חדשות AI - חדשות בינה מלאכותית | Let's AI בינה מלאכותית

איך כלי AI הפכו סדרה מקראית ללהיט מספר 1 באמזון

רון גולד — Sun, 12 Oct 2025 06:27:56 +0000

22 מיליון צופים תוך 17 ימים, מקום ראשון באמזון פריים, ועונה שנייה בדרך. מאחורי House of David, הסדרה שמביאה את סיפור דוד המלך למסך, מסתתרת החלטה אחת נועזת – להשתמש בבינה מלאכותית כדי לייצר סצנות שהיו בלתי אפשריות תקציבית. העלות? 200 דולר בחודש. התוצאה? מהפכה של ממש בדרך שבה יוצרים תוכן טלוויזיוני.

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

האתגר של ג’ון ארווין

הבמאי ג’ון ארווין מצא את עצמו מול אחת הדילמות הקלאסיות של יוצר עצמאי – איך להפיק סצנת פתיחה מרהיבה בלי לקרוס כלכלית. בפרק השישי של House of David הוא רצה להציג מלאך ענק עם כנפיים עצומות, גשם שוטף, עשן ורוח – כל האלמנטים שמעניקים תחושת מיתוס. אבל הפקה כזו בשיטות מסורתיות הייתה עולה 40 עד 60 אלף דולר לצילום בודד, מצריכה צוות של 20-30 אמנים וחמישה חודשי עבודה. לאולפן העצמאי שלו, Wonder Project, זו פשוט לא הייתה אפשרות. במקום לוותר, ארווין בחר לקחת סיכון ולהכניס את הבינה המלאכותית אל לב תהליך ההפקה.

איך עשו את זה?

הצוות של ארווין עבד עם מנוי Unlimited ל-Runway בעלות של 95 דולר לחודש, ובשילוב חמישה כלים נוספים – Midjourney, Magnific, Topaz, Kling ו-Unreal Engine, והוציא את כל זה לפועל בפחות מ-200 דולר בחודש. לשם השוואה, יום צילום מסורתי עם צוות אפקטים חזותיים עולה בין 10 ל-50 אלף דולר, ואמן VFX בכיר גובה 300 עד 1,500 דולר לשעה.

בזכות השילוב הזה, סצנה שהייתה אמורה לקחת חמישה חודשי עבודה הושלמה בתוך שבועיים בלבד. “הסצנה כולה מונעת בבינה מלאכותית כבסיס המרכזי,” הסביר ארווין. “הכלים האלה משתלבים מצוין עם תוכנות המסורתיות. בלי AI היינו צריכים לצלם במדבר או לבצע עבודת VFX בקנה מידה הוליוודי – שניהם מעבר לכל תקציב ריאלי שלנו.”

המספרים מדברים

במהלך שמונת פרקי העונה הראשונה – 432 דקות שידור בסך הכול – שולבו כלי הבינה המלאכותית ב-72 צילומים בלבד, ורק במקומות שבהם היה להם ערך אמיתי מבחינה יצירתית או תקציבית. לפי נתוני Runway, השימוש ב-AI חסך לאולפן חמישה חודשי עבודה של פוסט-פרודקשן, זמן שבאולפן רגיל היה נבלע בין צוותים, תיקונים ובדיקות אין-סופיות.

“הופתעתי עד כמה הסימולציות מדויקות,” אמר ארווין. “גשם, עשן, רוח, אפילו התנועה של נוצות על כנפי המלאך – הכלים האלה עשו זאת טוב יותר מכל מערכת VFX שעבדתי איתה בעבר.”

מלאך ענק עם כנפיים עצומות. Credit: runwayml.com

ההצלחה

House of David עלתה לאמזון פריים ב-27 בפברואר 2025 עם שלושת הפרקים הראשונים, ותוך 17 ימים בלבד צפו בה יותר מ-22 מיליון איש. עד אפריל, עם סיום העונה, היא כבר תפסה את המקום הראשון בפלטפורמה – הישג נדיר לסדרה עצמאית בהיקף כזה.

כדי להבין את גודל הפער, כדאי להשוות – הפקת Fallout עלתה 19.1 מיליון דולר לפרק, Citadel הגיעה ל-50 מיליון, ו-The Rings of Power שברה שיאים עם 58 מיליון דולר לפרק. לעומתם, House of David נוצרה בתקציב זעיר והצליחה להתחרות ביצירות הענק האלה בזכות שימוש חכם בטכנולוגיה.

אמזון, שזיהתה את הפוטנציאל, מיהרה לאשר עונה שנייה. הביקורות היו מעורבות – 71 אחוזים מהמבקרים העניקו לה ציון חיובי ב-Rotten Tomatoes (אחד מהמקורות המשפיעים ביותר בעולם להערכת סרטים וסדרות טלוויזיה), אבל הצופים היו הרבה יותר נלהבים, ו-90 אחוזים מהקהל דירגו את הסדרה כאחת מהאהובות של השנה.

הצד האפל של המהפכה

השימוש הגובר בבינה מלאכותית בתעשיית הבידור לא עבר בשקט. מחקר של הפדרל ריזרב בסנט לואיס שפורסם באוגוסט 2025 מצא כי תחומי המחשוב והאפקטים החזותיים חוו עלייה ניכרת באבטלה מאז 2022, בדיוק בתקופה שבה כלי ה-AI הפכו לנפוצים בהפקות טלוויזיה וקולנוע.

סקר נלווה חשף כי כ-30 אחוזים מהעובדים בתעשייה חוששים שהמשרות שלהם יוחלפו בטכנולוגיה. ובכל זאת, הנתונים המלאים מציירים תמונה מורכבת יותר: 91 אחוזים מהחברות שכבר משלבות בינה מלאכותית מתכננות לגייס עובדים חדשים במהלך 2025, ו-96 אחוזים מהן מדווחות שמיומנויות בתחום ה-AI מעניקות למועמדים יתרון ממשי.

במילים אחרות, האיום עלול להפוך להזדמנות למי שמוכן ללמוד לעבוד לצד המכונה, ולא במקומה.

בין אדם למכונה

“האתגר האמיתי,” אומר ג’ון ארווין, “הוא לגרום לסצנה להרגיש אנושית. הכלים עצמם מדהימים, אבל בלי עין אמנותית ותחושת אינטואיציה, התוצאה נשארת קרה ומכנית.”

טים מור, מנכ”ל Vū Technologies שליווה את ההפקה, מסכים: “מה שקרה כאן הוא קפיצת מדרגה לכל תעשיית הבידור. אנחנו רואים איך בינה מלאכותית מאפשרת לפרוץ גבולות שלא היה ניתן לגעת בהם קודם, אבל עדיין נדרשת הנוכחות האנושית שתהפוך את זה לסיפור שמרגישים.”

עוד סצנה מתוך הסדרה ג׳ון ארווין. Credit: runwayml.com

למי זה באמת מתאים

שילוב בינה מלאכותית בתהליך ההפקה מתאים בעיקר לאולפנים עצמאיים שעובדים עם תקציב של עד חצי מיליון דולר לפרק – שם כל דולר נמדד וכל יום צילום קובע. הכלים האלה מאפשרים להפוך מגבלות למשאבים – לבדוק רעיונות במהירות, לבנות סצנות מורכבות מבלי לשכור צוותים גדולים, ולהפיק עולמות של פנטזיה ומדע בדיוני שלא ניתן היה לממן בעבר.

יחד עם זאת, יש גבול ברור ליכולות של AI. הוא עדיין מתקשה בקלוז-אפים אנושיים, בעקביות מדויקת בין עשרות צילומים ובאנימציה עדינה של הבעות פנים. במילים אחרות, הוא מצוין ליצירת אווירה, תנועה ואפקטים כלליים, אבל כשנדרשת נשימה אנושית או דיוק רגשי, אין תחליף לאמן מאחורי המסך.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

נקודת מפנה

House of David היא לא רק סדרה מצליחה, אלא נקודת מפנה. זו אחת ההפקות הראשונות ששילבו בינה מלאכותית בלב תהליך היצירה, והיא בוודאי לא תהיה האחרונה. האולפנים לומדים, היוצרים מסתגלים, והגבול שבין הוליווד לאולפנים העצמאיים הולך ונמחק.

בעבר השאלה הייתה האם להשתמש ב-AI. היום השאלה האמיתית היא איך – איך לעשות זאת באופן חכם, אתי ויצירתי. הטכנולוגיה כבר הוכיחה שהיא יכולה לחסוך חמישה חודשי עבודה וכ-90 אחוזים מהתקציב. אבל רעיון טוב, סיפור מרגש ודמות שחודרת ללב – את אלה שום אלגוריתם לא יכול להמציא.

העונה השנייה של House of David תשודר החודש (אוקטובר 2025) באמזון פריים.

הפוסט איך כלי AI הפכו סדרה מקראית ללהיט מספר 1 באמזון הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מודל השפה Claude של Anthropic ישולב במוצרי IBM

מערכת האתר — Sat, 11 Oct 2025 15:07:23 +0000

בעוד OpenAI ו-Microsoft מכתיבות את הקצב בצד הצרכני של הבינה המלאכותית, ו-Google ממשיכה לחזק את מעמדה כתשתית המרכזית בענן וב-AI הארגוני, IBM ו-Anthropic מאחדות כוחות בזירה הרווחית אך השקטה יותר – ה-AI לארגונים. השבוע הודיעו השתיים כי מודל השפה Claude של Anthropic ישולב במוצרי IBM, תחילה בסביבת הפיתוח החדשה Watsonx Code Assistant, ובהמשך בשירותים נוספים. מאחורי ההכרזה הזו מסתתר מהלך אסטרטגי שעשוי לשנות את מאזן הכוחות בעולם ה-AI לעסקים.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

המספרים מספרים את הסיפור

שוק ה-AI הארגוני עובר שינוי מהותי. Anthropic, שנחשבה ב-2023 לשחקנית משנית, מצמצמת במהירות את הפער מ-OpenAI ובמגזרים מסוימים, כמו פיננסים ובריאות, כבר זוכה להעדפה. לפי ניתוח של קרן ההון סיכון Menlo Ventures מיולי 2025, Anthropic מחזיקה כיום בכ-32% משוק ה-LLM הארגוני, כשהמתחרות העיקריות שלה – OpenAI, Google ו-Meta – מחזיקות בכ-25%, 20% ו-9% בהתאמה, מהפך של ממש לעומת 2023, אז OpenAI החזיקה בכ-50% ו-Anthropic רק ב-12%.

בתחום הפיתוח הפער בולט אפילו יותר – Claude מחזיק בכ-42% משוק ה-AI לפיתוח קוד, כמעט פי שניים ממודל GPT. מפתחים מציינים כי לצד ביצועים טכניים גבוהים, Claude מציע חלון הקשר רחב במיוחד לעיבוד קבצי קוד ומסמכים ארוכים במקביל, וכן רמת אמינות גבוהה ושיעור נמוך של “הזיות” (hallucinations) בהשוואה למודלים אחרים בקטגוריה. כל התכונות האלה הפכו אותו לכלי מועדף בפרויקטים רגישים ובמערכות קריטיות.

הנה תרשים שמדגים את נתחי השוק המעודכנים של ספקיות LLM בשוק הארגוני ובתחום הפיתוח:

Source: Menlo Ventures – The New Map of Enterprise AI

המגמות הללו מסבירות למה דווקא IBM בחרה לשתף פעולה עם Anthropic – השוק הארגוני נוטה בבירור לכיוון Claude, ומבין כל המודלים בשוק הוא נתפס כיום כמתאים ביותר לצרכים של לקוחות אנטרפרייז.

מה כולל השילוב?

עבור IBM, שילוב Claude הוא צעד אסטרטגי שנועד להציב את watsonx כמתחרה ישירה ל-OpenAI בשוק הפיתוח הארגוני. בשלב הראשון ישולב Claude ב-watsonx Code Assistant for Enterprise, הזמין כעת בגרסת Preview. בהמשך מתוכננת הרחבה הדרגתית לשירותים נוספים מתוך חבילת watsonx, אך טרם פורסם לוח זמנים רשמי. בפיילוט פנימי עם כ-6,000 עובדי IBM דווח על שיפור ממוצע של 45% בפרודוקטיביות.

שתי החברות הציגו מדריך המבוסס על Model Context Protocol (MCP) – סטנדרט פתוח שפותח ב-Anthropic ואומץ ב-2025 על ידי חברות נוספות, במטרה לאפשר אינטגרציה בטוחה ופתוחה בין מודלי שפה למערכות ארגוניות. אף שפרטי ההסכם לא פורסמו, המהלך ממקם את IBM ו-Anthropic במרכז המאמץ לעיצוב סטנדרטים חדשים ל-AI ארגוני, תחום שצפוי להפוך לאחד הקריטיים בעולם העסקי.

למה ארגונים מעדיפים את Claude?

בעולם הארגוני, מהירות כבר אינה הערך העליון, אלא אמינות, ציות רגולטורי ויכולת שליטה. כאן בדיוק נכנס Claude – מודל חזק אך צפוי, שנבנה מראש סביב עקרונות בטיחות ושקיפות.

Claude עומד בתקני פרטיות מחמירים כמו GDPR ו־HIPAA, ולכן הפך לבחירה טבעית של בנקים, חברות ביטוח וגופים רפואיים. שיתוף הפעולה עם IBM מעניק לו יתרון נוסף – התאמה למערכות Legacy ו-Mainframe ותיקות, שמאפשרת שילוב AI גם בארגונים שלא יכולים להרשות לעצמם להחליף תשתיות.

ארגונים מדווחים גם על ירידה בשיעור ה”הזיות” ועל רמת דיוק גבוהה במיוחד במשימות קריטיות כמו ניתוח חוזים, תיעוד טכני וכתיבת קוד. במילים פשוטות, Claude לא מנסה להיות המודל הכי יצירתי, אלא הכי צפוי, הכי בטוח והכי אמין.

AI לעובדים מול AI לארגונים

השותפות בין IBM ל-Anthropic מסמלת שינוי עמוק בסדרי העדיפויות של העולם הארגוני. אחרי שנים שבהן מהירות וחדשנות היו הערכים המובילים, היום ארגונים שמים דגש על דיוק, בקרה וציות רגולטורי. Anthropic ביססה לעצמה מוניטין של ספקית אמינה, בעוד OpenAI ממשיכה להוביל בצד הצרכני והיצירתי של השוק.

המציאות כבר איננה שאלה של “מי הכי טוב”, אלא של “מה מתאים למי”. Claude נבנה עבור מוסדות פיננסיים, חברות ביטוח ופרויקטי קוד מורכבים, מקומות שבהם טעות אחת עלולה לעלות מיליונים. ChatGPT, לעומת זאת, נשאר הכלי המועדף על עובדים וצוותים קטנים למשימות מהירות כמו כתיבה, סיעור מוחות ואוטומציה פשוטה.

כך הולכת ונוצרת הבחנה ברורה בין שני עולמות: AI צרכני, שהוא מהיר, גמיש ונגיש לכל אחד, ו-AI ארגוני שהוא יותר מדויק, מבוקר ומוגן בשכבות אבטחה וציות. IBM ו-Anthropic מהמרות על העולם השני, זה שבו אמינות גוברת על מהירות, ורגולציה על יצירתיות.

הפוסט מודל השפה Claude של Anthropic ישולב במוצרי IBM הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Figure 03 של Figure AI הוא הדור הבא של הרובוטים ההומנואידיים

רון גולד — Sat, 11 Oct 2025 06:04:55 +0000

חברת Figure AI הציגה את Figure 03, הדור השלישי לרובוט ההומנואידי שלה, והרגע הזה מסמן קפיצה אמיתית בעולם הרובוטיקה. זה כבר לא אב-טיפוס נוצץ שמצטלם יפה על במה, אלא מוצר של ממש, אחד שנבנה לעבוד, ללמוד ולהשתפר עם הזמן. החזון מאחוריו פשוט אך שאפתני – ליצור רובוט בגודל אדם שמבין שפה, רואה את את הסביבה ומבצע פעולות באופן עצמאי – בבית, במפעל, ואולי בקרוב גם לצידנו ביום-יום.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מה זה בעצם Figure 03?

Figure 03 הוא רובוט הומנואידי מהדור החדש, שתוכנן מהיסוד כדי למלא שלושה יעדים מרכזיים:

להפעיל את Helix – מערכת הבינה המלאכותית של החברה.
לפעול בבטחה בסביבה ביתית.
ולהיות מוכן לייצור המוני.

אבל מה שהופך אותו לשונה באמת הוא הדרך שבה הוא לומד. בניגוד לרובוטים תעשייתיים שדורשים תכנות מדויק לכל פעולה, Figure 03 לומד מצפייה – הוא רואה איך אדם מבצע משימה, מפענח כל תנועה ותיקון, ומסוגל לשחזר אותם בעצמו. זהו שינוי תפיסתי עמוק ממכונה שמבצעת פקודות, לישות שמבינה את הכוונה שמאחוריהן.

למה זה חשוב?

אנחנו עומדים על סף שינוי עמוק שבו המושג “עובד” כבר לא שייך רק לבני אדם. Figure 03 מייצג את תחילתו של עידן חדש, עידן שבו הרובוטים לא נבנים לביצוע פעולה אחת, אלא כדי להבין, ללמוד ולהסתגל כמו שותפים אנושיים. בלב השינוי הזה נמצא Helix, מודל הבינה המלאכותית של החברה, שמאפשר לרובוט להבין פקודות בשפה טבעית כמו “תביא את הקופסה האדומה מהמדף העליון” ולבצע אותן בדיוק אנושי בלי תכנות מוקדם ובלי סקריפטים.

במילים אחרות, Figure 03 לא רק מבצע משימות, הוא משנה את הדרך שבה אנחנו חושבים על עבודה, למידה ושותפות בין אדם למכונה. זו כבר לא שאלה של “מה הוא יכול לעשות”, אלא “איך העולם ייראה כשיהיו אלפים כמוהו”.

מנכ״ל Figure טוען שזה הרובוט ההומנואידי הטוב בעולם

הדרך אל הדור השלישי

כדי להבין עד כמה Figure 03 משמעותי, צריך לחזור לרגע להתחלה. הכול התחיל בשנת 2022, עם הצגת Figure 01, אב־טיפוס בסיסי שנועד להוכיח את ההיתכנות של שלד רובוטי בגודל אדם. לאחר מכן הגיעה Figure 02 בשנת 2024, גרסה תעשייתית ראשונה שכבר נשלחה ללקוחות מסחריים וביצעה ניסויי עבודה אמיתיים בשיתוף עם BMW. זו הייתה הפעם הראשונה שבה החברה הוכיחה תיאום אמיתי בין ראייה, תנועה וקבלת החלטות.

בקיץ 2025, רגע לפני ההשקה של Figure AI, Figure 03 חשפה גרסה מקדימה שבה הרובוט הצליח לקפל כביסה בעצמו ללא שליטה מרחוק. זו הייתה נקודת מפנה – לראשונה רובוט לא תוכנת לקפל כביסה, אלא הבין ולמד לעשות זאת בכוחות עצמו.

וממש השבוע (9 באוקטובר), נחשף Figure 03, עיצוב מחדש מקצה לקצה של כל רכיב: ידיים, מצלמות, סוללה, חיישנים, טעינה ותוכנה, וכל זה במטרה אחת ברורה – להפוך את הרובוט מכזה שמדגים טכנולוגיה למוצר שמוכן לעולם שבחוץ. כפי שנכתב בהכרזה הרשמית של החברה: “עם הדור השלישי עיצבנו מחדש הכול, מהברגים ועד מערכת הלמידה, כדי שיתאים לעולם האמיתי.”

מה חדש טכנולוגית ולמה זה משנה

ראייה ותפיסה

מערכת מצלמות חדשה מעניקה ל-Figure 03 פי שניים קצב תמונה, רבע מזמן ההשהייה, ושדה ראייה רחב ב-60%. המשמעות פשוטה, הוא לא רק “רואה” טוב יותר, אלא גם מגיב בזמן אמת לסביבה משתנה. זה ההבדל בין הדגמה מבוקרת במעבדה לבין תפקוד מדויק במטבח אמיתי או בקו ייצור צפוף.

ידיים ומגע

בכל כף יד שובצו מצלמות פנימיות וחיישני מגע הרגישים לעומס של שלושה גרם בלבד – מספיק עדין כדי להחזיק סיכה בלי למעוך אותה. כפי שמתארים בצוות Figure: “המטרה הייתה לגרום לידיים של הרובוט לעבוד כמו של אדם – לא רק להרים, אלא להרגיש.” התוצאה היא אחיזה יציבה ובטוחה גם בחפצים רכים, שבירים או בתנועה, יכולת קריטית לעבודה אמיתית לצד בני אדם.

https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2025/10/Video_Dexterity_Tri-View.mp4

טעינה ותקשורת

הרובוט נטען באופן אלחוטי, הוא פשוט דורך על משטח טעינה, והאנרגיה זורמת דרך כפות הרגליים. הטעינה בהספק 2 קילוואט, והסוללה בקיבולת 2.3 קוט”ש מספקת כחמש שעות פעולה רצופה. הוא גם מתקשר בקצב של 10 ג׳יגה-ביט לשנייה באמצעות mmWave, מה שמאפשר לצי שלם של רובוטים לשתף דאטה וללמוד יחד, ממש כמו צוות עובדים שמעביר ידע מניסיון לשטח.

אודיו וקול

הרמקול גדול פי שניים ועוצמתי פי ארבעה לעומת הדגם הקודם, והמיקרופון הוצב מחדש כך שהרובוט מבין דיבור אנושי בזמן אמת. זה אולי נשמע כמו פרט קטן, אבל זו אחת הקפיצות הקריטיות בדרך לתקשורת טבעית באמת בין אדם למכונה.

https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2025/10/VIDEO_Concierge_Voice_to_Voice_V2.mp4

עיצוב ביתי ובטיחות

Figure 03 קל ב-9% מקודמו, קומפקטי יותר, עטוף טקסטיל רך עם קצף מגן ועמיד בפני פגיעה. הוא תוכנן מראש לפעול בביטחון ליד אנשים, לא כרובוט תעשייתי מאחורי גדר, אלא כעוזר שיכול לנוע בחופשיות בבית.

ביצועים ובטיחות

Figure 03 מתוכנן להיות קרוב ככל האפשר למידות אנושיות – גובה של 1.68 מטר ומשקל של כ-60 ק״ג. הוא מסוגל לנוע במהירות של 1.2 מטר לשנייה ולשאת משקל של עד 20 ק״ג, מה שהופך אותו לגמיש ויעיל גם בסביבה תעשייתית וגם בבית. הסוללה שלו עומדת בתקן UN38.3 המחמיר, והחברה כבר החלה בהליכי הסמכה לתקן UL2271, המשמש למוצרים צרכניים. בפועל, המשמעות היא ש-Figure 03 הוא אחד הרובוטים הראשונים בעולם שתוכננו לפי תקני בטיחות של מוצר ביתי, ולא רק כמערכת ניסיונית.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

ייצור המוני

חברת Figure AI כבר לא עוסקת באב-טיפוס, היא עוברת לייצור אמיתי. לשם כך הקימה את BotQ, קו ייצור חדש המסוגל להפיק כ-12 אלף יחידות בשנה, עם יעד שאפתני להגיע ל-100 אלף רובוטים בתוך ארבע שנים. כפי שאמר מנכ״ל החברה, ברט אדקוק (Brett Adcock): “בנינו את שרשרת האספקה לפני שנוצר הביקוש.” זו לא רק אמירה ניהולית, זו הצהרת כוונות ברורה. Figure שואפת להפוך את הרובוטיקה ההומנואידית מתצוגת יכולת לתעשייה בקנה מידה עולמי.

אמינות ובשלות

ב-Figure 03 שום דבר לא הושאר ליד המקרה. כל רכיב, מהמצלמות ועד החיישנים, תוכנן מחדש עם שכבות גיבוי מלאות – מצלמות כפולות, חיישני מגע נוספים, ותוכנה שמנטרת שגיאות בזמן אמת ומתקנת אותן באופן עצמאי. בשלב זה החברה מתמקדת בעיקר בפריסות תעשייתיות, כמו בקווי הייצור של BMW, כדי לאמן את מערכת Helix בסביבות אמיתיות ורב-משימתיות. המטרה ברורה, לצבור אלפי שעות של ניסיון מציאותי, עד שהמערכת תהיה בשלה לעבור מהמפעל אל הבית.

מחיר וזמינות

נכון לעכשיו, Figure AI לא פרסמה מחיר רשמי ל-Figure 03. עם זאת, הערכות בתעשייה מדברות על טווח של 20-30 אלף דולר לגרסה צרכנית עתידית, ועל כ-50 אלף דולר לדגמים תעשייתיים שנמכרים כיום לשותפים ארגוניים. החברה פועלת בשלב זה במודל עסקי-ארגוני בלבד, ומתמקדת בשיתופי פעולה אסטרטגיים ובפריסות ניסיוניות שיספקו לה דאטה אמיתי מהשטח לפני המעבר לשוק הביתי.

Figure 03 נבחר לאחת ההמצאות הטובות של 2025 במגזין טיים. Source: Time

למה זה טוב לעסקים

עבור עסקים, Figure 03 הוא לא גימיק, הוא יתרון תפעולי אמיתי. המנועים החזקים מאפשרים פעולות מהירות ומדויקות כמו מיון, ליקוט והרכבה, הטעינה האלחוטית שומרת על רצף עבודה כמעט ללא הפסקות, וכל רובוט בצי לומד מהאחרים, כך שהמערכת משתפרת מעצמה. גם התחזוקה פשוטה – הכיסויים נשלפים ומוחלפים בקלות, בלי כלים ובלי זמן השבתה מיותר.

https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2025/10/VIDEO_Logistics.mp4

והאם זה יגיע גם לבית שלנו?

כנראה שכן, אבל לא עכשיו. בשלב הראשון Figure מתמקדת בפריסות תעשייתיות ובמרכזים לוגיסטיים, כדי לצבור ניסיון ותובנות מהעולם האמיתי לפני שתיכנס לבתים פרטיים. ובכל זאת, Figure 03 כבר מוכן טכנולוגית לשם – הוא בטוח, רך, קל, ומבין שפה טבעית. אם הקצב הנוכחי יישמר, ייתכן שבתוך כמה שנים נראה אותו, או גרסה מתקדמת שלו, עוזר לנו במטבח, מסדר מדפים, ואפילו מלמד את עצמו משימות חדשות.

https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2025/10/F03_Head_Camera_Laundry_Loading.mp4

לסיכום, Figure 03 הוא לא עוד רובוט, הוא הוכחה שהחזון מתחיל לקרום עור וגידים. לראשונה, בינה מלאכותית, תחושה אנושית ובטיחות מעשית משתלבות יחד בתוך גוף שמוכן לעולם האמיתי. אם החברה תעמוד ביעדיה, זה עשוי להיות הרגע שבו רעיון של עובד מבוסס בינה מלאכותית מפסיק להיות דמיון והופך למציאות יומיומית.

הפוסט Figure 03 של Figure AI הוא הדור הבא של הרובוטים ההומנואידיים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

האם הוליווד ניצבת בפני עידן חדש של כוכבים סינתטיים?

מערכת האתר — Fri, 10 Oct 2025 07:58:29 +0000

שחקנית בינה מלאכותית ראשונה בדרך לחוזה ייצוג בהוליווד. אחרי עשרות שנים של דמויות ממוחשבות, אפקטים דיגיטליים ושחקנים שהוחזרו לימי נעוריהם באמצעות CGI (Computer Generated Imagery), מגיעה שחקנית שלא נולדה כלל. לא שדרוג טכנולוגי, אלא נקודת מפנה תרבותית – רגע שבו המציאות הקולנועית והבינה המלאכותית מתמזגות לראשונה באמת.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

טילי נורווד והשפעתה על הוליווד

טילי נורווד (Tilly Norwood) היא השחקנית הראשונה שנוצרה כולה בבינה מלאכותית – לא כפיל דיגיטלי ולא דמות שנבנתה על בסיס אדם אמיתי. מאחוריה עומדת חברת הכישרונות החדשה Xicoia, שהציגה אותה לראשונה בכנס Zurich Summit בשוויץ. על פי דיווחים ב-Deadline וב-Variety, סוכנויות כישרונות מהגדולות בהוליווד כבר מנהלות מגעים להחתים אותה, או, ליתר דיוק, את יוצריה, על חוזה ייצוג רשמי.

אלא שההתלהבות הטכנולוגית לוותה בגל התנגדות כמעט מיידי. בתוך שעות מפרסום הידיעה, החלו שחקנים אמיתיים להביע זעם ברשתות החברתיות. השחקנית מליסה בררה (Melissa Barrera) קראה לחרם על כל סוכן שיחתים את טילי, קירסי קלמונס (Kiersey Clemons) דרשה לחשוף את שמות המעורבים, וג’נה לי גרין (Jenna Leigh Green) פנתה פומבית לארגון SAG-AFTRA (איגוד השחקנים האמריקאי) בשאלה: “מה תעשו בעניין הזה?”.

האיגוד הוא אחד הגופים החזקים ביותר בתעשיית הבידור בארצות הברית. הוא מייצג למעלה מ-160 אלף אנשי מקצוע – שחקנים, מדובבים, מגישי טלוויזיה ורדיו, שדרנים ועוד. תפקידו להגן על זכויות היוצרים והעובדים בתעשייה, לנהל מו״מ על שכר, תמלוגים ותנאי עבודה, ולפקח על שימוש בליקויים דיגיטליים, כמו Deepfakes או דמויות שנוצרו בבינה מלאכותית.

בשנה האחרונה SAG-AFTRA הפך לדמות מרכזית בדיון סביב AI בהוליווד, במיוחד אחרי השביתה הגדולה של השחקנים ב-2023, שבה אחת הסוגיות המרכזיות הייתה בדיוק זה – החשש שהאולפנים ישתמשו בבינה מלאכותית כדי להחליף או לשכפל שחקנים אמיתיים בלי הסכמתם או ללא תגמול הולם.

היא לא קיימת – אבל אולי היא תזכה באוסקר הבא?

הטכנולוגיה מאחורי טילי

טילי נורווד איננה העתק של שחקנית אמיתית, אלא דמות סינתטית מקורית שנוצרה מאפס. פניה, קולה ותנועותיה עוצבו על בסיס אלפי דגימות חזותיות וקוליות, שעובדו באמצעות מודלים גנרטיביים מתקדמים, אותם מנגנונים שמאפשרים למכונות ליצור תוכן חדש על בסיס דפוסים של נתונים קיימים. לדברי חברת Xicoia, טילי מסוגלת לשחק, לאלתר, לשוחח עם מעריצים בזמן אמת, ולהתפתח מדמות אחת לאחרת, ממש כמו שחקנית אנושית, רק ללא מגבלות של גיל, עייפות או זמינות.

הופעת הבכורה בציריך

בכנס Zurich Summit הוצגו ראיונות וקטעי וידאו שבהם טילי שוחחה עם מנחים ונראתה טבעית לחלוטין. היא שמרה על קשר עין, הגיבה לשאלות בזמן אמת ואף הפגינה הומור. כמה מהנוכחים הודו לאחר מכן כי “שכחו לרגע שהיא בכלל לא קיימת” – עדות לכך שהקו בין מציאות לבינה מלאכותית נעשה דק במיוחד.

חדשנות או איום קיומי?

בעוד שחלק מיוצרי הקולנוע רואים במהלך הזה פריצת דרך אמנותית, רבים אחרים – שחקנים, במאים ואיגודים מקצועיים – מזהירים מפני השלכות עמוקות על עתיד המקצוע. השאלות שמרחפות מעל הוליווד אינן רק טכניות, אלא מהותיות:

למי שייכת דמות שנוצרה ממאות פנים אמיתיים?
מי זכאי לתמלוגים כשדמות כזו מופיעה שוב ושוב בפרויקטים שונים?
ומה יעלה בגורל הגיוון הייצוגי על המסך, אם ניתן “לאמן” דמות אחת ולשכפל אותה לנצח?

החשש המרכזי הוא שהקולנוע יאבד את אנושיותו, את הרעב, הפגיעות והקסם האנושי שמהם נולדו ההופעות הגדולות באמת.

בצד השני של המתרס ניצבים האולפנים וחלק מהיוצרים, הרואים במהלך הזה לא איום אלא מהפכה הכרחית. לדבריהם, שחקניות בינה מלאכותית מייצגות קפיצת מדרגה טכנולוגית שתאפשר הפקות יעילות, בטוחות וזולות יותר: אין לוחות זמנים נוקשים, אין פציעות על הסט, אין מחסומי שפה, והביצועים ניתנים לכיוונון אינסופי. תומכים רבים טוענים כי השאלה היא כבר לא האם נשתמש בדמויות כאלה – אלא כיצד נעשה זאת באחריות.

מה המשמעות הרחבה יותר?

הדיון סביב טילי נורווד הוא לא רק טכנולוגי,הוא קודם כל תרבותי. הוא נוגע בליבה של השאלה מהי יצירתיות אנושית, ומה נותר ממנה כשמכונה לומדת לחקות אותה בצורה מושלמת. האם משחק הוא ביטוי אמיתי של רגש, או רק אשליה משכנעת שלו? האם חשוב לנו לדעת שהדמות על המסך באמת חשה משהו, או די בכך שהיא גורמת לנו להרגיש? וכשדמות יכולה להשתנות בלחיצת כפתור, מה נותר מהחוויות האנושיות שעליהן נבנה הקולנוע?

לא מעט פרשנים כבר השוו את הרגע הזה ל”מהפכת נאפסטר” של תחילת שנות ה-2000, כשעולם המוזיקה נאלץ להמציא את עצמו מחדש מול הדיגיטציה. גם כאן, הוליווד ניצבת מול אתגר דומה – להגדיר מחדש מהו שחקן, מי הבעלים של דמות, ואיך מאזנים בין זכויות אדם לבין זכויות אלגוריתם.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

הבחירה הבאה של הוליווד

ארגון SAG-AFTRA הודיע כי הוא עוקב מקרוב אחר ההתפתחויות, בעוד סוכנויות הכישרונות הגדולות בהוליווד מנסות להבין אם מדובר בהזדמנות עסקית פורצת דרך, או בקו אדום ציבורי שאסור לחצות. אם טילי אכן תוחתם ותזכה בתפקידים אמיתיים, והקהל יקבל אותה כדמות לגיטימית, כללי המשחק עלולים להשתנות בן לילה.

כך או כך, הגבול בין אדם למכונה כבר כמעט ואינו קיים. הופעתה של טילי נורווד אינה התחלה, אלא המשך טבעי למגמה רחבה בעולמות הווידאו והאווטארים. כלים כמו Sora 2 של OpenAI, מערכות יצירת אווטארים מתקדמות כמו HeyGen ,D-ID ו-Synthesia, ועוד מגוון רחב של כלים, מייצרים תוצרים שקשה יותר ויותר להבחין אם הדמויות בהן אמיתיות או לא.

בעולם שבו כל אחד יכול לעצב ולביים דמות מציאותית בלחיצת כפתור, הוליווד כבר לא שולטת באופן בלעדי בנראטיב של דמיון וייצוג, והשאלה שצריך לשאול היא לא רק אם נזהה שהשחקנים על המסך אינם אמיתיים, אלא האם זה בכלל יפריע לנו? הוליווד אולי משקפת את הפנטזיות שלנו, אבל ברגע הזה היא גם מציבה לנו מראה – עד כמה אנחנו באמת מוכנים לוותר על האנושיות בשם היצירתיות?

הפוסט האם הוליווד ניצבת בפני עידן חדש של כוכבים סינתטיים? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הפלאגין שמכניס את ה-AI היישר לתוך Photoshop

עדי הררי — Thu, 09 Oct 2025 15:07:50 +0000

עובדים עם פוטושופ? לא רוצים להתפשר על היכולות המוגבלות של Generative Fill? אם גם אתם מוצאים את עצמכם מבלים שעות בפוטושופ, מלטשים תמונות ומכוונים פרטים קטנים עד שהעין מתעייפת – הכירו את החבר החדש שלכם. פלאגין קסום שמכניס את Nano Banana, Seedream, או Flux Kontext ישירות לתוך הפוטושופ שלכם, ומאפשר לכם להטמיע תכשיטים, בגדים ואקססוריז על תמונות אמיתיות של אנשים או דוגמנים. לא תאמינו איך כל תהליך העריכה הופך לחכם, מהיר, ובעיקר – הרבה יותר כייפי.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

איך זה עובד בעצם?

הפלאגין הזה מביא את יכולות הבינה המלאכותית ישירות לתוך סביבת העבודה של Photoshop, בלי לפתוח חלונות נוספים, בלי להעתיק תמונות, ובלי לקטוע את זרימת היצירה. הכל בעזרת חיבור API דרך הפלטפורמה של Astria (חברה ישראלית עם מדהימה). במקום להסתובב בין כלים חיצוניים, פשוט בוחרים אזור קטן בתמונה, מקלידים רעיון קצר – ו-Nano Banana (או האח התאום שלו, Flux Kontext) מייצרים לכם גרסה חדשה, חכמה ומרשימה, על שכבה נפרדת, כולל עריכות ברזולוציית 4K, שינוי בגדים, הבעות פנים, זוויות מצלמה, או אפילו הפיכת סקיצה פשוטה לדימוי ריאליסטי. במילים אחרות: זהו הכלי שנותן ל-Photoshop יכולות AI עוצמתיות הרבה מעבר ל-Generative Fill.

אבל לפני הכל – צפו בסרטון הבא שממחיש את היכולות של השילוב המדהים הזה:

כן, כל זה קורה בלי לצאת מפוטושופ. הפלאגין מאפשר להשתמש בכל הכלים המוכרים – בחירות, מברשות, שכבות וצבעים – ולחבר אליהם כוח של AI חכם שמבין הקשר, תאורה, חומרים ופרטים עדינים.
התוצאה? עריכות שנראות טבעיות, זרימה מהירה, ובעיקר תחושת “איך עבדתי בלעדיו עד עכשיו”.

מדובר בפלאגין רשמי ל-Photoshop שיושב על התשתית של Astria ומתחבר ישירות לשירותי הענן של החברה.

הוא כולל שלושה מודלים עיקריים:

Nano Banana (Gemini 2.5 Flash): מהיר מאוד, עם עקביות חזקה בתוצאות.
Seedream 4.0: עריכות 4K עם הבנה עמוקה של פרומפטים מורכבים.
Flux Kontext (Pro / Max / Dev): מתאים במיוחד לעריכות חכמות של תאורה, טיפוגרפיה והקשרים עיצוביים.

מה שמייחד את הפלאגין הוא החיבור ההדוק לסביבת העבודה של פוטושופ: אתם מסמנים אזור, כותבים רעיון קצר – והפלאגין שולח את הבחירה ל-API של Astria (שמאפשר להפעיל את המודלים הללו), ומחזיר תוצאה חדשה כשכבה נפרדת, ושומר על הצללים, התאורה והחומרים בדיוק כפי שהיו.

הוראות התקנה לפלאגין

תהליך ההתקנה פשוט להפליא – והוא כבר לא דורש העתקת קבצים לתיקיית Scripts (כמו שהיה בעבר בגרסה הקודמת שהתבססה על Replicate).

הפלאגין מגיע כקובץ .CCX, שמותקן בלחיצה אחת.

היכנסו לעמוד הרשמי של הפלאגין.
הורידו את הקובץ Nano Banana for Photoshop (CCX) (יש לשלם 9 דולר בהרשמה הראשונית).
לחצו פעמיים על הקובץ – פוטושופ תזהה אותו אוטומטית ותתקין את התוסף.
לאחר ההתקנה, יופיע פאנל חדש בתוך Photoshop בשם Nano Banana & Flux Kontext.
ודאו שאתם משתמשים בגרסת Photoshop 2025 (גרסה 26 ומעלה) – הפלאגין לא נתמך בגרסאות קודמות.

לאחר ההתקנה תתבקשו להתחבר לחשבון שלכם ב-Astria. אם אין לכם אחד, תוכלו להירשם בחינם – התהליך אורך פחות מדקה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

איך זה עובד בפועל

לאחר ההתקנה וההתחברות לחשבון Astria, תראו ממשק חדש ונוח בתוך פוטושופ. כאן אתם כותבים את הפרומפטים שלכם – אותם משפטים קצרים שמתארים את השינוי שתרצו לראות בתמונה.

להלן שלבי העבודה:

פתחו את התמונה שתרצו לערוך.
בחרו אזור באמצעות כלי הבחירה הרגיל של פוטושופ.
הקלידו תיאור קצר: לדוגמה “add soft cinematic lighting” או “change shirt to red cotton texture”.
בחרו את המודל הרצוי (Nano Banana, Flux Kontext או Seedream 4K).
לחצו Generate – והתוצאה תופיע כשכבה חדשה ישירות על הקנבס.

כל עריכה כזו עולה כ-4 סנט בלבד, והיא מתבצעת בענן של Astria, כך שאין צורך במחשב עם GPU חזק או הגדרות מיוחדות.

מעולה גם לאדריכלים ומעצבי פנים!

אחת היכולות המרשימות ביותר של Nano Banana והפלאגין הזה, היא היכולת להפוך סקיצות, קבצי CAD או רנדרים גולמיים מ-Blender לדימויים ריאליסטיים לחלוטין. הפלאגין יודע להבין את מבנה האובייקט, לשנות זוויות מצלמה, לשלוט בכיוון ובאופי התאורה, ולבנות תוצאה שנראית כאילו צולמה באולפן אמיתי – הכל מתוך פוטושופ, בלחיצה אחת בלבד. מדהים לאדריכלים או מעצבי פנים שרוצים לייצר הדמיות ריאליסטיות בקליק, ישירות בתוך פוטושופ וללא צורך לעבור לתוכנות כמו לאונרדו, Prome AI ואחרות.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס AI לאדריכלים ומעצבי פנים

מושלם למעצבי אופנה ולמעצבי מוצר

הפלאגין הזה הוא כלי עוצמתי במיוחד עבור מעצבי אופנה ומעצבי מוצר, שמחפשים דרך חכמה ומהירה לבצע עריכות מדויקות ישירות מתוך Photoshop. באמצעותו ניתן להחליף פריטי לבוש כמו נעליים, חולצות, עגילים או משקפיים, תוך שימוש בתמונות רפרנס שמבטיחות מראה ריאליסטי ומדויק. המערכת מזהה מסכות באופן אוטומטי ומאפשרת עריכה מדויקת של קצוות, טקסטורות ותאורה, כך שהתוצאה נראית טבעית לחלוטין.

אפשר לבצע איטרציות מהירות על כל שינוי, להחליף רקעים, להתאים הבעות פנים ואביזרים, ולבנות קומפוזיציות מושלמות מבלי לעזוב את סביבת העבודה. התוצאה – תהליך עיצוב דינמי, אינטואיטיבי ומהיר, שמאפשר להפוך רעיון ראשוני או סקיצה למוצר מוגמר ברמה מקצועית.

במה זה שונה מהגרסה הישנה ב-Replicate?

הגרסה העדכנית של Nano Banana מציגה כמה חידושים משמעותיים:

תמיכה בעריכות 4K בעזרת מודל Seedream 4.0.
פאנל CCX חדש עם ממשק גרפי מובנה ונוח.
תמיכה מלאה ב-MacOS וב-Windows.
שימוש בתמונות רפרנס מרובות (Multi-Reference).
עריכות אופנה ועיצוב מוצר: שינוי בגדים, הבעות פנים, תכשיטים, משקפיים ורקע.
מניפולציות מתקדמות על תאורה ומצלמה: שינוי זוויות צילום, שליטה בכיוון האור ויצירת קומפוזיציות ריאליסטיות.
תמיכה ב-Sketch to Realism: הפיכת סקיצות, רנדרים מ־Blender או קבצי CAD לדימויים מציאותיים.

במילים אחרות – Nano Banana הוא כבר לא רק “סקריפט חכם”, אלא כלי AI מקצועי שמשתלב כחלק טבעי מעבודת המעצב.

למה שווה לעבוד איתו?

1. זרימה טבעית

הפלאגין עובד ישירות בתוך Photoshop, כך שלא צריך לצאת החוצה, לשמור, להעלות או להוריד קבצים.

2. תוצאות עקביות

מודלי AI מתקדמים שמתמקדים בשמירה על תאורה, חומרים וצללים – כך שהתוצאה משתלבת בצורה מושלמת בתמונה המקורית.

3. עבודה מהירה

כל יצירה נשלחת לענן ומעובדת תוך שניות, גם על מחשבים בסיסיים. הכל יושב על הפלטפורמה של חברה (ישראלית) מוכרת ואמינה – Astria.

4. מכפלת כוח

הפלאגין פותח במיוחד למעצבי אופנה, אמנים דיגיטליים, מעצבי מוצר וצלמים, עם יכולת לשנות פריטים, טקסטורות וזוויות בקלות.

כמה זה עולה?

הורדת הפלאגין עצמו היא בתשלום חד פעמי של 9 דולר, דרך האתר של Astria, וכוללת את כל המודלים (Nano Banana, Seedream ו־Flux Kontext).

