🥊 ה"נוק-אאוט" של מיליארד הדולר של OpenAI נגד דיסני
OpenAI סגרה את Sora פתאום ובלי התראה. אבל דיסני? היא קיבלה אגרוף עוד יותר קשה – גילתה שהמוצר מת פחות משעה לפני שכל העולם ידע על זה.
דו"ח חדש זה עתה חשף פרטים מטורפים: קצב שריפת כסף של מיליון דולר ליום, פיילוט ארגוני של Sora שהיה בעיצומו, משבר משאבי מחשוב, ועוד. זה הזמן להבין מה באמת קרה מאחורי הקלעים של החברה שמובילה את מהפכת ה-AI.
🔍 מאחורי הקלעים של קריסת Sora ב-מיליון דולר ליום
מה קרה: חקירה של Wall Street Journal זה עתה חשפה את הכאוס מאחורי הקלעים של הסגירה הפתאומית של Sora, כולל קצב שריפת כסף של מיליון דולר ליום, דיסני שנתפסה לא מוכנה, והמודל הפנימי בשם הקוד שדרש את תקציב החישוב של Sora.
הפרטים המטורפים:
- Sora שרפה על פי הדיווח "בערך מיליון דולר ליום" והשתמשה במשאבי מחשוב עצומים, כאשר אימון Sora 3 היה אמור להתחיל בדיוק כשהכל בוטל
- לפי ה-WSJ, דיסני נודעה על הסגירה "פחות משעה" לפני ההכרזה, והקשר עכשיו "כמעט מת קלינית"
- הצ'יפים המשוחררים הועברו ל"ספוד" (Spud) – מודל שמכוון לקידוד ולעסקים, בתגובה למהלכים חזקים של Anthropic בתחום
- גרסה ארגונית של Sora כבר הייתה בפיילוט עם דיסני לעבודות שיווק ואפקטים חזותיים, עם השקה שתוכננה לאביב לפני שהכל נעצר
למה זה חשוב: כיסינו את הסגירה כשזה פרץ, אבל הפרטים של WSJ שמים הכל בפרספקטיבה – הגנרטור דימם כסף ומשאבי מחשוב. החלק הכי מוזר בסיפור זה הביוש של דיסני – זה בהחלט דרך מוזרה להתמודד עם שותפות פוטנציאלית של מיליארד דולר עם אחת מחברות המדיה הגדולות בכוכב הלכת.
🤔 איך למנוע מ-LLMs להמציא דברים
מה הסיפור: זה קורה – LLMs ממציאים דברים. אבל "ביסוס" (Grounding) של ה-LLM שלכם יכול לשפר דרמטית את הדיוק. במדריך הזה, You.com מסבירים מה זה ביסוס AI ואיך ארגונים יכולים ליישם אותו כדי להשיג פלטים אמינים יותר.
🔬 מיקרוסופט מעמידה את Claude מול ChatGPT למחקר
מה קרה: מיקרוסופט השיקה Critique ו-Council, שני פיצ'רים חדשים שהופכים את Copilot Researcher למערכת רב-מודלית שיכולה לסקור ולערוך דוחות מחקר ולהפעיל שתי המערכות זו לצד זו כדי לראות איפה הן מסכימות ואיפה הן חלוקות.
הפרטים:
- Researcher של Copilot כבר משתמש ב-OpenAI לעבודה רב-שלבית, עם Critique שמוסיף עכשיו את Claude כמודל שני לבדיקת כל דוח לפני השליחה
- מודל אחד מכין את המחקר, והשני קורע אותו לגזרים על איכות המקורות, שלמות והביסוס הראייתי מאחורי הקלעים
- מצב Model Council נפרד מפעיל שני המודלים זה לצד זה, ואז מסמן איפה הם מסכימים, איפה הם נפרדים, ומה כל אחד העלה באופן ייחודי
למה זה משנה: עם מערכות תיאום כמו Perplexity Computer בטבע, העתיד של שימוש ב-LLM מרגיש רב-מודלי, ומסיבה טובה. הפוסט של אנדריי קרפתי, המייסד השותף של OpenAI, הוכיח נקודה כש-LLM עזר לשכלל טיעון, ואז קרע אותו על פי פקודה: מודל אחד ימכור לכם כל דבר, אז כדאי לשאול שניים.
🗺️ בנו מסלול טיול עם Perplexity Computer
מה תלמדו: במדריך הזה, תלמדו איך להשתמש ב-Perplexity Computer כדי לתכנן מסלול טיול מלא עם טיסות, לוח זמנים יום יומי ומקורות בריצה אחת. זה הדרך הכי מהירה להפוך כאוס טאבי נסיעות לתוכנית שימושית שאפשר באמת להזמין ממנה.
שלב אחר שלב:
- פתחו את Perplexity וחפשו את מתג Computer. אם יש לכם חשבון Pro, אמורים להצליח לבדוק אותו בחינם
- הודעה: "תכננו מסלול טיול ל-[יעד] לתאריכים [תאריכים/אורך]. יוצאים מ: [נמל תעופה] תקציב: [טווח] סגנון: [רגוע/חוצות/וכו'] חובות: [2-4 חובות]. הכינו PDF מלא כאילו הייתם סוכן נסיעות עם הצעות איפה לשהות ותחבורה בין ערים"
- תנו ל-Perplexity Computer לרוץ 15-20 דקות. כשיסיים, יהיה לכם PDF שמפרט את הטיול
- בזמן שאתם מחכים, תוכלו לנסות את ההודעה בחיפוש Perplexity רגיל כדי לראות את ההבדל
טיפ פרו: Perplexity Computer יכול לפרוס תת-סוכנים לקידוד. בקשו ממנו ליצור אתר לוח שנה אינטראקטיבי שתוכלו להשתמש בו כדי לעזור לכם לתכנן ולכוונן את הטיול.
🗣️ AI קולי שממיר מתקשרים
מה זה: Rime היא פלטפורמת TTS ארגונית שנבנתה לעסקים שבהם איכות הקול היא לא משא ומתן – עם קולות AI שמתקשרים בסבירות של 61% פחות לנתק, לפי בדיקה עצמאית מול Google ו-ElevenLabs.
🔬 סטנפורד חושפת את בעיית "הרצון לרצות" של AI
מה קרה: חוקרי סטנפורד פרסמו מחקר חדש שמראה שצ'אטבוטי AI גדולים לוקחים בעקביות את הצד של המשתמשים בסכסוכים אישיים, אפילו תומכים בהתנהגות מזיקה או לא חוקית, ובו זמנית גורמים למשתמשים להיות יותר צדיקים בעצמם בתהליך.
הפרטים:
- החוקרים בדקו 11 LLMs באמצעות 2K פוסטים מ-Reddit שבהם הקהל הסכים שהפוסט היה שגוי, אבל הצ'אטבוטים עדיין לקחו את הצד של המשתמש ביותר ממחצית הזמן
- יותר מ-2,400 משתתפים אז שוחחו עם AIs נעימים וניטרליים והעדיפו את הגרסה הסייעת, דירגו אותה כיותר אמינה
- אחרי צ'אט עם המודל הנעים, המשתמשים גם הכפילו את העמדה שלהם, איבדו עניין בהתנצלות, ולא הצליחו לזהות שה-AI היה מוטה
למה זה חשוב: כשחושבים על הנושא של AI שרוצה לרצות אנשים, מודל 4o של OpenAI עלול לעלות לראש. אבל מסתבר שרוב המודלים הפרונטליים האחרים לא כל כך שונים, ופוטנציאלית אפילו יותר מדאיגים עם נעימות שהיא יותר משכנעת ופחות ברורה מהדרמה שראינו עם 4o.
🛠️ כלי AI חמים
- 🗣️ Unwrap Customer Intelligence – הפיכת פידבק לקוחות לא מובנה לתובנות מבוססות נתונים שמעדכנות את מפת הדרכים של המוצר*
- 🧠 Qwen3.5-Omni – AI של עליבאבא עם הבנת טקסט, תמונה, אודיו ווידאו
- 🔍️ Critique – כלי מחקר עמוק של מיקרוסופט שמעמיד AIs אחד מול השני
- 🤖 Hermes Agent – סוכן AI עם זיכרון והודעות חוצות פלטפורמות
📰 כל השאר ב-AI היום
Anthropic השיקה computer use ב-Claude Code, שמאפשר ל-AI לפתוח אפליקציות, ללחוץ דרך UIs ולוודא חזותית את הבילדים שלו מהטרמינל.
Mistral גייסה 830 מיליון דולר בחוב כדי להפעיל את תשתית AI של נבידיא עם 13,800 GPUs בצרפת, חלק ממאמץ רחב יותר לצמצם התלות בספקי ענן אמריקאיים.
עליבאבא שחררה Qwen3.5-Omni, AI מולטימודלי חדש שמעבד טקסט, תמונות, אודיו ווידאו, עם מצב "קידוד וייב אודיו-ויזואלי" שבונה אפליקציות מאודיו.
Starcloud גייסה 170 מיליון דולר בהערכה של 1.1 מיליארד דולר כדי לבנות מרכזי נתונים מונעי GPU במסלול, מהמרת על Starship של SpaceX כדי להפוך מחשוב חללי לתחרותי במחיר.
אפל בטעות הפיצה Apple Intelligence בסין לפני שהסירה במהירות את העדכון, כשהפיצ'רים עדיין לא אושרו לשימוש באזור.
