"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