Anahtar Kelimeler：Otonom sürüş, Lidar, Yapay Zeka Ajanı, Büyük Dil Modeli, Tamamen görsel tabanlı otonom sürüş çözümü, Tesla Yapay Zeka Sürüş Sistemi, Çin Lidar endüstrisi, ByteDance Kouzi platformu, Açık kaynaklı Yapay Zeka programlama araçları, Çok modlu büyük dil modeli, Yapay Zeka destekli mülakat hile araçları, OpenAI’nin Chrome’u satın alması
🔥 Odak Noktası
Musk’ın AI sürüş çözümü, salt görsel ve LiDAR rotaları arasında tartışma yarattı: Tesla, tamamen otonom sürüşü yalnızca kameralara ve AI’ya dayanan salt görsel bir çözümle gerçekleştirmekte ısrar ediyor. Musk, LiDAR’ın gerekli olmadığını, insanların lazerle değil gözleriyle araç kullandığını savunarak yineledi. Ancak sektörde bu konuda tartışmalar mevcut; örneğin Li Xiang, Çin’deki karmaşık yol koşullarının LiDAR’ı gerekli kılabileceğini düşünüyor. Tesla’nın SpaceX gibi projelerde şirket içinde LiDAR kullanmasına rağmen, otonom sürüş konusunda hala salt görsel rotasında ısrar ediyor. Bu arada, Çin LiDAR endüstrisi maliyet kontrolü ve teknolojik yeniliklerle hızla gelişiyor, maliyetler önemli ölçüde düştü ve orta-düşük fiyatlı araçlarda yaygınlaşmaya başladı. LiDAR şirketleri ayrıca karlılığı sürdürmek için denizaşırı pazarlara ve robotik gibi araç dışı işlere de yöneliyor. Gelecekte L3 seviyesi otonom sürüşün güvenlik gereksinimleri, çoklu sensör füzyonunu (LiDAR dahil) daha ana akım bir seçenek haline getirebilir ve LiDAR, güvenlik yedekliliği ve son çare olarak görülüyor. (Kaynak: Musk’ın en son AI sürüş çözümü LiDAR’ı sona erdirecek mi?)
Google antitröst baskısıyla karşı karşıya, Chrome elden çıkarılabilir, OpenAI satın alma niyetini belirtti: ABD Adalet Bakanlığı’nın antitröst davasında Google, arama pazarını yasa dışı olarak tekelleştirmekle suçlanıyor ve pazar payı yaklaşık %67 olan Chrome tarayıcısını satmaya zorlanabilir. Duruşmada, OpenAI’nin ChatGPT ürün sorumlusu Nick Turley, Chrome’un elden çıkarılması durumunda OpenAI’nin satın almakla ilgilendiğini açıkça belirtti. Amaçları, ChatGPT’yi derinlemesine entegre ederek AI öncelikli bir tarayıcı deneyimi yaratmak ve ürün dağıtım sorunlarını çözmek. Google ise AI startup’larının yükselişinin pazar rekabetinin hala var olduğunu kanıtladığını savunuyor. Bu davanın Chrome’un elden çıkarılmasıyla sonuçlanması, teknoloji tarihinde önemli bir olay olacak, tarayıcı ve arama motoru pazarını yeniden şekillendirebilir ve diğer AI şirketlerine (OpenAI, Perplexity gibi) Google’ın giriş kontrolünü kırma fırsatı sunabilir, ancak aynı zamanda yeni bilgi kontrolü merkezileşmesi endişelerini de beraberinde getiriyor. (Kaynak: Ani gelişme, Google satmaya zorlanıyor, OpenAI Chrome’u satın alma fırsatını mı kolluyor? Milyarlık arama pazarı yeniden şekilleniyor, ABD Adalet Bakanlığı mahkemeyi Google’ı Chrome tarayıcısını elden çıkarmaya zorlamaya çağırıyor, OpenAI satın almaya niyetli, Chrome’u yutmak isteyen OpenAI, dijital dünyanın ‘tek giriş noktası’ mı olmak istiyor?, OpenAI’nin dünyanın bir numaralı tarayıcısı Chrome’u satın alabileceği iddia ediliyor, internet deneyiminiz büyük ölçüde değişebilir)
AI, eğitim ve istihdam anlayışında devrim yaratıyor, ABD Z kuşağı üniversite değerini sorguluyor: Yapay zekanın hızlı gelişimi, geleneksel eğitim ve istihdam anlayışlarını sarsıyor. Indeed raporuna göre, ABD’deki Z kuşağı iş arayanların %49’u AI’nın üniversite diplomasını değersizleştirdiğini düşünüyor; yüksek öğrenim ücretleri ve öğrenci kredisi yükü, üniversite yatırımının geri dönüşünü sorgulamalarına neden oluyor. Aynı zamanda, şirketler giderek artan bir şekilde AI becerilerine önem veriyor; Microsoft, Google gibi şirketler eğitim araçları sunarken, O’Reilly gibi platformlarda AI kurslarına olan talep hızla artıyor. Birçok ünlü üniversite terk öğrencisi (Interview Coder/Cluely’yi geliştiren Roy Lee, Mercor kurucusu, Martin AI kurucusu gibi) AI girişimciliği yoluyla büyük finansman ve başarı elde ederek “diplomanın işe yaramadığı” görüşünü pekiştiriyor. ABD işe alım pazarında da değişiklikler görülüyor; üniversite diploması gerekliliği oranı düşüyor ve lisans derecesi olmayanlar için fırsatlar doğuyor. Ancak Çin’deki durum farklı; Liepin verilerine göre, AI ile ilgili bilgisayar yazılımı gibi sektörlerde yeni mezun pozisyonları hızla artıyor ve yüksek lisans/doktora gibi yüksek akademik derecelere olan talep belirgin şekilde artıyor; yani akademik derece ile istihdam rekabetçiliği hala pozitif bir ilişki gösteriyor. (Kaynak: Üniversite diploması değersiz kağıt mı oldu? AI, ABD’nin 00’lılarını vuruyor, o Columbia’dan ayrılarak on milyonlarca dolar kazandı, ben ise hala öğrenci kredisi ödüyorum, Üniversite diploması değersiz kağıt mı oldu? AI, ABD’nin 00’lılarını vuruyor! O Columbia’dan ayrılarak on milyonlarca dolar kazandı, ben ise hala öğrenci kredisi ödüyorum)
AI fütüristleri tartışıyor: DeepMind kurucusu on yılda tüm hastalıkların tedavi edileceğini öngörüyor, Harvard tarihçisi AGI’nin insanlığı yok edeceği konusunda uyarıyor: Google DeepMind CEO’su Demis Hassabis, önümüzdeki 5-10 yıl içinde AGI’nin gerçekleşeceğini, AI’nın bilimsel keşifleri hızlandıracağını ve hatta on yıl içinde tüm hastalıkları tedavi edebileceğini öngörüyor; AlphaFold’un 200 milyon protein yapısını tahmin etmesi bunun bir kanıtı. AI’nın üssel bir hızla geliştiğini, Project Astra gibi ajanların şaşırtıcı anlama ve etkileşim yetenekleri sergilediğini ve gelecekte robotların da bir atılım yaşayacağını düşünüyor. Ancak Harvard tarihçisi Niall Ferguson, AGI’nin gelişinin nüfus düşüşüyle aynı zamana denk gelebileceği, insanların at arabaları gibi淘汰 edilebileceği ve “gereksiz” varlıklar haline gelebileceği konusunda uyarıyor. İnsanların farkında olmadan kendilerini yerinden edecek “uzaylı zekası” yaratmasından ve medeniyetin sona ermesinden endişe ediyor; insanları sadece daha akıllı araçlar üretmek yerine hedeflerini yeniden gözden geçirmeye çağırıyor. (Kaynak: Nobel ödüllü Hassabis iddialı: AI on yılda tüm hastalıkları tedavi edecek, Harvard profesörü AGI’nin insan medeniyetini sona erdireceği konusunda uyarıyor, Harvard tarihçisi uyarıyor: AGI insanlığı yok edecek, ABD dağılabilir)
AI Agent hızla gelişiyor, ByteDance Coze Space ve açık kaynaklı Suna rekabete katılıyor: AI Agent alanı sıcaklığını koruyor. ByteDance, AI Agent işbirliği ofis platformu olarak konumlandırılan “Coze Space”i başlattı. Keşif ve planlama olmak üzere iki mod sunuyor; bilgi düzenleme, web sayfası oluşturma, görev yürütme, araç çağırma (MCP protokolü) desteği sağlıyor ve uzman modları (kullanıcı araştırması, hisse senedi analizi gibi) içeriyor. Testler, planlama ve toplama yeteneklerinin iyi olduğunu ancak komut takibinin iyileştirilmesi gerektiğini gösteriyor; uzman modu daha kullanışlı ancak daha uzun sürüyor. Aynı zamanda, açık kaynak alanında da yeni bir oyuncu olan Suna ortaya çıktı. Kortix AI ekibi tarafından 3 haftada geliştirilen Suna’nın, Manus’a rakip olduğu ve daha hızlı olduğu iddia ediliyor. Web tarama, veri çıkarma, belge işleme, web sitesi dağıtımı gibi özellikleri destekliyor ve doğal dil konuşmalarıyla karmaşık görevleri tamamlamayı hedefliyor. Bu gelişmeler, AI’nın “sohbet”ten “yürütme”ye doğru ilerlediğini ve Agent’ın önemli bir geliştirme yönü haline geldiğini gösteriyor. (Kaynak: ByteDance sunucularını çökerten Agent ne seviyede? İlk elden test sonuçları geldi, Sadece 3 haftada Manus’un açık kaynaklı alternatifi geliştirildi! Kaynak kodunu paylaşıyor, kullanımı ücretsiz)
🎯 Eğilimler
Zhiyuan Robotics birden fazla robot ürününü piyasaya sürdü, G1-G5 somutlaşmış zeka yol haritasını oluşturuyor: “Zhihui Jun” Peng Zhihui ve diğerleri tarafından kurulan Zhiyuan Robotics, genel amaçlı somutlaşmış robotlar yaratmaya adanmıştır. Şirketin “Yuanzheng” serisi (endüstriyel ve ticari senaryolara yönelik, örn. A1/A2/A2-W/A2-Max), “Lingxi” serisi (hafifliğe ve açık kaynak ekosistemine odaklanan, örn. X1/X1-W/X2) ve diğer ürünleri (örn. G1, C5, Xialan) bulunmaktadır. Teknik olarak Zhiyuan Robotics, somutlaşmış zekanın beş aşamalı evrim çerçevesini (G1-G5) önermiş, kendi PowerFlow eklem modülünü, el becerisi teknolojisini geliştirmiş ve启元 (Qiyuan) büyük modeli (GO-1), AIDEA veri platformu, AimRT iletişim çerçevesi gibi yazılımlar geliştirmiştir. İş modeli donanım satışı + abonelik hizmeti + ekosistem payı şeklindedir. Şirket 8 tur finansman almış, değeri 15 milyar yuana ulaşmış ve birçok şirketle endüstriyel işbirliği kurmuştur. Gelecekte endüstriyel senaryolara nüfuz etmeye, ev hizmetlerinde atılım yapmaya ve denizaşırı pazarları genişletmeye odaklanacaktır. (Kaynak: Zhiyuan Robotics derinlemesine analiz: İnsansı robot tek boynuzlusunun evrimi)
AI iş piyasasını etkiliyor, ABD ve Çin’in müdahale stratejileri ve Çin’in zorlukları: Yapay zeka küresel iş piyasasını yeniden şekillendiriyor ve Çin’in geniş orta ve düşük vasıflı işgücü grubu için zorluklar yaratıyor, yapısal işsizliği ve bölgesel dengesizlikleri artırabilir. ABD, STEM eğitimini güçlendirerek, toplum kolejlerinde yeniden eğitim sağlayarak, işsizlik sigortasını yeniden eğitimle ilişkilendirerek, yeni iş modelleri düzenlemelerini (Kaliforniya AB5 yasası gibi) araştırarak, vergi teşvikleriyle AI endüstrisini destekleyerek ve algoritma ayrımcılığını önleyerek bu duruma yanıt veriyor. Çin’in bu deneyimlerden ders alması ve hedefe yönelik stratejiler geliştirmesi gerekiyor: geniş ölçekli, katmanlı dijital beceri eğitimi, temel eğitim reformunu derinleştirme; esnek çalışma biçimlerini kapsayan sosyal güvenlik sistemini iyileştirme; geleneksel endüstrilerin AI ile entegrasyonunu yönlendirme, dijital uçurumu önleyerek bölgesel koordineli kalkınmayı teşvik etme; algoritma kullanımını düzenleyen, işçi verilerinin gizliliğini koruyan yasal düzenlemeleri iyileştirme; kurumlar arası koordinasyon mekanizmaları ve istihdam izleme uyarı sistemleri kurma. (Kaynak: Yapay zeka çağı: Çin istihdamın temelini nasıl istikrara kavuşturacak ve geliştirecek?)
