הכלים החדשים – מה הם מאפשרים?

OpenAI  מציגה מספר רכיבים עיקריים במסגרת ההשקה החדשה, שמטרתם להקל על בניית סוכני AI ולהפוך אותם לשימושיים ואמינים יותר:

Responses API (ממשק “תגובות״)

קרדיט: https://dev.to/

ממשק API חדש המשלב את הפשטות של ממשק הצ’אט הרגיל של OpenAI עם היכולת להפעיל כלים נוספים בצורה חכמה. המשמעות היא שבקריאת API יחידה, המערכת יכולה לנהל דיאלוג ולבצע פעולות באמצעות כלים שונים, כדי לפתור משימות מורכבות בשלבים. עבור המפתחים זה מפשט את העבודה – במקום לשלב כמה ממשקים שונים או שירותים חיצוניים, הם יכולים להשתמש בממשק אחד שנותן למודל הבינה המלאכותית גישה ישירה לכלים הדרושים. למעשה, ה- Responses API  הוא “סופר-סט” (הרחבה) של ממשק הצ’אט הקיים, כך שהוא כולל את כל מה שהיה קודם וגם יכולות חדשות. 

Built-in Tools (כלים מובנים)

המערכת החדשה מגיעה עם סט כלים מובנים בתוך ה- AI  שהופכים את הסוכן לחכם ושימושי יותר בעולם האמיתי. שלושת הכלים הבולטים הם:

1. חיפוש באינטרנט: הסוכן יכול כעת לחפש מידע עדכני ברשת ולקבל תשובות מהאינטרנט עם ציטוטים ומקורות מהימנים. המשמעות היא שה- AI כבר לא מוגבל רק למידע שהיה זמין לו בעת האימון – הוא יכול לקרוא חדשות עדכניות, לברר פרטים שקרו “הרגע” ולהביא מידע מגובה במקורות. לדוגמה, אם נשאל את הסוכן “מה הכותרת המשמחת של היום?”, הוא יוכל לבצע חיפוש ברשת ולחזור עם תשובה עדכנית כולל איזכור למקור הידיעה. הכלי הזה משתמש במודל זהה לזה שמפעיל את יכולת החיפוש של ChatGPT, והוכיח ביצועים מרשימים בדיוק התשובות שלו בשאלות עובדתיות. 
2. חיפוש בקבצים: כלי שמאפשר לסוכן לחפש מידע רלוונטי בתוך מאגרי מסמכים וקבצים גדולים של משתמש או חברה. הכלי תומך בסוגי קבצים שונים וכולל שיפור בביצוע שאילתות, סינון לפי מטא-דאטה, ודירוג תוצאות כך שהתשובות יהיו מהירות ומדויקות. המשמעות היא שה- ChatGPT  יכול לשמש כמעין “מנוע חיפוש” פרטי על המסמכים והמידע הפנימי שלכם. למשל, בארגון זה מאפשר לבנות עוזר תמיכה שיכול מיד למצוא תשובה בשאלות נפוצות מתוך מאגר FAQ’s  או לעוזר משפטי לאתר פסיקה ישנה הרלוונטית למקרה על בסיס מסמכים סרוקים, והכול תוך שניות במקום שעות. חברת Navan לדוגמה, שילבה את כלי חיפוש המסמכים בסוכן הנסיעות החכם שלה, וכך המשתמשים מקבלים תשובות מדויקות מתוך מאמרי ידע פנימיים (כמו מדיניות הנסיעות של החברה) באופן מהיר מאוד.
3. שימוש במחשב: זהו כלי ייחודי המאפשר לסוכן לבצע פעולות במחשב וסביבת הדפדפן, כמעט כאילו היה משתמש אנושי מול המסך. הכלי הזה לוכד ומבצע פעולות עכבר ומקלדת שהמודל מתכנן, ומסוגל בכך לבצע אוטומטית פעולות מחשב שלמות עבור המשתמש. לדוגמה, הסוכן יכול לפתוח דפדפן, להקליד שאילתות, ללחוץ על כפתורים ולמלא טפסים, כל מה שצריך כדי להשלים משימה מקצה לקצה. יכולת כזו פותחת דלת לאוטומציה של תהליכים שבעבר היה קשה לבצע ללא מגע יד אדם: מבדיקת תוכנה (QA) אוטומטית על אפליקציות ווב, דרך הזנת נתונים במערכות ישנות שאין להן API, ועד ביצוע מחקרים אונליין מורכבים. חברות כבר החלו להתנסות בזה. Unify לדוגמה, משתמשת בכלי “שימוש במחשב” כדי שסוכני ה- AI  שלה יוכלו לאסוף מידע ממקורות שרק אדם בעבר יכול היה לגשת אליהם (כמו בדיקה במפות מקוונות כדי לוודא אם עסק הרחיב את סניפיו), דבר שעוזר להם ליצור פניות שיווק ממוקדות יותר. גם חברת Luminai הטמיעה יכולת זו כדי לבצע אוטומציה לתהליכים תפעוליים מסובכים במערכות ישנות. בפיילוט שערכה, הסוכן שלהם הצליח להשלים תהליך רישום משתמש מורכב בכמה ימים, משימה שמערכות אוטומציה מסורתיות (RPA) נאבקו בה במשך חודשים. חשוב לציין ש- OpenAI  השקיעה רבות בבדיקות בטיחות לכלי העוצמתי הזה: המודל נבחן לעומק כדי למנוע ניצול לרעה, לתקן טעויות אפשריות ולהציב גבולות ברורים. המערכת כוללת מנגנוני אישור לפעולות רגישות ובדיקות שנועדו לוודא שהסוכן לא סוטה מההוראות באופן שעלול להזיק . במילים פשוטות, OpenAI רוצה לוודא שסוכני ה- OpenAI יעזרו לנו ולא יגרמו נזק.

Agents SDK (ערכת פיתוח לסוכנים)

קרדיט: Ryan Penn- Leonardo AI Generated

לצד הממשקים והכלים החדשים, OpenAI השיקה גם ערכת פיתוח תוכנה (Software Development Kit) בקוד פתוח שנועדה להקל על ניהול מספר סוכני AI בו זמנית. אם הכלים המובנים שנתנו לסוכן הם “כישורים” ו”חושים” חדשים, ה- SDK, הוא כמו לוח הבקרה שמאפשר למפתח להרכיב צוות שלם של סוכני AI ולנהל את שיתוף הפעולה ביניהם. באמצעות ה- Agents SDK, מפתחים יכולים ליצור בקלות מספר סוכנים בעלי תפקידים שונים, להגדיר להם הנחיות וכלים ספציפיים, ולהחליט כיצד הם מעבירים משימות מאחד לשני (מה שמכונה “handoff” ). בנוסף, ה- Agents SDK כולל “Guardrails”  מסגרות הגנה ובדיקות בטיחות הניתנות להגדרה, שבודקות את הקלט והפלט של הסוכנים כדי לוודא שהתשובות ותהליכי העבודה תקינים וללא חריגות. כמו כן, ישנם כלי ניטור ומעקב (Observability) המאפשרים לראות בצורה גרפית את מסלול הפעולות וההחלטות של הסוכנים, וכך לפשט למפתחים את תהליך הדיבאג (איתור ותיקון תקלות) ושיפור הביצועים. 

דמיינו, למשל, חברה שרוצה להשתמש ב- AI כדי לטפל בפניות לקוחות: בעזרת ה- Agents SDK  ניתן ליצור סוכן “ממיין” שתפקידו לקרוא את בקשת הלקוח ולהעביר אותה לסוכן המתאים. נניח, סוכן אחד מומחה בשאלות על קניות ומוצרים וסוכן שני מטפל בבקשות להחזרים והחלפות.ה- SDK החדש יודע לנהל את ה”שוטף” הזה בין הסוכנים בצורה חכמה. יכולת כזו כבר נוסתה בפועל, חברת Coinbase (מהגדולות בתחום המטבעות הדיגיטליים) השתמשה ב- Agents SDK  כדי לבנות ולהשיק תוך שעות ספורות סוכן AI בשם AgentKit, שיודע לתקשר עם ארנקים דיגיטליים ולבצע פעולות בבלוקצ’יין באופן אוטומטי.

 חברת Box (שירות אחסון וניהול מסמכים בענן) הצליחה בתוך יומיים לבנות סוכני AI המשתמשים בחיפוש אינטרנטי ובכלי ה- SDK כדי לאפשר ללקוחות עסקיים לחפש ולנתח מידע גם בתוך הנתונים הפרטיים שלהם השמורים ב-Box וגם ממקורות אינטרנט ציבוריים, תוך כיבוד מלא של הגדרות האבטחה וההרשאות הפנימיות של החברה. המשמעות היא, למשל, שחברת השקעות פיננסית יכולה ליצור לעצמה סוכן חכם שמסוגל לשלוף גם דוחות ניתוח שוק פנימיים מהשרתים של החברה וגם נתוני חדשות וכלכלה עדכניים מהרשת, ובכך לספק לאנליסטים תמונה מקיפה ועדכנית בזמן אמת לקבלת החלטות מושכלות.

שיפורים מרכזיים ועדכונים משמעותיים

מעבר לעצם הכלים החדשים, OpenAI ביצעה מספר שיפורים משמעותיים שמטרתם להפוך את בניית סוכני ה- OpenAI  לקלה ויעילה בהרבה בהשוואה לפעם:

הכל במקום אחד – פשטות ואחידות 

אחד ההבדלים הגדולים הוא ריכוז היכולות תחת ממשק אחד. בעבר, מפתחים שהיו רוצים שסוכן יבצע גם שיחה טבעית, גם ישתמש בכלי חיצוני (כמו חיפוש ברשת) וגם אולי יפעיל פונקציות נוספות – היו צריכים לשלב מספר שירותים שונים ולמצוא דרכים יצירתיות לחבר ביניהם. כעת, ה- Responses API מאחד את כל זה לקריאה אחת פשוטה שבה המודל עצמו יודע מתי ואיך להשתמש בכלים המובנים שעומדים לרשותו. הדבר מפשט מאוד את הפיתוח, פחות קוד מסביב, פחות ניסיונות אינסופיים לכוונן הוראות, הסוכן מקבל מבנה עבודה ברור וישיר.  OpenAI מציינת שכלל חבילות הבסיס הללו “מייעלות את הלוגיקה, התזמור ואופן האינטראקציה” של הסוכנים, כך שלהתחיל לבנות סוכן חכם הופך למשימה מהירה וקלה בהרבה.