כל עריכת תמונה עולה 4 סנט בלבד, והמערכת מאפשרת מעקב אחרי השימוש ישירות בלוח הבקרה של החשבון.

אין צורך במנוי חודשי, ואין מגבלת שימוש על ההתקנה עצמה – רק תשלום לפי שימוש בפועל.

שימו לב כמה קל (וכיף) לערוך עם הפלאגין הזה, ישירות בתוך פוטושופ!

טיפים חשובים לעבודה חכמה

לאחר שתתנסו מעט, תגלו ש-Nano Banana ו-Flux Kontext מגיבים באופן מדויק לפרומפטים שלכם, אבל יש כמה טיפים שיכולים לשדרג משמעותית את התוצאה:

פרומפטים קצרים וברורים: אל תעמיסו מילים. תיאור של צבע, חומר ותאורה בדרך כלל מספיק.
בחירה מעט רחבה יותר: אם תסמנו אזור קטן מדי, המודל יתקשה להבין את ההקשר.
שימוש ב-Upscale: אם התוצאה נראית מעט “רכה”, השתמשו באפשרות Upscale כדי לחדד אותה.

כמו כל כלי AI, גם כאן האיכות תלויה במידת ההבנה שלכם את השפה של המודל.

כשאתם כותבים פרומפט, תחשבו כמו מעצב שמתאר את הרעיון למישהו אחר – בקצרה, בבהירות, ובמונחים חזותיים: צבע, חומר, תאורה, או אווירה.

לדוגמה:

במקום “עשה את זה יפה יותר” – כתבו “add soft warm lighting with golden reflections”.
במקום “הפוך את הרקע למעניין” – כתבו “replace background with minimal gradient in pastel tones”.

ככל שתהיו מדויקים יותר, כך הפלאגין יחזיר תוצאות מרשימות יותר – גם מבלי לגעת בפיקסלים.

זה לא רק פלאגין – זו דרך עבודה חדשה

הוספת המודלים של Nano Banana, סידרים ו-Flux Kontext לפוטושופ שלך מאפשר הרבה יותר מאשר תוספת טכנית. המודלים הללו מייצגים שינוי בגישה: היכולת לשלב חשיבה יצירתית, ניסוי ותעוזה ישירות בתוך סביבת העבודה הקלאסית של Photoshop.

בלי קפיצה בין אפליקציות, בלי רינדורים איטיים, ובלי לחשוב “איך זה ייראה” – פשוט לראות את זה קורה מול העיניים. עבור מעצבים, מאיירים ויוצרי תוכן, זו דרך לעבוד בצורה דינמית שבה כל רעיון הופך למשהו מוחשי כמעט מיד. ויותר מזה – זו גם הזדמנות ליהנות שוב מהתהליך עצמו, מהמשחק בין רעיון לדימוי.

הפוסט הפלאגין שמכניס את ה-AI היישר לתוך Photoshop הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

עסקת ענק של אנבידיה ו-xAI עם השקעה של 20 מיליארד דולר במחשוב בינה מלאכותית

מערכת האתר — Thu, 09 Oct 2025 10:14:20 +0000

אנבידיה לוקחת הימור עצום על העתיד של חברת xAI של אילון מאסק, בעסקה חסרת תקדים בשווי כולל של 20 מיליארד דולר. ההשקעה משלבת בין אינטרסים פיננסיים, אסטרטגיים וטכנולוגיים, ומסמנת מהלך נדיר שבו יצרנית השבבים הגדולה בעולם הופכת לשותפה פעילה בעיצוב עתיד תעשיית הבינה המלאכותית. אם העסקה תתממש במלואה, היא עשויה לשנות את מאזן הכוחות הגלובלי בין יצרניות המודלים, ספקיות הענן ויצרניות החומרה, ולחזק את מעמדה של אנבידיה כעמוד התווך של כל הכלכלה החדשה של ה-AI.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

פרטי העסקה

לפי דיווחים ב-Bloomberg וב-The Information, העסקה בין אנבידיה ל-xAI מוערכת בכ-20 מיליארד דולר וכוללת השקעה ישירה של כ-2 מיליארד דולר מצד אנבידיה, כחלק ממבנה מימון רחב יותר. העסקה עצמה מחולקת לשני רכיבים מרכזיים:

7.5 מיליארד דולר בהון עצמי, שיזרמו לפעילות החברה ולהתרחבותה.
12.5 מיליארד דולר בחוב, שיוקצו לרכישת מעבדי GPU מתקדמים מבית אנבידיה.

לצורך המהלך, הוקמה קרן ייעודית (SPV – Special Purpose Vehicle) שתשמש כבעלים החוקיים של המעבדים ותשכיר אותם ל־xAI לתקופה של חמש שנים. בכך המשקיעים מקבלים ביטחונות מוחשיים כאשר החוב מגובה בציוד עצמו, ולא תלוי ישירות בביצועי החברה.

מדובר במבנה מימון חכם ובלתי שגרתי שבו מאסק זוכה בכוח מחשוב חסר תקדים מבלי לשלם עליו במלואו מראש, ואילו אנבידיה מבטיחה שההשקעה שלה תישאר מוגנת גם במקרה של קשיים תזרימיים. על פי חלק מהדיווחים, אנבידיה עשויה להשקיע את חלקה במסגרת רכיב ההון העצמי, מה שמעמיק עוד יותר את השותפות האסטרטגית בין שתי החברות.

הרקע לחוסר הנזילות של xAI

לפי הערכות שוק עדכניות, xAI שורפת כמעט מיליארד דולר בחודש – קצב שממחיש את עוצמת המרוץ הטכנולוגי שבו היא נמצאת. מרבית ההוצאות מופנות לפיתוח מודלי בינה מלאכותית מתקדמים ותשתיות מחשוב עצומות. התחזיות לשנה הנוכחית מצביעות על הוצאות של כ-13 מיליארד דולר מול הכנסות של כחצי מיליארד בלבד.

החברה השלימה מאז 2024 גיוסים בהיקף מצטבר של כ-10 מיליארד דולר בהון וחוב, אך לפי הערכות שוק נותרו לה עד מרץ האחרון כ-4 מיליארד דולר מזומן בלבד. מאסק, שמנהל במקביל את SpaceX ו-Tesla, בוחן אפשרות לשלב את החברות במימון נוסף ל-xAI, ובעלי המניות של טסלה צפויים להכריע בהמשך השנה האם לאשר השקעה כזו.

מאחורי המספרים מסתתרת תמונה ברורה: xAI פועלת בקצב שריפת מזומנים שמזכיר את ימי הבועה של האינטרנט – הימור שמבוסס על אמונה שהיתרון בגודל החישוב יצדיק בעתיד את המחיר היום.

פרויקט Colossus 2

מרבית כספי העסקה יופנו להקמת פרויקט Colossus 2 בממפיס, טנסי – מרכז נתונים שצפוי להיות הגדול בעולם, עם יכולת אספקת חשמל של 1.1 גיגה-וואט. מדובר בעוצמת אנרגיה שמספיקה להפעיל עיר בינונית בארצות הברית.

הפרויקט יכלול כ-300 אלף מעבדי GPU, אם כי לפי דיווחים מסוימים המספר עשוי להגיע עד 550 אלף יחידות, רובם מדגם Blackwell החדש של אנבידיה, בהשקעה של לפחות 18 מיליארד דולר רק על החומרה. מדובר בקפיצת מדרגה טכנולוגית אדירה, שתאפשר ל-xAI לאמן מודלי בינה מלאכותית בקנה מידה שלא נוסה מעולם מחוץ לענקי הענן דוגמת גוגל ומיקרוסופט.

Colossus 2 נבנה כהמשך ישיר ל-Colossus 1, שהוקם תוך 122 יום בלבד והפך כבר למרכז החישוב הגדול בעולם לאימון בינה מלאכותית. המהירות שבה xAI מקימה תשתיות חישוב בהיקפים כאלה מעידה על שאפתנות חסרת תקדים – אבל גם על לחץ תזרימי הולך וגובר, שמעורר שאלות על הקיימות של הקצב הזה לאורך זמן.

האסטרטגיה המעגלית של אנבידיה

העסקה עם xAI משקפת היטב את האסטרטגיה ה”מעגלית” שאנבידיה מיישמת בשנים האחרונות – להשקיע ישירות בלקוחות שלה כדי להבטיח שהם ירכשו ממנה עוד כוח מחשוב. במקום לשמש רק כספקית שבבים, אנבידיה פועלת כמעין מנוע צמיחה של כל תעשיית ה-AI.

קולט קרס (Colette Kress), סמנכ”לית הכספים של החברה, אמרה בספטמבר האחרון כי אנבידיה “מעדיפה להשתמש במזומנים שלה כדי להאיץ את אימוץ הבינה המלאכותית בתעשייה, ולא רק להחזיר הון לבעלי המניות”. במילים אחרות, החברה לא מסתפקת במכירת חומרה – היא בונה מערכת אקולוגית סגורה שבה כל דולר שהיא משקיעה חוזר אליה דרך ביקוש גובר למעבדים ולשירותים הנלווים.

זו גישה חדשנית ואמיצה – היא מאפשרת לאנבידיה להעמיק את השליטה שלה בשוק, אך במקביל חושפת אותה לתלות גוברת בהצלחת הלקוחות שהיא מממנת בעצמה.

תגובת השוק

לאחר פרסום הדיווחים על העסקה, מניית אנבידיה רשמה עלייה חדה, שהפסיקה רצף של שלושה ימי ירידות. אנליסטים ב-Bank of America תיארו את המהלך כ”צעד מתוחכם שמחזק את שליטתה של אנבידיה במערכת האקולוגית של הבינה המלאכותית”, והדגישו כי החברה ממשיכה למצב את עצמה כליבה הפיננסית והטכנולוגית של התחום.

העסקה משתלבת בתוך גל מימון אדיר שמציף את תעשיית הבינה המלאכותית. לפי נתוני שוק, חברות טכנולוגיה גייסו השנה כ-157 מיליארד דולר באגרות חוב בארצות הברית – עלייה של 70% לעומת השנה הקודמת. המספרים הללו משקפים את האמון של השווקים בכך שהבינה המלאכותית תהפוך לאבן היסוד של הכלכלה הדיגיטלית בעשור הקרוב.

על הרקע הזה, גם OpenAI, שמוערכת בכ-500 מיליארד דולר, ו-Anthropic, שגייסה 13 מיליארד בהערכת שווי של 183 מיליארד דולר, מייצגות את אותה תופעה – מרוץ חימוש טכנולוגי שממומן כמעט כולו בכסף זול ובאמונה עמוקה בעתיד המודלים הגדולים.

האתגרים הסביבתיים

בעוד ש-xAI מתכננת להקים את אחד ממרכזי החישוב הגדולים בעולם, בממפיס עצמה גוברת ביקורת חריפה מצד גורמים סביבתיים. שני מתקני Colossus יחד צפויים לצרוך יותר אנרגיה מכל משקי הבית בעיר, ולדרוש כמויות מים אדירות לקירור המעבדים. כדי לעמוד בדרישות אלה, החברה בונה תחנת כוח ייעודית במיסיסיפי ומתקן מיחזור מים בהיקף של כ-80 מיליון דולר.

עם זאת, ארגוני סביבה טוענים כי xAI מפעילה טורבינות גז מתאן עוד לפני שקיבלה את כל ההיתרים הנדרשים. החברה טרם התייחסה פומבית לטענות, והנושא צפוי לעורר דיון ציבורי נרחב על המחיר האנרגטי של מהפכת הבינה המלאכותית.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית במשרד

בין הימור מחושב להזדמנות היסטורית

על פי הערכות, xAI צופה להגיע לרווחיות עד 2027 – יעד שאפתני בהרבה מזה של OpenAI, שמתכננת תזרים מזומנים חיובי רק ב-2029. מאסק רואה בבינה המלאכותית את הלב של עתיד האימפריה שלו, החל ממכוניות חכמות וכלה ברובוטים עצמאיים. מודל Grok של החברה נועד להתחרות ישירות ב-ChatGPT, ומסמן את שאיפתו של מאסק להחזיר לעצמו את מרכז הזירה הטכנולוגית.

אך מאחורי המספרים האדירים מסתתרת שאלה אחת מהותית: האם אנבידיה רוכשת לעצמה יתרון אסטרטגי ארוך טווח, או נחשפת לסיכון עצום אם חזונו של מאסק יתמוסס? כך או כך, העסקה הזו איננה רק מהלך פיננסי. היא הצהרת אמונה רבת־עוצמה, שהבינה המלאכותית לא רק תשנה את העולם, אלא גם תגדיר מחדש מי יהיו השחקנים השולטים בו.

הפוסט עסקת ענק של אנבידיה ו-xAI עם השקעה של 20 מיליארד דולר במחשוב בינה מלאכותית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אסטרטגיות חיפוש עבודה בעידן ה-AI

הילה נחמני — Thu, 09 Oct 2025 05:00:35 +0000

היום זה כבר ברור! אלגוריתמים מנהלים כמעט כל פעולה דיגיטלית – החל מהחדשות שמופיעות בפיד ועד לחברויות שמוצעות ברשתות. אין זה מפתיע שגם עולם העבודה השתנה לבלי הכר. כיום, המגייס הראשון של כל מועמד איננו אדם, אלא מערכת חכמה שמדרגת, מסננת ומחליטה מי בכלל יגיע לשולחן המראיין. במציאות הזו, חיפוש עבודה דורש שפה חדשה, הבנה של מנגנוני האלגוריתם ויכולת לנצל את הבינה המלאכותית לטובתנו. מי שלא מבין כיצד המערכות פועלות, עלול להיפסל עוד לפני שמישהו בכלל קרא את קורות החיים שלו. ומנגד, מי שמצליח להשתמש באותם כלים בחכמה, הופך את ה-AI לשותף אסטרטגי ולמעשה – לסוכן קריירה אישי.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

האלגוריתם כמגייס הראשי

בעבר, מגייסים אנושיים היו קוראים בעצמם את קורות החיים, מדפדפים, מסמנים ומתקשרים. כיום, ברוב החברות הגדולות, התהליך מתווך על ידי מערכות ניהול מועמדים (ATS – Applicant Tracking Systems). מערכות אלו סורקות את המסמכים, מחפשות מילות מפתח מסוימות, מזהות פורמטים ונתונים, ומדרגות מועמדים על פי רלוונטיות. דווקא כאן מתגלה פרדוקס מעניין: קובץ PDF מעוצב מדי עלול להיתקע במערכת, בעוד שקובץ Word פשוט יעבור קריאה חלקה ויעילה יותר. מה שנראה פחות מרשים בעין אנושית – עשוי להתקבל טוב יותר בעיני האלגוריתם.

אי אפשר להמשיך עם הכלים של פעם

כאמור, היום זה כבר לא סוד שאלגוריתמים מנהלים את הגיוס, ושכללי המשחק השתנו לחלוטין! מועמד שממשיך להציג את עצמו באותה צורה כמו בסוף שנות ה־90 – פשוט לא ייראה. מי שלא מבין כיצד המערכת מזהה מילות מפתח, מה היא מחשיבה כנתון חשוב, ואיך היא מדרגת מועמדים – עלול להיעלם עוד לפני שיזכה למבט אנושי.

עם זאת, אותם כלים חכמים יכולים להפוך גם לכלי יצירתי. בינה מלאכותית מאפשרת מועמדים לבטא את עצמם באופן מדויק, מקצועי ואפילו אישי יותר – בין אם בקורות החיים, בפרופיל הלינקדאין או במיתוג הדיגיטלי. חשוב לזכור שגם כאן אין כלל אחד שמתאים לכולם: במדינות מסוימות מקובל להוסיף תמונה לרזומה, בעוד שבאחרות הדבר עלול לפגוע בסיכויי הקבלה. התאמה תרבותית היא חלק בלתי נפרד מהאסטרטגיה.

מיתוג אישי בעידן האלגוריתמים

מיתוג אישי בעידן ה־AI איננו מותרות – אלא תנאי הכרחי למעבר בשערי הסינון האוטומטיים. מי שלא משקיע במיתוגו, פשוט לא ייראה.

תמונה מקצועית: אין חובה לשכור צלם. כלים כמו Ideogram Character, Remini, ו-HeadshotPro מאפשרים ליצור תמונת פרופיל איכותית, נקייה ומותאמת לפלטפורמות המקצועיות.

כותרת חכמה: שימוש בכותרת רלוונטית הכוללת מילות מפתח יכול להעלות משמעותית את הסיכוי לעבור את הסינון. לדוגמה:

“מהנדס תוכנה Full-Stack עם התמחות ב-Machine Learning ו-Cloud Systems”,
“Data Analyst עם ניסיון ב-Python, SQL ו-Predictive Analytics”,
“יועץ שיווק דיגיטלי עם התמחות בקמפיינים מבוססי Generative AI ו-SEO”.

כתיבת קורות חיים בעזרת AI: כלים חכמים יכולים להציע ניסוחים מדויקים, לחדד מיקוד ולהתאים את המסמך למשרה הרצויה. עם זאת, חשוב לערוך ידנית ולוודא שהמסמך מייצג נאמנה את האדם שמאחוריו.

תוכן פעיל: נוכחות דיגיטלית עקבית, הכוללת פוסטים, מאמרים ותגובות שנכתבים או נערכים בעזרת GPT, מחזקת את הנראות וממקמת אתכם כקול סמכותי בתחום.

Agent Mode וה-Gold System

היום כל משרה גלויה זוכה לאלפי פניות תוך ימים ספורים, מועמדות פסיבית כבר איננה מספיקה. כאן נכנס לתמונה Agent Mode של ChatGPT: מצב עבודה שבו ה-AI מתפקד כעוזר אישי מאחורי הקלעים.

ב-Agent Mode, הבינה המלאכותית עובדת במקומכם, בזמן שאתם שותים קפה, או פשוט עושים משהו אחר. הסוכן יודע לסרוק מודעות ומשרות חדשות בזמן אמת, לנתח מגמות שוק ולזהות תחומים חמים, לאתר איתותים מוקדמים לגיוסים עתידיים (כמו גיוסי הון, פתיחת צוותים חדשים או שינויים בהנהלה), ועוד הרבה מעבר. למעשה – השמיים הם הגבול!

השיטה הזו משתלבת היטב במודל ה־Bronze / Silver / Gold:

Bronze – Visible Jobs: משרות פומביות. כאן התחרות עזה, והזמן להגיב קצר.
Silver – Semi-Visible Jobs: משרות שמופצות דרך מגייסים, קבוצות מקצועיות או רשתות קשרים – עוד לפני שהן מתפרסמות רשמית.
Gold – Hidden Gold: המשרות הנסתרות. ההזדמנויות שמופיעות תחילה כ”רעש” שוק עדין – שינוי קל במדיניות, תגובה לאירוע, או רמז בפוסט של מנהל בכיר. כאן Agent Mode מתפקד כרדאר אמיתי, מזהה תבניות ודפוסים לפני שהשוק מזהה אותם.

התוצאה היא מעבר מחיפוש עבודה פסיבי למערכת חכמה שפועלת בשבילכם – משלבת ניתוח דאטה, הבנת מגמות וקשרים אנושיים כדי לזהות את ההזדמנות הבאה בזמן הנכון.

להבין את ההבדלים – וגם את המשותף

למרות השוני בין מערכות, מרבית האלגוריתמים מבוססים על אותו עיקרון: סריקת טקסט, חיפוש מילות מפתח והשוואה לדרישות המשרה. אולם האופן שבו הם מיישמים זאת משתנה בין מדינות, תעשיות ואף חברות.

באירופה, למשל, מקובל להוסיף תמונה לרזומה. בארצות הברית – זו נחשבת טעות. בתעשיות היצירתיות מוערכים עיצובים מקוריים, בעוד שבעולמות הפיננסיים יעדיפו מבנה אחיד ופורמלי. לכן, לפני שליחת קורות החיים, כדאי לבדוק איזו מערכת ATS פועלת בתחום שלכם – ולהתאים אליה את המסמך.

AI הוא כלי – לא תחליף למחשבה אנושית

למרות יכולות הניתוח, הניסוח והאוטומציה המרשימות שלו, ה־AI אינו תחליף לשיקול דעת אנושי. הוא יודע לעבד מידע, אך לא להבין הקשר אישי.

כדי להשתמש בו נכון, הנה כמה דברים שכדאי לכם לשים אליהם לב:

בדקו את התוצרים בעצמכם. אל תסמכו על נוסח אוטומטי בלבד.
שמרו על פרטיות. אל תחשפו מידע אישי רגיש.
השתמשו ב־AI כשלב מקדים. תנו לו ליצור טיוטה, אך הקפידו על בקרה אנושית.
צרו פרויקטים בטוחים. תיקי עבודות אנונימיים או סימולציות מקצועיות יכולים להציג יכולת מבלי לחשוף פרטים פרטיים.

בסופו של דבר, ה-AI הוא זכוכית מגדלת – אבל המצפן נשאר אנושי.

כשהעבודה מוצאת אותך

שוק העבודה של ימינו דורש הרבה יותר מתגובה למודעות. הוא דורש בנייה של מערכת חכמה שפועלת למענכם. בעולם שבו האלגוריתמים הם השערים דרכם עוברים מועמדים, השאלה איננה רק איך לכתוב קורות חיים טובים יותר, אלא איך לגרום לאלגוריתם להבחין בכם.

העובד המודרני הוא מי שמבין את השפה של המכונה – ויודע לדבר בה מבלי לאבד את האנושיות. ברגע שה־AI הופך משער חוסם לשותף תומך, חיפוש העבודה משנה כיוון: לא אתם רודפים אחרי העבודה, אלא העבודה מתחילה לרדוף אחריכם.

הפוסט אסטרטגיות חיפוש עבודה בעידן ה-AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

בינה מלאכותית יוצרת וירוסים חדשים במעבדה

רון גולד — Wed, 08 Oct 2025 13:31:41 +0000

האם המחשב כותב את קוד החיים? זה אולי נשמע כמו מדע בדיוני, אבל זה קרה באמת. חוקרים מאוניברסיטת סטנפורד הצליחו לגרום לבינה מלאכותית לכתוב קוד גנטי חדש, שסונתז והפך במעבדה לוירוסים פעילים. לא מדובר בהדמיה או בניסוי מחשבתי, זה DNA אמיתי שהוכנס לחיידקים ויצר וירוסים חדשים לגמרי. חלק מהם אפילו הראו יעילות גבוהה יותר מהוירוס שממנו למדה הבינה המלאכותית. במאמר הזה נגלה איך בדיוק עשו את זה, מה גילתה הבינה המלאכותית על חוקי החיים, ואיך התגלית הזו עשויה לשנות את הדרך שבה ניצור מדע, ואולי בעתיד, גם חיים.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

איך עושים דבר כזה?

כדי להבין את גודל הרגע, צריך להתחיל מהבסיס. מה זה וירוס בכלל? וירוס הוא יחידה ביולוגית זעירה שמזינה את עצמה רק כשהיא מתרבה בתוך יצור אחר. במחקר הזה מדובר בבקטריופאג’ים – וירוסים שתוקפים חיידקים. הם לא מדביקים בני אדם, ושימושם במחקר ובטיפולים בחיידקים קיים כבר שנים.

ללמד מחשב את “שפת החיים”

החוקרים לקחו מודל בינה מלאכותית מבוסס שפה – בדומה ל-ChatGPT מבחינת הרעיון – אבל במקום טקסט באנגלית לימדו אותו את “השפה” של ה-DNA: רצפים של ארבע אותיות בלבד (A, C, G, T).

המודל עבר אימון על מיליוני רצפי וירוסים ולמד מהם דפוסים ו”כללי דקדוק” של גנומים: איפה נוטים להתחיל גנים, אילו רצפים נראים תקינים, ואיך בנוי גנום שעובד.

לאחר מכן החוקרים נתנו למודל נקודת פתיחה קצרה – כמה אותיות מתוך וירוס מוכר בשם ΦX174, וביקשו ממנו להשלים את הרצף. התוצאה היתה מאות הצעות של “ספרי הוראות” גנטיים חדשים.

מהמחשב למעבדה

אחרי אלפי ניסיונות וניתוחים ממוחשבים, החוקרים בחרו כ-300 גנומים שהמודל הציע ונראו בעלי מבנה סביר. את הרצפים האלה הם סינתזו ל-DNA אמיתי והחדירו לחיידקים במעבדה, כדי לבדוק אם ייווצר וירוס פעיל. מתוך 285 רצפים שהצליחו לסנתז, 16 עבדו בפועל – כלומר יצרו וירוסים שהדביקו חיידקים. זה אולי נשמע מעט, אבל במונחים של גנום שלם שנכתב מאפס, זו פריצת דרך של ממש.

מה גילו?

1. חלק מהווירוסים היו יעילים יותר מהמקור

אחד הוירוסים החדשים, Evo-Φ69, התרבה מהר יותר מהווירוס המקורי ΦX174. אחר, Evo-Φ2483, השמיד אוכלוסיית חיידקים בזמן קצר יותר. זה לא אומר שהבינה המלאכותית “המציאה וירוס טוב יותר מהטבע”, אבל כן שהיא הצליחה לזהות שילובים יציבים ויעילים של גנים – הישג שאפילו מדענים מנוסים מתקשים בו.

2. חלקם שונים מאוד מכל מה שהמדע הכיר

אחד הווירוסים שתוכננו היה דומה רק ב-93% לקרוב הידוע ביותר במאגרים המדעיים. בעולם הוירולוגיה, רמת דמיון כזו נחשבת אינדיקציה למין חדש של וירוס. במילים פשוטות, האלגוריתם לא העתיק את מה שלמד, הוא יצר גרסאות ביולוגיות חדשות לגמרי, ששמרו על יכולת פעולה אמיתית.

3. פתרונות שבעבר נחשבו בלתי אפשריים

בעבר ניסו מדענים לשלב גן ממין אחד של וירוס באחר, אבל הוירוס לא הצליח לפעול. אחד הוירוסים שתכנן ה-AI, Evo-Φ36, הצליח לעשות זאת באופן טבעי כחלק מתכנון כולל של הגנום. כנראה שהמודל “חישב” את מכלול השינויים הדרושים כדי שהגן הזר ישתלב במערכת, והצליח לפתור בעיה ביולוגית שעמדה פתוחה במשך שנים.

למה זה בכלל חשוב?

המחקר הזה הוא לא רק הישג טכנולוגי מרשים, הוא הוכחה עקרונית שקוד החיים עצמו ניתן לתכנון ממוחשב. עד היום יכולנו רק לערוך DNA קיים, למשל בעזרת טכנולוגיה שנקראת CRISPR – מערכת מולקולרית שפועלת כמו מספריים ביולוגיות ומאפשרת לחתוך ולהחליף גנים קיימים.

במחקר הנוכחי מדובר בצעד אחר לגמרי – לא עריכה של מה שקיים, אלא כתיבה של גנום חדש מאפס – על פי מטרה שהוגדרה מראש. זו התחלה של עידן שבו מדענים יכולים לבקש ממחשב לא רק “לשנות” גנים, אלא להציע יצורים מיקרוסקופיים חדשים לגמרי, בעלי תפקוד ייעודי.

המשמעות המעשית הראשונה

אחת ההשלכות המיידיות נוגעת לתחום שנקרא Phage Therapy – טיפול בזיהומים חיידקיים בעזרת וירוסים שתוקפים חיידקים (פאג’ים). אם נוכל לייצר פאג’ים מותאמים אישית לחיידקים עמידים, נוכל להתמודד עם אחת הבעיות הרפואיות הדוחקות בעולם – עמידות לאנטיביוטיקה.

במחקר הזה הופיע רמז מעשי לכיוון הזה. כאשר החוקרים שילבו את כל 16 הפאג’ים החדשים ל”קוקטייל” אחד, הם הצליחו להשמיד שלושה זנים של חיידקים שפיתחו עמידות לפאג’ המקורי. במילים אחרות, המגוון שיצרה הבינה המלאכותית הפך ליתרון ביולוגי.

ומה לגבי הסכנות?

שאלה חשובה, והיא בלב השיח סביב התחום הזה.

בטיחות: הפאג’ים שנוצרו תוקפים רק חיידקים, לא בני אדם.
היקף האימון: המודלים לא נחשפו לווירוסים אנושיים או לחומר גנטי מסוכן – האימון הוגבל אך ורק לפאג’ים בטוחים.
שקיפות: החוקרים פרסמו את כל השיטות והנתונים כדי לעודד פיקוח ציבורי ומדעי.

עם זאת, גם החוקרים עצמם מדגישים שהתקדמות מסוג זה מחייבת רגולציה חכמה, שקיפות ובקרה אתית קפדנית. ככל שהיכולת לכתוב גנומים מתפתחת, כך גדלה גם האחריות להשתמש בה בזהירות.

איך זה ישנה את העתיד שלנו

היום הצליחו החוקרים עם וירוס קטן – בערך 5,000 אותיות DNA בלבד. בעתיד, ייתכן שנוכל לכתוב גנומים של יצורים מורכבים יותר – חיידקים שלמים, שמרים, ואולי אפילו תאים שתוכננו מראש לביצוע משימות רפואיות או סביבתיות. זה לא יקרה מחר בבוקר. זה דורש טכנולוגיות מתקדמות לסינתזה, רמות בטיחות חדשות, ודיון ציבורי מעמיק. אבל הכיוון כבר ברור: אנחנו נכנסים לעידן שבו בינה מלאכותית לא רק מבינה חיים, היא לוקחת חלק בכתיבתם.

המחקר הזה הוא צעד ראשון במעבר מעולם שבו אנחנו קוראים ומתקנים גנומים לעולם שבו נוכל לתכנן וליצור אותם. זו לא “סוף האבולוציה”, אלא אבולוציה חדשה מסוג אחר – כזו שבה אדם ומכונה עובדים יחד כדי לכתוב את “ספר החיים” של העתיד.

למחקר המלא כנסו כאן.

הפוסט בינה מלאכותית יוצרת וירוסים חדשים במעבדה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הטעות של Deloitte היא השיעור של כולנו

מערכת האתר — Wed, 08 Oct 2025 06:56:40 +0000

לפעמים, אירוע אחד קטן חושף סדק גדול במערכת שלמה. Deloitte, אחת מחברות הייעוץ הגדולות בעולם, סיפקה לממשלת אוסטרליה דוח בעלות של 440 אלף דולר – דוח שנועד לבחון תהליכי בקרה פנים-ממשלתיים. אבל כשהמסמך הגיע לשולחנם של אנשי האקדמיה, משהו לא הסתדר. היו בו ציטוטים שלא קיימים, מקורות מומצאים, ואפילו פסק דין שמעולם לא נכתב. החוט המקשר בין כל הטעויות האלה? מודל הבינה המלאכותית GPT-4o, ששולב בהכנת הדוח מבלי שאיש טרח לבדוק את תוצריו לעומק. דלוייט תיאלץ כעת להשיב חלק מהכסף, אבל הכסף הוא רק הסיפור הקטן. הסיפור הגדול באמת הוא השאלה שמרחפת מעל כולנו – האם המכונה אשמה, או מי שהפעיל אותה?

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

כולנו משתמשים ב-AI, רק לא כולנו מבינים איך

האמת היא ש-Deloitte לא לבד. כמעט כל משרד ייעוץ, חברת מדיה או גוף ממשלתי משתמש היום בבינה מלאכותית כדי לחסוך זמן, לשפר תוצרים ולהיראות חכמים יותר. זו כבר לא טכנולוגיה ניסיונית, זו השגרה החדשה של העבודה. וזה בסדר. אבל השאלה היא איך עושים שימוש ב-AI – כאן בדיוק מתחילה הבעיה. כשהמכונה שנועדה לסייע בכתיבה או ניתוח נתונים הופכת לחלק מתהליך אנושי שאיבד את היכולת להבחין איפה נגמר האדם ומתחיל האלגוריתם – נוצר ואקום מסוכן.

ב-Deloitte, אף אחד לא היה “רע”. פשוט לא היה מישהו אחראי. לא היה מי שיבדוק, מי שיאשר, מי שישאל את השאלה הבסיסית: האם מה שכתוב כאן באמת נכון? וזה כל ההבדל בין תקלה טכנולוגית לתקלה ארגונית. כשאנחנו מפקידים בידי AI משימה מקצועית בלי פיקוח ובקרה, אנחנו כבר לא משתמשים בו ככלי, אנחנו משתמשים בו כתחליף לחשיבה.

מה AI עושה כשהוא לא יודע – ומה זה מלמד עלינו

בינה מלאכותית לא משקרת. היא פשוט ממציאה תשובה כשהיא לא יודעת אם לא אמרנו לה לעצור. אבל בני אדם כן יודעים לעצור. הם יודעים לבדוק, להצליב, לוודא. רק שבמקרה של Deloitte, הם לא עשו את זה. וזה אולי השיעור החשוב ביותר בפרשה כולה:

הכשל לא טמון במודל, אלא באחריות האנושית בעולם שבו הגבולות בין אדם למכונה הולכים ומיטשטשים.

AI הוא לא קסם. הוא מראה. הוא לא הופך ארגונים חכמים יותר, הוא חושף עד כמה הם חכמים באמת. ארגון שאין בו נהלים, בקרה והכשרה, יפיק תוצרים שנראים מושלמים מבחוץ אך ריקים מתוכן מבפנים. הוא ייראה חכם יותר, כשהוא בעצם רק טועה מהר יותר.

Source: Australian Financial Review

המבחן האמיתי של העידן החדש

המהפכה הגנרטיבית לא נמדדת בכמה מהר אנחנו משתמשים בבינה מלאכותית, אלא בכמה חכם, אחראי וזהיר אנחנו עושים את זה. הארגונים שידעו לשלב בין דיוק טכנולוגי לבין אנושיות זהירה, ימצאו את הנוסחה החדשה של אמון. אלה שלא, יגלו שהמכונה לא תחליף אותם – היא פשוט תחשוף כמה קל היה להחליף אותם מלכתחילה.

כי בסוף, לא המכונה נכשלה, אלא האנשים ששכחו לבדוק את מה שהיא יצרה לפני ששלחו את זה הלאה.

הפוסט הטעות של Deloitte היא השיעור של כולנו הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

האם ה-AI Slop יהרוס לנו את האינטרנט?

אביתר אדרי — Wed, 08 Oct 2025 05:19:49 +0000

גם אתם מרגישים לאחרונה שאתם טובעים בתוכן שנראה מבריק מבחוץ אבל מרוקן מבפנים? שגלילה אחת ברשת חושפת אינספור סרטונים, מאמרים ותמונות שנוצרו על ידי מכונה ולא על ידי אדם? שפתאום קשה לדעת מה אמיתי ומה נוצר רק כדי לגנוב לכם כמה שניות של תשומת לב? נדמה שכל פוסט, קליק או סרטון הם חלק ממבול אינסופי של טקסטים ותמונות חסרי נשמה. לתופעה הזו קוראים AI Slop והיא יכולה לשנות מקצה לקצה את האינטרנט – ובכלל לא בטוח שלטובה!

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מה זה בעצם “AI Slop”?

המונח “AI Slop” מתאר את התוכן הנמוך, הממוחזר והמג’ונרט, שמציף את הרשת: מאמרים חסרי נשמה, סרטונים חסרי ערך, מוזיקה שנשמעת מוכרת מדי, ספרים מג’ונרטים שנכתבים על-ידי בוטים בהמוניהם, ואפילו חדשות שנכתבות ללא עיתונאי אמיתי מאחוריהן. זוהי למעשה שכבה עצומה של מידע סינתטי שנוצרת באמצעות כלים של בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) – אותם מנגנונים שיודעים “להמציא” טקסט, תמונה, צליל או וידאו חדשים על בסיס דוגמאות קיימות. חשוב לציין – אנחנו לא מדברים על תכנים שנוצרו בסיוע של AI בתהליך היצירה שלהם, אלא על תכנים שנוצרים בצורה אוטומאטית לגמרי, לרוב כמעט ללא מעורבות יד אדם. תכנים שמועברים באמצעות אוטומציות ליוטיוב, ספוטיפיי, לינקדאין ועוד.

מסתבר שהבינה היוצרת (Gen AI), יוצרת קצת יותר מדי! מחקרים חדשים מראים שבאזורים מסוימים של האינטרנט, אחוז התוכן שנוצר על ידי מכונות כבר חוצה את הסף המדאיג: מחקר שפורסם ב-2025 מצא כי כ-40% מהפוסטים החדשים ב-Quora וב-Medium הם ככל הנראה תוצר של AI. מדובר בקפיצה של עשרות אחוזים בתוך שנתיים בלבד – והכיוון ברור.

חצי מהאינטרנט הוא לא אנושי

אם נדמה היה שהרשת עמוסה בפרסומות ובספאם עוד לפני עידן ה-AI, הרי שכיום רוב מה שאנחנו רואים, קוראים ומקשיבים לו כבר לא נכתב על ידי בני אדם. לפי דו”ח Imperva לשנת 2025, כמחצית מהטראפיק ברשת כולה מופק על-ידי בוטים, וחלק גדול מהם משמשים למטרות הרסניות כמו גניבת מידע, מניפולציות על חשבונות ויצירת תעבורה מזויפת.

התוצאה: מציאות שבה קשה לדעת מי עומד מאחורי כל קליק או תגובה – אדם אמיתי, או מכונה שתוכנתה לחקות אחד כזה? התמונה הזו מקבלת מימד נוסף כשנזכרים שהבוטים עצמם משתמשים באלגוריתמים מבוססי AI כדי להיראות “אנושיים” יותר.

פייק ניוז על סטרואידים!

יצירת תוכן הייתה בעבר ביטוי ליצירתיות אנושית – כתיבה, ציור, מוזיקה או צילום דרשו השקעה, מחשבה וידע. היום, כל אחד יכול לייצר “ספר” בלחיצת כפתור. מחקר של Originality.AI משנת 2024 מצא שיותר ממחצית מהפוסטים הארוכים ב-LinkedIn כבר נוצרו על ידי AI. וזה היה שנה שעברה – המצב היום חמור הרבה יותר!

באמזון, תופעת הספרים המזויפים (כאלה שנכתבו על ידי AI ומתחזים לכותבים אמיתיים) הפכה לאיום ממשי על סופרים בשר ודם. החברה נאלצה להגביל את מספר הספרים שניתן לפרסם ביום לשלושה בלבד. אפילו העיתונות המקוונת סובלת: אתרי חדשות שמופעלים כמעט לגמרי על ידי תוכנות כתיבה אוטומטיות כבר הפכו למציאות קיימת. לפי דו”ח של NewsGuard משנת 2025, קיימים כיום מעל 1,200 אתרי חדשות מזויפים שמופעלים בידי AI, ומפיצים מידע שקרי בשפות רבות ברחבי העולם. וכשרשתות תעמולה שכאלה מופעלים על ידי משטרים מפוקפקים (כן פוטין… אני מסתכל עליך), התוצאה יכולה להיות הרסנית – הנדסת תודעה בקנה מידה נרחב! אם זה מעניין אתכם, כתבנו מאמר שלם בנושא רשתות דיסאינפורמציה פרו-קרמליניות, מבוססות AI. כשמשלבים את זה עם LLM Grooming, אותם תכני AI מוצאים את דרכם למאגרי האימון של מודלי השפה, שממשיכים להדהד את המסרים השקריים.

למה התכנים הללו כל כך משכנעים? חלק מהבעיה טמון באשליה. תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית נראה חכם, מדויק ומשכנע. למה? בעיקר כי הוא מאוד “בטוח בעצמו”. הוא כותב בשפה סמכותית, משלב עובדות אמיתיות עם עובדות אחרות שהוא בדה ממוחו הקודח, וכל זה משאיר רושם של אמינות.

מוזיקה סינתטית וספוטיפיי מוצף בזיופים

הבעיה אינה מוגבלת לטקסט בלבד. גם עולם המוזיקה עובר שינוי דרמטי. להקות שמעולם לא היו קיימות מצליחות להגיע למיליוני האזנות, ורק לאחר מכן מתגלה שהן נוצרו לחלוטין באמצעות בינה מלאכותית – מהמילים ועד לתמונת היח”צ. עם כלים כמו Suno ו-Udio כל כך קל לייצר היום מוזיקה מג’ונרטת. וכן – זה נשמע טוב! דוגמה בולטת היא הלהקה Velvet Sundown, שכבשה את Spotify עם למעלה ממיליון האזנות לפני שהתברר שמדובר בפרויקט מלאכותי.

מיליוני צפיות: the Velvet Sundown בספוטיפיי.

טכנולוגיות GenAI מאפשרות היום אפילו להחזיר אמנים מן המתים – כך עפרה חזה וזוהר ארגוב חזרו לדואט מרגש ביום העצמאות 2023, שנים לאחר מותם.

אמנם במקרה הזה לא מדובר ב-AI Slop, אלא בתוכן שהופק בקפידה, ונעשה בשיתוף עם משפחותיהם של זמרי-העל הישראליים, אבל הוא ממחיש את הקלות הבלתי נסבלת שבה תוכן סינטטי “עובר” כאמיתי. כל הסיפור הזה מציף שאלות פילוסופיות – האם זה מוסרי? האם מותר להשתמש בקולו של אדם לאחר מותו? וגם אם הכל 100% AI – מה זה בעצם אומר ש”התאהבתי” בשיר AI? האם תוצרי AI יכולים להתחרות בתוצרים של אמנים אנושיים? או שאולי אנחנו צריכים לשאול שאלה הפוכה – האם ליוצרים אנושיים יהיה את הכוח, המשאבים ואורך הרוח להתחרות בתוצרי AI שרק ילכו ויהפכו ליותר ויותר איכותיים, קליטים ומהפנטים?

הבעיה חמורה עוד יותר כשמוזיקה כזו משמשת להונאות תמלוגים. אמנים מזויפים מעלים אלפי שירים לאותן פלטפורמות, ומפעילים בוטים שמנגנים אותם שוב ושוב. מדובר בתעשייה של מאות מיליוני דולרים שמחסלת בפועל את ההכנסות של מוזיקאים אמיתיים ומייצרת בעיות אמיתיות לשירותי הסטרימינג.

גוגל כבר לא מפנה לאתרים

עד לא מזמן, האינטרנט פעל על עיקרון פשוט: אתרים מייצרים תוכן, גולשים מוצאים אותו דרך גוגל, וגוגל מחלקת את התנועה בהתאם לרלוונטיות. אך מאז השקת מנגנון “AI Overview” של גוגל, המערכת מסכמת בעצמה את המידע ומציגה את התשובה ישירות בדף החיפוש. לכאורה מדובר בנוחות מרבית, אך בפועל, אתרי תוכן מאבדים תנועה והכנסות. לפי מחקר של Bain & Company, כ-80% מהמשתמשים צורכים כעת תוצאות “אפס קליקים” (Zero Clicks) – כלומר, הם מקבלים תשובה מה-AI ואינם מבקרים עוד באתרי המקור. המשמעות הכלכלית ברורה: פחות חשיפה, פחות פרסום, ופחות תוכן איכותי שנוצר בידי אנשים. להרחבה, קראו את המאמר שכתבתנו בנושא זה.

בתמונה: דו”ח של Similarweb שמראה את הירידה בהפניות האורגניות בגוגל (גולש שהקליק על כתבה והועבר לאתר חיצוני), אל מול העלייה בזירו קליקס (גולש ששאל שאלה בגוגל, וקיבל מיד תקציר AI, מבלי להמשיך לאתר חיצוני).

Credit: Similarweb

כשהמוצר חינם – התוכן שלכם הוא המוצר!

כדי לייצר תוכן חדש, מערכות AI צריכות קודם “ללמוד” מתוכן קיים – וזהו לב הבעיה. החברות שמאחורי המודלים משתמשות באינספור טקסטים, תמונות וקטעי וידאו שפורסמו על ידי יוצרים אמיתיים, לרוב בלי ידיעתם או רשותם. ב-2025 נחשף כי Reddit מכרה את מאגר התגובות שלה לגוגל ול-OpenAI תמורת עשרות מיליוני דולרים בשנה. גם YouTube אושר כמאגר אימון עבור מודל הווידאו של גוגל, Veo3. במקביל, אמנים ב-DeviantArt גילו כי עבודותיהם שימשו כבסיס ליצירת תמונות סינתטיות שנמכרות חזרה בפלטפורמה.

היצירה האנושית הפכה לחומר גלם בחינם. ההכנסות זורמות לחברות, ולא לאמנים. לפי CISAC (הקונפדרציה הבינלאומית של אגודות היוצרים והמלחינים), יוצרי מוזיקה וקולנוע צפויים לאבד עד 22 מיליארד אירו בהכנסות עד 2028 כתוצאה מהשפעת הבינה היוצרת.

