חברת Poolside גייסה למעלה מ-500 מיליון דולר כדי לפתח מודל בסיס בתחום התכנות (הוקמה על ידי ה-CTO הקודם של GitHub) וכבר הספיקה לשחרר כמה מודלים בתחום.

צחי כהן מהחברה הולך לספר לנו על כל הצד ההנדסי בפיתוח מודל בסיס ושיתף על מאחורי הקלעים של הרמת אופרציה כזו גדולה. יהיו הרבה תובנות מעניינות גם לכאלה שמאמנים מודלים קטנים יותר.

ומעל כל זה, החברה מאוד רוצה להתרחב בארץ ומחפשים אנשים חזקים שיצטרפו אליהם. אז אם אתם באמת רוצה לגעת בטופ בתחום מודלי הבסיס אז ממליץ לכם לבחון את המשרה שלהם שיש באתר שלנו.

לינק לכנס: https://machinelearning.co.il/lp-events/genml-2025/
לינק למשרה: https://machinelearning.co.il/job/member-of-engineering-multimodal/
לינק לפרק מיוחד עם צחי בגייקונומי: https://geekonomy.net/2025/04/01/geekonomy1023-poolside/

בדיוק קבלתי הצצה מבית הדפוס לסוואג של GenML25 וזה הולך להיות יצירת המופת הכי גדולה שלי 😅

פרטים נוספים בקרוב!

זהו. האג'נדה סגורה סופית.
רשימת דוברים אולי הכי חזקה שארגנתי.
יהיה מדהים :)

נראה שכל הטירוף של השנים האחרונות בתחום ה-AI פסח על סוג דאטה אחד: מידע טבלאי.

ראינו פריצות דרך מטורפות בטקסט, תמונה, וידאו, אודיו וכו' אבל בעבודה על טבלאות עדיין מודלים פשוטים יותר מנצחים. אבל נראה שעוד מוקדם לוותר על הסיכוי ליצור אימפקט של ממש גם במידע טבלאי.

שיר כהן מאינטל תציג בכנס GenML את העשייה שלהם בתחום ואיך הם הצליחו ליצור עבודות מעניינות, וגם פרקטיות מאוד, שיכולות לעזור לכל מי שעובד עם מידע טבלאי (שזה לא מעט מהעולם).

לינק לכנס (פתחנו רשימת המתנה): https://machinelearning.co.il/lp-events/genml-2025/

אם גם ככה מודלי AI סורקים את כל התוכן שיש, אז למה שלא ננסה לעבוד עליהם? דמיינו שאפשר להוסיף פרט קטן לתוך טופס כלשהו שפתאום יגיד למודל AI שמגיע לכם יותר כסף לחשבון.

בהרצאה של צופית ומרגריטה מ-Intuit נלמד בדיוק אילו מתקפות חדשות יש בתחום וגם אין להתגונן מהן. הקטע הכי מגניב זה שבשיחת הכנה הן ממש הראו לי איך שינוי קטן בטופס, שינוי שאני לא ראיתי בכלל, גורם למודל שפה להבין את המסמך בצורה אחרת. זו הייתה דוגמא פשוטה אבל באמת מרתקת שצריך לקחת בחשבון שבונים פייפליין שמנתח כמויות עצומות של מסמכים.

לינק לפרטים נוספים (יש רשימת המתנה בפסקה הראשונה): https://machinelearning.co.il/lp-events/genml-2025/

עוד קצת רמזים לקראת הסוואג של השנה 😉

לבנות סוכני AI שבאמת עובדים זו לא משימה קלה. יש הרבה דברים לחבר ועוד יותר הרבה דברים לוודא שהם עובדים.

שוקי מ-AI21 הולך לספר לנו על המערכת שלהם (מאסטרו) שמאפשרת לעשות את זה בצורה קלילה ופשוטה. המערכת, שיכולה לעבוד עם כל המודלים הקיימים, יכולה פשוט לעזור לכם להרים סוכן בצורה מאוד מהירה ועם יכולת בחינה של תפקוד הסוכן.

לינק לפרטים נוספים: https://machinelearning.co.il/lp-events/genml-2025/

מתחילים את ליל ההקמות לכנס 🤩

‏אם לא היה לכם מספיק FOMO מהכנס, אז שתדעו שנביוס האדירים עשו פעילות מגניבה אצלנו והיה אפשר לזכות בסיור מיוחד במחשב העל הישראלי שהם הקימו בארץ.