סוכנים חכמים יותר ויישומיים יותר

הכלים החדשים בעצם מעניקים ל- AI יכולות חדשות שלא היו לו באופן מובנה קודם. כך, הסוכן יכול להיות הרבה יותר שימושי. הוא יכול לצאת לחפש מידע עדכני בעצמו, להתמצא בתוך ים המסמכים של הארגון, ואף לבצע עבורנו משימות על המחשב. זה שדרוג משמעותי ברמת העצמאות של הבינה המלאכותית. לדוגמה, סוכן עם גישה לחיפוש באינטרנט יכול לתת תשובות מדויקות לשאלות אקטואליות כולל מקורות, וסוכן עם כלי “חיפוש בקבצים” יכול לענות תשובות ענייניות מתוך מידע פנימי של חברה בלי שצריך להזין לו ידנית את התוכן מראש. בעבר, כדי להשיג דבר דומה, היה צורך “לעקוף” את המגבלות – למשל, לנתח מראש את כל המסמכים ולהזין את התמצית שלהם למודל, או לחבר את ה- AI ידנית למנוע חיפוש צד-שלישי. כעת זה מגיע כחלק אינטגרלי מהפלטפורמה של OpenAI. 

שיפור ביצועים ועדכניות

השילוב של מודלים מתקדמים וכלים ייעודיים משפר גם את האיכות והתוצאות שהסוכנים מספקים. OpenAI פיתחה גרסאות מיוחדות של GPT-4 המותאמות לכלים החדשים. למשל, מודל שחיפוש האינטרנט שלו הראה כ-90% דיוק במענה לשאלות טריוויה עובדתיות קצרות (במבחן שנקרא SimpleQA) גם בכלי “שימוש במחשב” OpenAI מדווחת על שבירת שיאים למשימות שליטה במחשב בהשוואה למערכות AI קודמות, כך שהסוכן מצליח לבצע הרבה יותר משימות מורכבות מאשר בעבר. המשמעות עבור המשתמשים הסופיים היא סוכנים זריזים יותר, שיודעים להתמודד עם מצבים ומידע עדכני בצורה חכמה. יתרה מזו, הכלים מאפשרים לסוכן ללמוד תוך כדי תנועה – למשל, להצליב תוצאות חיפוש אינטרנט עם מידע פנימי כדי להגיע לתשובה הטובה ביותר.

בטיחות, בקרה ושקיפות

עם הכוח הגדול שמקבלים סוכני ה- AI מגיעה גם אחריות גדולה. OpenAI שילבה מנגנוני בטיחות ובקרה משופרים כדי לוודא שהסוכנים פועלים במסגרת גבולות ברורים. כלי ה- Agents SDK  מספק בדיקות אוטומטיות שיכולות לסנן קלט לא הולם או לעצור פלט בעייתי, וכך למנוע מהסוכן לסטות למשימות לא רצויות. בנוסף, כלי ניטור (Observability)  מאפשרים למפתחים לעקוב אחר מהלך הפעולות של הסוכן בכל רגע, לראות אילו צעדים הוא נקט בדרך לפתרון בעיה, ולזהות איפה אולי הוא טועה או מתעכב. שקיפות זו חשובה כדי שיהיה אמון בשימוש בסוכנים אוטונומיים – הן עבור המפתחים והן עבור המשתמשים. בדגש על כלי “שימוש במחשב”, כמו שציינו, הוטמעו אמצעי בטיחות כגון אישורי משתמש לפעולות רגישות (כמו מחיקה או שינוי נתונים חשובים) ובדיקות שנועדו לסכל מתקפות “הזרקת פקודות” שעלולות לבלבל את ה- .AIבסופו של דבר, המטרה היא שהסוכנים יהיו עוזרים מועילים ולא סכנה, OpenAI מראה שהיא מודעת לכך ומשקיעה בנושא.

גמישות והתאמה לצרכים שונים

הפלטפורמה החדשה עוצבה כך שתהיה גמישה לשימוש בשלל תרחישים. ניתן להשתמש ב- Agents SDK  לא רק עם מודלים של OpenAI אלא גם עם מודלי שפה אחרים, כל עוד הם תומכים בממשק צ’אט דומה. זה אומר שהכלים הללו לא “נועלים” את המפתחים לאקו-סיסטם צר, אלא יכולים להשתלב גם בסביבות מגוונות לפי בחירה. בנוסף,ה- SDK זמין תחילה בפייתון (שפת תכנות נפוצה מאוד), ומתוכננת תמיכה גם ב- Node.js (סביבת פיתוח מבוססת JavaScript)בקרוב, מה שמרחיב את מעגל המפתחים שיכולים לאמץ אותו. וכמובן, העובדה שה- SDK הוא בקוד פתוח מזמינה את קהילת המפתחים לתרום, להציע שיפורים ולהתאים את הכלים לצרכים מיוחדים שלהם.

דוגמאות לשימושים פרקטיים

קרדיט: Ryan Penn- Leonardo AI Generated

איך כל החידושים האלו באים לידי ביטוי בעולם האמיתי? הנה כמה דוגמאות מוחשיות לתרחישים שבהם הטכנולוגיות הללו יכולות להשתלב ולשפר את חיינו ועבודתנו:

עוזרי קניות ונסיעות

דמיינו עוזר אישי דיגיטלי שיכול לתכנן לכם את החופשה או למצוא את המוצר המושלם, תוך שהוא מתעדכן בשידור חי במידע הכי חדש מהאינטרנט. עם כלי החיפוש האינטרנטי המובנה, סוכן ה- AIיכול לבדוק מה מזג האוויר ביעד הנופש, לאסוף המלצות עדכניות על אטרקציות פופולריות, או להשוות מחירים ומבצעים אחרונים של מוצרים וכל זאת תוך מתן מקורות מידע לאימות. כך למשל, סוכן נסיעות חכם יכול להרכיב תוכנית טיול מותאמת אישית ולספק למטייל מידע מעודכן ממש כמו סוכן אנושי (אולי אפילו טוב יותר, כי הוא סורק כמויות עצומות של מידע במהירות). באופן דומה, עוזר קניות ביתי יכול לעזור לכם להחליט איזה גאדג’ט לקנות על ידי שליפה מיידית של ביקורות עדכניות והבדלי מחירים מהרשת.

תמיכת לקוחות חכמה ומהירה

בתחומי השירות והתמיכה, סוכני ה- AIהחדשים יכולים לעשות מהפכה של ממש. באמצעות כלי חיפוש במסמכים, ניתן ליצור נציג תמיכה וירטואלי שמחובר לכל מאגרי המידע והידע של החברה. סוכן כזה יכול תוך רגעים לחפש ולמצוא תשובה לשאלה של לקוח בתוך מסמך הדרכה, חוזה או מדריך למשתמש מבלי שהלקוח יצטרך להמתין לנציג אנושי שידפדף בין דפים. למשל, לקוח שואל “מה המדיניות שלכם בהחזרת מוצר מעל 30 יום?” הסוכן יחפש מיד במסמך מדיניות ההחזרים של החברה, ויחזיר תשובה מדויקת ומצוטטת . זה לא רק חוסך זמן ללקוח, אלא גם מבטיח תשובה עקבית ונכונה לפי הנהלים. עבור אנשי תמיכה, הסוכן יכול להפוך ל”עוזר שני” שמציע להם את המידע הרלוונטי בזמן אמת, כך שאפילו אם אדם בסופו של דבר נותן את השירות הוא מצויד בתשובות מהירות יותר.

אוטומציה של משימות משרדיות

רבים מאיתנו מבזבזים שעות על פעולות רוטיניות מול המחשב. הזנת נתונים מטבלה למערכת, העתקת מידע מאתר אחד לאחר, בדיקות ידניות במערכות שונות וכו’. עם כלי “שימוש במחשב” של OpenAI, ניתן להטיל משימות כאלה על סוכן AI ולתת לו לעשות את העבודה המונוטונית. למשל, ארגון יכול ללמד סוכן AI כיצד למלא דו”ח חודשי במערכת מיושנת שאין לה ממשק מודרני והסוכן פשוט ייכנס למערכת דרך הדפדפן, ימלא את השדות הנכונים בהתאם לנתונים שקיבל, ילחץ “שמור” והכול אוטומטית. 

בדיקות תוכנה (QA) הן דוגמה נוספת. הסוכן יכול “לגלם” משתמש וללחוץ על כפתורים באתר חדש כדי לוודא שהכול פועל כשורה. הדבר כבר קורה: כזכור, חברת Luminai הצליחה באמצעות הטכנולוגיה הזו לאוטומט תהליך רישום שהיה מסובך במיוחד, תוך ימים ספורים במקום חודשים. המשמעות בשטח היא חיסכון אדיר בזמן וכסף, ושחרור עובדים אנושיים להתמקד במשימות משמעותיות ויצירתיות יותר במקום בעבודת נמלים.

צוות של עוזרים דיגיטליים מומחים

השילוב של Agents SDK עם הכלים המובנים מאפשר לארגונים להרכיב צוות AI וירטואלי שלם. אפשר לתת לכל סוכן “תפקיד” משלו, ואז לגרום להם לעבוד יחד בשיתוף פעולה. לדוגמה, מוקד שירות לקוחות יכול להיעזר בסוכן AI  אחד שתפקידו למיין ולהבין את בקשת הלקוח הראשונית (בין אם היא הגיעה בצ’אט, בדוא”ל או בטלפון מתומלל), ולאחר מכן להפנות אותו אוטומטית לסוכן המתאים ביותר: סוכן AI אחד שמתמחה במכירות והמלצות על מוצרים, או סוכן אחר שמתמחה בתמיכה טכנית ופתרון תקלות. מבחינת הלקוח, החוויה תהיה שהוא תמיד מקבל מענה מהיר ומדויק מאיזה “נציג” שמבין אותו, אבל מאחורי הקלעים הרובוטיים, כמה סוכני AI משתפים פעולה כדי לספק את השירות. תרחיש כזה הודגם למעשה בקוד שמסרה OpenAI סוכן “ממיין” (Triage) שמעביר שאלות או משימות לסוכן “עוזר קניות” או לסוכן “תמיכה והחזרות” בהתאם לנושא הפניה. עם הכלים החדשים, יישומים כאלה הופכים הרבה יותר קלים למימוש. אפשר לחשוב על עוד אינספור צירופים: סוכן אחד כותב טיוטת דו”ח, שני עובר עליה ומשפר את הניסוח, ושלישי בודק עובדות ומוסיף מקורות – שלושה סוכני AI שעובדים יחד כדי להפיק עבורכם מסמך מוגמר ברמה גבוהה.

