איך משתמשים ב-timeOS

לפני הכל - כדאי לדעת שאם תירשמו דרכנו, תיהנו מהטבה קטנה - פה מתחברים לכלי. כמו כן, פה תמצאו מדריך מקיף לגרסה החדשה של timeOS.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

אם במאמר הקודם דיברנו על החדרים (Rooms) של timeOS - אותם מרחבים דינמיים שמרכזים את כל השיחות, התמלולים והתוצרים – הרי שהסוכנים (Agents) הם מי שגורמים לכל זה לזוז. מדובר במערכת חכמה של עוזרים וירטואליים שפועלים בזמן אמת מתוך השיחות עצמן, מבינים את ההקשר, ומבצעים פעולות מיידיות עוד לפני שחשבתם לבקש.

מ"פגישה" ל"פעולה"

הרעיון פשוט אך עוצמתי: הסוכנים של timeOS נבנים מתוך השיחה עצמה. הם יודעים מה נאמר, מי אמר זאת, ומה המשמעות התפעולית של הדברים. במקום שתצאו מהפגישה עם רשימת מטלות מעורפלת, אתם יוצאים עם סיכום, תיעוד, משימות, ואפילו טיוטת מייל מעודכנת - הכול כבר בוצע.

הייחוד של הסוכנים הוא בכך שהם לא מחכים לפקודות. הם לא צריכים פרומפט, אלא פועלים מתוך “רגעים” בשיחה. כשהלקוח אומר “נפגש בשבוע הבא”, הסוכן מזהה את מילת הטריגר וכבר מתזמן פגישה ביומן (אם נתתם לו רשות לעשות זאת). כשנשמעת המילה “הצעת מחיר” – נוצר מסמך. כשהוזכרה החלטה בפרויקט – העדכון כבר נשלח ל-Notion או ל-Slack. כך הופכת כל שיחה ממידע לפעולה.

פקודות מובנות ויצירת סוכנים אישיים

ל-timeOS יש כבר כמה סוכנים מובנים שניתן להפעיל מיידית דרך הפקודה / (לוכסן / קו נטוי). למשל:

/list my latest tasks: מאתר כל משימה פתוחה מהשיחות האחרונות.

/send follow-up email: מנסח מייל המשך עוד לפני ששכחת שהיה אחד.

/send tldr to the team: שולח תקציר תובנות לערוץ הצוות המתאים.

יצירת סוכן ב-timeOS

שילוב עם הכלים הקיימים

אבל הכוח האמיתי נמצא ביכולת ליצור סוכנים מותאמים אישית. המשתמשים יכולים לתאר בשפה טבעית מה ברצונם שהמערכת תבצע, למשל: “צור דוח פגישה ושלח לכל המשתתפים”. ואז פשוט להגדיר מתי זה קורה: אוטומטית אחרי כל פגישה, או רק כאשר מזוהה רגע מסוים, כמו “נאמרה המילה הצעה”. כך כל אחד יכול לבנות לעצמו עוזר דיגיטלי שמבין את שגרת העבודה האישית שלו.

ככה בונים סוכן ב-timeOS

היכולות של שילוב עם כלים קיימים

אחת מהחוזקות הגדולות של timeOS היא שהסוכנים יודעים לדבר עם הכלים שכבר עובדים אצלכם: Slack, Notion, Google Docs, מערכות CRM ועוד. המשמעות היא שכל פעולה שהייתם מבצעים ידנית אחרי פגישה - תיעוד, סיכום, עדכון או שליחה - יכולה להתרחש לבד, בלי שתצטרכו לזכור לעשות זאת.

העידן האייג'נטלי

הסוכנים של timeOS הם הצעד הבא במעבר ממערכות תמלול לכלים אייג’נטליים (Agentic AI). בעוד שעד כה ה-AI רק “הקשיב”, כעת הוא גם “פועל”. וב-timeOS הוא לא סתם פועל, אלא עושה את זה בתוך הקונטקסט שלכם - השיחות שלכם!

עם הזמן, סביר שנראה עוד ועוד סוכנים שידעו גם להתעדכן לבד, לזהות דפוסים חוזרים ולהציע פעולות מבלי שתגדירו אותן מראש. גם ב-timeOS. או במילים אחרות – השיחות יתחילו לנהל את עצמן, ואתם תוכלו להתרכז שוב במה שחשוב באמת: לדבר ולהתרכז בשיחה ולא בכל מה שמסביב.

הפוסט הסוכנים החדשים של timeOS עוזרים לכם להפוך שיחה למסמך הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה זה בעצם Room?

לפני הכל, פה תמצאו את המדריך המקיף שלנו על שינוי הממשק של timeOS וה-Agents החדשים שלהם. במדריך זה אנחנו רוצים להתמקד בפיצ'ר אחד ספציפי - החדרים החדשים (Rooms).

החדרים של timeOS. מרחב אחד שמרכז שיחה, תמלול וסוכנים חכמים.

המרחב החדש ב-timeOS

Room הוא המרחב החדש של timeOS. כל פגישה מוקלטת יוצרת אוטומטית חדר חדש עם שם הפגישה, סיכום, תמלול מלא וכל פעולה של סוכן (Agent) שהופעלה במהלך הפגישה. בניגוד לממשק הישן, כאן הכול מתרכז במקום אחד - גם ההקלטות, גם המסמכים וגם כל התוצרים הנלווים.

