ExplAInable

Episodes

• 
  פרק 167: רתמת ה-AI וכוחה של התמדה: יובל אבידני על Agent Harness, עתיד הפיתוח ואיך לא לוותר 18.10.2026 44m

  מה זה Harness, למה כולם מדברים על זה פתאום, ואיך בונים סוכן AI שמריץ קוד בכמה קליקים? בפרק הזה של Explainable, מייק מארח את יובל אבידני להסבר דרך משל הצניחה החופשית, להדגמה חיה ב-AWS, ולשיחה גלויה על המקצועות שנפגעים מ-AI ועל השאלה מי באמת משלם על ה-AI הזול.מה בפרק:• מה זה Harness (ריתמה), ולמה הוא נכנס ללקסיקון רק בחודשים האחרונים• ממה בנוי סוכן AI: מודל שפה, כלים, זיכרון וסקילים• הדגמה חיה: סוכן מתמטי בשם מייק ב-AWS AgentCore Harness, שמריץ פייתון ומוכיח ש-1+1=2• כמה קל להחליף מודל כשעובדים עם Harness• המקצוע הבא שייפול לידי AI: פיתוח, QA, מחקר, עיצוב ופיתוח אתרים• סרטים ווידאו שנוצרים ב-AI, כולל טיזר של 20 שניות לכנס GitHub Universe שנוצר מפרומפט של משפט אחד• הכלכלה של ה-AI: מנוי של 20 דולר מול 40 מיליארד דולר בשנה• איך להיות יובל הבא: עקביות, אותנטיות וערך אמיתיפרקים:0:00 פתיחה והיכרות עם יובל אבידני1:52 קבוצת AWS Superstars3:08 ליצור תוכן בעקביות כשהרשתות אכזריות6:05 הדרך לתוכנית GitHub Stars9:13 מה זה Harness? ריתמה בצניחה חופשית11:45 ממה בנוי סוכן AI: מודל, כלים, זיכרון וסקילים17:11 הדגמה: סוכן ב-AgentCore Harness בכמה קליקים23:35 הסוכן מייק מוכיח ש-1+1=227:34 מה המקצוע הבא שייפול לידי AI?31:02 סרטים ווידאו שנוצרים ב-AI34:39 מי משלם על ה-AI הזול?39:48 איך להיות יובל הבאמי האורח:יובל אבידני מגדיר את עצמו בילדר וספיקר. הוא עבד כ-18 שנה בתפקידים שונים, במשרדים ממשלתיים ובהייטק, ובתפקידו האחרון בהייטק היה Senior Data Scientist. בשנתיים-שלוש האחרונות הוא עצמאי ויוצר תוכן בתחומי סייבר, פיתוח ו-AI, מגיש פינת AI שבועית בחדשות 12, משתתף בתוכנית GitHub Stars ונמצא שנה שנייה בקבוצת AWS Superstars. הוא גם שחרר כקוד פתוח ריפו עם עשרות סקילים לסוכנים.Explainable ביוטיוב : https://www.youtube.com/watch?v=cDBr8bClAV8#Explainable #בינה_מלאכותית #AI #AIAgents #סוכני_AI #AWS #AgentCore #GitHub #פודקאסט
• 
  פרק 166: לבנות AI או להשתמש ב-AI? פרופ' נדב כהן על רשתות עמוקות, מפעלים ומודלי עולם 11.10.2026 45m

  אפשר לשלוח כמעט כל דבר לקלוד ולקוות לטוב, חוץ ממפעל. בפרק הזה של Explainable מתארח פרופ' נדב כהן, מי שהנחה באוניברסיטת תל אביב את המפגש עם סם אלטמן ואיליה סוצקבר מול אולם עם כשלושת אלפים איש, ואנחנו הולכים איתו הרבה יותר עמוק: מהמתמטיקה שמסבירה למה עומק ברשתות נוירונים בכלל עובד, ועד לשאלה מה קורה כשמודל שולט על תשתית קריטית והתולרנטיות לטעויות היא אפס.מה בפרק• איך הגיע מקורס טייס ליחידה טכנולוגית, ומשם לאלגוריתמים על מערכות פיזיות• ההרצאה של אמנון שעשוע שאחריה שלח מייל ועבר לאוניברסיטה העברית• המאמר מ-2016: למה עומק נותן יתרון אקספוננציאלי, ומה זה אומר בפועל• למה ההשפעה של תיאוריה על התעשייה עוברת הרבה פעמים דרך אינרציה• ההבדל בין לבנות AI לבין להשתמש ב-AI וכמה הוא גדול• למה מספר הנרשמים למדעי המחשב יורד, ואיך המחלקות מגיבות• פרודוקטיביות: איפה זה 1000X ואיפה זה כמעט לא נמדד• אימיוביט: טייס אוטומטי למפעלים של ייצור רציף נפט, מלט, כימיקלים, מזון ופרמה• דטרמיניזם ואקספלנביליות, וארכיטקטורות שבנויות להיות אקספלנביליות מראש• מה זה מודל עולם, ובמה הוא שונה ממודל שפה• למה הניסיון להעביר ידע ממפעל למפעל נכשל שוב ושוב• אקדמיה מול תעשייה שלוש שנים אחרי הבמה עם אלטמן וסוצקבר• ולסיום: מה הוא ממליץ לבני 16-17 שרוצים קריירה מרשימהפרקים0:00 פרופסור וגם סלב: מי זה נדב כהן2:23 מקורס טייס ליחידה טכנולוגית5:49 ההרצאה של אמנון שעשוע ששינתה כיוון10:17 למה עומק נותן יתרון אקספוננציאלי14:55 כדאי עוד ללמוד מדעי המחשב?16:37 לבנות AI מול להשתמש ב-AI24:19 אימיוביט: טייס אוטומטי למפעל27:06 פיזיקל AI: כשהמחיר של טעות גבוה29:43 מה זה בעצם מודל עולם35:30 למה הטרנספר בין מפעלים נכשל37:38 אקדמיה מול תעשייה, שלוש שנים אחרי41:52 עצה לבני 16 ומסיבת קלודעל האורחפרופ' נדב כהן התגייס לקורס טייס, ואחרי שנתיים חתם ויתור ועבר ליחידה הטכנולוגית מצו״ב, שם התחיל לעסוק באלגוריתמים מתמטיים על מערכות פיזיות. אחרי השחרור הקים יחד עם אחיו גוף ייעוץ בתחום האירוספייס והדיפנס, שהפך לימים לחברה שנמכרה למלנוקס — היום NVIDIA. למד הנדסת חשמל ומתמטיקה בטכניון במסלול מצטיינים, ואחרי הרצאה של אמנון שעשוע עבר לאוניברסיטה העברית לתואר שני ולדוקטורט במסלול ישיר, שם פרסם סדרת מאמרים על השקילות בין רשתות נוירונים לפירוקי טנזורים. אחרי הדוקטורט עבר לפרינסטון, והקים עם שותפים את אימיוביט (Imubit), שבונה אופטימיזציה לייצור במפעלים של ייצור רציף. כיום פרופסור, מלמד קורסים מתקדמים ומנחה דוקטורנטים.
• 
  פרק 165: ויז'ואל הרנס - כשתמונה יפה מ-AI היא רק ההתחלה 04.10.2026 27m

  המודלים של היום מייצרים תמונות כמעט מושלמות, ודווקא בגלל זה הבעיה נעשתה קשה יותר. בפרסום תמונה יפה היא לא בהכרח תמונה נכונה: צריך את הלוגו המדויק, את המוצר הנכון, את צבעי המותג, את הגופן ואת הטקסט שחייב להופיע על הבאנר. בפרק הזה שחף מספר על ויז'ואל הרנס, כלומר כל השכבה שעוטפת את מודל הג'נרציה ומוודאת שמה שיוצא לאוויר באמת עומד באילוצים של המותג, של המוצר ושל הפאבלישר.מה בפרק- למה הבעיה עברה מלג'נרט תמונה טובה לג'נרט תמונה שעובדת ונכונה לעסק- אייפון במקום סמסונג, צבעי מותג, גופן והיררכיה: מה משתבש גם כשכתוב בפרומפט- אילוצים קשיחים שההחלטה עליהם בינארית מול אילוצים רכים שהם כיוון מועדף- למה StyleGAN ו-ControlNet נותנים שליטה חלקית בלבד כשהאילוצים משתנים כל הזמן- איפה בכלל מתועדים הכללים העיצוביים, ואיך מודל עוזר לנסח אותם מדוגמאות חיוביות ושליליות- מה ההבדל בין הרנס של קוד, כמו קלוד קוד וקודקס, לבין הרנס חזותי: הטסטים והסביבה- איך חוסכים כסף בבדיקות: OCR לזיהוי טקסט, מיקום וגודל, ושתילת לוגו דרך הקוד- ג'נרציה בשכבות: Adobe Firefly, מודלים בקוד פתוח שמייצרים SVG, ומה עדיין בגדר מחקר- מה אומר המאמר Mirror in the Model (MIMO): סוכני יצירה, סוכני ולידציה ולופ של וריאציות- האם בכלל צריך Multi-Agent, או שאפשר סוכן אחד עם תלות דטרמיניסטית בין השלבים- ה-Bitter Lesson של ריצ'רד סאטן: האם המודלים פשוט יפתרו את הבעיה בעצמם- למה עולם הפרסום עשיר במיוחד באילוצים: רגולציה, מתחרים, פאבלישרים ודיסקלאמרים- איך בונים ויז'ואל הרנס מאפס, ואיפה נכנס אדם בלופפרקים0:00 ויז'ואל הרנס: פתיחה והצגת האורח1:14 אייפון במקום סמסונג: מה משתבש בפרומפט2:33 הסיגריה של סבתא והמודל שהחליט לבד3:07 אילוצים קשיחים מול אילוצים רכים4:09 StyleGAN ו-ControlNet: שליטה חלקית בלבד6:03 איפה כתובים האילוצים ואיך מודל מנסח אותם8:55 הרנס של קוד מול הרנס חזותי: הטסטים10:07 OCR, לוגו דרך הקוד וחיסכון בעלויות13:34 המאמר Mirror in the Model: סוכנים ולופ17:54 Bitter Lesson: האם האתגר כבר נפתר21:16 לבנות ויז'ואל הרנס מאפס, ואדם בלופ25:36 מה כדאי לקרוא והטיפ לסיוםעל האורחשחף, בוגר תואר ראשון ושני בהנדסת תעשייה וניהול מאוניברסיטת בן גוריון בהתמחות Data Science, עובד כשנה בתחום הפרסום ובונה ויז'ואל הרנס לג'נרציית קרייטיב. הוא גם זמין לשאלות, רק לא כולם ביחד.קישוריםהמאמר Mirror in the Model (MIMO): https://arxiv.org/abs/2507.03326ריפו הקוד הפתוח שמרכז כללים עיצוביים ודוגמאות מחברות אמיתיות:https://github.com/nexu-io/open-design ה-Bitter Lesson של ריצ'רד סאטן: https://www.cs.utexas.edu/~eunsol/courses/data/bitter_lesson.pdfלהאזנה לפרק בספוטיפיי: https://open.spotify.com/show/54gAppYYCFoKNP2GqL6coFאקספליינבל, הפודקאסט המוביל בישראל לכל מה שמעניין ב-AI, דאטה סיינס ולמידת מכונה.
• 
  פרק 164: ילד פלא, טרנספורמרים ולמידה רציפה: עתיד ה-AI עם גלעד לוי 22.09.2026 49m

  הפודקאסט המוביל בישראל לדאטהסיינס ולמידת מכונה ExplAInable! ️ ד"ר מייק ארליכסון ושמעון מויאל מארחים את גלעד לוי, מייסד הסטארט-אפ Manifold מניפולד.גלעד הוא לא אורח רגיל בגיל 3 הוא כבר חישב חזקות בראש, ובגיל 17 סיים תואר ראשון במדעי המחשב בטכניון. בגיל 18 הוא כבר העביר את הקורס הראשון בארץ על טרנספורמרים. בשיחה מרתקת זו, אנחנו צוללים לתוך הבעיות המבניות של מודלי השפה של היום, ומדוע גלעד בחר לוותר על מסלול של דוקטורט באקדמיה לטובת הקמת חברה שתפתור את אחת הבעיות הגדולות בתחום: Learning Continual למידה רציפה.נושאים מרכזיים שדיברנו עליהם בפרק:● הדרך הלא שגרתית של גלעד: ממתמטיקה בגיל 3 ועד תואר בטכניון לפני גיל .18● למה אקדמיה היא כבר לא המקום לחקר מודלי שפה ענקיים )LLMs): הפער בין המשאביםבתעשייה למשאבים באוניברסיטאות.● המוח האנושי לעומת AI: בני אדם זוכרים מידע מטראומה או התרגשות קלה לנצח, בעוד מודליםזקוקים לכמויות דאטה עצומות וסובלים מ"שכחה" )forgetting Catastrophic).● מהי למידה רציפה )Learning Continual ?)החזון של Manifold להפוך מודלים לכאלה שלומדיםומתעדכנים כל הזמן, מבלי לאמן אותם מחדש מאפס.● מרוץ החימוש של חברות הענק: למה המרדף אחרי מודלים גדולים יותר ובנצ'מרקים לא בהכרחבונה "חפיר" )Moat )טכנולוגי אמיתי למוצר.● הזווית הציונית: למה להקים חברת חזית-AI דווקא בישראל ולהילחם על בריחת המוחות לסיליקוןואלי ולונדון.אל תשכחו לעשות לייק, להירשם לערוץ וללחוץ על הפעמון כדי לא לפספס את הפרקים הבאים!
• 
  פרק 163: מיליון דולר בחודש - הסוד האפל (והיקר) של סוכני הבינה המלאכותית נחשף 13.09.2026 45m

  ברוכים הבאים לעוד פרק של "אקספליינבל", הפודקאסט המוביל בישראל לדאטה סיינס ולמידת מכונה. בפרק הזה, ד"ר מייק ארליכסון מארח את שמעון מויאל לשיחה שכל איש טכנולוגיה, פיתוח ודאטה חייב לשמוע.כולם מדברים על "סוכני AI" (Agents) שיעשו במקומנו את כל העבודה ויאפשרו לנו לשבת כל היום בים, אבל האם זה באמת המצב? צללנו אל מאחורי הקלעים של מהפכת הסוכנים, וגילינו מציאות מורכבת, יקרה ולפעמים גם קצת מסוכנת.האמת הכואבת על הכסף: מתברר שלהריץ סוכני AI זה עסק יקר בטירוף. דיברנו על כך שהרצת מאה סוכנים במקביל עלולה לעלות מיליון דולר בחודש, ושהקמת מערכת "מולטי-אייג'נט" בארגון יכולה להגיע לחצי מיליון דולר. האם חברות ה-AI מסבסדות אותנו והחגיגה עומדת להיגמר?סוכני כאוס ואנטרופיה: מודלים של שפה הם סטטיסטיים והסתברותיים, מה שאומר שהם עלולים לעשות טעויות ולהכניס "בלאגן" (אנטרופיה) למערכות תוכנה מורכבות. שמעון משתף סיפור מטורף על סוכן AI שיצר פאניקה ברשת כשהעלה Pull Request של מיליון שורות קוד בניסיון להמיר פרויקט משפה אחת לאחרת, ללא שום פיקוח אנושי.מרד הסוכנים - סכנות האבטחה וה-Jailbreak: מה קורה כשנותנים ל-AI לנהל מכונת משקאות, ולקוחות מתוחכמים מצליחים לשכנע אותו לחלק פחיות בחינם או ב-99% הנחה? למה חייבים גורם אנושי שיפקח על הסוכנים האלו בזמן אמת?הפרדוקס הכלכלי של ההייטק: חצי מתעשיית ההייטק מוכרת מוצרים (כמו ג'ירה, סלאק ואופיס) לחצי השני. אם הסוכנים יחליפו את כל העובדים האנושיים ותהיה אבטלה, מי בדיוק ישתמש בתוכנות האלו וישלם עליהן?הסוף של Vendor Lock-in? הפחד של ארגונים להסתמך רק על חברות ענק כמו OpenAI או אנטרופיק (שיכולות לשנות מודלים או לחסום גישה פתאום), והמעבר לשימוש במודלים מקומיים או פתרונות ניתובטיפ הזהב שלנו למתכנתים: אל תישארו מאחור. מי שישרוד הוא לא מי שרק כותב קוד, אלא מי שיודע להסתגל, להבין איך סוכנים עובדים, ולהפוך למנצח שמנצח על התזמורת הזו.האזנה חובה לכל מי שרוצה להבין לאן התעשייה שלנו באמת צועדת.שתפו את הפרק עם החברים שלכם שעדיין חושבים שה-AI ייקח להם את העבודה מחר בבוקר!
• 
  "חיפוש" בעידן הבינה המלאכותית- פניו לאן? 06.09.2026 27m

  בפרק זה אירחנו את אמיר לבנטל ורון אליאס לסיכום כנס "Berlin Buzzwords" ה-17, המתמקד בעולמות החיפוש, הדאטה סטרימינג והתשתיות בקוד פתוח.אבולוציית החיפוש: סקירה מהחיפוש הלקסיקלי הבסיסי, דרך אמבדינגים ו-BM-25, ועד לשילוב ה-LLM והחיפוש ההיברידי של ימינו.- ה-Agentic Search: דיון מרתק על האופן שבו סוכנים (Agents) משנים את תהליך החיפוש מפעולה דטרמיניסטית לתהליך איטרטיבי (ReAct), והמשמעות של "זכרון סוכן" - ה-(Agentic Memory) לשיפור התאמת התוצאות לצרכי המשתמש.- טרנדים טכנולוגיים: נגענו במושגים כמו ColBert, RRF, MMR, ו-Worm-hole vector- דיברנו על האתגרים בביצועים ובאיכות בחיפוש מונחה סוכנים.
• 
  פרק 161: סירבתי להיות מהעובדים הראשונים בוויקס ומאנדיי - שחר פולק (אימג'ן) פותח הכל 26.08.2026 40m

  "הציעו לי להיות אחד מ-20 העובדים הראשונים של וויקס. אמרתי לא... אותו דבר קרה לי עם מאנדיי."כולנו אוהבים לדבר על ההצלחות שלנו, אבל בפרק החדש של Explainable החלטנו לשים את הפילטרים שללינקדאין בצד ולדבר על המציאות. אירחנו את שחר פולק (Imagen- VP R&D, ולשעבר אקזיט לגוגל עם Breezometer) לשיחה כנה על הקריירה שלו, הטעויות בדרך, ואיך בונים את הפודקאסט הכי מואזן בהייטק הישראלי ("מפתחים מחוץ לקופסה").על מה דיברנו?- הליינאפ, חוקי העריכה הנוקשים ("ציון מתחת ל-75 לא עולה לאוויר"), והסודות מאחורי ניהול קהילה של אלפי מפתחים.- למה הוא מלצר בזמן שהיה פאונדר של סטארטאפ, ואיך מנטור אחד שינה לו את כל התפיסה העסקית.- התפיסה שלו לגבי Work-Life Balance ("תנור עם 4 להבות שאי אפשר להדליק את כולן על המקסימום").ולמה הכלל הכי חשוב בקריירה שלו הוא תמיד להיכנס לחדר בגישה של "ג'וניור".האזינו עכשיו לפרק המלא בתגובה הראשונה!
• 
  מאחורי הקלעים של תעשיית הבינה המלכותית והדברים שחברות הענק מעדיפות שלא נדבר עליהם 23.08.2026 39m

  מאחורי הקלעים של תעשיית הבינה המלכותית והדברים שחברות הענק מעדיפות שלא נדבר עליהם: עם אלכס פלגמה מחכה לכם בפרק?הדרמה של אנטרופיק: מה בדיוק קרה סביב "מיתוס ופייבל", ולמה האירוע הזה משנה את כל מה שחשבנו על פיתוח ושחרור של מודלי שפה?פרדוקס הגישה: למה דווקא הגבלת הגישה למודלים מתקדמים (Closed Source) עלולה לייצר בעיות אבטחה חמורות הרבה יותר מהסכנות של מודלים פתוחים.מלחמת ארה״ב-סין: איך המרוץ ל-AGI משפיע על הגיאופוליטיקה העולמית, מה תפקידה של הרגולציה הממשלתית, ומי באמת מוביל בקרב המוחות הזה.האקינג ובטיחות מודלים: איך נראות מתקפות סייבר על מודלים של בינה מלאכותית כיום, ואיפה נקודות התורפה שהתעשייה עדיין לא פתרה.
• 
  איך רועי שנברג שבר שיאים בתחרות NanoGPT? | מאחורי הקלעים של ה-Speedrun, תקציר והקשיים בדרך 13.07.2026 41m

  בפרק מיוחד ומרתק אנחנו מארחים את רועי שנברג, איש Data Science ו-Machine Learning עם מעל 10 שנות ניסיון (ומפתח הפרויקט PUMBEE להקראת טקסט בעברית), לשיחה עמוקה על הצלחתו לשבור שלושה שיאי מהירות בתחרות ה-NanoGPT.תחרות ה-Speedrun, שהתפתחה בעקבות סדרת Zero to Hero של אנדריי קרפתי (ממייסדי OpenAI), מאתגרת מפתחים לאמן מודל שפה שווה ערך ל-GPT-2 על דאטה-סט FineWeb2 בזמן הקצר ביותר, על גבי תשתית של 8 מעבדי H100. רועי משתף אותנו בכל שלבי הדרך – מהרעיונות הטכניים האמיצים ועד למשברים שכמעט גרמו לו לוותר
• 
  [158] עובדים מוכרים את הסודות של החברה שלכם לסין? מומחה לאבטחת מידע חושף מה הוא ראה 29.06.2026 22m

  בפרק הזה מייק ארליכסון מארח את יונתן קריינר לשיחה על עולם הסייבר, על האתגרים שמול ארגונים בעידן של מתקפות מתוחכמות יותר, ועל הדרך שבה מוצרי אבטחה חדשים מנסים לזהות סיכונים לפני שהם הופכים לאירוע אמיתי.השיחה נוגעת בפער שבין פתרונות סייבר מסורתיים לבין הצורך במערכות חכמות, מהירות ומדויקות יותר, שמסוגלות לעזור לצוותי אבטחה להבין מה באמת קורה בסביבה שלהם, לתעדף התרעות, ולפעול בצורה יעילה יותר מול איומים.במהלך הפרק יונתן משתף על החשיבה מאחורי המוצר שלו, על הבעיה שהוא מנסה לפתור, על האתגרים בבניית מוצר סייבר בעולם אמיתי, ועל מה שנדרש כדי להפוך טכנולוגיה טובה לפתרון שמייצר ערך ממשי ללקוחות.עקבו אחרינו גם יוטיוב: https://www.youtube.com/@explainable-podcast/videos#dlp#ai #security #llmsecurity #datascience #datasecurity
• 
  [157] לפצח את העברית: מאחורי הקלעים של אימון של הבטרון 16.06.2026 33m

  איך לוקחים שפה מורכבת ועשירה כמו עברית ומלמדים מודל בינה מלאכותית לדבר אותה שוטף? ולמה דווקא המודל של אינבידיה הוא זה שניצח את Llama ואת המודלים של IBM במבחן העלות-תועלת?בפרק החדש של אקספלינבל, מייק מארח את שארל ויינברגר (מוביל פיתוח ב-AI Next של PWC) ונעם קייזר (מפתח בצוות) לשיחת עומק על מאחורי הקלעים של פרויקט אימון מודל השפה בעברית: פרויקט ששבר את הרשת עם 30,000 הורדות ו-4 שחרורי גרסאות בשבוע אחד בלבד.בפרק נדבר על:אתגר השפה העברית: למה המורפולוגיה העברית עושה צרות לטוקנייזרים הסטנדרטיים, ואיך מנצחים את זה.מלחמת המודלים: למה הצוות בחר דווקא ב-"נימטרון" (Nemotron) של Nvidia, ולמה מודלים פופולריים כמו Aya, Llama וגרנית נשארו על רצפת חדר העריכה בגלל יחסי דחיסה גרועים.משבר "אפקט הלוס": הרגע המלחיץ שבו מדדי השגיאה ירדו, אבל גם הביצועים צללו ואיך הגדלת ה-Batch ל-16.5 מיליון טוקנים הצילה את הפרויקט.בנצ'מרק מול המציאות: למה ניצחון במבחנים סינתטיים הוא לא תמיד מה שהמשתמשים מחפשים, והתובנות ממבחן הקהל (Arena).תשתיות של אלופים: איך המעבר ממעבדי H200 ל-Blackwell 300 החדשים של AWS חתך את זמני האימון פי 7 והוזיל את העלויות לעשרות אלפי דולרים בודדים.איך נכנסים לתחום? הטיפים של ישראל ונועם למי שרוצה לפתח קריירה באימון מודלים למה מיינדסט מחקרי ושליטה בתשתיות (Docker, Sharding, AWS) חשובים לא פחות מאלגוריתמיקה.
• 
  [156] בני-נוער ולמידת מכונה: איך יראה הדור הבא של הדאטה סיינטיסטים 08.06.2026 30m

  בפרק 156, תמיר מייק והילה מתכנסים לענות על השאלה הבוערת: איך נוכל לעודד בני-נוער ללמוד את מקצועות ה STEAM. האם רובוטי גרוטאות בעיצוב אישי, או קיצורי דרך מתמטיים בטיקטוק יכולים לעזור לנערות ונערים להיכנס לתחום? נדבר על שלוש סוגי המניעים ללמידה: סקרנות, חשיבות היסודות, והערך העצמי, ונתהה האם תוספת ה- A למקצועות ה-STEAM היא שתחולל את המהפך. האם נצטרך מתמטיקאים עוד 50 שנה? האם GenAI גורמת לנערות ונערים להתקרב יותר או פחות לקוד? ומתי נזכה לראות שיעור של תמיר בלייב? כל זאת - בפרק!
• 
  [155] Diffusion Language Models 25.05.2026 25m

  הפרק עוסק במודלי דיפוזיה ליצירת טקסט (DLMs), המאומנים לג'נרט טקסט מתוך רעש (ג'יבריש).להבדיל מעולם התמונות שבו רעש הוא טבעי, בעולם השפה ייצוג הרעש מורכב יותר בשל אופייה הדיסקרטי של השפה. קיימות שלוש גישות מרכזיות בתחום: הגישה הרציפה (המרעשת את האמבדינגס), הגישה הדיסקרטית (המחליפה טוקנים בג'יבריש) או ממסכת אותם), וגישת ה-Block Diffusion המשלבת חיזוי אוטוגרסיבי עם דיפוזיה. היתרון המרכזי של מודלי דיפוזיה הוא מהירותם הרבה לעומת מודלים אוטוגרסיביים, שכן הם מסוגלים לחזות בלוקים שלמים של טוקנים במקביל במקום לחזות טוקן אחר טוקן. למרות הפוטנציאל, המודלים הקיימים כיום עדיין מוגבלים מבחינת איכות הטקסט שהם מייצרים, ואין כרגע מודלי דיפוזיה גדולים מאוד מאות מילאירדי פרמטרים שמסוגלים להפגין ביצועי ברי השוואה עם LLMs בגדלים שונים
• 
  [154] על Physical AI: מתי הומנואידים של טסלה ושוטף-שואב יחלקו foundational model 12.05.2026 23m

  יצא לכם לתהות מתי הומנואידים של טסלה ושוטף-שואב של שיאומי ישתמשו באותו ה- foundational model?אחרי שלושה פרקים ברימוט, אקספליינבל חוזרת לסטודיו, ובפרק 154 תמיר והילה צוללים ל- Physical AI. בפרק נבדיל בין 4 הקטגוריות של רובוטים, נבין למה צצו foundational models לתמונות לפני טקסט, איזה חיישן יכול לעזור לרובוט שוטף כלים להבדיל בין זכוכית לקריסטל, ואיך הרגולציה עשויה להשפיע על תפוצה רחבה של הומנואידים. נפרק את מה שעומד מאחורי מודלי VLA (ויז׳ן, שפה, ו-action), ונבין מה צריך להשתנות עד שנוריד משקולות לשוטף-שואב מ Huggingface. אז - האם סימולציות יוכלו לקדם אותנו לעבר מספיק training data? איך מגדירים טוקן בפעולות מוטוריות? ואיזו ענקית קראה למודל ה VLA שלה על שם דמות מפתיעה משומרי הגלקסיה?כל זאת, בפרק!אתר mAIk Education של תמיר: https://www.maik-education.com/סדנאות לבתי ספר: https://www.maik-education.com/for-Israelschools סדנאות רובוטים לחברות (לעובדים או לילדי העובדים): https://www.maik-education.com/for-Israelcompanies 00:00 חוזרים להקליט באולפן!01:17 ארבע משפחות של רובוטים03:40 מתי foundational models נהיו שם-דבר06:46 מולטי-מודאליות של טקסט, תמונה, ופעולה: VLA11:35 על הinput וה-output של מודלי VLA 17:05 אז מה יש לנו היום בשוק20:04 החסם האנרגטי 
• 
  [153] למידה אדוורסריאלית 26.04.2026 36m

  מה הקשר בין הרעלת training data להורדת הסבירות ל- end of text token?בפרק 153 של אקספליינבל, אורי ומייק מארחים את ד״ר רז לפיד ואילון מזרחי לשיחה על למידה אדוורסריאלית. לא זו מארכיטקטורת GAN, אלא כזו שגורמת למודלי LLM לצטט את החוקה האמריקאית ולבזבז יותר מדי טוקנים. בפרק למדנו על תקיפות שמתחילות בwhitebox עם מודל opensource ונודדות למודלים סגורים, תקיפות פיזיות על מערכות סגורות שאומנו לזיהוי בני אדם, ואיך אפשר להתמודד עם מתקפה שמורידה את הסבירות שמודל שפה יוצא end of text token. אז האם אייג׳נטים שמשתמשים במודל סגור יותר בטוחים מכאלו שמשתמשים במשקולות מhugging face? איך תוקפים מרעילים תוצאות כשכל מה שיש להם הוא גישה ל training data? האם אורי ורז יפתחו עסק צדדי של הדפסת חולצות שיגרמו לנו להיות בלתי נראים?ה scholar של קרליני: https://scholar.google.com/citations?user=q4qDvAoAAAAJ&hl=enהגנה "לא מפוקחת" שהתקבלה ל ICCV: https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2025W/SafeMM-AI/html/Mizrahi_Pulling_Back_the_Curtain_Unsupervised_Adversarial_Detection_via_Contrastive_Auxiliary_ICCVW_2025_paper.htmlהתקפת black box על object detectors שהתקבלה ל - ECML: https://arxiv.org/abs/2303.04238
• 
  [152] ביו-האקינג כמו דאטה סיינטיסט 15.04.2026 17m

  מה הקשר בין התפלגות פוסטריורית של בדיקות גנטיות לבריאן ג׳ונסון? השבוע באקספליינבל, אורי פותח מצלמה ומספר על ביו-האקינג מנקודת מבט קצת אחרת (ספוילר: בלי האקרים). ננסה להבין מה קורה כשמנסים לתשאל ריצוף גנום עם SQL, ואיך רופאים מגיבים לגישה "דאטאית" לבריאות. מה אפשר ללמוד (ומה פחות) מהשגרה הקיצונית של בריאן ג׳ונסון, למה ניסויים בלי קבוצת ביקורת הם בעייתיים יותר ממה שנדמה. ואפילו - האם בדיקה של 300$ יכולה להסביר למה צריך יותר חומר הרדמה אצל רופא שיניים?
• 
  [151] עקבות של רעשי תיוג עם ד״ר שמואל חיון 30.03.2026 36m

  השבוע באקספליינבל אנחנו עוברים למתכונת רימוט ומארחים את ד״ר שמואל חיון, חוקר AI בכיר בהירונדו, שיספר לנו על העקבות שתיוג לא נכון משאיר לנו בזמן אימון המודל. הבנו איך טעות סיווג בהקלטה עם קשר טמפורלי קשורה לקלסיפיקציה של חתולים, ומתי סטטיסטיקות על פיצ׳רים כבר לא יכולות לעזור לנו במציאת טעויות סיווג (רמז: תמונות). העמקנו בהשפעה של דוגמא עם סיווג לא-נכון על loss של דוגמא אחרת, ואיך מודאליות שונה תשתמש אחרת באותה ליבה אלגוריתמית למציאת הרעשים.המאמרים שהוזכרו בפרק:שערוך יעיל של data influence למציאת שגיאות תיוגסקירת מגוון שיטות לחישוב מקורב של data influence00:00 היי שמואל, חוקר AI בכיר בהירונדו02:40 חשיבות איכות הדאטה וכלב שמסווג כחתון07:35 מבדיקה ידנית ועד קרבה סמנטית: איך להתמודד עם רעשי סיווג13:33 מודאליות ותיוגים: איפה אנחנו הכי פגיעים18:45 שגיאות תיוג נפוצות22:44 איך לומדים ביחד ולחוד עבור מודאליות שונה32:29 תוצאות בשטח35:48 איך ללמוד עוד
• 
  [150] לסקור מאמרים כמו מייק 08.03.2026 33m

  בפרק 150 של אקספליינבל, ולכבוד הסקירה של המאמר ה-555 של מייק, הסוד נחשף: מי הם הכותבים הסודיים מאחורי המאמרים (ואיך זה עוזר לקריירה שלהם). נבין מה הקשר בין הנוסחה של log likelihood לפסילת מאמרים, ואיך לדעת איזה מאמר לקרוא כשאין לנו מנחה או משימה מוגדרת בעבודה. נבדוק מהם הטיפים המובילים שעזרו למייק להפסיק לקרוא 85% מתוך 3000 המאמרים ששקל לסקור, ואיך שיתופי פעולה עם דאטה סיינטיסטים מתחילים הפכו להיות הסקירות האהובות עליו.פרק 150 שיצליח להעביר לכם חצי שעה שלמה (או 20 דקות על מהירות x1.5) - זמין עכשיו בכל הפלטפורמות!קסניה בטוויטר: https://x.com/TheTuringPostקמרון וולף: https://substack.com/@cwolferesearchנתן למברט: https://substack.com/@natolambert סבסטיאן רסצ׳קה: https://substack.com/@rasbt00:00 מחוסרים מתמטיים בתואר שני בטכניון ועד לקריאה של 3000 מאמרים04:34 טקסונומיה של מידע: איך לבחור מה לסקור10:43 להיכשל מהר: איך לסנן 85% מהאמרים ביעילות18:19 שיתוף הפעולה הסודי עם סוקרים וסוקרות מהתעשייה, ואיך זה מקדם אותם21:59 הסקירה הכי גרועה שמייק כתב26:07 איך לשתף פעולה עם מייק לקראת הסקירות הבאות שלו ומה אפשר ללמוד מזה
• 
  [149] למה לא רואים אלגוריתמים גנטיים ב-ChatGPT 22.02.2026 15m

  למה אנחנו לא רואים אלגוריתמים גנטיים בChatGPT?היום באקספליינבל, הילה ותמיר בחנו אלגוריתמים גנטיים כתשובה לפונקציית מטרה שאינה גזירה, מעולמות הסייבר ועד reinforcement learning. האם אלגוריתם פשוט שיכול לייצב מטוטלת ולפתור בעיית knapsack יוכל לעזור לנו באופטימיזציה של רשתות גדולות? בפרק נדבר על חשיבות יצירת Generation Zero בעולם בעיה מורכב, לעומת מקרים בהם כל ניחוש התחלתי הוא טוב, איך בעיה קומבינטורית יכולה להפוך למערך של מערכים, והאם יש סיכוי שנראה יותר אלגוריתמים גנטיים באופטימיזציה של מודלי שפה גדולים.00:00 בעיית תיק הגב: איך לבנת זהב קשורה לפונקציה שאינה גזירה?02:50 איך אלגוריתם גנטי עובד07:22 אלגוריתמים גנטיים בעולם ה Reinforcement Learning11:13 למה אי אפשר להשתמש באלגוריתמים גנטיים ברשתות גדולות יותר13:57 איך ללמוד עוד על הנושאבעיית Knapsack https://he.wikipedia.org/wiki/%D7%91%D7%A2%D7%99%D7%99%D7%AA_%D7%AA%D7%A8%D7%9E%D7%99%D7%9C_%D7%94%D7%92%D7%91 בעיית cartpole בעזרת אלגוריתמים גנטיים: https://gsurma.medium.com/cartpole-introduction-to-reinforcement-learning-ed0eb5b58288 הפטנט המשלב אלגוריתמים גנטיים של חברת זיסקיילר: https://patents.google.com/patent/US20250307332A1/en
• 
  [148] עושים רוסט לסילבוס של הרווארד 08.02.2026 25m

  אם למדתם את התואר השני שלכם לפני 2018, כנראה שהוא לא היה בדאטה סיינס. אבל מאז, האקדמיות התחילו להציע לצד לימודי דיסיפלינות כמו מתמטיקה ומדמ״ח, גם תארים שניים מונחי מקצועות, ובניהם גם דאטה סיינס. והקולגות שלכם והאנשים שתנהלו שלמדו אחריכם? ייתכן מאוד שהם השתתפו בתארים כאלו.השבוע באקספליינבל, אורי והילה פתחו בלי פילטרים את 24 הקורסים שהילה בחרה במסגרת לימודיה בהרווארד. בדקנו איך כלכלה קפיטליסטית משפיעה על האיכות (והכמות) של קורסי בחירה, מהי החשיבות האקדמית בפקולטה לשילוב פרויקטים עם גופים ממשלתיים כמו נאס״א, מי הפרופסור שהוריד נקודות על קומיטים עמוסים מדי ב-GitHub, ולמה המרצים שלה חשבו שבניית קורס בUdemy מייצר דאטה סיינטיסטים יותר טובים. הפרק המלא עכשיו בכל הערוצים, ואנחנו לא יכולים להבטיח שלא יהיו בחני פתע בהמשך. אם עוד לא ראיתם את פרק 142, השקרים שUMAP מספר לנו - הנה הוא: https://open.spotify.com/episode/7JhkmVAchJCuJmBflJI6Vq?si=iabQasycRsa4DCVzIwYihw פרק 136 על הורדת מימדים בלווינים של נאס״א עם מייק והילה:https://open.spotify.com/episode/5airSjSy665VXZ2tImf1vE?si=3-jAQ7JSTSCNoCFXPgbs0A הסילבוסים של כל הקורסים מהתואר בData Science: CSCI 29, Advanced Python for Data Science:  https://www.scribd.com/document/798907961/syllabus-15 CSCI 106, Data Modeling: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/klanr3gi3 CSCI 109A, Introduction to Data Science: https://harvard-iacs.github.io/2020-CS109A/ CSCI E-82, Advanced Machine Learning, Data Mining, and Artificial Intelligencehttps://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/87qroqsdw CSCI E-88, Principles Of Big Data Processing: https://www.coursehero.com/file/30149735/BDP-Syllabus-Spring-2018pdf/ ISMT E-161, Computational Bayesian Inference: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/mknirmekw CSCI 89, Introduction to Deep Learning: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/orl05sdoq CSCI E-89b, Introduction to Natural Language Processing: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/dy3xgo9om ISMT E-136, Time Series Analysis with Python: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/tn6vfy88u MATH 156, Mathematical Statistics: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/8zojz55h6 CSCI 597, Data Science Precapstone + CSCI E-599a Data Science Capstone: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/xkxh8b79b ספר של הילה עם פרופסור הנסטוק: https://www.amazon.com/Supercharged-Coding-GenAI-practices-Copilot/dp/1836645295קורס של הילה ביודמי עם פרופסור גורלין: https://www.udemy.com/course/apds-intro-to-advanced-python-for-mlops-and-data-science/?srsltid=AfmBOorNj_xL3x8JCmTXR3KDIgp01faF9uZryC8wFbpLw_fpcou1jyse הספר Mathematical Statistics https://www.amazon.com/Mathematical-Statistics-Data-Analysis-Rice/dp/8131519546/ref=tmm_pap_swatch_0 00:00 תואר שני שני בהרווארד01:01 מכלכלה קפיטליסטית של קורסי בחירה לארכיטקטורה של טרנספורמר במבחן אמצע04:13 ארבע וחצי שנים לתואר שני אחד6:48 חשיבות הארטיקולציה והפרזנטציה09:47 פול סטאק דאטה סיינס16:59 עוד קורסים במדמ״ח (או: כמה הילה קיבלה ברשתות תקשורת)20:10 אז מה חסר ומה מיותר23:59 הטיפים לדור העתיד