דלג לתוכן הראשי
אוטומציות AI - לוגו
  • דף הבית
  • בלוג
  • חדשות
  • אודות
  • צור קשר
03-7630715קבע יעוץ חינם
אוטומציות AI - פתרונות אוטומציה וסוכני AI לעסקים בישראל

מובילים בתחום האוטומציה וסוכני AI בישראל. אנו מספקים פתרונות מתקדמים ליעול תהליכי עסק ושיפור הפרודוקטיביות הארגונית.

IL03-7630715USA(646) 760-4854info@automaziot.ai
אחד העם 9, תל אביב. מגדל שלום

קישורים מהירים

  • דף הבית
  • בלוג
  • חדשות
  • אודות
  • צור קשר
  • סיפורי הצלחה
  • מילון מונחים

הפתרונות שלנו

  • ניהול לידים אוטומטי
  • סוכן חכם לוואטסאפ
  • אוטומציה עסקית מלאה
  • ניהול לקוחות חכם
  • קביעת תורים אוטומטית
  • מכירות ושירות לקוחות
  • חנות אוטומטית בוואטסאפ
  • סוכני AI
  • ייעוץ טכנולוגי

הישאר מעודכן

הירשם לניוזלטר שלנו וקבל עדכונים על חידושים בתחום האוטומציה וה-AI

FacebookInstagramLinkedIn

אתר זה משתמש ב-Google Analytics ו-Vercel Analytics לשיפור השירות. למידע מלא ראה מדיניות פרטיות

© 2026 אוטומציות AI. כל הזכויות שמורות.

מדיניות פרטיותתנאי שימושהצהרת נגישותמדיניות עריכה
See-Control: שליטה רובוטית בסמארטפונים עם AI
See-Control: שליטה בסמארטפונים בידי רובוט באמצעות AI
ביתחדשותSee-Control: שליטה בסמארטפונים בידי רובוט באמצעות AI
מחקר

See-Control: שליטה בסמארטפונים בידי רובוט באמצעות AI

מחקר חדש מציג מסגרת מבוססת מודלי שפה רב-מודליים שמאפשרת תפעול פיזי של מכשירים ללא ADB – צעד קריטי לעבר רובוטים ביתיים חכמים

אייל יעקבי מילראייל יעקבי מילר
10 בדצמבר 2025
3 דקות קריאה

תגיות

See-ControlESOMLLMs

נושאים קשורים

#רובוטיקה#סוכני AI#תפעול סמארטפונים#למידת מכונה רב-מודלית#רובוטים ביתיים#אוטומציה פיזית

✨תקציר מנהלים

נקודות עיקריות

  • מסגרת See-Control מאפשרת תפעול פיזי של סמארטפונים על ידי רובוט בעל DoF נמוך.

  • כוללת בנצ'מרק ESO עם 155 משימות, סוכן MLLM ומאגר נתונים עשיר.

  • פתרון עצמאי בפלטפורמה, ללא ADB – מתאים לכל סוגי המכשירים.

  • צעד קריטי לרובוטים ביתיים שמבצעים משימות תלויות סמארטפון.

See-Control: שליטה בסמארטפונים בידי רובוט באמצעות AI

  • מסגרת See-Control מאפשרת תפעול פיזי של סמארטפונים על ידי רובוט בעל DoF נמוך.
  • כוללת בנצ'מרק ESO עם 155 משימות, סוכן MLLM ומאגר נתונים עשיר.
  • פתרון עצמאי בפלטפורמה, ללא ADB – מתאים לכל סוגי המכשירים.
  • צעד קריטי לרובוטים ביתיים שמבצעים משימות תלויות סמארטפון.