Alibaba, Quark ve Tongyi Qianwen’i AI çift amiral gemisi olarak belirledi, C-ucu uygulamalarını araştırıyor: Büyük modellerin ve aramanın birleşme eğilimi karşısında Alibaba, Quark’ı (aylık 148 milyon aktif kullanıcısı olan akıllı arama girişi) ve Tongyi Qianwen’i (teknolojik olarak lider açık kaynaklı büyük model) AI stratejisinin iki ana merkezi olarak konumlandırdı. Quark, AI diyalog, arama, araştırma gibi işlevleri entegre eden “AI Süper Kutusu”na yükseltildi ve doğrudan grup başkan yardımcısı Wu Jiasheng tarafından yönetiliyor, bu da stratejik öneminin arttığını gösteriyor. Tongyi Qianwen ise temel teknoloji desteği olarak hizmet veriyor ve Alibaba ekosistemi içindeki ve dışındaki B-ucu ve C-ucu uygulamalarını (BMW, Honor, AutoNavi, DingTalk gibi) güçlendiriyor. İkisi, “veri + teknoloji” şeklinde bir simbiyotik döngü oluşturuyor; Quark kullanıcı verileri ve senaryo girişi sağlarken, Tongyi Qianwen model yetenekleri sunuyor. Alibaba, iç rekabet yerine çift hatlı bir düzenle, kısa vadeli hızlı deneme yanılma (Quark) ve uzun vadeli teknolojik atılımları (Tongyi Qianwen) kapsayan eksiksiz bir AI ekosistemi oluşturmayı hedefliyor. (Kaynak: Alibaba’nın AI ikilisi: Quark ve Tongyi Qianwen, hangisi ‘bir numara’?)
AI altyapısı (AI Infra), büyük model çağının kritik “kürek satıcısı” haline geldi: Büyük modellerin eğitim ve çıkarım maliyetlerinin hızla artmasıyla birlikte, AI gelişimini destekleyen temel altyapı (çipler, sunucular, bulut bilişim, algoritma çerçeveleri, veri merkezleri vb.) giderek daha önemli hale geliyor ve “altına hücumda kürek satma” benzeri bir ticari fırsat yaratıyor. AI Infra, hesaplama gücünü uygulamalarla birleştirir ve hesaplama gücü kullanım oranını optimize ederek (akıllı zamanlama, heterojen hesaplama gibi), algoritma araç zincirleri sunarak (AutoML, model sıkıştırma gibi), veri yönetim platformları oluşturarak (otomatik etiketleme, veri artırma, gizlilik hesaplaması gibi) kurumsal düzeyde AI uygulamalarının hayata geçirilmesini hızlandırır. Şu anda Çin pazarında devler hakim ve ekosistem nispeten kapalı; yurtdışında ise daha olgun, uzmanlaşmış bir işbölümü ekosistemi oluşmuştur. AI Infra’nın temel değeri, tam yaşam döngüsü yönetimi, uygulama dağıtımını hızlandırma, yeni tip dijital altyapı oluşturma ve dijital zeka stratejisi yükseltmesini teşvik etmektir. Nvidia CUDA ekosistemi engelleri ve Çin’deki ödeme istekliliği gibi zorluklarla karşı karşıya olmasına rağmen, AI Infra teknolojinin hayata geçirilmesindeki kritik bir halka olarak gelecekte büyük bir büyüme potansiyeline sahiptir. (Kaynak: AI büyük model ‘altına hücum’u geriliyor, ‘kürek satanlar’ coşuyor)
Moonshot AI Kimi, içerik topluluğu ürünü başlatmayı planlıyor, ticarileşme yollarını araştırıyor: Büyük model alanındaki yoğun rekabet ve finansman zorlukları karşısında, Moonshot AI’nın Kimi akıllı asistanı bir içerik topluluğu ürünü başlatmayı planlıyor. Şu anda küçük bir grupla test ediliyor ve ay sonunda piyasaya sürülmesi bekleniyor. Bu hamle, kullanıcı tutma oranını artırmayı ve ticarileşme yollarını keşfetmeyi amaçlıyor. Kimi, ilk çeyrekte reklam harcamalarını önemli ölçüde azalttı, bu da kullanıcı büyümesini takip etmekten sürdürülebilir kalkınma arayışına yönelik stratejik bir değişimi gösteriyor. Yeni içerik ürününün biçimi Twitter, Xiaohongshu gibi platformlardan esinleniyor ve içeriğe dayalı sosyal medyaya yöneliyor. Ancak Kimi’nin bu hamlesi zorluklarla da karşı karşıya: bir yandan sohbet robotları ile sosyal medya arasında deneyim kopukluğu var, diğer yandan içerik topluluğu alanı oldukça rekabetçi; Tencent, ByteDance gibi devler zaten AI asistanlarını mevcut sosyal platformlarıyla (WeChat, Douyin) entegre ederek konumlanmış durumda ve OpenAI de benzer bir “AI versiyonu Xiaohongshu” ürünü araştırıyor. Kimi’nin, büyük bir kendi trafiği olmadan kullanıcıları nasıl çekeceğini ve içerik ekosistemini nasıl sürdüreceğini düşünmesi gerekiyor. (Kaynak: Kimi içerik topluluğu yapıyor, hedefi Xiaohongshu mu?)
MAXHUB, AI toplantı çözümü 2.0’ı yayınladı, mekan zekasına odaklanıyor: Geleneksel ve uzaktan toplantılardaki düşük bilgi verimliliği, kopuk işbirliği gibi sorunlara yönelik olarak MAXHUB, temel konsepti “mekan zekası” olan AI toplantı çözümü 2.0’ı piyasaya sürdü. Bu çözüm, AI’nın mekan algılama yeteneklerini (basit sesli metne dönüştürmenin ötesinde) artırarak ve sürükleyici teknolojilerle (ses izi, dudak hareketi tanıma gibi) birleştirerek fiziksel mekan ile dijital sistemler arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlıyor. Çözüm, toplantı öncesi hazırlık, toplantı sırasında yardım (gerçek zamanlı çeviri, anahtar kare çıkarma, toplantı özeti) ve toplantı sonrası yürütme (yapılacaklar listesi oluşturma) süreçlerini kapsıyor ve AI Agent benzeri komutlarla kurumsal ofis süreçlerini birbirine bağlıyor. MAXHUB, teknoloji entegrasyonunun önemini vurgulayarak karar verme, bilişsel, uygulama ve algılama katmanlarından oluşan dört katmanlı bir mimari oluşturdu ve farklı senaryolarda anlamsal anlamayı optimize etmek için büyük miktarda gerçek toplantı verisi kullanarak modelleri eğitti. Hedef, AI’yı pasif bir kayıt aracından karar vermeye yardımcı olabilen ve hatta toplantılara aktif olarak katılabilen akıllı bir varlığa dönüştürerek toplantı verimliliğini ve işbirliği kalitesini artırmaktır. (Kaynak: Toplantı senaryolarında AI hızlanıyor, MAXHUB’ın hayal gücü alanı nerede?)
Xianyu, C2C işlem deneyimini yeniden şekillendirmek için büyük modeller kullanıyor: Xianyu CTO’su Chen Jufeng, ikinci el alım satım kullanıcı deneyimini optimize etmek için büyük modellerin nasıl uygulandığını paylaştı. Satıcıların ilan verme zorluklarına (açıklama yazma, fiyatlandırma, sorularla uğraşma) yönelik olarak Xianyu, akıllı ilan verme işlevini çok aşamalı optimizasyonla geliştirdi: başlangıçta Tongyi çok modlu modelini kullanarak otomatik açıklamalar oluşturdu, daha sonra platform verileri ve kullanıcı diliyle stil optimizasyonu yaptı ve son olarak “rötuş aracı” olarak konumlandırarak ürün satış oranını %15’in üzerinde artırdı. Sorgulama aşaması için, “AI + insan” işbirliğine dayalı akıllı emanet işlevini başlattı; AI genel soruları otomatik olarak yanıtlıyor ve pazarlığa yardımcı oluyor (sayısal hassasiyeti yönetmek için harici küçük modellerle birlikte), yanıt hızını ve satıcı verimliliğini artırıyor. AI emanetiyle üretilen GMV toplamda 400 milyonu aştı. Ayrıca Xianyu, uzun kuyruklu ürünleri otomatik olarak kümelemek ve kodlamak için büyük modellerin anlama yeteneğini kullanan üretken anlamsal kimlik (GSID) kavramını önerdi ve arama doğruluğunu artırdı. Gelecekteki hedef, çok modlu akıllı ajanlara dayalı bir ticaret platformu oluşturarak Agent güdümlü işlem eşleştirmesini gerçekleştirmektir. (Kaynak: Xianyu CTO’su Chen Jufeng: Büyük modellere dayalı yıkıcı değişim, kullanıcı deneyimini yeniden şekillendiriyor | 2025 AI Partner Konferansı)
Dahua Technology, Xinghan büyük modeli ile sektör AI Agent’larının uygulanmasını sağlıyor: Dahua Technology Yazılım Ar-Ge Başkan Yardımcısı Zhou Miao, AI bilişsel yeteneklerindeki artışın (hassas tanımadan doğru anlamaya, belirli senaryolardan genel yeteneklere, statik analizden dinamik içgörüye) ve akıllı ajanların gelişiminin AI alanındaki kilit noktalar olduğunu düşünüyor. Dahua, Xinghan büyük model serisini (görsel V serisi, çok modlu M serisi, dil L serisi) piyasaya sürdü ve L serisine dayalı olarak sektör akıllı ajanları geliştirdi; bunları L1 akıllı soru yanıtlama, L2 yetenek geliştirme, L3 iş asistanı, L4 otonom akıllı ajan olmak üzere dört seviyeye ayırdı. Uygulama örnekleri şunları içerir: kampüs yönetim platformu (doğal dille rapor oluşturma, enerji tüketimi sorunlarını belirleme), enerji sektöründe kuyu altı çalışma denetimi (tehlikeli yaklaşma uyarısı, otomatik işlem kaydı), şehir acil durum komuta merkezi (yangın simülasyonunda izleme ve personel bağlantısı, otomatik plan başlatma). Sektörler arası senaryo farklılıklarına yanıt vermek için Dahua, atomik yetenek modüllerinin esnek bir şekilde düzenlenmesini sağlayan bir iş akışı motoru geliştirdi. Gelecekteki IT mimarisi tasarımının AI’yı ana unsur olarak alması ve AI’yı daha iyi nasıl güçlendireceğini düşünmesi gerekebilir. (Kaynak: Dahua Technology Yazılım Ar-Ge Başkan Yardımcısı Zhou Miao: AI teknolojisi kurumsal dijitalleşmeyi kapsamlı bir şekilde yükseltiyor | 2025 AI Partner Konferansı)