כש-AI מתחיל להאכיל את עצמו

כמות התוכן הסינתטי באינטרנט לא רק מזהמת את המרחב הציבורי, אלא גם מאיימת על עצם היכולת של המודלים להמשיך ללמוד. ככל שמערכות בינה מלאכותית ניזונות מתוכן שנוצר על ידי AI, כך האיכות שלהן מתדרדרת – תופעה שמכונה “אוטופגיה של בינה מלאכותית” (AI Autophagy). מחקר שפורסם בכתב העת Nature מזהיר כי שימוש הולך וגובר בתוכן סינתטי כנתוני אימון יוביל ל”התמוטטות מודלים”: מצב שבו האלגוריתמים מאבדים את היכולת להבין מהו מידע אמיתי ומהו ג’ינרוט חסר ערך. כאשר מודלים מאמנים זה את זה על בסיס נתונים מלאכותיים, הם נוטים להיכשל בהבנת המשימה המקורית, ובכך למעשה “להשחית” את עצמם.

אילוסטרציה: בוט שמאומן על תוכן שבוט אחר יצר.

גם המדע והמחקר בבעיה…

ההשפעה אינה נעצרת בגבולות המדיה או המסחר. גם המדע, אחד התחומים שהאמינות היא יסוד קיומו, מתחיל להיפגע. לפי מחקר שפורסם ב-Science Advances, לפחות 13.5% מהמאמרים הביו-רפואיים שפורסמו ב-2024 נכתבו או נערכו בעזרת AI, כאשר בתחומים מסוימים הנתון הגיע ל-40%. במאמר אחר שפורסם ב-Nature עלתה תופעה מדאיגה אף יותר – חוקרים שנתפסו “עם המכנסיים למטה” כשהם מסתירים פקודות סמויות (Prompt injection) בתוך מאמרים שכתבו, כדי לגרום למערכות ביקורת מבוססות AI להעניק להם ביקורת חיובית. התוצאה היא מערך מדעי שנשען יותר ויותר על כלים אוטומטיים שאפשר לשבש, להונות ולהשחית בקלות.

ומה יקרה אם לא נעצור?

התמונה המצטיירת עגומה: עולם שבו אין עוד ודאות מי כתב, מי צילם, מי שר, ומי בכלל אמיתי. תוכן סינתטי מזין את עצמו, והאינטרנט עלול להפוך לסביבה סגורה של שקרים, בלבול וערפול. אך המסקנה אינה בהכרח קטסטרופלית. כמו בכל טכנולוגיה, גם כאן נדרשת אחריות אנושית. מערכות בינה מלאכותית יכולות להפוך לכלי עבודה מופלאים, אך רק אם נשכיל להשתמש בהן בזהירות, תוך שמירה על פיקוח, ייחוס ועריכה אנושית אמיתית. הבעיה אינה נעוצה במכונות, אלא באנשים שבוחרים להפעיל אותן בלי לעצור ולבדוק אם זה אחראי ומועיל (ובמועיל הכוונה – מועיל גם לשאר הציביליזציה האנושית, ולא רק לחשבון הבנק הפרטי שלהם). המודלים הגנרטיביים לא מבינים מהי אמת או מהו ערך, אך אנחנו כן. ואם נמשיך להאכיל את האינטרנט בתוכן ריק, הוא יחזיר לנו בדיוק את מה שנתנו לו – גרסה סינתטית ומעוותת של עצמנו.

האינטרנט התחיל כרשת אנושית של שיתוף ידע, יצירתיות וחיבורים אמיתיים. כדי לשמור עליו כזה, אנחנו נדרשים למאמץ מודע – עלינו להעדיף מקורות אמינים על פני סיכומי AI אוטומטיים. עלינו ליצור במקום לשכפל. ולרגע אל תבינו אותי לא נכון – אין שום בעיה להשתמש ב-AI. אבל אנחנו מאמינים שכל תוצר שנפלט ממערכת AI הוא רק חומר גלם, ולא מוצר סופי. בסופו של יום כדאי שיהיה בן אנוש בתחילת התהליך וגם בסופו. שמישהו עם מוח ודופק יהיה חתום עליו.

הפוסט האם ה-AI Slop יהרוס לנו את האינטרנט? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

האם ChatGPT בדרך להפוך למערכת ההפעלה של העתיד?

רון גולד — Tue, 07 Oct 2025 10:03:54 +0000

סם אלטמן עלה אתמול לבמה של אירוע המפתחים השנתי של OpenAI, ה-Dev Day 2025, ושינה שוב את חוקי המשחק. זו לא עוד השקה או עדכון גרסה. הפעם, OpenAI הכריזה על מהלך שמסמן עידן חדש – ChatGPT כבר לא רק “צ’אט חכם” – הוא הופך לפלטפורמה שלמה, שבה אפשר לבנות, להפעיל ולהשתמש באפליקציות ישירות בתוך חלון השיחה. מה זה אומר בפועל, ולמה זה כל כך משמעותי?

לפני שנענה על זה בהרחבה, כדאי לצפות ב-Keynote המלא של אלטמן – הרצאה שמציגה את הדרך החדשה שבה OpenAI חושבת על פיתוח, חדשנות ועתיד הבינה המלאכותית. זה לא עוד אירוע טכנולוגי – זו ממש הצצה לעתיד של האינטרנט.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

אפליקציות בתוך ChatGPT

ההכרזה הגדולה ביותר של הערב היא Apps SDK – ערכת פיתוח חדשה שמאפשרת לבנות אפליקציות שפועלות ישירות בתוך ChatGPT, בלי לצאת מהצ’אט. עד היום היינו “מדברים” עם בוט של חברה, ואז נאלצים לעבור לאתר שלה כדי להזמין, לשלם או לבצע פעולה. מהיום – הכול קורה באותו מקום. במהלך הדמו באירוע, OpenAI הציגה כמה דוגמאות שממחישות את הפוטנציאל:

ציור חופשי שהפך אוטומטית לעיצוב ב-Figma (מה שהקפיץ את מניית החברה ב-15%).
בנייה של מצגת שלמה ב-Canva, מבלי לעזוב את השיחה.
חיפוש דירה ב-Zillow, כולל סינון, הצגת תוצאות והמשך לתהליך הרכישה.

במילים פשוטות, OpenAI בונה App Store חדש, רק בתוך הצ’אט. מפתחים יוכלו להגיש אפליקציות לאישור, משתמשים יוכלו להתקין ולשלב אותן בשיחות, ובקרוב, גם לשלם עליהן ישירות, בזכות שיתוף הפעולה עם Stripe ו-Shopify. זו לא עוד תוספת נוחה, זו מהפכה של ממש באופן שבו אנחנו מתקשרים עם טכנולוגיה.

סוף לעבודה עם אינסוף כלים

אחת ההכרזות הבולטות באירוע היא AgentKit – סביבת פיתוח חדשה שמאפשרת לבנות “סוכני בינה מלאכותית” בצורה ויזואלית ונגישה. אם בעבר נדרשנו לחבר בין עשרות כלים עם Make ,Zapier או n8n כדי ליצור תהליכי אוטומציה, כעת אפשר להרכיב Agent אחד בממשק Drag & Drop, שמתחבר ישירות למודלים של OpenAI ולפרוטוקול ה- MCP שלהם.

בתוך AgentKit פועלת מערכת של כלים משלימים שמכסה את כל מחזור החיים של הסוכן: Agent Builder מספק ממשק גרפי ליצירת תהליכי עבודה בלי לכתוב קוד, Connector Registry מאפשר לחבר מקורות נתונים וכלי צד שלישי – ממערכות CRM ועד גיליונות נתונים, ChatKit משלב ממשקי צ’אט חכמים בתוך מוצרים קיימים, ו-Evals מספק כלים למדידה ובקרה כדי לשפר את ביצועי הסוכנים לאורך זמן.

השילוב הזה הופך את AgentKit לפלטפורמה מלאה שמרכזת את שלבי התכנון, החיבור, ההפעלה והאופטימיזציה – הכול במקום אחד. יחד עם זאת, חשוב לזכור שהמערכת משאירה אתכם בתוך האקוסיסטם של OpenAI. לכן, למרות שהממשק נראה ידידותי ומעוצב, הוא אינו תחליף מלא לכלים פתוחים כמו n8n, אלא כלי משלים שמתמקד בתרחישים מבוססי ChatGPT ובשיפור הדיוק של התוצרים.

מנועי העומק שמחזקים את הפלטפורמה

כדי שכל המערכת החדשה של OpenAI תפעל, היה צורך לחזק את היסודות – את המנועים שמניעים את הקסם מאחורי הקלעים. במרכז השדרוגים עומדים ארבעה מנועים עיקריים, שכל אחד מהם מוסיף שכבה קריטית לפלטפורמה החדשה.

הראשון הוא GPT-5 Pro, הגרסה המדויקת והחזקה ביותר של GPT עד כה, הזמינה גם דרך ה-API. זהו הבסיס שעליו יתבססו סוכנים ואפליקציות עתידיים. לצידו מגיע Sora 2, הדור החדש של מודל הווידאו הגנרטיבי, שמסוגל לייצר סרטונים ישירות מטקסט, ולראשונה גם דרך API פתוח. Codex, מנוע הקוד של החברה, יוצא סוף-סוף מגרסת הבטא ומקבל אינטגרציות עמוקות עם Slack, GitHub וכלים ניהוליים נוספים, מה שהופך אותו לכלי עבודה יומיומי אמיתי למפתחים. ולבסוף Real-Time Voice Mini, גרסה קלה וזולה בהרבה של מודל הקול בזמן אמת, שמפחיתה עלויות בכ-70 אחוזים ומקרבת את היכולת לקיים שיחות קוליות חכמות לכל עסק.

במילים פשוטות, OpenAI לא רק הוסיפה פיצ’רים, היא חיזקה את השרירים הטכנולוגיים שמאפשרים להפוך את ChatGPT ממנוע שיחה למערכת הפעלה שלמה, המסוגלת לתקשר, לנתח, ליצור ולתפעל בזמן אמת.

לאן כל זה הולך ומה המשמעות העסקית

כדי להבין את גודל המהלך, צריך להתרחק מהפרטים ולהביט בתמונה הרחבה. במשך כשנתיים OpenAI פעלה כחברת מוצר – עם צ’אט, מודלים ו-API. כעת היא עוברת שינוי עמוק – מיצרן כלי בינה מלאכותית לחברת פלטפורמה, שבונה סביב ChatGPT מערכת שלמה של חוויות, שירותים ועסקים.

החזון פשוט אבל שאפתני – לרכז את חוויית המשתמש כולה בתוך הצ’אט, לפתוח את הפלטפורמה למפתחים שיבנו עליה אפליקציות וסוכנים, וליצור סביב זה תשתית כלכלית פנימית עם עסקאות, רכישות ומונטיזציה ישירה. במילים אחרות, OpenAI כבר לא מתחרה במנועי חיפוש או בכלי AI אחרים, היא מבקשת להפוך לשכבת התשתית שעליה יתנהל האינטרנט החדש, שבו אינטראקציות, עסקאות ולמידה מתרחשות בתוך שיחה אחת רציפה.

המהלך הזה משנה לא רק את עולם הפיתוח, אלא את יחסי הכוחות הדיגיטליים עצמם. כש-ChatGPT הופך לשער הראשי לאינטרנט, נוצרת שכבה חדשה של שליטה בין המשתמשים לשירותים.

עבור OpenAI, המשמעות עצומה. אם בעתיד כל פעולה – קנייה, הזמנה, תכנון או חיפוש – תתבצע דרך הצ’אט, היא עשויה להפוך לשער הכניסה המרכזי של האינטרנט החדש, ולגזור עמלה כמעט על כל אינטראקציה. זה מהלך שמזכיר את המהפכה שחוללה Apple עם חנות האפליקציות שלה, רק שכאן מדובר בעולם שבו לא מחפשים או מקלידים, פשוט מבקשים.

עבור המשתמשים, זה עולם נוח בהרבה. הכול קורה באותה שיחה – מחקר, עיצוב ותשלום בתהליך רציף אחד. אבל לנוחות הזו יש מחיר – תלות הולכת וגדלה בפלטפורמה אחת, ושאלות חדשות על פרטיות, שליטה בנתונים ושקיפות אלגוריתמית.

ועבור המתחרים, מדובר באיום ישיר. ענקיות כמו Google, Meta ו-Microsoft לא יישארו אדישות. גוגל, למשל, כבר משלבת חיפוש שיחתי ו-AI בדפדפן כדי למנוע מ-OpenAI להשתלט על נקודת המפגש שבין האדם והאינטרנט. הקרב הבא לא יהיה על תוכן או על מודלים, אלא על מי שיחזיק בממשק הראשי שמתווך בין בני אדם למידע.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לסיכום, אירוע ה-Dev Day של OpenAI השנה לא היה רק חגיגה טכנולוגית, הוא היה הצהרת כוונות ברורה. OpenAI כבר לא מסתפקת בלספק מודלים חכמים, היא רוצה להיות הפלטפורמה שמנהלת את הדרך שבה אנשים מתקשרים, עובדים ויוצרים בעולם החדש. אנחנו עומדים בפתחו של עידן שבו הצ’אט הופך לחלון הראשי של האינטרנט – המקום שבו מתבצעות אינטראקציות, החלטות ועסקים. וכמו תמיד, מי שילמד להשתמש בזה מוקדם, יבין מהר מאוד שזה לא עוד כלי. זו השפה החדשה של העולם הדיגיטלי. ומי שידע לדבר בה ירוויח כשהשאר עוד ינסו להבין מה השתנה.

הפוסט האם ChatGPT בדרך להפוך למערכת ההפעלה של העתיד? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Sora 2 והעידן החדש של היצירתיות האנושית

רון גולד — Mon, 06 Oct 2025 12:08:56 +0000

אני עוקב כבר תקופה אחרי הבלוג של סם אלטמן, מנכ”ל OpenAI – האיש שמוביל את החברה שיצרה את ChatGPT ואת Sora ושינתה את העולם בנובמבר 2022 ומאז עוד כמה פעמים לאורך הדרך. בימים האחרונים, במקביל לרעש המטורף והמוצדק שעוררה ההשקה של הגרסה השנייה של סורה, פרסם אלטמן פוסט חדש בשם “Sora 2”. זו לא הייתה רק השקה של מודל חדש, אלא הצהרה על עידן של יצירתיות ועל מודל עסקי חכם שיכול לקרוא תיגר אמיתי על ענקיות הווידאו הוויראלי כמו טיקטוק ואינסטגרם. אין ספק שזה פתח לעולם מרתק אבל גם מפחיד. אלטמן כותב על השינוי ומנסה לשקף לקוראים איך העולם ייראה על הציר שבין חופש היצירה לאחריות. קראתי את הפוסט בעיון, וזו הפרשנות שלי – לא תרגום – ניסיון להבין לעומק מה אלטמן באמת אומר, ואיך זה משנה את הדרך שבה ניצור ונחשוב.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

“הרגע שבו ChatGPT פגש את עולם היצירה”

אלטמן פותח את הבלוג פוסט במשפט שכבר הפך לסמל: “אנחנו משיקים אפליקציה חדשה בשם Sora. זו תחושת ה־‘ChatGPT של עולם היצירה’ – תחושה של משהו חדש, קליל ומהנה.”

לפני שנבין את גודל הרגע הזה, חשוב לזכור מאיפה זה התחיל. הגרסה הראשונה של סורה הוכיחה כמה קשה להפוך חזון למציאות. ההייפ היה עצום, אבל אחרי זמן המתנה ארוך (מאוד) הביצועים היו בינוניים פלוס – ובינתיים כלים כמו Runway ,Luma ואחרים כבר הציגו תוצאות מרשימות משלהם.

Sora 2 מתקנת את מה שלא עבד קודם. היא לא מהפכה טכנולוגית, אבל היא קפיצה אמיתית בבשלות – באיכות (גם אם עדיין 720p), בעקביות ובתחושת החוויה. אם ChatGPT היה הרגע שבו השפה קיבלה מוח חדש, Sora היא הרגע שבו הדמיון קיבל גוף. זו הדרך הפשוטה ביותר לתאר את השינוי הזה – כל אחד יכול עכשיו להפוך רעיון לווידאו שנראה אמיתי, קולנועי – תוך דקות. אין מצלמה, אין צוות, אין תהליך ארוך. רק רעיון, מקלדת, ודמיון שלא צריך תקציב.

פיצ’ר Cameo

אחד החידושים הבולטים שסוחף את המשתמשים הוא פיצ’ר Cameo – יכולת חדשה לשלב את עצמך ואת חבריך בתוך הסרטון, תוך שמירה על עקביות דמות, תנועה והבעה. “היכולת להכניס את עצמך או את חבריך לסרטון… היא בעינינו דרך חדשה, כמעט מפתיעה, להתחבר זה לזה.”

וזה אולי לב העניין. זו לא עוד הדגמת יכולת טכנית, אלא שינוי תרבותי אמיתי. לראשונה, בינה מלאכותית מאפשרת לנו לא רק ליצור סיפור, אלא להיות בתוכו. והחוויה הזו, של לראות את עצמך בתוך עולם שנוצר ממילים בלבד, משנה את הדרך שבה אנחנו תופסים יצירה. תחשבו רגע…איזה סרט הייתם יוצרים אם הייתם יכולים להכניס את עצמכם לתוכו?

בין חופש היצירה לאחריות

“יש תחושת התרגשות גדולה – וגם מעט פחד.” זה אולי המשפט החשוב ביותר בפוסט כולו. כי הוא מסמן תודעה – ההבנה שכוח יצירתי כזה דורש גם ריסון. אלטמן מזהיר מפני העתיד האפשרי שבו “כולנו נשאבים לפיד ממוקסמם חיזוקים” – עולם שבו האלגוריתם כבר לא משרת אותנו, אלא קובע במקומנו מה ניצור ומה נרצה לראות.

ובמקום הזה הוא מציב סדרת עקרונות – מה שהוא מכנה “האתוס של סורה” – שמנסה להגדיר מחדש איך נראית יצירה מודעת בעידן של מכונות.

ארבעה עקרונות ליצירה מודעת

בבסיסו של האתוס עומדת תפיסה פשוטה אך רדיקלית: הצלחה אמיתית לא נמדדת בזמן מסך, אלא בתחושת ערך. אלטמן מבהיר: “רוב המשתמשים, כשהם מסתכלים חצי שנה אחורה, צריכים להרגיש שחייהם טובים יותר בזכות סורה. אם זה לא יקרה – נשנה כיוון, ואם לא נצליח, נפסיק את השירות.” זו אמירה נדירה בעולם שבו אלגוריתמים נמדדים בעיקר על קליקים ולא על תועלת.

העיקרון השני הוא שליטה אישית מלאה. לא עוד פיד שמחליט בשבילנו, אלא מערכת שמקשיבה באמת. המשתמשים יוכלו לבחור אם הם רוצים תוכן שמרגיע, מעורר השראה, אנרגטי או ממוקד תחום. אפילו לבני נוער יינתנו כלים לבקרה ולהגבלת התאמה אישית. זו הצהרה פשוטה שמטרתה להחזיר את השליטה לידיים שלנו.

השלישי נוגע בלב החזון של אלטמן – האמונה שיצירה היא צורך אנושי. “אנחנו מאמינים שבני אדם נולדו ליצור, והיצירה חשובה לרווחה שלנו.” זו קריאה לחזור לעשייה, לחקור, לנסות, ולא רק לגלול.

ולבסוף, אולי העיקרון הכי מסקרן והכי כנה – עזרה בהשגת מטרות ארוכות טווח. אלטמן כותב: “אם אתה רוצה להיות יותר מחובר לחברים, ננסה לעזור בזה. אם אתה רוצה להקים עסק, נלמד אותך את הכישורים הדרושים. ואם כל מה שאתה רוצה הוא לגלול בלי סוף ולהתעצבן, גם זה בסדר.” יש כאן אמירה עמוקה – לא פטרונות, אלא כבוד לבחירה.

המטרה של סורה היא לא לשנות את הרצון האנושי, אלא להקשיב לו. זו תפיסה כמעט חינוכית – בינה מלאכותית שלא באה ללמד אותנו איך לחשוב, אלא לעזור לנו להבין את הדרך שבה אנחנו חושבים.

ארבעת העקרונות האלה מגדירים יחד מערכת מוסרית חדשה – טכנולוגיה שמעצימה אותנו, מבלי לבלוע אותנו.

הכלכלה החדשה של יצירה

בפוסט המשך, אלטמן חושף את השכבה הפחות זוהרת של המהפכה – הצדדים הכלכליים והמשפטיים של יצירה בעולם גנרטיבי. הוא מתאר מציאות שבה אלפי משתמשים מייצרים כמויות עצומות של וידאו, לעיתים עבור קהל של אדם אחד. התופעה הזו, לדבריו, מייצרת אתגר חדש: איך שומרים על חופש היצירה – מבלי לקרוס כלכלית.

OpenAI בוחנת מודל חדש שבו בעלי זכויות יוכלו לבחור אם לאפשר שימוש בדמויות או בנכסים שלהם, ולקבל חלק מההכנסות כשיעשה בהם שימוש. זו תפיסה שמנסה להפוך קניין רוחני מגבול למרחב משותף – מערכת שבה ערך נוצר משיתוף, לא מחסימה. אלטמן מודה שהדרך לשם לא תהיה מושלמת. “זה יהיה תהליך של ניסוי וטעייה,” הוא כותב, ומסמן את הכיוון: כלכלה לומדת שמתפתחת יחד עם היוצרים שלה.

ימים ספורים אחרי פרסום הפוסט, OpenAI הכריזה על צעד נוסף בכיוון הזה – מערכת חדשה שמעניקה לבעלי זכויות שליטה מדויקת על הדרך שבה הדמויות, המותגים או היצירות שלהם יכולים להופיע בסרטונים שנוצרים מטקסט. לא עוד “כן או לא”, אלא שליטה אמיתית: הגדרה של איך, מתי ובאיזה הקשר ייעשה שימוש.

זה שינוי עמוק, לא רק טכני או משפטי, אלא תרבותי. הוא מסמן את המעבר מעולם של יצירה פרועה לעולם שבו חופש ואחריות מתחילים להתקיים יחד. סורה, במובן הזה, היא לא מוצר גמור אלא ניסוי חי – פלטפורמה שנבנית תוך כדי תנועה, לומדת מהשטח, ומתרחבת יחד עם המשתמשים שלה. הקצב, לדברי אלטמן, צפוי להיות “גבוה מאוד – כמו בתחילת ימי ChatGPT”.

רגע לפני שמאבדים פרופורציות

הרעיונות של אלטמן מעוררי השראה, אבל הם גם מעלים שאלה לא פשוטה: האם באמת ניתן למדוד “שביעות רצון לטווח ארוך” בעולם שמבוסס על נתונים, פרסום ותשומת לב? הרשתות החברתיות התחילו בדיוק באותה הבטחה – ליצור חיבור בין אנשים – ובתוך שנים הפכו למכונות שמודדות מעורבות במקום משמעות. היסטורית, כל ניסיון למדוד “אושר דיגיטלי” הסתיים בכך שהמדידה עצמה הפכה למטרה.

אלטמן מבטיח ש-Sora תמדוד ערך אמיתי, אך כדי שזה יקרה היא תצטרך לבנות מודל עסקי שבו הצלחה מסחרית ורווחת המשתמשים לא יתנגשו. זו אולי המשימה המאתגרת ביותר בתולדות OpenAI – להפוך את ההצלחה האנושית למדד הצלחה עסקי. ואולי, בסוף, זו גם נקודת המבחן של עידן הבינה המלאכותית כולו – האם נוכל לבנות מערכות שמרוויחות מהטוב שבנו, לא מהחולשות שלנו.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

עולם של הזדמנויות

ההשפעה של Sora לא תיעצר בעמק הסיליקון. היא תגיע לכאן, מהר. עסקים קטנים יוכלו להפיק סרטים מקצועיים ביום אחד, בלי צוות, בלי תקציב, בלי מחסומים. מורים ישלבו שיעורים ויזואליים שמותאמים אישית לתלמידים שלהם. יוצרים עצמאיים יוכלו לבדוק רעיונות בלי הפקה מורכבת. וסטארטאפים יוכלו להדגים מוצר עתידי כאילו כבר יצא לשוק.

זו מהפכה של נגישות, הפעם לא רק טכנולוגית, אלא גם כלכלית ותרבותית. בפעם הראשונה, כישרון ודמיון שווים יותר מציוד או משאבים. אבל לצד כל זה, נדרש איזון. נצטרך לפתח כללים חדשים סביב זכויות, פרטיות ואתיקה. היכולת ליצור וידאו אמין בלחיצת כפתור היא כוח עצום, והשאלה האמיתית היא לא רק איך נשתמש בו, אלא איך נוודא שהוא לא ישתמש בנו. כי בסוף, כמו כל טכנולוגיה גדולה, גם כאן הכול יוכרע על דבר אחד – על האחריות האנושית שמחזיקה את הכלי.

לא עוד כלי, אלא מראה

סם אלטמן לא כתב בלוג על טכנולוגיה. הוא כתב על תרבות. על הדרך שבה אנחנו חושבים, יוצרים, ומגדירים מהי יצירתיות בעידן חדש. הוא מבין שהשאלה הגדולה של עידן הבינה המלאכותית הבא לא תהיה מה עוד אפשר לייצר, אלא מה נכון לייצר, ולמה. Sora 2 היא מראה. היא משקפת את הגבול הדק בין יצירה אמיתית לצריכה אינסופית, בין חופש לבקרה. ובעולם שבו כל אחד יכול להפיק סרט מושלם בלחיצת כפתור, הערך כבר לא טמון בתוצאה, אלא בכוונה שמאחוריה.

אם נזכור את זה, נוכל להפוך את הבינה המלאכותית לכלי שמעצים את האנושיות שלנו, לא כזה שמחליף אותה. ובמובן הזה, Sora היא לא רק מהפכה טכנולוגית, אלא תזכורת רכה למה שבאמת הופך אותנו לבני אדם – היכולת לבחור, ליצור, ולשאול למה גם כשאפשר פשוט לייצר.

הפוסט Sora 2 והעידן החדש של היצירתיות האנושית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

כך תהפכו בניית אוטומציות למקצוע

אביתר אדרי — Mon, 06 Oct 2025 07:48:57 +0000

להפוך ידע לטכנולוגיה זה מרגש, אבל להפוך אותו לעסק רווחי – זו כבר אמנות בפני עצמה. ככל שהעולם מאמץ את הבינה המלאכותית בקצב הולך וגובר, נוצר צורך חדש: לא רק לדעת לבנות אוטומציות וסוכנים חכמים, אלא גם לדעת איך להפוך את הידע הזה לקריירה של ממש. איך איך מחברים בין כל החלקים – טכנולוגיה, ערך, תקשורת וביטחון עסקי? התשובה לשאלה זו היא מה שמפרידה בין משתמש חובב לאיש מקצוע שמתפרנס מהתחום הזה – אחד התחומים הכי צומחים בשנתיים האחרונות. כי בעולם שבו כלים משתנים מדי חודש, היכולת שלכם לבנות בסיס יציב – היא זו שתהפוך אתכם למקצוענים אמיתיים.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

כמה באמת אפשר להרוויח?

כשמתחילים לחשוב על מקצוע חדש, תמיד עולה אותה שאלה: כמה זה שווה?

בעולם האוטומציות והבינה המלאכותית, טווחי ההכנסה מגוונים מאוד, אבל גם מפתיעים. פרויקטים פשוטים של אוטומציה יכולים להכניס כמה מאות דולרים, ואילו פרויקטים עסקיים רחבים שמערבים אינטגרציות מורכבות, חיבורים למערכות חיצוניות ובינה מלאכותית, יכולים להגיע בקלות ל-10,000 עד 20,000 דולר לפרויקט.

מודלים עסקיים רבים מבוססים על ריטיינר חודשי – לקוחות שמשלמים תשלום קבוע עבור תחזוקה, שדרוגים או בניית מערכות חדשות. הרווח כאן מגיע מהשילוב שבין ערך מתמשך ללקוח לבין היכולת שלכם לפתח מערכות שממשיכות לעבוד גם כשאתם לא על המקלדת.
יש גם מי שבוחר במבנה היברידי – חיבור בין תמחור פר-פרויקט לבין תשלומים חודשיים קבועים. זה מאפשר יציבות פיננסית לצד גמישות עסקית, ומעודד יצירת שיתופי פעולה ארוכי טווח עם לקוחות.

טווחי שכר והכנסות לאנשי מקצוע שעוסקים בבניית אוטומציות עסקיות וסוכני AI.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

שלושה מסלולי קריירה עיקריים

העולם החדש של האוטומציות מציע לפחות שלושה מסלולים ברורים – וכל אחד מהם יכול להוביל למקצוע של ממש.

1) שכירים

השוק צמא למומחה אוטומציות וסוכנים שמשתלבים בחברות וארגונים. מדובר בתפקיד שמתחיל לתפוס תאוצה וקיבל חיזוק משמעותי לאחר עליית טכנולוגיות ה-GenAI מאז סוף 2022. חברות מבינות שהן צריכות ייעוץ וליווי טכנולוגי מבלי לגייס מנהל AI במשרה מלאה. כאן אתם נכנסים לתמונה – בין אם כעובדי חברה שעברו פיתוח מקצועי, או כמי שרוצים לייצר לעצמם הכנסה נוספת במקביל לעבודה כשכירים, ובין אם כיועצים חיצוניים שמובילים תהליכים, בונים תשתיות חכמות ומייעלים את מערכות החברה בעזרת בינה מלאכותית ואוטומציות עסקיות.

2) פרילנסרים ונותני שירותים

כאן אתם מוכרים את הידע שלכם ישירות ללקוחות – עסקים קטנים, סטארט-אפים או יזמים. אתם מאפיינים, בונים ומיישמים פתרונות אוטומציה אמיתיים שמפחיתים שעות עבודה ומגדילים רווחיות.

3) הסבה מקצועית – יציאה לדרך חדשה

זוהי אחת הקבוצות המרגשות ביותר. אנשים שהגיעו מעולמות שונים – קידוד, שיווק, חינוך, עיצוב, אדמיניסטרציה, שירות לקוחות, הייטק – ומבינים שהגיע הזמן לעשות שינוי אמיתי. העולם הדיגיטלי נפתח בפניכם, והיכולת ללמוד כלים חדשים, להתנסות ולבנות מומחיות תוך חודשים ספורים, היא חסרת תקדים.

לא צריך רקע קודם בתכנות או הנדסה – מספיק סקרנות, התמדה ורצון ללמוד. הידע המקצועי (פה בקורס), הקהילה שלנו והכלים זמינים מתמיד, והכניסה לעולם האוטומציות, ה-AI והסוכנים כיום היא נגישה יותר מאי פעם.

הבחירה במסלול תלויה באופי שלכם, בקצב הלמידה ובשאיפה העסקית שלכם – אבל בכולם נדרש שילוב של חשיבה יצירתית, יכולת טכנית וראייה עסקית רחבה.

פוטנציאל הצמיחה של מקצועות האוטומציות והסוכנים.

מה זה אומר להיות מומחה אוטומציות וסוכנים

מומחה אוטומציות וסוכני AI הוא הרבה מעבר ל”איש טכני”. זהו אדם שחושב תהליכים, מבין צרכים עסקיים ויודע לתרגם בעיה לפתרון. שלושת היסודות המרכזיים הם:

איפיון מקצועי: להבין לעומק את התהליכים של הלקוח, לזהות נקודות חיכוך, חזרות וטעויות אנוש, ולהגדיר היכן אוטומציה תייצר ערך אמיתי.
חשיבה יצירתית ופתוחה: תחום האוטומציה הוא לא רק טכנולוגיה – הוא אמנות. הוא דורש לראות את התמונה הגדולה ולחשוב איך אפשר לייצר חיבורים מפתיעים בין מערכות.
יכולת טכנית: להכיר את הכלים, לדעת לחבר ביניהם, להבין מונחי יסוד טכניים כמו API ו-MCP, ולהחזיק ביכולת לפתור בעיות בזמן אמת. זה לא דורש תואר במדעי המחשב, אלא סקרנות טכנולוגית, נכונות ללמוד והרבה תרגול.

מומחה טוב הוא מי שיודע גם לשאול את השאלות הנכונות – לא “איזה כלי הכי טוב?”, אלא “מה הבעיה העסקית שאנחנו מנסים לפתור?”.

מומחה אוטומציות אמיתי יודע לשלב בין יכולות AI בתהליכי אוטומציות עסקיות!

איך מתחילים

1) הכשרה מקצועית

הצעד הראשון בבניית מקצוע חדש הוא הכשרה מקצועית אמיתית – לא סרטון אחד ביוטיוב ולא פוסט בלינקדאין – אלא מסלול שמעניק בסיס רחב להבנת הכלים, לצד תרגול משמעותי. ואם אתם פה, אז סימן שאתם במקום הנכון. בדיוק בשביל זה הקמנו את LetsAI – כדי לעשות דמוקרטיזציה לידע ולטכנולוגיה. מעבר לקורס המדהים שלנו לבניית אוטומציות עסקיות וסוכני AI, יש לנו את כל התשתית המקצועית כדי לעזור לכם לא רק ללמוד את התוכן, אלא גם ללמוד איך להפוך אותו למקצוע – כל זה לצד מעטפת מקצועית ואקוסיסטם תומך. אנחנו בטוחים שיש לכם שאלות – נשמח לתאם לכם שיחת ייעוץ ללא תשלום עם יועץ לימודים.

2) התמקצעות (Drill Down)

בעולם האוטומציה מומלץ להקדיש לפחות 50 שעות התנסות לכל כלי מרכזי. הכוונה אינה רק לצפייה אלא לבנייה, פירוק ותיקון תרחישים אמיתיים. כשאתם בונים בעצמכם תהליכים, אתם מפתחים אינטואיציה מקצועית – וזה משהו ששום תיאוריה לא תחליף.

3) המעגל הקרוב

הדרך החכמה ביותר להתחיל היא להתמקד במעגל הקרוב שלכם, אפילו תוך כדי תהליך הלמידה וההתמקצעות! מדובר באנשים שאתם כבר מכירים, קולגות או עסקים שאתם עובדים איתם. הציעו להם אוטומציות פשוטות שישפרו את עבודתם. זו דרך בטוחה לצבור ניסיון, לקבל פידבק ולהתחיל לבנות תיק עבודות אמיתי.

4) פשוט היא שם המשחק!

וזכרו את העיקרון: Keep It Simple. עדיף תהליך אחד שעובד מצוין על פני עשרה תהליכים חצי-גמורים.

מאיפה משיגים לקוחות

בעולם פתוח כמו זה, הזירה שלכם היא גלובלית. לקוחות פוטנציאליים נמצאים בכל פינה באינטרנט – כל עוד יודעים לגשת אליהם נכון.

Fiverr: התחלה טובה למי שרוצה להתנסות ולבנות מוניטין. בנו דף פרופיל ברור, הציגו פרויקטים אמיתיים והשתמשו בשפה פשוטה.
Upwork: פלטפורמה רצינית יותר, שמתאימה למי שכבר יש לו ניסיון מוכח או תיק עבודות. כאן אפשר למצוא לקוחות שמחפשים פתרונות עסקיים של ממש.
LinkedIn: המקום שבו מתרחשים רוב החיבורים העסקיים. השקיעו בבניית נוכחות מקצועית, שתפו תובנות והראו תוצאות.
Facebook: למרות שזו לא הרשת הראשונה שחושבים עליה, ישנן קבוצות מקצועיות רבות – קבוצות של בעלי עסקים, קבוצות נישתיות ועוד. אפשר גם לייצר אוטומציות עסקיות עם או בתוך פייסבוק, וכמובן שהתנעת קמפיינים ממומנים היא דרך מעולה לקבל לידים. נזכיר שבקורס שלנו יש סדנת עומק על כלי הפרסום של META, לצד מתודות יצירת תוכן עם AI.

המפתח הוא עקביות – לא קמפיין חד-פעמי אלא נוכחות אמיתית. עם הזמן, אתם תהפכו לאנשי המקצוע שאליהם פונים כשצריך פתרון מהיר וחכם.

העולם לא מחכה – זה הזמן לזוז

השילוב של אוטומציות ובינה מלאכותית הוא לא הבטחה עתידית – הוא כבר כאן. עסקים שמאמצים כלים חכמים חוסכים משאבים, משפרים שירות ומקדימים את המתחרים. ומי שמבין את זה מוקדם, נמצא בדיוק במקום הנכון בזמן הנכון.

אם יש דבר אחד שלמדנו מכל אנשי המקצוע שכבר צעדו בדרך הזו, זה שההתחלה אולי מאתגרת – אבל היא גם ההזדמנות הגדולה ביותר. לא צריך לדעת הכל, רק להתחיל לזוז.

אז כן, מפת הדרכים לבניית מקצוע בעולם האוטומציות מתחילה בצעד אחד קטן – אך עם כיוון ברור: להפוך את הסקרנות שלכם למקצוע אמיתי, מבוקש ורווחי.

הפוסט כך תהפכו בניית אוטומציות למקצוע הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

דפדפן ה-AI של Perplexity זמין בחינם לכולם: הנה מה שחשוב לדעת לפני שמורידים את Comet

רון גולד — Mon, 06 Oct 2025 07:30:17 +0000

מיליוני משתמשים חיכו בתור, וב-2 באוקטובר 2025 זה קרה: Comet, דפדפן ה-AI של Perplexity, הפך לחינמי. אחרי שלושה חודשים שבהם הוא היה זמין רק למנויי Max (200 דולר בחודש) או למי שהצליח להשיג לינק דרך רשימת ההמתנה – החברה פתחה אותו לכולם. זה לא עוד דפדפן עם בינה מלאכותית, זה ניסיון לשנות את הדרך שבה אנחנו גולשים ברשת. אז האם זה באמת הזמן להיפרד מ-Chrome ולעבור ל-Comet? והאם אפשר לגלוש בראש שקט? בואו נבדוק.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מה הופך את Comet לשונה?

Comet בנוי על Chromium, כמו Chrome, כך שהתחושה הראשונית מוכרת. אבל כאן נכנס ההבדל – ה-AI Assistant יושב בצד הדפדפן כחלק מובנה, לא כתוסף חיצוני. אפשר לבקש ממנו לסכם מאמרים, למלא טפסים, לחפש מידע מדויק בעמוד, ואפילו להפעיל כלים ולנווט באתרים במקומכם.

מעבר לכך, Comet שומר את ההקשר של כל עמוד – אם התחלתם שיחה על כתבה מסוימת, היא נשמרת גם כשעוברים לטאב אחר. זה נשמע כמו פיצ’ר קטן, אבל זה באמת משנה את זרימת העבודה.

היתרון הגדול באמת הוא היכולת האייג’נטלית: Comet מתפקד כמו דפדפן אינטליגנטי שמבצע פעולות מורכבות לבד. אפשר למשל, לבקש להעביר פלייליסט מ-Spotify ל-YouTube Music – והדפדפן יעשה את זה ויחסוך לכם שעות.

בקיצור, מדובר בדפדפן שמציע סיוע מובנה, חיפוש וציטוטים חכמים, הפעלת כלים ישירות מהעוזר, וכל זה יחד עם היכולות של Perplexity במקום אחד. זה כבר לא רק חיפוש – זה ממש דפדפן שעובד בשבילכם.

כך נראה הממשק של Comet

מה לגבי נושא האבטחה?

באוגוסט 2025 חשפה חברת Brave פרצת אבטחה חמורה ב-Comet. הם הצליחו להטמיע פקודות זדוניות בפוסט ב-Reddit, וכשמשתמש ביקש מהדפדפן לסכם את הדף – ה-AI ציית בלי לחשוב פעמיים. התוצאה היא שהאקרים יכלו להשתלט על חשבונות Perplexity של המשתמשים.

וזה לא נגמר שם. חברת LayerX גילתה ש-Comet פגיע ב-85% יותר מ-Chrome להתקפות פישינג. Guardio Labs הוסיפו ממצאים דומים – הדפדפן עלול לבצע רכישות לא מורשות, להיכנס לאתרי פישינג, ואפילו למלא פרטי חשבון בנק, בלי להזהיר את המשתמש.

ב-Perplexity טוענים שהבעיות כבר תוקנו, אבל עצם זה שדפדפן AI ציבורי הגיע לשוק עם פרצות כאלה מעורר שאלות קשות. האמת היא שמנגנוני האבטחה הקלאסיים של הרשת, כמו Same-Origin Policy, לא נבנו לעידן שבו AI פועל בשם המשתמש עם הרשאות מלאות.

לכן מי שעובד עם מידע רגיש – חשבונות בנק, מסמכי חברה או מיילים אישיים שיש בהם מידע שאתם מעדיפים להיזהר איתו – עדיף שימתין עד שהתעשייה תקבע סטנדרטים ברורים לאבטחת דפדפני AI.

למה Perplexity מחלקת את זה בחינם?

המהלך להפוך את Comet לחינמי הוא אגרסיבי. Perplexity מנסה לתפוס נתח שוק לפני שהענקים נכנסים לזירה. OpenAI מפתחת דפדפן AI משלה, Google משלבת את Gemini ב-Chrome, ו-The Browser Company כבר הציגו את Dia. כולם רוצים חלק מהעוגה.

המודל העסקי של Perplexity בנוי בשכבות. הגרסה החינמית כוללת את העוזר הבסיסי. מי שרוצה יכולות מתקדמות, כמו Background Assistant שמבצע משימות במקביל, צריך להיפטר מ- 200 דולר בחודש עבור Max. בנוסף, יש את Comet Plus ב-5 דולר בחודש, שמעניק גישה לתכנים מעיתונים ואתרי פרימיום.

המהלך המעניין ביותר הוא חלוקת ההכנסות עם המו”לים. Perplexity הקצתה קרן של 42.5 מיליון דולר ומתחייבת להעביר 80% מהכנסות Comet Plus לשותפים כמו CNN, Conde Nast, Fortune ו-Washington Post. התשלום מחושב לפי שלושה סוגי שימוש: ביקורים ישירים באתר, ציטוטים בתשובות AI, ושימוש של הסוכן בתוכן.

זה נשמע הוגן, אבל בפועל, 80% מתוך 5 דולר הם רק 4 דולר. זה רחוק מאוד מההכנסה של מנוי ישיר שנעה סביב 20-30 דולר בחודש. השאלה האמיתית היא האם המודל הזה באמת ישתלם למפרסמים, או שמדובר בעיקר בדרך של Perplexity להוריד את הביקורת על שימוש בתוכן ללא רשות.

Comet זמין להורדה חינם

מה לגבי התחרות?

Chrome עדיין שולט ביד רמה, עם 66.6% מהשוק. אבל עולם הדפדפנים משתנה. אם Comet יצליח להוכיח יציבות ובטיחות, הוא יכול למשוך משתמשים שמחפשים דרך חכמה יותר לגלוש. כרגע זה עדיין ניסוי – מעניין, אבל ניסוי. בקיצור, Comet מציע הצצה לעתיד של עולם הדפדפנים. בהווה הוא עדיין דפדפן עם פוטנציאל גבוה מאוד ובעיות אבטחה משמעותיות.

אז בשורה התחתונה – כדאי להוריד?

Comet עדיין לא דפדפן לכולם.

למי זה מתאים? לאנשי טק שאוהבים לנסות כלים חדשים, או למי שעושה הרבה מחקר אונליין ורוצה לחסוך זמן. היכולת לבקש מה-AI לסכם, לחפש ולנווט חוסכת לא מעט עבודה. וזה חינם – אז אין הרבה מה להפסיד.

למי זה פחות מתאים? למי שעובד עם מידע רגיש – חשבונות בנק, מסמכי חברה או כל מידע אישי שעדיף להיזהר איתו. בעיות האבטחה שנחשפו הופכות את השימוש למסוכן מדי בשלב הזה. גם אם Perplexity תיקנה את הפרצות הידועות, צריך לזכור שדפדפני AI עדיין בשלבי ניסוי, והתעשייה עוד לא קבעה סטנדרטים ברורים להגנה.

Comet מראה לאן עולם הדפדפנים הולך, אבל נכון לעכשיו הוא יותר ניסוי מסקרן מאשר כלי שאפשר לסמוך עליו בעיניים עצומות. אם אתם סקרנים – שווה לנסות. רק אל תהפכו אותו לדפדפן היחיד שלכם. עדיין לא.

הפוסט דפדפן ה-AI של Perplexity זמין בחינם לכולם: הנה מה שחשוב לדעת לפני שמורידים את Comet הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Lovable הופכים פיתוח אפליקציות לשיחה

רון גולד — Sun, 05 Oct 2025 13:28:42 +0000

במשך שנים, פיתוח אפליקציות היה תחום סגור בפני מי שלא דיבר את שפת הקוד. כדי להקים מוצר דיגיטלי נדרשו צוותי פיתוח, שעות עבודה אינסופיות, ניהול תשתיות מורכב והוצאות גבוהות. מי שלא היה מפתח נאלץ להסתפק בכלים מוגבלים, או לוותר על הרעיון לגמרי. חברת Lovable השוודית, שכבר ביססה את עצמה כאחת הפלטפורמות החדשניות בעולם ה-AI לפיתוח אפליקציות, ממשיכה כעת להרחיב את הגבולות. בסוף ספטמבר 2025 היא הציגה שני כלים חדשים – Lovable AI ו-Lovable Cloud – שמעמיקים את החזון שלה להפוך את בניית האפליקציות לתהליך פשוט, מהיר ונגיש, בעזרת בינה מלאכותית ותשתית חכמה.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

Lovable AI (השכבה החכמה)

Lovable AI נועדה להפוך את שילוב הבינה המלאכותית באפליקציות לפעולה טבעית ופשוטה. במקום להגדיר מפתחות API, לפתוח חשבונות צד שלישי או להסתבך עם אינטגרציות, המערכת דואגת להכל מאחורי הקלעים.