סיכום והשלכות לעתיד

המהלכים האחרונים של OpenAI מצביעים על כך שסוכני AI אוטונומיים עומדים להפוך לחלק בלתי נפרד מכוח העבודה הדיגיטלי שלנו. הכלים החדשים מפחיתים באופן דרמטי את המשאבים והזמן הנדרשים כדי לפתח עוזרי AI חכמים, ובכך פותחים את הדלת לשימוש נרחב בהם בתעשיות רבות. סוכני ה- AI יכולים לסייע בכל תחום כמעט משירות לקוחות, דרך רפואה, חינוך, ועד פיננסים וטכנולוגיה, על ידי כך שהם מטפלים במשימות מורכבות ומאפשרים לבני אדם להתמקד בהחלטות בפיקוח גבוה יותר. OpenAI עצמה מציינת שהיא צופה שסוכנים כאלה ישדרגו את הפריון בעבודה ויהיו חלק שגרתי בסביבת העבודה שלנו בעתיד הקרוב .

חשוב גם לשים לב שזו רק ההתחלה. הכלים שהושקו היום הם “אבני בניין” ראשוניות, ו- OpenAI כבר מתכננת להרחיב אותם ולהוסיף יכולות נוספות בחודשים הקרובים ככל שמודלי הבינה המלאכותית עצמם ממשיכים להשתפר ולהפוך ל”סוכנים” חכמים יותר, החברה מתחייבת להשקיע בחיבורים עמוקים יותר בין המודלים לכלים, ובפיתוח כלים חדשים שיסייעו בהטמעה, בהערכה ובהתייעלות של הסוכנים בסביבת ייצור (Production). המטרה הסופית היא לספק למפתחים פלטפורמה חלקה לבניית סוכני AI שיכולים לעזור לנו במגוון משימות, בכל תחום, בקלות ובאמינות. אם נסכם זאת בפשטות OpenAI נותנת לנו הצצה לעתיד שבו לכל אחד ואחת יכול להיות “עוזר AI אישי” או צוות שלם של עוזרים דיגיטליים, שעובדים בשבילנו ופותרים בעיות בעולם האמיתי. עם ההתקדמות הזו, השאלה כבר אינה האם יהיו סוכני AI בסביבה שלנו, אלא כמה מהר הם יהפכו למציאות יומיומית. OpenAI איננה היחידה שמציעה פתרונות כאלו ולמעשה כבר קיימים בשוק כמה, אבל ההצטרפות שלה בהחלט תיתן מינוף והייפ נוסף בתחום סוכני ה-AI, ולנו נשאר רק לראות כמה זה יעלה. 

הפוסט OpenAI משיקה כלים חדשים לבניית סוכני AI – העוזרים הדיגיטליים החכמים בדרך אלינו הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

דיוק הויז’ן שלכם בעזרת יצירת תמונות בזמן אמת

צפו בסרטון הבא, בו אני מסביר איך להפיק את המיטב מהפיצ’ר המעולה הזה!

בלב “Flow State” עומדת היכולת לייצר זרם רציף של תמונות בזמן אמת. כל תמונה שונה במעט מקודמתה, מבוססת על הפקודה הראשונית של המשתמש, אך מציעה פרשנות חזותית ייחודית משלה. בעזרת לחצן “More Like This” ניתן להמשיך ולשפר את התוצאה, כאשר כל בחירה יוצרת סט חדש של תמונות דומות אך מגוונות. תהליך זה מאפשר חוויית עבודה אורגנית, שבה המשתמש לא נדרש למהלכים טכניים מורכבים, אלא מתנסה באופן אינטואיטיבי.

“Flow State” מציע חוויה שמזכירה ניווט במפה חזותית של רעיונות. כל לחיצה על “More Like This” מהווה שלב נוסף במסע שבו המשתמש והמערכת עובדים יחדיו להבנת החזון היצירתי. כך, בכל שלב, ניתן להעמיק את הקשר בין הרעיון האישי לבין התוצאה הוויזואלית המתקבלת, ולבצע חיפוש יצירתי מותאם אישית לחלוטין.

שליטה מותאמת אישית

“Flow State” מאפשר למשתמשים שליטה מדויקת על המאפיינים הוויזואליים של התמונות שהם יוצרים, תוך שמירה על חוויית עבודה זורמת ואינטואיטיבית. בעזרת הגדרות מותאמות מראש ניתן לעצב כל אלמנט בתמונה באופן אישי, תוך התמקדות בסגנון, תאורה, צבעים, קומפוזיציה ופורמט. התוצאה היא חוויית יצירה חופשית מצד אחד, אך עם שליטה מובנית מצד שני, המאפשרת להפיק תוצרים מדויקים ומלוטשים.

אווירה (Vibe): התאמה לרגש או סגנון מסוים.

אווירה (Vibe).

סוג צילום: בחירה בין קומפוזיציות שונות, למשל קלוז-אפ או צילום נוף.

סוג צילום.

תאורה: ניהול אפקטים של תאורה לקבלת מראה ספציפי.

תאורה.

ערכות צבעים: התאמת גווני התמונה לאסתטיקה הרצויה.

ערכות צבעים.

ממדי תמונה: יצירת תמונות במידות מותאמות אישית או מסחריות.

ממדי תמונה.

אפשרויות אלו מאפשרות לכל משתמש – מאמנים מקצועיים ועד מתחילים – לשלוט בתהליך ולשפר את יצירותיהם ללא מאמץ.

תהליך ללא חרטה – חזור אחורה

אחד החידושים המרכזיים בתכונה הוא היכולת לחזור לאחור ולבחון כיוונים חדשים מבלי לאבד את הבחירות הקודמות. כך ניתן לחקור אפשרויות נוספות ולוודא שלא נותרו נתיבים יצירתיים לא מנוצלים. גמישות זו מסייעת למשתמשים למצות את מלוא הפוטנציאל של רעיונותיהם ולגלות פתרונות ויזואליים מקוריים, שאולי לא היו עולים בדעתם מלכתחילה.

זמינות ועלויות 

נכון לעכשיו, “Flow State” זמין בחינם לכלל המשתמשים כחלק ממבצע מיוחד לרגל ההשקה. משתמשים חינמיים יכולים ליצור עד 300 תמונות ביום, בעוד שמשתמשים בתוכניות בתשלום נהנים ממספר כמעט בלתי מוגבל של יצירות באמצעות Flow State. עם סיום תקופת המבצע, כל יצירת תמונה ב-Flow State תעלה קרדיט אחד (Token) לכל תמונה. תקופה זו מאפשרת למשתמשים לנצל את הפוטנציאל המלא של הכלי החדשני ולהתנסות בכל יכולותיו ללא עלויות נוספות, כל עוד המבצע נמשך.

כמו כן, כל תמונה שנוצרת ונשמרת בתוך “Flow State” מועברת אוטומטית לספריית Leonardo AI, מה שמבטל את הצורך בשמירה ידנית מסורבלת. אינטגרציה זו מאפשרת גישה מהירה, ניהול פשוט של התמונות והמשך עבודה ישירה על עיצובים קיימים, ללא צורך באחסון חיצוני או פעולות נוספות.

יתרונות נוספים – דיוק, זרימה ותהליך מהיר יותר

בנוסף לשליטה המתקדמת במאפיינים הוויזואליים, Flow State מציעה מגוון תכונות משופרות שהופכות את תהליך היצירה לאפקטיבי במיוחד:

• “More Like This” – לחיצה על תמונה אהובה מייצרת סט חדש של וריאציות דומות, המקל על חקירה יצירתית ומונע צורך בפרומפטים מסובכים.
• גלילה אינסופית – המשתמשים יכולים ליצור ולגלוש בין תמונות חדשות ברציפות, מה שהופך את הזרימה הוויזואלית למהירה ונוחה.
• שיפור רזולוציה (Upscaler) – שילוב עם כלים מתקדמים מאפשר הגדלת התמונות ושיפור חדותן.
• ייעול תהליך היצירה – הפחתה משמעותית של זמן החיפוש אחר התוצאה הרצויה, תוך קיצור זמני הרינדור ממספר דקות לדקה בודדת בלבד.

שינוי פרדיגמה בעולם היצירתי

“Flow State” אינו סתם תכונה נוספת בפלטפורמה, אלא כלי מהפכני שמרחיב את גבולות היצירתיות, תוך שמירה על אינטואיטיביות ושליטה חסרת תקדים. התכונה מתאימה למגוון רחב של משתמשים – מאומנים מקצועיים המחפשים כלי מתקדם, ועד חובבים המעוניינים להתנסות בעולם העיצוב הוויזואלי. התהליך הייחודי של התכונה הופך את חוויית היצירה לשיחה דינמית ושיתופית בין המשתמש ל-AI, כאשר כל שלב בתהליך מגלה תובנות חדשות ומסייע להפוך רעיונות למציאות מוחשית. “Flow State” אינו רק כלי טכנולוגי, אלא שותף יצירתי המעניק חופש ביטוי והשראה, ומעודד חקירה וגילוי של אפשרויות חדשות. אם טרם התנסיתם, זהו הרגע המושלם להתחיל – ולראות לאן היצירתיות שלכם תוביל אתכם.

