תובנות מהתנסות במודל הבינה המלאכותית GROK

 

חברת X.AI  של אילון מאסק פותחת מבערים חזק במירוץ נגד OpenAI  מודל גרוק 3 - שוחרר אתמול- לפי המבחנים הוא המודל החזק ביותר בעולם כרגע.  אפליקציה - עד עתה היה ניתן לצ׳וטט עם גרוק רק דרך טוויטר. סוף סוף גרוק מקבל אתר פתוח לכולם בכתובת grok.com מודלים  הבינה המלאכותית של אילון מאסק אינם מצונזרים ועונים תשובות פחות מכובסות ודיפלומטיות. מקור המידע

אילון חדד

 

  יתרונות  GROK

  דיבור בשפה טבעית Grok :יכול לתקשר בשפה טבעית ומובנת, מה שמקל על המשתמשים לקבל תשובות בצורה נוחה וידידותית. האלגוריתם המתקדם שלו יודע לתרגם כל משפט או ביטוי לפרומפט מדויק ולכן אין כאן בכלל חשיבות לניסוח פרומפטים נכונים.

  יכולת ללמוד ולעדכן: הידע של Grok מתעדכן באופן רציף, דבר שמאפשר לו להישאר רלוונטי ומעודכן עם האירועים והמידע הנוכחיים.

  יצירת תכנים ויזואליים: Grok יכול ליצור תמונות, מה שמוסיף ערך חזותי למידע שהוא מספק.

  גישה לנתונים מגוונים  ולמקורות  מידע  מעודכנים :  עם יכולת לניתוח פוסטים, פרופילים, ותכנים ב-X ובאינטרנט, Grok מספק תובנות מעמיקות ורחבות.

 

תובנות מהחיפוש שהרצתי במודל GROK

הנושאים שחיפשתי :

מדוע מורים חוששים ומפחדים משילוב AI בכיתה ?

is ChatGPT popular among k12 students?

 

בחיפוש באנגלית,  GROK מציג היטב את מקורות המידע בסיכום , אבל בעברית לא תמיד . כלומר,  יש לו יתרון מבחינת הידע שנאסף באנגלית ופחות בעברית.

יתרון ייחודי ומהותי של Grok הוא שיש לו ידע מעודכן  מאד על העולם ותחומי הדעת הנגזרים מכך באמצעות המידע שנאסף  מפלטפורמת 𝕏 (טוויטר) .

למען האמת, ציפיתי ש-ChatGPT יצליח יותר בגלל פער הגיל הברור בין שני האפליקציות, אבל אני חייב להודות שאהבתי  יותר את הממצאים של Grok. הוא פילח את שתי השאלות בצורה יותר מאורגנת והיה יותר תמציתי ןמעודכן עם  המידע שקיבלתי .

תנסו גם אתם 

 https://grok.com/

כלי המחקר החדש Deep Research של Perplexity : הערכה מידענית ומחקרית

Perplexity היא חברת הבינה המלאכותית האחרונה שהוציאה כלי מחקר מעמיק, עם יכולות חדשות שהוכרזו ביום שישי.

גוגל חשפה תכונה דומה עבור פלטפורמת ה-Gemini AI שלה בדצמבר. ואז OpenAI השיקה סוכן מחקר משלה מוקדם יותר החודש. 

כל שלוש החברות אפילו נתנו לתכונה את אותו השם: Deep Research.

המטרה היא לספק תשובות מעמיקות יותר עם ציטוטים אמיתיים למקרי שימוש מקצועיים יותר, בהשוואה למה שתקבלו  מצ'אטבוט צרכני..

אבל בעוד שאתם צריכים כרגע מנוי Pro של $200 לחודש כדי להשתמש ב-Deep Research של OpenAI , היישום Perplexity's Deep Research זמין בחינם - מי שאינם מנויים מקבלים מספר לא מוגדר אך מוגבל של שאילתות ביום, בעוד שמנויים משלמים מקבלים שאילתות ללא הגבלה.

• כלי המחקר העמוק של Perplexity גם מתפקד מהר יותר, ומסיים את רוב המשימות בפחות משלוש דקות לעומת 5 עד 30 דקות עבור OpenAI Deep Research.