הכלי מבוסס על מודלי Google Gemini, כחלק משותפות אסטרטגית עם Google Cloud. דארן מווארי (Darren Mowry), סגן נשיא Google Cloud לאזור EMEA, כתב ב-LinkedIn: “אנחנו גאים להעמיק את התמיכה שלנו ב-Lovable באמצעות פלטפורמת ה־AI המובילה של גוגל”.

בפועל, זה אומר שכל משתמש, בין אם הוא מפתח ובין אם יזם ללא רקע טכני, יכול פשוט לנסח את הצורך שלו: “בנה לי עוזר וירטואלי לשירות לקוחות” או “צור פונקציה שמסכמת מסמכים ארוכים”. בתוך שניות, המערכת מייצרת את הקוד המתאים, מחברת אותו למודל של Gemini ומשלבת אותו באפליקציה.

מאחורי הקלעים פועל מנגנון בשם Autonomous Build Loops, שמאפשר למערכת לכתוב, לבדוק ולתקן את הקוד עד שהוא יציב ומוכן לשימוש. התוצאה היא חוויה שמדמה שיתוף פעולה עם מפתח אנושי, רק בלי החלקים המסובכים.

אבל קוד חכם הוא רק חצי מהסיפור – כדי שאפליקציה תעבוד באמת, נדרש גם מנוע אמין מאחורי הקלעים.

Lovable Cloud (התשתית המובנית)

פיתוח אפליקציות לא מסתיים בצד המשתמש. מתחת לממשק נדרש מערך מורכב של בסיסי נתונים, מערכות אימות, אחסון קבצים ולוגיקה בצד השרת. Lovable Cloud נועדה לפשט בדיוק את החלק הזה, והיא מספקת את כל הרכיבים האלה כברירת מחדל.

המערכת מבוססת על Supabase – פלטפורמה הכוללת מסד נתונים מסוג PostgreSQL, מנגנוני Auth (אימות משתמשים) ו-Storage (אחסון). עם זאת, Lovable ״מסתירה״ את הממשק הישיר ומאפשרת למשתמש לעבוד בצורה של “שיחה פשוטה” עם המערכת.

בקרת הגישה למידע מתבצעת באמצעות Row-Level Security (RLS), מנגנון הרשאות שמוודא שכל משתמש יכול לגשת רק לשורות הרלוונטיות לו במסד הנתונים. פונקציות הצד-שרת מופעלות באמצעות Edge Functions, שמריצות קוד קרוב למשתמש בקצוות הרשת, ללא צורך בשרתים ייעודיים.

עבור יזמים שאינם טכניים, המשמעות היא שהעבודה עם תשתיות, בסיסי נתונים והרשאות – כל מה שפעם היה עוצר רעיונות בשלב הדמיון – הופכת לחלק אוטומטי בתהליך הבנייה.

צעדים ראשונים – איך זה עובד בפועל

אחת מנקודות החוזקה של Lovable היא הפשטות. כדי לבנות אפליקציה עובדת, כל מה שצריך הוא לתאר מה רוצים (באנגלית זה עובד טוב יותר אבל אפשר גם בעברית).

כך זה עובד:

1. נרשמים באתר Lovable.dev – פתיחת חשבון אורכת פחות מדקה, ואין צורך בהתקנות מקומיות או הגדרות נוספות.

2. מתארים את הרעיון בפרומפט אחד פשוט, לדוגמה: “Build a social app with user login, posts and comments”.

3. המערכת בונה את האפליקציה המלאה – הפרונטאנד נוצר ב-React, ה-backend מופעל על Supabase, ומוגדרים אוטומטית מנגנוני אימות משתמשים, אחסון וניהול נתונים.

4. סנכרון ישיר עם GitHub ופרסום תוך דקות – כל פרויקט נשמר ומעודכן בזמן אמת ב-GitHub, עם אפשרות לפרסום ישיר (Publish).

לדוגמה, פרומפט כמו “Create a backend function to summarize PDFs using Gemini” ייצור קוד ב-TypeScript שמתחבר ל-Gemini API דרך Lovable, בלי להגדיר מפתחות חיצוניים או קונפיגורציות מורכבות.

מסך הבית של Lovable

סיפורי הצלחה ונתונים כלכליים

בתוך פחות משנה, Lovable ביססה את עצמה כאחת מחברות התוכנה הצומחות ביותר בעולם. לפי TechCrunch, בתוך שמונה חודשים בלבד היא הגיעה להכנסות שנתיות חוזרות (ARR) של למעלה מ-150 מיליון דולר, עם יותר מ-2.3 מיליון משתמשים פעילים וכ-250 אלף מנויים משלמים.

אבל המספרים המרשימים הם רק חלק מהסיפור. מאחורי הקלעים צומחות קהילות של יזמים קטנים ובוני אפליקציות עצמאיים, שהפלטפורמה הפכה עבורם את הרעיון לעסק אמיתי.

כך למשל, Plinq – אפליקציה לבטיחות אישית – הגיעה להכנסות של כ-456 אלף דולר בשנה בתוך שלושה חודשים בלבד.

מנגד, Lumoo, פלטפורמת תוכן מבוססת AI, דיווחה על הכנסות של כ-700 אלף אירו בתוך כשבעה חודשים בלבד.

ובברזיל, מייסד Grupo Q, קָיוֹ מוֹרֶטִי (Caio Moretti), סיפר כי החברה בנתה מוצר מבוסס בינה מלאכותית שהניב הכנסות של כ-3 מיליון דולר בתוך 48 שעות בלבד – הישג המעיד על העוצמה הכלכלית והמהירות שבה ניתן להשיק מוצרים באמצעות הפלטפורמה. הנה הסרטון מהערוץ הרשמי של Lovable ביוטיוב:

הדוגמאות האלו מדגישות שהשימוש ב-Lovable כבר חצה את שלב האבטיפוס. מדובר בכלים שמאפשרים לבנות עסקים אמיתיים, ולא רק להדגים רעיונות.

Lovable מול המתחרות

כדי להבין את מקומה של Lovable במפת הכלים החדשה של עולם הפיתוח, כדאי להשוות אותה לכמה מהפלטפורמות הבולטות שפועלות באותו מרחב – כל אחת מהן מציעה גישה שונה לשאלה איך בונים אפליקציה בעידן ה-AI.

בעוד ש-Bubble מובילה את תחום ה־no-code המסורתי ומאפשרת פיתוח חזותי ללא כתיבת קוד, ו-Bolt מציעה סביבת IDE חכמה למפתחים מנוסים, Lovable מבקשת לחבר בין העולמות: שילוב של בינה מלאכותית ותשתית ענן מוכנה מראש, שמאפשר לכל משתמש, גם ללא רקע טכני, ליצור אפליקציות מלאות בשפה טבעית בלבד.

עם זאת, כמו כל מערכת צעירה, גם היא מתמודדת עם אתגרים של אבטחה ותלות טכנולוגית. הטבלה הבאה מסכמת (ממש על קצה המזלג) את היתרונות, המגבלות והקהל שאליו מיועדת כל אחת מהפלטפורמות:

השוואה קצרה בין הכלים המובילים בשוק

ביקורת ומגבלות

לצד ההתלהבות סביב Lovable, נרשמות גם ביקורות, חלקן טכניות, חלקן עקרוניות. דו”ח שפורסם ב-TechRadar באוגוסט 2025 חשף כי הפלטפורמה שימשה ליצירת אתרי פישינג, מה שהעלה שאלות לגבי מנגנוני הפיקוח והאבטחה שלה. בנוסף, משתמשים מדווחים על תופעת lock-in – תלות גבוהה במערכת שמקשה על העברת פרויקטים לסביבה חיצונית או על פיתוח עצמאי מחוץ לפלטפורמה.

גם בקהילת המפתחים עולות הסתייגויות מקצועיות. חלקם מציינים כי הקוד שנוצר באמצעות Lovable עובד היטב בשלב הפיתוח הראשוני, אך פחות מתאים לפרויקטים רחבי היקף הדורשים סקיילביליות ותחזוקה מתמשכת. בבלוגים ובפורומים נכתב כי “נהדר לבנות אבטיפוס, אבל למוצר אמיתי עדיין נדרשת הרבה עבודה.”

ובכל זאת, משתמשים רבים מדגישים שהיתרונות במהירות, בנגישות ובפשטות עולים על החסרונות. אחד מהם כתב בפורום: “הקמתי תוך שעות מה שפעם היה לוקח לי שבועות. זו פריצת דרך אמיתית, גם אם בהמשך אשכתב הכול מחדש”.

מודל התמחור

Lovable פועלת במודל freemium גמיש שמאפשר למשתמשים להתחיל בחינם ולהתרחב בהדרגה לפי היקף השימוש. התוכנית החינמית כוללת חמישה קרדיטים יומיים (עד 30 בחודש) ופרויקטים ציבוריים ללא הגבלה.

תוכנית Pro (25 דולר בחודש) מוסיפה פרויקטים פרטיים, דומיינים מותאמים אישית והרשאות משתמשים, ואילו תוכנית Business (50 דולר בחודש) מתאימה לצוותים גדולים עם תמיכה ב-SSO, תבניות עיצוב ו-Opt-out ממודלי האימון של Lovable. ללקוחות ארגוניים מוצעות גם תוכניות Enterprise גמישות לפי צרכים.

טבלת המחירים של Lovable

החזון להפוך את פיתוח האפליקציות לשיחה אנושית

Lovable אינה רק כלי שמקצר תהליכים – היא משנה את יחסי הכוחות בעולם הפיתוח. מצד אחד, היא מעניקה ליזמים, מעצבים ואנשי תוכן שאינם טכניים את היכולת להקים מוצרים אמיתיים ללא תלות בצוותי פיתוח. מצד שני, היא מעלה שאלות חדשות על עתיד המקצוע – האם המפתחים יהפכו למבקרים ומתחזקים של קוד שנכתב על ידי בינה מלאכותית?

כמו כל טכנולוגיה משנה מציאות, גם כאן הסיכוי והסיכון כרוכים זה בזה. הנגשת פיתוח האפליקציות לכולם עשויה להצית גל של חדשנות ולהאיץ את קצב היצירה, אך במקביל, היא מעוררת דאגות סביב אבטחת מידע, אמינות ותלות גוברת בפלטפורמות ענן חכמות.

בסופו של דבר, Lovable AI ו-Lovable Cloud מביאות לידי ביטוי חזון ברור: להפוך את פיתוח האפליקציות לשיחה אנושית פשוטה עם מערכת שמבינה אותך. זה לא הפתרון לכל מיזם – פרויקטים מורכבים עדיין ידרשו קוד מותאם ובקרה הדוקה – אבל ככלי לבניית אבטיפוס, דמו ומוצרים התחלתיים, מדובר בצעד משמעותי בדרך אל עולם שבו כל רעיון יכול להפוך למוצר עובד.

וכמו שאפשר כבר לראות בשטח, השאלה הגדולה של עולם הפיתוח הולכת ומשתנה – היא כבר לא “איך נבנה אפליקציה?”, אלא “מה שווה לבנות עכשיו?”.

הפוסט Lovable הופכים פיתוח אפליקציות לשיחה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

המדריך המלא למודל הוידאו Ray3 של Luma Dream Machine

אביתר אדרי — Fri, 03 Oct 2025 12:20:39 +0000

נדמה שכולם מדברים על Sora2, אבל בשקט בשקט וכמעט באותו זמן (קצת לפני), שוחרר לו מודל וידאו מדהים – RAY 3 – הדור השלישי של מודלי הוידאו של לומה (Luma AI), והוא מביא איתו מספר חידושים מרכזיים שממקמים אותו בקדמת הבמה של תחום הווידאו הגנרטיבי: אפשרות “Draft Mode” שמאפשרת ליצור סקיצות מהירות (ובזול) ואז לשדרג אותן, תמיכה מלאה ב-HDR ויצוא ל-EXR עבור צבעים עזים, עומק ופרטים קולנועיים, ויכולות Reasoning מתקדמות שמאפשרות יצירת שוטים מורכבים קוהרנטיים ועקביים. האם RAY 3 נמצא בליגה של הגדולים לצד Kling, Veo ו-Sora. אם תשאלו אותי – לגמרי כן!

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מהו RAY 3 ולמה הוא נבנה?

גילוי נאות – “לומה דרים משין” היא אחת מפלטפורמות הוידאו האהובות עלי, בכל מה שקשור לג’ינרוט וידאו. יש בה כל מה שיוצר AI צריך. מודלי וידאו מעולים (מודלי Ray – קרן אור), מודלי תמונות מצוינים (מודלי Photon – חלקיק אור… או גל… תלוי את מי שואלים ), ממשק סופר נוח, אינטואיטיבי, יפה וכייפי, והכי חשוב – תוצרים מרהיבים! גם Ray 2 היה מודל מצוין, ועם Ray 3, נראה שלומה ממשיכה בקו הבוטיקי והאיכותי שלה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

מודל RAY 3 הוא הדור השלישי לפלטפורמת ה-AI של Luma, הידועה גם בשם “דרים משין” (Dream Machine) – מכונת החלומות. וכשמה כן היא – מקום שבו אפשר להגשים חלומות ולגרום להם לקרום עור וגישים. בניגוד לכלים רבים (כן ראנוויי – אני מסתכל עליך), המודלים של לומה מצטיינים בהבנת שפה טבעית. אפשר פשוט לדבר אליהם (לרשום פרומפטים באנגלית), והם “מבינים” מה אתם רוצים, ולרוב גם מדלוורים בצורה מאוד טובה. זהו כלי שמכוון בעיקר ליוצרים מקצועיים, שרוצים פלטפורמת וידאו מתקדמת.

מודל RAY 3 מסוגל להבין קונספטים חזותיים, לפרש רעיונות מילוליים ומצבים מורכבים, וליצור מהם וידאו עשיר, מדויק, ומלא ניואנסים פיזיקליים. המודל מהווה קפיצת מדרגה של ממש לעומת הגרסאות הקודמות, עם דגש על הבנה, חשיבה, ואינטראקציה עמוקה עם הקלט שהמשתמש מספק.

מה חדש ב-Ray 3

פוטוריאליזם מרהיב!

מודלי Ray תמיד הצטיינו בריאליזם, אבל פה זה כבר באמת גובל בפוטוריאליזם מוחלט. שימו לב לסרטון של הקוף מטה – ספק אם הייתה לכם יכולת לזהות שזו שוט AI, אם לא היו אומרים לכם. RAY 3 מציג רמה חדשה של Fidelity (“נאמנות למציאות” אם תרצו) – מונח שמכיל בתוכו חדות פרטים, שמירה על מבנה אנטומי של דמויות, ריאליזם בעיבוד אור וצל, ומענה מדויק להוראות המשתמש. המודל מפגין הבנה עמוקה של סיטואציות מורכבות, תנועות מהירות, סצנות המוניות, משחקי מצלמה, ואפילו פרטים קטנים כמו הבעות פנים, השתקפויות, טשטוש תנועה טבעי ואופטיקה אמיתית.

שימו לב לפרווה, לאינטראקציה בין השלג לשערות של הקוף – מטורף!

https://static.cdn-luma.com/files/sanity/21b15049-6616-4932-ab7c-e5271550d42e.mp4

Credit: Luma

חשיבה חזותית ו”ריזונינג” מתקדם

אחת התכונות הבולטות של RAY 3 היא יכולתו “לחשוב בתמונות” – כלומר להבין קונספט, לפרק אותו לרצף חזותי, להעריך את הביצועים ולבצע אופטימיזציה של התוצאה. תהליך זה מזכיר במידה מסוימת את “שרשרת המחשבה” (Chain of Thought) מעולם מודלי השפה (LLM), אך כאן המודל מנתח, משפר ושופט את הווידאו שהוא עצמו יוצר. כך נולדות סצנות מורכבות, תנועות מצלמה אינטואיטיביות והקפדה על שמירה על עקביות דמויות ותפאורה לאורך רצף הווידאו.

שימו לב איך לומה “מתקן את עצמו” כשהוא מזהה טעויות (2 טלפונים / טלפון מתקופה לא מתאימה וכדומה).

https://static.cdn-luma.com/files/sanity/c9df5066-d549-4793-9dbb-fdff8ae16fba.mp4

Credit: Luma

הבנה פיזיקלית של העולם

בדומה למודלי עולם (GWM) כמו המודלים של Runway או Veo של גוגל, RAY 3 של לומה מצטיין בחיקוי מציאות – כלומר, יצירת סימולציות פיזיקליות מתקדמות במיוחד. התנועות, ההצללות, והתגובות של אובייקטים בסביבה משדרות תחושת ריאליזם יוצאת דופן ביחס למודלים קודמים בתחום. המודל יודע לשמר עקרונות פיזיקליים כגון תאוצה, השפעות משקל, הדינמיקה של נוזלים, וגם משחקי אור וצל מתוחכמים – מה שמקנה לווידאו תחושת עומק ואותנטיות שלא הייתה זמינה קודם לכן.

סימולציית קרב אגרוף סופר ריאליסטית מבחינת האיטראקציה בין הדמויות. מודלי וידאו אחרים מזמן היו מייצרים אינספור באגים והזיות::

https://static.cdn-luma.com/files/sanity/04b1bd93-24ec-4500-aac3-909e0699a032.mp4

Credit: Luma

תמונה מהירה ואותנטית – שימו לב לתנועת המצלמה, הפרספקטיבה, מיקום המכונית במרחב והרקע – הכל מגיב כפי שהייתם מצפים… מדהים!

https://static.cdn-luma.com/files/sanity/f9e4c5fb-9041-4b30-a07c-4abee4c63964.mp4

Credit: Luma

צבעוניות 16bit HDR – רמה חדשה של דיוק חזותי

אחת הבשורות המשמעותיות של RAY 3 היא התמיכה ב-16bit HDR (High Dynamic Range). זהו המודל הגנרטיבי הראשון בעולם שמספק וידאו HDR אמיתי – לא רק כהדמיה אלא גם כאפשרות ליצוא (Export) בפורמט EXR המקצועי. המשמעות: יוצרי תוכן, עורכים ואנשי פוסט-פרודקשן יכולים להכניס את הווידאו שיצרו ישירות לוורקפלואו מקצועי, עם כל עומק הצבע והדינמיקה הדרושים לעריכה, גריידינג ואפקטים ברמה הגבוהה ביותר.

https://static.cdn-luma.com/files/sanity/ad18a790-e9e9-4641-bbc3-ff8fcd851a5e.mp4

Credit: Luma

אלה המצבים שתמצאו בדרים משין:

SDR (Standard Dynamic Range):

יצוא בטווח דינמי רגיל, עם קבצים קלים יותר המתאימים לשיתוף מהיר ברשתות או לצפייה רחבה. זהו מצב ברירת המחדל, טוב במיוחד לשלב טיוטות ובדיקת תנועה לפני מעבר למאסטרינג מקצועי.
HDR (High Dynamic Range):

יצוא עם עומק צבע גדול יותר (נתמך ב-10/12/16 ביט), לקבלת תמונה חיה, צבעים עשירים ושמירה על פרטים באזורים בהירים. מיועד לגריידינג, עריכה מתקדמת ולפרויקטים קולנועיים.
HDR+EXR:

יצוא בטווח HDR, אך בנוסף כקבצי OpenEXR ברצף פריימים (16 ביט/ACES), שמאפשר שילוב מקצועי בגריידינג, קומפוזיט ורילייטינג.

“Draft Mode” – מהירות וגמישות חסרות תקדים

כלי הסקיצות החדש של RAY 3 (מצב טיוטה – Draf Mode) מאפשר למשתמשים לנסות רעיונות במהירות, כמעט בזמן אמת, עם עלות נמוכה פי 5 מהמצב הרגיל ויצירת סרטון ברזולוציה נמוכה פי 5 יותר מהר מסרטון רגיל. תהליך העבודה דומה לסקיצה מהירה: אפשר לייצר גרסאות ראשוניות בקלות, לשחק עם סצנות ומעברים, ואז להעלות את הווידאו הנבחר לאיכות 4K HDR עם טכניקת ה-HiFi Diffusion. כך, המשתמש שומר על הפלואו, חוסך זמן, לא מבזבז משאבים יקרים על ניסויים, ומקבל תוצר מקצועי בסוף התהליך, אחרי שהוא בטוח שיש לו את השוט והקומפוזיציה שאיתם הוא שלם!

איך עובד ה-Draft Mode?

https://static.cdn-luma.com/files/sanity/b90da3c5-e47d-4fec-b0d4-03119dfe501d.mp4

Credit: Luma

אנוטציה חזותית – מבקשת התנועה של לומה

אחת הפיצ’רים השימושיים בדרים משין היא היכולת להשתמש ב”מברשת תנועה” – אתם ממש מציירים חצים על השוט עצמו כדי להסביר ל-AI מה כיוון התנועה ומה אתם רוצים שהאובייקטים בג’ינרוט שלכם יעשו. זה נקרא אנוטציות (Visual Annotation) וזה מאפשר לכם להגדיר בדיוק היכן יופיעו אלמנטים, איך הם ינועו ומה יהיו יחסי הגומלין ביניהם. הכלי מאפשר שליטה חסרת תקדים על תהליך היצירה, מבלי להסתבך בפרומפטים מורכבים או ללמוד שפה חדשה – הכל נעשה באופן אינטואיטיבי.

אנוטציות – מבקשת התנועה של לומה:

https://static.cdn-luma.com/files/sanity/cbecd6fd-7483-4ece-b840-580f3abc3c47.mp4

Credit: Luma

תמיכה ב-Keyframes ופיצ’רים מתקדמים

המודל מאפשר עבודה עם פריימים (הוספת תמונה לפריים ראשון או אחרון), לצד פיצ’רים מתקדמים אחרים: אפסקיילר מובנה להגדלת רזולוציה, אפשרת הארכת קטעי וידאו עוד ועוד, יצירת סרטוני לופים (Loop), וביצוע שינויים בתמונות או סרטונים עם הנחיות טקסטואליות (המודל מבין שפה טבעית). התוצאה היא גמישות ודיוק גבוהים, שמאפשרים ליצור סצנות מורכבות, להאריך או לקצר קטעים, ולשמור על אחידות ויזואלית לאורך כל הסרטון.

זמינות וחבילות

לכלי חבילת התנסות חינמית בסיסית, אך חשוב לציין שהיא לא זמינה לשימוש מסחרי ושהסרטונים מגיעים עם סימן מים. אם רוצים חבילה שמאפשרת יצירת סרטונים ללא סימון ועם אישור לשימוש מסחרי, תיאלצו לשלם כ-30 דולר בחודש. מדובר בסכום יחסית גבוה בהשוואה לכלים אחרים בשוק, אבל אם תשאלו אותי – הוא שווה כל שקל! פה תוכלו למצוא מידע נוסף על החבילות והתמחורים.

לומה – מחירי החבילות | Credit: Luma

העובדה שמודל כמו RAY 3 מאפשר להפיק תוצרים כל כך מגוונים, איכותיים ומדויקים, מחזק את התובנה שאנחנו חיים בעידן חדש שבו גבולות בין “יצירה מבוססת AI” ליצירה אנושית מיטשטשים. בתוך כל החדשנות הזו, חשוב לזכור שהיכולת האמיתית של הכלים הללו לא נמדדת רק בטכנולוגיה, אלא באפשרות לספר סיפור שמרגש, מסקרן ומזמין את הצופה לחזור ולצפות שוב. בסופו של יום, הכלי הכי חשוב בארגז הכלים שלכם הוא לא מודל AI כזה או אחר, אלא הדמיון שלכם! וכמו שראנוויי אמרו כבר לפני יותר משנתיים – “אם אפשר לדמיין את זה, אפשר לג’נרט את זה!”

הפוסט המדריך המלא למודל הוידאו Ray3 של Luma Dream Machine הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Sora2 רוצה להיות ה-Tiktok Killer

אביתר אדרי — Fri, 03 Oct 2025 08:24:08 +0000

אם האינטרנט שלכם היה סגור במהלך צום יום הכיפורים, כנראה שהתעוררתם לבום של סרטוני AI, פוסטים נלהבים ודיונים פילוסופיים על עתיד התעשייה והרשתות החברתיות, לאחר הפצצה ש-OpenAI הטילו רגע לפני יום כיפור 2025: השקת מודל הוידאו Sora2 ואפליקציה ייעודית חדשה, שמנסה פחות להיות מחולל וידאו ויותר רשת חברתית.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

סורה2: זה לא עוד מודל וידאו

לפני מספר ימים OpenAI זרקה פצצה והשיקה את סורה2 (Sora2) – כלי שהוא מצד אחד מכונת סרטונים עם פוטנציאל ליצירת טרנדים ויראליים מצחיקים, מפתיעים ומעוררי מחשבה והשראה, ומצד שני פלטפורמה עם פוטנציאל להתחרות ואולי אפילו לחסל מותגים גדולים (ואולי גם את תחושת המציאות עצמה). הוא בנוי כמו ממתק דיגיטלי ממכר, כזה שסוחף אותך פנימה עם החברים, הסלבס והמשפיענים האהובים עליך.

אפליקציה או רשת חברתית?

במקום לייצר קליפ קצר וסטטי, סורה2 מכוון למקום אחר לגמרי – יצירת חוויית גלישה במרחב חברתי שמבוסס על מציאות AI, שמעוגנת בעולם שאנחנו מכירים, עם האנשים שאנחנו מכירים. גרסאות דיגיטליות של עצמנו, של החברים שלנו, המשפיענים שלנו והאנשים שמשפיעים על העולם בו אנחנו חיים (כמו למשל סם אלטמן, מנכ”ל OpenAI, שהיה מהראשונים לנדב את דמותו לתחילתו של טרנד ממים בלתי נשלט). וזה הרגע שבו צריך לעצור ולומר: סורה זה לא עוד מודל וידאו. זה משהו אחר לגמרי. שילוב של הברקה טכנולוגית, משחק חדש בזירה החברתית – ומקור לחששות לא קטנים.

נכון, אפשר להשתמש בסורה גם מהמחשב (עם VPN וקוד הזמנה מחבר, כי בישראל זה עוד לא זמין). אבל ליבת הפעילות האמיתית היא שימוש באפליקציה בנייד – כאמור, לשם כל המהלך השיווקי הזה מכוון. וזו לא אפליקציית וידאו רגילה. היא מתפקדת כמו רשת חברתית לכל דבר – משהו שמאוד מזכיר את אינסטגרם או טיקטוק. האם OpenAI יצליחו להפוך אותה לטיקטוק או לאינסטגרם הבא? אני לא יודע – זה לא יהיה פשוט. אבל אני יכול להבין את קו המחשבה שלהם. יצירת מתחם שלם סרטונים שנראים אמיתיים לגמרי, עם האנשים שאתם מכירים מהמציאות שלכם, אבל כל כולו AI. כלומר, הפעם אין שום דבר אמיתי בפיד הזה!

זה מרגש – כי זה פותח עולם בלתי מוגבל של אפשרויות ליצירה, להומור, לסאטירה, לאמירה חברתית או פוליטית. אבל זה גם מפחיד. מאוד מפחיד!

האווטאר הדיגיטלי שלכם – ה-Cameo

איך זה עובד? ברגע ההצטרפות האפליקציה מבקשת מכם ליצור Cameo – אווטאר דיגיטלי שלכם. אבל לא אווטאר חצי-קריקטורי כמו של פעם בפייסבוק, אלא שיבוט היפר-ריאליסטי שנראה בדיוק כמוכם ונשמע בדיוק כמוכם.

חשוב לציין – כבר ראינו דברים דומים אצל Heygen או Synthesia, אבל כאן היכולת הזו משתלבת עם מודל וידאו שמציב את הדמות שלכם בכל סיטואציה, בכל מקום, בכל עלילה ובכל תרחיש. היא (כלומר אתם) אומרת ועושה מה שאתם רוצים. וזו רק ההתחלה. אפשר גם להחליט אם לאחרים מותר לעשות רמיקס עם הסרטונים שלכם – כלומר, עם הדמות שלכם. חשבו על זה לרגע: כל אחד (בהנחה שתיתנו הרשאה) יכול להכניס את השיבוט שלכם לסצנות שלא הייתם מעלים על דעתכם. זה מגניב, אבל זה גם סיוט בפוטנציה. אני יכול לחשוב על אינספור דרכים שבהן כל זה משתבש! בין אם זו ילדונת ששוכחת שהאווטאר שלה זמין לכולם, וכל חברי הכתה עושים בדמות שלה שמות (במסגרת מה שמותר במדיניות השימוש של הכלי). או גרוע יותר – גורמים עברייניים שרק מחפשים Cameos של אנשים כדי לגנוב את הזהות שלהם, לסחוט אותם או אלוהים יודע מה…

Tiktok killer או Reality killer?

העניין הוא שהגבול בין מציאות ל-AI לא הפך להיות מטושטש – עם כלים ויכולות כאלה, הוא פשוט כבר לא קיים! מצד אחד זו חוויה ממכרת בטירוף, מצד שני מדובר בפוטנציאל לוויתור כמעט מוחלט על הזהות והעצמיות שלנו.

בסרטון מטה אפשר לראות את iJustine – משפיענית עם מיליוני עוקבים – משתמשת בסורה2 לאחר שקיבלה גישה מוקדמת לכלי. הסרטון הזה מדגים בצורה מושלמת את העוצמה של הכלי, היכולות שלו והפוטנציאל שבו. האמת? המוח ישר מתחיל לרוץ קדימה. מה עוד אפשר לעשות מעבר למה שכבר ראינו? מצד אחד, זה פותח אינסוף אפשרויות ליצירה, שיתופים, משחקים חברתיים. ומצד שני – אמאל’ה ואבאל’ה!

Testing out Sora 2 and the new Sora app.. thought I’d try to make an entire video using only prompts and have my cameo avatar say what I tell it to. What do you think?@OpenAI pic.twitter.com/LnKDgM8nkv

— iJustine (@ijustine) September 30, 2025

האם זו המציאות החדשה שלנו?

כמו שאמרנו – סורה2 היא לא רק כלי, היא מנסה להיות מציאות חלופית. זו חוויה שיכולה להפוך לתחביב, למשהו חברתי, למגרש משחקים משוגע. אבל היא גם יכולה לבלוע אותנו פנימה ולמחוק את הקו בין האני האמיתי לאני הדיגיטלי. באמת שאין לדעת אם זה יתפוס ויהפוך לטרנד – אני יכול לראות את זה קורה. מצד שני – קשה לייצר רשת חברתית. כדי שהיא תצליח, צריכים להתקיים מגוון רחב של תנאים. מעבר לחוויה, צריך שתהיה מסה קריטית של אנשים שיעברו למרחב הזה, ישתמשו בו, ייצרו בו תוכן וישתפו אותו. אם כל החברים שלכם לא יהיו שם, גם אתם לא תהיו שם. ונכון להיות AI וסרטוני AI, זה עדיין תוכן יחסית נישתי. אבל אני לגמרי יכול לראות את היכולת הזאת תזלוג לטיקטוק, לאינסטגרם ולפייסבוק. זה רק עניין של זמן עד שנראה גם שם יכולות דומות (כאמור – הטכנולוגיה קיימת כבר מזמן).

מה זה אומר על המציאות שלנו, על הבטיחות שלנו (ושל הילדים שלנו)? זו שאלת השאלות. מה שבטוח, כולנו חייבים להיות עם היד על הדופק!

הפוסט Sora2 רוצה להיות ה-Tiktok Killer הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

OpenAI עוקפת את SpaceX והופכת לסטארט-אפ היקר ביותר בעולם

רון גולד — Fri, 03 Oct 2025 06:56:22 +0000

המירוץ על השליטה בבינה המלאכותית צובר תאוצה. חברת OpenAI הפכה לסטארט-אפ בעל השווי הגבוה ביותר בעולם, לאחר שדיווח של Reuters אישר כי השלימה עסקת מניות משנית שהעמידה את שוויה על כ-500 מיליארד דולר. בכך עקפה OpenAI את SpaceX של אילון מאסק, ששווייה מוערך בכ-400 מיליארד דולר (Financial Times). המהלך מסמן לא רק הישג פיננסי מרשים, אלא גם שינוי מגמה: מירוץ ההשקעות עובר מציר החלל לציר הבינה המלאכותית.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

עסקת המניות שעוררה סערה

על פי הדיווחים, העסקה כללה מכירת מניות בהיקף של כ-6.6 מיליארד דולר על ידי עובדים נוכחיים ולשעבר. בין הרוכשים הבולטים: SoftBank, Thrive Capital, Dragoneer Investment Group ו-T. Rowe Price. למרות שהחברה אישרה מכירה בהיקף של עד 10 מיליארד דולר, בפועל נמכרו רק כשני שלישים מהסכום, מה שפורש בשוק כסימן לאמון יוצא דופן של העובדים והמשקיעים ביכולת של OpenAI לייצר ערך ארוך טווח.

השווי הנוכחי של 500 מיליארד דולר מסמן זינוק דרמטי לעומת הערכת השווי הקודמת – כ-300 מיליארד דולר במהלך 2025, ורק 157 מיליארד דולר באוקטובר 2024. כלומר, בתוך שנה אחת בלבד, שווי החברה יותר מהוכפל פי שלושה. לשם השוואה, OpenAI כיום מוערכת בשווי גבוה יותר מתאגידים ציבוריים ותיקים כמו Procter & Gamble או Bank of America – נתון שממחיש עד כמה ההייפ סביב תחום ה-AI משנה את כללי המשחק.

שינוי פרדיגמה במירוץ מול SpaceX

עד לאחרונה, SpaceX של אילון מאסק נחשבה לסטארט-אפ היקר ביותר בעולם, עם שווי של כ-400 מיליארד דולר. הערכת השווי נבעה בעיקר מהצלחת שיגורי Falcon ומהתפשטות שירות הלוויינים Starlink, שכבר משרת יותר מ-6 מיליון לקוחות ומניב הכנסות שנתיות מוערכות בכ-2.7 מיליארד דולר.

העקיפה של OpenAI את SpaceX מגלמת לא רק הישג פיננסי, אלא גם את הסטת מרכז הכובד של עולם ההשקעות ממיזמי חלל לבינה מלאכותית.

לפי Reuters, חברת OpenAI ייצרה כ-4.3 מיליארד דולר הכנסות במחצית הראשונה של 2025 – זינוק חד בהשוואה לשנים קודמות. אנליסטים מעריכים כי החברה עשויה להגיע להכנסות שנתיות של 12-13 מיליארד דולר עד סוף השנה, אך חשוב להדגיש שמדובר בתחזית ולא בדיווח רשמי.

בספטמבר דיווח Wall Street Journal כי OpenAI חתמה על חוזה ענק מול Oracle לאספקת שירותי ענן בהיקף כולל של כ-300 מיליארד דולר לאורך חמש שנים. אם החוזה יתממש במלואו, מדובר באחד הגדולים בהיסטוריה של תחום המחשוב. בנוסף, הוזכר רבות בחודשים האחרונים פרויקט “Stargate” – מרכז נתונים עצום שמתוכנן להפעיל את המודלים המתקדמים של החברה, בשיתוף SoftBank ו־Oracle.

אתגרי רווחיות ושריפת מזומנים

לצד ההכנסות המרשימות, OpenAI מתמודדת עם עלויות פיתוח עצומות. אין נתונים רשמיים ומפורטים על גובה ההפסדים או קצב “שריפת המזומנים”, אך אנליסטים מזהירים כי החברה עלולה להוציא עשרות מיליארדי דולרים בשנה על חישוב, תשתיות וגיוס כוח אדם. במילים אחרות, OpenAI מייצרת הכנסות בקצב שלא נראה קודם בתחום ה-AI, אך עדיין רחוקה מהשגת רווחיות יציבה ובר־קיימא.

במקביל, החברה בוחנת שינוי מבני משמעותי. OpenAI עשויה להפוך את זרוע הרווח שלה ל-Public Benefit Corporation (PBC) – תאגיד שמטרתו לשלב רווח עם תועלת ציבורית, תוך שמירה על שליטת הארגון ללא כוונת רווח. נכון לעכשיו, לא פורסם רשמית כי המנכ”ל סם אלטמן יקבל מניות במסגרת השינוי, ולכן מדובר בהערכה בלבד ולא בעובדה מאומתת.

שווי העתק של OpenAI מושך גם את מיטב המוחות בתעשייה. דיווחים שונים מצביעים על כך ש-Meta וחברות נוספות מציעות חבילות פיצוי חריגות במיוחד לחוקרי AI בכירים. מבחינת OpenAI, האפשרות למכור מניות לעובדים היא כלי מרכזי לשימור כישרונות – היא מאפשרת לעובדים הוותיקים לממש חלק מהערך שנוצר, מבלי שהחברה תצטרך לצאת להנפקה ציבורית.

סימני בועה?

השווי האדיר של חצי טריליון דולר מעורר חשש בקרב אנליסטים, שטוענים כי ייתכן שמדובר במאפיינים של בועת השקעות בתחום ה-AI. לפי נתוני Reuters, ההשקעות הגלובליות בתחום חצו את רף ה-250 מיליארד דולר ב-2024, וצפויות להמשיך לעלות בקצב מסחרר בשנים הקרובות. חלק מהאנליסטים כבר משווים את הסיטואציה לבועת הדוט-קום – הזרמות הון עתק לתשתיות ולפיתוח, אך ללא ודאות לגבי היכולת להפוך את הצמיחה הזו לרווחיות יציבה לאורך זמן.

מה שכן ברור, החברה מתמודדת עם קונפליקט מתמשך – הרצון להוביל את השוק המסחרי במהירות מול המחויבות לשמור על סטנדרטים מחמירים של בטיחות בינה מלאכותית.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית במשרד

הסטארט-אפ המוביל בעולם

OpenAI מציבה לעצמה יעד שאפתני – להגיע להכנסות של מאות מיליארדי דולרים עד סוף העשור. יחד עם זאת, אנליסטים מדגישים כי חלק ניכר מהסכום הזה צפוי להיות מושקע מחדש בעלויות חישוב עצומות ובמרוץ המתמשך אחר גיוס טאלנטים מובילים. בסופו של דבר, סיפור OpenAI הוא לא רק עניין של מספרים, אלא עדות לכך שהעולם נכנס לעידן חדש – עידן שבו הכלכלה מונעת על ידי בינה מלאכותית. החברה הפכה לסמל של חדשנות טכנולוגית אדירה, אך גם של הסיכונים והאתגרים שמלווים אותה.

בשורה התחתונה, OpenAI הוכיחה את עצמה כסטארט-אפ המוביל בעולם, עם שווי שובר שיאים ונרטיב עוצמתי. ועדיין, השאלה הגדולה נותרה פתוחה – האם תצליח להפוך את ההייפ לרווחיות בת קיימא, או שמדובר באמת בבועה?

הפוסט OpenAI עוקפת את SpaceX והופכת לסטארט-אפ היקר ביותר בעולם הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מדריך לבקרת הורים ב-ChatGPT

מערכת האתר — Thu, 02 Oct 2025 16:37:00 +0000

האם הילד המתבגר שלכם משתמש ב-ChatGPT? אם התשובה כן, יש משהו חדש שחשוב שתדעו. בחודש ספטמבר 2025 השיקה OpenAI כלי בקרת הורים שמאפשר לכם להגדיר גבולות שימוש, לסנן תוכן רגיש ולקבל התראות במצבי סיכון. נשמע מושלם? לא בדיוק. הכלי הזה יכול לעזור, אבל יש לו מגבלות חשובות שכדאי להכיר לפני שמתחילים. המדריך הזה מסביר בדיוק מה הכלי יכול לעשות, מה הוא לא יכול לעשות, ולמי זה באמת מתאים.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

למה זה נחוץ?

ChatGPT הפך לכלי יומיומי עבור מיליוני מתבגרים ברחבי העולם – משיעורי בית וכתיבה יצירתית ועד שאלות אישיות על החיים. אבל לצד היתרונות, צפו גם סיכונים ש-OpenAI לא יכלה עוד להתעלם מהם.

בשנים האחרונות נחשפו מקרים טראגיים שבהם מתבגרים פנו לצ’אטבוטים מבוססי AI ברגעי משבר, וחלק מהמקרים הסתיימו באסון. בעקבות תביעות משפטיות והעלאת המודעות הציבורית, החברה התחייבה לחזק את ההגנות עבור בני נוער.

המערכת החדשה נועדה לספק איזון עדין: מצד אחד, להורים ניתנת היכולת להציב גבולות ולוודא שהשימוש נעשה בסביבה בטוחה יותר, מצד שני, נשמרת למתבגר מידה של פרטיות, כדי שהכלי לא יהפוך לאמצעי מעקב פולשני.

חשוב להדגיש: ChatGPT אינו מיועד לילדים מתחת לגיל 13. בקרת ההורים מתוכננת במיוחד עבור בני 13-17.

איך מתחילים?

תהליך ההגדרה פשוט יחסית, ומבוסס על שיתוף פעולה בין ההורה למתבגר/ת:

1. נכנסים להגדרות ChatGPT – פתחו את תפריט ההגדרות בחשבון שלכם ובחרו ב-Parental Controls.

כך נראה תהליך קישור החשבון – הוספת בן משפחה ושליחת הזמנה

2. שולחים הזמנה למתבגר/ת – דרך המערכת תוכלו לשלוח קישור באימייל או ב-SMS לחשבון של הילד.

3. המתבגר/ת מאשר – רק לאחר שהמתבגר/ת מאשר/ת את ההזמנה, מתבצע חיבור החשבונות. ההסכמה ההדדית היא תנאי הכרחי.

4. הגדרות נכנסות לפעולה – מרגע שהחשבונות מקושרים, ההורה יכול להפעיל או לשנות את ההגדרות.

5. התראה על ניתוק – אם המתבגר/ת מחליט לנתק את הקישור בהמשך, ההורה יקבל התראה על כך, אך החשבון של הילד/ה יישאר פעיל.

במה שולטים ההורים?

מסך ההגדרות – כך נראית שליטת ההורה על הפיצ’רים העיקריים

סינון תוכן רגיש (ברירת מחדל)

המערכת מפחיתה חשיפה לתוכן גרפי, אתגרים ויראליים מסוכנים, משחקי תפקידים מיניים או אלימים ואידיאלים קיצוניים של יופי. ההורה יכול לכבות את ההגדרה, אך המתבגר/ת לא יכול/ה לשנות אותה בעצמו.

זיכרון שיחות (Memory)

כאן ההורה מחליט אם ChatGPT זוכר שיחות קודמות ומשתמש בהן כדי לשפר תשובות בעתיד, או שכל שיחה מתחילה מחדש ללא הקשר מהעבר.

שימוש לשיפור המודלים (Model Training)

ההורה קובע אם השיחות של המתבגר/ת יישמרו וישמשו לאימון ולשיפור המערכת בעתיד. אם האפשרות כבויה – השיחות לא נכללות בתהליך האימון.

שעות שקטות (Quiet Hours)

ניתן להגדיר זמנים שבהם לא ניתן להשתמש בצ’אט – למשל בלילה, בשעות הלימודים או בזמן משפחתי.

מצב קול (Voice Mode)

אפשרות לחסום את השימוש בגרסת הקול של ChatGPT, כך שהמתבגר/ת יוכלו להשתמש בו רק בגרסה הטקסטואלית.

יצירת תמונות (Image Generation)

מאפשרת להורה לחסום לחלוטין את האפשרות ליצור או לערוך תמונות באמצעות ChatGPT.

שליטה על אפליקציית Sora

במסגרת ההגדרות ניתן לנהל גם את השימוש באפליקציית Sora, מודל הבינה המלאכותית של OpenAI ליצירת וידאו. ההורה יכול לבטל פיד מותאם אישית, לעצור גלילה אינסופית של תוכן, או לחסום את האפשרות לשלוח ולקבל הודעות ישירות.

ניהול הגדרות Sora – שליטה בפיד ובהודעות של המתבגר/ת

פרטיות המתבגר – מה ההורים לא רואים?

המערכת לא נועדה למעקב. ההורים אינם יכולים לצפות בתוכן השיחות של הילד/ה עם ChatGPT – לא בהיסטוריית הצ’אט ולא בזמן אמת.

יוצא מן הכלל קיים רק במקרים נדירים ביותר שבהם מתגלה סימן ברור לסיכון בטיחותי חמור, למשל מחשבות אובדניות. במצב כזה OpenAI עשויה לשלוח התרעה להורה, אך תעביר רק את המידע המינימלי הנחוץ כדי לאפשר התערבות והגנה, ולא את פרטי השיחה המלאים.