הפוסט איך Flow State של לאונרדו משנה את תהליך היצירה שלנו? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

סרטון הסבר

צפו בסרטון הבא, בו אני מסביר צעד אחר צעד איך מבצעים את האוטומציה הזו!

שלב 1: הגדרת פלטפורמת האוטומציה

המרכיב המרכזי של המערכת הוא Make.com, פלטפורמת אוטומציה מתקדמת (לשעבר Integromat). פלטפורמה זו מאפשרת חיבור בין יישומים ושירותים שונים ליצירת זרימות עבודה חכמות.
במסגרת תהליך זה, יש להגדיר מודול וואטסאפ, אשר ינטר הודעות נכנסות באמצעות פונקציית “Watch Events”. מודול זה פועל ברקע ומאזין להודעות טקסט והודעות קוליות חדשות, על מנת להתחיל את התהליך האוטומטי.

שלב 1: הגדרת פלטפורמת האוטומציה ועבודה עם מודול וואטסאפ.

שלב 2: ניתוב הודעות

לאחר קבלת הודעה, המערכת מנתבת אותה למודול המתאים באמצעות Router.
תפקידו של הנתב הוא לפצל את זרימת העבודה לפי סוג ההודעה:

• הודעות טקסט: מועברות לעיבוד ישיר על ידי העוזר האינטליגנטי.

• הודעות קוליות: עוברות תחילה תמלול לטקסט, ולאחר מכן ממשיכות לעיבוד זהה לזה של הודעות טקסט.

שלב 2: ניתוב הודעות – Router.

שלב 3: עיבוד הודעות טקסט

הודעות טקסט מועברות לעיבוד אצל העוזר האינטליגנטי של OpenAI. עוזר זה, הניתן להתאמה אישית, מסוגל לבצע משימות שונות בהתאם להנחיות שמוזנות לו.

בתום תהליך העיבוד, הטקסט עובר שלב ניקוי אוטומטי שמבטיח תגובה ברורה, תמציתית וללא תוספות מיותרות.
לאחר הניקוי, הטקסט מועבר לשירות 11Labs, אשר הופך אותו לקובץ קול באיכות גבוהה.

שלב 3: עיבוד הודעות טקסט – עבודה עם העוזר של OpenAI.

שלב 3: עיבוד הודעות טקסט – ככה זה נראה מבפנים.

שלב 4: עיבוד הודעות קוליות

הודעות קוליות מתומללות לטקסט באמצעות Whisper של OpenAI.
לאחר מכן, התמלול עובר את אותו תהליך עיבוד של הודעות טקסט:

1. ניתוח התוכן – העוזר האינטליגנטי מספק מענה מתאים להודעה.

2. ניקוי טקסט – הסרת מילים מיותרות כדי להבטיח תגובה חדה וברורה.

3. המרה לקובץ קול – שימוש ב-11Labs ליצירת תגובה קולית שתשלח חזרה ללקוח.

שלב 4: עיבוד הודעות קוליות – מדיבור לטקסט עם וויספר.

שלב 5: יצירת תגובות קוליות

שירות 11Labs מאפשר יצירת תגובות קוליות איכותיות באמצעות קול מוכן מראש או באמצעות שכפול קול.

אפשרויות לשיבוט קול:

• שיבוט מיידי – מבוסס על דגימה קצרה (2-5 דקות).

• שיבוט מקצועי – מבוסס על דגימה ממושכת (כשלוש שעות) ומציע תוצאה מדויקת יותר.

שלב 5: יצירת תגובות קוליות – עבודה עם אילבן לאבס.

שלב 6: שליחת התגובה הקולית

לבסוף, המערכת שולחת את תגובת הקול חזרה ללקוח דרך וואטסאפ, מה שמאפשר יצירת חוויית תקשורת טבעית ושיחתית. הודות ליכולת זו, העסק יכול לשמור על זמינות גבוהה ולענות ללקוחות במהירות, תוך שמירה על איכות ומקצועיות.

רוצים להתמקצע? הצטרפו לקורס אוטומציות ובינה מלאכותית – פרטים והרשמה פה.

הצטרפו לקורס אוטומציות עם בינה מלאכותית, בהנחיית מקס גומברג

פתרון חכם לתקשורת עם לקוחות

מערכת תגובות אוטומטיות מבוססת AI מספקת לעסקים פתרון חכם לניהול תקשורת עם לקוחות. המערכת משפרת זמני תגובה, מאפשרת זמינות רציפה, ותומכת בהתאמה לשפות שונות ולצרכים ייחודיים. השילוב בין Make.com, OpenAI ו-11Labs יוצר פתרון אינטגרטיבי חזק לניהול תקשורת עסקית מתקדמת. בעזרת כלים אלו, עסקים יכולים להעניק שירות איכותי וחדשני, לשפר את חוויית הלקוח ולייעל את התפעול היומיומי.

הפוסט מדריך ליצירת מערכת תגובות אוטומטיות בוואטסאפ עם תגובות קוליות מבוססות AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

חלק רואים בבינה מלאכותית כמשנה משחק, המוכן לעצב מחדש תעשיות וכלכלות לעשורים הבאים. אחרים, לעומת זאת, מרימים דגלים אדומים ומזהירים מפני הייפ מוגזם והערכות שווי מנופחות. עם משקיעים המזרימים מיליארדים לסטארט-אפים של AI וענקיות טכנולוגיה הנאבקות על שליטה בשוק, הסיכונים מעולם לא היו גבוהים יותר. אבל האם אנחנו על קרקע מוצקה, או שזו בועה טכנולוגית נוספת שממתינה להתפוצץ?

מבוא

הוויכוח על האם בינה מלאכותית (AI) חווה כעת בועה סובב סביב נקודות מבט מנוגדות על צמיחת הטכנולוגיה, מגמות השקעה וקיימותה לטווח הארוך. ה-AI, שמקורו באמצע המאה ה-20, עבר מחזורים רבים של התלהבות ואכזבה, במיוחד בתקופות הידועות כ”חורפי AI” כאשר המימון והעניין פחתו משמעותית בשל ציפיות שלא התממשו. בשנים האחרונות, עם זאת, התקדמויות בטכנולוגיה, במיוחד עם הופעתם של מודלים כמו ChatGPT, הציתו מחדש את העניין הציבורי והשקעות משמעותיות, מה שמעלה שאלות לגבי יציבות דינמיקת השוק הנוכחית.

תומכי ההשערה שאכן יש בועה מצביעים על הייפ תקשורתי מופרז והתנהגויות השקעה ספקולטיביות שניפחו הערכות שווי מעבר למדדי ביצוע ריאליסטיים. זרם ההון הסיכון לסטארט-אפים של AI הגיע לסכום מדהים של 73.4 מיליארד דולר ב-2021, מה שמוביל לחששות לגבי הערכות יתר והיתכנות לטווח ארוך של חברות אלה כאשר רבות מתקשות למנף את החידושים שלהן. בנוסף, המחסור בכישרונות בסקטור מחריף את האתגרים, מגדיל עלויות תפעול ועלול לעכב חדשנות. מבקרים טוענים שגורמים אלה משקפים דפוסים שנצפו בבועות היסטוריות, מרמזים שהשוק של AI עלול להתמודד עם תיקון משמעותי כאשר ההתלהבות הראשונית תדעך.

מנגד, מגיני סקטור ה-AI טוענים שהתקדמויות טכנולוגיות משמעותיות ואימוץ נרחב בתעשייה מצביעים על מסלול בר-קיימא ולא על בועה ספקולטיבית. חידושים בלמידת מכונה, עיבוד שפה טבעית ויישומי AI אחרים הראו יתרונות מוחשיים במגוון תעשיות, מבריאות ועד פיננסים, וטיפחו שיפורים תפעוליים אמיתיים. ההשקעה המתמשכת בטכנולוגיות הליבה של AI מחזקת את האמונה שהשוק מבוסס על ערך אמיתי, מבדיל אותו מבועות ספקולטיביות קודמות שהונעו בעיקר על ידי הייפ.

כאשר נוף ה-AI מתפתח, ההשלכות הן על הכלכלה והן על החברה נשארות עמוקות. בעוד שחלק מהמומחים מזהירים מפני תיקוני שוק פוטנציאליים בדומה למשברים פיננסיים היסטוריים, אחרים מדגישים את היכולת המתמשכת של טכנולוגיות AI לשנות תעשיות וליצור הזדמנויות חדשות לצמיחה. איזון בין נקודות מבט אלה הוא קריטי להבנת המסלול העתידי של AI בתוך המורכבויות של חדשנות, השקעה ושיקולים אתיים.

הקשר היסטורי

הדיון סביב השאלה האם ה-AI חווה בועה מחייב חקירה של יסודותיו ההיסטוריים, במיוחד דרך העדשה של מחזורים טכנולוגיים קודמים והתופעה הידועה כ”חורף AI”. ניתן לעקוב אחר שורשי הבינה המלאכותית עד לשנות ה-50 וה-60 של המאה ה-20, תקופה המאופיינת באופטימיות משמעותית והישגים בולטים בתחום. הסימפוזיון בדארטמות’ ב-1956, בהובלת דמויות בולטות כמו ג’ון מקארתי ומרווין מינסקי, נחשב בדרך כלל כנקודת ההתחלה של ה-AI כדיסציפלינה פורמלית, עם ציפיות ליצירת מכונות אינטליגנטיות בעלות רגשות דמויי אדם.

עם זאת, אופטימיות זו נתקלה עד מהרה באתגרים. תוכניות AI ראשוניות הסתמכו בעיקר על מניפולציות תחביריות שטחיות ללא הבנה עמוקה של נושא העיסוק שלהן, מה שהוביל לכישלונות בולטים, במיוחד בפרויקטים מוקדמים של תרגום מכונה. לדוגמה, מאמצים לתרגם מאמרים מדעיים ברוסית, שנדחפו על ידי מימון משמעותי מהמועצה הלאומית למחקר של ארה”ב, הוכחו בסופו של דבר כבלתי מספקים בשל הצורך בידע הקשרי לפתרון עמימויות בתרגום. דו”ח ביקורתי של הוועדה המייעצת לעיבוד שפה אוטומטי (ALPAC) הסיק שהתחום עשה התקדמות מועטה, מה שהוביל למשיכת מימון משמעותית וסימן את תחילתו של מה שייודע כחורף ה-AI הראשון.