אם יהיה ביקוש בקהילה ננסה לארגן עוד פעילות כזו.

אמ;לק: AWS שלחו אותי (ועוד כמה יוצרי תוכן) לווגאס כדי לסקר את הכנס השנתי של שלהם - re:Invent.

למי שלא מכיר בכנס יש המון הכרזות חשובות על תחום הדאטה וה-AI וזו הדרך של אמזון לשקף לנו מה היא רואה בתחום.

מה שעוד יותר מדהים זה שהצוות של AWS המקומי סידר לנו פגישות עם כמה בכירים מאוד ב-AWS העולמית אז אני אוכל להביא לכם תובנות מרתקות מהאנשים שבונים את המוצרים החשובים ביותר בשירות הענן. זה לצד כל האנשים הבכירים האחרים שיש בכנס שהגיעו מכל החברות הגדולות בעולם.

בנסיעה הזו יש לי כמה שאלות שמאוד מסקרנות אותי:

1. עד כמה תחום הסוכנים באמת תפס תאוצה ואיך AWS רואה את המימוש של זה בפרקטיקה (הם רואים ממש מה קורה אצל לקוחות).

2. לשמוע עוד פרטים על המודלים שלהם (משפחת NOVA). יש להם פוטנציאל מאוד גדול (בעיקר VFM) ומסקרן אותי לשמוע מה הם מתכננים בעתיד.

3. שאלה כללית יותר, מה באמת קצב האימוץ של ארגונים לטכנולוגיות בתחום ה-AI ועד כמה חברות לקחו את היכולות האלה כל הדרך לפרודקשיין.

השבוע הזה יהיה מלא בפוסטי, תמונות, סרטונים והמון מידע מעניין :)
4:4

יש שם AI Lounge מדהים לכל הפגישות שלנו עם בכירים בAWS 😯

‏קארל מאנטרופיק שיתף בהרצאה מצומצמת את כל מה שהם למדו על בניית סוכנים בשנת 2025.

קארל עובד צמוד עם לקוחות (היה באנטרופיק עוד מקלוד 2) והוא שיתף פה את הטיפ הכי חשוב שיש לו לכל מי שבונה סוכני AI.

הבטחתי לכם סיכום הכרזות של AWS אבל ברשותכם אני רוצה גם לקפוץ לפרשנות כי יש פה תמונה אחת גדולה מאוד קריטית.

מה שלפי דעתי גנב את ההצגה זה פיתוח (ישראלי) שהפך להיות משמעותי כל כך עבור AWS ולא לחינם הנושא המשמעותי הראשון עסק בו. מה זה היה? ניחשתם נכון שבבי Trainum של AWS.

החלק הזה מפגן כוח מאוד מעניין של AWS והרצון להראות שהם יודעים לייצר שבבי inference להרצת המודלים לא פחות, אם לא יותר, מהאנבידיה עצמה. היה דגש רב על הנושא הזה ועד כמה הוא חשוב לעצמאות וההובלה של AWS בתחום. אפילו קיבלנו הצצה לארון שרתים מיוחד שכולל את השבבים האלה.

וכמובן, היה כבר דיבור על השבב הבא ועל הביצועים שלו. אמזון רוצה להראות שהיא גם במשחק הזה ושהתלות שלה בגורמים אחרים היא לא גבוהה. מהלך מתבקש נוכח כל האירועים האחרונים בתחום השבבים.

עוד נושא שקיבל זרקור מאוד משמעותי (ושגם עניין אותי ברמה האישית) זה הגרסאות החדשות של המודלים של אמזון עצמה. משפחת מודלי ה-Nova זה הפתרון של AWS בתחום והיה מסקרן מאוד לראות את ההמשכיות של המודלים האלה. עוד לא ברור מה קצב האימוץ שלהם אבל נראה שAWS ממשיכה איתם בכל הכוח.

בהקשר הזה הושק גם מודל חדש שיודע לקבל מספר סוגי קלטים (טקסט, תמונה, אודיו ועוד). הפאנץ פה הוא שהמודלים הם לא בהכרח הכי חזקים אבל הביצועים שלהם ממש מעולים לעומת המחיר שלהם. זה הקלף שאמזון משחק עליו.