• כלי המחקר החדש של Perplexity מצטיין במהירות ובנגישות לחוקרים מזדמנים

• OpenAI מצטיין בעומק אנליטי עבור יישומים ארגוניים

• כלי המחקר של גוגל Google משתלב בצורה הכי חלקה עם מערכות קיימות שלהם ומפיק מכך הרבה תובנות (לדוגמא , סיכומים מתוך  YOUTUBE ).

 

יתרונות

  כלי המחקר החדש של Perplexity מבצע עשרות חיפושים, קורא מאות מקורות מידע  ומציג סיכום ממצה של החומר

חסרונות

כלי המחקר החדש של Perplexity מצליח לעבור על מספר רב של תוצאות חיפוש באינטרנט אבל מדלג על כל הנתונים  ומקורות המידע עם חומת תשלום וקנייניות שאינם נגישים ישירות דרך גוגל. זה יכול לייצר תוצאות סבירות  אבל הן מוגבלות על ידי מקורות  המידע שהוא יכול לגשת אליו

ראו גם :  כלי בינה מלאכותית (AI chatbots): עומק כיסוי מקורות המידע , מבדק ומסקנות ( קישור)

להערכתי, הוא מייצר תוצאות טובות אבל באופן שטחי, למעשה אין 'תובנות' אמיתיות המשולבות בממצאים. במילים אחרות, זה רק חיפוש מתוחכם מאד על סטרואידים.

הערכות נוספות ואחרות :

מבחינת איכות התובנות, למרות שDeep Research  של גוגל הציג דוח מפורט ומסודר, היו מקרים בהם כל נקודה התבססה על מקור אחד בלבד, מה שעורר חששות לגבי אמינות המידע. ב-Perplexity AI, לעומת זאת, כל נקודה התבססה על שניים עד שלושה מקורות, מה שהפך את התוצאות לפחות מוטות ויותר מועילות ( מקור)

שני הכלים מצליחים לספק מקורות אמינים ותשובות לשאלות מחקר, אך ישנם הבדלים משמעותיים באופי ובאיכות התוצאות Deep Research מצטיין בתכנון מחקר מקיף ויכולת לשמור על הקשר לאורך השיחה, אך חסר בגמישות ובמהירות. לעומתו, Perplexity AI מציע חווית חיפוש מהירה יותר, גמישות בהתאמת התחקור ומגוון מקורות רחב יותר, מה שהופך אותו לכלי עדיף במרבית המקרים. עם זאת, Deep Research עשוי להיות מתאים יותר למחקרים אקדמיים הדורשים תיעוד מפורט וציטוטים נרחבים מקור .

ראו גם :

כלי ה-AI החדש של Perplexity - יתרונות וחסרונות

צ'אט AI שחוקר ומספק מחקרים ותובנות עמוקות - הדור הבא של הצ'אטים

עמית בר

  לסקירה של עמית בר

 

 

התעדכן מאגר האינדקסים בנושאי מידענות וניהול תוכן 2025

 

נוספו עשרות סיווגים של מאמרים וסקירות בתחומי המידענות וניהול התוכן הדיגיטלי

הבנייה שיטתית של כל הידע המקצועי במידענות ובניהול תוכן דיגיטלי

פרויקט מידעני זה התחיל לפני 5 שנים .

סיווגי הנושאים במאגר מכסים גם אתרים , סקירות ומאמרים שהתפרסמו בחו"ל ולא רק בישראל . 

השיטה: כל פריט מידע שעבר סיווג ומיפתוח כולל תגיות ושיוך לקטגוריות נושאים .

החידוש של מאגר האינדקסים במידענות הוא המיפתוח של פוסטים חשובים גם במדיה החברתית ( פייסבוק וטוויטר) שבדרך כלל טובעים בנהר הסוחף והגועש של המדיה החברתית וקשה מאוד אחר כך למצוא אותם.

ארגון ותצוגה : האינדקסים נבנו על ידנו כDIRECTORY  כלומר רשימה שיטתית של מקורות מידע על פי נושא .

היתרון הגדול של האינדקסים באתר הוא נוחות השימוש. ניתן לנוע בין הסיווגים השונים באינדקסים ולמצוא במהירות קישורים ומקורות מידע איכותיים.

כתובת באינטרנט

http://www.informationindex2.com/

התעדכן מאגר המק"ש חיפוש מידע : שיטות

 

בסדרת מאגרי המק"ש ( מאגר קישורים שימושי) שאני בונה באינטרנט מזה שנתיים , התעדכן היום מאגר המק"ש חיפוש מידע : שיטות . נוספו כ40 קישורים חדשים והפניות לשיטות חיפוש מועילות במאגרי מידע ובמיוחד בכלי בינה מלאכותית.

לכל קישור יש מילות מפתח ( תגיות נושא).

 יש במאגר גם מנוע חיפוש יעיל  גם לחיפוש חופשי וגם לחיפוש על פי מילות מפתח ( תגיות נושא) .

סה"כ יש במאגר כ190 קישורים נבחרים ומועילים שעשויים להיות לכם תועלת.

 שמרו אצלכם הקישור למאגר המק"ש

כתובת באינטרנט :

https://raindrop.io/salantami/a-13839991

התנסות במודל השפה החדש של גוגל : Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental

 שפה  

מאת: עמי סלנט , מידען ואיש חינוך

חלק א' : רקע

בשבוע האחרון גוגל הציגה את Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental כדגם AI חדש המיועד להליכי הסקה מתקדמים וכעת הוא הושק גם למשתמשי אפליקציית Gemini.

שלא כמו מודלים סטנדרטיים של שפה שמתעדפים יצירת תגובות שוטפות, Flash Thinking שואפת לפרק את תהליך החשיבה וההסקה שלה, להציג חשיבה/הסקה  שלב אחר שלב, להעריך אפשרויות מרובות ולהסביר את מסקנותיה בצורה מובנית יותר.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental הוא מודל AI מולטי-מודאלי, כלומר הוא יכול לעבד גם טקסט וגם תמונות כקלט. משמעות הדבר היא שאנו יכולים להשתמש במשימות הדורשות הקשר חזותי, כגון פירוש דיאגרמות, ניתוח תרשימים או חילוץ תובנות ממסמכים מורכבים.

 מה שחדש כאן , הוא איך הדגם הזה של AI מראה את תהליך ההסקה לאחר הזנת הנחיה ( פרומפט ): המודל של ג'ימיני  עובר במחזוריות: הצגת חשיבה/הסקה אפשרית , זיהוי היקף השאלה, זיהוי נקודות המבט השונות, סיעור מוחות ושאלות קשורות, הבנייה של  התשובה, חידוד הממצאים בתוך כל חלק, הצגת מקורות המידע וסיכום קצר בעברית עם מקורות המידע .

גוגל השיקה את מודל החשיבה/ההסקה הראשון שלה בדצמבר ופרסמה עדכון בינואר ..

 אחת התכונות הבולטות שלו היא חלון ההקשר האדיר שלו, התומך בעד מיליון טוקנים לקלט ויצירת תגובות של עד 64,000 טוקנים. זה הופך אותו לאחד המודלים הנרחבים ביותר של AI עבור חשיבה רבת צורה, ומאפשר לו לנתח ספרים שלמים, מאמרי מחקר או שיחות ממושכות תוך שמירה על קוהרנטיות.

 חלק ב' : ההתנסות

  הנושא שביקשתי ממודל השפה ההסקתי החדש של ג'ימיני היה מדוע מורים  חוששים משילוב AI בכיתה ?

מודל השפה החדש של ג'ימיני ניתח את האפשרויות והכיוונים האפשריים , גיבש מילות מפתח/תגי נושא שמתאימים לאיחזור מידע במנוע החיפוש , תרגם מאנגלית לעברית, ברר בין מקורות המידע השונים ולבסוף הציג סיכומים שונים וזוויות מבט שונות לנושא הנחקר .

בין הממצאים שקיבלתי לגבי חששות של מורים :

   חשש מאיבוד היצירתיות והגמישות: מורים מיומנים מתאימים את ההוראה שלהם לצרכים המשתנים של הכיתה, ומגיבים באופן ספונטני לסיטואציות שונות. יש חשש ששימוש ב-AI יגביל את היצירתיות והגמישות של המורה, ויכפה עליהם דרכי הוראה קבועות ומוגדרות מראש.

   חשש מפגיעה במיומנויות חברתיות ורגשיות של התלמידים: יש חשש שהסתמכות יתר על AI עלולה לפגוע בפיתוח מיומנויות חברתיות ורגשיות חשובות אצל התלמידים, כמו עבודת צוות, תקשורת בין-אישית, וחשיבה ביקורתית.

  הסקירה שהופקה ע"י המודל המתקדם של ג'ימיני

https://gemini.google.com/app/b70d5b7a10a5b299

 

כלי בינה מלאכותית AI chatbots : עומק כיסוי מקורות המידע , מבדק ומסקנות

 

תקציר

לעבודה שוטפת, השימוש בפלטפורמות מבוססות בינה מלאכותית  כגון  GPT-4o בהחלט חוסך זמן וגם מועיל , אבל לצרכי עיון מעמיקים, חקר, והתעמקות בסוגיה נתונה, יש כאן בעיה.  

בסקירה גם תיאור של שכבות המידע שאינן מכוסות ע"י כלי הAI והן חשובות …

לסקירה באתר "ידע וסקרנות דיגיטלית" בעריכת עמי סלנט

https://www.amisalant.com/?p=28355

התגשם חלום הדורות: מחשוב קוונטי לכל אחד, ב-70 דולר לדקה

 

מחשב קוונטי לכל ילד  

התגשם חלום הדורות: מחשוב קוונטי לכל אחד, ב-70 דולר לדקה

החודש, 125 שנה לאחר הופעתה הראשונה של פיזיקת הקוונטים, נרשמה נקודת ציון נוספת בהפיכתה למצרך מסחרי להמונים. זה קרה כשהמחשב הקוונטי Forte Enterprise של חברת IonQ הושק כמחשב הקוונטי המסחרי הראשון, כזה שמספק את שירותיו לציבור הרחב בקלות יחסית. כל אחד עם קצת ידע באלגוריתמים יכול להירשם, לשלם כ–70 דולר לדקת שימוש (כ–4,200 דולר לשעה) וליהנות מיכולות המיחשוב הקוונטי, או ישירות דרך אתר חברת IonQ או דרך העננים של אמזון, מיקרוסופט או גוגל.

מחשבים רגילים כבולים לחוקי הפיזיקה הקלאסית, שמגבילים את יכולותיהם. מכונות חישוב קוונטיות, לעומת זאת, מצייתות לחוקי תורת הקוונטים. בעוד שבעולם שאנחנו מכירים כל אובייקט, כולל ביט של מחשב, נמצא תמיד במצב אחד או במקום אחד, ביטים קוונטיים ("קיוביטים") יכולים להימצא בו-בזמן ביותר ממצב או מקום אחד. תופעה זו, המכונה סופרפוזיציה, פותחת את הדלת לכוח חישובי גדול לאין שיעור מזה שיש למחשב החזק ביותר שקיים היום, שכן המחשב הקוונטי יכול להיות במספר גדול בהרבה של מצבים בהשוואה למחשב רגיל. אפילו מחשב קוונטי בן כמה עשרות קיוביטים יכול להימצא ביותר מצבים ממחשב רגיל בן מיליארדי ביטים. העוצמה החישובית הקוונטית צפויה לאפשר יישומים כמו בינה מלאכותית חזקה במיוחד או פיתוח תרופות וחומרים חדשים.

 יכולות חישוב מתקדמות

מחשב קוונטי מסוגל לבצע חישובים מורכבים במהירות גבוהה משמעותית ממחשב קלאסי . היכולת לעבד מספר רב של אפשרויות במקביל מאפשרת פתרון בעיות מורכבות ביעילות רבה יותר.

היישומים הפוטנציאליים של מחשבים קוונטיים:

• פיתוח תרופות וחומרים חדשים: מחשבים קוונטיים יכולים לסייע בסימולציה של מולקולות ותגובות כימיות, מה שיכול להאיץ את פיתוח תרופות וחומרים חדשים.
• פתרון בעיות מורכבות: מחשבים קוונטיים יכולים לשמש לפתרון בעיות מורכבות בתחומים כמו לוגיסטיקה, אופטימיזציה ופיננסים.
• שיפור בינה מלאכותית: מחשבים קוונטיים יכולים להאיץ את פיתוח אלגוריתמים של בינה מלאכותית, מה שיכול להוביל ליצירת מערכות AI חזקות ויעילות יותר.

 

פרופ' מינה טייכר, לשעבר המדענית הראשית של משרד המדע והטכנולוגיה וחוקרת באוניברסיטת בר־אילן, מאמינה שההבטחות הקוונטיות יתממשו. "אין לי ספק שמהפכת המיחשוב הקוונטית תגיע בקרוב, זה רק עניין של זמן. המדע שלה כבר ידוע, מה שנותר זה רק לשפר את ההנדסה כדי להתגבר על המהמורות, ואת זה בני אדם יודעים לעשות".

 מיחשוב קוונטי ובעיית ההצפנה

כל שיחה על מיחשוב קוונטי מגיעה בשלב מסוים לנושא ההצפנה. נכון להיום שיטות ההצפנה נחשבות בטוחות, משום שלמחשב הקלאסי נדרש זמן רב — עשרות, אם לא מאות שנים — כדי לפצח הצפנות (ההצפנות המקובלות ביותר נקראות RSA ומבוססות על אלגוריתם שהגה, יחד עם שני שותפים, החוקר הישראלי, פרופ' עדי שמיר. אבל באמצעות מחשבים קוונטיים כל ההצפנות הללו ייפרצו בקלות. "היכולת שלנו להצפין כיום מידע נשענת על חוסר היכולת של מחשבים קלאסיים לפרק מספרים גדולים למכפלת המספרים הראשוניים שמרכיבים אותם", מסביר עוזרי, "אבל מחשבים קוונטיים יוכלו לעשות את זה בשניות".

מומחים בתחום צופים שזה יקרה עוד כעשור. ממשלות, חברות נתונים, ארגוני ביון וכל מי שיש לו ידע מוצפן, משקיעים היום מאמצים אדירים בהצפנה עמידה לקוונטום, מתוך ידיעה שבקרוב לא תהיה ברירה — הכספים שלנו, הנתונים הרפואיים שלנו, למעשה כל דאטה פרטית או סודית יהיו חייבים להיות מוצפנים באמצעים אלגוריתמים קוונטיים, אחרת ייחשפו על ידי כאלה.

 לכתבה המלאה של נטע אחיטוב

 ראו גם :

חוקרים ממכון ויצמן הודיעו שהצליחו לפתח מחשב קוונטי – אחד מכ-30 מחשבים כאלה בעולם. כמחווה למחשב הראשון בישראל, "ויצק", שנחנך במכון ויצמן ב-1955, המחשב הקוונטי הישראלי הראשון יכונה WeizQC.

במעבדתו של פרופ' רועי עוזרי במכון ויצמן פותח מחשב קוונטי, שמבוסס על אטומים בעלי מטען חשמלי (יונים) שמקוררים לטמפרטורה שקרובה מאוד לאפס המוחלט. כל אטום כזה נעשה שימוש כביט קוונטי. בעולם כולו יש פחות מעשרה מחשבים קוונטיים הבנויים בשיטה זו, המכונה "מלכודת יונים". המחשב הישראלי הראשון כולל חמישה ביטים קוונטיים, כמות קטנה יחסית, ועם זאת כוחו החישובי גדול לאין שיעור מזה של מחשבים המבוססים על חוקי הפיזיקה הקלאסית

מקור המידע

 

המחשבים הקוואנטיים הנוכחיים עושים אמולציה של המצבים של כל קיוביט במעבד רגיל על ידי שימוש בכמה מתחים על כל ביט במקום שני מצבים של דלוק וכבוי.

 

 צוות המחשוב הקוונטי של גוגל השיג לאחרונה התקדמות בתחום הזה, כשהצליח להפחית את שכיחות השגיאות במנגנון תיקון השגיאות של המחשב הקוונטי. 

הצוות של גוגל כמובן אינו היחיד שעובד על פיתוח מחשוב קוונטי -  ואוניברסיטאות וחברות טכנולוגיה חוקרות באינטנסיביות את הנושא. התקווה היא שמחשבים קוונטיים יוכלו לבצע משימות שונות מאלה של המחשבים הדיגיטליים הקיימים. למשל, צופים שהם יוכלו לדמות מערכות קוונטיות מורכבות לצורך מחקרים בכימיה, או להתמודד עם בעיות מתמטיות שפתרונן דורש כוח חישוב בלתי אפשרי מבחינה מעשית ממחשבים רגילים, כמו פענוח צפנים משוכללים.

מקור המידע : מכון דוידסון ( מכון וייצמן )