האופי המחזורי של היסטוריית ה-AI, שבו תקופות של ציפיות גבוהות מלוות ברגעים של אכזבה, משמש כרקע חיוני לדיון הנוכחי. הלקחים מ”חורפי ה-AI” הקודמים מהדהדים את החששות שעולים היום, במיוחד הדאגה שציפיות מנופחות עלולות להוביל לירידה נוספת בהשקעות ובעניין. עם זאת, בעוד שהעבר מעצב את הדיון של היום, חשוב להכיר בכך שנוף ה-AI השתנה משמעותית, כאשר חלק טוענים שהפעם, הטכנולוגיה עשויה להגיע לרמת בשלות שיכולה לעמוד בסערת ההייפ המופרז.

לאופי המחזורי הזה של הייפ שמלווה באכזבה ב-AI יש מקבילות לבועות השקעה היסטוריות. משקיפים מציינים שהבום הנוכחי של ה-AI משקף דפוסים שנראו בבועות טכנולוגיות קודמות, כמו בועת הדוט-קום של סוף שנות ה-90. במחזורים אלה, יש נטייה לרצף של שלבים: העתקה, בום, אופוריה, מימוש רווחים ולבסוף פאניקה, שמגיעה לשיאה בתיקון שוק.

ההשקה של טכנולוגיות כמו ChatGPT זוהתה כטריגר לשלב ההעתקה הנוכחי, מה שהוביל לעניין ציבורי והשקעות משמעותיות.

יתר על כן, ההקשר ההיסטורי מדגיש שבעוד שבועות עשויות להתפוצץ, הטכנולוגיות הבסיסיות לעתים קרובות שומרות על הפוטנציאל שלהן למהפך בכלכלות בטווח הארוך, כפי שמוכח מההשפעות המתמשכות של התקדמויות טכנולוגיות קודמות, למרות נסיגות קצרות טווח. כאשר אנו מנווטים במורכבויות של נוף ה-AI הנוכחי, לקחים אלה מההיסטוריה משמשים כתזכורת קריטית לאיזון בין פוטנציאל החדשנות לבין הסיכונים הקשורים להשקעה ספקולטיבית.

קרדיט: “https://www.infodiagram.com/diagrams/ai-diagrams-machine-learning-ppt-template.html”>Visuals source: infoDiagram AI & Machine Learning Presentation Diagrams</A

הטיעון לטובת בועת AI

הייפ והבטחות יתר

אחד הטיעונים העיקריים המרמזים שה-AI עשוי להיות בבועה הוא ההייפ הנרחב סביב יכולותיו. סיקור תקשורתי לעתים קרובות מגזים בפוטנציאל של ה-AI, מה שמוביל לציפיות לא ריאליסטיות לגבי מה שהטכנולוגיה יכולה להשיג בטווח הקצר. תפיסה מנופחת זו יכולה לדחוף השקעות ספקולטיביות וליצור סביבה בשלה לבועה.

HYPE?

הערכת יתר

חברות AI רבות מוערכות כיום על בסיס הפוטנציאל העתידי שלהן ולא על הביצועים או ההכנסות בפועל שלהן. הנתק הזה בין הערכת שווי למדדים פיננסיים מוחשיים יכול להיות אינדיקטיבי להתנהגות דמוית בועה. דוחות מצביעים על כך שחלק מהסטארט-אפים של AI משיגים צמיחה מהירה, אך אחרים מתקשים למנף את החידושים שלהם, מה שמעלה חששות לגבי הערכת יתר נרחבת בסקטור.

העלייה בהשקעות הון סיכון, שהגיעה לכ-73.4 מיליארד דולר ב-2021, משקפת ביטחון גבוה של משקיעים, אך גם מרמזת שחברות רבות מתומחרות על פוטנציאל ולא על ביצועים.

מחסור בכישרונות

תעשיית ה-AI חווה מחסור משמעותי בכישרונות, כאשר הביקוש לאנשי מקצוע מיומנים עולה בהרבה על ההיצע. פער זה מעלה את העלויות לגיוס ושימור כישרונות, מה שעלול להאט חדשנות והתקדמות בתחום. כאשר חברות נאבקות למשוך אנשים מוכשרים, עלויות העבודה המוגדלות עלולות להכביד עוד יותר על היתכנות הפיננסית של סטארט-אפים רבים בתחום ה-AI, שייתכן שכבר מוערכים בהערכת יתר.

ספקולציה בשוק

פרקטיקות השקעה ספקולטיביות ניכרות בתוך סקטור ה-AI, ומזכירות בועות קודמות כמו בום הדוט-קום. משקיעים לעתים קרובות משתמשים במדדי הערכה חדשים ולא קונבנציונליים כדי להצדיק מחירים מנופחים, מה שמעלה דגלים אדומים לגבי הקיימות של הערכות שווי כאלה. אנליסטים מזהירים שאופטימיות מופרזת יכולה להוביל לבועה אם תפיסת השוק לגבי הפוטנציאל של AI סוטה משמעותית מההשפעה הכלכלית האמיתית שלו. לדוגמה, בעוד שחלק מהסטארט-אפים הצליחו לגייס מיליונים על בסיס ההבטחה של פריצות דרך עתידיות, אחרים מתקשים להציג תוצאות מוחשיות, מה שמלבה עוד יותר חששות להערכת יתר.

דינמיקת שוק גלובלית

בעוד שנעשות התקדמויות משמעותיות בטכנולוגיות AI, הנוף הגלובלי מרמז על אפשרות של דינמיקת בועה. כלכלות גדולות כמו ארצות הברית וסין מהוות יותר מ-80% מהשקעות ה-AI, מה שמעלה חששות לגבי ריכוז סיכונים ובועות ספקולטיביות המתפתחות באזורים עם תשתיות AI פחות מבוססות. כאשר נרטיבים הקשורים ל-AI שולטים בשיח ההשקעות, יש סיכון שהערך הכלכלי האמיתי של הטכנולוגיה עלול להיות מוסתר על ידי התלהבות ספקולטיבית.

סימנים לתיקון שוק

דפוסים היסטוריים של בועות פיננסיות לעתים קרובות מציגים עליות מהירות בהערכות שווי שמלוות בתיקוני שוק פתאומיים. סקטור ה-AI מציג כעת סימנים המזכירים דפוסים אלה, כאשר חלק מהמשקיעים מטילים ספק האם רמות ההערכה הנוכחיות יכולות להישמר לטווח הארוך. ספקולציה סביב מניות AI העלתה חששות שאנו עלולים לחזות בנפילה דרמטית בדומה לתיקוני שוק קודמים ברגע שההתלהבות הראשונית תדעך.

השלכות כלכליות

ההשלכות הכלכליות של בינה מלאכותית (AI) הן עמוקות ורבות פנים. הן מעלות שאלות לגבי הפוטנציאל שלה ליצור צמיחה בת-קיימא לעומת יצירת בועה ספקולטיבית. ככל שטכנולוגיית ה-AI ממשיכה להתקדם, יש לה את היכולת להשפיע משמעותית על פריון ותעסוקה במגזרים שונים, וליצור תוצאות חיוביות ושליליות כאחד. לדוגמה, חברות טכנולוגיה צפויות להגשים יתרונות משמעותיים, עם הערכות המציעות שהן יכולות לראות תוספות ערך השוות לעד 9 אחוזים מהכנסות התעשייה הגלובלית מ-AI גנרטיבי. מנגד, סקטורים כמו ייצור עשויים לחוות שינויים פחות דרסטיים, בעיקר בגלל אופי החוזקות של AI במשימות מבוססות שפה יותר מאשר אלה הדורשות עבודה פיזית.

מגמות השקעה וספקולציה

מגמות השקעה משחקות תפקיד מכריע בעיצוב תפיסות של AI כטכנולוגיה בת-קיימא או כבועה ספקולטיבית. זרימת הון לסטארט-אפים של AI לעתים קרובות משקפת ביטחון משקיעים בעתיד הטכנולוגיה. עם זאת, אופטימיות זו יכולה להוביל לספקולציה מופרזת, שבה ציפיות אופטימיות מדי לתשואות מנפחות הערכות שווי, מה שמוביל לתנאים דמויי בועה. הבחנה בין מיזמים ספקולטיביים לבין אלה המבוססים על מודלים עסקיים מוצקים היא חיונית לשמירה על אקלים השקעות בריא המאזן בין התלהבות להערכות פרגמטיות של יכולות טכנולוגיות.

חששות מדחיקת משרות

היבט משמעותי נוסף של ההשלכות הכלכליות של AI כרוך בדחיקת משרות. בעוד ש-AI יכול לאוטומט משימות ביעילות רבה יותר מבני אדם, מה שמוביל ליצירת משרות פוטנציאלית בתעשיות חדשות, הוא גם מציב סיכונים של אובדן משרות נרחב במגזרים המסתמכים על משימות שגרתיות. דואליות זו משפיעה על התפיסה הכוללת של תרומות ה-AI לכלכלה; אם יצירת המשרות תעלה על הדחיקה, ה-AI מבסס את מעמדו כהתקדמות טכנולוגית בעלת ערך. לחלופין, אובדן משרות משמעותי עלול להוביל לחוסר יציבות כלכלית וספקנות, מה שמלבה עוד יותר חששות מבועה אם ההשפעות השליליות של הטכנולוגיה יאפילו על יתרונותיה.

תנודתיות שוק והתנהגות ספקולטיבית

סקטור הטכנולוגיה מאופיין בתנודתיות מוגברת, מושפע מתחרות, פעולות רגולטוריות ושינויים בלתי צפויים בביקוש. השקעה במניות טכנולוגיה, במיוחד בחברות קטנות יותר וחדשות יותר, נוטה לתנודות יותר מהשוק הכולל, מה שמצביע על התנהגות ספקולטיבית פוטנציאלית. ככל שה-AI ממשיך להתפתח, העלייה המהירה במחירי המניות עשויה לשמש כסמן לספקולציה, למרות שרמות השקעה גבוהות לבדן אינן מסמנות בועה באופן חד משמעי. תפיסות המשקיעים לגבי הפוטנציאל של הטכנולוגיה יכולות לתרום להערכות שווי מנופחות, ומדגישות את הצורך בניתוח זהיר בהערכת שוק ה-AI.

