"Economic MOAT" — a business's ability to maintain a competitive edge over its competitors. Andrej P. Škraba, Alen Faljic, Jaša Andrenšek, Luka Dremelj in Klemen Selakovič se enkrat na mesec (remote / na daljavo) pogovarjamo o trenutno aktualnih tematikah iz sveta tehnologije, podjetništva, ekonomije in politike. Tokrat z gostom: Boris je strokovnjak za strojno učenje z več kot 15 leti izkušenj uporabe le-tega v raznolikih industrijah. V podjetju Endava je vodi podatkovno disciplino v regiji Adriatic. V preteklosti je bil soustanovitelj in direktor podjetja specializiranega za podatkovno znanost, pomagal zagnati poslovno enoto za umetno inteligenco večjega IT podjetja ter svetoval državnim institucijam glede strategije in standardov povezanih z umetno inteligenco. Navdušujejo ga inovacije in novi tehnološki trendi, v zadnjih letih pa se je še posebej osredotočal na velike jezikovne modele in druge tehnologije s področja generativne umetne inteligence. ============================= AIDEA Newsletter: 5 zanimivih linkov, vsak petek ============================= Teme RE:moata #12: Predstavitev Borisa Cergola Napačna uporaba in interpretacija modelov in naprednejše implementacije modelov Kaj je predstavil Microsoft, investicija v OpenAI, odgovor Googla Tekma: Microsoft vs. Google Kaj je semantično iskanje? Trenutni problem, ki ga ima Google Od kod je OpenAI model dobil podatke, filtracija podatkov, korpus kode in besedil Produktivizacija OpenAI in investicija v učenje modelov Kaj so parametri za rangiranje modelov? Model Glum, podjetje Anthropic Monetezacija vsebine na spletu Primer »hiperrelevantnega traffica« Podjetja in adaptiranje modelov Andrej razkrinkal napako v sistemu ChatGPT Avtomatizacija analiziranje preko modelov (Lang Chain in GPT Index) Varnost podatkov in interno dostopanje do podatkov Najhitrejša rast uporabnikov v zgodovini (ChatGPT) in Microsoft »Data science« Konkurenčna prednost general tehnologije Shutterstock vs. Getty Images Kako se ljudje odzivamo na nove tehnologije, izguba delovnih mest Destrukcija in razumevanje situacije, prihodnost Kakovost storitve in priložnosti v prihodnosti Silicijeva dolina in iskanje informacij o ljudeh Rekrutiranje Rein osebni podatki Prihodnost, znanost in modeli Infrastruktura, ki stoji za modeli, in podjetja, ki vzdržujejo infrastrukturo (čipi, »hardware« in »software«) Facebook, Meta, Metaverse in Mark Zuckerberg Stava na jezikovne modele, več podatkov in t. i. »raw power« ============================= Če finančno zmoreš, se pridruži kot podpornik kanala AIDEA