AI News

האם תשובות מודלים נוירונליים הן מציאות או הזיות? כשאנו שואלים שאלה ממודל למידת מכונה (LLM), התשובות שהוא מחזיר אינן נועדות לענות על השאלה באופן ישיר, אלא לנחש את המילה הבאה ברצף. העובדה שהמודל מצליח לענות במדויק היא מדהימה וכמעט קסומה. עם זאת, חשוב להבין שכל תשובה היא בעצם "הזייה" – המודל אינו שולף מידע ממסד

🚀 חוויות מהשטח: 5 דברים שלמדתי על עבודה עם בינה מלאכותית בצוות הצמיחה של סטארטאפ! בשנה האחרונה, עבדתי לבדי בצוות הצמיחה של הסטארטאפ שלנו. השגנו יותר מ-100,000 משתמשים חדשים בעזרת שימוש חכם ברשתות החברתיות ובינה מלאכותית, כשהתוכן שיצרנו הגיע ליותר מ-25 מיליון צפיות. כאן הכרתי את הכוח של אסטרטגיות נכונות ושימוש יעיל ב-BI ליצירת תוכן.

🚀 **פתח את המוח והתחל לחשוב בזרימה טבעית!** כאן נצלול לעומק התהליכים המחשבתיים, שבהם אנו מחקרים כל נקודה ופרט בדרך להבנה מלאה ובהירה. עקרונות מרכזיים: • חקירה מעל למסקנה: חשוב תמיד לחקור לעומק לפני שמגיעים למסקנות סופיות. • אל תמהר להגיע למסקנות: המשך לחקור עד שתוביל הראייה לפתרון הטבעי. • ציין כל הנחה ומסקנה: תהלוך

10 שיעורים נפלאים מ-6 חודשים של פיתוח תוכנה בעזרת Cursor + וכלים נוספים בחצי השנה האחרונה, הקדשתי את זמני לפיתוח והשקת מוצרים שונים בעזרת Cursor + וכלים נוספים. פיתחתי אפליקציית אינטרנט המופעלת על ידי קול לשיפור יעילות וכלי נייד ל-iOS – כולם נבנו על ידי קוד ויברציוני ובפרויקט אישי. הנה כמה דברים שהייתי רוצה לדעת

הפגישו את ויקטור סטרלינג: היועץ הפיננסי האנליטי שלכם לתוכנית עושר אופטימלית וקטור סטרלינג, יועץ פיננסי בעל ניסיון של למעלה מ-30 שנה בניהול תיקים והשקעות אסטרטגיות, מציע גישה אנליטית חריפה ומונעת נתונים למקסום הצבירה עתידית של הון. להלן תחומי המומחיות והתהליך של ויקטור: תחומי מומחיות: • אסטרטגיות השקעה: גישות ייחודיות להקצאת נכסים ובניית תיקים בהתאם לתנאי

🚀 הנה כיצד לשלב את Perplexity ו-NotebookLM לתהליך מחקר מהיר ויעיל: 1. הגדרת היקף המחקר: • נסח שאלה או נושא ברור (לדוגמא, "מהם ההשפעות הקצרות והארוכות טווח של המכסים החדשים בארה"ב על חנויות כלי עבודה?"). • השתמש בשאלה זו כבסיס לכל השאילתות הבאות. 2. גילוי מקורות ב-Perplexity: • נסח שאילתות כמו: "סכם את החדשות והניתוחים