AIDEA Podkast
#12 — A.I. tekma med Microsoftom in Googlom (gost: dr. Boris Cergol) — RE:moat
24 Feb 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
No persons identified in this episode.
This episode hasn't been transcribed yet
Help us prioritize this episode for transcription by upvoting it.
Popular episodes get transcribed faster
Other recent transcribed episodes
Transcribed and ready to explore now
SpaceX Said to Pursue 2026 IPO
10 Dec 2025
Bloomberg Tech
Don’t Call It a Comeback
10 Dec 2025
Motley Fool Money
Japan Claims AGI, Pentagon Adopts Gemini, and MIT Designs New Medicines
10 Dec 2025
The Daily AI Show
Eric Larsen on the emergence and potential of AI in healthcare
10 Dec 2025
McKinsey on Healthcare
What it will take for AI to scale (energy, compute, talent)
10 Dec 2025
Azeem Azhar's Exponential View
Reducing Burnout and Boosting Revenue in ASCs
10 Dec 2025
Becker’s Healthcare -- Spine and Orthopedic Podcast