AI בפרקטיקה: מקרי מפתח בתעשייה

סקירה של מקרי שימוש ב-AI

ניתוח מקרי השימוש ב-AI משמש כמסגרת קריטית להבנת היתרונות והסיכונים הפוטנציאליים הקשורים לטכנולוגיות AI במגוון תעשיות, כולל בריאות, פיננסים וייצור. ניתוח זה עוזר לבעלי עניין לנווט בנוף המורכב של AI על ידי הארת הזדמנויות תוך זיהוי אתגרים מובנים. גורמים כמו דגלים רגולטוריים, רמות השפעה והיקפי השפעה הם אינטגרליים להערכה זו.

מסגרות רגולטוריות

הצגת מסגרות רגולטוריות, כמו חוק ה-AI של האיחוד האירופי, קבעה הנחיות לקטגוריזציה של מקרי שימוש ב-AI על בסיס רמות סיכון. אלה כוללים תרחישי סיכון בלתי מקובלים שעלולים לתמרן אוכלוסיות פגיעות; מצבי סיכון גבוה המשפיעים על בריאות ובטיחות; והשלכות סביבתיות וחברתיות שונות הקשורות לפריסת AI. לדוגמה, יישומי AI הכוללים ביומטריקה או דירוג חברתי יכולים ליפול לקטגוריות סיכון גבוה, ומדגישים את הצורך בפיקוח קפדני.

הערכת השפעה

רכיב חיוני בניתוח מקרי השימוש ב-AI כולל הערכת ההשפעות הסביבתיות והחברתיות של יישומים ספציפיים. בעלי עניין יכולים להעריך השפעות אלה באמצעות מערכת דירוג המשקפת הזדמנויות חיוביות, איומים שליליים או שילוב של שניהם במגוון תחומים כמו גיוון, שוויון והכללה, פרטיות נתונים ובריאות. באופן בולט, יישומי AI במגזר המידע נוטים להשפיע על מגוון רחב של נושאים, מה שמצביע על רמה גבוהה של מעורבות בסוגיות חברתיות, בעוד אלה במגזר החומרי מציגים השפעות סביבתיות משמעותיות.

דוגמאות מהתעשייה

מגמות אחרונות מצביעות על כך שחברות טכנולוגיה גדולות משקיעות בכבדות בפתרונות מבוססי AI, כאשר סטארט-אפים גם צצים כדי למלא נישות במגזרים כמו מסחר אלקטרוני ובריאות. הזרימה המשמעותית של הון סיכון לחברות AI מזכירה את עידן הדוט-קום, עם תחזיות שחלק ישנו באופן יסודי את התעשיות שלהן, בעוד שאחרות עשויות לא לשמר את מודל העסקים שלהן. חברות בולטות כמו OpenAI ו-Nvidia מיצבו את עצמן בחזית המהפכה הטכנולוגית הזו, עם מימון משמעותי שמחזק את יכולותיהן.

מגמות השקעה

נוף ההשקעות ב-AI ראה צמיחה יוצאת דופן, כאשר OpenAI הוערכה לאחרונה ביותר מ-150 מיליארד דולר בעקבות מאמצי גיוס כספים משמעותיים שנתמכו על ידי מיקרוסופט. תמיכה פיננסית זו משקפת שינוי אסטרטגי של ענקיות טכנולוגיה להפוך לשחקניות מפתח במרחב ה-AI ומשקפת דפוסים היסטוריים שנראו במהלך בומים טכנולוגיים. ההנגדה של השקעה משמעותית עם הסיכונים הבסיסיים של מודלים עסקיים שלא הוכחו מעלה שאלות לגבי הקיימות של צמיחה זו, ומרמזת על בועה פוטנציאלית בשוק.

צמיחה כלכלית והשפעה על התעשייה

צפוי שתעשיית ה-AI תגיע לשוק של טריליון דולר בתוך העשור הקרוב, שישנה באופן יסודי את האינטראקציות שלנו עם טכנולוגיה ועם אחד את השני. כאשר ארגונים מאמצים AI, עליהם ליישם גישות אסטרטגיות כדי לנצל את הפוטנציאל שלו תוך דמיון מחדש של עתיד העבודה. עם זאת, חששות לגבי בועת AI מתקרבת נפוצים, כאשר מנהיגי תעשייה רבים מתווכחים האם הערכות השווי הנוכחיות משקפות צמיחה בת-קיימא או ציפיות מנופחות.

שיקולים אתיים ורגולטוריים

התפתחויות עתידיות כנראה ידרשו מבט מאוזן על האיומים וההזדמנויות הפוטנציאליים שה-AI מציג. חברות נעשות זהירות יותר, מביעות חששות לגבי סיכונים למוניטין, אמון צרכנים וציות לרגולציה. בעוד שאמצעי זהירות אלה הם חיוניים, הם לא צריכים לעכב חדשנות או להפריע לרווחי פרודוקטיביות. ארגונים חייבים לנווט בנופים אתיים ורגולטוריים אלה בתבונה כדי להבטיח שהתקדמויות ה-AI מועילות לחברה בכללותה.

מגמות השקעה ודינמיקת שוק

מגמות השקעה משחקות תפקיד קריטי בעיצוב תפיסות של AI כטכנולוגיה בת-קיימא או כבועה ספקולטיבית. ב-2023, סטארט-אפים של AI קיבלו 42.5 מיליארד דולר במימון. השקעות כאלו משקפות הן עניין משמעותי והן חרדה סביב הערכת יתר פוטנציאלית. איזון בין התלהבות השקעה להערכות פרגמטיות של יכולות טכנולוגיות הוא קריטי לשמירה על מסלול צמיחה יציב בסקטור ה-AI.

הטיעון נגד בועת AI

התקדמויות טכנולוגיות אמיתיות

אחד הטיעונים העיקריים נגד הרעיון של בועת AI הוא ההתקדמות המשמעותית והניתנת להדגמה בטכנולוגיות מפתח כמו למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית (NLP) וראייה ממוחשבת. התקדמויות אלה הראו פוטנציאל אמיתי לשיפור היעילות והאפקטיביות התפעולית במגזרים שונים, כולל בריאות, לוגיסטיקה ופיננסים. לדוגמה, שיפורים באבחון רפואי מבוסס AI החלו להשפיע באופן מהותי על תוצאות מטופלים, ומצביעים על כך שה-AI משנה באופן יסודי את האופן שבו בעיות נפתרות והחלטות מתקבלות.

בינה מלאכותית – צמיחה אקספוננציאלית

אימוץ בתעשייה

שיעורי אימוץ גוברים במגוון תעשיות מציעים עוד יותר שהערך של ה-AI מוכר ומאומת. כאשר חברות משלבות טכנולוגיות AI לתוך הפעולות שלהן, התפיסה משתנה מהייפ ספקולטיבי ליישום מעשי. אימוץ נרחב זה בתעשייה מצביע על אמונה חזקה בכדאיות ובתועלת לטווח ארוך של פתרונות AI, בניגוד למגמה חולפת או בועה ספקולטיבית.

השקעה בטכנולוגיות ליבה

בעוד שחלק מהסטארט-אפים של AI עשויים לחוות תנודות בהערכת שווי בגלל הבטחות יתר ותת-ביצוע, הטכנולוגיות הבסיסיות עצמן משכו השקעה משמעותית, מה שמצביע על כדאיות שוק חזקה. השקעות אלה משקפות אמונה בהשפעה המתמשכת של AI ולא רק התרגשות ספקולטיבית. השילוב של בשלות טכנולוגית ושיעורי חדשנות מתמשכים ב-AI תומך בטיעון שסקטור זה נמצא במסלול לצמיחה מתמשכת, שונה מבועות מסורתיות המאופיינות בהייפ בלתי בר-קיימא.

פיתוח מערכת אקולוגית

הפיתוח של מערכת אקולוגית חיצונית תומכת – שבה אמון משתמשים, סביבות רגולטוריות וזמינות כישרונות משחקים תפקידים מכריעים – מחזק עוד יותר את הטיעון נגד בועת AI. ככל שגורמים אלה ממשיכים להתפתח, הם מחזקים את הבסיס לצמיחה בת-קיימא ופריסה של טכנולוגיות AI במגוון תעשיות. תרחישי אימוץ שונים המבוססים על דינמיקה גיאוגרפית וספציפית לסקטור מציעים אינטגרציה מכוונת ואסטרטגית של AI ולא מרוץ ספקולטיבי.

פרספקטיבות עתידיות

כאשר אנו נכנסים ל-2025, הנוף של בינה מלאכותית עומד בפני שינוי משמעותי, מעוצב על ידי ההתקדמות והאתגרים של שוק מתפתח. החזית המתקדמת במהירות של AI ו-AI גנרטיבי מבטיחה להגדיר מחדש יכולות מכונה, מובילה להופעת יישומים אינטואיטיביים שמעורבים עם משתמשים בדרכים הולכות ונעשות דמויות אנוש. מסוכנים רגשיים אינטליגנטיים ועד עוזרים דיגיטליים יצירתיים, טכנולוגיות AI ממשיכות לדחוף את גבולות האפשרי.

בניגוד לבועות קודמות כמו בום הדוט-קום של שנות ה-90, הגל הנוכחי של AI מונע לא רק על ידי הייפ ספקולטיבי אלא על ידי התקדמות טכנולוגית מוחשית ואימוץ נרחב בתעשייה. בעידן הדוט-קום, לחברות רבות לא היו מוצרים או מודלים הכנסה בני-קיימא, אך הן משכו השקעות עצומות. לעומת זאת, טכנולוגיות AI כמו אלה שפותחו על ידי OpenAI ו-NVIDIA כבר מראות יישומים בעולם האמיתי וזרמי הכנסה. חברות במגוון תעשיות – מבריאות ועד פיננסים – משלבות AI לתוך הפעולות שלהן, מובילות לשיפורים אמיתיים ביעילות, קבלת החלטות וחדשנות. אימוץ נרחב זה מציע שה-AI מוטמע עמוק יותר בכלכלה הגלובלית מאשר טכנולוגיות ספקולטיביות מוקדמות יותר.