תפריט צד שנותן קונטקסט לחדר

בתוך ה-Room תמצאו תפריט צד (Context) שמרכז את ההקלטה, התמלול וכל תוצר נוסף שנוצר מהשיחה. כך ניתן לחזור לכל פרט, לערוך, לשתף או להפעיל סוכנים נוספים ישירות מתוך החדר.

איך משתמשים בחדרים?

יצירת חדרים לנושאים שונים

מעבר לניהול פגישות, ניתן ליצור חדרים סביב נושאים, לקוחות או פרויקטים. תייגו לקוח ל-Room, וכל שיחה עתידית עמו תתווסף לשם באופן אוטומטי. כך מתקבל רצף שיחות אחד, מאורגן לפי הקשר עסקי או תוכני - מבלי שתצטרכו לעשות דבר.

אז איך מתחילים? לחצו על Create Room +, הוסיפו לקוחות או שיחות דרך @context, ופתחו את הצ’אט כדי לשאול שאלות או להפעיל סוכנים.

יצירת חדר ב-timeOS

ניהול צ’אט והפעלת סוכנים

ניתן גם לנהל צ’אט בתוך ה-Room כדי לשאול שאלות או להפעיל סוכנים: לקצר סיכומי פגישות, להרחיב תקצירים, להפיק ציטוטים או לשלוח משימות ישירות לכלים כמו Slack או מערכת ניהול פרויקטים. כל גרסה של סיכום נשמרת בנפרד - כך שהמקור תמיד נשאר ללא שינוי.

הפעלת סוכנים בתוך חדרים ב-timeOS

שיתוף חדרים

ניתן לשתף Room עם עמיתים או שותפים עסקיים, אך שימו לב - השיתוף כולל את כל התוצרים, הווידאו והסיכום המקורי - אך לא את הצ’אט הפנימי (לפחות כרגע). המשמעות היא שניתן לפתוח את החדר לכל מי שצריך גישה לתוכן, מבלי לחשוף את שיחות הרקע.

שיתוף חדרים - שימו לב שאתם לא משתפים רק את השיחה, אלא גם את כל הקונטקסט.

מה אפשר לעשות עם ה-Rooms?

1) Room לסגירת עסקאות

צרו חדר נפרד לכל לקוח. הפכו שיחות להצעות מחיר בעזרת הסוכן Doc Agent, או הפיקו תקצירים וסקירות מצב עם סוכנים כמו Proposal, Account Overview ו-Follow-up.

2) Room לפרויקטים ולפוקוס

בנו חדר סביב נושא, כמו משוב משתמשים או תהליך Onboarding. סוכנים כמו “Send TLDR to the team” או “List action items” יסכמו שיחות ויהפכו אותן למשימות ישימות.

3) Room ללמידה והתפתחות

צרו חדר שמרכז פידבק, שיחות קודמות והחלטות. כך ניתן “לאמן” את המערכת להבין את סגנון הניהול או התקשורת שלכם. בקרוב תתווסף גם יכולת Feedback Collector שתלמד מדפוסי השיחות.

מה הלאה?

לדברי החברה - timeOS רק בתחילת הדרך עם Rooms. בעתיד, החדרים יתעדכנו מעצמם - תקצירים, הצעות ובריפים יתחדשו אוטומטית ככל שיתווספו שיחות חדשות. בנוסף, תתאפשר שיתוף סלקטיבי של תוצרים או סיכומים בלבד.

הפוסט החדרים החדשים ב-timeOS: מהפכה בניהול שיחות הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

השיחה שהופכת לפעולה

דמיינו פגישה שבועית של צוות מכירות. בסוף השיחה, מנהלת הצוות אומרת: “דני, תעדכן את הלקוח עד יום שלישי”. בעולם הרגיל, זה נרשם במחברת או בתמלול הפגישה, ומשם, תלוי בזיכרון. ב-timeOS, הרגע הזה הוא טריגר: הסוכן מזהה את ההנחיה, יוצר משימה ב- Asana, מציב דדליין, ומכין טיוטת מייל מעקב לדני. אף אחד לא ביקש ממנו. זו המשמעות של “פגישות כפרומפטים” - כל משפט רלוונטי הופך לפעולה ממשית.

שלושה מרחבים שמשנים את הדרך לעבוד

במרכז הגרסה החדשה של timeOS עומדת שיטה פשוטה להבנה: Lobby, Rooms ו-Agents.

ה-Lobby הוא כמו צ’אט יומי שבו אפשר לשאול כל דבר על סמך השיחות הקודמות - “מה המשימות שלי השבוע?”, “מי מהלקוחות ממתין למענה?”, “הכן אותי לפגישה עם רותי מחר”. מאחורי הקלעים פועלים סוכנים שמחפשים תשובה מדויקת בכל ההיסטוריה של הפגישות, המסמכים וההודעות שלכם.

דלת הכניסה שמופעלת לסוכנים ב-timeOS

ה-Rooms הם מרחבי עבודה קבועים לפי לקוחות, פרויקטים או נושאים. כל פעם שמתקיימת פגישה רלוונטית, החדר מתעדכן אוטומטית עם סיכום פגישה מוכן עבורכם בלוח ההקשר (context panel), משימות ותוצרים. אין צורך לתייג ידנית או לארגן קבצים, המערכת מזהה הקשרים בעצמה. כשאתם חוזרים לחדר, הכל שם - כולל מה שדובר, מה שנסגר ומה שנשאר פתוח. אתם יכולים להוסיף עוד הקשרים, לקוח או פגישות עבר ולבנות את החדר סביב כל נושא שתבחרו.

חשוב לדעת: כשאתם משתפים חדר, שימו לב שזה נותן למשתמשים אחרים גישה לכל התוכן שלו כולל הקלטות עבר, קבצים ותובנות הקשורות לאנשים או ארגונים בו. ועוד משהו שחשוב להבין, הלובי מיועד לשיחות מהירות, בלתי פורמליות, החדרים לעומת זאת הם מרחבי עבודה מתמידים עם הקשר מוגדר, סוכנים, פעולות ותוצרים. 

חדרים שומרים את כל מה שקשור לנושא אחד במקום אחד

וה-Agents הם הסוכנים עצמם, עוזרים דיגיטליים קטנים שמתמחים במשימות שונות: יצירת מסמך, שליחת מייל, עדכון לוח שנה או כתיבה ב-Notion. אפשר להריץ אותם לפי דרישה, או להגדיר שיפעלו אוטומטית אחרי כל פגישה. התוצאה? מערכת שמבינה הקשר, זוכרת רצף, ופועלת בזמן הנכון.

הסוכנים ב-timeOS הם כמו עוזרים אישיים ליעילות שלכם

מדריך קצר לאיך מפעילים סוכן (Agent)

כדי להבין את הכוח של timeOS, כדאי לבנות סוכן אחד בעצמכם. זה תהליך של כמה דקות בלבד, ואחרי הפעם הראשונה, כל השאר כבר אינטואיטיבי.

1. פותחים את בונה הסוכנים (Agent Builder): מהמסך הראשי, הקלידו “/Agents” או לחצו על הכפתור עם הסמל המתאים. בחרו “Create Agent ” כדי להתחיל (כמו בתמונה למעלה).

2. נותנים שם קצר וברור: בחרו שם שתבינו מיד מה הוא עושה – למשל: /בוט למייל מעקב, /מסכם פגישות, או /מחולל מסמכים.

תנו שם רלוונטי ותיאור לסוכן שלכם

3. מגדירים את התפקיד של הסוכן: במשבצת התיאור כתבו לסוכן מה אתם רוצים שיבצע. לדוגמה: “סכם את פגישות היום, צור מסמך חדש ושלח מייל מעקב עם משימות לביצוע.”

4. מוסיפים הקשר ופעולות: בתחתית החלון יש שלוש הגדרות פשוטות -

• @ Context - מאיפה הסוכן שואב מידע (פגישות, לקוחות, מסמכים).

• # Actions - מה הוא עושה בפועל (יוצר מסמך, שולח מייל, מוסיף ל-Notion או ל-Monday).

• Time - כמה אחורה הוא מסתכל: היום, השבוע, או כל הזמן.

5. קובעים מתי הוא ירוץ: אפשר לבחור שירוץ רק כשמבקשים, או אוטומטית אחרי כל פגישה. לדוגמה: “תרוץ רק אם הלקוח אמר ‘שלח לי הצעת מחיר’.”

תבחרו מתי הסוכן שלך יופעל.

6. שומרים ומפעילים: לחצו על Create Agent, וזהו. מהרגע הזה, כל מה שצריך לעשות הוא להקליד את שמו בשורת הפקודה והסוכן שלכם יוצא לדרך.

איך זה נראה ביום עבודה אמיתי

בוא נחשוב על רותי (שם בדוי) סמנכ"לית שיווק בחברה בינונית שעובדת עם timeOS כבר חודש. בבוקר, היא שואלת בלובי: “מה נשאר פתוח מהישיבה של יום חמישי?” המערכת מחזירה רשימת משימות, מי אחראי עליהן, ומה הסטטוס. במהלך היום, היא נכנסת לחדר “לקוח A”. החדר כולל את כל הסיכומים והמסמכים מהפגישות הקודמות, כולל הקלטות ותוצרים.

רותי מבקשת: “צור מסמך הצעה חדש ללקוח הזה”, והסוכן בונה טיוטה מבוססת נתונים קודמים, שומר אותה בגוגל דוקס, ושולח קישור לצוות. היא לא פתחה אפילו אפליקציה אחרת. בשבילה, זה כמו לעבוד עם עוזר אישי שמכיר את כל ההיסטוריה ומקבל פקודות בשפה טבעית.

כשהמידע זז לבד

timeOS פועלת עם הכלים הקיימים בארגון  גוגל דוקס, Slack, Notion, מאנדיי, Asana, אאוטלוק ודרייב. זה חשוב כי היא לא מנסה להחליף מערכות, אלא לקשור ביניהן. כשהסוכן כותב מייל או מוסיף משימה, הוא עושה זאת בכלים שכבר קיימים אצלכם. כך המידע נשאר במקום שבו כולם רגילים לעבוד, רק עם פחות מאמץ ידני. מנהלים שמיישמים את הכלי מדווחים על ירידה חדה בזמן המוקדש למעקב אחרי פגישות, אבל הערך האמיתי הוא אחר: החלטות כבר לא נעלמות בין פגישות.

איך מתחילים בלי להעמיס

הדרך הנכונה להתחיל עם timeOS היא לא להגדיר עשרות סוכנים, אלא לבנות הרגל פשוט אחד. התחילו בלובי עם משפט אחד: “מה המשימות שלי מ־7 הימים האחרונים.” אחר כך פתחו חדר אחד בלבד - פרויקט מרכזי או לקוח אסטרטגי. תנו לסוכן לסכם את הפגישות הקודמות, והפעילו פעולה אחת – למשל “צור מסמך הצעה ללקוח הזה”.

לאחר כמה ימים, כשתראו שהתוצרים נאספים אוטומטית, הוסיפו סוכן אוטומטי ראשון: “שלח פולואפ אחרי כל פגישה”. זה כל מה שצריך כדי להבין את הערך. אחרי שבוע עבודה, המערכת כבר תתחיל להרגיש כמו צוות עוזרים שמחכה להנחיה (פרומפט) הבאה שלכם.

סוג חדש של אחריות ניהולית

יש מי שחושש מהאוטומציה - “אם המערכת עושה בשבילי, אולי אפספס משהו.” אבל דווקא ההפך קורה. כאשר משימות, מיילים וסיכומים עוברים למסלול אוטומטי, מתפנה זמן לבקרה ולחשיבה. מנהלים יכולים לבדוק מגמות כמו כמה החלטות בוצעו בזמן, כמה תוצרים נוצרו, ואיפה יש צווארי בקבוק. המערכת לא מחליפה אחריות, היא מחזירה אותה למקום הנכון - הניהול עצמו.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, timeOS אינה עוד אפליקציה לניהול פגישות. היא שכבת פעולה שמחברת בין השיחה לביצוע. במקום להוסיף עוד כלי לרשימה, היא גורמת לכל הכלים הקיימים לעבוד יחד - מיילים, משימות, מסמכים ולוחות שנה - סביב אותו עקרון פשוט: מה שנאמר, קורה. פגישות כבר לא נמדדות בכמה החלטות התקבלו, אלא בכמה צעדים בוצעו. ובסביבה כזו, גם זמן הפגישה חוזר להיות מה שהוא אמור להיות - מקום לחשיבה, לא לתיעוד.

אם אתם רוצים עוד אינפורמציה או עזרה על איך עובדים עם timeOS, כנסו כאן. 

הפוסט ניהול פגישות עם timeOS בעידן הסוכנים החכמים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

חזון פורץ דרך לעברית בעידן הבינה המלאכותית

העברית, שפה עשירה ומורכבת, מצאה את עצמה מפגרת אחרי השפה האנגלית בעידן המהפכה הטכנולוגית של הבינה המלאכותית. ivrit.ai נוסדה על ידי חבורה מוכשרת של ישראלים במטרה לשנות את המציאות הזו מן היסוד. החברה חרטה על דגלה משימה שאפתנית: להציב את העברית בחזית החדשנות הטכנולוגית העולמית, כשפה שוות ערך לחלוטין לאנגלית.

במרכז החזון עומד מאגר נתונים עצום ואיכותי, המכיל למעלה מ-13,000 שעות של תוכן מוקלט. מתוך זה, 295 שעות של תמלולים נאספו בעזרת מתנדבים נלהבים, ו-93 שעות נוספות הגיעו מתמלולים מקצועיים. המגוון העשיר של יותר מ-1,000 דוברים שונים מבטיח שהמודל מסוגל להתמודד עם מגוון רחב של סגנונות דיבור, מבטאים וניואנסים לשוניים. תשתית זו מהווה את אבן היסוד למהפכה אמיתית בעולם הבינה המלאכותית בעברית, ומאפשרת פיתוח כלים מתקדמים שיתמכו בשפה העברית באופן מלא ומדויק בכל פלטפורמה וכלי טכנולוגי.

המציאות הטכנולוגית של היום יוצרת פער הולך וגדל בין דוברי אנגלית לדוברי עברית. בעוד שמערכות כמו ChatGPT מחוללות מהפכה עולמית, דוברי העברית - מרופאים ועד מהנדסים, מסטודנטים ועד אנשי עסקים - נאלצים להתפשר על יכולות מוגבלות. ב- ivrit.ai מאמינים שכל דובר עברית ראוי לגישה מלאה לטכנולוגיות המתקדמות ביותר, בשפתו הטבעית. לכן הם השקיעו ויצרו תשתית נתונים איכותית שתאפשר לחברות טכנולוגיה להציע תמיכה מלאה בעברית, ברמה זהה לזו שמוצעת באנגלית.

איך מתמללים?

ivrit.ai הוא כלי פשוט וחינמי. מדובר במיזם חופשי ללא כוונת רווח, שמופעל כולו בהתנדבות. כדי למנוע מקרים של שימוש לרעה או שימוש יתר, אפשר להשתמש בו רק באמצעות חשבון גוגל. לאחר שנכנסים לממשק בוחרים קובץ להעלאה או גרירה ולוחצים על "תמלל", ממתינים ומקבלים את התוצאה. חשוב להעתיק אותה, כי התוצאות אינן נשמרות על השרת.

טכנולוגיה פורצת דרך בתמלול עברית

המודל החדש של ivrit.ai מציג קפיצת מדרגה משמעותית בעולם התמלול בעברית. בזכות שילוב חדשני של טכנולוגיית whisper-turbo עם מאגר נתונים מקיף שנאסף בפרויקט תמלול ההמונים, הצליחה החברה ליצור מערכת תמלול מהירה ומדויקת במיוחד. הביצועים המרשימים של המודל באים לידי ביטוי במהירות העיבוד יוצאת הדופן - שעת הקלטה מתומללת בפחות מ-15 דקות על מחשב מקבוק M1. מה שהופך את ההישג למשמעותי במיוחד הוא היכולת להפעיל את המערכת ביעילות גם על מחשבים ללא כרטיס מסך חזק. זוהי בשורה של ממש למשתמשים רבים שעד כה נאלצו להתפשר על פתרונות איטיים או יקרים. הודות לארכיטקטורה החדשנית והיעילה, המערכת מספקת תוצאות מדויקות תוך שמירה על מהירות עיבוד גבוהה, ומציבה סטנדרט חדש בתחום התמלול האוטומטי בעברית.

יתרונות מרכזיים

המודל החדש של ivrit.ai מביא עמו שורה של יתרונות פורצי דרך בעולם התמלול בעברית. בראש ובראשונה, המערכת מציגה מהירות עיבוד מרשימה שמשנה את כללי המשחק - מה שבעבר לקח שעות, מתבצע כעת במהירות מפתיעה. הפריצה הטכנולוגית המשמעותית ביותר היא היכולת להריץ את המודל ביעילות על CPU בלבד, מה שהופך אותו לנגיש הרבה יותר למשתמשים רבים. למרות הפישוט והייעול בארכיטקטורה, המודל שומר על רמת דיוק גבוהה שאינה נופלת מזו של המודלים הגדולים והמורכבים יותר שקדמו לו. שילוב זה של מהירות, יעילות ודיוק יוצר פתרון מושלם עבור כל מי שזקוק לתמלול מקצועי בעברית.

מאחורי הקלעים של פיתוח המודל

יועד סנפיר, המוח מאחורי המודל החדשני של ivrit.ai, עומד לחשוף בקרוב את הסיפור המלא מאחורי פיתוח המערכת. בבלוג פוסט מקיף, סנפיר יפתח צוהר אל תהליך הפיתוח המורכב ויחשוף את כל רבדי העבודה המאתגרת. הוא יתאר את תהליך האימון המתוחכם של המודל, יחלוק את האתגרים הטכניים המשמעותיים שנתקל בהם הצוות, ויציג את הפתרונות היצירתיים שפותחו כדי להתגבר על באגים מורכבים במערכת Hugging Face. במיוחד לקהילת המפתחים, יועד יחשוף את קוד האימון המלא, מתוך מחויבות לשקיפות ורצון לקדם את תחום עיבוד השפה העברית. פרסום זה צפוי להוות אבן דרך משמעותית בפיתוח כלי בינה מלאכותית בעברית ולסייע למפתחים נוספים בתחום.

שיתוף פעולה קהילתי לקידום הטכנולוגיה בעברית

ivrit.ai מנגישה מגוון מודלים משופרים הזמינים לשימוש חופשי ומסחרי דרך פלטפורמת Hugging Face. ניתן לגשת גם דרך Github. בחברה מאמינים בכוחה של הקהילה ומזמינים את כולם לקחת חלק בהתפתחות הטכנולוגית הזו. המודלים והמאגרים פתוחים להתנסות, והם מעודדים משתמשים לשתף את חוויותיהם ולתרום מהידע שלהם. הצוות מחויב לתמוך בכל מי שמעוניין להטמיע את המודלים או להצטרף למאמצי הפיתוח. ב- ivrit.ai מאמינים שרק באמצעות שיתוף פעולה קהילתי הם יוכלו לשפר ולקדם את הטכנולוגיה בעברית.

השקת המודל החדש של ivrit.ai מסמנת נקודת מפנה בעולם עיבוד השפה העברית. בעוד שהעברית נותרה לאורך שנים מאחור בתחום הטכנולוגי, המודל החדש מציב סטנדרטים חדשים של מהירות, דיוק ונגישות. עם יכולת לתמלל שעת הקלטה בפחות מ-15 דקות, תמיכה במגוון פלטפורמות חומרה, ודיוק ברמה גבוהה, המודל פותח עידן חדש של אפשרויות עבור דוברי העברית. מעבר להישג הטכנולוגי, הפרויקט מייצג את כוחה של הקהילה הטכנולוגית הישראלית ואת המחויבות להנגשת כלים מתקדמים לכל דובר עברית. עם מאגר נתונים עשיר של אלפי שעות הקלטה ותמיכה קהילתית רחבה, ivrit.ai מובילה את המהפכה בעיבוד שפה טבעית בעברית ומציבה את התשתית לדור הבא של יישומי בינה מלאכותית בשפה העברית.

אם פרטיות הקבצים שלכם חשובה לכם ואתם מעדיפים להימנע משימוש בענן, אנחנו מזמינים אתכם להיכנס למדריך בו תמצאו הסבר מפורט על הורדה והתנסות בתוכנה לתמלול קבצים ארוכים בעברית, המבוססת על המודל של ivrit.ai.

הפוסט מודל תמלול חדשני בעברית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

היקף הבעיה והתופעה

במספר מחקרים שנערכו, חוקרים ומומחי טכנולוגיה גילו כי Whisper נוטה לייצר "הזיות" בתמלול – המצאת מילים ומשפטים שאינם נאמרים כלל בהקלטות. כך, במקום לתמלל בצורה מדויקת, הכלי יצר אמירות לא מציאותיות, כולל הערות עם השלכות חברתיות ותרבותיות בעייתיות, ואף המציא מידע רפואי שלא נאמר. לדוגמה, באוניברסיטת מישיגן גילו החוקרים כי ב-8 מתוך 10 הקלטות של ישיבות ציבוריות, תמלולי Whisper הכילו חלקים מומצאים שלא נאמרו כלל.

