TopPodcast.com
Menu
  • Home
  • Top Charts
  • Top Networks
  • Top Apps
  • Top Independents
  • Top Podfluencers
  • Top Picks
    • Top Business Podcasts
    • Top True Crime Podcasts
    • Top Finance Podcasts
    • Top Comedy Podcasts
    • Top Music Podcasts
    • Top Womens Podcasts
    • Top Kids Podcasts
    • Top Sports Podcasts
    • Top News Podcasts
    • Top Tech Podcasts
    • Top Crypto Podcasts
    • Top Entrepreneurial Podcasts
    • Top Fantasy Sports Podcasts
    • Top Political Podcasts
    • Top Science Podcasts
    • Top Self Help Podcasts
    • Top Sports Betting Podcasts
    • Top Stocks Podcasts
  • Podcast News
  • About Us
  • Podcast Advertising
  • Contact
Not in our directory?
Add Show Here
Podcast Equipment
Center

toppodcastlogoOur TOPPODCAST Picks

  • Comedy
  • Crypto
  • Sports
  • News
  • Politics
  • True Crime
  • Business
  • Finance

Follow Us

toppodcastlogoStay Connected

    View Top 200 Chart
    Back to Rankings Page
    Science

    ExplAInable

    תמיר נווה, אורי גורן, מייק ארליכסון והילה פז הרשפנג מארחים מומחים מעולם הבינה המלאכותית.
    האזינו לשיחות עם חוקרי AI, דאטה סיינטסים, מהנדסי ML ומובילים בתעשייה, שמביאים לכם את האתגרים, המחשבות והתובנות המעניינות ביותר מבפנים.

    Advertise

    Copyright: © Copyright 2021 All rights reserved.

    • Apple Podcasts
    • Google Play
    • Spotify

    Latest Episodes:
    פרק 165: ויז'ואל הרנס - כשתמונה יפה מ-AI היא רק ההתחלה Oct 04, 2026
    Show notes

    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 Sep 22, 2026
    Show notes

    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 Sep 13, 2026
    Show notes

    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 ניתוב

    טיפ 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? Sep 06, 2026
    Show notes

    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 Aug 26, 2026
    Show notes

    "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 Aug 23, 2026
    Show notes

    מאחורי הקלעים של תעשיית הבינה המלכותית והדברים שחברות הענק מעדיפות שלא נדבר עליהם: עם אלכס פלג

    מה 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 Jul 13, 2026
    Show notes

    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 Jun 29, 2026
    Show notes

    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 Jun 16, 2026
    Show notes

    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:

    1. אתגר השפה העברית: למה המורפולוגיה העברית עושה צרות לטוקנייזרים הסטנדרטיים, ואיך מנצחים את זה.
    2. 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.
    3. 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.
    4. בנצ'מרק מול המציאות: למה ניצחון במבחנים סינתטיים הוא לא תמיד מה שהמשתמשים מחפשים, והתובנות ממבחן הקהל (Arena).
    5. 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.
    6. 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 Jun 08, 2026
    Show notes

    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!



    1 2 3 17 Next

    Related Podcasts

    Invisibilia

    1

    Invisibilia Personal Journals
    Hidden Brain – Hidden Brain, Shankar Vedantam

    2

    Hidden Brain – Hidden Brain, Shankar Vedantam Science
    How To Do Everything

    3

    How To Do Everything Science
    Hidden Brain

    4

    Hidden Brain Games & Hobbies
    Something You Should Know

    5

    Something You Should Know Education
    Sword and Scale – Sword and Scale

    6

    Sword and Scale – Sword and Scale Alternative Health
    footer-logo

    Contact Us

    Toll Free: 844-670-7747

    Links

    • Home
    • Top Charts
    • Networks
    • Apps
    • Independents Podcasts
    • Podcast Advertising
    • Podcast News
    • Contact Us
    • About Us
    • Analytics & Insights

    Stay Connected

      Privacy, Terms of Use & Our Code of Ethics Protecting Content Creators Copyrights