מחשבות אחרונות

בעוד שהוויכוח על האם AI נמצא בבועה ממשיך להתפתח בשקט, נדיר שהדיון חוצה את הגבולות של קהילות שונות. אלה המאמינים בפוטנציאל של AI נשארים איתנים באופטימיות שלהם, בעוד שספקנים ממשיכים להעלות חששות תקפים לגבי הערכת יתר. פיצול זה משאיר שיחה קריטית ברובה לא נגועה, כאשר כל צד נשאר בתוך תיבת התהודה שלו.

האם מערכת היחסים בין בני אדם למכונות תוביל להתכנסות ושיתוף פעולה?

כחובבי AI, זה בידיים שלנו לשבור את הפיצול הזה. על ידי למידה ממחזורים טכנולוגיים קודמים והבנת הלקחים מבועות קודמות, יש לנו את ההזדמנות לדחוף את ה-AI מעבר להייפ ולספקולציה. באמצעות שימוש אחראי, הוראה ופיתוח של AI, אנחנו יכולים להימנע מהמלכודות של בומים טכנולוגיים קודמים וליצור משהו אמיתי, בר-קיימא ומשנה מציאות. העתיד של AI הוא בידיים שלנו – בואו נבטיח שהוא הופך לטכנולוגיה שמממשת את הבטחותיה.

הפוסט הפיל שבחדר: האם בינה מלאכותית נמצאת בבועה? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

עידן חדש של יצירתיות

קצת על קאיבר (Kaiber)

לקאיבר יש פינה חמה בלב של יוצרי AI רבים. היא הייתה שם בימים הראשונים של הוידאו הג’נרטיבי וללא ספר הייתה אחת מחלוצות התחום. בימים שלפני מחוללי הוידאו, הרבה לפני Gen2 של ראנוויי והרבה לפני Pika, קאיבר הייתה מבין האלטרנטיבות הבודדות ליצירת וידאו עם AI. באותה העת היא התבססה בעיקר על שיטות עבודה מעולם הסטייבל דיפיוז’ן, בדגש על “דיפורום” (deforum) – מעין “סטופ מושן” שבו המודל מג’נרט חיבורים בין פריים לפריים. אז, בראשית 2023, אסתטיקה זו משכה אמנים רבים, שהחלו להשתמש בטכנולוגיה החדשה עם הלוק הייחודי. אחת מהלהקות שאימצה את הסגנון הויזואלי הזה בשתי ידיים הייתה לינקין פארק, ששילבה בקליפים שלה את הסטייל של קאיבר (קליפים שנוצרו, בין השאר, בקאיבר).

הקליפ ל-Lost של לינקין פארק, שכולו מתחילתו ועד סופו AI, בדגש על “דיפורום” ושימוש ב-Kaiber

סופר סטודיו – לא רק ממשק חדש, אלא גישה חדשה!

סופרסטודיו אינו רק ממשק משודרג, אלא שינוי גישה! חשיבה מחדש על קאיבר כפלטפורמה למימוש יצירתיות בעזרת בינה מלאכותית. הפלטפורמה, המתוארת כ”מגרש משחקים להאצת הדמיון”, נועדה לשבור את המחסומים שבין רעיון למימוש והיא מזכירה מאוד בממשק שלה את ComfyUI, אך במבנה פשוט ונוח הרבה יותר. היא מתוכננת לענות על מגוון רחב של צרכים יצירתיים, מסקיצות פשוטות ועד פרויקטים מורכבים ורב-שכבתיים.

קאיבר AI מציגה את סופרסטודיו – כלי חדשני שמשנה את כללי המשחק בעולם היצירה המונעת על ידי בינה מלאכותית. הפלטפורמה החדשה מבטיחה לשנות את האופן בו אמנים ויוצרים מתקשרים עם כלי AI.

איך מתחברים לקאיבר סופר סטודיו?

כדי לעבוד בממשק החדש של קאיבר, כנסו לאתר החברה, הירשמו עם דוא”ל ולחצו על כפתור Create כדי ליצור קנבס חדש.

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

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

תכונות מפתח של סופר סטודיו

Superstudio, הממשק החדש של Kaiber, מציע חוויית עבודה מהפכנית עבור יוצרים המעוניינים לשלב כלים מבוססי AI ביצירה שלהם. הממשק עוצב במיוחד כדי להיות נגיש ואינטואיטיבי, מה שמאפשר ליוצרים בכל רמות המיומנות להתחיל לעבוד באופן מידי. עם גישת “חבר והפעל” (Plug and Play), Superstudio מפשט את תהליך השילוב בין אלמנטים שונים כמו תמונות, וידאו ואפקטים, ומספק סביבת עבודה המאפשרת יצירתיות אינסופית. ממשק Canvas החדשני, יחד עם אפשרות ליצירה מקבילה ושימוש במנועי AI מתקדמים, מעניק ליוצרים שליטה מלאה ומאפשר חקירה והפקה של מגוון רחב של תוצרים בקלות.

ממשק המשתמש של SUPERSTUDIO

ממשק אינטואיטיבי

סופר סטודיו נבנה כך שיהיה נגיש לאמנים בכל רמות המיומנות, החל מחובבנים ועד מקצוענים. הממשק מבוסס על גישת “חבר והפעל”, שמאפשרת לערבב ולהתאים אלמנטים בצורה פשוטה וידידותית. המשתמשים יכולים לייצר תמונות, סרטונים ועבודות אומנות מקוריות באמצעות שילוב בין רעיונותיהם האישיים לבין כלים מבוססי AI, תוך שהם שומרים על שליטה מלאה בתהליך היצירה. כלים כמו Canvas וה-Flow מאפשרים לשלב בקלות אלמנטים שונים ולהפוך את התהליך למהיר וזורם.

יצירה אינסופית

אחד המאפיינים המרכזיים של Superstudio הוא היכולת ליצור אינספור וריאציות על כל נושא. האפשרויות הבלתי מוגבלות מעודדות את המשתמשים לנסות, לשחק ולחקור כיוונים יצירתיים חדשים, ובכך לפתוח דלתות לתוצרים מגוונים ומקוריים. הפלטפורמה מאפשרת ליצור תוצרים במקביל, ולחזור שוב ושוב אל אותם רעיונות לצורך יצירת גרסאות חדשות ומשופרות.

כלי אוצרות וזיקוק

ממשק ה”סופר סטודיו” מספק כלים ייעודיים לאוצרות ושיפור התוצרים. תהליך זה מתבצע באיטרציות חוזרות, כך שהמשתמשים יכולים לחזור ולבצע תיקונים עד שהיצירה שלהם מגיעה לדיוק המרבי. כל יצירה יכולה לעבור עידון ומחזורי פיתוח מרובים, כשהמטרה היא לשפר אותה באופן מתמיד עד להשלמת החזון האומנותי.

שילוב מנועי AI מתקדמים

סופר סטודיו (Superstudio) עושה שימוש במודלים מתקדמים כמו Flux 1.1 ו-Luma, אשר מוטמעים ישירות בממשק. שילוב זה מציע גישה מהפכנית ליצירת תמונות ווידאו באיכות גבוהה ומאפשר לנצל את העוצמה של מנועי AI מבלי לעזוב את הפלטפורמה. הפלטפורמה מציעה גם שילוב עם כלים כמו סגנונות מותאמים אישית, העברת סגנון, ושיפור תמונות – כל זאת באמצעות ממשק מודולרי וידידותי למשתמש.

המסע היצירתי בסופר סטודיו

המסע היצירתי ב-Superstudio מתחיל כאשר משתמשים מביאים רעיון ראשוני ומתחילים לשחק איתו בפלטפורמה, או מייצרים חומר חדש באמצעות כלים מבוססי AI. הרעיון הבסיסי יכול להתפתח ולהפוך לאינסוף אפשרויות דרך ממשק ה-Canvas המתקדם, שמאפשר לייצר ולשחק עם תכנים חדשים בקלות. שלב זה הוא הבסיס לכל התהליך היצירתי ומאפשר להכניס תמונות או סרטונים ולהפיח בהם חיים.

ב-Superstudio, ישנם מספר מונחי מפתח שחשוב להכיר כדי להבין את תהליך היצירה:

 

Canvas – משטח העבודה שלכם

זהו המרחב הפתוח והאינטואיטיבי שבו ניתן לייבא, לייצר ולשפר רעיונות. ה-Canvas משמש כחלל עבודה גמיש, שמאפשר לחקור ולשחק עם רעיונות, ולהביא אותם למימוש בצורה חזותית.

 

Flows – כלי ה-AI ותהליכי העבודה

אלו הם אבני הבניין של הכלים היצירתיים מבוססי ה-AI, המאפשרים שילוב של Elements (אלמנטים מודולריים) כמו מימדי התמונה או הסרטון, סגנונות, העלאת תמונות ועוד. ה-Flows מעניקים ליוצרים את היכולת להרכיב תהליכי עבודה יצירתיים בהתאמה אישית. בפועל, אלו הם הכלים, או תהליכי העבודה, שבעזרתם תוכלו להשתמש כדי ליצור תמונות, סרטונים וכן הלאה.

להלן פירוט של ה-Flows שזמינים בפלטפורמה:

• Luma Video: פלואו שמאפשר יצירת סרטונים באמצעות מודל Dream Machine של Luma Lab.
• Flux Image: מיועד ליצירת תמונות באמצעות מודל התמונה Flux.
• Image Lab: מאפשר העלאת תמונות או כתיבת הנחיות טקסטואליות ליצירת תמונה באמצעות המודל הייחודי של Kaiber.
• Video Lab: דומה ל-Image Lab, אך מיועד ליצירת סרטונים באמצעות מודל הווידאו של Kaiber.
• Video Restyle: מאפשר לשנות את הסגנון האסתטי של סרטון קיים.
• Image Upscale: משמש לשיפור איכות של תמונות קיימות.
• Profile Picture Restyle: מיועד לשינוי הסגנון האסתטי של תמונות פרופיל.
• Logo Restyle: מאפשר לשנות את הסגנון האסתטי של לוגואים.

 

ה-Flows של קאיבר | Credit: Kaiber

 

Collections – אוסף הנכסים שלכם

קבוצות נכסים מאורגנות שמאפשרות לסדר ולנהל את התוצרים וחומרי הגלם. האוספים הללו מתחברים ישירות לתהליך העבודה ולממשק הקנבס, ועוזרים ליוצרים לשמור ולהשתמש בתכנים בצורה יעילה ומסודרת לאורך המסע היצירתי שלהם.

 

גישה זו של Superstudio ליצירה מעניקה גמישות רבה וחופש יצירתי עבור אמנים ויוצרי AI, ומאפשרת לכל יוצר למצוא את הסגנון שלו תוך שילוב מודלי AI מתקדמים. כך אפשר לחקור מספר כיוונים במקביל או להתמקד בעומק ברעיון בודד.

כיצד להשתמש בקנבס של סופרסטודיו

הכלי המרכזי שאיתו נעבוד ב”סופר סטודיו” של קאיבר הוא הקנבס – משטח העבודה שלכם. קאיבר מאפשרת יצירה של מספר קנבסים. בחבילה החינמית תוכלו ליצור שני קנבסים, ואם תרצו יותר, תאלצו לשדרג.

הקנבס של SUPERSTUDIO

איך עובדים עם הקנבס?

החבילות והמנויים של קאיבר

Kaiber מציעה מגוון תוכניות מנוי וחבילות אשראי המותאמות לצרכים של יוצרים בכל הרמות, החל ממשתמשים חובבים ועד מקצוענים.

• חבילה חינמית: התוכנית החינמית מעניקה למשתמשים חדשים 200 קרדיטים לחודש, עם גישה לשני קנבסים בלבד ושלושה Flows מותאמים אישית, עד 1GB של אחסון וללא אפשרות לשימוש מסחרי. זו הזדמנות טובה למתחילים להתנסות בפלטפורמה וליצור יצירות אישיות ללא עלות.

• חבילה בתשלום, במסלול חודשי: למי שזקוק לנפח עבודה גבוה יותר, התוכנית החודשית מספקת 1,000 קרדיטים לחודש, עם גישה בלתי מוגבלת לקנבסים ול-Flows מותאמים אישית, עד 15GB של אחסון, ואפשרות לשימוש מסחרי. כל הטוב הזה במחיר של 15 דולר לחודש.

• חבילה בתשלום במסלול שנתי: למשתמשים שמחפשים פתרון לטווח ארוך, התוכנית השנתית מציעה חיסכון של עד 33% ומספקת 12,000 קרדיטים לשנה עם אותן תכונות כמו בתוכנית החודשית, במחיר של 120 דולר לשנה.

• חבילות קרדיטים: בנוסף, Kaiber מציעה חבילות קרדיטים לרכישה בנפרד, למי שזקוק לקרדיטים נוספים מבלי להתחייב למנוי חדש. ניתן לרכוש קרדיטים החל מ-300 קרדיטים ב-5 דולר, ועד 20,000 קרדיטים במחיר של 250 דולר. חבילות אלה מאפשרות למשתמשים להרחיב את היכולות שלהם ולהפיק יותר תכנים בהתאם לצורך, ללא תלות בתוכנית המנוי שבחרו.

החבילות והמנויים של קאיבר | Credit: Kaiber

מה חשבנו על סופר סטודיו – הממשק החדש של קאיבר?

עם ההשקה של סופר סטודיו, Kaiber לקחה צעד משמעותי קדימה בתחום היצירתיות והשימוש בכלי AI. היא הצליחה ליצור פלטפורמה ידידותית ואינטואיטיבית שבה אפשר להשתמש במגוון רחב של כלי GenAI, הן בעולמות התמונה והן בעולמות הוידאו. קאיבר הצליחו ליצור פלטפורמה שהיא גם רבת עוצמה וגם נגישה, ומעל הכל – היא מרעננת ומסקרנת. יש משהו בממשק החדש שעושה לך חשק “לקפוץ פנימה ולשחק”. זה מגרש משחקים ליוצרים ואמנים, ואין ספק שיש פה פוטנציאל רב!

הפוסט הממשק החדש של Kaiber – הכירו את Superstudio הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מהו פניקס?

פניקס הוא מודל מתקדם ליצירת תמונות, המתמחה ביכולתו לעקוב אחר הוראות מפורטות ומורכבות. המודל מצטיין בדיוק ובמהירות, ומאפשר עריכה קלה ונגישה באמצעות ממשק נוח. בין תכונותיו הבולטות של פניקס:

• דיוק בהתאמה להנחיות: יכולת מרשימה לעקוב אחר הנחיות מפורטות ומורכבות.
• יצירת טקסט ברור בתוך תמונות: אפשרות ליצירת טקסטים בתוך תמונות באופן מדויק וברור
• עריכה מהירה ונגישה: היכולת לערוך תמונות במהירות ובפשטות באמצעות כלי בינה מלאכותית מתקדמים.

יתרונות הגישה דרך API

שחרור ה-API של פניקס מאפשר למפתחים לשלב את יכולות המודל בפרויקטים שלהם, ומביא ליתרונות הבאים:

• גמישות בשילוב: פניקס יכול להיות מוטמע במגוון רחב של אפליקציות, ממוצרי תוכנה אישיים ועד מערכות ארגוניות מורכבות.
• שליטה יצירתית: המשתמשים יכולים להתאים ולעדן את התוצאות בהתאם לצרכים ולחזון שלהם, מה שמאפשר שליטה מלאה בתהליך היצירה.
• יעילות וסקלאביליות: מתאים לשימוש בפרויקטים בכל קנה מידה, מקטן ועד גדול, ומאפשר יישום קל ומהיר.

שימושים מעשיים

הגישה החדשה ל-API פותחת אפשרויות רבות וחדשות:

1.שיווק ומיתוג: יצירת תוכן ויזואלי מותאם לרשתות חברתיות וחומרי פרסום דינמיים.

2.עיצוב מוצר: הדמיה מהירה של קונספטים ומוצרים חדשים, המאפשרת תהליך פיתוח יעיל וגמיש.

3.אמנות דיגיטלית: מתן אפשרויות חדשות לאמנים ליצור ולשתף פעולה בסביבות עבודה דיגיטליות.

4.הוצאה לאור: יצירת עטיפות ספרים, אלבומים וחומרי פרסום באיכות מקצועית ומתקדמת.

טעימה מהיכולות של לאונרדו.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס לאונרדו, אסטריה ובניית מודלים

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

כיצד לקבל גישה ל-API של פניקס

קבלת גישה ל-API של פניקס פשוטה וידידותית לכל משתמש:

יצירת חשבון

תחילה, יש ליצור חשבון בפלטפורמה של לאונרדו.

בחירת תכנית

לאחר כניסה לחשבון, לחצו על “API Access” ובחרו בתכנית המתאימה לצרכים שלכם – ממסלול בסיסי ועד פתרונות ארגוניים מורכבים.

קבלת גישה ל-API בלאונרדו.

למידע על עלויות וחבילות, הגדילו את התמונה מטה.

תוכניות ה-API של לאונרדו.

יצירת מפתח API

לאחר בחירת התוכנית והשלמת תהליך התשלום, תוכלו ליצור מפתח API חדש בהתאם לצרכים שלכם.

מסך התשלום עבור המפתח שלכם.

חכו לאישור הסליקה.

הרישום בוצע.

צרו את מפתח ה-API שלכם.

כך תיצרו מפתח חדש.

המשיכו בתהליך בהתאם להנחיות.

מזל טוב, יש לכם מפתח משלכם!

שמרו את המידע והשתמשו בו בהתאם לצרכים שלכם.

*שימו לב להעתיק את המפתח ולא לסגור את החלון כי לא ניתן לשחזר את המפתח.

שימוש בתיעוד

לאונרדו מספקת מדריכים מקיפים (באנגלית) המסבירים כיצד לשלב את ה-API בפרויקטים שלכם. מומלץ לעיין בהם לפני תחילת העבודה. לקריאה – לחצו פה.

התחלת השימוש

עם המפתח ועם מסמכי הסיוע בידיכם, תוכלו להתחיל לשלב את יכולות פניקס באפליקציות ובשירותים שלכם.

תמיכה ושיתוף ידע

כדאי לדעת שלאונרדו מציעה גם תמיכה טכנית למפתחים, ופורומים קהילתיים בהם ניתן להתייעץ, לשאול שאלות ולשתף ידע עם משתמשים אחרים.

לסיכום

שחרור ה-API של פניקס על ידי לאונרדו AI מהווה צעד משמעותי בעולם יצירת התמונות באמצעות בינה מלאכותית. מהלך זה מאפשר למפתחים ויוצרים לשלב טכנולוגיות מתקדמות בפרויקטים מגוונים ולהרחיב את אפשרויות היצירה שלהם. גם אם המילה API מרתיעה רבים, השימוש בפניקס פשוט להבנה, ולאחר התנסות קצרה, תגלו שהגבול היחיד הוא הדמיון שלכם.

תמונה שיצרתי בלאונרדו פניקס

התמונה נוצרה בלאונרדו עם מודל פיניקס בעזרת הפרומפט הבא:

A highly detailed, futuristic digital artwork of a majestic phoenix crafted entirely from computer code and API lines, with glowing blue circuitry pathways and intricate, swirling patterns reminiscent of motherboards and microchips, set against a dark, gradient background that shifts from deep purple to black, evoking a sense of technological sophistication and mystique, the phoenix’s body formed from a mesmerizing tangle of 1s and 0s, its wings outstretched, feathers rendered in shimmering silver and gold hues, with hints of fiery orange and red, as if infused with an inner, pulsing light, itseyes glowing bright, electric blue, with vertical pupils, and a sharp, curved beak, the entire image infused with a sense of energy, power, and digital magic.

הפוסט לאונרדו AI משחררת את ה-API של פניקס – מודל טקסט לתמונה עוצמתי במיוחד הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית