Preview Mode Links will not work in preview mode

Feb 24, 2023

"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