כל מה שחם בעולם הבינה המלאכותית · בעברית
גיליון 72יום ראשון, 25 באוקטובר 2026מהדורת עבר · 33 ידיעות
מודלים22:18
פרופ' ריצ'רד בורצ'רדס מאוניברסיטת ברקלי, זוכה מדליית פילדס, כבר לא בודק אם התשובות בשיעורי הבית של הסטודנטים שלו נכונות. הסיבה היא שרבים מהם משתמשים ב-AI ומקבלים ציונים מלאים באופן קבוע. לדבריו, הוא כבר לא יודע מה לייעץ לסטודנטים שמתלבטים אם ללמוד מתמטיקה.
Nikon שללה את הזכייה של ד"ר נינג שו מאוניברסיטת צינגחואה בתחרות Small World in Motion, אחרי שחוקרים הצביעו על סימנים לכך שהסרטון שהגיש נוצר ב-AI. לטענת שו, הוא השתמש ב-AI רק כדי להבליט פרטים בתמונות. החקירה של Nikon מצאה שהוא הפר את כללי התחרות. הפרשה מראה כמה קשה לזהות תוכן שנוצר ב-AI, גם בתחרות שאמורה לתעד את המציאות כפי שהיא.
שיגרו מיאמוטו מנינטנדו, היוצר של Super Mario ו-The Legend of Zelda, אומר ש-AI גנרטיבי עשוי לחדד את ההבחנה בין יצירה לבין עבודת ייצור שגרתית. בראיון לאתר היפני Denfaminicogamer הוא אמר שזה "דבר טוב מאוד", ושלדעתו לבני אדם עדיין נשאר הרבה מה לעשות.
אנבידיה שחררה בקוד פתוח את Flora, מערכת לתיוג אוטומטי של סרטוני רובוטים. לפי הערכת החברה, היא מתייגת שעת וידאו ב-72 סנט, לעומת כ-88.5 דולר ב-GPT-6 Astra של OpenAI. נתוני העלות הם תחזית ולא מדידה בייצור, ובחלק מהמבחנים Astra עדיין מובילה. ככל הנראה המהלך הוא חלק מהמאמץ של אנבידיה לבסס את מעמדה בכל שלבי פיתוח הרובוטיקה.
Hugging Face שחררה את Carbon-X, מודל שפה פתוח בגודל 14.8 מיליארד פרמטרים שמבוסס על Qwen3-14B. המודל מקבל רצפי DNA גולמיים בתוך שיחה, עונה עליהם באנגלית, ומשיג ממוצע של 66.7% בחמישה מבחני DNA. הוא זמין ברישיון Apache 2.0. זו התקדמות משמעותית בתחום הביולוגיה החישובית, אבל לא פריצת דרך בזרם המרכזי של ה-AI.
חוקרים מאוניברסיטת סטנפורד ומאוניברסיטת ברקלי הציגו את TokenGate, מודול שלומד אילו טוקנים אפשר להשמיט ממודלי שפה ושמשתלב במודל קיים בלי שינויים מהותיים. לדבריהם, המודול מקצר את הזמן עד הטוקן הראשון בהקשרים ארוכים פי 1.4 עד 11.3, ומפחית את שיא צריכת הזיכרון פי 1.5 עד 3.4, בלי לפגוע בדיוק. הנתונים לקוחים ככל הנראה מתקציר המחקר, ועדיין צריך לבדוק אותם מול המאמר המלא.
לפי דיווח של The Information, OpenAI מציעה הנחות גדולות כדי למשוך לקוחות עסקיים מאנתרופיק, והאסטרטגיה כבר מניבה תוצאות. בין החברות שמעבירות יותר מתקציב ה-AI שלהן ל-OpenAI נמנות Rippling, Replit ו-DataCamp, והאחרונה מדווחת על ירידה של 80 עד 90 אחוז בעלויות. ברקע: צמיחת אנתרופיק מאטה, ומודלים סיניים זולים מגבירים את הלחץ על המחירים.