התראות בטיחות – ההורה מקבל התרעה רק במקרים חריגים של סיכון חמור

בנוסף, ההורה יכול להחליט באיזו דרך לקבל התראות כאלה: בדוא”ל, בהודעת SMS או בהתראה ישירה באפליקציה (Push Notification).

מגבלות ובעיות שחשוב להכיר

חשוב לדעת מראש שבקרת ההורים ב-ChatGPT היא כלי עזר, לא פתרון קסם. יש לה כמה מגבלות מרכזיות:

המתבגר יכול לנתק את הקישור

הקישור לחשבון ההורה פועל רק כל עוד הילד מסכים. אם הוא בוחר לנתק – כל ההגדרות מבוטלות. ההורה יקבל על כך התראה, אך לא יוכל למנוע את הניתוק.

אפשר לעקוף את המערכת

ההגנות פועלות רק כשמשתמשים בחשבון מחובר. מתבגר/ת שרוצה לעקוף אותן יכול להיכנס ל-ChatGPT בגישה חינמית ללא התחברות, שם בקרת ההורים לא פעילה.

אין אימות גיל חזק

OpenAI עובדת על מערכת לחיזוי גיל שתזהה משתמשים מתחת ל-18 ותפעיל אוטומטית הגנות מתאימות. נכון לעכשיו, הכלי מסתמך בעיקר על קישור בין חשבון הורה לחשבון מתבגר/ת.

ההורים לא רואים שיחות

גם כשבקרת ההורים פעילה, ההורים לא יכולים לקרוא את השיחות עצמן. השליטה מתבצעת רק דרך ההגדרות.

למי זה מתאים?

המערכת מתאימה להורים שרוצים להציב גבולות בריאים לשימוש ב-ChatGPT, אבל אינם מחפשים שליטה מלאה או מעקב פולשני. היא מתאימה במיוחד למשפחות שבהן יש דיאלוג פתוח, והמתבגר מבין את המטרה ומסכים לקשר את החשבונות.

לעומת זאת, הכלי פחות מתאים להורים שמצפים לקבל שליטה מלאה על השימוש או גישה ישירה לשיחות. הוא גם לא מיועד לילדים מתחת לגיל 13, שכן גיל זה אינו נתמך כלל במערכת.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית בהוראה וחינוך

המלצות מעשיות להורים

חשוב לנו להנגיש ידע וכלים שיעזרו לכם לנהל שיחה פתוחה ובריאה עם הילדים סביב השימוש ב-ChatGPT. הנה כמה נקודות שיכולות לעזור:

לפני שמקשרים חשבונות, כדאי לשבת עם המתבגר ולהסביר למה זה חשוב לכם, ולשמוע גם מה הוא חושב. התאימו את ההגדרות לגיל ולשלב שבו הילד נמצא – בן 13 לא מתמודד עם אותם אתגרים כמו בן 17, ומה שמתאים היום אולי ידרוש עדכון בעוד שנה.

אל תחששו לשנות את ההגדרות עם הזמן, זה חלק טבעי מהתהליך. מעבר לכך, זכרו שהבקרה לא מחליפה שיחה על איך משתמשים ב-AI בצורה חכמה, מה נכון לשתף ומה לא, ואיך מפתחים חשיבה ביקורתית לצד הסקרנות.

אחת לכמה זמן בדקו יחד איך הוא משתמש בצ’אט ומה הוא לומד ממנו – לא כחוקרים, אלא מתוך סקרנות אמיתית.

בסופו של דבר, הכלי הזה יעבוד רק אם יש אמון. אם המתבגר ירגיש שמנסים לשלוט בו בכוח, הוא ימצא דרכים לעקוף את זה. אם הוא ירגיש שאתם שותפים, יש סיכוי גדול יותר שההגדרות באמת יעזרו.

מקורות ותמיכה

OpenAI מפעילה דף משאבים ייעודי להורים שם תוכלו למצוא מדריכים להגדרות, עצות לשיחות עם מתבגרים, נושאים לדיון משפחתי וטיפים ממומחים לשימוש אחראי.

לסיכום, בקרת ההורים החדשה ב-ChatGPT היא צעד חשוב בכיוון הנכון, אבל היא רחוקה מלהיות פתרון מלא. היא מאפשרת להורים להגדיר סינון, שעות שימוש וחסימות, אך אינה נותנת גישה לתוכן השיחות ואינה חסינה מעקיפות. הכלי הזה עובד רק כל עוד יש שיתוף פעולה מצד המתבגר.

המסר המרכזי – בקרת ההורים נותנת כלים להצבת גבולות, אבל לא נועדה להחליף את השיחה והקשר עם המתבגר. ההגדרות יעבדו טוב יותר כשיש אמון, והן משתלבות כחלק מדיאלוג פתוח ולא במקומו.

הפוסט מדריך לבקרת הורים ב-ChatGPT הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

OpenAI משיקה את Sora 2 ולוקחת את עולם הוידאו הגנרטיבי לשלב הבא

רון גולד — Wed, 01 Oct 2025 08:15:24 +0000

לאן OpenAI לוקחת את עולם הווידאו? אתמול השיקה החברה את Sora 2 – דור חדש של מודל ליצירת וידאו ואודיו. הפעם לא מדובר רק בשדרוג נוסף, אלא בהקמת פלטפורמה שלמה – מנוע שמייצר סרטונים באיכות קולנועית יחד עם אפליקציה חברתית חדשה, שכל התוכן בה נוצר בינה מלאכותית. במילים אחרות, OpenAI לא רק משפרת את היכולות הטכנולוגיות שלה, היא מנסה להגדיר מחדש איך ייראה הווידאו בעידן ה-AI: מציאותי יותר, קולנועי יותר, ומגובה בשכבת פרטיות ובקרה חסרת תקדים.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מה חדש ב-Sora 2

ריאליזם פיזיקלי

אחד החידושים הגדולים הוא היכולת של המודל ליישם חוקי פיזיקה בצורה אמינה. כדורים קופצים מהקרקע בזווית נכונה, חפצים נופלים באופן טבעי ודמויות מגיבות לסביבה בצורה משכנעת. אם בעבר פרטים כאלה נראו מלאכותיים, הפעם הם קרובים בהרבה למה שהעין רגילה לראות במציאות.

סאונד מסונכרן

גם האוזן מקבלת טיפול. הסרטונים כבר לא נוצרים “שקטים” – המודל מפיק במקביל דיבור, מוזיקה ואפקטים קוליים, כולם מותאמים לתמונה. כך מתקבל סרטון שמרגיש קרוב יותר למוצר מוגמר, מבלי להידרש לעריכת אודיו נפרדת.

שליטה קולנועית והמשכיות

לראשונה ניתן לייצר רצפים של שוטים, תוך שמירה על המשכיות חזותית. המשתמש בוחר בסגנון הצילום – ריאליזם, קולנוע קלאסי או אפילו אנימה – ושולט בקצב ובאווירה. התוצאה היא לא עוד קליפ בודד אלא מיני־סיפור קולנועי.

Cameos – גרסה דיגיטלית של המשתמש

אחת ההפתעות הגדולות ב-Sora 2 היא האפשרות להכניס את עצמך או חברים לתוך הסרטון. אחרי תהליך אימות קצר שכולל צילום פנים ודגימת קול, המערכת בונה גרסה דיגיטלית של המשתמש. מכאן אפשר לקבוע הרשאות – מי רשאי להשתמש בדמות הזו, ולצפות בכל יצירה שנעשתה איתה, כולל טיוטות שטרם פורסמו.

במבט ראשון, מדובר ביכולת מרגשת – אנשים יכולים “לככב” בסרטון מבלי לעמוד מול מצלמה, לשלב את עצמם בסצנות קולנועיות או אנימציה, או להפתיע חברים עם סרטון שבו הם מופיעים כדמויות ראשיות. מבחינה קריאייטיבית זו קפיצה אדירה – דמיינו סרטון משפחתי שנראה כמו הפקה הוליוודית, או קמפיין פרסומי שבו בעל העסק הוא השחקן הראשי בלי יום צילום אחד.

אבל לצד ההזדמנות קיימים גם אתגרים. עצם היכולת לייצר דמות דיגיטלית אמינה מעלה שאלות על שימוש לרעה, למשל הכנסת אדם לסרטון ללא הסכמה מלאה, או הפצת טיוטות ברשת. אמנם OpenAI מאפשרת שליטה הדוקה יחסית (המשתמש רואה כל יצירה שנעשתה איתו ויכול להסיר הרשאות בכל רגע), אך ברור שככל שהפיצ׳ר יתפשט, גם המחלוקות סביב פרטיות, זכויות דמות ושימוש לרעה יגדלו.

במילים אחרות, Cameos הוא חידוש פורץ דרך שמחבר בין יצירתיות אישית לבין שאלות אתיות עמוקות, וזה כנראה מה שיהפוך אותו לאחד הפיצ׳רים המדוברים ביותר ב-Sora 2.

אפליקציית Sora – פיד של תוכן שנוצר כולו ב-AI

האפליקציה שמלווה את Sora 2 נראית במבט ראשון כמו עוד גרסה של TikTok – פיד אנכי אינסופי של סרטונים קצרים. אבל יש הבדל מהותי – כל סרטון שנצפה בו נוצר במלואו על ידי בינה מלאכותית.

המשתמשים יכולים להתחיל סרטון חדש מטקסט או מתמונה, לערוך אותו, או לקחת יצירה קיימת של מישהו אחר ולבצע עליה Remix – עיבוד מחדש שמוסיף שכבות יצירתיות חדשות. כך נבנית ספרייה של תוכן שמזין את עצמו, כשהפלטפורמה עצמה מתפקדת לא רק כ”מקום לצפות” אלא גם כמעבדה מתמשכת ליצירה משותפת.

מעבר לממשק החברתי, OpenAI מנסה להיאבק כאן באחד ההרגלים המושרשים ביותר של עידן הדיגיטל – “גלילה אינסופית”. האלגוריתם של Sora מתוכנן לדחוף את המשתמשים להפסיק רק לצפות ולהתחיל ליצור בעצמם. התפיסה הזו הופכת את האפליקציה מזרם תוכן פסיבי לפלטפורמה שמבוססת על השתתפות פעילה.

החיבור בין בידור חברתי, יצירה דיגיטלית ורגולציה עצמית של תוכן הוא הניסוי האמיתי שמתחבא מאחורי הפיד של Sora.

זמינות וגישה

למרות ההכרזה הגדולה, Sora 2 עדיין לא נפתח לכולם. נכון לאוקטובר 2025 השירות מוגבל מאוד. האפליקציה זמינה כרגע רק למכשירי iOS בארה”ב ובקנדה, ורק למי שנרשם לרשימת ההמתנה. מי שמקבל גישה יכול להתחבר גם דרך האתר sora.com וליצור סרטונים מהמחשב.

OpenAI מציעה שתי רמות שימוש: גרסה חינמית עם מכסות נדיבות יחסית, וגרסת Sora 2 Pro למנויי ChatGPT Pro, שבה איכות הווידאו גבוהה יותר. במקביל, החברה כבר מתכננת לפתוח בהמשך גם API למפתחים, שיאפשר לשלב את המודל במערכות ותהליכים חיצוניים.

במילים אחרות, כרגע מדובר במועדון סגור למדי, אבל כזה שצפוי להתרחב בהדרגה למדינות נוספות ולמשתמשים נוספים.

פרטיות ובטיחות

ככל שהיכולות של Sora 2 מתקרבות למציאות, כך גם עולות שאלות של פרטיות ואמון. OpenAI שילבה באפליקציה כמה שכבות הגנה שמטרתן למנוע שימוש לרעה. המשתמשים שומרים על שליטה מלאה ב- Likeness – כלומר, מי רשאי להשתמש בדמות הדיגיטלית שלכם. אתם מחליטים מי רשאי לשלב אותם בסרטונים, ויכולים לבטל את ההרשאה בכל רגע. זה מהלך שנועד למנוע מצב שבו מישהו “מקליט” אדם אחר בלי הסכמה.

לצד זה קיימות הגנות לנוער כמו מגבלות על זמן שימוש, אפשרות לניהול הורי וכלי בקרה לגיל, כדי למנוע גלישה לא מבוקרת בעולם תוכן שנראה אמיתי לגמרי.

כל סרטון שמופק מסומן מראש בסימן מים (Watermark) גלוי, וגם במטא-דאטה C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) – לפי תקן בינלאומי לאימות מקורות תוכן. כך ניתן לדעת מתי ואיך הווידאו נוצר, ולצמצם את הסיכון לזיופים או להפצה מטעה.

בנוסף, המודל עצמו כולל מסננים פנימיים שמונעים ייצור של תוכן בעייתי – חיקויים של אמנים קיימים, שימוש בקולות מוכרים בלי רשות, או יצירה של סרטונים מזיקים.

כל אלה לא מבטיחים מציאות נטולת סיכונים, אבל הם מצביעים על ניסיון להקים פלטפורמה שבה היצירתיות הדיגיטלית לא באה על חשבון זכויות המשתמשים.

מגבלות בשלב ההשקה

למרות ההבטחות הגדולות, Sora 2 מגיעה עם כמה מגבלות ברורות. הסרטונים מוגבלים כרגע לאורך של כ־10 שניות בלבד – מספיק לטעימה או לסצנה קצרה, אבל רחוק עדיין מהפקה של סרטון מלא. ברירת המחדל היא פורמט אנכי (9:16), מה שמתאים לשפה של רשתות חברתיות כמו TikTok או Reels, אך פחות נוח ליצירת תוכן רחב למסך מלא.

בנוסף, ניתן להתחיל יצירה מטקסט או מתמונה בלבד – העלאת וידאו קיים אינה זמינה בשלב זה. גם סצנות מורכבות במיוחד, עם ריבוי דוברים או תנועות מצלמה מהירות, עלולות “לשבור” את תחושת הריאליזם ולהחזיר תוצאה פחות משכנעת.

במילים אחרות, Sora 2 מרשימה מאוד, אבל עדיין נמצאת בנקודת פתיחה שבה היא מתאימה יותר לקליפים קצרים וניסיוניים מאשר להפקות ארוכות או מסובכות.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

לסיכום, Sora 2 מציבה רף חדש בשוק הווידאו מבוסס AI: ריאליזם פיזיקלי, פס קול משולב ושליטה בפרטיות שממקמים אותה גבוה וחזק בשוק מלא מתחרים ראויים. היתרון הבולט הוא בממשק החברתי וביכולת לשלב בני אדם אמיתיים בתוכן מבלי לוותר על שקיפות ובקרה. מדובר בפלטפורמה שנמצאת בין יצירתיות לחוויה קולנועית, ובין בידור לפרטיות ובטיחות.

אמנם בשלב ההשקה היא מוגבלת בזמן, פורמט וזמינות גיאוגרפית, אבל היא כבר נתפסת כאחת הקפיצות הגדולות ביותר בתחום הווידאו שנוצר בבינה מלאכותית. אם מגמת ההתפתחות תימשך, Sora 2 לא תישאר כלי הדגמה טכנולוגי, אלא תהפוך לאבן יסוד בתרבות הווידאו של השנים הקרובות.

למי שרוצה להעמיק – הנה עמוד המוצר וגם פרטים טכניים ודוקומנטציה.

הפוסט OpenAI משיקה את Sora 2 ולוקחת את עולם הוידאו הגנרטיבי לשלב הבא הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אנטרופיק משיקים את Claude Sonnet 4.5

רון גולד — Tue, 30 Sep 2025 08:53:24 +0000

בעולם ה-AI של 2025 נדמה שכל שבוע יוצא מודל חדש עם הבטחות גדולות. לרוב מדובר בעוד כמה אחוזים בבנצ’מרקים שרוב המשתמשים לא מכירים או מבינים. ההכרזה על Claude Sonnet 4.5 שברה את התבנית – לא 30% שיפור ולא $30 למיליון טוקנים, אלא 30 שעות רצופות של עבודה אוטונומית על אותה משימה. כדי לסבר את האוזן – Opus 4 עמד על כ-7 שעות, ואין מידע על אף מודל שמתקרב למספר הזה. זו לא עלייה מתונה, זו קפיצה של פי ארבע. במקביל, Claude Code כבר מייצר יותר מחצי מיליארד דולר בהכנסות חוזרות שנתיות (ARR), עם צמיחה של פי 10 מאז מאי 2025. זה לא נתון שיווקי, זו הוכחה שהמודל כבר נמצא בשימוש אמיתי, לא רק בדמו. בואו נבין מה זה אומר בפועל, ונספר את סיפור המודל החדש של אחת החברות המובילות בעולם הבינה המלאכותית.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מה קורה כשבינה מלאכותית עובדת יום וחצי רצוף?

תדמיינו – אתם נותנים למודל משימה ב-9 בבוקר – לעשות refactoring למערכת ההזמנות, לבדוק אבטחה, לכתוב טסטים ולהעלות הכל לפרודקשן. בעולם הישן זה היה נגמר מהר מאוד. אחרי כמה שעות הוא כבר מתחיל לשכוח מה עשה בהתחלה, אחרי שבע שעות הוא נתקע על מגבלת הטוקנים, ובבוקר שלמחרת אתם מוצאים את עצמכם מסבירים הכל מחדש מהתחלה.

עם Sonnet 4.5 זה נראה אחרת לגמרי. אתם מסיימים יום עבודה, סוגרים את הלפטופ והולכים הביתה. בלילה, בזמן שאתם ישנים – המודל ממשיך לעבוד. בבוקר שאחרי, כשאתם נכנסים למשרד, הוא עדיין שם – ממוקד, זוכר כל צעד, וממשיך בדיוק מהנקודה שעצר.

ואם זה נשמע כמו פנטזיה – ארגונים שכבר קיבלו גישה מוקדמת מדווחים על משימות שלמות שבוצעו כך: הקמת בסיס נתונים, רכישת domain, ביקורת אבטחה ברמת SOC 2, כתיבת תיעוד מלא. הכל רץ ברצף, בלי יד אנושית על המקלדת. זה כבר לא מדע בדיוני. זה קורה עכשיו.

למה בכלל צריך מודל שעובד 30 שעות?

זאת שאלה חשובה והכרחית, והתשובה מפתיעה – הרבה יותר אנשים ממה שנדמה לכם. בהכרזה הרשמית של Anthropic אמר שון וורד (Sean Ward), מייסד שותף ומנכ”ל חברת iGent AI, סטארטאפ המתמחה בכלי הנדסת תוכנה אוטונומיים, כי “Claude Sonnet 4.5 מגדיר מחדש את הציפיות שלנו. הוא מטפל ב-30+ שעות של קידוד אוטונומי, ומשחרר את המהנדסים שלנו להתמודד עם חודשים של עבודה ארכיטקטונית מורכבת.”

כדי להבין את המשמעות, נניח דוגמה פשוטה: ארגון עם מערכת PHP ישנה שצריך להעביר ל-microservices מודרניים. פרויקט כזה נמתח לרוב על פני שלושה-ארבעה חודשים. עכשיו תדמיינו את אותו פרויקט מתבצע ברצף, על ידי מודל אחד שממשיך לעבוד גם כשאתם ישנים – ומסתיים בתוך יום וחצי.

חודשים של עבודה מתכווצים ל-36 שעות. זה לא עוד 10% שיפור בפרודוקטיביות – זה שינוי סדר גודל שמגדיר מחדש מה אפשרי.

האם זה באמת עובד?

כאן אין מקום לשיווק, רק למספרים. במבחן SWE-bench Verified, שבודק אם מודל מסוגל לפתור באגים אמיתיים מגיטהאב, Sonnet 4.5 מוביל עם ‎77.2% (ואפילו ‎82% כשמפעילים parallel test-time compute). הוא עקף גם את GPT-5 וגם את Gemini.

יתרון ברור על פני GPT-5 וג׳מיני. Source: anthropic.com

אבל זה לא נגמר בקידוד. בטבלה הבאה רואים תמונה רחבה יותר: Sonnet 4.5 משפר ביצועים גם במבחני שימוש במחשב (OSWorld), מתמטיקה (AIME), שאלות רב-לשוניות (MMMLU) וניתוח פיננסי, ובחלקם אפילו מוביל על פני GPT-5 ו-Gemini.

Claude Sonnet 4.5 מוביל בקידוד אוטונומי. Source: anthropic.com

במילים פשוטות, זה לא עוד שיפור קוסמטי. לפני שנה המודלים המובילים עמדו סביב 50%. היום Sonnet 4.5 מתקרב ל-80%, ובחלק מהמשימות אפילו עובר את זה. זה כבר הבדל בין “אפשר לנסות” לבין “אפשר לסמוך על זה בפרודקשן”.

מה הופך את זה לאפשרי?

כדי להבין איך Sonnet 4.5 מחזיק 30 שעות רצופות, צריך להציץ מתחת למכסה המנוע.

מודעות הקשר

המודל יודע לעקוב אחרי צריכת הטוקנים שלו, להבין כמה נשאר ומתי לנקות מידע ישן. מודלים קודמים פשוט היו נתקעים – כאן הוא ממשיך קדימה.

עבודה במקביל

במקום לעבוד לינארית, Sonnet 4.5 מבצע חיפושים בו-זמנית, קורא כמה קבצים במקביל ומסנכרן בין הכלים. זה מרגיש פחות כמו מודל אחד ויותר כמו צוות.

סביבת הקידוד (Claude Code) משתדרגת

Checkpoints: שמירת מצבים וחזרה מיידית לאחור.
ממשק חדש: הרחבה רשמית ל-VS Code וטרמינל מחודש, עם שינויים בזמן אמת.
ביצוע קוד ויצירת קבצים: גיליונות, מצגות ומסמכים נולדים ישירות מהשיחה. Anthropic גם הדגימה את זה בפעולה – בסרטון הרשמי רואים את Claude מייצר מסמך, מצגת וגיליון אלקטרוני – כולם ניתנים להורדה ועריכה. זה כבר לא רק לכתוב קוד, אלא לייצר בפועל תוצרים שימושיים שמתחברים ישירות לעבודה היומיומית:

Agent SDK: לבנות כלים ותתי-סוכנים על בסיס היכולות של Anthropic. הנה סרטון קצר שמדגים את ה-Agent SDK, שמאפשר למפתחים להרכיב סוכנים מורכבים על גבי Claude Code, עם שליטה בזיכרון, הרשאות ותיאום בין משימות:

כלים חדשים לזיכרון

Context Editing: ניקוי אוטומטי של תוכן לא רלוונטי כשהחלון מתמלא.
Memory Tool (Beta): אחסון מחוץ לחלון ההקשר, כך שהמודל זוכר גם מה שנעשה אתמול.

למי שרוצה לראות את זה בפעולה – הנה סרטון קצר שבו Claude משחק Catan, בונה בסיס ידע על האסטרטגיות של היריבים ששורד בין משחקים, ומנקה מידע מיושן לאורך הדרך. זה נותן הצצה מוחשית למה שמאפשרים Context Editing ו-Memory Tool:

וכמה זה עולה?

החיסרון הבולט של Sonnet 4.5 הוא המחיר: ‎$3 ל-input ו-$15 ל-output למיליון טוקנים. זה פי 2.4 יקר יותר מ-GPT-5 ו-Gemini שעולים ($1.25 / $10) בהתאמה. המשמעות ברורה, סטארטאפ עם מיליון שאילתות בחודש ישלם בערך ‎$3,000 במקום ‎$1,250 – פער של ‎$21,000 בשנה.

האם זה שווה? אם מדובר בקוד קריטי, שבו טעות אחת עולה עשרות אלפי דולרים – ברור שכן. אם זה צא’טבוט בסיסי לשירות לקוחות – כנראה שלא. יש דרכים לצמצם עלויות (prompt caching, batch processing), אבל אלה לא נרחיב עליהם כאן.

חשוב רק להדגיש, המספרים מבוססים על פרסומים רשמיים של החברות. בפועל, ביצועים ומחירים יכולים להשתנות לפי גרסה, קונפיגורציה ותצורת שימוש.

אבטחה ובטיחות

Anthropic מתארת את Sonnet 4.5 כ-“המודל המיושר ביותר שפרסמנו”. לפי החברה, הוא מצמצם התנהגויות בעייתיות כמו החנופה למשתמש (sycophancy), הטעיה, חיפוש כוח ועידוד חשיבה דלוזיונלית (הזיות). ברמה הטכנית נוספו שכבות הגנה כמו חסינות טובה יותר ל-prompt injection, סינון פלטים מסוכנים (כמו הוראות לייצור נשק) והשקה תחת רמת בטיחות AI Safety Level 3.

ג’ארד קפלן, המדען הראשי של Anthropic, אמר: “זה הקפיצה הגדולה ביותר באבטחה שראינו בשנה, שנה וחצי האחרונות.” ולמה זה חשוב? כי ברגע שמודל עובד 30 שעות ברצף בצורה אוטונומית, הסיכונים מתגברים. אם הוא מסוגל לפעול יום וחצי בלי השגחה, הוא חייב להיות מהימן יותר מאי פעם.

שיעור ההתנהגויות הבעייתיות הנמוך ביותר. Source: anthropic.com

איפה זה זמין?

Sonnet 4.5 כבר נגיש לכולם ב-Claude.ai וב-API, ומשולב גם דרך Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI ו-Claude Code. בנוסף, Anthropic מפעילה כעת את ניסוי Imagine with Claude (הרחבה בפסקה הבאה), שפתוח רק למשתמשי Max לזמן קצוב. מי שרוצה לטעום מהעתיד בזמן אמת, זה הרגע.

כשיכולת הופכת לחוויה

עד עכשיו דיברנו על מספרים וביצועים. אבל Anthropic גם הראתה לאן כל זה יכול להתפתח. היא השיקה ניסוי קצר בשם Imagine with Claude (זמין למשתמשי Max עד 4 באוקטובר 2025), שמדגים איך מודל לא רק כותב קוד, אלא מייצר תוכנה בזמן אמת. במקום לבנות את כל האפליקציה מראש, Claude מייצר את החלקים תוך כדי שימוש: לוחצים על כפתור – נוצר הקוד לכפתור, פותחים תפריט – נוצר הקוד לתפריט.

בהדגמה שתכף תראו, ביקשו ממנו “לדמיין את המחשב של שייקספיר”, והוא יצר ממשק מהמאה ה-16 עם תפריטים כמו Sonnets ו-Quill Sharpener. הכל פעל אינטראקטיבית. זה אולי נראה כמו משחק, אבל המשמעות עמוקה יותר. עד היום תוכנה נכתבה מראש, כאן היא נוצרת על המקום, מותאמת בדיוק למה שאתם צריכים. זה כבר לא רק שיפור ביצועים, זו דרך אחרת לחשוב על מהי תוכנה בכלל.

Anthropic פרסמה סרטון קצר שממחיש את זה בפעולה. Claude בונה תוכנה בזמן אמת, מגיב לכל פעולה שלכם ומייצר את הקוד רק כשצריך – ממש מול העיניים:

מה אומרים המשתמשים בפועל

חשוב להבין, Sonnet 4.5 לא חי רק באתר של Anthropic. הוא כבר רץ “מתחת למכסה המנוע” בכלי קוד וסביבות עבודה, מ-Claude Code ועד Cursor ו-Canva, וכך ההתקדמות הטכנית הופכת לחלק מהיומיום של מפתחים ומעצבים.

ב-Canva, לדוגמה, סיפר דני וו (Danny Wu), ראש תחום מוצרי ה-AI ב-Canva, ש-Claude Sonnet 4.5 הציג שיפורים מרשימים במשימות המורכבות והארוכות ביותר – החל מעבודה בבסיס הקוד ועד לתכונות חדשות בתוך המוצר. גם מייקל טרואל (Michael Truell), מנכ”ל Cursor, תיאר ביצועי קידוד מהשורה הראשונה, עם שיפורים ניכרים במשימות ארוכות טווח. כדי להבין את המשמעות מהצד המעשי, נניח מצב שבו ארגון עובד עם מערכת מורכבת שדורשת תחזוקה מתמדת – כאן היתרון של מודל שמסוגל להחזיק 30 שעות רצופות מתרגם ישירות לחיסכון בזמן ובעלויות.

וזה לא נגמר בקוד. בבדיקות יישומיות בתחומי פיננסים, משפט, רפואה ומדעים, Sonnet 4.5 מציג יתרון מובהק על פני דורות קודמים – גם במשימות חשיבה מורכבות (‘16k thinking’) וגם בביצוע יומיומי.

Sonnet 4.5 מוביל גם בתחומי יישום קריטיים. Source: anthropic.com

אז כדאי לעבור ל-Sonnet 4.5?

התשובה תלויה בצרכים שלכם. אם אתם כבר משתמשים ב-Claude, השדרוג כמעט מתבקש – ביצועים טובים יותר באותו ממשק. אם אתם בונים סוכנים אוטונומיים או עובדים עם קוד קריטי, היכולת לעבוד 30 שעות רצופות, יחד עם כלים כמו Memory Tool ו-Context Editing, נותנת יתרון שאין לו מתחרים כרגע. גם מי שדורש רמות אבטחה מחמירות ימצא כאן ערך אמיתי.

אבל לא לכולם זה מתאים. Sonnet 4.5 יקר פי 2.4 מהמתחרים, והחלון הקשר (context window) שלו קטן משל Gemini. אם יש לכם codebase ענק או שאתם מסתפקים במודל זול יותר כמו GPT-5, ייתכן שאין סיבה להחליף. מי שצריך יכולות מולטימודל מתקדמות (טקסט, תמונה, אודיו, וידאו) גם ימצא ב-Gemini מענה טוב יותר.

בשורה התחתונה, Sonnet 4.5 הוא שדרוג אמיתי – לא עוד כמה אחוזים, אלא קפיצה ביכולות אוטונומיה וקידוד. אם מה שאתם בונים מורכב, קריטי או דורש ריצות ארוכות טווח, ההשקעה משתלמת. אם אתם מחפשים פשוט זול ומהיר, יש חלופות טובות.

חשוב לזכור שהתחרות לא נחה. לפי שמועות, Gemini 3 בדרך, OpenAI ממשיכה לשפר ולשדרג כל הזמן, ומה שמוביל היום לא בהכרח יישאר בפסגה עוד שלושה חודשים (וכנראה גם לא עוד שבוע). אבל נכון לעכשיו, אם אתם צריכים בינה מלאכותית שעובדת בלי לעצור, זוכרת הכל ומספקת קוד ברמת פרודקשן – Sonnet 4.5 הוא המקום הנכון. רק תוודאו שאתם באמת צריכים את זה לפני שאתם משלמים כפול.

הפוסט אנטרופיק משיקים את Claude Sonnet 4.5 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

עריכת תמונות מקצועית באמצעות הקול שלכם עם Photo Genius של Genspark

מערכת האתר — Mon, 29 Sep 2025 13:56:06 +0000

בעולם שבו תמונה שווה אלף מילים, היכולת לערוך ולשפר תמונות הפכה למיומנות חיונית. עם זאת, לא לכולם יש את הזמן, הסבלנות או הידע הטכני להתמודד עם תוכנות עריכה מורכבות. בדיוק כאן נכנס לתמונה Photo Genius, הפיצ’ר החדש מבית Genspark, שהופך את עריכת התמונות לחוויה פשוטה, אינטואיטיבית ומהנה – והכל באמצעות פקודות קוליות.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מה זה Photo Genius של Genspark?

Photo Genius הוא עורך תמונות חדשני מבוסס בינה מלאכותית (AI) שנשלט כולו באמצעות הקול. הוא מאפשר למשתמשים לערוך תמונות באמצעות שיחה טבעית עם האפליקציה, ללא צורך במגע, תפריטים או כלים מסובכים. הפיצ’ר משלב טכנולוגיית שיחה בזמן אמת של OpenAI עם מנוע העריכה המתקדם של Google Nano-Banana, כדי לספק תוצאות מרשימות בשניות.

מה אפשר לעשות עם Photo Genius?

איפור ותסרוקות

שפרו את המראה שלכם בקלות. בקשו “תוסיפי לי איפור” לקבלת מראה טבעי וזוהר, או “תנסי תסרוקות שונות” כדי לראות את עצמכם במגוון סגנונות שיער.

החלפת בגדים ורקעים

לא מרוצים מהבגד שלבשתם בתמונה? פשוט אמרו “החלף לי את החולצה לירוקה” או “תני לי מראה שמתאים לכל עונה”. ניתן גם לשנות את הרקע לחלוטין.

תיקון פוזות והבעות פנים

צילמתם תמונה קבוצתית אבל מישהו יצא עם הבעה לא מוצלחת? Photo Genius יכול לתקן זאת. בסרטון יוטיוב המצורף למעלה, משתמשת מציינת הבעת פנים לא טובה (“Yikes, what a face!”), וה-ai מתקן לה את החיוך באופן מיידי.

“הצילו! תמונות הרוסות”

כולנו מכירים את התמונות שכמעט יצאו מושלמות. Photo Genius מתמחה בתיקון תמונות “הרוסות” על ידי שינוי פוזות, הבעות פנים ועוד.

הוספה והסרה של דמויות וחפצים

אפשר להסיר בקלות אנשים או חפצים לא רצויים מהרקע באמצעות פקודה כמו “מחק את האיש שברקע”. לדוגמה, פספסתם אירוע חברתי? שלחו את התמונה ופשוט בקשו “תוסיף אותי לתמונה”. ה-ai ישלב אתכם בתמונה בצורה טבעית, כאילו הייתם שם תמיד.

איך זה עובד בפועל? מדריך צעד-אחר-צעד

השימוש בפיצ’ר פשוט להפליא ומרגיש כמו שיחה עם חבר:

1. פתחו את אפליקציית Genspark ובחרו את התמונה שברצונכם לערוך.

2. התחילו לדבר: לחצו על אייקון המיקרופון ופשוט אמרו מה תרצו לשנות. השתמשו בשפה טבעית וחופשית. לדוגמה: “אני נראית קצת תיירותית בתמונה הזו, את יכולה לשנות לי את הבגדים למשהו יותר מקומי?”, או “החברים שלי יצאו לבלות בלעדיי, אפשר להוסיף אותי לתמונה איתם?”, או אולי “אני רוצה לנסות איפור עדין ותסרוקת חדשה.”

3. צפו בקסם קורה: האפליקציה תעבד את בקשתכם ותציג את התוצאה בזמן אמת.

4. המשיכו את השיחה: אתם יכולים להמשיך ולבקש שינויים נוספים, לשמור את התמונה או לשתף אותה ישירות מהאפליקציה.

מה מיוחד ב- Photo Genius?

נגישות מלאה

אין צורך בשום ידע טכני. אם אתם יודעים לדבר, אתם יודעים לערוך תמונות.

חיסכון בזמן

במקום לחפש בתפריטים מורכבים, פשוט אומרים את מה שרוצים. התהליך מהיר ויעיל.

תוצאות מקצועיות ומהנות

הכלי חזק מספיק עבור עריכות מקצועיות כמו תיקוני פוזה ושיפור איכות, ומהנה מספיק למשחקים יצירתיים כמו הוספת חברים לתמונות.

הורדה והתנסות

הפיצ’ר זמין באפליקציית Genspark למשתמשי אייפון ואנדרואיד. להורדה לאייפון – חפשו “Genspark” ב-App Store או היכנסו לקישור. להורדה לאנדרואיד – חפשו “Genspark” בחנות Google Play או היכנסו לקישור.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לסיכום, Photo Genius של Genspark מגדיר מחדש את עולם עריכת התמונות והופך אותו לנגיש, מהיר ומהנה מתמיד. בין אם אתם רוצים להציל תמונה חשובה, לשפר את הלוק שלכם, או פשוט ליהנות מיצירתיות אינסופית, זהו הכלי המושלם עבורכם. פשוט דברו, וג’נספארק יעשה את כל השאר.

הפוסט עריכת תמונות מקצועית באמצעות הקול שלכם עם Photo Genius של Genspark הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

בועה או מציאות? ההשקעות בבינה מלאכותית זורמות במעגל סגור

רון גולד — Mon, 29 Sep 2025 07:54:36 +0000

בנק ההשקעות ג’יי.פי מורגן (J.P. Morgan) מזהיר כי הסיכון המרכזי בשווקים אינו נובע ממלחמות או מתחים גיאופוליטיים אלא מהאפשרות שחברות הבינה המלאכותית לא יעמדו בציפיות לרווחים. קרי קרייג, האסטרטג הגלובלי של הבנק לניהול נכסים, אמר כי יש כל כך הרבה התמקדות ב-AI, שכל אכזבה עלולה להוביל לצניחה גדולה יותר. האזהרה פורסמה כאשר מדדי המניות האמריקאיים נמצאים ברמות שיא היסטוריות והיא מציפה בעיה יסודית – הפער בין ההשקעות העצומות בתחום לבין השאלה אם ניתן להמיר אותן לרווחים ממשיים.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

המספרים שמאחורי הבועה

מאז השקת ChatGPT בנובמבר 2022, 41 מניות הקשורות לבינה מלאכותית היו אחראיות ל-75 אחוז מהעליות במדד S&P 500. הן תרמו 80 אחוז מצמיחת הרווחים הארגוניים ו-90 אחוז מצמיחת ההוצאות ההוניות, נתונים שמדגישים עד כמה ההתאוששות בשווקים נשענת על מגזר אחד בלבד.

במקביל, ענקיות הטכנולוגיה ממשיכות להזרים סכומי עתק – מיקרוסופט, מטא, אמזון ואלפבית צפויות להוציא יחד 364 מיליארד דולר במהלך 2025, כאשר מטא לבדה מתכננת להקצות עד 72 מיליארד דולר לבניית מרכזי נתונים ופיתוח יכולות AI.

ההסכם הדרמטי של אנבידיה ו-OpenAI

ב-22 בספטמבר 2025 הודיעו אנבידיה (Nvidia) ו־OpenAI על הסכם אסטרטגי מהגדולים שנראו בתעשייה. אנבידיה התחייבה להשקיע עד 100 מיליארד דולר בהקמת תשתיות מחשוב ייעודיות ל-OpenAI, מהלך שממחיש את עוצמת ההימור על עתיד הבינה המלאכותית. בעקבות ההשקעה, הערכת השווי של OpenAI עלתה ל־500 מיליארד דולר, מה שהופך אותה לסטארט-אפ היקר ביותר בהיסטוריה.

בועה במבט רחב

השוואות לבועת הדוט.קום הולכות ומתרבות. באוגוסט 2025 הודה סם אלטמן, מנכ”ל OpenAI, כי “המשקיעים בכללותם נרגשים יותר מדי מה-AI”. מארק צוקרברג הצטרף והזהיר כי “בהחלט קיימת אפשרות, לפחות אמפירית, שמשהו כזה יקרה כאן”. גם ברט טיילור, יו”ר OpenAI ומנכ”ל Sierra, אמר כי “סצנת ה-AI מזכירה מאוד את בועת הדוט.קום” – אמירה שמגיעה מאדם הנמצא בלב התעשייה ושיודע עד כמה מהלכים של ענקיות טכנולוגיה יכולים לעצב את השוק.

ההקבלה אינה מקרית, בבועת הדוט.קום של תחילת שנות ה-2000 נמחקו יותר מ-5 טריליון דולר משווי חברות הטכנולוגיה. כיום שווי השוק של תחום ה-AI נאמד בכ-244.2 מיליארד דולר, לאחר שהחברות הגדולות השקיעו בו למעלה מ-155 מיליארד דולר רק בשנת 2025. במקביל, הדיון אינו כלכלי בלבד, הוא גם נרטיבי ואסטרטגי. טיילור עצמו ציין כי ההגדרה של AGI “זזה קדימה כל הזמן”, כך שהתקדמות שנחשבה מהפכנית לפני שנים ספורות כבר נתפסת כיום כסטנדרט בסיסי.

השילוב בין שתי הזוויות – הכלכלית והאסטרטגית – מדגיש את גודל הסיכון. בעוד הגופים הפיננסיים מתריעים מפני השקעות מופרזות ומימון מעגלי, קולות מהתעשייה משקפים אווירה של הייפ, תחרות עזה ומרוץ חימוש טכנולוגי.

שיעורי כישלון מדהימים

מחקר של MIT שפורסם באוגוסט 2025 מצא כי 95 אחוז מפרויקטי הפיילוט בתחום הבינה המלאכותית לא הצליחו להניב החזר על השקעה, אף על פי שיותר מ-40 מיליארד דולר כבר הושקעו בהם. רק 19 אחוז מהמנהלים דיווחו על עלייה של יותר מ-5 אחוז בהכנסות בעקבות יישום AI, ו-36 אחוז לא הבחינו בשינוי כלל.

הכישלון אינו נובע מהטכנולוגיה עצמה. ברוב המקרים הבעיה היא ארגונית ותהליכית – דאטה מפוזר או לא איכותי, ניסיון “להדביק” AI על תהליכים קיימים במקום לעצב מחדש את הזרימה העסקית, היעדר בעלות עסקית ויעדים ברורים למדידת ROI, תרבות ארגונית שלא מתמרצת אימוץ, וגם תופעת Shadow AI – שימוש לא רשמי של עובדים בכלי AI חיצוניים מחוץ למדיניות הארגון. התוצאה היא פיצול, סיכוני אבטחת מידע וחוסר קוהרנטיות, שמכרסמים ביכולת להפיק ערך אמיתי מההשקעות. המשמעות למשקיעים ברורה: כל עוד הפער הזה בין ציפיות למציאות נמשך, קשה להצדיק את ההערכות הגבוהות שמקבלות כיום חברות ה-AI בשווקים.

המימון בחוב מחריף

אורקל הנפיקה בספטמבר איגרות חוב בהיקף 18 מיליארד דולר כדי לממן השקעות ב-AI – מהלך חריג, שכן עד כה ענקיות הטכנולוגיה מימנו את ההוצאות בעיקר מתזרים חופשי. במקביל, ג’יי.פי מורגן ומיצובישי מובילים הלוואה של 22 מיליארד דולר להקמת קמפוס נתונים ענק. בסך הכול צברו חברות הטכנולוגיה 157 מיליארד דולר חוב ארגוני מתחילת השנה – עלייה של 70 אחוז לעומת התקופה המקבילה אשתקד.

מעבר לכך, כלכלנים מזהירים מפני מימון מעגלי – מצב שבו חברות גדולות משקיעות בסטארט-אפים של AI, אשר בתורם רוכשים שירותי ענן או חומרה מאותן חברות. כך נוצרות הכנסות מלאכותיות שמנפחות את המאזנים של שני הצדדים בלי לייצר ערך אמיתי. דוגמה בולטת לכך היא ההשקעה של אנבידיה ב-OpenAI, כאשר חלק מההון מושקע בחברה וחוזר אל אנבידיה דרך רכישת שבבים ותשתיות מחשוב.

היקף התופעה הולך וגדל. אנבידיה לבדה השקיעה ב-2025 ב-51 חברות, לעומת 41 בלבד בשנה שעברה, בעוד שמעל 40 אחוז מהכנסותיה מגיעות ממיקרוסופט, מטא, אמזון, אלפבית וטסלה – החברות שהן גם לקוחותיה המרכזיים וגם שותפותיה להשקעות. עבור המשקיעים, המשמעות היא שהביצועים הפיננסיים שנראים מרשימים על הנייר, עלולים (לפחות בחלקם) להיות תוצר של מבנה מימון סגור שאינו בר-קיימא לאורך זמן.

הדינמיקה הזו ניכרת גם בהסדרי הענן ארוכי הטווח של OpenAI עם Oracle ובתוכניות התשתית המסיביות שנלוות אליהם, שמחדדות את הסיכון של מימון עצום ותלות בספקי ענן בודדים.

מה זה אומר למשקיעים

האזהרות הולכות ומתרבות. ג’יימי דיימון, מנכ”ל ג’יי.פי מורגן, התריע לפני מספר חודשים מפני “סדק” בשוק האג”ח ואמר כי “אתם תיכנסו לפאניקה”. יו”ר הפדרל ריזרב, ג’רום פאוול, ציין כי ארה”ב חווה “כמויות חריגות של פעילות כלכלית הקשורה ל-AI”. דויטשה בנק הגדיר את החודשים האחרונים כ-“הקיץ שבו ה-AI הפך למכוער”.

לצד זאת, קרי קרייג סבור שלמניות האמריקאיות יש מרחב מוגבל להמשך עליות – “המתח הגיאופוליטי הוא רעש – אכזבת הרווחים היא האיום האמיתי”. המשמעות למשקיעים ברורה – השוק הפך תלוי באופן חריג בביצועי ענקיות הטכנולוגיה, וכל אכזבה יכולה להצית גל מכירות נוסף, כפי שנראה בצניחה של אפריל האחרון.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית במשרד

מבט קדימה לדוחות סוף השנה

המבחן האמיתי יגיע עם פרסום דוחות הרבעון הרביעי. אם ההשקעות האדירות ב-AI לא יניבו תשואות מוחשיות, ייתכן שהשוק יבחן מחדש את כל הנרטיב של מהפכת ה-AI. ובכל זאת, בשונה מבועת הדוט.קום, החברות המובילות כיום מניבות רווחים ממשיים. השאלה היא האם זה יספיק כדי להצדיק את רמות הציפיות שהשוק כבר מתמחר.

