Episode description
Episode description
"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«
=============================