ANTHROPIC IL
ניוזלטרמדד כלכליטיפיםהנדסה באנתרופיקמחקרמודליםחדשותראשי
ANTHROPIC IL

הקהילה הישראלית של Anthropic. חדשות, מחקרים, מדריכים ועדכונים על Claude ועל כלי ה-AI של אנתרופיק - בעברית.

RSS support@anthropic-il.co.il

הישארו מעודכנים

הצטרפו לניוזלטר השבועי וקבלו את כל העדכונים החמים מעולם ה-AI ישירות למייל.

מדורים

  • חדשות
  • מחקר
  • הנדסה
  • כלכלה
  • טיפים וטריקים
  • קהילה
  • ניוזלטר
  • חיפוש

משפחת Claude

  • Claude Code (קלוד קוד)
  • Claude - סקירה
  • Claude Sonnet
  • Claude Opus
  • Claude Haiku

נושאים חמים

  • בינה מלאכותית
  • מודלי שפה
  • LLMs
  • Anthropic API
  • סוכני AI
  • קידוד סוכני
  • מודלי חזית

מחקר ובטיחות

  • בטיחות AI
  • AI אחראי
  • מחקר AI
  • פרשנות מודלים
  • יישור (Alignment)
  • Red Teaming
  • מדיניות ורגולציה

אתרי אחות

  • קלודLEARN - לימוד
  • מבוא ל-LLMs
  • הזיות בקלוד
  • פרומפט ראשון
מדיניות פרטיות·תנאי שימוש·צור קשר
כל הזכויות שמורות Anthropic IL © 2026
אנתרופיק | אנטרופיק ישראל | אנטרופיק בעברית | Anthropic Israel

אתר קהילתי בלתי רשמי - אתר זה אינו קשור, מאושר או מופעל על ידי חברת Anthropic, PBC. התכנים מתורגמים באופן אוטומטי מ-anthropic.com ועשויים להכיל אי-דיוקים. כל הסימנים המסחריים הם רכוש בעליהם.

ראשי/הערכת ביצועים

הערכת ביצועים

2 כתבות בנושא זה

המדריך המלא: כך תבנו מערך הערכה אמין לסוכני AI
הנדסה17 בספטמבר 2025

המדריך המלא: כך תבנו מערך הערכה אמין לסוכני AI

הערכות ביצועים (evals) חיוניות לפריסה בטוחה ומוצלחת של סוכני בינה מלאכותית, שכן הן מסייעות בזיהוי בעיות ובשינויי התנהגות לפני שהם מגיעים למשתמשים. מאמר זה מפרט את האתגרים הייחודיים בהערכת סוכני AI אוטונומיים ומרובי-תורות, ומציג מודל מקיף הכולל מונחי יסוד, סוגי בודקים (graders) מומלצים ומפת דרכים מעשית לפיתוח מערכי הערכה חזקים. עם דוגמאות וטיפים מבוססי ניסיון של אנתרופיק ולקוחותיה, המאמר מציע דרכים לבנות מערכי הערכה המספקים תמונה מדויקת של יכולות הסוכנים, מזהים נסיגות ומאפשרים למקסם את הפוטנציאל שלהם תוך שמירה על איכות ועקביות לאורך זמן.

קרא עוד
המורכבות שמאחורי הקלעים: למה כל כך קשה להעריך מערכות AI?
מחקר19 בספטמבר 2023

המורכבות שמאחורי הקלעים: למה כל כך קשה להעריך מערכות AI?

חברת אנתרופיק (Anthropic), מובילה בתחום בטיחות ובינה מלאכותית, חושפת את האתגרים המשמעותיים שבהערכת מודלי AI, ממדדי ביצועים סטנדרטיים ועד בדיקות אבטחה מורכבות. הכתבה מפרטת קשיים כמו זיהום נתונים במבחני בחירה מרובה, הטיה במבחני הטיה חברתית, מורכבות פריסת כלי הערכה מצד שלישי ובעיות עקביות. היא מתארת גם אתגרים בהערכות אנושיות, Red Teaming לאיומים ביטחוניים, ואף את המגבלות של הערכות שנוצרו על ידי מודלים עצמם. המאמר מסתיים בהמלצות מדיניות קונקרטיות לקידום מדע הערכת ה-AI.

קרא עוד