בהתבסס על מחקרים נוספים, נמצא כי הכלי "מדמיין" גם אמירות הכוללות התייחסויות גזעניות, רטוריקה אלימה, והצעות לטיפולים רפואיים שאינם קיימים. לדוגמה, אחד מהממצאים הבולטים כלל תמלול של "אנטיביוטיקה היפראקטיבית", טיפול דמיוני לחלוטין. כל אלו מראים את מגבלות הדיוק של Whisper, שמעלים חשש באשר לאמינות התמלול כאשר מדובר בהקשרים חשובים וחיוניים כמו מערכת הבריאות.

הסיכונים בשימוש בכלי Whisper בהקשר רפואי

חרף בעיית הדיוק, נראה כי כלי Whisper נמצא בשימוש נרחב במוסדות רפואיים. חברת Nabla, למשל, המפתחת כלי תמלול רפואיים מבוססי Whisper, דיווחה כי מעל ל-30,000 רופאים ו-40 מערכות בריאות שונות ברחבי העולם, כולל בתי חולים מובילים, עושים שימוש בכלי זה לצורך תמלול ביקורים רפואיים. כ-7 מיליון ביקורים תומללו עד כה באמצעות הכלי.

הבעיה החמורה ביותר בשימוש במערכת כזו נובעת מאי-האפשרות לבדוק את דיוק התמלול, שכן כל ההקלטות נמחקות לאחר התמלול מטעמי פרטיות. אם נוצרת שגיאה או "הזיה" במהלך התמלול, הצוות הרפואי יכול להתקשות לאמת את הדברים מול ההקלטה המקורית, במיוחד כשחלים לחצים ודרישות להשלמת תמלולים במהירות. במצבים רפואיים, בהם כל פרט הוא קריטי, שגיאות תמלול עלולות להוביל לאבחנות שגויות ולסיכונים בריאותיים למטופלים!

למה זה קורה ומה יש לעשות?

חוקרים מסבירים כי אחת הסיבות המרכזיות להיווצרות "הזיות" בתמלול נובעת ממורכבות הסביבה בה מוקלטים הקבצים. Whisper נוטה להמציא תכנים במקרים בהם יש הפסקות ארוכות בהקלטה, רעשי רקע או קטעי מוסיקה. למעשה, מהנדסי למידת מכונה שסקרו מאות שעות של תמלולים זיהו טעויות בכמחצית מהם, כאשר לעיתים רבות השגיאות כוללות הוספה של פרטים שגויים, בין אם בטעות ובין אם בניסיון לפרש את ההקלטה.

מומחים, כמו פרופ' אלונדרה נלסון מאוניברסיטת פרינסטון, מתריעים על הסיכון שבשימוש בכלי במערכות בריאות, וממליצים על הגברת הפיקוח על טכנולוגיות כאלו. לדבריהם, יש צורך בפיתוח מנגנוני בדיקה ורגולציה מקיפים יותר, אשר יסייעו למנוע שימוש לא מבוקר ויובילו לכך שמערכות בינה מלאכותית בשימוש רפואי יעמדו ברף דיוק גבוה במיוחד.

תגובת OpenAI והצעדים הבאים

חברת OpenAI הגיבה לביקורת באומרה כי היא מודעת לבעיות בתמלול ושוקדת על תיקונן באמצעות עדכוני מודל המבוססים על משוב מהמשתמשים. בחברה מדגישים את הצורך להשתמש ב-Whisper אך ורק בסביבות בעלות רמות סיכון נמוכות יותר, אולם במקביל מתמודדים עם הפופולריות הרבה של הכלי, שבחודש האחרון הורד למעלה מ-4.2 מיליון פעמים מאתר HuggingFace.

חברות כמו Oracle ומיקרוסופט שילבו את Whisper בפלטפורמות הענן שלהן, מה שמדגיש את הביקוש העצום לכלי ומעלה את החשש שמא משתמשים אחרים יאמצו אותו גם בהקשרים בהם הוא פחות מתאים. במילים אחרות, למרות מאמציה של OpenAI, ישנם גורמים המעודדים את השימוש בכלי גם בהקשרים רגישים כמו רפואה ופרטיות, תוך סיכון לשגיאות חמורות בתמלול.

עתיד תמלולי הבינה המלאכותית

הכישלונות של Whisper הם תזכורת מוחשית לאתגרים שהבינה המלאכותית מביאה איתה, במיוחד בכלים של תמלול שמבוססים על מודלים כמו GPT. עולם הבריאות, שבו דיוק ומידע אמין הם הכרחיים, דורש זהירות רבה יותר כאשר בוחנים שילוב של כלים כאלו. הגורמים הרגולטוריים והחוקיים יצטרכו לפתח מנגנוני פיקוח שימנעו שימוש בטכנולוגיות שאינן עומדות בסטנדרטים הנדרשים.

בהסתכלות על העתיד, ברור כי על חברות כמו OpenAI לנסות ולשפר את הכלים שלהן תוך הטמעת תהליכי בדיקות קפדניים יותר. ייתכן והפתרון יגיע על ידי חיבור לכלי בינה מלאכותית נוספים המספקים רמה גבוהה יותר של דיוק, או פיתוח כלים מבוססי בינה מלאכותית שממוקדים בהקשרים רפואיים בלבד, ומותאמים במיוחד לשימושים קריטיים.

הפוסט תמלולים מדאיגים: Whisper של OpenAI הוזה וממציא טקסטים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

למה VIBE כל כך מיוחדת?

