היי לכולם,
שני הסיפורים הגדולים השבוע הם על GPT-6. חוקרים מ-MIT נתנו לו לערוך ישירות משקולות של מודל קטן, ו-OpenAI הוציאה גרסת סייבר שמצאה מאות חולשות בלינוקס וב-Firefox. באמצע יש גם דומיין אחד שעלה 99 מיליון דולר, ובסוף משרת ג'וניור אחת ששווה לקרוא את הדרישות שלה.
יאללה מתחילים:
אני רוצה לקבל את המהדורה הבאה!
נתחיל בפוסט ששמרתי. ארבעה חוקרים מ-MIT CSAIL פרסמו ב-2 בנובמבר ניסוי שבו הם נותנים ל-GPT-6 Astra את המשקולות הגולמיות של רשת נוירונים ומבקשים ממנו להבין או לשנות אותן. בלי gradient descent ובלי לולאת אימון. הם קוראים לזה Weight-Space Programming.
הניסוי שתפס את רוב תשומת הלב: הם ביקשו מ-Astra לשפר את Qwen3.5-0.8B במתמטיקה. Astra זיהה שהמודל נתקע בלולאות חשיבה (בעיה ש-Qwen עצמם מזהירים ממנה ב-model card), איתר כיוון אחד במשקולות של שתי שכבות שגורם לזה, והחסיר אותו. כל זה עם תקציב של 50 הרצות של המודל וגישה ל-Python. הוא שינה 131,072 משקולות מתוך 0.8 מיליארד, כלומר 0.016%. התוצאה ב-MATH-500 קפצה מ-7.9% ל-48.1%, ובמבחן של מעקב אחרי הוראות (IFEval) מ-21% ל-62.3% (הציוץ של Rikiya Takehi).
לזכותם, הם כותבים גם איפה זה לא עבד. כשניסו את אותו דבר על Gemma 3 270M, מודל שכמעט לא נתקע בלולאות, שום עריכה לא שיפרה אותו ביותר מנקודה בערך. במילים שלהם, עריכת משקולות יכולה להסיר מכשול שהסתיר יכולת, אבל לא להוסיף יכולת שאין למודל. גם בניסוי שבו ביקשו ממנו לזהות לפי המשקולות בלבד איזה מבין שני מודלים אומן להיות מתחנף, הוא לא הצליח, והצליח רק אחרי שנתנו לו לראות לאן ה-attention heads מסתכלים.
ויש שם תוצאה אחת מוזרה במיוחד. Astra כתב מאפס, בתשובה אחת, משקולות לרשת שמשחקת Breakout, והיא קיבלה 517 נקודות בממוצע, מול 15.8 לרשת זהה שאומנה עם PPO על 100 מיליון צעדים. זה עדיין פוסט בבלוג ולא מאמר שעבר ביקורת, אבל הם פרסמו את כל הלוגים ב-GitHub, כך שאפשר לבדוק.
--
יומיים אחר כך OpenAI הכריזה על GPT-6 Cyber, מודל שאומן למצוא חולשות, לבנות להן exploit ולהציע תיקון. בציוץ ההכרזה הם מזכירים את Mozilla, Palo Alto Networks ו-Cisco כמי שכבר משתמשים בו.
המספרים מהפוסט שלהם: על ExploitGym הוא מגיע ל-48.5%, לעומת 32.1% של GPT-5.6 Cyber. בלינוקס הוא שחזר 1,724 חולשות ובנה exploit עובד ל-948 מהן, ו-304 ממצאים קריטיים כבר נשלחו למתחזקים עם הצעות לתיקון. ב-Firefox הוא מצא 81 חולשות חדשות ש-Mozilla סיווגה כחמורות, ו-Mozilla כבר התחילה לשחרר תיקונים. OpenAI עצמה מסווגת את המודל כ-Critical בתחום הסייבר לפי ה-Preparedness Framework שלה, דרגה אחת מעל הגרסה הקודמת.
בגלל זה הוא גם לא פתוח לכולם. כרגע הוא זמין דרך ה-API ו-Codex רק לקבוצה נבחרת של לקוחות Daybreak Red, והגישה דורשת IP allowlisting כברירת מחדל. רובנו לא נקבל גישה למודל הזה, אבל לדעתי יש פה משהו גם בשבילנו. Firefox נבדק כבר עם כמה דורות של מודלים ועדיין נמצאו בו 81 חולשות חמורות חדשות, אז סביר שגם בספריות שהפרויקט שלכם תלוי בהן יש עוד כאלה. התיקונים יגיעו בעדכוני גרסה, וזו עוד סיבה לא להשאיר את ה-dependencies באותה גרסה במשך שנה.
--
ועכשיו משהו קליל יותר. Daniel Sternlicht, המייסד של Common Ninja, צייץ השבוע ש-Shopify קנתה את shop.com ב-99 מיליון דולר, ושאל אם זה באמת במיליונים. כן.
Market America הודיעה כבר ב-28 בספטמבר שהיא מכרה את הדומיין ל-Shopify, בלי מחיר. ב-3 בנובמבר Shopify פרסמה את הדוח הרבעוני שלה, ושם מופיעה שורה של 99 מיליון דולר על "רכישת נכסים בלתי מוחשיים", לעומת אפס באותו רבעון שנה קודם. הדוח לא מזכיר את shop.com בשמו, אבל לפי Domain Name Wire זה המחיר, ואם כן, זו מכירת הדומיין הגבוהה ביותר שפורסמה אי פעם. לשם השוואה, ב-2003 הדומיין הזה עבר ידיים ב-3.5 מיליון.
--
ועוד סיפור על כסף, הפעם על tokens. לפי The Register, Revolut הורידה את עלויות ה-AI לקוד בכ-90% אחרי שעברה למודל פתוח שהיא מריצה בעצמה. בהרצאה ב-AI Engineer NYC באוקטובר סיפר David Abitbol מ-Revolut שהם מריצים GLM-5.3 עבור בערך 2,000 מהנדסים על 56 כרטיסי B200, בכ-0.30 דולר למיליון tokens, בערך עשירית ממה ששילמו על Claude Code ו-Codex.
והקטע המעניין הוא מה קרה כשה-tokens נהיו זולים. לדבריו, את הרווח הגדול הם ראו כשאנשים התחילו לתת למודל גם דיבאגינג וטיקטים ב-Jira וב-Confluence, במקום לשמור את התקציב למשימה הכי קשה ברבעון. הם לא זרקו את המודלים הסגורים לגמרי. GLM מקבל רק טקסט, אז בקשות עם תמונות עוברות דרך router ל-Gemini או GPT.
--
ולמי שמחפש עבודה ראשונה. Moveo פרסמה ב-4 בנובמבר משרת Junior Full-Stack AI Engineer בתל אביב, ושתי דרישות החובה שם שוות קריאה: פרויקט LLM עובד שאפשר להראות (agent, אפליקציית RAG או MCP server, ובלשונם "not just a chat wrapper"), וניסיון בפיתוח spec-first עם כלי AI לכתיבת קוד. זו משרה אחת ולא הייתי מסיק ממנה על כל השוק, אבל אם אתם בונים עכשיו פרויקט לתיק, כדאי שהוא יעשה משהו מעבר לחלון צ'אט.
זה הכל לשבוע הזה. מקווה שמצאתם כאן משהו מעניין. ואם נתקלתם בלינק שמתאים לכאן, אפשר פשוט להשיב למייל.
נתראה בניוזלטר הבא, רון.