Asaf Bendor

🚀 הכירו את הטכניקה ששינתה את עולם המודלים השפתיים: "Step-Back Prompting"! עבודות חדשות עם מודלים שפתיים גדולים חשפו שלעיתים הם נוטים לפתור בעיות מורכבות מבלי להבין לעומק את הגישה הנכונה. "Step-Back Prompting" היא טכניקה יעילה שמובילה לשיפורים משמעותיים. הרעיון הבסיסי פשוט: במקום לפתור מיד את הבעיה, תחילה יש לבקש מהמודל לזהות את סוג הבעיה ואילו

חדשות מדהימות בעולם הסייבר: טכניקת פריצה למודלים לשוניים גדולים עובדת! לאחרונה בדקתי טכניקת פריצה שמתוארת במאמר בשם "Prompt, Divide, and Conquer" שפורסם באתר arxiv ([קישור למאמר](https://arxiv.org/pdf/2503.21598)). הטכניקה מבוססת על חלוקת בקשה זדונית לחלקים שנראים תמימים כדי שמודלים לשוניים גדולים (LLMs), כמו ChatGPT ו-DeepSeek, לא יזהו אותם כאיום. התהליך שעקבתי אחריו כלל מספר שלבים בהם: •

🚀 גילוי חדש: מעל 500 שימושים מעשיים בבינה מלאכותית כללית ובמודלים ללמידת מכונה! היי! אני שמח לשתף אתכם ברשימה מקיפה של למעלה מ-500 תיקי שימוש של בינה מלאכותית כללית ומודלים ללמידת מכונה. הרשימה כוללת דוגמאות מהעולם האמיתי שמדגימות את הפוטנציאל העצום של טכנולוגיות אלו. לצפייה ברשימה המלאה, בקרו בקישור: [לחצו כאן](https://github.com/themanojdesai/genai-llm-ml-case-studies). את המידע הזה שיתף

חשיפת נקודות עיוורון באמצעות טכניקות חשיבה מחודשות בחודשים האחרונים אני מנסה להשתמש ב-ChatGPT כמאמן אישי לתהליך החשיבה שלי, והתוצאות מפתיעות – אני מגלה נקודות עיוורון שלא הייתי מודע אליהן קודם. הנה חמש טכניקות מועדפות שעשויות לעזור גם לכם: • גלאי ההנחות: כשאתם בטוחים בדבר מה, שאלו: "אני מאמין ש-[האמונה שלך]. אילו הנחות נסתרות אני עושה

חושפים את סודות הפריצה למודלים למידתיים: המדריך המלא שלנו! אני וכמה חברים הקמנו ערכת כלים שמאפשרת למצוא באופן אוטומטי דרכי פריצה למודלים למידתיים. לאחרונה, פורסמו מספר מחקרים המציעים אלגוריתמים לאיתור פרומפטים שמאפשרים פריצה. אחד הדוגמאות הבולטות הוא אלגוריתם TAP (Tree of Attacks), שהפך לידוע במעגלים אקדמיים בשל יעילותו הרבה. TAP משתמש במבנה עץ כדי לחקור

תמורה טכנולוגית: הנדסת פקודות אוטומטית על GPU של אינטל בעידן שבו הבינה המלאכותית תופסת תאוצה, חדשנות בשימוש בכרטיסי מסך (GPU) של אינטל מאפשרת פיתוח של פקודות אוטומטיות ביעילות רבה. כיצד נעשה זאת ומה היתרונות המרכזיים? הנה הסבר מקיף: • שימוש ב-GPU: ה-GPU מאפשר עיבוד מהיר ויעיל של פקודות, בעזרת אלגוריתמים מתקדמים שמיועדים לזרז תהליכים חישוביים.