קודם כול, איכות העברית פה ברמה הכי גבוהה שיש - ממש כמו שראיתם ב־ivrit.ai. אבל הפעם אין שום הגבלת זמן! תוכלו לתמלל קבצים ארוכים כמה זמן שבא לכם.

ומה עם פרטיות?

גם פה יש בשורה! "וייב" עובדת ישירות על המחשב שלכם. זה אומר שהקבצים הרגישים שלכם נשארים רק אצלכם ולא עולים לשום ענן.

איך עובדים עם VIBE?

בסרטון הבא אסביר לכם איך להתקין את VIBE, איך להשתמש בה, ולמה היא הולכת לשנות לכם את החיים (לפחות בכל מה שקשור לתמלול):

לינקים להורדה והתקנה

• לינק להורדת התוכנה VIBE (תוכנה חינמית בקוד פתוח).
• לינק להורדת המודל (שצריך להכניס לתיקייה שהראיתי בסרטון).

אז למה אתם מחכים? צפו וגלו איך גם אתם יכולים ליהנות מתמלול בעברית ברמה הגבוהה ביותר, ללא הגבלות וללא דאגות!

הפוסט הכירו את Vibe – תוכנה מדהימה לתמלול בעברית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

לצפייה בסרטון על כלי התמלול "עברית"

הכירו את "עברית"

"עברית" (ivrit.ai) הוא פרויקט ללא כוונת רווח שמטרתו לתמלל הקלטות בעברית. אחד היתרונות הגדולים של הכלי הוא דיוקו המרשים, המגיע כמעט ל־100%. השימוש בכלי פשוט ונגיש לכולם: מעלים קובצי שמע שאורכם עד חצי שעה, והמערכת מתמללת אותם בתוך שניות. חשוב לציין כי הכלי מוגבל לתמלול בעברית בלבד ואינו תומך בשפות אחרות, כפי שמודגם בסרטון המוצג בסוף הכתבה.

הכלי הזה פותח בידי שלושה יזמים ישראלים ומציע אפשרות לתמלל דיבור שאורכו עד חצי שעה בכל סשן, לטקסט בעברית. אם ההקלטה אורכת יותר מחצי שעה, אפשר לפצל אותה ולהעלותה בחלקים נפרדים. זהו כלי מדהים לדוברי עברית, והוא זמין בחינם ולתמיד בזכות המפתחים שהקדישו זמן ומאמץ רב כדי להנגיש את השירות לכלל הציבור.

כיצד להשתמש בכלי תמלול הקלטות בחינם

בסרטון אפשר לראות את תהליך השימוש ב"עברית". תחילה יש להקליט קובץ שמע באמצעות תוכנת הקלטה כלשהי. לאחר מכן, יש להעלות את קובץ השמע לאתר "עברית" וללחוץ על כפתור "תמלול". בתוך מספר שניות מתקבל התמלול המדויק של ההקלטה. בסרטון מדגימים זאת על הקלטה שאורכת כחצי דקה, והמערכת מתמללת אותה באופן מדויק כמעט לחלוטין.

מגבלות ושימושים

המערכת מוגבלת לתמלול בעברית בלבד, ותמלול באנגלית או בשפות אחרות אינו נתמך כרגע. הכלי תוכנן במיוחד לשפה העברית, וזה מבטיח דיוק מרבי בתמלול. נוסף על כך, המערכת יכולה לתמלל שיחות טלפון, הקלטות זום וכל הקלטה אחרת שאפשר להמיר לקובץ שמע.

אחת הנקודות הבולטות בסרטון היא ההבטחה כי השירות יישאר חינמי לחלוטין. היזמים התחייבו לשמור על הפרויקט כפרויקט ללא כוונת רווח, והשירות יישאר חופשי לשימוש לכל אחד ללא הגבלות נוספות.

לסיכום, הכלי "עברית" נותן פתרון מצוין לתמלול בעברית, ויש לו ממשק פשוט ושירות חינמי לחלוטין. בזכות הדיוק המרשים של המערכת והגישה הנוחה זהו כלי עבודה חשוב ואפקטיבי לכל מי שזקוק לתמלול בעברית. המערכת מבוססת על טכנולוגיה מתקדמת ונבנתה במטרה להנגיש את התמלול בשפה העברית לכולם. כפי שאפשר לראות בסרטון, השימוש בכלי הוא פשוט, נוח ומדויק, והמפתחים שלו מבטיחים להשאיר אותו חינמי לתמיד.

הפוסט כלי תמלול חופשי בעברית ובחינם – הכירו את “עברית” הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

כמה מילים על גרוק 

כדי להבין מה כל כך מיוחד בסיפור הזה, צריך לומר כמה מילים על שני הכלים המדהימים הללו. נתחיל עם "גרוק" - חברת סטארט־אפ שמחוללת מהפכה אמיתית בעולם מודלי השפה הגדולים (Large Language Models - LLMs). איך? באמצעות שבבים חדשניים ומהפכניים שפיתחה - שבבי יחידת עיבוד שפה (Language Processing Unit - LPU) שעובדים במהירות מסחררת וגורמים לי לפלוט קולות התפעלות בכל פעם שאני צופה בזה מחדש. 

השבבים האלה מאפשרים למודלי AI לעבוד במהירות מסחררת, הרבה יותר מהר מהשבבים המסורתיים (המכונים GPU). איך הם עושים את זה? הסוד טמון בארכיטקטורת הזיכרון המיוחדת שלהם. בניגוד לשבבים הרגילים שצריכים לרענן את הזיכרון שלהם כל הזמן, השבבים של גרוק משתמשים בזיכרון סטטי (Static RAM - SRAM) שלא צריך ריענון. זה אומר שהם יכולים לגשת למידע הרבה יותר מהר.

כל הטוב הזה זמין בפלטפורמה החינמית שלהם, שמאפשרת לכם לבחור בין מגוון מודלי שפה חינמיים הזמינים בקוד פתוח ומוטמעים בתוך המערכת עצמה. המשמעות - אתם יכול לעבוד עם מודלים כמו לאמה3 בחינם ובמהירות שיא חסרת תחרות. פה תמצאו עוד מידע על Groq ותבינו איך לקבל גישה לכלי המדהים הזה.

עכשיו תארו לעצמכם שאת כל כוח החישוב הזה אנחנו מקדישים לפעולה אחרת - לא לכתיבה או יצירת תוכן אלא לתמלול של קובצי וידאו (אפילו הקלטות בעברית).

וויספר3 (Whisper-3) זמין גם בגרוק (Groq)

וויספר 3 הוא מודל קוד פתוח לזיהוי שיחה שפיתחה חברת OpenAI. המודל המתקדם הזה מסוגל לזהות דיבור ולבצע עיבוד שפה טבעית. תארו לעצמכם מתורגמן אישי שמבין כל שפה בעולם, יכול לתמלל כל דבר שאתם אומרים ואפילו לתרגם אותו לשפה אחרת. זה בדיוק מה שוויספר3 עושה!

מה הוא יודע לעשות?

וויספר יכול להמיר קטעי אודיו ארוכים לטקסט מדויק, לתרגם את הטקסט הזה לשפות אחרות ואפילו לזהות אוטומטית את השפה המדוברת בקטע האודיו. זה כמו לקחת את כל המתורגמנים בעולם ולדחוס אותם לתוך תוכנה אחת! מלבד היכולת לתרגם או לתמלל מודל הבינה המלאכותית הזה יודע לזהות את ההקשר הרחב יותר של השיחה, וזה עוזר לו להבין טוב יותר את מה שנאמר וכתוצאה מכך גם לתרגם או לתמלל בצורה תקינה ואיכותית יותר. 

מה הביג דיל? ואיך משתמשים בזה?

מסע בין כוכבים זה פה

עכשיו, תארו לעצמכם מה קורה כשמשלבים את המהירות המסחררת של גרוק עם היכולות המדהימות של וויספר3. קיבלנו מתמלל חינמי, חכם, עוצמתי במיוחד ומהיר במיוחד! אותי זה ישר לוקח לסרטים ולסדרות של "מסע בין כוכבים". כבר שנים אני אומר לכל הסטודנטים והמשתתפים בקורסים שלי שאנחנו עוד רגע שם. ליתר דיוק, אנחנו עוד רגע בשלב שבו שפה כבר לא תהיה מכשול; שכל אדם מכל מקום בעולם יוכל לדבר עם כל אדם אחר בשפתו שלו, אך לשמוע ולהבין את שותפו לשיחה בצורה אינטואיטיבית וטבעית.

כדי שזה יקרה אנחנו צריכים מערכות AI חכמות ומהירות הרבה יותר! לתרגם ולהבין זה דבר אחד. לעשות את זה מהר, בזמן אמת וללא השהייה, זה כבר דבר אחר לגמרי. ופה גרוק נכנסים לתמונה. הטכנולוגיה שלהם מאפשרת לעשות בדיוק את זה. לעבוד ממש מהר ולהריץ על הפלטפורמות שלהם מודלי AI מגוונים. אז נכון, אנחנו עדיין לא מסתובבים עם איזשהו 'טרנזלייטור' סטייל "סטאר טרק" באוזן, אבל העתיד הזה לא רחוק מאיתנו. הטכנולוגיה כבר (כמעט) כאן. והעתיד הזה הולך להפוך להווה של כולנו, הוא כנראה קרוב הרבה יותר ממה שרובכם צופים.

איך משתמשים בוויספר 3 בגרוק?

חזרה לכדור הארץ. איך אנחנו נהנים מכל הטוב הזה? למען האמת, די בקלות וזה ממש פשוט!

• נכנסים לפלייגראונד של גרוק (אם אתם לא רשומים לכלי, עכשיו זה הזמן; לא צריך יותר מכתובת דוא"ל ואתם בפנים).
• בחרו במודל Whisper-3.
• בחרו בשפת התמלול (עברית במקרה שלנו).
• הקליטו קטע דיבור או העלו קובץ של הקלטה קולית.
• לחצו "אישור" ובתוך שניות (או אפילו פחות) תקבלו את הקובץ המתומלל.
• עכשיו כל שנותר לכם הוא להעתיק את המלל שוויספר תִמלל במהירות מדהימה הודות לחומרה המדהימה של גרוק.

וויספר 3 בגרוק

דוגמה בזמן אמת

שימו לב להדגמה הבאה - העליתי לגרוק קובץ של 8 דקות, שבו אחד הלקוחות שלי מדבר על בניית מודל קול שיולבש על האווטר הדיגיטלי שלו וידריך מבקרים במתחם המבקרים של המפעל שלו. וויספר 3 תִמלל את כל הקובץ הזה ב־6 שניות בלבד! מדהים!! (קצב התמלול: הקלטה של דקה ו־20 בשנייה).

הפוסט תמלול לעברית בקובץ קול במהירות האור! Whisper-3 הגיע ל־Groq הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית