כלי ה-AI החדש של Perplexity - יתרונות וחסרונות
צ'אטAI שחוקר ומספק מחקרים ותובנות עמוקות - הדור הבא של הצ'אטים
השקה חדשה בעולם ה-AI
חברת Perplexity AI הצטרפה למרוץ כלי המחקר המתקדמים והשיקה את Deep Research, מוצר מחקר מעמיק שנועד לתת תשובות מפורטות ומבוססות מקורות. המהלך מגיע זמן קצר אחרי שGoogle הציגה כלי דומה בפלטפורמת Gemini AI, ו-OpenAI השיקה את גרסת המחקר שלה מוקדם יותר החודש – כולם עם אותו שם בדיוק: Deep Research.
מה מייחד את הכלי של Perplexity?
החידוש המרכזי של הכלי החדש הוא הדגש על מחקר מקצועי ועסקי, בניגוד לתשובות הכלליות שמספקים צ'אטבוטים לצרכנים. החברה הצהירה כי המערכת "מצטיינת במגוון משימות ברמה מקצועית - ממחקר פיננסי ושיווקי ועד ניתוחי מוצר מתקדמים".
בניגוד לכלים אחרים, Perplexity Deep Research מספק תהליך עבודה מובנה יותר:
- רגולציה על AI: איפה היא עומדת ומה מנסה ממשל טראמפ לקדם?
- מנסיכות נפט למעצמת AI: החזון הטכנולוגי והצבאי החדש של סעודיה
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
הוא מחפש מקורות באופן עצמאי – המערכת מבצעת חיפושים מתקדמים, קוראת מסמכים, מנתחת ומסננת מידע בהתאם לנושא המבוקש.
היא יוצרת דו"חות מחקר – ניתן להוריד את הדוח כ-PDF או לשתף אותו באמצעות Perplexity Pages.
היא זמינה חינם עם הגבלות מסוימות – משתמשים לא מנויים מקבלים מספר מוגבל של שאילתות ליום, בעוד שמנויים בתשלום נהנים מגישה בלתי מוגבלת.
היתרון המשמעותי: מהירות וביצועים
בהשוואה לכלים המתחרים, Perplexity Deep Research מבצע את רוב המשימות שלו תוך פחות משלוש דקות. זאת לעומת OpenAI, שם התהליך עשוי לקחת בין 5 ל-30 דקות.
- גיוס 10 מיליון דולר ל Blast Security - המטרה: ענן מוגן כברירת מחדל
- עליבאבא מאותתת ל־OpenAI: אפליקציית Qwen נפתחת בסערה עם יותר מ־10 מיליון הורדות בשבוע
- תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
- 350 מיליארד דולר ב-4 שנים: איך אנתרופיק הביסה את ChatGPT...
השוואה בין Perplexity AI, OpenAI ו-Google
בין שלוש החברות שפיתחו את הכלי, כל אחת מציעה גישה מעט שונה:
Perplexity – מתמקדת במהירות, נגישות, וחוויית משתמש ידידותית לחוקרים מזדמנים.
OpenAI – מספקת עומק אנליטי גבוה יותר, אך עם זמן ביצוע ארוך יותר ועלות חודשית של 200 דולר לחודש.
Google – שמה דגש על אינטגרציה חלקה עם כלי עבודה קיימים, כמו Docs ו-Sheets.
האתגר: האם מחקר מבוסס בינה מלאכותית מחליף בני אדם?
למרות היתרונות הברורים, עדיין קיימים אתגרים. The Economist פרסם לאחרונה סקירה שמדגישה את המגבלות של מחקרי AI:
קושי בפרשנות יצירתית של נתונים – הכלים מסתמכים על מקורות זמינים ולא בהכרח מוצאים תובנות ייחודיות.
תלות גבוהה בבינה מלאכותית – שימוש גורף ב-AI עלול לצמצם את ההזדמנויות לגילוי רעיונות חדשים על ידי בני אדם.
מה הלאה?
בינתיים, הכלים הללו משמשים בעיקר משלימים למחקר אנושי ולא תחליף מלא. אולם ככל שהטכנולוגיה מתפתחת, ייתכן שבעתיד נראה AI שמבצע מחקרים מקיפים מהר יותר וטוב יותר מבני אדם.
- 1.כולל הדפסה טים.ז (ל"ת)ליטאי 16/02/2025 08:29הגב לתגובה זו
לוגו של qwen, מתוך האתרעליבאבא מאותתת ל־OpenAI: אפליקציית Qwen נפתחת בסערה עם יותר מ־10 מיליון הורדות בשבוע
ענקית הטכנולוגיה הסינית מציגה כניסה מרשימה לזירת הבינה המלאכותית עם Qwen, אפליקציה רב־תחומית לשוק המקומי והבינלאומי, ומאותתת על כיוון אסטרטגי חדש
עליבאבא, מהחברות הגדולות והמשפיעות ביותר בסין, נערכת לכניסה מלאה לעידן הבינה המלאכותית עם אפליקציית Qwen, אפליקציה חדשה־ישנה שהושקה מחדש השבוע והצליחה לרשום למעלה מ־10 מיליון הורדות בתוך שבעה ימים בלבד. מדובר בהישג בולט בשוק דינמי ותחרותי, שבו ענקיות כמו OpenAI, גוגל ומטא קובעות את הקצב, אם כי בסין עצמה שירותים אלה מוגבלים או חסומים לגמרי.
במילים אחרות, עליבאבא בונה לעצמה פלטפורמה עצמאית, מקומית אך בעלת שאיפות גלובליות. כאשר Qwen מיועדת להיות אפליקציית AI שתוכל לשמש בעתיד לא רק כעוזר אישי חכם, אלא גם כנקודת כניסה לשירותים המרכזיים של הקבוצה, לרבות קניות אונליין, מפות, בריאות, לימודים ועוד.
שילוב שירותים תחת ממשק אחיד
המהלך של עליבאבא כולל לא רק את השקת Qwen אלא גם מיתוג מחדש ואיחוד של כמה אפליקציות קיימות תחת שם אחד. מדובר באסטרטגיה של קונסולידציה טכנולוגית שמטרתה להפוך את Qwen למערכת הפעלה קטנה לעולם השירותים של עליבאבא. במקום להתפזר בין עשרות אפליקציות, המשתמש יקבל גישה מרוכזת לכלים אישיים ומקצועיים, עם תיווך של בינה מלאכותית.
לפי החברה, השירותים שייכנסו בהדרגה לאפליקציה כוללים כלי פרודוקטיביות, משלוחי אוכל, חיפוש מבוסס מיקום, שירותי נסיעות, תמיכה לימודית, הדרכה בריאותית וכמובן – פלטפורמות הסחר המקוונות של הקבוצה, בראשן טאו-באו.
- יותר מ־900 מתקנים: קנה המידה האמיתי של AWS נחשף
- תיקון זמני או שינוי בסנטימנט למניות ה-AI?
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
בכך, עליבאבא שואפת לשלב את היכולות של מודלי שפה מתקדמים עם תשתית רחבה של שירותים קיימים, כדי ליצור ממשק שמבין את המשתמש וגם יודע לפעול בשמו.
Blast Security - קרדיט: אלירן שרעביגיוס 10 מיליון דולר ל Blast Security - המטרה: ענן מוגן כברירת מחדל
החברה, שהוקמה על ידי יוצאי Solebit שנמכרה ל-Mimecast ב-100 מיליון דולר, יוצאת מהסטלף עם גיוס סיד של 10 מיליון דולר בהובלת הקרנות 10D ו-MizMaa. הפלטפורמה שבנתה בונה ״מעקות הגנה״ מונעי סיכון מעל שירותי הענן של AWS, Azure ו-GCP, ומדווחת על ירידה של יותר מ-90% בהיקף ההתראות בענן אצל לקוחות גלובליים
סטארטאפ הסייבר הישראלי Blast Security יוצא לאור עם גיוס סיד של 10 מיליון דולר. הגיוס נועד בין היתר להרחבת הצוות להאצת הפיתוח של פלטפורמת הגנת ענן מונעת - שנועדה לשנות את נקודת המוצא של אבטחת ענן: פחות מרדף אינסופי אחרי התראות, יותר מניעה של מצבי סיכון עוד לפני שהם מתרחשים. הפתרון משתלב עם יכולות האבטחה המובנות של ספקיות הענן, ומנסה לאחד אותן לשכבת הגנה אחת, אוטומטית ומנוהלת. לפי החברה, כבר היום הטכנולוגיה שלה מותקנת בארגונים גלובליים ומציגה ירידה של למעלה מ-90% בנפח ההתראות.
הבעיה: רעש התראות בענן והגבול של פתרונות ההגנה הקיימים
בשנים האחרונות רוב הארגונים הגדולים עברו לפלטפורמות הגנת ענן מקיפות - שזה בעצם מערכות שמרכזות במקום אחד ניהול תצורה, זיהוי חולשות, הרשאות, תאימות רגולטורית ועוד. הכלים האלה נותנים ראייה רחבה על מה שקורה בענן, אבל בעיה אחת נשארת: כמו עצומה של התראות - או במילים אחרות, מרוב התראות לא רואים את היער.
המצב הקיים הוא שגם אחרי הטמעת הפתרונות המתקדמים, צוותי האבטחה מוצאים את עצמם מנהלים אינסוף רשימות של בעיות: שירותים פתוחים לאינטרנט, הרשאות רחבות מדי, נתונים רגישים שנמצאים במיקום לא נכון ועוד. הרבה מהעבודה נשארת תגובתית, כלומר לטפל במשהו אחרי שהוא התגלה, ולעתים אפילו אחרי שכבר נוצל - במקום לוודא מראש שמצבים מסוימים פשוט לא יכולים לקרות.
בלאסט סקיוריטי מנסים
להיכנס בדיוק לנקודה הזאת. במקום עוד שכבת ניתוח על גבי התראות, החברה מבקשת לצמצם את ״שטח החשיפה״ בענן מלכתחילה. הרעיון הוא לבנות לארגון סט של מעקות הגנה, חוקים קבועים שמונעים מראש פעולות מסוכנות, ולהטמיע אותם ישירות בכלי הניהול המובנים של ספקיות הענן. על ידי
כך, חלק גדול מהטעויות פשוט נחסם, עוד לפני שהיה הופך לאירוע או להתראה על המסך.
- הסטארטאפ הישראלי ששומר על ChatGPT בגיוס ענק
- זו ההטבה שבעזרתה סטארטאפים מגייסים בכירים
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
איך המוצר עובד בפועל: מעקרונות אבטחה לקוד בענן
הפלטפורמה של בלאסט מתחברת לחשבונות הענן של הארגון, ב-AWS, Azure, GCP וגם בסביבות Kubernetes וצינורות הפיתוח (CI/CD). היא בונה תמונה של המשאבים, הזהויות, הנתונים ותנועת הרשת, ומבינה איך המערכות השונות קשורות זו לזו.
