: תשתיות חזקות יותר חברות טכנולוגיה כמו אמזון, גוגל ומייקרוסופט מתחרות בפיתוח ושדרוג התשתיות שלהן על מנת לתמוך בטכנולוגיות AI מתקדמות. כמו מרתון בלתי נגמר, כל חברה משקיעה מיליארדים כדי להציע את השירותים המהירים והיעילים ביותר. ההתקדמות בטכנולוגיית GPU (יחידת עיבוד גרפית) היא אחת הדרכים המובילות להתגבר על האתגרים הללו, ומאפשרת לעבד כמויות עצומות של נתונים במהירות וביעילות. פתרונות זולים וקלים: התקווה לעתיד במקום להתמקד בהגדלת כוח המחשוב בלבד, חדשנות טכנולוגית מנסה למצוא דרכים להפחית את העומס. פתרונות כמו Low Rank Adaptation (LoRA) ו-Quantization מאפשרים להקטין את הדרישות מהמחשוב, תוך שמירה על ביצועים גבוהים של המודלים. טכנולוגיות אלו מפחיתות את מספר הפרמטרים שיש לעדכן, מה שמפחית את זמן האימון ואת זיכרון המחשב הדרוש. רגע.. LoRA? טכניקה חדשנית בתחום הבינה המלאכותית, המאפשרת לבצע התאמה של מודלים קיימים בצורה יעילה ומהירה יותר. במקום לאמן מחדש את כל המודל, מה שדורש כמות עצומה של משאבים וזמן, LoRA מוסיפה שכבות קטנות שניתן לאמן על גבי המודל הקיים. אלו שכבות שמייצגות את השינויים הנדרשים בצורה חסכונית, כך שלא צריך לעדכן את כל מיליארדי הפרמטרים של המודל. למה זה דומה? במקום לשפץ את כל הבית כשכל מה שצריך זה לשדרג את המטבח, אתה פשוט מוסיף יחידת מטבח חדשה שמתחברת לבית הקיים. כך, השדרוג נעשה מהיר יותר, זול יותר ויעיל הרבה יותר. מקור: ArXiv הענן המקומי: כאשר הנתונים לא יוצאים מהבית אחד היתרונות הגדולים של פיתוחי AI בענן הוא היכולת להשתמש במודלים מקומיים, שלא שולחים את המידע הרגיש לשרתים מרוחקים. פתרונות אלו חשובים במיוחד בתחומים רגישים כמו בריאות, משפטים ופיננסים. כך, ניתן לשמור על פרטיות המידע ולהקטין את הסיכון לדליפות נתונים. מקור: כיצד הטמעת מודל שפה פתוח (OPEN LLM) יכולה לשדרג את הארגון שלכם. רוצים הסבר מוחשי יותר? לסיכום הבינה המלאכותית לא רק משנה את האופן בו אנו עובדים, אלא גם את התשתיות התומכות בעבודה שלנו. עם שילוב נכון של ענן, חומרה חדשנית ופתרונות מתקדמים, ניתן להתמודד עם האתגרים וליהנות מהפוטנציאל העצום של טכנולוגיות AI. כמו יעל, שמצאה את הפתרון לצרכים שלה, כך גם ארגונים רבים יכולים למצוא את הדרך להצלחה באמצעות שימוש חכם בטכנולוגיות ענן מתקדמות. אם יש לכם שאלות נוספות בנושא, מתקשים לבחור את הכלי המתאים או שאתם רוצים לשתף אותי בתהליך שלכם, אני כאן בצ'אט, במייל, בפייסבוק ו גם בטיקטוק מחכה לשאלות מכם. עולם ה AI נראה מסובך, אך עם הכלים הנכונים, כל אחד יכול להפוך ליוצר. הידע הזה מאפשר לכל אחד להגשים את הרעיונות שלו ולתרום לחברה באופן שהוא לא חשב שאפשרי. בהצלחה!