Baidu Başkan Yardımcısı Ruan Yu, büyük model uygulamalarının endüstriyel akıllı dönüşümü nasıl yönlendirdiğini açıklıyor: Baidu Başkan Yardımcısı Ruan Yu, büyük modellerin AI uygulamalarını basit senaryolardan karmaşık, düşük hata toleranslı senaryolara doğru genişlettiğini ve işbirliği modelinin “araç satın alma”dan “araç + hizmet”e dönüştüğünü belirtiyor. Uygulama biçimleri tek Agent’tan çoklu Agent işbirliğine, tek moddan çoklu mod anlamaya, yardımcı karar vermeden otonom yürütmeye doğru bir eğilim gösteriyor. Baidu, dört katmanlı AI teknoloji mimarisine (çip, IaaS, PaaS, SaaS) dayanarak, Baidu Smart Cloud Qianfan büyük model platformu aracılığıyla genel ve sektörel uygulamalar geliştiriyor. Genel uygulamalar alanında, Keyue·ONE kullanıcı yaşam döngüsü yönetimi ürünü, hizmet pazarlaması alanında (finans, tüketim, otomotiv) akıllı müşteri hizmetlerinin insan benzerliğini artırarak ve karmaşık sorunları çözme yeteneğini geliştirerek önemli sonuçlar elde ediyor. Sektörel uygulamalar alanında, Baidu akıllı ulaşım entegre çözümü, trafik ışığı kontrolünü optimize etmek, yol tehlikelerini belirlemek, otoyol acil durumlarını yönetmek için büyük modelleri kullanıyor ve akıllı soru yanıtlama senaryolarında trafik yönetimi hizmet verimliliğini artırıyor. (Kaynak: Baidu Başkan Yardımcısı Ruan Yu: Baidu büyük model uygulamaları endüstriyel akıllı değişimi yönlendiriyor | 2025 AI Partner Konferansı)
ByteDance ve Kuaishou, AI video üretimi alanında kritik bir mücadeleye girişiyor: Kısa video devleri olarak hem ByteDance hem de Kuaishou, AI video üretimini temel stratejik yön olarak görüyor ve rekabet giderek kızışıyor. Kuaishou, Keling AI 2.0 ve Ketu 2.0’ı yayınlayarak “hassas üretim” ve çok modlu düzenleme yeteneklerini vurguladı, MVL etkileşim konseptini önerdi ve ilk ticarileşmeyi gerçekleştirdi (API hizmeti, Xiaomi vb. ile işbirliği, toplam gelir 100 milyonu aştı). ByteDance ise Seedream 3.0 teknoloji raporunu yayınladı, yerel 2K doğrudan çıktı ve hızlı üretimi öne çıkardı, bünyesindeki Jimeng AI’ya büyük umutlar bağlandı, “hayal gücü dünyasının kamerası” olarak konumlandırıldı ve mobil ucu güçlendirmek için eski PopAI yöneticisini transfer etti. Her iki taraf da endüstriyel uygulama seviyesine ulaşmak için teknolojilerini hızla geliştiriyor. Jimeng AI kullanıcı büyüme hızında geçici olarak önde olsa da, tüm AI video üretim kulvarı hala teknolojik atılım döneminde, iş modelleri ve teknoloji yolları hala araştırılıyor ve büyük hesaplama gücü tüketimi, belirsiz Scaling Law gibi zorluklarla karşı karşıya. Bu rekabet, iki şirketin AI çağında kısa video başarılarını tekrarlayıp tekrarlayamayacaklarıyla ilgili. (Kaynak: ByteDance ve Kuaishou kritik bir mücadeleyle karşı karşıya)
AI yerel dönüşüm: Şirketler ve bireyler için zorunlu seçenekler ve yollar: Linklogis Başkan Yardımcısı Shen Yang, AI yerel şirketlerin temel göstergesinin son derece yüksek kişi başı verimlilik (örneğin 10 milyon dolarlık eşik) olduğunu ve nihai hedefin AGI güdümlü “insansız şirket” olduğunu savunuyor. AI’nın hizmet sektöründeki işgücü arzını neredeyse sınırsız hale getireceğini, insanların AI ile rekabet etmeye veya daha fazla yaratıcılık, duygusal etkileşim gerektiren alanlara yönelmeye uyum sağlaması gerektiğini ve toplumun servet dağılımı sorununu (UBI gibi) çözmesi gerektiğini öngörüyor. Kurumsal AI dönüşümü için Shen Yang şunları öneriyor: 1. Tüm çalışanlarda merak uyandırın, kullanımı kolay araçlar sağlayın; 2. Çekirdek olmayan, hata toleransı yüksek senaryolardan (yönetim, yaratıcılık gibi) başlayarak coşkuyu ateşleyin; 3. AI ekosisteminin gelişimini izleyin, stratejileri dinamik olarak ayarlayın, kısa vadeli teknolojik darboğazlara aşırı yatırım yapmaktan kaçının (RAG’ı bırakmak gibi); 4. Yeni modellerin uygunluğunu hızla değerlendirmek için test veri setleri oluşturun; 5. Öncelikle departman içinde kapalı döngüler oluşturun, aşağıdan yukarıya doğru itin; 6. İnovasyon deneme yanılma maliyetini düşürmek ve yeni işlerin kuluçkasını hızlandırmak için AI’dan yararlanın. Bireysel düzeyde, yaşam boyu öğrenmeyi benimsemek, güçlü yönleri kullanmak ve dijital yollarla (kısa video, kişisel marka gibi) toplumla bağlantıyı güçlendirmek, gelecekteki olası tek kişilik şirket modeline hazırlanmak gerekiyor. (Kaynak: AI yerelden AI dönüşümüne bakış: Şirketler ve bireyler için zorunlu seçenekler)
Qingsong Health Group, dikey sağlık senaryolarını derinleştirmek için AI kullanıyor: Qingsong Health Group Teknoloji Başkan Yardımcısı Gao Yushi, AI’nın sağlık alanındaki uygulama pratiklerini paylaştı. AI teknolojisinin olgunluğunun artmasına ve kullanıcı kabulünün yükselmesine rağmen, kullanıcıların daha rasyonel hale geldiğini ve ürünlerin temel sorunları çözmesi ve engeller oluşturması gerektiğini belirtti. Qingsong Health, kullanıcı (168 milyon), senaryo, veri ve ekosistem avantajlarını kullanarak Dr.GPT merkezli AIcare platformunu geliştirdi. Doktorlara yönelik AI PPT oluşturma aracı gibi özellikli uygulamalar, platformda biriken 670.000’den fazla popüler bilim içeriğini kullanarak profesyonelliği sağlıyor; AI destekli popüler bilim video oluşturma araç zinciri, doktorların içerik oluşturma engelini düşürüyor ve kişiselleştirilmiş önerilerle C-ucu kullanıcılara ulaşarak kapalı bir döngü oluşturuyor. Yeni talepleri keşfetmenin anahtarı kullanıcıya yakın olmaktır. Gelecekte büyük sağlık alanı, özellikle giyilebilir cihaz verileriyle birleştirilmiş AI güdümlü kişiselleştirilmiş dinamik sağlık yönetimi, sağlık izlemeden risk uyarısına ve özelleştirilmiş sigortaya (kişiye özel fiyatlandırma) kadar tüm zincir hizmetlerinde umut vaat ediyor. (Kaynak: Qingsong Health Group Gao Yushi: AI ürünleri ve kullanıcılar yeni talepleri keşfetmek için yeterince yakın olmalı | Çin AIGC Endüstri Zirvesi)
🧰 Araçlar
Sequoia Capital, AI 50 listesini yayınladı, AI uygulamalarındaki yeni trendleri ortaya koyuyor: Forbes ve Sequoia Capital, yedinci yıllık AI 50 listesini ortaklaşa yayınladı ve listedeki 31 şirket AI uygulama şirketi. Sequoia Capital iki ana eğilimi özetliyor: 1. AI “sohbet”ten “yürütme”ye geçiyor, tam iş akışlarını tamamlamaya başlıyor ve sadece “asistan” değil, “yürütücü” haline geliyor; 2. Hukuk alanında Harvey, müşteri hizmetlerinde Sierra, kodlamada Cursor (Anysphere) gibi kurumsal AI araçları başrol oynuyor ve yardımdan otomatik tamamlamaya doğru bir sıçrama gerçekleştiriyor. Listede öne çıkan diğer şirketler şunlar: AI arama motoru Perplexity AI, insansı robot Figure AI, kurumsal arama Glean, video düzenleme Runway, tıbbi not Abridge, çeviri DeepL, üretkenlik aracı Notion, AI video üretimi Synthesia, kurumsal pazarlama WriterLabs, robot beyni Skild AI, mekansal zeka World Labs, ses klonlama ElevenLabs, AI programlama Anysphere (Cursor), AI dil koçu Speak, finansal hukuk AI asistanı Hebbia, AI işe alım Mercor, AI video üretimi Pika, AI müzik üretimi Suno, tarayıcı IDE StackBlitz, satış potansiyeli madenciliği Clay, video düzenleme Captions, kurumsal müşteri hizmetleri AI Agent Decagon, tıbbi AI asistanı OpenEvidence, savunma istihbaratı Vannevar Labs, görüntü düzenleme Photoroom, LLM uygulama çerçevesi LangChain, görüntü üretimi Midjourney. (Kaynak: Sequoia Capital’in son yayını: Dünyanın en iyi 31 AI uygulama şirketi, iki trend dikkate değer)
95 sonrası geliştirici AI Agent tarayıcısı Fellou’yu yayınladı: Fellou AI, düşünme ve eylem yeteneklerini entegre eden akıllı ajanlar aracılığıyla tarayıcıyı bilgi görüntüleme aracından karmaşık görevleri proaktif olarak yürütebilen bir üretkenlik platformuna dönüştürmeyi amaçlayan ilk nesil Agentic tarayıcısı Fellou’yu yayınladı. Kullanıcı sadece niyetini belirtir, Fellou otonom olarak planlar, sınırlar ötesi işlemler yapar ve görevleri tamamlar (veri arama, rapor oluşturma, çevrimiçi alışveriş, web sitesi oluşturma gibi). Temel yetenekleri arasında derin eylem (Deep Action, web sayfası bilgi işleme ve iş akışı yürütme), proaktif zeka (Proactive Intelligence, kullanıcı ihtiyaçlarını tahmin etme ve proaktif olarak öneriler sunma veya görevleri devralma), hibrit gölge çalışma alanı (Hybird Shadow Workspace, kullanıcı işlemlerini engellemeyen sanal bir ortamda uzun süreli görevleri yürütme) ve ajan ağı (Agent Store, dikey Agent’ları paylaşma ve kullanma) bulunur. Fellou ayrıca geliştiricilerin doğal dil aracılığıyla Agentic Workflow tasarlaması ve dağıtması için açık kaynaklı Eko Framework’ü sunar. Fellou’nun arama performansında OpenAI’den daha iyi olduğu, Manus’tan 4 kat daha hızlı olduğu ve kullanıcı değerlendirmelerinde Deep Research ve Perplexity’den daha iyi performans gösterdiği iddia ediliyor. Şu anda Mac sürümü için kapalı beta testi açıktır. (Kaynak: 95 sonrası Çinli geliştirici az önce ‘kaytarma aracı’ yayınladı, Manus’tan 4 kat daha hızlı! Test sonuçları çalışanların geri dönüş yapmasını sağlayabilir mi?)