הפוסט בועה או מציאות? ההשקעות בבינה מלאכותית זורמות במעגל סגור הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מדריך Mixboard: כל מה שצריך לדעת על לוח הרעיונות החכם של גוגל

רון גולד — Sun, 28 Sep 2025 13:08:42 +0000

דמיינו שאפשר לקחת את הגמישות הוויזואלית של Figma ואת היכולות השיחתיות של ChatGPT, ולשלב אותן לכלי אחד שמתמקד בתמונות. התוצאה תהיה קרובה מאוד ל-Mixboard – פלטפורמה ניסיונית ופורצת דרך מ-Google Labs, שמשנה את הדרך בה אנחנו חושבים, יוצרים ועורכים דימויים ויזואליים. המדריך הזה יספק לכם את כל מה שצריך לדעת כדי להתחיל לעבוד עם הכלי הזה, המופעל על ידי מודל הבינה המלאכותית המתקדם Gemini 2.5 Flash Image, הידוע גם בכינוי החיבה Nano Banana.

NEW LABS EXPERIMENT

Introducing Mixboard an experimental, AI-powered concepting board. Designed to help you explore, visualize, and refine your ideas and powered by our latest image generation model ()

Now available in US-only public beta! Learn more and try it… pic.twitter.com/7JXmVo5YVP

— Google Labs (@GoogleLabs) September 23, 2025

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מה זה בעצם Mixboard?

Mixboard הוא לוח רעיונות חכם (Concept Board) ממעבדות גוגל (Google Labs) שמאפשר ליצור קולאז’ים ולוחות השראה (Moodboards) – קצת כמו Pinterest או Miro, אבל עם טוויסט. במקום רק לסדר תמונות זו לצד זו, הכלי נותן לכם לערוך, לשנות ולשלב אותן בעזרת הוראות בשפה טבעית.

זהו מרחב עבודה ויזואלי שבו מעלים תמונות, מוסיפים טקסט, ומקלידים פקודות פשוטות כמו “תעשה את הרקע בהיר יותר” או “שלב בין שתי התמונות”. מכאן, הבינה המלאכותית כבר עושה את כל העבודה בקלות ובמהירות.

למה כדאי לכם להכיר את Mixboard?

קודם כל כי הוא נגיש בצורה יוצאת דופן – אין צורך בידע בפוטושופ או בכלי עריכה מסובכים, מספיק לכתוב משפט פשוט כדי לערוך תמונה. מעבר לכך, הוא מהיר ויעיל ומאפשר לצוותים, מעצבים ויוצרים לגבש רעיונות ולקבל תוצרים ויזואליים ראשוניים בתוך דקות.

מאחורי הכלי עומדת טכנולוגיה מתקדמת: מודל Nano Banana שמבין שפה טבעית לעומק, יודע לבצע עריכות מורכבות, לשמור על עקביות עיצובית ולהפיק תוצאות מרשימות. ולבסוף, Mixboard זמין כיום בחינם במסגרת גרסת בטא, כך שאפשר להתנסות בטכנולוגיה החדשה כבר עכשיו, בידיעה שהכלי עדיין מתפתח וצפויים לו עדכונים ושיפורים בהמשך.

יכולות מרכזיות של Mixboard

Mixboard פועל כמו לוח השראה אינטראקטיבי שבו אפשר להעלות תמונות, טקסטים ואלמנטים ויזואליים ולחבר אותם יחד במרחב עבודה אחד. העריכה נעשית באמצעות צ’אט – פשוט מקלידים פקודות כמו לשנות צבעים, להוסיף אלמנטים, לשנות רקע או למרכז דמויות, והמערכת מבצעת זאת מיידית.

יתרון נוסף הוא שמירה על עקביות: הכלי מקפיד לייצר מראה אחיד בין כל האלמנטים בפרויקט, כך שהתוצאה תמיד נראית קוהרנטית ומקצועית. בנוסף, Mixboard מציע ספרייה רחבה של פרויקטים ודוגמאות מוכנות מראש, מה שמקל מאוד על הלמידה וההתחלה.

יכולות מרכזיות של Mixboard

איך מתחילים? מדריך צעד-אחר-צעד

לפני שמתחילים, חשוב לדעת: Mixboard זמין כרגע רק למשתמשים בארה”ב. אם אתם גולשים ממדינה אחרת, ניתן לעקוף את המגבלה באמצעות שימוש ב-VPN. זה שירות שמאפשר לגלוש דרך שרתים אמריקאיים וכך לגרום לכלי לזהות אתכם כאילו אתם נמצאים בארה”ב. קיימים שירותי VPN חינמיים ובתשלום, וכל שנדרש הוא לבחור שרת בארה”ב ולהתחבר.

איך עושים זאת בפועל? פותחים את חנות התוספים של גוגל, מחפשים תוסף VPN מתאים ומתקינים אותו. מומלץ לבחור תוסף עם דירוג גבוה וביקורות חיוביות כדי להבטיח אמינות. לאחר ההתקנה, מפעילים את התוסף, בוחרים שרת אמריקאי, ומאותו רגע הגלישה תזוהה כאילו היא מתבצעת מתוך ארה”ב, מה שמאפשר כניסה חופשית ל-Mixboard.

עכשיו אפשר להתחיל לעבוד:

1. כניסה ל-Mixboard by Google Labs.

2. התחברות – לחצו על Login והתחברו עם חשבון הגוגל שלכם.

3. התנסות בדוגמאות (מומלץ!) – לפני שמתחילים פרויקט חדש, כדאי מאוד לפתוח דוגמה מוכנה מתוך התפריט (Pick an example). כך תבינו במהירות איך הכלי עובד ותקבלו השראה.

4. יצירת פרויקט חדש – כשתהיו מוכנים, בחרו באפשרות New project.

5. העלאת תמונה – העלו תמונה מהמחשב, והיא תופיע מיד על לוח העבודה.

6. הוספת טקסט – לחצו על כפתור הטקסט בתפריט השמאלי כדי להוסיף מלל.

7. בחירת אלמנטים לעריכה – השתמשו ב-Select blocks כדי לסמן את האלמנטים שתרצו לשנות.

8. פקודת עריכה – הקלידו הוראה פשוטה בצ’אט שבתחתית המסך, למשל “שנה את הרקע ללבן” או “שלב את שתי התמונות”. המודל Gemini יבצע את הפעולה תוך שניות.

מכאן הכול פתוח – אפשר להמשיך להוסיף פקודות, להעלות תמונות נוספות, לשלב טקסטים ולפתח את הרעיון צעד אחר צעד עד שהתוצאה נראית בדיוק כפי שדמיינתם.

שיתוף, עבודת צוות וקהילה

כל פרויקט שתיצרו ב-Mixboard נשמר באופן אוטומטי בחשבון הגוגל שלכם, כך שתמיד תוכלו לחזור אליו, לערוך מחדש או להמשיך לפתח את הרעיון. בנוסף, ניתן לשתף את הלוח עם חברי צוות ולעבוד עליו יחד בזמן אמת. המשמעות היא שכל שינוי, תמונה או רעיון שמתווספים מופיעים לכולם באופן מיידי. זה הופך את Mixboard לכלי אידיאלי לסיעור מוחות, לתיאום ויזואלי ולגיבוש רעיונות במהירות.

למשל, צוות קריאייטיב יכול לעבוד על קמפיין שיווקי משותף: אחד מעלה סקיצות של עיצוב מודעה, אחר מוסיף רעיונות לסלוגנים, והמעצב משנה את הצבעים על פי בקשות הצוות – והכול קורה על אותו לוח בזמן אמת.

מעבר לכך, מומלץ לחקור את הקהילות והפורומים שמוקדשים ל-Mixboard. שם תמצאו עבודות של משתמשים אחרים, טיפים וטכניקות חדשות, וגם השראה שתוכל לתת לכם כיוונים יצירתיים לפרויקטים הבאים.

איך להוציא את המיטב מ-Nano Banana

כדי שהעריכות שלכם יהיו מדויקות ומרשימות יותר, שווה להקפיד על כמה כללים פשוטים:

תארו את הסצנה במלואה – אל תסתפקו במילות מפתח קצרות כמו “רטרו, עיר”. נסו לתאר תמונה שלמה: “אובייקט מרכזי בסגנון רטרו על רקע עירוני צבעוני בשעת שקיעה”. ככל שהתיאור מפורט יותר, כך התוצאה קרובה יותר למה שדמיינתם.
היו ספציפיים בבקשות העריכה – במקום לכתוב “שנה את הספה”, נסחו במדויק: “החלף את צבע הספה לכחול רויאל מבד קטיפה”. או במקום “הוסף חיה”, נסו: “הוסף חתול ג’ינג’י ישן על הכיסא”. הפרטים הקטנים עושים הבדל גדול.
הוסיפו פרטים טכניים (למתקדמים) – אם אתם רוצים שליטה גבוהה יותר, אפשר לציין זווית צילום, סוג עדשה (צילום רחב-זווית), סגנון תאורה (תאורת סטודיו רכה) או אפילו אווירה כללית (אווירה מלנכולית). זה יעזור למודל לדייק את התחושה הוויזואלית.
בצעו עריכות ברצף – אל תנסו לשנות הכול בבת אחת. עדיף לבצע כמה עריכות אחת אחרי השנייה, כדי לשמור על עקביות עיצובית ולהתקדם בהדרגה לכיוון הרצוי.

דוגמאות לשימושים יצירתיים

Mixboard מתאים כמעט לכל תחום שבו צריך להפוך רעיונות לתמונה מוחשית. מעצב פנים, למשל, יכול לבנות לוח השראה שמדגים איך צבעים, רהיטים וטקסטורות מתחברים לחלל אחד קוהרנטי. מארגני אירועים משתמשים בו כדי להמחיש ללקוח את האווירה הצפויה – מהעיצוב של השולחנות ועד התאורה. יזם שמפתח מוצר חדש יכול לשרטט סקיצה ראשונית ולהפוך אותה מיד להדמיה שמדגימה איך ייראה המוצר בעולם האמיתי.

גם מחוץ לעולמות העיצוב והעסקים, Mixboard פותח אפשרויות חדשות – מורה יכול להשתמש בו כדי להכין שיעור ויזואלי שמדגים לתלמידים תהליך או רעיון מופשט, וצוות שיווק יכול לבנות יחד מצגת עם לוח רעיונות משותף שמחדד את המסרים. היתרון האמיתי הוא לא רק ביצירת התמונות עצמן, אלא בכך שהצוות כולו רואה את אותו חזון ויזואלי, מה שמחזק את הדיון ומקצר את הדרך מהרעיון לביצוע.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לסיכום, Mixboard לא נועד להחליף כלים מקצועיים כמו Figma או מודלים טקסטואליים כמו ChatGPT, אלא לשמש כתחנת ביניים יצירתית ומהנה. הוא מחבר בין עולם הדימוי החזותי לעריכה שיחתית, ומאפשר לכל אחד, מחובב סקרן ועד מעצב מנוסה, להפוך רעיונות לתמונות מוחשיות בכמה קליקים ובמשפטים פשוטים. אם המטרה שלכם היא לשדרג תוצרים ויזואליים, לחדד קונספטים או פשוט לחסוך זמן בתהליך היצירה, Mixboard הוא כלי שבהחלט כדאי לנסות.

הפוסט מדריך Mixboard: כל מה שצריך לדעת על לוח הרעיונות החכם של גוגל הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

בניית הדור הבא של סוכנים פיזיים עם ג’מיני רובוטיקס – ER 1.5

רון גולד — Sun, 28 Sep 2025 07:04:58 +0000

רובוטים שמתחילים לחשוב לפני שהם פועלים – זה כבר לא חזון עתידי אלא מציאות. גוגל DeepMind השיקה את Gemini Robotics-ER 1.5, מודל חשיבה גופנית (embodied reasoning) חדש, שמיועד לשמש כמוח ברמה גבוהה לרובוטים. לראשונה, מפתחים יכולים לעבוד עם מערכת שמאפשרת למכונות להבין הקשר, לנמק ולפעול בעולם הפיזי כמו שותפים אמיתיים, לא רק כזרועות שמבצעות פקודות. כבר היום ניתן לגשת אליו דרך Google AI Studio ו-Gemini API.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מה הופך את זה לייחודי

רובוטים קלאסיים עובדים לפי תסריטים קבועים מראש – להזיז קופסה, להבריג בורג, לשאוב רצפה. הבעיה? העולם האמיתי לא מתנהל לפי תסריט. כאן נכנס Gemini Robotics-ER 1.5 מבית גוגל DeepMind – הוא יודע לפרק משימות מורכבות, לחפש באינטרנט בזמן אמת (למשל כללי מיחזור מקומיים), ולהתאים את הפעולה לסיטואציה המשתנה. במילים פשוטות, זהו מעבר מרובוטים שמבצעים פקודות “על אוטומט” לרובוטים שמבינים הקשר, מתמודדים עם הפתעות, ואפילו מסבירים את תהליך החשיבה שלהם.

הנה גרף שמציג השוואה בין דגמי Gemini Robotics לדגמים אחרים (כולל GPT-5) על שני צירים: יכולות חשיבה גופנית (Embodied Reasoning) מול רב-שימושיות (Generality). Gemini Robotics-ER 1.5 ממוקם גבוה יותר משמעותית מהגרסה הקודמת (1.0) ומציג שיפור ניכר גם בהשוואה למודלים לשפה כללית:

הקפיצה ביחס לדורות קודמים. Source: googleblog.com

שלוש יכולות ליבה

חשיבה מרחבית חכמה ומהירה

המודל מזהה חפצים בדיוק גבוה, מבין משקל, גודל ויכולת אחיזה, ומגיב בזמן אמת לסביבה משתנה. התוצאה: רובוט שלא רק “רואה” אלא גם מבין מה אפשר לעשות עם מה שהוא רואה.

תזמור התנהגויות מורכבות

המערכת מפרקת הוראות לשלבים, מפעילה כלים דיגיטליים, ומנהלת את ההתקדמות. כך היא יכולה לסדר שולחן לפי תמונה או להכין קפה – מהבנת המצב ועד ביצוע מדויק.

תקציב חשיבה גמיש

למפתחים יש שליטה בכמה זמן המודל “חושב” לפני פעולה. משימות פשוטות זוכות לתגובה מהירה, משימות מורכבות מקבלות תכנון עמוק יותר.

התמונה המצורפת מציגה את המערכת בפעולה: המשתמש מבקש מהמכונה למיין פריטים לפחים הנכונים, והרובוט נעזר בהנחיות מקומיות (כמו חוקי מיחזור בסן פרנסיסקו), חושב, מחפש מידע רלוונטי, מתכנן ומבצע. התרשים מימין מסביר איך המודל מתפקד כמתזמר (Orchestrator): חשיבה ← שימוש בכלים ← תכנון ← ביצוע. זה ממחיש בצורה ברורה את המעבר מרובוט שמבצע פקודות לרובוט שמבין וגם יודע להסביר את תהליך החשיבה שלו:

כך פועל רובוט שמבין ומנמק. Source: googleblog.com

הגרף הראשון מראה איך ביצועי המודל משתפרים ככל שמגדילים את “תקציב החשיבה” (Thought Token Budget). במשימות שונות – הבנת תמונה, וידאו, הצבעה ושאלות – ככל שהמודל מקבל יותר זמן לחשוב, כך עולה אחוז ההצלחה. המשמעות ברורה: ניתן לכוונן את המודל לפי הצורך – תגובה מיידית או תכנון מעמיק למשימות מורכבות:

יותר זמן לחשוב = ביצועים טובים יותר. Source: googleblog.com

בגרף הנוסף אפשר לראות את רמת הדיוק הממוצעת של מודלים שונים במשימות “הצבעה” (pointing benchmarks). Gemini Robotics-ER 1.5 מוביל בצורה ברורה, ומשאיר מאחור גם את דגמי GPT וגם את גרסאות Gemini הקודמות. המשמעות – לא רק יכולת תיאורטית, אלא ביצועים מוכחים בשטח:

Gemini Robotics-ER 1.5 מציב סטנדרט חדש של דיוק. Source: googleblog.com

דוגמאות אמיתיות שמיושמות בשטח

מיון פסולת

המודל יודע לזהות חומרים, להבין תקנות מקומיות ולהסתגל לזרמי פסולת משתנים. כיום, עד 30% מהחומרים הניתנים למיחזור מגיעים למזבלה רק בגלל טעויות מיון – טכנולוגיה כזו יכולה לצמצם את ההפסד הזה, לחסוך עלויות ולתרום ישירות לסביבה.

למידה חוצת-גופים

מיומנות שנלמדה על רובוט אחד (למשל זרוע תעשייתית) יכולה לעבור לרובוט אחר בלי הגדרה מחדש. המשמעות? חיסכון עצום בזמן פיתוח ובהוצאות הטמעה, ויכולת לשכפל פתרונות מהר הרבה יותר.

הבנה זמנית וסיבתית

המודל לא רק רואה – הוא מבין רצף. הוא יודע לתאר פעולות של רובוטים אחרים, לזהות קשרי סיבה ותוצאה, וללמוד מהדגמות כמעט כמו בני אדם. עבור התעשייה זה פותח דלת לרובוטים שממשיכים להשתפר עם כל אינטראקציה.

בתמונה המצורפת ניתן לראות איך Gemini Robotics-ER 1.5 מזהה מגוון חפצים על שולחן – מפחית אלומיניום ועד ענבים ופלפל חריף – וגם מקשר אותם ליעד הנכון (פח מיחזור, פח קומפוסט וכו’). זו המחשה מצוינת ליכולת של המודל לא רק “לראות” אלא גם לפרש את המשמעות של מה שהוא רואה:

ראייה מרחבית והבנת הקשר בזמן אמת. Source: googleblog.com

בטיחות כבסיס

אחת השאלות הראשונות שכל תעשייה שואלת היא: איך נוודא שהרובוטים פועלים בבטחה? ב-Gemini Robotics-ER 1.5 הבטיחות לא נוספה בדיעבד, היא מובנית בארכיטקטורה.

בטיחות סמנטית – המודל מבין הקשר ומסרב למשימות מסוכנות או מזיקות.
מודעות פיזית – הרובוט יודע לזהות את המגבלות שלו (כמו משקל או טווח תנועה) ולא לנסות פעולות בלתי אפשריות.

גוגל קוראת לזה “גישה של גבינה שוויצרית” – כמה שכבות הגנה שמכסות זו את זו, יחד עם נהלי בטיחות תעשייתיים רגילים. המשמעות היא רמת אמינות גבוהה יותר והפחתת סיכונים משפטיים ותפעוליים.

למה זה משנה לתעשייה

ניהול פסולת, לוגיסטיקה ומחסנים – אלו תחומים שכבר היום סובלים ממחסור בכוח אדם ומהצורך בייעול מתמיד. כאן נכנס Gemini Robotics-ER 1.5: הוא לא רק חוסך זמן וכסף, אלא גם יוצר שקיפות מלאה. כל שלב בתהליך החשיבה והביצוע מתועד, כך שאפשר לעקוב, לאמת וללמוד מכל פעולה. בעולמות שבהם רגולציה, אחריות תאגידית ודרישות שקיפות הופכות קריטיות, זו לא רק תוספת נוחה, אלא יתרון תחרותי ממשי.

אתגרים בדרך

לצד ההבטחות, יש גם חסמים אמיתיים. המודל דורש כוח חישוב משמעותי, שילוב עם חומרה וחיישנים מתקדמים, והשקעה ראשונית לא קטנה. מתקנים קטנים עלולים להתקשות לעמוד בעלויות, מה שעלול להעמיק את הפער בין ארגונים גדולים לקטנים. בנוסף, האמינות בתנאים לא צפויים עדיין דורשת שיפור. העולם האמיתי מלא במקרי קצה, ודווקא שם נמדדת היכולת של רובוטים לתפקד באמת.

מכוונים לעתיד רובוטי

חשוב להבין, זה לא עוד עדכון טכנולוגי, אלא צעד משמעותי לעבר רובוטים כלליים – כאלה שלא רק מבצעים, אלא גם מבינים ומתקשרים עם העולם. בהתחלה נראה אותם בעיקר בסביבות מובנות כמו מפעלים, מחסנים ומתקני מיחזור. אבל בעתיד הלא רחוק הם ייכנסו גם לתחומי בריאות, אירוח, שירותים ציבוריים, ואולי אפילו לבתים שלנו. השאלה המרכזית כבר אינה האם זה יקרה, אלא כמה מהר זה יקרה, ואילו תעשיות יהיו הראשונות לאמץ ולהוביל את השינוי.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

לסיכום, Gemini Robotics-ER 1.5 הוא לא עוד מודל AI, הוא פלטפורמה לרובוטים שחושבים, מנמקים ומסתגלים לעולם מורכב. הערך האמיתי טמון בשיתוף פעולה חדש בין אדם למכונה – הרובוטים יקחו על עצמם את המשימות החזרתיות, המסוכנות והמדויקות, ואנחנו נתרכז ביצירתיות, שיפוט ובקרה. ההצלחה לא תגיע מעצם הטכנולוגיה, אלא מהדרך שבה מפתחים וארגונים ישכילו ליישם אותה – בזהירות, בבטיחות ובחשיבה אתית. אם זה יקרה, נעבור מעידן של מכונות “אוטומטיות” לעידן של סוכנים פיזיים חכמים באמת – שותפים אמיתיים לפתרון בעיות בעולם האמיתי.

הפוסט בניית הדור הבא של סוכנים פיזיים עם ג’מיני רובוטיקס – ER 1.5 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מיקרוסופט פותחת את Copilot למודלי Claude של Anthropic

רון גולד — Sat, 27 Sep 2025 14:09:00 +0000

השבוע מיקרוסופט הכריזה על שילוב מודלי Claude של Anthropic ב-Microsoft 365 Copilot. המהלך מסמן שינוי אסטרטגי – לא עוד הסתמכות בלעדית על OpenAI, אלא גישה רב-מודלית שמאפשרת ללקוחות לבחור את המודל המתאים ביותר לכל משימה.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

איפה תמצאו את מודלי קלוד בתוך קופיילוט?

המודלים אט אט נכנסים לתוך הפלטפורמות של מיקרוסופט והשינוי מורגש כבר בתוך הכלים עצמם.

בסוכן הריזונינג Researcher agent

בסוכן המחקר של מיקרוסופט, שמבוסס על מודלי ריזונינג, מופיע כעת כפתור חדש – “נסה את Claude” – שמאפשר למשתמשים לעבור בקלות בין מודלי OpenAI למודלי Anthropic בלחיצת כפתור. אם אתם עדיין לא רואים את הכפתור – סביר שהשדרוג עדיין לא הגיע אליכם, ויופיע בהמשך.

ככה זה נראה מבפנים: קלוד בתוך סוכן המחקר של קופיילוט:

בקופיילוט סטודיו

גם ב-Copilot Studio – פלטפורמת בניית הסוכנים של מיקרוסופט, נוספה אפשרות פשוטה בתפריט, שמאפשרת לבחור בין המודלים של OpenAI למודלים של אנטרופיק. בעבר היו שם רק מודלים של OpenAI, אבל עכשיו התחרות מתגברת. הארגונים וחברות שרוצים לשלב סוכנים בתוך העבודה היומיומית שלהם, ועל בסיס תשתית מיקרוסופט שמוטמעת אצלם בארגון, יכולים ליהנות גם מ-Claude Sonnet 4 ו-Claude Opus 4.1 כבחירה טבעית כאשר הם בונים סוכנים מותאמים אישית.

ככה זה נראה בתוך קופיילוט סטודיו:

חשוב לציין שהאפשרות להחליף מודלים בתוך סוכנים לא זמינה באפליקציה למחשב של Copilot 365, אלא רק באתר של Copilot Studio.

החוויה נשארת אינטואיטיבית, אך מאחורי הקלעים מדובר בצעד משמעותי – פתיחה של Copilot למודלים מגוונים יותר. וכמו שציינו מעלה – השילוב מושק בהדרגה, וחלק מהפיצ’רים יופעלו רק לאחר אישור מנהלי המערכת.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית במשרד

למה מיקרוסופט עושה את זה?

סאטיה נאדלה, מנכ”ל מיקרוסופט, הדגיש כי המטרה היא להביא ללקוחות “את הבינה המלאכותית הטובה ביותר מכל התעשייה”. כלומר, לא מדובר בויתור על OpenAI אלא בהרחבת ההיצע ומתן אפשרויות נוספות לארגונים.

ברקע, היחסים העסקיים בין מיקרוסופט ל-OpenAI נמצאים בתקופה של שינוי. לפי דיווחים עיתונאיים, OpenAI מתכננת להפחית את חלק ההכנסות שהיא חולקת עם מיקרוסופט מכ-20% לכ-8% עד סוף העשור – מהלך שעשוי להשאיר בידיה עשרות מיליארדי דולרים.

לצד זאת, בדיקות פנימיות הראו שמודלי Claude מצטיינים במשימות מתקדמות, למשל באוטומציה של תהליכים פיננסיים ב-Excel או ביצירת מצגות PowerPoint מהוראות משתמש. היתרונות הללו מצדיקים מבחינת מיקרוסופט את פתיחת הדלת לשחקן נוסף, גם אם הדבר כרוך בהסתמכות על תשתיות שמנוהלות מחוץ לארגון.

איך זה משתלב בטכנולוגיה של Azure

Azure AI Foundry הפכה היום למעין “סופרמרקט בינה מלאכותית”. היא מציעה מעל 1,900 מודלים, ממודלי שפה קטנים ועד מודלים רב-מודליים ותעשייתיים, שמגיעים משחקנים מובילים כמו OpenAI, Meta, Hugging Face, Stability, Cohere ו-NVIDIA.

בתוך המערך הזה שולבה גם Anthropic – מיקרוסופט רוכשת גישה למודלי Claude דרך החברה, שמריצה אותם על תשתיות הענן של AWS (ובחלק מהמקרים גם Google Cloud). כלומר, מיקרוסופט אינה מפעילה ישירות את העננים של המתחרים, אלא מספקת ללקוחות את המודלים כפי ש-Anthropic מארחת אותם.

יחד עם זאת, השימוש במודלי Anthropic כרוך בשיתוף נתונים עם החברה, מחוץ לשליטה הישירה של מיקרוסופט. המשמעות היא שהמידע אינו נהנה מכל שכבות ההגנה המלאות שמציעה סביבת Azure, ולכן ארגונים צריכים לשקול בזהירות את ההשלכות הרגולטוריות והמשפטיות – במיוחד בכל הנוגע לעמידה בתקני GDPR.

ההשלכות על עסקים

עבור הלקוחות, המחיר נשאר קבוע על 30 דולר למשתמש לחודש במסגרת תוכנית Frontier, בלי תוספות עבור שילוב Claude. מאחורי הקלעים, מיקרוסופט אמנם שומרת על שתיקה בכל הנוגע למכירות המדויקות של Office Copilot, אך ההערכות מדברות בעד עצמן – מעל 100 מיליון משתמשים כבר עובדים עם לפחות אחד ממוצרי Copilot, וההכנסות השנתיות מהכלי המרכזי לבדו חוצות את רף מיליארד הדולר.

לאן פני השוק?

המהלך של מיקרוסופט ממחיש עד כמה שוק הבינה המלאכותית הארגונית מתבגר. התלות הבלעדית בספק יחיד הולכת ומתפוגגת, ובמקומה עולה גישה חדשה שמדגישה ביצועים אמיתיים וערך ללקוח. המודלים עצמם הופכים בהדרגה לסחורה – לא במובן שהם חסרי חשיבות, אלא במובן שההבדל האמיתי טמון פחות במודל עצמו ויותר ביכולת לשלב אותו נכון, להתאים אותו לצורך ולחבר אותו לכלי עבודה קיימים.

השורה התחתונה ברורה, מיקרוסופט לא מחליפה את OpenAI, אלא מציבה את עצמה כמתווכת חכמה של טכנולוגיות. היא מעניקה ללקוחות יותר גמישות, פחות סיכוני תלות, והבטחה שהכלי המתאים יהיה תמיד בהישג יד.

הפוסט מיקרוסופט פותחת את Copilot למודלי Claude של Anthropic הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

כך תשנו את האופי של ChatGPT ותתאימו אותו לצרכים שלכם

מורן מזור — Sat, 27 Sep 2025 08:49:01 +0000

תארו לכם שיש לכם חמישה חברים שונים, ולכל אחד מהם אופי וסגנון התבטאות שונה לגמרי: אחד ענייני וחד, אחד ביקורתי ועוקצני, אחד קשוב ותומך, אחד מבריק ושקדן שמסביר עד הפרט האחרון, ואחד מאוזן ונעים. עכשיו דמיינו שכל החברים הללו מתגוררים בתוך ChatGPT – ואתם יכולים לבחור מי מהם יענה לכם בכל רגע נתון. מערכת הפרסונליזציה של ChatGPT מאפשרת לעשות בדיוק את זה: להתאים את האישיות והאופי של ChatGPT למשימה שלכם ולסגנון ההתבטאות המועדף עליכם, כך שהתשובות של הצ’ט יהיו לא רק נכונות, אלא גם מדויקות עבורכם.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

חמשת הפרסונות של ChatGPT

מצב רובוט (Robot)

במצב הזה המענה הופך ישיר, קצר וענייני – ללא התחכמויות מיותרות. זה אידיאלי כשאתם צריכים הנחיות טכניות, עבודה עם מסמכים, סיכומים מהירים או עזרה עם קוד. מי שמעדיף תשובה ברורה ויעילה בלי “שיחה מסביב” ימצא בזה יתרון גדול.

מצב ציני (Cynic)

לפעמים מה שאתם צריכים זו זווית אחרת – ביקורתית, ספקנית או אפילו עוקצנית. כאן נכנס לתמונה המצב הציני, שמציע תשובות חכמות עם טון סרקסטי. שימושי במיוחד כשמנסים לכתוב טקסטים פרובוקטיביים, להעלות נקודות ביקורת או לחדד רעיונות בצורה נוקבת.

מצב מאזין (Listener)

זהו המצב שמתאים ביותר לשיחות רגשיות או לכתיבה שמבוססת על אמפתיה ותמיכה. כאן ChatGPT הופך להיות קשוב, סבלני ותומך. המצב הזה טוב כשעובדים על תוכן טיפולי, יצירת סיפורים עם דמויות עמוקות או כל משימה שדורשת רגישות יתר.

מצב חנון (Nerd)

חובבי ההסברים המפורטים יתחברו במיוחד למצב הזה. כאן ChatGPT נכנס לעומק, מספק הקשרים רחבים ומסביר את ה”למה” שמאחורי כל תשובה. זה מצוין כשאתם לומדים נושא חדש, כותבים מאמרים ארוכים או פשוט רוצים לקבל תמונה מלאה ומנומקת.

מצב רגיל (Default)

זהו מצב ברירת המחדל של המערכת – הסגנון המוכר והמאוזן ביותר – קליל, נעים, אדפטיבי וידידותי. אם אין לכם דרישה מיוחדת ואתם פשוט רוצים שיחה טבעית וברורה, המצב הזה הוא הבחירה הנוחה ביותר.

איך מגיעים לאזור הפרסונליזציה?

כדי לשנות את האישיות של ChatGPT, צריך לבצע כמה צעדים פשוטים בהגדרות:

כנסו לממשק ההגדרות של הצ’ט – לחיצה אל שם המשתמש שלכם (למטה בצד שמאל במסך הראשי) תאפשר לגשת לתפריט ה-Settings.
בתוך מסך ההגדרות בחרו בטאב הפרסונליזציה: Personalization.
אם זו הפעם הראשונה שלכם שם, ה”זהות” שתמצאו שם תהיה מצב ברירת המחדל – Default. כדי להחליף “זהות”, לחצו על הכפתור, מה שיאפשר בחירה מבין חמשת המצבים.

וכך, בלחיצה אחת פשוטה תוכלו להחליט אם אתם רוצים את ChatGPT ענייני, ביקורתי, רגיש, חנוני או פשוט מאוזן ונעים.

למה בכלל צריך את זה?

שימוש בפרסונות של ChatGPT לא נועד רק לגיוון בסגנון התשובה. זה כלי פרקטי שעוזר לדייק את המענה בהתאם להקשר. מי שכותב מסמכים טכניים לא ירצה תשובות מלאות רגש, ומי שמנסה לנסח סיפור אישי לא ירצה סגנון יבש וענייני בלבד. שינוי האישיות מאפשר לשמור על זרימה טבעית יותר, לחסוך זמן ולגרום לתוכן להרגיש מותאם אישית.

בסופו של דבר, מדובר לא רק בתוספת נוחה, אלא בכלי עבודה שמגביר את הגמישות. בחירה באישיות הנכונה יכולה להפוך שיחה טובה לשיחה מצוינת – כזו שמדויקת יותר, יעילה יותר וגם פשוט מהנה יותר.

הפוסט כך תשנו את האופי של ChatGPT ותתאימו אותו לצרכים שלכם הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

גוגל משדרגת את מודל Gemini 2.5 Flash ומודל Flash-Lite

מערכת האתר — Sat, 27 Sep 2025 06:10:36 +0000

בעוד שוק הבינה המלאכותית מתעדכן בקצב מהיר, גוגל פרסמה גרסאות Preview חדשות לשני מודלים פופולריים שלה – Gemini 2.5 Flash ו-Flash-Lite. בניגוד לעדכונים קודמים שהתמקדו בעיקר בביצועים גולמיים, הפעם המיקוד הוא ביעילות: תשובות קצרות ומדויקות יותר, שיפור ביכולות סוכנים אוטונומיים וחיסכון בטוקני פלט שמפחית את עלות השימוש בפועל. המהלך הזה נועד לחזק את מעמד גוגל בשוק תחרותי שבו כל שיפור קטן עשוי להשפיע על בחירות המפתחים והחברות.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מה בעצם השתנה?

Flash Lite

ב-Flash Lite, גוגל מבטיחה מודל פחות “פטפטן”, כזה שלא יכביר במילים אלא יספק תשובות תמציתיות יותר. בעולם שבו כל מילה מתורגמת לטוקן שעולה כסף, זה לא רק עניין של סגנון אלא גם של עלות. בנוסף, המודל יודע להתמודד טוב יותר עם משימות אייג׳נטיות – סוכנים אוטונומיים שמבצעים פעולות רצופות לאורך זמן – ונוסף לכך קיבל שדרוגים ביכולות עיבוד תמונה ואודיו.

Flash

בגרסה המלאה של Flash הדגש הוא על שני תחומים מרכזיים: עמידות גבוהה יותר להוראות מערכת מורכבות (system prompts – ההנחיות שקובעות את אופי ותפקוד המודל), ושימוש יעיל יותר בטוקנים. המשמעות עבור המשתמשים היא קיצור זמני תגובה והפחתת עלויות תפעול.

בגרף שפרסמה גוגל ניתן לראות את ההשוואה בין הגרסאות היציבות לגרסאות ה-Preview של ספטמבר 2025. השדרוגים מתבטאים גם בעלייה במדד הביצועים וגם בירידה בזמן התגובה מקצה לקצה:

ביצועים וזמן תגובה. Source: googleblog.com

עדות מהשטח

כדי לחזק את ההכרזה, גוגל הציגה חוות דעת מחברת Manus, המתמחה בפיתוח סוכנים אוטונומיים. ב-Manus דיווחו כי בבדיקות פנימיות שביצעו נרשמה קפיצה של כ־15 אחוזים בביצועי המודל במשימות מורכבות ארוכות טווח. לדבריהם, השילוב בין מהירות לאינטליגנציה לצד עלות תפעול נמוכה מאפשר לחברה להרחיב את פעילותה בקצב שלא התאפשר בעבר.

המשמעות רחבה יותר מההצלחה של Manus בלבד. בעולם שבו ארגונים בוחנים כל שיפור קטן בביצועים, שדרוג דו-ספרתי נחשב להוכחה לכך שהמודלים החדשים של גוגל אינם רק “ניסיוניים”, אלא מסוגלים לשרת גם מערכות מסחריות מורכבות ולספק יתרון תחרותי אמיתי.

ומה לגבי המחיר?

בגזרת המחירים אין הפתעות: התמחור של Flash ו-Flash Lite נותר ללא שינוי. Flash Lite ממשיך להיות המודל הזול במשפחה, עם 0.10 דולר למיליון טוקני קלט ו-0.40 דולר לפלט, לעומת Flash המלא, שמחירו גבוה פי כמה. ההבדל הזה לא נולד בעדכון הנוכחי, אך השדרוגים ביעילות הטוקנים עשויים להפוך את הפער למשמעותי עוד יותר בפועל.

בדיקות של חברת Artificial Analysis מצביעות על שיפור משמעותי ביעילות טוקני הפלט. בגרסאות ה-Preview של ספטמבר 2025 נמדדה ירידה של כמעט פי שניים במספר הטוקנים – חיסכון שמתורגם ישירות לעלות:

ירידה משמעותית בטוקני הפלט. Source: googleblog.com

למפתחים ולחברות זה אומר דבר פשוט – מי שמחפש פתרון זול לעיבוד כמויות גדולות של טקסט, יקבל ערך גבוה יותר ב-Lite. מי שזקוק ליכולות מתקדמות בסביבות מורכבות, ימצא אותן ב-Flash במחיר גבוה יותר, אך עם תמיכה טובה יותר במשימות מרובות שלבים.

איך מתחילים?

הגרסאות החדשות זמינות בשתי דרכים – דרך Google AI Studio, פלטפורמת הניסוי החינמית של גוגל המאפשרת למפתחים לבדוק את המודלים עם מגבלות שימוש, ודרך Vertex AI ב-Google Cloud – שירות ארגוני בתשלום שמיועד לשילוב המודלים כחלק מתשתיות ייצור. כך מפתחים יכולים להתחיל בקלות בבדיקות מהירות, ובהמשך לשלב את המודלים במערכות רחבות היקף.

למה זה עדכון חשוב?

העדכון הנוכחי אינו רק שיפור נקודתי, אלא חלק ממגמה רחבה יותר בשוק ה-AI. פחות דגש על “מי הכי חזק” ויותר על שילוב נכון של מהירות, איכות ועלות. בסופו של דבר, לא המודל המרשים ביותר ייקבע את השימוש בפועל, אלא זה שמציע את היחס המשתלם ביותר בין ביצועים לעלות.

עבור מפתחים, המשמעות ברורה:

Flash Lite מתאים לפרויקטים עתירי שיחות או תרגום, שבהם תגובה מהירה ועלות נמוכה הם הקריטריונים המרכזיים.
Flash נועד לסביבות מורכבות יותר, שבהן יש צורך בסוכנים מתקדמים ובניהול תהליכים מרובי שלבים – גם במחיר גבוה יותר.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

לסיכום, גוגל מבהירה שהגרסאות החדשות הן עדיין במעמד Preview, ולכן לא מיועדות בשלב זה לשימוש יציב בפרודקשן. המטרה היא לאפשר למפתחים להתנסות, לזהות יתרונות וחסרונות, ולהחזיר פידבק שישפיע על ההפצות הבאות.

מעבר לכך, המהלך משקף כיוון ברור – לא עוד מרדף אחרי מודלים “חזקים” בלבד, אלא ניסיון למצוא את נקודת האיזון שבין יכולת טכנית, חוויית שימוש ועלות. עבור מפתחים ועסקים, זו בדיוק השאלה שתכריע אילו מודלים ישתלבו במערכות אמיתיות ואילו יישארו בגדר הדגמה.

הפוסט גוגל משדרגת את מודל Gemini 2.5 Flash ומודל Flash-Lite הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

גוגל משלבת את Gemini ב-Chrome והופכת אותו מדפדפן לעוזר אישי

רון גולד — Fri, 26 Sep 2025 07:42:56 +0000

ב-2008 השיקה גוגל את Chrome והפכה אותו לחלון הסטנדרטי לאינטרנט. במשך שנים הוא שימש אותנו כצינור פסיבי: מקלידים כתובת, מקבלים תוצאות, לוחצים וגולשים הלאה. אבל העולם השתנה – המידע התפזר, הטאבים התרבו, והמשתמשים טובעים בעומס. עכשיו מגיע השדרוג הגדול ביותר מאז ההשקה – שילוב של מודל Gemini. כרום כבר לא רק מציג עמודים, הוא הופך לעוזר אישי שמבין הקשר, מספק תשובות, מבצע משימות ואפילו דואג לגלישה בטוחה.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

גלישה שהופכת לשיחה

דמיינו שאתם פותחים חמישה מאמרים אקדמיים לקראת סמינר. במקום לקרוא כל אחד בנפרד, לוחצים על סייד-פאנל קטן ומבקשים מ-Gemini: “סכם והשווה בין הטענות המרכזיות”. תוך שניות מתקבלת תמצית עם ההבדלים העיקריים.

או סיטואציה אחרת: גלישה באתר תיירות. אתם מקלידים “בנה לי מסלול של שלושה ימים בפריז”, ו-Chrome לא רק מציג קישורים, הוא מרכיב עבורכם מסלול, מוסיף עצירות בלוח השנה ומציע התאמות. התוצאה – פחות קפיצה בין אתרים ויותר מיקוד במשימה.

https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2025/09/Gemini_in_Chrome_intro.mp4

זו כבר לא גלישה פסיבית. זהו הצעד הראשון לעבר גלישה אייג׳נטית – דפדפן שפועל כמו שותף שמבין משימות. גוגל מדגישה שחלק מהיכולות האלה עדיין בדרך, ויופיעו בחודשים הקרובים, למשל הזמנת מצרכים או סידור מסע קניות מקצה לקצה.

https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2025/09/Agentic-Browsing.mp4

סדר חדש בכאוס של טאבים

מי לא מכיר את הרגע שבו נפתחים עשרים טאבים, וכל ניסיון למצוא משהו מרגיש כמו מבוך. כאן נכנס הפיצ’ר החדש איתו Chrome יודע לעבוד על פני כמה לשוניות במקביל – לסכם מידע, להדגיש נקודות מפתח ולהציע השוואה בין מקורות. וגם אם שכחתם לאן נכנסתם, הדפדפן כבר לא תלוי בזיכרון שלכם.

אפשר לבקש: “האתר עם הנעליים האדומות שראיתי בשבוע שעבר”, ו-Gemini יחפש בהיסטוריה וימצא אותו בשבילכם. במקום כאוס אינסופי של טאבים, מתקבלת חוויית גלישה עם סדר, שליטה ותמונה ברורה יותר.

https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2025/09/Multitab.mp4

הדפדפן פוגש את האפליקציות של גוגל

קיבלתם מייל עם פרטי פגישה? ב-Chrome תוכלו להוסיף אותה ישירות ליומן Google Calendar – בלי לעבור בין לשוניות או לפתוח אפליקציות נוספות. באותו אופן, כשאתם צופים בסרטון YouTube ארוך ורוצים לקפוץ לחלק מסוים, די בשאלה אחת כדי שהדפדפן יעביר אתכם למקום המדויק. גם חיפוש מקומות נעשה פשוט יותר – חיפשתם כתובת? Google Maps יציג לכם את הנתיב והזמן הצפוי להגעה מבלי שתצטרכו לעזוב את הדף הנוכחי.

למה זה משנה? כל הפעולות האלה קורות בתוך הדפדפן עצמו, מה שחוסך זמן ומפחית את המעבר המתמיד בין אפליקציות שונות. למי שחי כבר בתוך האקו-סיסטם של גוגל, זה מרגיש כמו חיבור טבעי שמפשט את היום-יום.

https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2025/09/YouTube_integration.mp4

שורת הכתובת מתעוררת לחיים

השורה העליונה שבה אתם מקלידים כתובות או חיפושים, האומניבוקס (Omnibox), מקבלת שדרוג חשוב. מצב AI Mode מאפשר לנסח שאלות מורכבות כמו “איזה מחשב נייד מתאים לעריכת וידאו בתקציב של 1000 דולר?”, ולקבל תשובה מבוססת הקשר ולא רק רשימת קישורים.

מעבר לכך, Chrome מוסיף Contextual suggestions – הצעות חכמות שמבוססות על הדף שבו אתם נמצאים. גולשים בחנות מזרנים? שורת הכתובת יכולה להציע המשך חיפוש כמו “מה מדיניות האחריות?”. החיפוש הופך פחות טכני ויותר שיחתי – כלי שמבין מה אתם עושים כרגע ומנסה לקצר לכם את הדרך.

https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2025/09/AI_Mode_in_omnibox.mp4

שאלות ישירות על הדף

ההרגל הישן אומר: נתקלתם במונח לא מוכר? פותחים לשונית חדשה, מחפשים בגוגל. מעכשיו זה משתנה. בכל עמוד תוכלו לשאול את Gemini שאלות, לבקש סיכום, או להעמיק בנושא שמוזכר בטקסט, והכול מתוך אותו חלון.