בעולם שבו סמארטפונים הפכו למרכז השליטה היומיומי, חוקרים מציגים את See-Control – מסגרת חדשנית שמאפשרת לרובוט בעל מעלות חופש נמוכות לתפעל מכשירים באופן פיזי ישיר. הפיתוח הזה פותר בעיה מרכזית: שיטות קיימות מסתמכות על Android Debug Bridge (ADB), שמגבילות אותן למכשירי אנדרואיד בלבד. See-Control הופכת את התפעול לפלטפורמה-עצמאית, ומביאה את סוכני ה-AI מהדיגיטלי אל הפיזי. המחקר, שפורסם ב-arXiv, מציע פתרון שמתאים לסביבות ביתיות אמיתיות.

See-Control כוללת שלושה רכיבים מרכזיים. ראשון, משימת ESO (Embodied Smartphone Operation) – בנצ'מרק עם 155 משימות ומדדי הערכה מדויקים. שנית, סוכן מבוסס מודלי שפה גדולים רב-מודליים (MLLMs) שמייצר פקודות שליטה רובוטיות ללא צורך בגישה למערכת או ADB. שלישית, מאגר נתונים עשיר של אפיזודות תפעול עם הערות מפורטות. כל אלה מספקים משאבים חיוניים למחקר עתידי בתחום.

המסגרת מדגימה יכולת תפעול סמארטפון מלא דרך אינטראקציה פיזית בלבד. הרובוט, בעל מעלות חופש נמוכות, מבצע פעולות כמו נגיעות, החלקות ומגעים מדויקים על המסך. זהו קפיצת מדרגה לעומת גישות וירטואליות, שכן היא גורמת לסוכנים דיגיטליים להשפיע על העולם הפיזי. החוקרים מדגישים כי See-Control סוגרת את הפער בין סוכנים וירטואליים למציאות, ומאפשרת משימות תלויות סמארטפון בסביבות אמיתיות.

לעומת שיטות קודמות שדורשות חיבור ADB או גישה למערכת ההפעלה, See-Control מציעה גישה עצמאית בפלטפורמה. זה רלוונטי במיוחד לישראל, שבה חברות כמו Mobileye וחברות סטארט-אפ רבות מפתחות רובוטיקה ו-AI. המסגרת יכולה לשמש כבסיס לפיתוח רובוטים ביתיים שמבצעים משימות כמו הזמנת אוכל או ניהול יומן דרך הסמארטפון, ללא התערבות אנושית.

השלכות עסקיות מרחיקות לכת: עסקים בתחום הרובוטיקה והאוטומציה יכולים לאמץ את ESO כסטנדרט לבדיקת סוכנים. זה מאיץ פיתוח רובוטים שמתמודדים עם משימות יומיומיות תלויות סמארטפון. עם זאת, אתגרים נותרים כמו דיוק הרובוט וטיפול במגוון מכשירים. See-Control מסמנת כיוון מבטיח לעתיד שבו AI שולט בפיזי.

שאלות ותשובות

שאלות נפוצות

אהבתם את הכתבה?

הירשמו לניוזלטר שלנו וקבלו עדכונים חמים מעולם ה-AI ישירות למייל

המידע שתמסור ישמש ליצירת קשר ומתן שירותים. למידע נוסף ראה מדיניות פרטיות ותנאי שימוש

עוד כתבות שיעניינו אותך

לכל הכתבות
יישור נטיות התנהגות ב-LLM: למה מודלים עדיין בטוחים מדי
מחקר
3 באפר׳ 2026
6 דקות

יישור נטיות התנהגות ב-LLM: למה מודלים עדיין בטוחים מדי

**יישור נטיות התנהגות ב-LLM הוא בדיקה של עד כמה מודל שפה שופט מצבים חברתיים כמו בני אדם.** במחקר של Google על 25 מודלים נמצא שגם מודלים חזקים נשארים בטוחים מדי כשהקונצנזוס האנושי נמוך, ולעיתים בוחרים פתיחות, הרמוניה או פעולה מהירה בניגוד להעדפות משתתפים אנושיים. מבחינת עסקים בישראל, זו סוגיה תפעולית: אם מודל מחובר ל-WhatsApp, ל-CRM או לאוטומציה ב-N8N, הנטייה ההתנהגותית שלו משפיעה על שירות, מכירות ותיעוד. המסקנה הפרקטית היא לאמץ פיילוט מבוקר, להגדיר כללי הסלמה לאדם, ולמדוד לא רק דיוק תשובה אלא גם התאמה התנהגותית להקשר העסקי.

Google ResearchGoogleAmir Taubenfeld
קרא עוד
CDH-Bench חושף: מתי מודלי ראייה-שפה מתעלמים ממה שהם רואים
מחקר
2 באפר׳ 2026
5 דקות

CDH-Bench חושף: מתי מודלי ראייה-שפה מתעלמים ממה שהם רואים

**CDH-Bench הוא בנצ'מרק חדש שבודק מתי מודלי ראייה-שפה נשענים על היגיון מוקדם במקום על מה שמופיע בתמונה.** לפי המחקר, גם מודלי VLM חזקים נשארים פגיעים כאשר יש סתירה בין ראיה חזותית לבין commonsense. עבור עסקים בישראל, המשמעות מעשית: בתהליכים כמו בדיקת מסמכים, תמונות נזק, קטלוג מוצרים ושירות ב-WhatsApp, אסור להסתמך על המודל לבדו במקרי קצה. הדרך הנכונה היא לשלב בקרות דרך N8N, חוקים עסקיים ב-Zoho CRM ואימות אנושי בעת חריגה. כך הופכים מחקר אקדמי לתכנון נכון של אוטומציה עסקית מבוססת ראייה.

arXivCDH-BenchVision-Language Models
קרא עוד
איך רגשות משנים התנהגות של סוכני שפה: מה מחקר E-STEER מלמד
מחקר
2 באפר׳ 2026
6 דקות

איך רגשות משנים התנהגות של סוכני שפה: מה מחקר E-STEER מלמד

**רגש במודלי שפה יכול להפוך ממשתנה סגנוני למנגנון שליטה בביצועי סוכן.** זה המסר המרכזי ממחקר E-STEER שפורסם ב-arXiv באפריל 2026, ומציע התערבות ברמת הייצוג הפנימי של LLMs במקום הסתמכות על פרומפטים בלבד. לפי התקציר, רגשות מסוימים שיפרו לא רק reasoning ויצירה אלא גם בטיחות והתנהגות סוכנים מרובת שלבים. עבור עסקים בישראל, המשמעות היא שסוכן המחובר ל-WhatsApp Business API, Zoho CRM ו-N8N עשוי בעתיד לפעול במצבי החלטה שונים — שמרני, אמפתי או אסרטיבי — לפי סוג הפנייה. מי שבונה תהליכי שירות, מכירות ותיאום צריך להתחיל למדוד לא רק תשובה נכונה, אלא גם דפוס פעולה עקבי ובטוח.

arXivE-STEERLLMs
קרא עוד
פגיעות פרטיות ב-VLM מקומי: למה גם עיבוד על המכשיר לא מספיק
מחקר
30 במרץ 2026
6 דקות

פגיעות פרטיות ב-VLM מקומי: למה גם עיבוד על המכשיר לא מספיק

**מודל Vision-Language מקומי אינו מבטיח פרטיות מלאה.** מחקר חדש על LLaVA-NeXT ו-Qwen2-VL מראה כי גם בלי גישה לקבצים עצמם, אפשר להסיק מתזמון עיבוד ומעומס מטמון אם המערכת טיפלה במסמך, צילום רפואי או תוכן חזותי צפוף אחר. עבור עסקים בישראל, המשמעות ברורה: הרצה על המכשיר מפחיתה סיכוני ענן, אבל מחייבת בדיקת ערוצי צד, הרשאות תחנה, לוגים וחיבורי API. ארגונים שמחברים VLM מקומי ל-Zoho CRM, ל-WhatsApp Business API או לזרימות N8N צריכים לבחון לא רק איפה הנתון נשמר, אלא גם אילו אותות טכניים נפלטים בזמן העיבוד.

arXivLLaVA-NeXTQwen2-VL
קרא עוד