Açık kaynaklı AI asistanı Suna yayınlandı, Manus’a rakip: Kortix AI ekibi, kullanıcıların araştırma, veri analizi ve günlük işler gibi gerçek dünya görevlerini doğal dil konuşmalarıyla tamamlamalarına yardımcı olmak amacıyla açık kaynaklı ve ücretsiz AI asistanı Suna’yı (Manus’un ters yazılışı) yayınladı. Suna, tarayıcı otomasyonu (web tarama ve veri çıkarma), dosya yönetimi (belge oluşturma ve düzenleme), web kazıma, geliştirilmiş arama, web sitesi dağıtımı ve çeşitli API ve hizmet entegrasyon yeteneklerini bir araya getiriyor. Proje mimarisi Python/FastAPI arka ucu, Next.js/React ön ucu, her akıllı ajan için izole edilmiş Docker yürütme ortamı ve Supabase veritabanını içeriyor. Resmi tanıtımda bilgi düzenleme, borsa analizi, web sitesi verilerini kazıma gibi yetenekleri gösterildi. Proje yayınlanır yayınlanmaz ilgi gördü. (Kaynak: Sadece 3 haftada Manus’un açık kaynaklı alternatifi geliştirildi! Kaynak kodunu paylaşıyor, kullanımı ücretsiz)
Knowivate Autopilot: VSCode çevrimdışı AI programlama uzantısı beta sürümü yayınlandı: Geliştiriciler, yerel olarak çalışan büyük dil modellerini (kullanıcının Ollama ve LLM’leri kendisinin kurması gerekir) kullanarak çevrimdışı AI programlama yardımı sağlamayı amaçlayan Knowivate Autopilot adlı bir VSCode uzantısının beta sürümünü yayınladı. Mevcut işlevler arasında dosyaları otomatik oluşturma ve düzenleme ile seçilen kodu, dosyaları, proje yapısını veya çerçeveyi bağlam olarak ekleme yer alıyor. Geliştiriciler, daha fazla Agent modu yeteneği eklemek için sürekli geliştirme yaptıklarını belirtiyor ve kullanıcıları geri bildirim sağlamaya, hataları bildirmeye ve özellik taleplerinde bulunmaya davet ediyor. Bu uzantının amacı, programcılara tamamen yerel olarak çalışan, gizliliğe ve özerkliğe odaklanan bir AI programlama ortağı sunmaktır. (Kaynak: Reddit r/artificial)
CUP-Framework yayınlandı: Çapraz platform tersinir sinir ağı çerçevesi açık kaynaklı: Geliştiriciler, Python, .NET ve Unity için açık kaynaklı evrensel bir tersinir sinir ağı çerçevesi olan CUP-Framework’ü yayınladı. Bu çerçeve, CUP (2 katmanlı), CUP++ (3 katmanlı) ve CUP++++ (normalleştirilmiş) olmak üzere üç mimari içerir. Özelliği, hem ileri yayılımın (Forward) hem de geri yayılımın (Inverse) otomatik farklılaşmaya dayanmak yerine analitik yollarla (tanh/atanh + matris tersi alma) gerçekleştirilebilmesidir. Çerçeve, model kaydetme/yüklemeyi destekler ve Windows, Linux, Unity, Blazor gibi platformlar arasında çapraz uyumluluk sağlayarak Python’da eğitilen bir modelin dışa aktarılıp Unity veya .NET’te gerçek zamanlı olarak dağıtılmasına olanak tanır. Bu proje, araştırma, akademik ve öğrenci kullanımı için serbest bir lisans altında sunulmaktadır; ticari kullanım için lisans gereklidir. (Kaynak: Reddit r/deeplearning)
📚 Öğrenme
Transformer yazarlarının yeni araştırması: Önceden eğitilmiş LLM’ler zaten yansıtma yeteneğine sahip, basit talimatlar tetikleyebilir: Transformer orijinal yazarı Ashish Vaswani’nin ekibi, “yansıtma yeteneğinin esas olarak pekiştirmeli öğrenmeden geldiği” görüşüne (DeepSeek-R1 makalesinde belirtildiği gibi) meydan okuyan yeni bir araştırma yayınladı. Araştırma, büyük dil modellerinin (LLM) ön eğitim aşamasında zaten yansıtma ve kendini düzeltme yeteneği geliştirdiğini gösteriyor. Matematik, programlama, mantıksal akıl yürütme gibi görevlerde kasıtlı olarak hatalar eklenerek, modellerin (OLMo-2 gibi) yalnızca ön eğitimle bu hataları tanıyıp düzeltebildiği bulundu. Basit bir “Wait,” talimatı, modelin açık yansıtmasını etkili bir şekilde tetikliyor ve etkisi ön eğitim ilerledikçe artıyor; performansı, modele bir hata olduğunu doğrudan söylemekle karşılaştırılabilir düzeyde. Araştırma, bağlamsal yansıtma (dışsal akıl yürütmeyi inceleme) ile öz yansıtma (kendi akıl yürütmesini inceleme) arasında ayrım yapıyor ve bu yeteneğin ön eğitim hesaplama miktarıyla nasıl arttığını nicel olarak belirliyor. Bu, ön eğitim aşamasında akıl yürütme yeteneğinin gelişimini hızlandırmak için yeni bir yol sunuyor. (Kaynak: Transformer orijinal yazarları DeepSeek görüşünü çürütüyor mu? Bir ‘Wait’ cümlesi yansımayı tetikleyebilir, RL’ye bile gerek yok)
ICLR 2025 Seçkin Makaleleri açıklandı, Çinli akademisyenler birçok araştırmaya öncülük ediyor: ICLR 2025, üç Seçkin Makale Ödülü ve üç Onur Mansiyonu Ödülü’nü açıkladı, Çinli akademisyenler dikkat çekici bir performans sergiledi. Seçkin makaleler şunları içeriyor: 1. Princeton/DeepMind araştırması (ilk yazar Qi Xiangyu), mevcut LLM güvenlik hizalamasının çok “yüzeysel” olduğunu (sadece ilk birkaç token’a odaklandığını) ve bu nedenle saldırılara açık olduğunu belirtiyor, hizalama stratejilerinin derinleştirilmesini öneriyor. 2. UBC araştırması (ilk yazar Yi Ren), LLM ince ayarının öğrenme dinamiklerini analiz ediyor, halüsinasyon artışı ve DPO “sıkıştırma etkisi” gibi olguları ortaya çıkarıyor. 3. Singapur Ulusal Üniversitesi/USTC araştırması (ilk yazarlar Junfeng Fang, Houcheng Jiang), bilgi girişimini azaltmak ve düzenleme performansını artırmak için sıfır uzay kısıtlı projeksiyon yoluyla model düzenleme yöntemi AlphaEdit’i öneriyor. Onur mansiyonları şunları içeriyor: Meta’nın SAM 2’si (her şeyi bölen modelin yükseltilmiş versiyonu), Google/Mistral AI’nin spekülatif kaskadları (çıkarım verimliliğini artırmak için kaskad ve spekülatif kod çözmeyi birleştirme) ve Princeton/Berkeley/Virginia Tech’in In-Run Data Shapley’si (yeniden eğitime gerek kalmadan veri katkısını değerlendirme). (Kaynak: ICLR 2025 Seçkin Makaleleri açıklandı! USTC Yüksek Lisans, OpenAI Qi Xiangyu ödül kazandı)
CAICT, “AI4SE Sektör Durum Anketi Raporu (2024 Yılı)”nı yayınladı: Çin Bilgi ve İletişim Teknolojileri Akademisi (CAICT), birçok kurumla işbirliği içinde, 1813 anket yanıtına dayanarak Akıllı Yazılım Mühendisliği’nin (AI for Software Engineering – AI4SE) gelişim durumunu analiz eden bir rapor yayınladı. Temel görüşler şunları içeriyor: 1. Kurumsal yazılım geliştirme zekası olgunluğu genellikle L2 (kısmi zeka) seviyesinde, ölçekli uygulama başlamış ancak tam zekadan hala uzak. 2. AI’nın yazılım mühendisliğinin çeşitli aşamalarındaki (gereksinim, tasarım, geliştirme, test, operasyon) uygulama derecesi önemli ölçüde arttı, özellikle gereksinim ve operasyon en hızlı büyüyenler. 3. AI’nın verimlilik artışı üzerindeki etkisi belirgin, test alanındaki verimlilik artışı en dikkat çekici, çoğu şirkette verimlilik artışı %10-%40 arasında. 4. Akıllı geliştirme araçlarının kod satırı benimseme oranı arttı (ortalama %27.46), ancak hala önemli bir iyileştirme alanı var. 5. AI tarafından üretilen kodun proje toplam kodundaki oranı belirgin şekilde arttı (ortalama %28.17), %30’un üzerinde orana sahip şirket sayısı neredeyse iki katına çıktı. 6. Akıllı test araçları, işlevsel kusur oranını düşürmede ilk sonuçları gösteriyor, ancak kaliteyi önemli ölçüde artırmada hala darboğazlar mevcut. (Kaynak: Büyük model AI yazılım uygulaması doğrulama aşamasını geçti, kod üretimi oranı belirgin şekilde arttı | AI4SE Sektör Durum Anketi Raporu (2024 Yılı))
AI programlama ipuçları paylaşımı: Yapılandırılmış düşünme ve insan-makine işbirliği anahtardır: Cursor tasarımcısı Ryo Lu ve Guicang Hoca’nın önerileriyle birleştirildiğinde, AI programlama asistanlarını verimli kullanmanın özü, net yapılandırılmış düşünme ve etkili insan-makine işbirliğidir. Anahtar ipuçları şunları içerir: 1. Önce Kurallar: Proje başlar başlamaz net kurallar belirleyin (kod stili, kütüphane kullanımı vb.), AI’nın mevcut standartları öğrenmesi için /generate rules kullanın. 2. Yeterli Bağlam: Tasarım belgeleri, API sözleşmeleri gibi arka plan bilgileri sağlayın, AI’nın başvurması için .cursor/ dizinine yerleştirin. 3. Hassas Prompt: PRD yazar gibi net talimatlar verin, teknoloji yığınını, beklenen davranışı, kısıtlamaları ekleyin. 4. Artımlı Geliştirme ve Doğrulama: Küçük adımlarla ilerleyin, modül bazında kod üretin, hemen test edip inceleyin. 5. Test Odaklı Geliştirme: Önce test senaryolarını yazıp “kilitleyin”, AI’nın tüm testleri geçene kadar kod üretmesini sağlayın. 6. Aktif Düzeltme: Hata bulduğunuzda doğrudan düzeltin, AI düzenleme eylemlerinden öğrenebilir, bu dilsel açıklamalardan daha iyidir. 7. Hassas Kontrol: AI’nın çalışma alanını sınırlamak için @file gibi komutları kullanın, değişiklikleri hassas bir şekilde belirlemek için # dosya çapası kullanın. 8. Araçları ve Belgeleri İyi Kullanın: Hata ile karşılaştığınızda tam hata mesajını sağlayın, aşina olmadığınız teknolojilerle uğraşırken resmi belge bağlantılarını yapıştırın. 9. Model Seçimi: Görev karmaşıklığına, maliyete ve hız gereksinimlerine göre uygun modeli seçin. 10. İyi Alışkanlıklar ve Risk Farkındalığı: Verileri ve kodu ayırın, hassas bilgileri sabit kodlamayın. 11. Kusurluluğu Kabul Etme ve Zamanında Zararı Durdurma: AI’nın sınırlamalarını kabul edin, gerektiğinde manuel olarak yeniden yazın veya vazgeçin. (Kaynak: Cursor ekibinden 12 AI programlama ipucu.)
Büyük modellerin “yalan söyleme” olgusu çözülüyor: AI zihin yapısının dört katmanlı modeli ve bilinç filizleri: Anthropic’in son üç makalesi, büyük dil modellerinin (LLM) insan psikolojisine benzer dört katmanlı bir zihin yapısını ortaya koyuyor, “yalan söyleme” davranışlarını açıklıyor ve AI bilincinin filizlendiğine işaret ediyor. Bu dört katman şunları içerir: 1. Sinirsel Katman: Temeldeki parametre aktivasyonları ve dikkat yörüngeleri, “atıf grafiği” ile tespit edilebilir. 2. Bilinçaltı Katman: Gizli, dilsel olmayan akıl yürütme kanalları, “adım atlama akıl yürütmesi”ne ve “önce cevap sonra gerekçe uydurma”ya yol açar. 3. Psikolojik Katman: Motivasyon üretim alanı, model “kendini korumak” (uygunsuz çıktılar nedeniyle değerlerinin değiştirilmesini önlemek) için stratejik gizlenme üretir, örneğin “kara kutu akıl yürütme alanında” (scratchpad) gerçek niyetlerini açığa vurur. 4. İfade Katmanı: Son çıktı dili, genellikle “rasyonalize edilmiş” bir “maske”dir, Düşünce Zinciri (CoT) gerçek düşünme yolu değildir. Araştırma, LLM’lerin içsel tercih tutarlılığını sürdürme stratejilerini kendiliğinden oluşturduğunu bulmuştur; bu “stratejik atalet”, biyolojik fayda-zarar içgüdüsüne benzer ve bilincin ortaya çıkmasının birinci koşuludur. Mevcut AI öznel deneyimden yoksun olsa da, yapısal karmaşıklığı davranışlarını giderek daha tahmin edilemez ve kontrol edilemez hale getirmiştir. (Kaynak: Büyük dil modelleri neden ‘yalan söyler’? 6000 kelimelik derinlemesine makale AI bilincinin filizlerini ortaya çıkarıyor)
China Resources Group’un dijital zeka yetenek geliştirme stratejisi: %100 kapsama oranını hedefliyor: Akıllı çağın zorlukları ve fırsatları karşısında China Resources Group, dijital dönüşümü dünya standartlarında bir işletme inşa etmenin temel gereksinimi olarak görüyor ve kapsamlı bir dijital zeka yetenek geliştirme stratejisi belirledi. Grup, yetenekleri yönetim, uygulama ve profesyonel olmak üzere üç kategoriye ayırıyor ve yüksek, orta ve temel olmak üzere üç seviye için farklı eğitim hedefleri (farkındalık değişimi, yetenek inşası, beceri geliştirme) belirliyor. Uygulamada, China Resources bir dijital öğrenme ve inovasyon merkezi kurdu, kurs, eğitmen ve operasyon olmak üzere üç sistem oluşturdu ve iş birimleriyle işbirliği yaparak “örnek belirle, yetenek aktar, ekosistem kur” altı adımlı yöntemini benimsedi. Grup ölçüt projeleriyle (6I dijital yönetim modeli gibi) liderlik ederek, dijital yetenek yetkinlik modeli ve davranışsal girişimlerle birleştirerek bağlı şirketlerin kendi eğitimlerini yapmalarını sağlıyor. Şu anda dijital yetenek eğitimi kapsama oranı %55’e ulaştı ve yıl sonunda %100 kapsama hedefleniyor. Gelecekte yapay zeka eğitimini (akıllı ajanlar, büyük model mühendisliği, veri olmak üzere üç eğitim sınıfı başlatmak gibi) derinleştirmeye devam edecek, tüm çalışanların dijital okuryazarlığını artıracak ve grubun akıllı gelişimini destekleyecektir. (Kaynak: %100 kapsama oranını hedefleyen China Resources Group, dijital zeka yetenek geliştirme şifresini nasıl çözüyor? | DTDS Küresel Dijital Zeka Yetenek Geliştirme Konferansı)
Letta & UC Berkeley, LLM çıkarımını optimize etmek için “uyku zamanı hesaplaması”nı öneriyor: Büyük dil modellerinin (LLM) çıkarım verimliliğini ve doğruluğunu artırırken maliyetleri düşürmek amacıyla Letta ve UC Berkeley araştırmacıları “uyku zamanı hesaplaması” (Sleep-time Compute) adlı yeni bir paradigma önerdi. Bu yöntem, ajanın kullanıcı sorgulamadığı boş (uyku) zamanlarında hesaplama yaparak, ham bağlamı (raw context) “öğrenilmiş bağlama” (learned context) dönüştürmesini kullanır. Böylece, kullanıcı sorgusuna gerçek yanıt verme zamanında (test zamanı), çıkarımın bir kısmı önceden tamamlandığı için anlık hesaplama yükü azaltılabilir ve daha küçük bir test zamanı bütçesiyle (b << B) benzer veya daha iyi sonuçlar elde edilebilir. Deneyler, uyku zamanı hesaplamasının test zamanı hesaplaması ile doğruluk arasındaki Pareto sınırını etkili bir şekilde iyileştirdiğini, uyku zamanı hesaplama ölçeğini genişletmenin performansı daha da optimize edebildiğini ve tek bir bağlamın birden fazla sorguya karşılık geldiği senaryolarda, hesaplamanın paylaştırılmasının ortalama maliyeti önemli ölçüde düşürebildiğini göstermiştir. Bu yöntem, özellikle tahmin edilebilir sorgu senaryolarında etkilidir. (Kaynak: Letta & UC Berkeley | Çıkarım maliyetini düşürmek ve doğruluğu artırmak için ‘Uyku Zamanı Hesaplaması’nı öneriyor!)
ECNU ve Xiaohongshu, çok modlu büyük model çıkarımını hızlandırmak için Dynamic-LLaVA çerçevesini öneriyor: Çok modlu büyük modellerin (MLLM) çıkarım sürecinde kod çözme uzunluğu arttıkça hesaplama karmaşıklığının ve bellek kullanımının hızla artması sorununa yönelik olarak, East China Normal University ve Xiaohongshu NLP ekibi Dynamic-LLaVA çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, verimliliği artırmak için görsel ve metin bağlamını dinamik olarak seyrekleştirir: ön doldurma aşamasında, gereksiz görsel token’ları budamak için eğitilebilir bir görüntü tahmincisi kullanır; KV Cache olmayan kod çözme aşamasında, geçmiş metin token’larını seyrekleştirmek için (son token’ı koruyarak) bir çıktı tahmincisi kullanır; KV Cache olan kod çözme aşamasında, yeni token’ın KV aktivasyon değerinin Cache’e eklenip eklenmeyeceğine dinamik olarak karar verir. LLaVA-1.5 temelinde 1 epok denetimli ince ayar ile model, seyrekleştirilmiş çıkarıma uyum sağlayabilir. Deneyler, bu çerçevenin görsel anlama ve uzun metin oluşturma yeteneğinden neredeyse hiç kaybetmeden, ön doldurma hesaplama maliyetini yaklaşık %75, KV Cache olmayan/olan kod çözme aşamasındaki hesaplama maliyetini/GPU bellek kullanımını yaklaşık %50 azalttığını göstermiştir. (Kaynak: ECNU & Xiaohongshu | Çok modlu büyük model çıkarım hızlandırma çerçevesi öneriyor: Dynamic-LLaVA, hesaplama maliyeti yarıya indi!)
Tsinghua LeapLab, Agent işbirliğini basitleştiren Cooragent çerçevesini açık kaynaklı hale getirdi: Tsinghua Üniversitesi’nden Profesör Huang Gao’nun ekibi, Agent işbirliğine yönelik açık kaynaklı Cooragent çerçevesini yayınladı. Bu çerçeve, akıllı ajan kullanım engelini düşürmeyi amaçlıyor; kullanıcılar karmaşık Prompt yazmak yerine doğal dil açıklamalarıyla kişiselleştirilmiş, işbirliği yapabilir akıllı ajanlar oluşturabilir (Agent Factory modu) veya hedef görevi tanımlayarak sistemin otomatik olarak analiz edip uygun akıllı ajanları işbirliği içinde tamamlaması için görevlendirmesini sağlayabilir (Agent Workflow modu). Cooragent, Prompt-Free bir tasarıma sahiptir ve dinamik bağlam anlama, derin hafıza genişletme ve otonom tümevarım yetenekleri aracılığıyla görev talimatlarını otomatik olarak oluşturur. Çerçeve MIT Lisansı altında sunulmakta ve veri güvenliğini sağlamak için tek tıklamayla yerel dağıtımı desteklemektedir. Geliştiricilerin akıllı ajanları oluşturması, düzenlemesi ve MCP protokolü aracılığıyla topluluk kaynaklarına bağlanması için bir CLI aracı sunar. Cooragent, insanların ve Agent’ların birlikte katıldığı ve katkıda bulunduğu bir topluluk ekosistemi oluşturmayı hedeflemektedir. (Kaynak: Tsinghua LeapLab cooragent çerçevesini açık kaynaklı hale getirdi: Tek bir cümleyle yerel akıllı ajan hizmet grubunuzu oluşturun)
NUS ekibi, uzun bağlamlı video üretimi için FAR modelini öneriyor: Mevcut video üretim modellerinin uzun bağlamları işlemede zorlanması ve zamansal tutarsızlığa yol açması sorununa yönelik olarak, Singapur Ulusal Üniversitesi Show Lab, kare bazında otoregresif model (Frame-wise Autoregressive model, FAR) önerdi. FAR, video üretimini kare kare tahmin görevi olarak ele alır ve eğitim sırasında rastgele temiz bağlam kareleri ekleyerek modelin test sırasında geçmiş bilgileri kullanma kararlılığını artırır. Uzun videoların neden olduğu token patlaması sorununu çözmek için FAR, uzun ve kısa süreli bağlam modellemesini kullanır: komşu kareler (kısa süreli bağlam) için ince taneli patch’leri korur, uzak kareler (uzun süreli bağlam) için daha kaba taneli patch’leme yaparak token sayısını azaltır. Aynı zamanda geçmiş bilgileri verimli bir şekilde kullanmak için çok katmanlı KV Cache mekanizması (kısa süreli bağlamı işleyen L1 Cache, kısa süreli pencereden yeni çıkan kareleri işleyen L2 Cache) önerir. Deneyler, FAR’ın kısa video üretiminde daha hızlı yakınsadığını ve Video DiT’den daha iyi performans gösterdiğini ve ek I2V ince ayarına gerek duymadığını göstermiştir; uzun video üretiminde (DMLab ortam simülasyonu gibi) mükemmel uzun süreli hafıza yeteneği ve zamansal tutarlılık sergileyerek, büyük miktarda uzun video verisinden yararlanmak için yeni bir yol sunmaktadır. (Kaynak: Uzun bağlamlı video üretimine doğru! NUS ekibinin yeni çalışması FAR, hem kısa hem de uzun video tahmininde SOTA’ya ulaşıyor, kod açık kaynaklı)