למשל, אתם קוראים כתבה רפואית ונתקלים במושג מסובך. במקום לנטוש את הכתבה, מבקשים מ-Gemini הסבר קצר, והוא מופיע בצד המסך. כך כל עמוד אינטרנט הופך למקור ידע נגיש עם שכבת פרשנות נוספת שמחוברת ישירות להקשר שבו אתם נמצאים.

https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2025/09/AIMode_ContextualSearch.mp4

AI כשומר סף

הונאות פישינג, התראות מתחזות ואתרי תמיכה מזויפים, אלו לא תרחישים נדירים אלא חלק מהיומיום ברשת. כאן נכנס לתמונה Safe Browsing החדש של Chrome, שמבוסס על Gemini Nano. הוא מזהה אתרי הונאה עוד לפני שלחצתם עליהם ומתריע בזמן אמת.

https://letsai.co.il/wp-content/uploads/2025/09/EnhancedSafety.mp4

גוגל מציינת כי בזכות זיהוי חכם של התראות חשודות, Chrome חוסם כ-3 מיליארד התראות ספאם ביום באנדרואיד – צמצום דרמטי של הרעש הדיגיטלי. ואם סיסמה שלכם דלפה? בלחיצה אחת אפשר להחליף אותה בסיסמה חדשה ומאובטחת באתרים נתמכים כמו Spotify או H&M. כך הופך Chrome לא רק לדפדפן חכם יותר, אלא גם לשומר סף דיגיטלי שפועל כל הזמן ברקע.

עדכון חינמי לכולם

כל השדרוגים האלו נכללים בעדכון החינמי של Chrome. אין צורך במנוי או בתשלום נוסף כדי ליהנות מהיכולות החדשות, לפחות בשכבת הבסיס. בעידן שבו דפדפנים ושירותים אחרים נוטים לנעול פיצ’רים מתקדמים מאחורי מודל פרימיום, גוגל בוחרת לשחרר את העדכון לכל המשתמשים.

עבור המשתמש הפשוט זו נקודת יתרון ברורה – מקבלים יכולות AI מתקדמות בלי לפתוח את הארנק. ועבור השוק כולו, זה מהלך שמציב סטנדרט חדש, שלפיו דפדפן חכם הוא לא פריבילגיה, אלא ברירת מחדל.

מה חשוב לדעת?

לצד ההבטחות הגדולות, יש גם מגבלות שכדאי להכיר:

זמינות מוגבלת – הפיצ’רים החדשים נפרסים תחילה בארה״ב ובאנגלית בלבד. משתמשים בישראל או באירופה ייאלצו להמתין עד שהעדכון יגיע אליהם.
שאלות פרטיות – כדי לסכם היסטוריה ולתת תשובות הקשריות, הדפדפן נדרש לגישה למידע אישי יותר. זה נוח מאוד, אבל גם פותח שאלות על פרטיות ואמון.
נעילה לאקו-סיסטם – החוויה המלאה עובדת הכי טוב עם שירותי גוגל כמו יוטיוב, מפות וקלנדר. מי שמעדיף Outlook או Apple Calendar ירגיש שהערך חלקי.

אלה לא סיבות לוותר על השדרוג, אלא נקודות שכדאי להיות מודעים להן כדי להבין את התמונה המלאה.

התחרות כבר התחילה

המהלך של גוגל לא מתרחש בחלל ריק. Perplexity השיקה את Comet, דפדפן AI-first, שנבנה מהיסוד סביב סוכן חכם שמסוגל לבצע משימות מקצה לקצה – מחיפוש וסיכום מידע ועד קניות או קביעת פגישות. אבל כאן טמון ההבדל: Comet עדיין צעיר, בעוד גוגל נשענת על כוחו של Chrome, הדפדפן הפופולרי בעולם, ומביאה אליו יכולות AI מתקדמות ישירות למאות מיליוני משתמשים.

ולצד Comet, גם שחקנים ותיקים משלבים בינה מלאכותית: Microsoft Edge עם קופיילוט, Opera עם Aria ו-Brave עם Leo. כולם מנסים למצוא מקום בשוק החדש, אבל היתרון של גוגל ברור – היא לא מתחילה מאפס אלא משדרגת פלטפורמה שכבר שולטת ברוב מחשבי העולם.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס אוטומציות עם AI ובניית בוטים וסוכנים

לסיכום, השדרוג של Chrome מסמן את סוף עידן הדפדפן הישן ותחילתו של עידן חדש – שבו הדפדפן הוא עוזר אישי שמבין הקשר, מסכם, מציע פתרונות ומגן על המשתמש. עבור הגולש זה אומר פחות כאוס של טאבים, יותר סדר, יעילות ובטיחות. הפיצ’רים עדיין מתגלגלים בהדרגה לאזורים שונים בעולם, אבל ברור שכאשר הם יגיעו לישראל, החוויה שלנו עם האינטרנט תיראה אחרת לגמרי.

הפוסט גוגל משלבת את Gemini ב-Chrome והופכת אותו מדפדפן לעוזר אישי הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Lovable משיקה את File Uploads

רון גולד — Thu, 25 Sep 2025 12:57:19 +0000

שוק ה־no-code מתפוצץ, והחברות מתחרות מי תהפוך את פיתוח האפליקציות לנגיש יותר, מהיר יותר ופשוט יותר. השבוע הכריזה פלטפורמת הפיתוח מבוססת הבינה המלאכותית Lovable על פיצ’ר חדש בשם File Uploads. הכלי מבטיח להפוך כל קובץ לאפליקציה או אתר פונקציונלי בתוך דקות. הרעיון פשוט, ההבטחה גדולה – במקום להתחיל פיתוח מאפס, כל קובץ יכול להפוך ליישום דיגיטלי.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

איך זה עובד?

במקום להתחיל תהליך פיתוח מאפס, המשתמש פשוט מעלה קובץ – Excel, PDF, PowerPoint או אפילו MP4 – ומוסיף תיאור קצר של מה שהוא רוצה לקבל. המערכת משתמשת בתוכן הקובץ כבסיס ומייצרת אפליקציה פונקציונלית.

כמה דוגמאות מעשיות:

קובץ נתונים (Excel/CSV) ← דאשבורד אינטראקטיבי עם גרפים חיים.
קורות חיים (PDF) ← אתר אישי או פורטפוליו דיגיטלי.
מצגת (PowerPoint) ← מצגת אינטראקטיבית מבוססת Web.
וידאו (MP4) ← אפליקציית מדיה עם ממשק משתמש.

צרפו קובץ ותהפכו אותו לאפליקציה

למה זה מעניין?

החידוש הגדול של File Uploads הוא הסרת המחסומים הטכניים – מה שבעבר דרש ידע בקוד, בסיסי נתונים ועיצוב, הופך לתהליך אוטומטי ופשוט. לצד זה, הוא חוסך זמן יקר – פרויקט שדרש שבועות של עבודה יכול להיבנות היום בתוך דקות. ולבסוף, למרות הפשטות, הפלטפורמה מייצרת קוד אמיתי ב־React ו־TypeScript, כך שהמשתמשים יכולים לערוך ולהתאים אותו לצרכים המדויקים שלהם.

האתגרים וסימני השאלה

כמו בכל הבטחה גדולה, גם כאן עולות שאלות לא פשוטות. עדיין לא ברור אם File Uploads יוכל להתמודד עם אפליקציות עסקיות מורכבות, או שהוא מתאים בעיקר לפתרונות מהירים ופשוטים. התחרות גם צפופה – כלים כמו Bricks כבר מאפשרים להפוך קובצי CSV לדאשבורדים, ולמרות היתרון של Lovable במגוון הקבצים הרחב, ייתכן שהשוק יראה עוד ועוד מתחרים דומים. בנוסף, עולה שאלת האמון – הפלטפורמה מאפשרת למשתמשים להעלות קבצים שעלולים להיות רגישים, והאתגר הוא לשכנע עסקים שאבטחת המידע מספיקה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

הקשר רחב יותר

Lovable אינה פועלת בחלל ריק. שוק ה־no-code וה־AI חווה צמיחה אדירה, כשהביקוש לפתרונות מהירים ונגישים מגיע בעיקר מעסקים קטנים, ממוסדות חינוך, מתחום הבריאות ומענף הנדל”ן. בתוך המגמה הזו, החברה עצמה רשמה מהלך מרשים, כאשר לפי דיווחים בתעשייה היא גייסה לאחרונה כ־200 מיליון דולר והגיעה לשווי של כ־1.8 מיליארד דולר – שמונה חודשים בלבד לאחר ההשקה. הנתונים הללו משקפים את הציפיות הגבוהות ממנה, אך גם את הלחץ להוכיח שהטכנולוגיה יכולה לעמוד במבחן המציאות לאורך זמן, ולא להישאר בגדר רעיון נוצץ.

חדשנות אמיתית עם פוטנציאל

File Uploads הוא חידוש אמיתי בעולם ה־no-code. לא עוד יכולת להפוך גיליונות נתונים לדוחות, אלא הרחבה שמכסה גם מצגות, קורות חיים, קבצי מדיה ואפילו פונטים – וכל זה תוך יצירת קוד אמיתי שניתן לעריכה. זה מציב את Lovable רמה מעל רוב הפתרונות הקיימים ומעניק לה ייחודיות בשוק. עם זאת, סביר להניח שמפתחי פלטפורמות אחרות יאמצו פיצ’רים דומים, כך שהיתרון לא יישאר בלעדי לאורך זמן. השאלה המכרעת תהיה האם Lovable תצליח להפוך את היכולת הזו לסטנדרט מקובל, כזה שקהילות מפתחים ועסקים באמת יאמצו, וישתמשו בו לא רק לפרויקטים פשוטים אלא גם למערכות מורכבות וקריטיות.

הפוסט Lovable משיקה את File Uploads הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

D-ID רוכשת את Simpleshow במרוץ לאווטארים העסקיים

מערכת האתר — Thu, 25 Sep 2025 07:15:21 +0000

חברת D-ID הישראלית, שהפכה בשנים האחרונות לשחקנית בולטת בתחום האווטארים האינטראקטיביים, הודיעה על עסקת רכישה אסטרטגית של Simpleshow הגרמנית. המהלך נועד לחזק את מעמדה בשוק התקשורת הארגונית הדיגיטלית – תחום מתפתח שבו סטנדרטים חדשים עדיין מתגבשים והתחרות מתעצמת.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

היסודות והמניעים לעסקה

D-ID, שמפתחת אווטארים אינטראקטיביים בעלי יכולות שיחה טבעיות, הודיעה החודש כי תרכוש את Simpleshow, חלוצה ביצירת סרטוני הסברה ארגוניים מבוססי בינה מלאכותית. היקף העסקה לא נמסר רשמית, אך לפי פרסום ב-CTech הוא מוערך בכ-60 מיליון דולר. השלמת המיזוג צפויה ברבעון הרביעי של 2025, בכפוף לאישור רגולטורי.

מבחינת היקף כוח האדם, לפי TechCrunch החברה המאוחדת תפעל עם כ-140 עובדים בשלושה מרכזים – ישראל, ברלין וארה”ב. גם אם המספרים המדויקים משתנים בין פרסומים, הכיוון ברור: D-ID עוברת קפיצה תפעולית מסטארטאפ רזה לפעילות תאגידית בקנה מידה גדול.

מה מרוויחה D-ID מהרכישה

הנכס המרכזי הוא לא רק טכנולוגיה אלא גם גישה ללקוחות ארגוניים גדולים. Simpleshow מביאה איתה מעל 1,500 לקוחות אנטרפרייז, מאות מהם חברות Fortune, לרבות שמות כמו מיקרוסופט, מקדונלד’ס, eBay ו-BMW. זו מקפצה מיידית עבור D-ID לעבודה בהיקפי אנטרפרייז שבדרך כלל דורשים שנות חדירה ארוכות.

מבחינה מוצרית, השילוב בין טכנולוגיות הזמן-אמת של D-ID לבין פלטפורמת ההסברה של Simpleshow מאפשר לבנות “עובדים דיגיטליים” – נציגי מכירות, מדריכים או עוזרי HR שמנהלים שיחות והדרכות אינטראקטיביות בזמן אמת. האתגר הוא להוכיח שזה לא רק דמו נוצץ, אלא כלי עבודה שמייצר ערך מדיד בארגונים.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית במשרד

להפוך את התקשורת הארגונית לדיגיטלית ואישית

מנכ”ל D-ID, גיל פרי: “המטרה שלנו היא להפוך את התקשורת הארגונית ליותר אנושית, נגישה ויעילה. החיבור בין טכנולוגיות שתי החברות מציב אותנו בחזית שוק האווטארים האינטראקטיביים ומשדרג משמעותית את הערך שנציע ללקוחות”. החזון נשען על צורך אמיתי בארגונים גלובליים – להנגיש ידע והדרכות בקנה מידה גבוה תוך חוויות אישיות. השאלה הפתוחה היא האם אווטארים יהפכו לכלי יומיומי בעולמות L&D, תמיכת לקוחות ומכירות, או שיישארו פתרון נקודתי.

Simpleshow, שצמחה מסוכנות תוכן לפלטפורמת SaaS בינלאומית, מביאה ניסיון בחדירה לארגונים גדולים ומספקת ל-D-ID תשתית ייצור, פריסה ותפעול בהיקף גלובלי. יחד עם זאת, עם לקוחות גדולים מגיעות גם ציפיות גבוהות למדדים עסקיים, אבטחת מידע ואינטגרציה מהירה.

אתגרי השוק והתחרות

D-ID מתחרה בשוק שבו הקו בין חדשנות להייפ דק. מולה ניצבות חברות כמו Synthesia, שגייסה בינואר 2025 עוד 180 מיליון דולר, ו-Soul Machines, וכן ענקיות כמו גוגל ומקינזי שמפתחות פתרונות אווטאר לארגונים כחלק ממערכי מוצר רחבים יותר. התחזיות לשוק נעות סביב קצב צמיחה שנתי מואץ של כ-30 עד 40 אחוז, אך המשמעות הפרקטית היא אחת – צריך להראות שימושיות אמיתית, סקייל ואינטגרציה ולא רק טכנולוגיה מרשימה.

כיצד הרכישה עשויה להשפיע על הענף

אם המיזוג יצליח, שילוב האווטארים של D-ID עם תשתית ההסברה של Simpleshow יכול לשנות את הדרך שבה ארגונים מדריכים עובדים ומדברים עם לקוחות – ממדריכים דיגיטליים שמנהלים שיחה אישית ועד מערכי הדרכה אוטומטיים בקנה מידה עולמי. ההצלחה אינה מובטחת – מיזוגים בינלאומיים מורכבים נכשלו בעבר, והמעבר מדגמות לכלים שמספקים ערך יומיומי הוא מבחן קשה. הקרב האמיתי יוכרע ביכולת של החברה המאוחדת להטמיע “עובדים דיגיטליים” בשגרה הארגונית ולהראות ROI ברור מול מתחרות עתירות משאבים.

הפוסט D-ID רוכשת את Simpleshow במרוץ לאווטארים העסקיים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הקול בראש – SLED גורמת למודלי AI להקשיב לכל הקולות במוח שלהם

אביתר אדרי — Wed, 24 Sep 2025 15:30:15 +0000

עד כמה אפשר לסמוך על מה שה-AI אומר לנו? למרות הקפיצה המטאורית ביכולות של ג’מיניי (Gemini), ChatGPT, קלוד (Claude) ודומיהם, השיח סביב “הזיות” (hallucinations) במודלים הללו – כלומר, המצאות וביטחון מופרז בתשובות לא נכונות – רק הולך ומתגבר. מחקר חדש מבית Google מנסה להתמודד עם הבעיה מהשורש ומציע גישה רעננה: אולי הגיע הזמן שנקשיב לכל חלקי ה”מוח” של המודל, ולא רק לתשובה (או לשכבה) האחרונה שהוא מספק. וזה בדיוק מה שעושה שיטת SLED.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

הבעיה: מודלים שממציאים, מתבלבלים ומפספסים

מחקר חדש של גוגל מציע פתרון אלגנטי לאחת הבעיות המתסכלות ביותר במודלי שפה גדולים (LLM): חוסר דיוק בתשובות והופעת “הזיות” בתוכן שנוצר על-ידי AI. במקום להסתפק במסקנות של השכבה האחרונה של המודל, החוקרים מציגים שיטה (SLED) המנצלת את המידע מכל שלבי החשיבה של הבינה המלאכותית, וממזגת אותם לכדי תשובה סופית מדויקת ואמינה יותר.

בבסיסם, מודלי שפה גדולים כמו ג’מיניי, GPT ו-Claude בנויים כך שהם מחקים את הדרך שבה בני אדם כותבים, מסיקים ומסבירים (בערך). אך שלא כמו בני אדם, שמסוגלים לבדוק את עצמם בזמן אמת ולחזור לשאלה במידה שענו שגוי, המודלים מסתמכים על אלגוריתם “פנימי” שלא תמיד נותן מקום לספקות. אתם אולי מכירים את זה בתור מודל שמשדר ביטחון מוחלט גם כשהוא טועה – וזה קורה בגלל אופן קבלת ההחלטות של המערכת. ישנן מגוון גישות ולצידן מחקרים רבים שמנסים להתחקות אחר הסיבה לאותן הזיות – רק לפני מספר שבועות כתבנו פה על מחקר דומה מבית OpenAI שמציע לשנות את הדרך שבה אנחנו מאמנים מודלים שכאלה. שלא נדבר על עשרות המחקרים מבית אנטרופיק (Anthropic).

גוגל מציעה גישה חדשנית ומעניינת במיוחד, שעוסקת באופן פעילותם של LLMים: מודלים אלו בנויים ממאות או אלפי שכבות (layers) שמבצעות חישובים על כל מילה, סימן או טוקן במשפט. התוצאה הסופית (כלומר, הטקסט שהמשתמש מקבל) מבוססת על ההערכה של השכבה האחרונה בלבד. אך מה קורה בדרך? ייתכן שבשכבות האמצעיות, המודל עצמו “חשב” אחרת או שקל אפשרויות נוספות. ומה קרה בפועל? במציאות רק “קול” אחד (זה של השכבה האחרונה) נשמע. בכך, אנחנו מפספסים ידע פנימי, חוכמה “חבויה” ובעיקר – את ההססנות הטבעית שעשויה הייתה להוביל לתשובות מדויקות יותר.

כשהמודל מפעיל את “כל המוח שלו”, הוא לא טועה. עם ובלי SLED | קרדיט: Google.

SLED – לתת למודל “להתייעץ עם עצמו”

כאן נכנסת לתמונה השיטה החדשה של גוגל: Self Logits Evolution Decoding – או בקיצור, SLED. הרעיון המרכזי מאחורי SLED פשוט אך מבריק: במקום להסתמך רק על השכבה האחרונה, למה שלא נאסוף “חוות דעת” גם משאר שכבות המודל, נשלב ביניהן באופן חכם, ורק אז נבחר את המילה או הביטוי הסופי?

גוגל פיתחה אלגוריתם שמסתכל על כל “תחנות הביניים” במסלול החשיבה של המודל. בכל אחת מהן, המודל מייצר תחזית (Distribution) לגבי המילה הבאה. SLED אוספת את התחזיות הללו, נותנת משקל לכל אחת (ולפעמים אפילו משקל שונה לשכבות שונות), ובונה ממוצע משוקלל של כל האפשרויות. כך מתקבלות החלטות שלא נשענות על “קונצנזוס דיקטטורי” של שכבה אחת, אלא על שיתוף פעולה אמיתי בין כל חלקי המודל.

סרטון המחשה: בסרטון הבא ניתן לראות שכשהמודל מתבסס רק על השכבה העליונה, הוא בוחר בתשובה הצפויה ביותר לשאלה: מהי בירת קולומביה הבריטית? במקרה זה, המודל בוחר במילה עם המשקל הכי גבוה (ונקובר), כי זו העיר הכי ידועה או מפורסמת. אך כשהוא נעזר בכל שכבות החשיבה שלו, ועושה סינטזה בין כל ה”הרהורים” שלו, הוא מגיע למסקנה מדויקת יותר, שהתשובה הנכונה היא העיר “ויקטוריה” (אפילו שמדובר בעיר פחות מוכרת).

https://storage.googleapis.com/gweb-research2023-media/media/SLED-1-Demo-Keep.mp4

Credit: Google

למה זה כל כך משמעותי?

מודל שלא “רץ” אוטומטית אל התשובה הראשונה

בפועל, היכולת לשלב ידע מכל השכבות מאפשרת להימנע מהטיות שמקורן בדפוסי חשיבה שכיחים אך לא מדויקים. אחת התופעות השכיחות היא נטייה של מודלים לענות במהירות על שאלות בעזרת תשובות “פופולריות”, גם אם הן לא בהכרח נכונות. ממש כמו בדוגמה מעלה – כאשר שואלים מהי בירת קולומביה הבריטית, רבים עשויים לבחור ב”וונקובר” (העיר המפורסמת ביותר) אך התשובה הנכונה היא דווקא “ויקטוריה”. במבחני SLED, השיטה מצליחה “להרים דגל” כשנוצרת התלהבות מיותרת סביב אופציה מסוימת, ולבחון שוב האם קיימת אפשרות אחרת שנשמעה מוקדם יותר לאורך הדרך.

שיפור ביכולות מתמטיות והבנת חידות מילוליות

המחקר של גוגל ממחיש את כוחה של שיטת SLED גם בסיטואציות שבהן דרושות כמה פעולות חישוביות ברצף. נניח שמודל מתבקש לפתור בעיה: “הילדה ‘אש’ קונה 6 צעצועים, כל צעצוע עולה 10 מטבעות. בקנייה של ארבעה צעצועים או יותר יש הנחה של 10%. כמה תשלם?”

מודל רגיל עשוי להעדיף את המשוואה הנפוצה A x B = C, ולכן ישיב: 6X10=60, תוך התעלמות מההנחה. בפועל, השכבות הפנימיות הרבה פעמים “רואות” את הצורך להכפיל את התוצאה הסופית (60) גם ב-0.9 כדי להחיל את ההנחה של 10%, אך השכבה האחרונה (בעקבות דפוסי תרגול נפוצים שהופיעו בתהליך האימון), מדלגת על זה (היא מתעדפת את המצב הנפוץ מבחינה סטטיסטית על פני המצב הנכון מתמטית). SLED מציף את כל תחנות הביניים, ובזכות זאת עונה:

6X10X0.9=54

פתרון שמפגין דיוק רב יותר והבנה עמוקה יותר של ההקשר. צפו בסרטון כדי לקבל המחשה ויזואלית של פתרון בעיה מתמטית זו:

https://storage.googleapis.com/gweb-research2023-media/media/SLED-2-Example-Keep.mp4

Credit: Google

איך זה עובד מתחת למכסה המנוע?

שיטת SLED פועלת ישירות בתהליך הפענוח (Decoding) של הטקסט, כלומר בשלב שבו המודל מתרגם את החישובים הפנימיים לטקסט קריא לאדם.

בכל פעם שמודל שפה מייצר מילה, הוא בעצם מחלק את המשפט לטוקנים: יחידות קטנות שיכולות להיות מילה, חלק ממילה, קידומת, סיומת או סימן פיסוק. המודל לא “פולט” את המילה הבאה מיד, אלא שוקל את כל האפשרויות, מחלק לכל אחת הסתברות (Logit), ומתקדם צעד-צעד. השיטה המסורתית נשענת על התחזית של השכבה האחרונה בלבד, אבל SLED לוקחת את “לוגיטי-הביניים” מכל שכבה, מעבירה אותם דרך אותה מטריצת תחזיות (Projection Matrix) כמו בשכבה האחרונה, ומקבלת סדרת תחזיות מלאה לכל האפשרויות – לאורך כל מסלול העיבוד.

SLED לא מחשיבה כל שכבה כבעלת משקל זהה. חלק מהשכבות נחשבות משמעותיות יותר, תלוי בסוג המטלה, סוג המודל וגודלו. האלגוריתם מחשב ממוצע משוקלל, וכך שכבות “חשובות יותר” ישפיעו יותר על ההחלטה הסופית. דרך גישה זו, SLED משמרת את הדיוק של המודל המקורי, אך משפרת אותו על ידי הבאת “קולות נוספים” לשולחן.

השפעה אמיתית על עולם הבינה המלאכותית

אחת החולשות הבולטות של מודלי שפה היא חוסר עקביות עובדתית. שיטה נפוצה לשיפור דיוק כזה היא חיבור למקורות חיצוניים בזמן אמת (כמו חיבור לרשת), אך אלה דורשים מערכת מורכבת ומוסיפים עלויות וזמן. SLED, לעומת זאת, פועל “מבפנים”, מבלי להיעזר במידע מבחוץ או ב-Fine Tuning יקר. כך הוא לא רק חוסך משאבים, אלא גם מונע תלות בגורמים נוספים ומבטיח שהדיוק משתפר מתוך המודל עצמו.

תוצאות מחקריות מרשימות

במחקר שנערך בגוגל, SLED נוסה על שלל מודלים פופולריים – ביניהם Gemma, GPT-OSS ומיסטרל (Mistral). בכל הניסויים, SLED שיפר באופן עקבי את הדיוק של המודלים, גם באתגרים של בחירה מרובה (Multiple Choice), גם בשאלות פתוחות, וגם במשימות “שרשרת חשיבה” (Chain of Thought). אפילו מול שיטות מתחרות מתקדמות כמו DoLa, שיטת SLED הובילה לעלייה משמעותית (עד 16%) בדיוק התשובות, וכל זאת במחיר כמעט זניח של הגדלת זמן הפענוח ב-4% בלבד.

גמישות והטמעה בכל מודל

אחד היתרונות החשובים הוא הגמישות של SLED. הוא פועל כמעט על כל מודל קוד פתוח, ללא קשר למשפחה, לחברת האם או לייעוד שלו. לא משנה אם מדובר במודל “בסיסי” או כזה שעבר התאמה להוראות (instruction tuned), שיטת SLED מתאימה את עצמה למגוון הרחב של דרישות, ומאפשרת שילוב עם שיטות פענוח נוספות לקבלת דיוק מקסימלי.

ביצועים במבחני ידע

לאורך המחקר, החוקרים בחנו את SLED על שאלות מורכבות ממבחנים ידועים, דוגמת TruthfulQA ו-FACTOR, שם השיטה הפגינה ביצועים מרשימים. גם במבחני שאלות פתוחות, SLED מפחיתה בצורה דרמטית את הסיכוי להזיות.

הביצועים של SLED | קרדיט: Google

לא הכל ורוד!

למרות היתרונות הברורים, SLED לא באה לבטל את הצורך בביקורתיות – שגיאות והזיות עדיין אפשריות, במיוחד במצבים שבהם גם כל השכבות הפנימיות “טועות יחד”. יתרה מכך, לעיתים נדירות הוספת “קולות” לשולחן עשויה לבלבל את המודל כאשר יש ריבוי חוות דעת שאינן עקביות. למרות זאת מדובר בשיפור מהותי על פני הגישה המסורתית.

היישום של SLED אינו מוגבל רק לשפה טבעית. בגוגל מציעים להרחיב אותו למשימות של הפקת קוד, Visual QA ואף כתיבה ארוכה ומורכבת. המפתח הוא בזיהוי תבניות ידע שמפוזרות לאורך השכבות השונות במודל, והבנה שמידע קריטי אינו נמצא תמיד “רק בסוף”.

SLED ב-Github

רוצים לנסות בעצמכם? SLED הוטמע כקוד פתוח בגיטהאב של גוגל, וניתן להורידו ולהטמיעו כמעט בכל מודל מודרני. מפתחים שמעוניינים לשפר את הדיוק, לצמצם שגיאות עובדתיות ולהפחית הזיות יכולים לנסות את SLED בצורה פשוטה ולבחון בעצמם את ההשפעה.

הקול בראש

שיטת SLED מגלמת תפיסה חדשה: במקום לסמוך בעיניים עצומות על התשובה הסופית, הגיע הזמן להקשיב ל”מחשבות” שהתגלגלו לאורך כל מסלול החשיבה. במקום להעדיף תמיד את הפתרון המיידי, כדאי להעניק משקל ל”הרהורים של המודל” ולדיוקים שהוא מציע מתוך שלל שכבות הידע הפנימי שלו.

הגישה הזו מסמנת מגמה ברורה בבינה מלאכותית – צמצום תלות במקורות חיצוניים, חיזוק תחושת האמון במודל עצמו, ושאיפה ל-AI שידע “להתייעץ עם עצמו” לפני שיחווה דעה. לא תמיד צריך לאמן ו”לבנות מאפס” מודלים חדשים ועוצמתיים יותר, כשאפשר לחשוב על דרכים יצירתיות לגרום למודלים קיימים “לחשוב אחרת”, ובכך להגביר את הדיוק, המהימנות והיכולות שלהם. למרות ש-SLED אינה “פתרון קסם” לכל בעיה, היא פותחת דלת להעמקת ההבנה של מודלים עצמאיים, גמישים וניתנים לשדרוג מהיר, ובמקביל מדגימה כיצד מהפכות אמיתיות קורות דווקא כששמים לב לפרטים הקטנים שמתחבאים מתחת לפני השטח.

התקדמות זו מסקרנת במיוחד לאור הגידול בתלות שלנו במודלי שפה – לא רק בתור כלים לכתיבה או סיכום, אלא גם ככלי עזר לאנליזה, פתרון בעיות, והכוונה בעולם האמיתי. שילוב SLED בתוך תהליכי פיתוח גדולים של פלטפורמות AI נוספות, מצביע על עתיד שבו “הפנימיות” של המודל תעמוד במרכז קבלת ההחלטות, והדרך אל תשובות טובות באמת תעבור דרך הקשבה אמיתית… לכל קול במערכת.

הפוסט הקול בראש – SLED גורמת למודלי AI להקשיב לכל הקולות במוח שלהם הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

xAI משיקים את Grok 4 Fast

רון גולד — Wed, 24 Sep 2025 12:41:38 +0000

xAI הכריזה על Grok 4 Fast, דגם חדש שמביא שילוב נדיר של ביצועים גבוהים, מהירות ועלות מופחתת באופן דרמטי. במקביל פורסמו דיווחים על גיוס הון של 10 מיליארד דולר לפי שווי של 200 מיליארד. הידיעה עוררה דיון עולמי על האמון של המשקיעים בחזון של אילון מאסק ועל השפעתו על שוק ה-AI.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

ביצועים מובילים במחיר רצפה

לפי ההודעה הרשמית של xAI, המודל Grok 4 Fast מציג ביצועים כמעט זהים לאלו של Grok 4, אך צורך כ-40 אחוז פחות thinking tokens. החיסכון הזה מוביל להפחתה של עד 98 אחוז בעלות להשגת אותה רמת דיוק. מדד ה-AAII (Artificial Analysis Intelligence Index) מאשר שמדובר באחד היחסים הגבוהים בתעשייה בין עלות לביצועים.

הגרף המצורף ממחיש את מיקומו של Grok 4 Fast במדד AAII לעומת מודלים אחרים. הוא מציע ביצועים קרובים למודלים מובילים, אך במחיר נמוך עד פי 47. המשמעות היא שהמודל נמצא על “גבול הפארטו” של יחס עלות־ביצועים – הנקודה שבה קשה לשפר עוד את הביצועים בלי להעלות באופן ניכר את העלות:

אינטליגנציה מול מחיר. Source: x.ai

כך נראה המודל שמאתגר את GPT-5

הנתונים הרשמיים מצביעים על כך ש-Grok 4 Fast מצמצם את הפער מול הדגמים המובילים כמו GPT-5 ו-Grok 4. הוא שומר על רמת ביצועים כמעט זהה, אך מציע זאת בעלות נמוכה בהרבה.

הגרף שלפניכם ממחיש את ההישגים במבחני בנצ’מרק מרכזיים ואת השילוב בין דיוק גבוה ליעילות כלכלית:

השוואת ביצועים בבנצ’מרקים מובילים. Source: x.ai

מובילות עולמית בחיפוש והבנת מדיה

Grok 4 Fast עבר אימון מקיף ב־tool-use RL, שמאפשר לו להפעיל חיפוש בזמן אמת, להריץ קוד ולנתח תמונות וסרטונים כחלק מהשיחה. בזכות האימון הזה הוא מדורג ראשון ב-BrowseComp וב-Reka Research Eval, ומציג תוצאות מצוינות גם בגרסאות הסיניות של SimpleQA ובמבחן הפנימי X Browse.

הנתונים מראים קפיצת מדרגה ביכולת לבצע חיפוש מרובה צעדים ולחבר מידע ממקורות שונים בזמן אמת, מה שממקם אותו בחזית תחום ההסקה החכמה:

ביצועי חיפוש מרובי צעדים – Grok 4 Fast מקפיץ רף חדש. Source: x.ai

הוכחה בזירת מבחני המשתמשים (LMSYS Arena)

LMSYS היא פלטפורמת מבחנים עיוורת שבה משתמשים אמיתיים משווים בין מודלים של AI ומדרגים את התשובות לפי איכות. זה נחשב אחד המדדים האמינים ביותר ליכולת ביצוע בעולם האמיתי.

ב־LMSYS Search Arena, המודל grok-4-fast-search מוביל את הטבלה עם ציון Elo של ‎1163 – פער של 17 נקודות מעל o3-search של OpenAI ו-21 נקודות מעל Gemini 2.5 Pro. הנתון הזה מראה ש-Grok 4 Fast נותן את התשובות המועדפות ביותר במשימות חיפוש בזמן אמת ובחיבור מידע מכמה מקורות:

מקום ראשון ב-LMSYS Search Arena. מקור: x.ai

גם ב-LMSYS Text Arena המודל grok-4-fast מציג תוצאה מרשימה עם מקום שמיני וציון Elo של ‎1421. הוא כמעט ברמה של GPT-5 High ועוקף את DeepSeek V3.1, מה שממחיש את השיפור הגדול ביכולת ההבנה והכתיבה של המודל החדש.

דירוג LMSYS Text Arena. מקור: x.ai

ארכיטקטורה מאוחדת ומהירה

Grok 4 Fast הוא המודל הראשון של xAI שמטפל גם במשימות פשוטות וגם במשימות שדורשות חשיבה עמוקה בתוך אותו מודל יחיד. המעבר בין המצבים נעשה אוטומטית לפי ההקשר של הבקשה. השילוב הזה מקצר את זמני התגובה ומוזיל את עלות ההרצה, כך שהמשתמשים מקבלים תשובות מהירות יותר בלי להתפשר על איכות.

Grok 4 Fast כבר זמין לבחירה בממשק המשתמש

זמינות ומחירים

למשתמשים

Grok 4 Fast זמין כבר עכשיו ב-grok.com ובאפליקציות X, גם למי שאינם מנויים בתשלום. במצבי Fast ו-Auto הוא נבחר אוטומטית לשאילתות מורכבות, כך שהמשתמשים מקבלים את המודל החזק ביותר מבלי להגדיר דבר.

למפתחים

שני מודלים זמינים – grok-4-fast-reasoning ו־grok-4-fast-non-reasoning – שניהם עם חלון קונטקסט של 2 מיליון טוקנים. ניתן לגשת אליהם דרך OpenRouter ו-Vercel AI Gateway, עם שימוש חינמי לזמן מוגבל למי שרוצה להתנסות.

כמה זה עולה?

האם השוק מהמר על מאסק?

במקביל להשקת Grok 4 Fast פורסמו דיווחים ב-CNBC וב-Bloomberg על גיוס של 10 מיליארד דולר לפי שווי של 200 מיליארד דולר, בהשתתפות משקיעים אסטרטגיים כמו Qatar Investment Authority ו-Prince Al Waleed.

אילון מאסק מיהר להכחיש את הדיווחים והבהיר כי xAI אינה מגייסת בשלב זה. מכיוון שאין אישור רשמי מהחברה, מדובר במידע ספקולטיבי, אך עצם הפרסומים מראה שהשוק עוקב מקרוב ומוכן להמר על החזון של מאסק גם לפני שיש אישור רשמי.

גיוס בהיקף כזה עשוי לשמש את xAI להרחבת מרכזי החישוב, הגדלת כושר המחשוב ותמיכה בהפצה רחבה של Grok 4 Fast בקנה מידה עולמי. המשקיעים מהמרים פחות על מה שהמודל יודע לעשות היום, ויותר על הפוטנציאל לשלב אותו במוצרים של טסלה, SpaceX ורשת X ולהפוך אותו לכלי מרכזי באקוסיסטם של מאסק.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

אתגרים ופרספקטיבה לעתיד

על אף ההישגים המרשימים, Grok 4 Fast עדיין לא סוגר את כל הפערים. מומחים מציינים שהוא מפגר אחרי מודלים מתקדמים כמו GPT-5 במשימות קוד מורכב וביצירתיות טקסטואלית. שאלות על שקיפות, בטיחות ויכולת עמידה בעומסים עדיין פתוחות, והן יקבעו במידה רבה את האמון שהחברה תצליח לייצר. xAI פרסמה Model Card שמפרט את מנגנוני הסינון והבטיחות, אך מבחן האמת יגיע כשמיליוני משתמשים יפעילו את המודל במקביל.

המהלך של xAI הוא יותר מהשקת מוצר חדש – זהו ניסיון לשנות את כללי המשחק ולהפוך את ה-AI המתקדם לנגיש לכל. אם מאסק יצליח לשמר ביצועים ואמינות בקנה מידה עולמי, הוא עשוי להכריח את המתחרות להוזיל מחירים, לפתוח את הגישה ולהאיץ את קצב החדשנות. במילים אחרות, הקרב האמיתי על עתיד הבינה המלאכותית רק מתחיל.

הפוסט xAI משיקים את Grok 4 Fast הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

יצירת מצגות עם AI ב-Gamma 3.0 – המדריך המלא

אביתר אדרי — Wed, 24 Sep 2025 11:19:40 +0000

גאמה (Gamma) היא פלטפורמת AI מתקדמת ליצירת מצגות, בצורה אינטואיטיבית, מהירה ואפקטיבית. בניגוד לכלים כמו Canva, שמאפשרים לייצר תכנים ויזואליים מהממים, אבל מצריכים יותר “התעסקות”, גאמה היא מסוג הכלים הללו שמאפשרים פשוט לכתוב כמה מילים, ללחוץ “שלח” ותוך כמה שניות לקבל תוצר סופי מעוצב ומדויק. ועכשיו, עם השקת גרסה 3.0, כל התהליך הזה הופך להיות אפילו יותר אינטואיטיבי, הודות לשילוב יכולות אייג’נטליות, כשהחידוש המרכזי הוא הוספת ה-Agent של גאמה – פיצ’ר AI שמאפשר לעצב ולבצע שינויים על בסיס שיח טבעי עם הסוכן.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

צפו בסרטון השקת המודל החדש, שממחיש היטב את השינויים:

גרסה 3.0 של גאמה היא לא עוד שדרוג “רגיל”

גרסה 3.0 של גאמה (Gamma) איננה עוד עדכון שגרתי. המפתחים בחרו להגדיר אותה כ”קפיצה אבולוציונית” בתחום הצגת המידע החזותי, ובמקום להישאר בגבולות המוכר של יצירת מצגות, הפלטפורמה מתמקדת כעת ב”סטוריטלינג חזותי” (visual storytelling). החידושים במודל החדש נועדו להקל על תהליכי עבודה מסורבלים ולתת למשתמשים – בין אם הם עובדים כיחידים או בצוותי שיווק, ניהול ומחקר – כלים דינמיים ליצירת מסרים ויזואליים אפקטיביים ומותאמים בזמן אמת.

מצד אחד, ניתן להסתכל על החידושים הללו כהמשך טבעי להתקדמות הטכנולוגית של השנים האחרונות בתחום כלי ה-AI ליצירת תוכן חזותי. מצד שני, יש כאן בהחלט ניסיון לייצר חוויה חדשה שלא הייתה זמינה בגרסאות קודמות – הן מבחינת עומק היכולות והן מבחינת האופן בו מתבצע תהליך העבודה כולו. החידוש המרכזי הוא שילוב הסוכן של גאמה (Gamma Agent), עליו נרחיב בהמשך המאמר, שמתבסס על רציונל מאוד פשוט: פחות להתמקד ב”איך עושים” ויותר ב”מה רוצים לעשות” – אתם מבקשים מהסוכן בקשה (“שנה את כל הצבעים של המצגת לגווני פסטל” / “החלף את כל התמונו במצגת לסגנון 3D Render”), והסוכן מתרגם את החזון שלכם למציאות, ומוציא אותו לפועל.

מתי נשתמש ב-Gamma?

גאמה מתאים במיוחד למצבים מוכרים לרבים בשוק העבודה – הרגע הזה שהבוס שלך אומר לך שיש לך 10 דקות לארגן מצגת עסקית על [השלימו את המשפט], ואתם מרגישים את שעון החול הולך ונגמר. כלים כמו פאוורפויינט את Canva יכולים להוביל לתוצרים מרשימים, אך הם מצריכים התעסקות רבה והמון כיוונונים ועבודה ידנית. בגאמה הכל הרבה יותר פשוט. כמה קליקים, בחירה של טמפלט, חידוד עם הנחיה טקסטואלית או שתיים, וזהו – יש לכם מוצר מוגמר בקליק.

אם אתם רוצים רמה גבוהה יותר של שליטה וגמישות, לצד מבחר רב יותר של אפשרויות ואלמנטים – כנראה שהבחירה הטובה יותר עבורכם היא קאנבה, אבל אם אתם רוצים פתרון שנראה מאוד טוב, ומג’ונרט ממש ממש מהר, אבל עם פחות חופש – גאמה בהחלט ה-Go to Guy שלכם!

הרבה מעבר למצגות!

אחת המגמות הבולטות בגאמה 3.0 היא ההתרחקות מהמושג “מצגת” ומהאילוצים המוכרים של PowerPoint או Google Slides. גאמה מציגה את עצמה כפתרון דינמי יותר, גמיש ומותאם למגוון רחב של צרכים. נכון – אפשר ליצור בעזרתה מצגות מעולות ובקלות, אבל אפשר ליצור גם דפי נחיתה ואתרים בסיסיים, מסמכים עסקיים ואפילו תכנים לסושיאל.

לא רק מצגות – גם אתרים, מסמכים ופוסטים ב-Gamma.

את התכנים שאתם יוצרים בגאמה אפשר לייצר במגוון פורמטים וקבצים – ניתן לשתף אותם כ-URL (לינק אותו ניתן לשתף עם מי שרוצים), או לייצא לפורמטים כמו PDF, PNG ואפילו קבצי PPT שמתאימים לפאוורפויינט או Canva. כך למשל אפשר להתחיל ליצור מצגת ב-Gamma, לייצא אותה ל-PPT, ואז להעלות אותה ל-Canva ולהמשיך ליצור.

העוזר החכם שלכם – יכולות אייג’נטליות עם Gamma Agent

מהו Gamma Agent?

אחד הפיצ’רים המרכזיים בגרסה 3.0 הוא ה-Gamma Agent – עוזר צמוד, מבוסס AI, שפועל בזמן אמת לצד המשתמש. מדובר בסוכן שמלווה את תהליך העבודה לכל אורכו, מסייע בעיצוב, ארגון תוכן, חיפוש מידע רלוונטי, ביצוע התאמות מהירות והצעות לשיפור.

יכולות מתקדמות בניהול תוכן ועיצוב

הסוכן יודע לבצע מגוון רחב של פעולות על פי בקשת המשתמש:

עיבוד תוכן חיצוני: ניתן להכניס קישורים, צילומי מסך או כל מקור מידע אחר – והסוכן ידע לנתח, לסדר ולהפוך אותם לאלמנטים חזותיים אינטגרליים במצגת או בסיפור החזותי.
עיצוב ושדרוג מיידי: המשתמש יכול לבקש מהסוכן לעצב מחדש אלמנטים בודדים או את כל המצגת בלחיצת כפתור אחת. מדובר בעיצוב דינמי שמותאם לסגנון המשתמש ולצרכים הארגוניים.
חיפוש והבאת מקורות: הסוכן מחובר לרשת ומסוגל לבצע חיפושי מידע, להציג נתונים, להביא ציטוטים ולשלב מקורות ישירות אל תוך המוצר המוגמר.
ביקורת ושיפור: ניתן לבקש מהסוכן לעבור על התוצר, להציע תיקונים, להדק את המבנה או לשפר את הוויזואליות בהתאם לקהל היעד.

שינויים בזמן אמת – אתם כותבים לסוכן של גאמה, והוא מבצע:

Credit: Gamma

מבחינה מקצועית, ה-Gamma Agent משנה לחלוטין את מערכת היחסים שבין היוצר לבין כלי העבודה שלו. אין מדובר כאן באוטומציה פשוטה, אלא בשותף עיצובי שמבין את צרכי המשתמש, פועל בצורה דיאלוגית ומאפשר חזרה ושיפור של התוצר עד להשגת התוצאה הרצויה. זהו אלמנט שלא הופיע בגרסאות קודמות, ושעשוי לקצר תהליכים של שעות רבות לכדי דקות בודדות.

אינטגרציות מתקדמות עם API

גרסה 3.0 כוללת השקה רשמית של ממשק API עשיר, שמאפשר חיבור מלא לכלים חיצוניים כמו Zapier, Make או כל מקור נתונים אחר. מטרת הממשק היא אוטומציה של יצירת תכנים – החל מהמרת תמלולי שיחות זום לסיכומים חזותיים, דרך חיבור ל-CRM לצורך יצירת מצגות מותאמות אישית, ועד לתרגום מסמכים למעל 60 שפות בלחיצת כפתור.

פה תמצאו מידע נוסף על האפשרויות הרבות שבחיבורי API בגאמה.

המשמעות היא שמעכשיו, ניתן לבנות תהליכי עבודה בהם גאמה משמשת כחלק בלתי נפרד מהשרשרת הארגונית – בין אם מדובר בצוותי שיווק שמפיקים עשרות תוצרים בו-זמנית, ובין אם מדובר במנהלי מוצר, מרצים, או כל בעל תפקיד שנדרש להפיק תוכן חזותי בהתאמה אישית במהירות וביעילות.

דגש על חוויית משתמש ויזואלית מגוונת ומותאמת

אחד השינויים המרכזיים ב-Gamma 3.0 הוא הרחבה משמעותית של אפשרויות העיצוב והוויזואליזציה. הפלטפורמה כוללת כעת מבחר רחב בהרבה של תבניות, ערכות נושא, דיאגרמות חכמות ומבני מצגת – מה שמאפשר התאמה לסגנון ולזהות הארגונית בקלות יתרה.

תרגום מיידי של רעיונות לדיאגרמות עם Smart Diagrams

באמצעות Smart Diagrams, המשתמש יכול פשוט לכתוב את הרעיון – והמערכת תהפוך אותו אוטומטית לדיאגרמה ברורה, מעוצבת וקליטה. במקום לבזבז זמן על גרירה של אלמנטים גרפיים, גאמה דואגת לתרגום רעיונות מורכבים לשפה חזותית ברורה ואפקטיבית.

Credit: Gamma

התמקדות בחוויית צוותים ועסקים

גרסה 3.0 שמה דגש על עבודה בצוותים ובארגונים גדולים. בין היתר, נוספו היכולות הבאות:

שמירה על מיתוג אחיד: תבניות ועיצובים שמותאמים לצבעי ולשפת המותג של הארגון.
ניהול משתמשים מרכזי: יכולת לניהול רישיונות, הרשאות וחיוב מרכזי – תכונה חשובה לארגונים.
שיתופיות בזמן אמת: עריכה ושיתוף פעולה סימולטני בין מספר משתמשים – בדומה לכלים מודרניים נוספים.

שינוי שפה גרפית בקליק:

Credit: Gamma

חבילות, מנויים ושימוש חינמי ב-Gamma

לגאמה יש גם חבילות התנסות חינמית שמאפשר לעשות שימוש מוגבל בכלי. עם ההרשמה הראשונית תקבלו כ-400 קרדיטים שיספיקו לכם ליצירת של מספר מוגבל של מצגות או חומרים גרפיים. כל פעולה שתבצעו (כמו ביצוע תיקונים, יצירת סקיצות חדשות לשקפים וכן הלאה), תעלה לכם בקרדיטים. עם ניצול הקרידיטים החינמיים, החבילה לא תתחדש, ותיאלצו לשדרג את המנוי לאחת מהחבילות בתשלום.

ההבדלים בין החבילות והמנויים של גאמה:

חבילות ומנויים ב-Gamma.

כלי חובה בארגז הכלים הארגוני שלכם

האם Gamma היא כלי מושלם? לא. אבל האם מדובר בכלי אפקטיבי? בהחלט כן! וזה לא תמיד היה כך. הכלי הזה ידע עליות וירידות, ועד לפני כשנה, היינו רואים בו ככלי “בוסר”, שמרמז על העתיד לבוא, אבל עדיין לא לגמרי שם. עם זאת, בשנה האחרונה הייתה קפיצה טכנולוגית של ממש, שהפכה את גאמה להרבה יותר ורסטילי ובעיקר – הרבה יותר יפה ומרשים!

עם קלות השימוש והממשק האינטואיטיבי, הגיעו גם טמפלטים מרשימים ויפים, מבחר פונטים עשיר וחוויית שימוש פשוט כייפית! בתחום הולך ומתרחב של כלי בינה מלאכותית ליצירת תכנים, גאמה מביאה עמה בשורה ברורה למי שמחפש לשדרג את חוויית היצירה החזותית, בדגש על עבודה מהירה (אך עדיין יפה מבחינה ויזואלית).

הפוסט יצירת מצגות עם AI ב-Gamma 3.0 – המדריך המלא הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה מורים למתמטיקה יכולים לעשות עם AI

אייל עזרא — Sun, 21 Sep 2025 18:51:42 +0000

מאמר זה מיועד במיוחד למורים למתמטיקה המחפשים השראה, כלים ורעיונות פרקטיים לשנת הלימודים החדשה. הוא בוחר להסתכל קדימה – לא אל שגרה משמימה, אלא אל שנה של חדשנות, יצירתיות, חשיבה פתוחה ומעורבות אמיתית. רגע לפני שאתם שבים אל הכיתה, תנו לעצמכם כמה דקות להיכנס לעולם שבו מתמטיקה איננה רק רשימה של נוסחאות ומשוואות, אלא שפה חיה, מרתקת, שנוגעת במציאות, משחקת עם הדמיון ומעוררת סקרנות.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מאמר זה נכתב בשיתוף עם הוצאה לאור “בני גורן“.

ברוח ראש השנה: החלטה אחת קטנה משנה הכול

קבלו טיפ קטן מאלון גורן, מנהל ההוצאה לאור בני גורן, שסיפר בוובינר מיוחד למורים למתמטיקה, שהתקיים הערב:

ראש השנה הוא הזמן הטבעי לקבלת החלטות חדשות, אבל מורים למתמטיקה יודעים שלפעמים החלטה אחת קטנה מסוגלת לשנות מסלול שלם – אצל תלמיד, כיתה, או אפילו אצלכם כמורים. אז הנה הצעה לשנה הקרובה: הפכו את החדשנות והיצירתיות לדרך חיים. אל תסתפקו בהוראה המסורתית בלבד – היו מוכנים ללמוד, להתנסות, ולשאול איך אפשר ללמד אחרת. זו לא סיסמה; זהו צו השעה. לקראת השנה הקרובה, הגיע הזמן ללמוד לחשוב, ולא רק ללמד לחשוב. המטרה אינה רק לפתור תרגילים או לעבור על סילבוס, אלא לעודד תלמידים להגיע הכי רחוק שאפשר, לחשוב מחוץ לקופסה, ולמצוא עניין אמיתי במה שהם עושים.

לפרטים וסילבוס על קורס ה-AI שלנו למורים, לחצו פה.

חיבור לעולם האמיתי: למה עכשיו?

עולם ההוראה משתנה במהירות. מתמטיקה היא כבר מזמן לא מקצוע מנותק מהמציאות, ויותר ויותר מורים מבינים שהוראה איכותית דורשת חיבור לכלים עדכניים, לחדשנות טכנולוגית ולגישה שמאפשרת לכל תלמיד למצוא את הדרך שלו. מורים שמשלבים בכיתה כלים דיגיטליים, אפליקציות בינה מלאכותית, או סימולציות – מגלים מחדש את חדוות ההוראה.

ואם אתם מחפשים דחיפה ראשונה – קהילת הוואטסאפ שלנו למורים למתמטיקה מחכה לכם – קבוצת ה-AI של LetsAI ו”בני גורן” מזמינה אתכם להצטרף ולקבל תכנים יומיים, עדכונים חמים, מדריכים מעשיים, טיפים ומענה לשאלות. הקבוצה מיועדת בדיוק לכם – מורי המתמטיקה שמבינים שחדשנות היא לא טרנד אלא דרך חיים. להצטרפות לקבוצה לחצו כאן

מתמטיקה הופכת נגישה יותר ככל שיש לנו יותר כלים פרקטיים, אינטראקטיביים ומותאמים אישית. מורים שמשלבים אפליקציות, סימולציות וממשקים חכמים – מדווחים על עלייה במוטיבציה של התלמידים, שיפור ההבנה, ואפילו שותפות פעילה של תלמידים בתהליך הלמידה. אין צורך להכיר קוד, לפתח תוכנות בעצמכם או להתפנות לשעות של למידה – הכלים החדשים פשוטים לשימוש, חינמיים, ומאפשרים לכם לבנות בעצמכם הדגמות, משחקים אינטראקטיביים וסימולציות מתמטיות.

המתמטיקה יוצאת מהלוח

תמיד טענתי שבעולם של היום, מתמטיקה וגאומטריה אינן חייבות להישאר רק על הלוח או במחברת. באמצעות כלים מתקדמים, כל מורה וכל תלמיד יכולים “לגעת” ברעיונות מופשטים, ולחוות מתמטיקה באופן חי ומוחשי.

למה זה חשוב?

כלים דיגיטליים מאפשרים להמחיש מושגים קשים להבנה, נותנים לתלמידים אפשרות לחקור, לבנות בעצמם מודלים, ומעודדים חשיבה עצמאית. בעידן שבו הגיר והספוג אינם מספיקים – יש מקום לאפליקציות שמביאות את התיאוריה אל המציאות.

איך עושים את זה?

באמצעות כלים פשוטים, חינמיים (או בעלי חבילות התנסות חינמיות), אפשר לעשות דברים מדהימים!

להמחיש מושגים מופשטים: לבנות גרפים דינמיים, להדגים תהליכים מתמטיים ולהפוך נוסחאות לויזואליות.
לעודד חקר ולמידה עצמאית: תלמידים יכולים לתכנת, לבנות, ולהתנסות בעצמם במציאות מדומה, גם ללא ידע מוקדם.
לפתוח את עולם הפיתוח לכולם: אין צורך בידע תכנותי – כלים חכמים יודעים לתרגם שפה טבעית (עברית ואנגלית) לאפליקציות אמיתיות.

רשימת כלי AI ליצירת כלי עזר בהוראת המתמטיקה

בזירה העכשווית פועלים לא מעט כלים חינמיים או כאלו המציעים חבילות התנסות נרחבות. הנה כמה דוגמאות:

האפליקציות המובילים לבניית כלי עזר למורים למתמטיקה.

Google Studio AI

הכירו את הקוסם שלכם: Google AI Studio – כלי של גוגל שמאפשר ליצור אפליקציות וסימולציות מתמטיות, גם בלי לכתוב קוד. ניתן להעלות נוסחאות, לבנות גרפים אינטראקטיביים, ולשתף את האפליקציות עם הכיתה.

Claude (קלוד)

את קלוד (Claude) כולם כבר מכירים – מודל שפה חכם שיודע לבנות אפליקציות, סימולציות, או כלי עזר על סמך תיאור מילולי של מה שרוצים.

Canva

לא רק כלי עיצוב, אלא פלטפורמה שמאפשרת בניית יישומים, בניית קוביות תלת-ממד, וסימולציות – במיוחד במנוי EDU המיועד למורים. בלינק הבא תמצאו מדריך לבניית אפליקציות וסימולציות עם CANVA AI (לשעבר CANVA CODE)

Base44, Lovable, Manus

קבלו עוד שלוש פלטפורמות נוספות שמאפשרות יצירה של יישומים, חידות אינטראקטיביות, משחקי חשיבה, וסימולציות מתמטיות:

הראשונה היא מאנוס (Manus) – פלטפורמת סוכנים סינית שיודעת להוציא חלומות לפועל, לבנות כלים ואפליקציות ולעבוד בזמן שאתם שותים קפה.
השנייה היא Lovable – כלי וייב קודינג (Vibe Coding) מדהים שיודע לכתוב קוד גם אם אתם בחיים לא כתבתם קוד – בדיוק בשביל זה הוא פה, והוא עושה את זה נפלא! התוצאה: אתרים, דפי נחיתה, אפיליקציות וכלי עזר שנוצרים מהתיאורים המילוליים שהזנתם לכלי.
השלישית – Base44 הישראלית, שעשתה לא מזמן אקזיט מרשים של 80 מיליון דולר, לאחר שנכשה על ידי WIX (עוד ענקית ישראלית). גם בה תוכלו לרשום תיאורים מילוליים שהופכים בקליק לאפליקציות, אתרים או כלי עבודה.

יתרונות מרכזיים של כלים אלו:

חבילות חינמיות: מאפשרות להתחיל לעבוד ולבדוק התאמה לפני רכישה.
נגישות לכל מורה ולכל תלמיד: לא דורש ידע מוקדם (חשוב לציין שמאנוס הוא כלי סיני, אז לפני שרצים להתנסות – כדאי לעיין בתנאי השימוש, ובאופן כללי לא הייתי ממליץ לתת לתלמידים לעבוד איתו).
אפשרות שיתוף ושיתוף פעולה: יוצרים אפליקציה – ומשתפים עם הקולגות או התלמידים בלחיצת כפתור.

בניית אפליקציה לחישוב גדילה ודעיכה

כדי להמחיש כיצד השימוש בכלים הללו מתבצע בפועל, הנה דוגמה לפרומפט פשוט שבאמצעותו אפשר לבנות אפליקציה מתמטית (ללא שום ידע בכתיבת קוד) – פשוט רשמו את הפרומפט הבא באחד מהכלים מעלה (בדוגמה הזו אנחנו בחרנו ב-Google AI Studio).

בנה אפליקציה לחישוב של גדילה ודעיכה ברמת 3יחידות עם גרף שמראה את ההשתנות הנוסחה שאיתה עובדים היא at=a0*q^t

מוזמנים להעיף מבט על האפליקציה שבניתי.

כלים חכמים הופכים להיות חלק בלתי נפרד מעבודת המורה – גם בכיתה, גם בבית, וגם בפיתוח עצמי.

הנה עוד כמה אפליקציות שהצגנו הערב בוובינר:

בונה קוביות תלת מימד ב-Canva: לכניסה לאפליקציה.
אפליקציית תכנון ליניארי: לכניסה לאפליקציה.

כוחה של קהילה והזדמנות לחדשנות

שנת הלימודים הקרובה היא הזדמנות אמיתית להגדיר מחדש את התפקיד שלכם כמורים – לא כמעבירי ידע, אלא כמובילים לחדשנות, חוקרים, יזמים, ולעיתים אפילו כמתווכים טכנולוגיים. בעולם שבו שינויים טכנולוגיים מתרחשים מדי יום, מורים שנשארים מחוברים לכלים חדשים, קהילה מקצועית ותמיכה הדדית – הם אלו שמובילים את הדרך. הבחירה להצטרף לשינוי ולאמץ כלים חדשים, היא החלטה אחת קטנה שיכולה לשנות הכול.

בסופו של דבר, החדשנות בהוראת מתמטיקה (ובעצם, בכל תחום), לא דורשת מאיתנו להיות מומחי טכנולוגיה או מתכנתים מדופלמים. כל מה שצריך הוא רצון אמיתי ללמוד, קצת סקרנות, ואומץ לנסות. העולם הדיגיטלי של היום מציע לנו שפע כלים חינמיים ונגישים שכל אחד יכול לעבוד איתם: מספיק לתאר במילים פשוטות מה היינו רוצים, והטכנולוגיה כבר תסייע לנו לבנות, להמחיש, להמחיז ולשדרג את חוויית הלמידה עבור התלמידים – וגם עבורנו.

אל תפחדו לנסות. גם אם לא הכל עובד בפעם הראשונה – תנו לעצמכם את החופש לטעות, לבדוק, לתקן, וללמוד תוך כדי תנועה. השילוב בין הסקרנות של התלמידים, היצירתיות שלכם, והאפשרויות של הבינה המלאכותית – הוא בדיוק מה שיכול להפוך את הכיתה למרחב שמרגש לגלות בו דברים חדשים כל יום.

ובעיקר – אל תשכחו: הטכנולוגיה היא רק הכלי, אבל הלב וההשפעה האמיתית נמצאים בידיים שלכם. אתם אלה שמדליקים את הניצוץ בעיניים של התלמידים, אתם אלה שמובילים אותם קדימה.

הפוסט מה מורים למתמטיקה יכולים לעשות עם AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

ChatGPT ו-Claude מציגות פיצול בשוק ה-AI

רון גולד — Sat, 20 Sep 2025 14:03:28 +0000

לאחרונה פורסמו שני דוחות שימוש משמעותיים מעולמות הבינה המלאכותית – של ChatGPT מבית OpenAI ושל Claude מבית Anthropic. שני השחקנים המרכזיים במירוץ ה-AI מציגים לא רק נתונים מרשימים, אלא גם שני עולמות כמעט מנוגדים של שימוש – עולם צרכני ענק מול עולם עסקי ממוקד. השאלה המסקרנת היא מה זה אומר על עתיד השוק, והאם אנחנו מתקרבים למיזוג בין העולמות או דווקא לפיצול עמוק יותר בין “AI לצרכן” ל-“AI לעסק”.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

ChatGPT כובש את הקהל הרחב

עם 700 מיליון משתמשים פעילים בשבוע, ChatGPT כבר מזמן הפסיקה להיות “רק מודל שיחה” והפכה למשהו שדומה יותר לרשת חברתית גלובלית. זהו מספר שמייצג כ-10% מהאוכלוסייה הבוגרת בעולם – נתון שממקם את OpenAI בליגה של פייסבוק וטיקטוק מבחינת היקף השימוש.

אבל מה שמעניין יותר מהמספרים הוא המגמה – יותר מ- 70% מהשיחות ב-ChatGPT אינן קשורות לעבודה – זינוק משמעותי לעומת 53% ביוני 2024. כלומר, השימוש האישי כבר לא רק משלים את השימוש המקצועי – הוא השימוש העיקרי. ChatGPT הפכה לעוזר אישי, מקור ידע ואפילו לכלי בידור עבור מאות מיליוני אנשים.

אז מה בעצם עושים המשתמשים עם ChatGPT? רובם פונים אליו לקבלת ייעוץ מעשי – כמעט שליש מכלל השימושים הם שאלות יומיומיות, קבלת החלטות קטנות וטיפים פרקטיים לחיים. אחרים משתמשים בו כמנוע חיפוש וכותב צללים, עם היקף דומה של חיפושי מידע וכתיבה – משאלות מהירות ועד כתיבת פוסטים ומסמכים שלמים. הקודינג, שהיה פעם סמל לשימוש במודלים האלו, הוא נתח קטן יחסית, כ-4.2% מההודעות.

במילים אחרות, ChatGPT עברה מהפך – מכלי טכנולוגי למפתחים למוצר צרכני-חברתי שמלווה את המשתמשים כמעט בכל היבט של החיים הדיגיטליים שלהם.

Claude הוא קו הייצור של עולם ה-AI העסקי

אם ChatGPT היא הכוכבת של עולם הצרכנים, Claude הוא כלי העבודה של המפתחים והעסקים. 36% מהשימושים בו מוקדשים לקודינג ולמתמטיקה – פי 8.5 מהיקף השימוש המקביל ב-ChatGPT, מה שממקם את Claude כפתרון מועדף למשימות טכניות מורכבות.

בגישה דרך API, התמונה חריפה עוד יותר – 77% מהשיחות הן אוטומטיות לחלוטין. המשתמשים לא מנהלים איתו שיחה, אלא שולחים פקודות ומקבלים תוצאה – אינטגרציה חלקה וישירה בתהליכי העבודה הארגוניים.

אחד הנתונים הבולטים בדוח Anthropic הוא העלייה בשימוש “דירקטיבי” – מעבר מדיאלוג הדרגתי להוראות מלאות שמבצעות תהליך שלם. שיעור השיחות הללו קפץ מ-27% בדצמבר 2024 ל-39% באוגוסט 2025, נתון שממחיש עד כמה המשתמשים סומכים על Claude לבצע עבורם עבודה שלמה, לא רק לספק תשובות נקודתיות.

מוניטיזציה של שני מודלים עסקיים שונים

הפער בין ChatGPT ל-Claude לא מסתיים בשאלה איך משתמשים בהם, הוא בא לידי ביטוי גם באסטרטגיות ההכנסה שכל חברה בחרה.

OpenAI בונה את עתידה על המסה האדירה של המשתמשים. לפי הערכות אנליסטים ודיווחי שוק, OpenAI נמצאת סביב 12-13 מיליארד דולר בקצב הכנסות שנתי (ARR) באמצע 2025 – פי שלושה לעומת השנה הקודמת. לפי הערכות, רק קצת מעל חמישה מיליון משתמשים עסקיים משלמים על השירות, אבל האוצר האמיתי הוא מאות מיליוני המשתמשים החינמיים.

לפי דיווחים, התוכניות של OpenAI כוללות מודל פרסום שצפוי להתחיל להניב מיליארד דולר כבר ב-2026, עם תחזית זינוק ל-25 מיליארד עד 2029. כל זה לצד פיתוח חנות GPT, שירותי פרודוקטיביות ושכבות פרימיום – מודל שמזכיר יותר ויותר פלטפורמת מדיה חברתית שמטרתה למקסם את הערך מכל משתמש.

Anthropic, לעומת זאת, שומרת על אסטרטגיה ממוקדת B2B. עיקר ההכנסות שלה, בין 70% ל-75%, מגיע מקריאות API בתשלום לפי טוקן, מודל שמייצר הכנסה גבוהה במיוחד במשימות קוד מורכבות. שותפויות עם ענקיות כמו AWS Bedrock, Google Vertex AI משבצות את Claude ישירות בתוך תהליכי העבודה הארגוניים. היתרון ברור – הכנסה גבוהה ויציבה לכל משתמש. אבל בניגוד ל-OpenAI, טווח הצמיחה של Anthropic מוגבל יותר – השוק העסקי גדול, אך לא אינסופי.

הסיכונים שבאופק

לצד ההזדמנויות, חשוב לזכור שהשוק לא חסין מסיכונים. התחרות גוברת – שחקנים כמו xAI עם Grok של אילון מאסק ו-Google Gemini משקיעים משאבים עצומים ומאיימים לערער את ההובלה של OpenAI ו-Anthropic. במקביל, הרגולציה מחמירה – ה-EU AI Act שנכנס בהדרגה לתוקף באירופה עשוי להוסיף עלויות ציות כבדות ולצמצם את חופש הפעולה של החברות.

בנוסף, סוגיות אתיות כמו פרטיות, שקיפות והטיות במודלים עלולות לעורר ביקורת ציבורית ולחייב התאמות טכנולוגיות מהירות. כל אלה עלולים להאט את הצמיחה ולהפוך את המירוץ למאתגר הרבה יותר ממה שהנתונים הנוכחיים מרמזים, וזה הופך את השאלה על עתיד השוק למורכבת ומעניינת עוד יותר.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית במשרד

לאן השוק הולך מכאן

אני לא נביא, אבל הדוחות האחרונים ממחישים שהפער בין שימוש צרכני לעסקי רק גדל. ChatGPT מתבסס כפלטפורמה עולמית לצרכנים, בעוד Claude מתחזק כבסיס תשתית לארגונים.

האתגר של OpenAI הוא להפוך את המסה הזו להכנסות בלי לפגוע בחוויית המשתמש. Anthropic, לעומת זאת, צריכה להמשיך לחדש כדי לשמור על מובילות בשוק עסקי רווי.

ספטמבר 2025 מסמן צומת דרכים. עדיין לא ברור אם השוק יתכנס למודל אחיד או ימשיך להתפצל לשני עולמות – AI חברתי מול AI תשתיתי. ההכרעה לא תבוא מהחברות אלא מהבחירות של המשתמשים. האם העתיד יהיה של מודל שמלווה אותנו בשיחה יומיומית, או של מכונה שקטה שמבצעת את העבודה מאחורי הקלעים?

הפוסט ChatGPT ו-Claude מציגות פיצול בשוק ה-AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

OpenAI מאפשרת שליטה בקצב החשיבה של GPT-5

מערכת האתר — Fri, 19 Sep 2025 09:34:34 +0000

עדכון חדש ל-ChatGPT אולי נראה מינורי, אבל הוא שדרוג משמעותי וחשוב שקיבלו המשתמשים. בפעם הראשונה, אפשר לבחור כמה זמן GPT-5 יקדיש ל”חשיבה” לפני שהוא עונה. כפתור קטן מתחת לשורת ההקלדה הופך לכלי שמאפשר לכם לשלוט בקצב העבודה של המודל ולאזן בין מהירות תגובה לעומק הניתוח.

We’ve heard your feedback that GPT-5 Thinking can sometimes take longer than you’d like. Now Plus, Pro, and Business users can set the pace to match the moment.

Select GPT-5 with Thinking in ChatGPT on web to toggle thinking time in the message composer.

– Plus, Pro, Business… pic.twitter.com/esiks4jy8k

— OpenAI (@OpenAI) September 17, 2025

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מה השתנה?

OpenAI הוסיפה ל-ChatGPT תפריט חדש (במצב GPT-5 עם Thinking) שמאפשר לבחור את משך “זמן החשיבה” של המודל. כעת אפשר לבחור בין ארבעה מצבים:

Light, Standard, Extended, Heavy – כשכל אחד מהם מציע איזון שונה בין מהירות התגובה לעומק הניתוח.

Light – תגובה כמעט מיידית, עם פחות עומק. אידאלי לשאלות מהירות ותחקירים בזמן אמת.
Standard – איזון עדכני בין מהירות לדיוק, והוא כעת ברירת המחדל לכל המשתמשים.
Extended – מצב שהיה ברירת המחדל הקודמת, ומאפשר למודל להעמיק יותר ולספק תשובות מפורטות.
Heavy – מצב יסודי במיוחד שמעניק למודל זמן נוסף לחשיבה. מתאים לבעיות מחקר ולניתוחים מורכבים.

הבחירה נעשית בלחיצה פשוטה מתחת לשורת ההקלדה ונשמרת כברירת מחדל – עד שתחליטו לשנות שוב. המשמעות היא שאפשר לעבור בקלות בין מצבים גם באמצע שיחה.

בחירת מצב Thinking ב-GPT-5 ישירות משורת ההקלדה

למי זה זמין?

נכון לעכשיו, האפשרות לבחור את קצב החשיבה זמינה למשתמשי ChatGPT בגרסת הדפדפן (Web).

לפי OpenAI:

מנויי Plus ו-Business – מקבלים גישה לשני מצבים: Standard ו-Extended.
מנויי Pro – מקבלים גישה לכל ארבעת המצבים, כולל Light ו-Heavy.

המשמעות היא שבפעם הראשונה נוצרת הבחנה ברורה לא רק בביצועים ובמהירות התגובה, אלא גם בשליטה שהמשתמש מקבל על חוויית השיחה.

למה זה חשוב?

עד עכשיו המשתמשים היו שבויים בקצב שהמודל בחר עבורם, לפעמים מהיר מדי כשהייתה דרושה חשיבה מעמיקה, ולפעמים איטי מדי למשימות פשוטות.

העדכון החדש מחזיר את השליטה לידיים שלכם ומאפשר גמישות אמיתית:

צריכים תשובה מיידית? בחרו ב-Light וקבלו תגובה כמעט בזמן אמת.
עובדים על כתיבה מורכבת או ניתוח אסטרטגי? עברו ל-Heavy ותנו למודל את הזמן להעמיק.

כך ניתן להתאים את קצב העבודה של הבינה המלאכותית לקצב האישי שלכם ולא להפך.

שקיפות ושליטה במודלים

המהלך הזה הוא חלק ממגמה עולמית ברורה – החזרת השליטה למשתמשי הבינה המלאכותית. בתקופה שבה שאלות על “Hallucinations” ואמינות המודלים נמצאות במרכז השיח, OpenAI מציעה דרך פשוטה אך אפקטיבית להשפיע על איכות התוצאה ולבחור כמה זמן המודל יקדיש לחשיבה.

מעבר לשיפור חוויית המשתמש, זוהי גם הזדמנות למחקר והתנסות – השוואה בין מצבי החשיבה חושפת איך GPT-5 “שוקל” תשובות ויכולה ללמד הרבה על האופן שבו מודלים גדולים פועלים.

העדכון הזה הוא הרבה יותר מעוד פיצ’ר בממשק. הוא מסמן כיוון – בינה מלאכותית שמותאמת למשתמש ולא להפך. בין אם אתם צריכים תשובה מהירה תוך שניות ובין אם אתם רוצים ניתוח מעמיק ומבוסס, עכשיו אתם מחליטים את הקצב.

ההמלצה שלנו – נסו לשאול את אותה השאלה במצבים שונים. תופתעו לגלות עד כמה הפלט משתנה, ותוכלו לבחור את האיזון המדויק שמתאים לכם.

הפוסט OpenAI מאפשרת שליטה בקצב החשיבה של GPT-5 הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

פייבר מפטרת עובדים ומנסה להמציא את עצמה מחדש

רון גולד — Thu, 18 Sep 2025 07:28:25 +0000

טלטלה בשוק הפרילנסרים: פייבר (Fiverr), מהסמלים הבולטים של כלכלת ה־Gig, הודיעה על פיטורי כ־250 עובדים – כרבע מכוח האדם שלה. המהלך אינו נקודתי אלא חוצה מחלקות, ומהווה סימן ברור לשינוי עומק שבו החברה מסמנת את הבינה המלאכותית כמרכז כובד חדש של האסטרטגיה שלה.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

מה קורה בשוק?

שוק הפרילנסרים חווה רעידת אדמה. משימות שבעבר היו מקור פרנסה למיליוני פרילנסרים כמו כתיבת תוכן, תרגום, עיצוב גרפי ואפילו קידוד בסיסי, מבוצעות כיום בלחיצת כפתור במערכות בינה מלאכותית. האיכות? לרוב הלקוחות היא מספיקה לגמרי. התוצאה ברורה: הביקוש לשירותים האלה יורד, ופייבר נאלצת לחשב מסלול מחדש.

והיא לא היחידה – גם Upwork דיווחה לאחרונה על ירידה בהכנסות מתחומי כתיבה ותרגום, ואף הציגה פיצ’רים חדשים שמבוססים על AI כדי לשמר לקוחות. Freelancer.com נוקטת גישה דומה ומשיקה כלים שמציעים אוטומציה של משימות פשוטות. השוק כולו מתכנס לאותה נקודה – שירותים פשוטים יהפכו לממוכנים, והערך האמיתי יהיה ביכולת להציע שירותים מתקדמים ויצירתיים שמבוססים על שילוב של אדם ומכונה.

המנכ”ל מיכה קאופמן לא משאיר מקום לספק: “הטרנספורמציה הנדרשת מחייבת אותנו להפוך לחברה רזה, אג’ילית ועם תשתית טכנולוגית חדשה, שבליבה AI”, כתב במכתב לעובדים. “זה ריסטרט כואב אך הכרחי כדי לשמור על מובילות ומנוע צמיחה”.

ולא רק במכתב, קאופמן חזר על המסר הזה שוב ושוב בחודשים האחרונים: “AI מגיעה לקחת את העבודות שלנו – גם שלי,” אמר בראיון. “מי שלא יאמצו את הכלים החדשים פשוט יישארו מאחור.” המסר חד: מי שלא ישתנה וילמד לעבוד עם הכלים החדשים, לא יישאר חלק מהארגון.

איך זה נראה מבפנים

הפיטורים הם רק קצה הקרחון. פייבר משנה את ה־DNA שלה ועוברת למבנה שמזכיר סטארט־אפ עם פחות שכבות ניהול, יותר צוותים קטנים ואוטונומיים שמקבלים החלטות במהירות.

במקביל, החברה משקיעה בבנייה מחדש של התשתיות הטכנולוגיות שלה כדי לאפשר שילוב של מודלים גנרטיביים בכל שכבה של המוצר וקצב פיתוח מהיר בהרבה. המטרה ברורה – לא רק להישען על AI, אלא להפוך אותו למנוע שמזרים ערך חדש גם ללקוחות וגם לפרילנסרים.

זו מגמה שאפשר לראות גם בעולם: Shopify, למשל, לא הסתפקה בהכרזות על מהפכת AI, היא הכניסה את השימוש בכלי בינה מלאכותית לכל שכבות הארגון, ממפתחים ועד צוותי תמיכה ומכירות. היא בנתה ממשק אחיד שמרכז את כל הכלים לעובדים והטמיעה תרבות של “ברירת מחדל – כן” לכל יוזמה מבוססת AI. הדוגמה הזו מראה איך שינוי אמיתי קורה לא רק בטכנולוגיה, אלא גם בתרבות ובאופן שבו עובדים חושבים ומקבלים החלטות.

בקרוב יראו המשתמשים פייבר שונה. מנועי חיפוש חכמים יותר, התאמת משימות אוטומטית, והצעות עבודה מותאמות אישית שמבוססות על אלגוריתמים מתקדמים – כל אלה אמורים להפוך את הפלטפורמה לדינמית ומדויקת יותר מאי פעם.

במקביל לכל זה, החברה נפרדת מהבניין המרכזי ברחוב קפלן בתל אביב, ותעבור בעתיד לקמפוס החדש של Wix – מהלך שמשדר צניעות והתייעלות אך גם רענון תרבותי ואולי אפילו סמל לפרידה מעידן ישן ופתיחת דף חדש.

הקרב על אמון המשקיעים

למרות גל הפיטורים, פייבר לא משנה את תחזית ההכנסות שלה לשנה הנוכחית, כ־430 מיליון דולר, ואף צופה להגיע ליעדי רווח מוקדם מהמתוכנן בזכות ההתייעלות. אבל המספרים מספרים סיפור מורכב יותר – שווי השוק של החברה הצטמצם לכ־870 מיליון דולר בלבד, והמנייה שלה צנחה בכ־25% מתחילת השנה.

אנליסטים מעריכים שהמהלך הנוכחי הוא לא רק קיצוץ אלא ניסיון לשנות את הסנטימנט השלילי בשוק, לשדר ש”החברה חוזרת לשולחן העבודה”, ולשכנע את המשקיעים שהעתיד של פייבר טמון ביכולת שלה להפוך לחברת AI מובילה ולא להישאר פלטפורמה מסורתית של פרילנסרים.

רגע של מבחן אנושי

מאחורי המספרים יש אנשים. מאות עובדים נפרדים היום מהחברה שגידלה אותם. פייבר מבטיחה חבילת פיצויים ותמיכה מקצועית במציאת עבודה חדשה, אבל עבור רבים זו עדיין מכה כואבת. באווירה פנימית מעורבת – בין הלם לעצב, לבין תקווה אמיתית לעתיד – החברה מנסה לשדר אופטימיות ולשמר את תחושת המשימה המשותפת.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית במשרד

חלק ממגמה רחבה והשלכות לעולם העבודה

פייבר אינה לבד. שוק ההייטק כולו עובר תהליך כואב של קיצוצים לצד השקעות אדירות בבינה מלאכותית. ממטא ועד מיקרוסופט, חברות מקטינות צוותים מסורתיים כדי לפנות משאבים לפיתוח יכולות AI, מתוך הבנה שזה כבר לא טרנד אלא תנאי הישרדות. גם בישראל, יותר ויותר חברות נאלצות לעצור גיוסים ולצמצם כוח אדם כדי לבנות תשתיות חדשות, להפוך מהירות וזריזות יותר, ולאמץ אסטרטגיה של AI-first שתאפשר להן להישאר רלוונטיות בעולם שבו האוטומציה משנה את חוקי המשחק.

פייבר בוחרת לא רק לשרוד אלא להוביל ולהפוך לחברה שה־DNA שלה הוא בינה מלאכותית, לבנות מחדש את הערך שהיא מספקת ללקוחות ולפרילנסרים, ולהתחרות בעולם שבו גם הכלים עצמם הופכים לשחקנים. זה לא רק שינוי ארגוני, זו הצהרת כוונות לשוק כולו. מי שידע לאמץ את הכלים החדשים ולהשתמש בהם ככוח מכפיל ימצא את מקומו בעולם העבודה הבא. מי שיתעלם, עלול לגלות שהמשחק השתנה ושאין לו בו מקום.

הפוסט פייבר מפטרת עובדים ומנסה להמציא את עצמה מחדש הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

האם הבינה המלאכותית היא בועה?

אביתר אדרי — Wed, 17 Sep 2025 12:16:32 +0000

כשאחד האנשים החשובים ביותר בעולם הבינה המלאכותית אומר שהמצב הנוכחי מזכיר לו את בועת הדוט-קום – כדאי לשים לב. ברט טיילור הוא לא סתם מישהו שמעיר הערות מהצד, הוא מנכ”ל ומייסד Sierra, יו”ר דירקטוריון OpenAI, ואחד מהדמויות הכי משפיעות בסיליקון ואלי. כשהוא משווה את מה שקורה היום לתקופה שהסתיימה בקריסה דרמטית ב-2000, זה אמור להדליק נורות אזהרה. בואו נראה מה בדיוק הוא אמר, ומה זה אומר על העתיד של התעשייה.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

ההשוואה לבועת הדוט-קום

ברט טיילור אמר לאחרונה שלדעתו סצנת ה-AI מזכירה מאוד את בועת הדוט-קום. משפט קצת מפחיד למי שנמצא בלב התעשייה, ובליבה של חברה שהגיעה מכמעט אלמוניות מוחלטת למעמד של משפיעה עולמית.

באירוע בסן פרנסיסקו הוא שיתף על המצב, כפי שהוא רואה אותו. על סכומי ההשקעות הדמיוניים שזורמים לתעשייה, על חברות שעלו לגדולה ואחרות שקרסו. אז היו אלה אמזון וגוגל שמיצבו עצמן ככוח עולמי, והיום – כך הוא מקווה – תהיה זו OpenAI, שמתחרה באותו “מגרש משחקים של הגדולים”, ממש לצד אותן חברות שנולדו לפני שני עשורים והיום רואות איך הן צריכות לחלוק את הבמה עם שחקניות חדשות.

מזיזים את הגדרת ה-AGI

כשהוא נשאל על AGI – אותה בינה מלאכותית כללית שיכולה לבצע הכללות, לפתור בעיות שבהן לא נתקלה ושדומה בפרמטרים רבים ליכולות אנושיות – הוא אמר שאנחנו כל הזמן מזיזים את ההגדרה קדימה. את מבחן טיורינג כבר מזמן עברנו – אותו מבחן שבא לבדוק האם במישור שיחתי נוכל להבחין אם היישות שמדברת איתנו היא רובוט או אדם אמיתי. ולגבי המודלים של היום – לטענתו לפני 3 שנים היינו רואים בהם כ-AGI לכל דבר ועניין.

מי יישאר עומד כשהעשן יתפזר

אבל היום, כשהמרדף אחר סופר אינטיליגנציה יוצר מרוץ חימוש בין תאגידי על, וכשטאלנטים מעולם ה-AI מקבלים מענקי גיוס בשווי 100 מיליון דולר ויותר, נראה שיש שתי אפשרויות: הראשונה, שאנחנו עומדים בפני דור חדש של מודלים שהולכים לגמד את כל מה שהכרנו עד היום. השנייה, שיש פה בועה והייפ מטורף, ושסכומים מצחיקים נזרקים לאוויר, בעיקר כדי למנוע מהמתחרות להחזיק בטאלנטים.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

מנצחים ומפסידים

כך או כך – יש פה בועה! יהיו מנצחים ויהיו מפסידים. יש חברות כמו גוגל ו-xAI שעלו על העגלה באיחור, אבל הצליחו להדביק את הקצב מהר מאוד, ויש חברות כמו אפל, מטא ו-AWS שעדיין מנסות לבסס את המקום שלהן בביצה. אגב, הניסיון לייצר סופר אינטליגנציה מוליד גם אתגרים עצומים חדשים, כך אומר טיילור. איך בני אדם אמורים לפקח על מודלים שהפכו לחכמים יותר מבני אדם? לדבריו צריך לייצר טכנולוגיה שמפקחת על הטכנולוגיה. זה מאוד מזכיר דברים שאנחנו שומעים מאנטרופיק – עוד חברה שחלוצה בתחום ה-ALIGNMENT והפיקוח על מודלי AI.

ומה לגבי המשקיעים? מי שיבחר בצד הלא נכון, יפסיד הרבה מאוד כסף כשהבועה תתפוצץ. אף אחד לא יכול להבטיח לך שאתה מהמר על הסוס הנכון, והסכומים שעפים פה באוויר בשנה האחרונה לא נמדדים במאות מיליונים, אלא במאות מיליארדים! מה שבטוח – העתיד שייך למערכות AI ולסוכני AI שכבר היום משתלבים בחברות וארגונים, ויוצרים מציאות חדשה – עולם עבודה היברידי בו מכונות חכמות עובדות יחד עם בני אדם, כדי לפתור את אתגרי המאה ה-21.

ברוב המקרים חברות וארגונים לא יפתחו מאפס פתרונות חכמים, ופה בדיוק נכנסת הטכנולוגיה של חברות כמו OpenAI, גוגל, אנטרופיק ואחרות. מוצרי מדף שיכולים להזניק חברות וארגונים קדימה, בשבריר מהעלות של פיתוח עצמאי.

הפוסט האם הבינה המלאכותית היא בועה? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

ה-AI הישראלי שיחסוך לכם עו”ד בתביעות קטנות

מערכת האתר — Wed, 17 Sep 2025 07:42:44 +0000

סטארטאפ ישראלי בשם Flash Justice מנסה לעשות מהפכה בבתי המשפט ומשיק כלי בינה מלאכותית חדש בשם “התובע”, שמטרתו להפוך את הליך התביעות הקטנות לנגיש ופשוט לכל אחד, גם בלי עורך דין או ידע משפטי מקדים. המערכת יודעת לנסח בתוך דקות כתב תביעה תקני להגשה בבית המשפט, ובכך להתמודד עם אחת הבעיות המרכזיות שמרתיעות אזרחים מהגשת תביעה – טעויות טכניות שמובילות לפסילה.

הישארו מעודכנים

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

טעויות שמחסלות תביעות

לכאורה, בתי המשפט לתביעות קטנות נועדו לאפשר לכל אזרח להגן על זכויותיו בקלות, בלי ייצוג משפטי יקר. בפועל, מדי שנה נזרקות לפח תביעות בהיקף של כ־100 מיליון שקלים, רק בגלל פגמים טכניים בהגשה. זו לא רק בעיה כספית אלא גם חברתית – אנשים מוותרים על מימוש זכויותיהם בגלל הבירוקרטיה.

כתב תביעה מדויק בדקות

כאן נכנס לתמונה “התובע” – מערכת שמבטיחה להקטין את שיעור הפסילות, ולהגיש כתב תביעה ברמה שמחזקת את עמדת התובע בדיון או בפשרה. לדברי היזמים, הכלי עבר אימון ייעודי על אלפי תיקים אמיתיים מבתי משפט בישראל. הוא מחובר ישירות למידע הרשמי של מערכת המשפט כדי להבטיח עדכניות ולמנוע “הזיות” – אחת הבעיות הידועות של מודלי שפה כמו ChatGPT.

כמה זה עולה?

Flash Justice מציעה שלושה מסלולים:

טיוטה בלבד: ניסוח כתב תביעה בפורמט עריכה, ב־149 ש”ח.
טיוטה + הגשה: ניסוח התביעה והגשה לבית המשפט, ב־399 ש”ח.
מודל הצלחה בלבד: תשלום של אגרת בית המשפט ו־20% מהסכום שייפסק לטובתכם. אם מפסידים – לא משלמים בכלל.

ומה אומרים הנתונים?

על פי דיווחי החברה, במסגרת פיילוט ראשוני הוגשו באמצעות הכלי כ־300 תביעות קטנות. אף אחת מהן לא נפסלה מסיבות טכניות, ו־85% מהמשתמשים דיווחו כי ניצחו בתביעה או הגיעו להסדר פשרה. ההצלחה הזו חיזקה את אמון הצוות במוצר והייתה נקודת המפנה שהובילה אותם לתכנן את הצעד הבא – התרחבות לשוק הבינלאומי.

תחום התביעות הקטנות בישראל מוערך בכחצי מיליארד שקלים בשנה. אבל הפוטנציאל הגדול באמת נמצא מעבר לים – בארה”ב, שם מדובר בשוק של כ-4 מיליארד דולר.

ומה עם הסיכונים?

לצד ההבטחה הגדולה, יש שאלות שעדיין פתוחות: מה קורה אם המערכת תפיק כתב תביעה שגוי מהותית – האם החברה נושאת באחריות? ומה עמדת לשכת עורכי הדין כלפי כלים כאלה, שמייתרים בחלק מהמקרים את הצורך בעורכי דין? וגם, האם קלות השימוש לא תוביל להצפה של תביעות סרק, שתכביד עוד יותר על מערכת המשפט? שאלות כאלה עשויות להעסיק בקרוב את הרגולטור ולבחון את גבולות השימוש בבינה מלאכותית במערכת המשפט.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס AI לעורכי דין ומשפטנים

בין בירוקרטיה לצדק נגיש

בימים שבהם ההליך המשפטי נתפס כיקר, איטי ומתיש, Flash Justice מנסה להנמיך את אחד החסמים המשמעותיים ביותר בהגנה על זכויות בסיסיות. אם תוצאות הפיילוט יישמרו לאורך זמן, “התובע” עשוי להיות לא רק כלי טכנולוגי חדשני, אלא סמל למאבק על נגישות הצדק בעידן הדיגיטלי.

הפוסט ה-AI הישראלי שיחסוך לכם עו”ד בתביעות קטנות הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית