אורי אליאבייב בצרות בהייטק

מה קורה למי שמנהל קהילת AI עשור לפני שזה היה טרנד, בדיוק ברגע שזה הופך לטרנד? ולמה הסקיל שהוא הכי גאה בו הוא לא איזה אג'נט מטורף אלא טופס פתיחת ספק? בפרק 82 של צרות בהייטק אירחנו את אורי אליאבייב, מייסד ומנהל קהילת Machine & Deep Learning Israel — היום קרוב ל-50 אלף איש — ויועץ שעוזר לארגונים להבין איפה AI באמת פוגש אותם. אורי חתך תואר במדעי המחשב בבן-גוריון אחרי שנתיים, כתב בגאדג'טי, ואז הלך למיטאפ Deep Learning בבר בתל אביב שהעביר עדן שוחט — ורק לפני שנה סיפר לעדן שהערב ההוא שינה לו את כל החיים. דיברנו על רגע ה-ChatGPT מהצד של מי שכבר חי את GPT-2 ו-GPT-3 ובהתחלה לא הבין מה גדול פה, על אינפרנס ולמה לפני חודש בפעם הראשונה יש בעולם יותר GPUs שמגישים לכם מודלים מאשר GPUs שמאמנים אותם, על גוגל שפיצלה את ה-TPU לשניים ועל עסקת ה-20 מיליארד של אנבידיה עם Groq. אורי גם הריץ מודל של 4 מיליארד פרמטרים על מקבוק, ומשתמש ב-Claude כאורקסטרטור למודלים המקומיים שלו. ואז ירדנו לאיפה זה באמת נוגע בארגונים: Brand safety, חברת ביטוח שהרגולטור אוסר עליה להגיד את המילה ״חלום״ כשהיא מוכרת הלוואה, ולמה כדאי להתחיל דווקא מהדברים המשעממים. על ישראל דיברנו בלי לייפות — אין פה מעבדת פרונטיר, וכמות החוקרים במחלקה אחת של אנת'רופיק דומה לכל החוקרים פה. וגם על ה-AI Fatigue, שאורי רואה אצל אנשים שפשוט אוהבים לכתוב קוד ומאלצים אותם להפסיק. דיברנו בפרק על אופטימיזציה של טוקנים ועל מתי בכלל שווה להריץ משהו בענן. יש עוד מקום אחד שבו אופטימיזציה קטנה שווה הרבה מאוד כסף, ורובנו פשוט לא מסתכלים עליו. הפרק הזה בחסות Cover — פלטפורמה ישראלית שמרכזת את כל הפנסיה, הביטוחים והחסכונות שלכם במקום אחד, מנתחת אותם ב-AI ומראה בדיוק כמה אתם משלמים ואיפה אפשר לשפר. יש שם גם מחשבון ריבית דריבית שממחיש מה ההבדל בין דמי ניהול של 1% ל-0.5% אומר על פני 30 שנה (המספרים לא נעימים), סוכן AI שזמין בוואטסאפ מסביב לשעון ועונה כמו בן אדם ולא כמו סוכן ביטוח, ואם צריך — גם סוכן אנושי עם רישיון פנסיוני. מעל 400,000 ישראלים כבר משתמשים, וזה חינמי לגמרי. לבדיקה: https://my.coverai.co.il/?im=TZ