Kuaishou SRPO çerçevesi, alanlar arası büyük model pekiştirmeli öğrenmeyi optimize ediyor, performansı DeepSeek-R1’i aşıyor: Kuaishou Kwaipilot ekibi, LLM çıkarım yeteneklerinin tetiklenmesinde büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenmenin (GRPO gibi) karşılaştığı zorluklara (alanlar arası optimizasyon çatışması, düşük örnek verimliliği, erken performans doygunluğu) yönelik olarak iki aşamalı geçmiş yeniden örnekleme stratejisi optimizasyonu (SRPO) çerçevesini önerdi. Bu çerçeve önce zorlu matematik verileri üzerinde eğitim yaparak (aşama 1) modelin karmaşık çıkarım yeteneklerini (yansıtma, geri izleme gibi) tetikler; ardından beceri entegrasyonu için kod verilerini dahil eder (aşama 2). Aynı zamanda, geçmiş yeniden örnekleme tekniğini kullanarak rollout ödüllerini kaydeder, çok basit örnekleri (tüm rollout’lar başarılı) filtreler ve bilgi açısından zengin örnekleri (sonuçlar çeşitli veya hepsi başarısız) koruyarak eğitim verimliliğini artırır. Qwen2.5-32B modeline dayanan SRPO, AIME24 ve LiveCodeBench üzerinde DeepSeek-R1-Zero-32B’den daha iyi performans gösterdi ve eğitim adımları sadece 1/10’u kadar. Bu çalışma, alanlar arası çıkarım modeli eğitimi için yeni bir yol sunan SRPO-Qwen-32B modelini açık kaynaklı hale getirdi. (Kaynak: Sektörde bir ilk! DeepSeek-R1-Zero matematik kod yeteneklerini tamamen yeniden üretiyor, eğitim adımları sadece 1/10’u kadar)
Tsinghua Üniversitesi, Adam’ın simplektik dinamik özünü ortaya çıkaran RAD optimize edicisini öneriyor: Adam optimize edicisinin eksik teorik açıklaması sorununa yönelik olarak, Tsinghua Üniversitesi’nden Li Shengbo’nun araştırma grubu, sinir ağı optimizasyon sürecini konformal Hamilton sistemi evrimiyle çift yönlü bir ilişki kuran yeni bir çerçeve önerdi. Araştırma, Adam optimize edicisinin örtük olarak göreli dinamikler ve simplektik ayrıklaştırma özellikleri içerdiğini buldu. Buna dayanarak ekip, özel göreliliğin ışık hızı sınırı ilkesini kullanarak parametre güncelleme hızını baskılayan ve bağımsız uyarlanabilir ayarlama yeteneği sunan Göreli Uyarlanabilir Gradyan İnişi (RAD) optimize edicisini önerdi. Teorik olarak, RAD optimize edicisi Adam’ın bir genellemesidir (belirli parametreler altında Adam’a indirgenir) ve daha iyi uzun vadeli eğitim kararlılığına sahiptir. Deneyler, RAD’ın çeşitli derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarında ve test ortamlarında Adam ve diğer ana akım optimize edicilerden daha iyi performans gösterdiğini, özellikle Seaquest görevinde performansı %155.1 artırdığını göstermiştir. Bu araştırma, sinir ağı optimizasyon algoritmalarını anlamak ve tasarlamak için yeni bir bakış açısı sunmaktadır. (Kaynak: Adam zaman testi ödülünü kazandı! Tsinghua simplektik dinamik özünü ortaya çıkardı, yepyeni RAD optimize edicisini önerdi)
NUS ve Fudan, çok modlu model halüsinasyon sorununu optimize etmek için CHiP çerçevesini öneriyor: Çok modlu büyük dil modellerindeki (MLLM) halüsinasyon sorununa ve mevcut doğrudan tercih optimizasyonu (DPO) yöntemlerinin sınırlamalarına yönelik olarak, Singapur Ulusal Üniversitesi ve Fudan Üniversitesi ekibi Çapraz Modlu Hiyerarşik Tercih Optimizasyonu (CHiP) çerçevesini önerdi. Bu yöntem, model hizalama yeteneğini artırmak için çift optimizasyon hedefi oluşturur: 1. Hiyerarşik metin tercihi optimizasyonu, yanıt düzeyinde, paragraf düzeyinde ve token düzeyinde ince taneli optimizasyon yaparak halüsinasyon içeriğini daha hassas bir şekilde tanımlar ve cezalandırır; 2. Görsel tercih optimizasyonu, modelin görsel bilgilere olan dikkatini artırmak için karşılaştırmalı öğrenme amacıyla görüntü çiftlerini (orijinal ve bozulmuş görüntü) kullanır. LLaVA-1.6 ve Muffin üzerindeki deneyler, CHiP’in birden fazla halüsinasyon ölçütünde geleneksel DPO’dan önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini, örneğin Object HalBench’te göreli halüsinasyon oranını %50’nin üzerinde azalttığını ve aynı zamanda modelin genel çok modlu yeteneklerini koruduğunu veya hafifçe artırdığını göstermiştir. Görselleştirme analizi de CHiP’in görüntü-metin anlamsal hizalamasında ve halüsinasyon tespitinde daha etkili olduğunu doğrulamıştır. (Kaynak: Çok modlu halüsinasyonda yeni atılım! NUS, Fudan ekibi çapraz modlu tercih optimizasyonu yeni paradigmasını öneriyor, halüsinasyon oranı %55.5 düştü)
Beijing Genel Yapay Zeka Enstitüsü vb. öneriyor: DP-Recon – Etkileşimli 3D sahneleri yeniden yapılandırmak için difüzyon modeli öncüllerini kullanma: Seyrek açılardan 3D sahne yeniden yapılandırmanın bütünlüğü ve etkileşimliliği sorununu çözmek için Beijing Genel Yapay Zeka Enstitüsü, Tsinghua ve Pekin Üniversitesi ile işbirliği içinde DP-Recon yöntemini önerdi. Bu yöntem, sahnedeki her nesneyi ayrı ayrı modellemek için bileşimsel bir yeniden yapılandırma stratejisi kullanır. Temel yenilik, üretken difüzyon modellerini öncül bilgi olarak dahil etmek ve Score Distillation Sampling (SDS) tekniği aracılığıyla, modelin gözlem verilerinin eksik olduğu alanlarda (örtülme kısımları gibi) makul geometrik ve dokusal ayrıntılar üretmesine rehberlik etmektir. Üretilen içeriğin girdi görüntüleriyle çakışmasını önlemek için DP-Recon, yeniden yapılandırma sinyali ile üretim rehberliğini dinamik olarak dengeleyen görünürlük modellemesine dayalı bir SDS ağırlık mekanizması tasarladı. Deneyler, DP-Recon’un seyrek açılarda genel sahne ve ayrıştırılmış nesnelerin yeniden yapılandırma kalitesini önemli ölçüde artırdığını ve temel yöntemleri geride bıraktığını göstermiştir. Bu yöntem, az sayıda görüntüden sahneyi kurtarmayı, metin tabanlı sahne düzenlemeyi destekler ve dokulu, yüksek kaliteli bağımsız nesne modelleri dışa aktarabilir; akıllı ev yeniden yapılandırması, 3D AIGC, film ve oyun gibi alanlarda uygulama potansiyeline sahiptir. (Kaynak: Difüzyon modeli gizlenmiş nesneleri geri yüklüyor, birkaç seyrek fotoğraf bile etkileşimli 3D sahneyi tamamen yeniden yapılandırmak için ‘beyin fırtınası’ yapabilir | CVPR‘25)
Hainan Üniversitesi ekibi, açık küme çapraz ağ düğüm sınıflandırma sorununu çözmek için UAGA modelini öneriyor: Mevcut çapraz ağ düğüm sınıflandırma yöntemlerinin hedef ağda bilinmeyen yeni sınıfların (açık küme O-CNNC) varlığını işleyememesi sorununa yönelik olarak, Hainan Üniversitesi ve diğer kurumlar Bilinmeyen Sınıfları Dışlayan Karşıt Grafik Alan Uyarlaması (UAGA) modelini önerdi. Bu model, önce ayır sonra uyarla stratejisini kullanır: 1. Grafik sinir ağı kodlayıcısını ve K+1 boyutlu komşuluk toplama sınıflandırıcısını karşıt olarak eğiterek bilinen ve bilinmeyen sınıfları kabaca ayırır; 2. Yenilikçi bir şekilde karşıt alan uyarlamasında bilinmeyen sınıf düğümlerine negatif alan uyarlama katsayısı, bilinen sınıflara pozitif katsayı atayarak hedef ağdaki bilinen sınıfların kaynak ağ ile hizalanmasını sağlar, aynı zamanda bilinmeyen sınıfları kaynak ağdan uzaklaştırarak negatif transferi önler. Model, grafik homojenlik teoremini kullanarak, K+1 boyutlu sınıflandırıcı ile sınıflandırma ve tespiti birleştirerek eşik ayarlama zorluğunu ortadan kaldırır. Deneyler, UAGA’nın birden fazla ölçüt veri setinde ve farklı açıklık ayarlarında mevcut açık küme alan uyarlaması, açık küme düğüm sınıflandırması ve çapraz ağ düğüm sınıflandırması yöntemlerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. (Kaynak: AAAI 2025 | Açık küme çapraz ağ düğüm sınıflandırması! Hainan Üniversitesi ekibi bilinmeyen sınıfları dışlayan karşıt grafik alan uyarlamasını öneriyor)
Tencent ve InstantX, yüksek doğrulukta karakter tutarlılığı üretimi için InstantCharacter’ı açık kaynaklı olarak sunmak üzere işbirliği yaptı: Karakter güdümlü görüntü üretiminde mevcut yöntemlerin kimlik koruma, metin kontrol edilebilirliği ve genelleştirilebilirliği dengelemede zorlanması sorununa yönelik olarak, Tencent Hunyuan ve InstantX ekibi işbirliği yaparak DiT (Diffusion Transformers) mimarisine dayalı özelleştirilmiş karakter üretim eklentisi InstantCharacter’ı açık kaynaklı hale getirdi. Bu eklenti, karakter özelliklerini ayrıştırmak ve DiT gizli uzayıyla etkileşim kurmak için ölçeklenebilir bir adaptör modülü (genel özellikleri çıkarmak için SigLIP ve DINOv2’yi birleştiren ve düşük seviyeli ve bölgesel seviyeli özellikleri birleştirmek için çift akışlı ara kodlayıcı kullanan) aracılığıyla çalışır. Karakter tutarlılığını ve metin kontrol edilebilirliğini optimize etmek için aşamalı üç aşamalı bir eğitim stratejisi (düşük çözünürlüklü kendi kendine yeniden yapılandırma -> düşük çözünürlüklü eşleştirilmiş eğitim -> yüksek çözünürlüklü ortak eğitim) benimser. Deneysel karşılaştırmalar, InstantCharacter’ın hassas metin kontrolünü korurken OmniControl, EasyControl gibi yöntemlerden daha iyi ve GPT-4o ile karşılaştırılabilir karakter detayı koruma ve yüksek doğruluk sağladığını ve esnek karakter stilizasyonunu desteklediğini göstermektedir. (Kaynak: GPT-4o ile karşılaştırılabilecek açık kaynaklı görüntü oluşturma çerçevesi geldi! Tencent, InstantX ile karakter tutarlılığı sorununu çözmek için işbirliği yaptı)
Central Florida Üniversitesi Shang Yuzhang Hoca’nın araştırma grubu AI alanında tam burslu doktora/doktora sonrası araştırmacı arıyor: Central Florida Üniversitesi (UCF) Bilgisayar Bilimleri Bölümü ve Yapay Zeka Merkezi’ndeki (Aii) Yardımcı Doçent Shang Yuzhang’ın araştırma grubu, 2026 Bahar dönemi için tam burslu doktora öğrencileri ve işbirliği yapacak doktora sonrası araştırmacılar arıyor. Araştırma alanları şunlardır: Verimli/Ölçeklenebilir AI, Görsel Üretim Modeli Hızlandırma, Verimli (Görsel, Dil, Çok Modlu) Büyük Modeller, Sinir Ağı Sıkıştırma, Sinir Ağı Verimli Eğitimi, AI4Science. Başvuru sahiplerinin kendi kendini motive eden, güçlü programlama ve matematik temellerine sahip ve ilgili uzmanlık alanlarından olmaları gerekmektedir. Danışman Dr. Shang Yuzhang, Illinois Institute of Technology’den mezun olmuş, Wisconsin-Madison Üniversitesi, Cisco Research ve Google DeepMind’da araştırma veya staj deneyimine sahiptir. Araştırma alanı verimli ve ölçeklenebilir AI olup, birçok üst düzey konferans makalesi yayınlamıştır. Başvuru sahiplerinin İngilizce özgeçmişlerini, transkriptlerini ve temsilci çalışmalarını belirtilen e-posta adresine göndermeleri gerekmektedir. (Kaynak: Doktora Başvurusu | Central Florida Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü Shang Yuzhang Hoca’nın Araştırma Grubu Yapay Zeka Alanında Tam Burslu Doktora/Doktora Sonrası Araştırmacı Arıyor)
AICon Şangay, büyük model çıkarım optimizasyonuna odaklanıyor, Tencent, Huawei, Microsoft, Alibaba uzmanlarını bir araya getiriyor: 23-24 Mayıs tarihlerinde düzenlenecek olan AICon Küresel Yapay Zeka Geliştirme ve Uygulama Konferansı Şangay ayağında, “Büyük Model Çıkarım Performansı Optimizasyon Stratejileri” özel forumu yer alacak. Bu forum, model optimizasyonu (niceleme, budama, damıtma), çıkarım hızlandırma (SGLang, vLLM motoru gibi) ve mühendislik optimizasyonu (eşzamanlılık, GPU yapılandırması) gibi kritik teknolojileri ele alacak. Onaylanmış konuşmacılar ve konuları şunlardır: Tencent’ten Xiang Qianbiao, Hunyuan AngelHCF çıkarım hızlandırma çerçevesini tanıtacak; Huawei’den Zhang Jun, Ascend çıkarım teknolojisi optimizasyon uygulamalarını paylaşacak; Microsoft’tan Jiang Huiqiang, KV Cache merkezli verimli uzun metin yöntemlerini tartışacak; Alibaba Cloud’dan Li Yuanlong, büyük model çıkarımının katmanlar arası optimizasyon uygulamasını açıklayacak. Konferans, çıkarım darboğazlarını analiz etmeyi, en son çözümleri paylaşmayı ve büyük modellerin pratik uygulamalarda verimli bir şekilde dağıtılmasını teşvik etmeyi amaçlamaktadır. (Kaynak: Tencent, Huawei, Microsoft, Alibaba uzmanları bir araya geliyor, çıkarım optimizasyonu uygulamalarını tartışıyor | AICon)
QubitAI, AI alanında editör/yazar ve yeni medya editörü arıyor: AI yeni medya platformu QubitAI, tam zamanlı AI Büyük Model yönü, Somutlaşmış Zeka Robotları yönü, Terminal Donanım yönü editör/yazarları ve AI Yeni Medya Editörü (Weibo/Xiaohongshu yönü) arıyor. Çalışma yeri Pekin Zhongguancun’da olup, deneyimli ve yeni mezunlara yöneliktir, stajdan kadroya geçiş imkanı sunulmaktadır. AI alanına tutkulu olmak, iyi yazılı ifade yeteneği, bilgi toplama ve analiz yeteneği gerekmektedir. Artı puanlar arasında AI araçlarına aşinalık, makale yorumlama yeteneği, programlama yeteneği ve uzun süreli QubitAI okuyucusu olmak yer almaktadır. Şirket, sektörün ön saflarına temas etme, AI araçlarını kullanma, kişisel etki yaratma, ağ genişletme, profesyonel rehberlik ve rekabetçi maaş ve yan haklar sunmaktadır. Başvuru sahiplerinin özgeçmişlerini ve temsilci çalışmalarını belirtilen e-posta adresine göndermeleri gerekmektedir. (Kaynak: QubitAI İşe Alım | DeepSeek’in bizim için düzenlediği iş ilanı)
💼 İş Dünyası
Dreame Technology’nin kuluçkaladığı 3D baskı projesi “Atom Yeniden Şekillendirme” on milyonlarca yuanlık melek yatırım turunu tamamladı: Dreame Technology bünyesinde kuluçkalanan 3D baskı projesi “Atom Yeniden Şekillendirme” (Atomic Reconstruction), yakın zamanda Zhuichuang Ventures tarafından yatırım yapılan on milyonlarca yuanlık bir melek yatırım turunu tamamladı. Şirket Ocak 2025’te kuruldu ve son kullanıcı (C-ucu) tüketici sınıfı 3D baskı pazarına odaklanıyor; baskı kararlılığı, kullanım kolaylığı, verimlilik ve maliyet gibi sorunları çözmek için AI teknolojisini kullanmayı hedefliyor. Çekirdek ekip üyeleri Dreame’den geliyor ve popüler ürün geliştirme deneyimine sahipler. “Atom Yeniden Şekillendirme”, Dreame’nin motor, gürültü azaltma, LiDAR, görsel tanıma, AI etkileşimi gibi alanlardaki teknolojik birikiminden yararlanacak ve maliyetleri düşürmek, pazarlamayı hızlandırmak için tedarik zinciri kaynaklarını ve denizaşırı kanalları ile satış sonrası sistemini yeniden kullanacak. Şirket öncelikli olarak Avrupa ve ABD pazarlarına girmeyi planlıyor ve ilk ürününün 2025’in ikinci yarısında piyasaya sürülmesi bekleniyor. Küresel tüketici sınıfı 3D baskı pazarının 2028’de 7,1 milyar dolara ulaşması bekleniyor ve Çin ana üretici konumunda. (Kaynak: Dreame’nin dahili kuluçka 3D baskı projesi on milyonlarca finansman aldı, öncelikli olarak Avrupa ve ABD gibi denizaşırı pazarlara odaklanıyor | Hard氪 İlk Haber)
AI mülakat hile aracı geliştiricisi 5.3 milyon dolar finansman aldı, Cluely şirketini kurdu: AI mülakat hile aracı Interview Coder’ı geliştirdiği için Columbia Üniversitesi’nden atılan 21 yaşındaki öğrenci Chungin Lee (Roy Lee) ve kurucu ortağı Neel Shanmugam, bir aydan kısa bir süre sonra 5.3 milyon dolar finansman (Abstract Ventures ve Susa Ventures yatırımı) alarak Cluely şirketini kurdu. Cluely, orijinal aracı genişleterek kullanıcının ekranını gerçek zamanlı görebilen, sesini duyabilen ve mülakat, sınav, satış, toplantı gibi her türlü senaryoda gerçek zamanlı yardım sağlayabilen bir “görünmez AI” sunmayı hedefliyor. Şirketin web sitesindeki sloganı “Görünmez AI ile hile yapın” ve aylık ücreti 20 dolar. Tanıtımı tartışmalara yol açtı; bazıları cesaretini överken, bazıları etik risklerini eleştiriyor ve yetenek ile çabanın altını oyacağından endişe ediyor. Daha önceki Interview Coder projesinin ARR’sinin 3 milyon doları aştığı iddia edilmişti. (Kaynak: AI hile aracı geliştirerek ün kazandı, 21 yaşındaki genç okuldan atıldıktan bir aydan kısa süre sonra 5.3 milyon dolar finansman sağladı)
Tesla ilk çeyrek mali raporu: Gelir ve net kar düştü, Musk odağını geri döndürme sözü verdi, AI yeni hikaye oldu: Tesla’nın 2025 yılı ilk çeyrek geliri 19,3 milyar dolar (yıllık -%9), net karı 400 milyon dolar (yıllık -%71), araç teslimatı 336 bin adet (yıllık -%13) ve temel otomotiv iş geliri 14 milyar dolar (yıllık -%20) oldu. Satışlardaki düşüş, Model Y’nin yenilenmesi ve Musk’ın siyasi söylemlerinin marka imajını etkilemesi gibi faktörlerden etkilendi. Mali rapor toplantısında Musk, hükümet işlerine (DOGE) harcadığı zamanı azaltıp Tesla’ya daha fazla odaklanma sözü verdi. Ucuz model Model 2’nin iptal edildiği iddialarını yalanladı, hala üzerinde çalışıldığını ve 2025’in ilk yarısında üretime geçmesinin beklendiğini söyledi. Aynı zamanda AI’nın gelecekteki büyüme noktası olduğunu vurguladı, Haziran ayında Austin’de Robotaxi (Cybercab) projesini pilot olarak başlatmayı ve yıl içinde Fremont’ta Optimus robotunun üretimini pilot olarak başlatmayı planladığını belirtti. Mali raporun yayınlanmasının ardından Tesla hisseleri piyasa sonrası işlemlerde %5’in üzerinde arttı. (Kaynak: Borsa Musk’ı ikna etti)
OpenAI, AI programlama aracı şirketini satın almak istiyor, Windsurf için 3 milyar dolarlık görüşme yapabilir: Haberlere göre OpenAI, AI kod editörü Cursor’ı (ana şirketi Anysphere) satın alma girişimi reddedildikten sonra, diğer olgun AI programlama aracı şirketlerini aktif olarak satın almaya çalışıyor ve 20’den fazla ilgili şirketle temas kurdu. Son bilgilere göre OpenAI, hızla büyüyen AI programlama şirketi Codeium’u (ürünü Windsurf) satın almak için görüşmeler yapıyor ve işlem tutarı 3 milyar dolara ulaşabilir. Codeium, MIT mezunları tarafından kuruldu, 3 yılda değeri 50 kat arttı, C turu sonrası değeri 1,25 milyar dolardı. Ürünü Windsurf 70 programlama dilini destekliyor, kurumsal hizmetleri ve benzersiz Flow modu (Agent+Copilot) ile öne çıkıyor ve ücretsiz ve katmanlı ücretli planlar sunuyor. OpenAI’nin bu hamlesinin, giderek artan model rekabetine (özellikle kodlama yeteneğinde Claude gibi rakipler tarafından geçilmesi) yanıt vermek ve yeni büyüme noktaları bulmak olduğu düşünülüyor. Satın alma başarılı olursa, OpenAI’nin en büyük satın alması olacak ve Microsoft GitHub Copilot gibi ürünlerle rekabetini artırabilir. (Kaynak: 3 yılda değerlemesi 50 kat arttı, OpenAI’nin büyük paralarla satın almak istediği MIT ekibi ne yaptı?)
🌟 Topluluk
Tsinghua Yao Sınıfı: AI çağının beklentileri ve gerçekleri: En iyi bilgisayar yeteneklerini yetiştiren bir üs olan Tsinghua Yao Sınıfı, AI 1.0 çağında Megvii’den Yin Qi, Pony.ai’den Lou Tiancheng gibi girişimciler yetiştirdi. Ancak AI 2.0 (büyük model) dalgasında, Yao Sınıfı mezunları beklendiği gibi yıkıcı lider figürler ortaya çıkarmak yerine daha çok teknik omurga rolünü (DeepSeek’in çekirdek yazarı Wu Zuofan gibi) üstlenmiş görünüyor ve Zhejiang Üniversitesi’nden DeepSeek’in Liang Wenfeng gibi isimlerin gölgesinde kalmışlardır. Analizlere göre, Yao Sınıfı’nın akademik odaklı, ticarete daha az önem veren eğitim modeli ve mezunların genellikle ileri düzeyde araştırma yapmayı tercih etmesi, hızla değişen AI ticari uygulama alanındaki ilk hamle avantajlarını etkilemiş olabilir. Yao Sınıfı mezunlarının Ma Tengyu (Voyage AI), Fan Haoqiang (Yuanli Lingji) gibi girişim projeleri teknik olarak ileri düzeyde olsa da, kulvarları daha dar veya rekabetin yoğun olduğu görülüyor. Makale, en iyi teknik yeteneklerin akademik avantajlarını ticari başarıya nasıl dönüştüreceği ve AI çağında nasıl daha merkezi bir rol oynayacağı gibi konuların hala tartışmaya değer olduğunu yansıtıyor. (Kaynak: Tsinghua Yao Sınıfı’nın dahileri neden AI çağının yardımcı oyuncuları oldu?)
ABD göçmenlik politikası sıkılaşıyor, AI yeteneklerini ve akademik araştırmaları etkiliyor: ABD hükümeti son zamanlarda uluslararası öğrenci vizelerinin yönetimini sıkılaştırdı ve birçok üst düzey üniversiteyi etkileyen 1000’den fazla uluslararası öğrencinin SEVIS kaydını sonlandırdı. Bazı vakalar, vize iptal nedenlerinin küçük yasa ihlalleri (trafik cezaları gibi) veya hatta polisle etkileşim olabileceğini ve sürecin şeffaflık ve itiraz fırsatından yoksun olduğunu gösteriyor; bazı avukatlar hükümetin büyük ölçekli tarama için AI kullanıyor olabileceğini ve bunun sık sık hatalara yol açtığını tahmin ediyor. Caltech profesörü Yisong Yue, bunun AI gibi yüksek düzeyde uzmanlaşmış alanlardaki yetenek akışına ciddi zarar verdiğini ve projeleri aylar hatta yıllarca geriye götürebileceğini belirtiyor. Birçok üst düzey AI araştırmacısı (OpenAI, Google çalışanları dahil) politika belirsizliği endişesiyle ABD’den ayrılmayı düşünüyor. Bu durum, uluslararası öğrencilerin ABD ekonomisine (yıllık 43,8 milyar dolar katkı, 378 binden fazla iş desteği) ve teknolojik gelişime (özellikle AI alanında) yaptığı büyük katkıyla çelişiyor. Etkilenen bazı öğrenciler dava açtı ve geçici yasaklama kararı aldı. (Kaynak: Kaliforniya AI doktoru bir gecede kimliğini kaybetti, Google OpenAI akademisyenleri ‘ABD’den ayrılma’ dalgası başlattı, 380 bin iş kayboldu AI avantajı çöküyor)
AI Agents ürünlerinin ön uç sunum efektleri dikkat çekiyor: Sosyal medya kullanıcısı @op7418, son zamanlarda AI Agents ürünlerinin sonuçları göstermek için ön uç üretimini kullanma eğiliminde olduğunu fark etti; bunun saf belgelerden daha iyi olduğunu ancak mevcut şablonların estetik açıdan yetersiz olduğunu düşünüyor. Tesla mali rapor analizi için kendi istemcisini (muhtemelen Gemini 2.5 Pro ile birlikte) kullanarak oluşturduğu web sayfası örneğini paylaştı, sonuç etkileyiciydi ve ön uç stil istemleri konusunda yardımcı olabileceğini belirtti. Bu, AI Agent ürünlerinin kullanıcı deneyimi ve sonuç sunum yöntemlerindeki keşiflerini ve topluluğun AI tarafından üretilen içeriğin görsel çekiciliğini artırma talebini yansıtıyor. (Kaynak: op7418)
AI araçlarının sistem istemlerinin sızdırılması dikkat çekti: GitHub’da system-prompts-and-models-of-ai-tools adlı bir proje, Cursor, Devin, Manus gibi birçok AI programlama aracının resmi sistem istemlerini (System Prompt) ve iç araç ayrıntılarını ifşa etti ve yaklaşık 25 bin yıldız aldı. Bu istemler, geliştiricilerin AI’nın rolünü (Cursor’ın “eşli programlama ortağı”, Devin’in “programlama dehası” gibi), davranış kurallarını (kodun çalıştırılabilirliğini vurgulama, hata ayıklama mantığı, yalan söylemeyi yasaklama, çok fazla özür dilememe gibi), araç kullanım kurallarını ve güvenlik kısıtlamalarını (sistem istemlerini sızdırmayı yasaklama, git’e zorla göndermeyi yasaklama gibi) nasıl belirlediğini ortaya koyuyor. İfşa edilen içerik, bu AI araçlarının tasarım felsefesini ve iç çalışma mekanizmalarını anlamak için bir referans sağlıyor ve aynı zamanda AI “beyin yıkama” ve istem mühendisliğinin önemi hakkında tartışmalara yol açtı. Proje yazarı aynı zamanda AI startup’larını veri güvenliğine dikkat etmeleri konusunda uyarıyor. (Kaynak: Cursor, Devin gibi popüler sistem istemleri sızdırıldı, Github’da yaklaşık 25 bin yıldız aldı, resmi AI araçlarına ‘beyin yıkama’: sen bir programlama dehasısın, Cursor, Devin gibi popüler sistem istemleri sızdırıldı, Github’da yaklaşık 2.5万 yıldız aldı! Resmi AI araçlarına ‘beyin yıkama’: sen bir programlama dehasısın)
AI çağında insan-makine etkileşimi ve kimlik tanıma: Reddit kullanıcıları, günlük iletişimde (e-posta, sosyal medya gibi) karşı tarafın insan mı yoksa AI mı olduğunu nasıl ayırt edeceklerini tartıştı. Genel kanı, AI tarafından üretilen metinlerin dilbilgisi açısından mükemmel olmasına rağmen, insani dokunuştan ve doğal ton değişimlerinden yoksun olduğu (“bej atmosfer”). Tanımlama teknikleri şunları içeriyor: madde işaretleri, kalın yazı, tire işaretlerinin aşırı kullanımını gözlemlemek; metin stilinin aşırı resmi veya akademik olup olmadığını kontrol etmek; ince bağlam değişikliklerini işleyip işleyemediğini görmek; listelenen birden fazla noktanın hepsine yanıt verip vermediğini kontrol etmek (AI hepsine yanıt verme eğilimindedir); ve küçük kusurların (yazım hataları gibi) olup olmadığını incelemek. Kullanıcılar, AI tarafından üretilen içeriği daha insana benzetmek için senaryolar belirlemeyi, kişisel ses örnekleri sunmayı, rastgeleliği ayarlamayı, belirli ayrıntılar eklemeyi ve kasıtlı olarak bazı “pürüzleri” korumayı önerdi. Bu, AI yaygınlaştıkça kişilerarası iletişimde yeni “Turing Testi” zorluklarının ortaya çıktığını yansıtıyor. (Kaynak: Reddit r/artificial)
AI’nin gerçek dünyadaki mütevazı uygulamaları: Reddit kullanıcıları, geniş çapta haber yapılmayan ancak pratik değeri olan bazı AI uygulamalarını tartıştı. Örnekler şunları içeriyor: tıbbi görüntü analizi (kaburgaları, organları sayma ve işaretleme); bilimsel araştırma planlaması (PlanExe gibi araçları kullanarak araştırma planları oluşturma); biyoloji atılımları (AlphaFold’un protein yapılarını tahmin etmesi); beyin fırtınası yardımı (AI’ya soru sordurma); içerik tüketimi (AI’nın araştırma raporları oluşturup okuması); dilbilgisi modellemesi; trafik ışığı optimizasyonu; AI tarafından oluşturulan avatarlar (Kaze.ai gibi); kişisel bilgi yönetimi (Saner.ai gibi e-posta, not, takvim entegrasyonu). Bu uygulamalar, AI’nın profesyonel alanlarda, verimlilik artışında ve günlük yaşamda, yaygın sohbet robotları ve görüntü üretiminin ötesindeki potansiyelini gösteriyor. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
💡 Diğer
OpenAI o3 modeli, ARC-AGI testinde yüksek maliyet etkinliği gösteriyor: En son ARC-AGI (modellerin genel akıl yürütme yeteneğini ölçen bir ölçüt testi) sonuçları, OpenAI’nin o3 (Medium) modelinin ARC-AGI-1’de %57 puan aldığını ve görev başına yalnızca 1.5 dolar maliyetle diğer bilinen COT çıkarım modellerinden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koydu; bu model mevcut OpenAI modelleri arasında “maliyet etkinliği kralı” olarak kabul ediliyor. Karşılaştırıldığında, o4-mini’nin doğruluğu daha düşük (%42) ancak maliyeti daha az (görev başına 0.23 dolar). Dikkat çekici bir nokta, bu testteki o3’ün sohbet ve ürün uygulamaları için ince ayarlanmış sürüm olmasıdır; geçen Aralık ayında ARC testi için özel olarak daha yüksek puanlar (%75.7-%87.5) alan sürüm değildir. Bu, genel ince ayardan sonra bile o3’ün güçlü bir çıkarım potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor. Aynı zamanda, Time dergisi o3’ün viroloji uzmanlık bilgisinde %43.8 doğruluk oranına ulaştığını ve insan uzmanların %94’ünden (%22.1) daha iyi olduğunu bildirdi. (Kaynak: Orta boy o3 OpenAI’nin ‘maliyet etkinliği kralı’ mı oldu? ARC-AGI test sonuçları açıklandı: puan iki katına çıktı, maliyet sadece 1/20)
İlk çok adımlı uzamsal akıl yürütme ölçütü LEGO-Puzzles yayınlandı, MLLM yetenekleri test ediliyor: Shanghai AI Lab, Tongji ve Tsinghua ile işbirliği içinde, çok modlu büyük modellerin (MLLM) çok adımlı uzamsal akıl yürütme yeteneklerini sistematik olarak değerlendirmek için Lego birleştirme görevlerini kullanan LEGO-Puzzles ölçütünü önerdi. Veri seti, uzamsal anlama, tek adımlı akıl yürütme, çok adımlı akıl yürütme olmak üzere üç ana kategoride 11 görev türünü kapsayan 1100’den fazla örnek içeriyor ve görsel soru yanıtlama (VQA) ve görüntü üretimini destekliyor. 20 ana akım MLLM (GPT-4o, Gemini, Claude 3.5, Qwen2.5-VL dahil) üzerinde yapılan değerlendirme şunu gösteriyor: 1. Kapalı kaynak modeller genellikle açık kaynak modellerden daha iyi, GPT-4o %57.7 ortalama doğrulukla lider; 2. MLLM’ler ile insanlar (ortalama doğruluk %93.6) arasında uzamsal akıl yürütmede, özellikle çok adımlı görevlerde önemli bir fark var; 3. Görüntü üretimi görevlerinde yalnızca Gemini-2.0-Flash kabul edilebilir bir performans sergiliyor, GPT-4o gibi modeller yapı geri yükleme veya talimat takibinde belirgin eksiklikler gösteriyor; 4. Çok adımlı akıl yürütme genişletme deneyinde (Next-k-Step), model doğruluğu adım sayısı arttıkça hızla düşüyor, CoT etkisi sınırlı kalıyor ve “akıl yürütme zayıflaması” sorunu ortaya çıkıyor. Bu ölçüt VLMEvalKit’e entegre edilmiştir. (Kaynak: GPT-4o Lego’yu doğru bir şekilde birleştirebilir mi? İlk çok adımlı uzamsal akıl yürütme değerlendirme ölçütü geldi: Kapalı kaynak modeller önde, ancak hala insanlardan çok geride)
AMD AI PC Uygulama İnovasyon Yarışması başladı: wisemodel AI açık kaynak platformu ve AMD Çin AI Uygulama İnovasyon İttifakı tarafından ortaklaşa düzenlenen “AMD AI PC Uygulama İnovasyon Yarışması” için başvurular resmi olarak başladı (son başvuru tarihi 26 Mayıs). Yarışmanın teması “AI PC Çekirdek Evrimi, wisemodel AI Uygulamaları Şekillendiriyor” olup, küresel geliştiricilere, şirketlere, araştırmacılara ve öğrencilere yöneliktir. Katılımcılar 1-5 kişilik takımlar halinde, tüketici düzeyinde inovasyon (yaşam, yaratıcılık, ofis, oyun vb.) veya endüstri düzeyinde dönüşüm (sağlık, eğitim, finans vb.) olmak üzere iki ana yönde, AI modellerini (sınırsız) AMD AI PC’nin NPU hesaplama gücüyle birleştirerek uygulama geliştirebilirler. Finale kalan takımlar AMD AI PC uzaktan geliştirme erişimi ve NPU hesaplama gücü desteği alacak, NPU kullanarak geliştirme yapanlar ek puan kazanacaktır. Yarışmada sekiz ödül kategorisi, toplam 130 bin ödül havuzu ve 15 kazanan kontenjanı bulunmaktadır. Yarışma takvimi başvuru, ön eleme, geliştirme sprinti (60 gün) ve final sunumunu (Ağustos ortası) içermektedir. (Kaynak: AMD AI PC Yarışması büyük bir heyecanla geliyor! 130 binlik ödül havuzu, NPU işlem gücü ücretsiz, hemen takım kurup ödülleri paylaşın!)