Anahtar Kelimeler：OpenAI, Yapay Zeka Modelleri, AlphaFold, Yapay Zeka Çipleri, GPT-4.1, Magi-1 Video Modeli, Nvidia H20 İhracat Kısıtlamaları, ByteDance UI-TARS-1.5, Meta MILS Çoklu Modalite, DeepMind AlphaFold 3, Sand.ai Otoregresif Video, Huawei Ascend 910C
🔥 Odak Noktası
OpenAI beş yeni model yayınladı, genel amaçlı ve mantık yürütme yeteneklerini güçlendirdi: OpenAI, üç genel amaçlı model olan GPT-4.1, GPT-4.1 mini ve GPT-4.1 nano’yu ve iki çıkarım modeli olan o3 ve o4-mini’yi tanıttı. GPT-4.1 serisi 1 milyon token’a kadar girdiyi destekliyor ve GPT-4.5/4o’dan daha uygun maliyetli bir seçenek sunmayı amaçlıyor; GPT-4.1 kodlama gibi görevlerde GPT-4o’yu geride bırakıyor. o3 ve o4-mini, o1 ve o3-mini’nin yükseltilmiş versiyonları olup, 200k token girdi sınırına sahip, araçları (web araması, kod üretme/yürütme, görüntü düzenleme) daha iyi kullanabiliyor ve ilk kez görüntüler için düşünce zinciri işlemeyi destekliyor. o3, birçok benchmark testinde SOTA’ya ulaştı. Aynı zamanda OpenAI, Temmuz ayında GPT-4.5 önizleme sürümünü kaldıracağını duyurdu. Bu lansman, özellikle çıkarım ve araç kullanımı alanlarında daha düşük maliyetle daha güçlü performans sunmayı hedefliyor. (Kaynak: OpenAI’s Five New Models, Hugging Face’s Open Robot, U.S. Tightens Grip on AI Chips, Text-Only LLMs Go Multimodal)
Sand.ai ilk yüksek kaliteli otoregresif video modeli Magi-1’i açık kaynak olarak yayınladı: Pekin merkezli startup Sand.ai, dünyanın ilk otoregresif mimariye sahip yüksek kaliteli video üretim modeli olan Magi-1’i yayınladı ve açık kaynak kodlu hale getirdi. Sora gibi eş zamanlı üretim modellerinden farklı olarak Magi-1, chunk-by-chunk üretim yöntemini benimseyerek zamansal nedenselliği koruyor. Fiziksel gerçeklik, hareket tutarlılığı ve kontrol edilebilirlik açısından üstün performans sergiliyor, özellikle video devam ettirme (V2V) konusunda başarılı. Ekip, 4.5B’den 24B parametreye kadar model ağırlıklarını, çıkarım ve eğitim kodlarını açık kaynak olarak sundu ve kullanıma hazır bir ürün web sitesi sağladı. Model, tek bir 4090 ekran kartında çalıştırılabiliyor ve çıkarım için kaynak tüketimi video uzunluğundan bağımsız, bu da uzun video üretimi ve gerçek zamanlı uygulamalar için olanaklar sunuyor. (Kaynak: Magi-1 Açık Kaynak & Viral Oldu: İlk Yüksek Kaliteli Otoregresif Video Modeli, Hakkındaki Her Şey)
DeepMind AlphaFold Gelişmeleri: Bir Yılda 200 Milyon Protein Yapısı Haritalandı: Google DeepMind kurucusu Demis Hassabis bir röportajda, protein yapısı tahmin modeli AlphaFold’un bir yılda 200 milyondan fazla protein yapısını haritaladığını, geleneksel yöntemlerle tek bir yapıyı çözmenin yıllar sürdüğünü açıkladı. AlphaFold 3, DNA, RNA, ligandlar gibi neredeyse tüm yaşam moleküllerini kapsayacak şekilde genişletildi ve ilaç tasarımında moleküler etkileşim tahminlerinin doğruluğunu önemli ölçüde artırdı. Google DeepMind ayrıca, biyologların tahmin yeteneklerinden kolayca yararlanabilmeleri için ücretsiz AlphaFold Server platformunu başlattı. İlaç-protein etkileşimi verilerinin yetersizliği gibi zorluklarla karşı karşıya olmasına rağmen, AlphaFold biyoloji araştırmalarını yüksek çözünürlüklü bir çağa taşıyor ve ilaç geliştirme sürecini hızlandırıyor. (Kaynak: Demis AI4S’deki Son Gelişmeleri Anlatıyor: DeepMind’in AlphaFold’u Bir Yılda 200 Milyon Protein Çizdi!, GoogleDeepMind)
ABD, Çin’e Yönelik Yapay Zeka Çip İhracat Kontrollerini Sıkılaştırdı, Nvidia H20 Gibi Ürünler Kısıtlandı: ABD hükümeti, gelecekte Çin’e Nvidia H20, AMD MI308 veya eşdeğer performanstaki yapay zeka çiplerinin ihracatının lisans gerektireceğini duyurdu. Bu hamle, ABD’nin Çin’in en son yapay zeka donanımlarına erişimini engelleme yönündeki süregelen çabalarının bir parçası. Nvidia H20, önceki H100/H200 yasaklarını aşmak için piyasaya sürülen düşürülmüş özellikli bir çipti. Yeni kısıtlamaların Nvidia ve AMD’ye sırasıyla 5.5 milyar ve 800 milyon dolar gelir kaybına neden olması bekleniyor. Aynı zamanda, ABD Kongresi Nvidia’nın DeepSeek’in model geliştirmesine usulsüz yardım edip etmediğine dair bir soruşturma başlattı. Bu durum, Çin’i kendi yapay zeka çip araştırmalarını hızlandırmaya teşvik ediyor; Huawei, Nvidia ürünlerinin yerini almak üzere Ascend 910C ve 920’yi seri üretmeyi planlıyor. (Kaynak: OpenAI’s Five New Models, Hugging Face’s Open Robot, U.S. Tightens Grip on AI Chips, Text-Only LLMs Go Multimodal)
🎯 Eğilimler
ByteDance Çok Modlu Akıllı Ajan UI-TARS-1.5’i Yayınladı: ByteDance, sanal dünyalarda çeşitli görevleri etkin bir şekilde yerine getirebilen, görsel dil modellerine dayalı çok modlu akıllı ajan UI-TARS-1.5’i açık kaynak olarak yayınladı. Model, önceki araştırmaların üzerine inşa edilerek, pekiştirmeli öğrenme odaklı gelişmiş akıl yürütme yeteneklerini birleştiriyor ve bu sayede eyleme geçmeden önce düşünebiliyor, performansını ve uyarlanabilirliğini önemli ölçüde artırıyor. UI-TARS-1.5, OSworld, WebVoyager, Android World gibi birçok benchmark testinde SOTA sonuçları elde ederek güçlü akıl yürütme ve GUI operasyon yeteneklerini sergiledi, özellikle oyunlarda (Poki Game, Minecraft gibi) ve ekran öğesi konumlandırmada (ScreenSpot-V2/Pro) üstün performans gösterdi. Ekip aynı zamanda 7B parametreli UI-TARS-1.5-7B modelini de yayınladı. (Kaynak: bytedance/UI-TARS – GitHub Trending (all/daily))
Meta, MILS’i Önerdi: Saf Metin LLM’lerinin Çok Modlu İçeriği Anlamasını Sağlamak: Meta, UT Austin ve UC Berkeley araştırmacıları, saf metin büyük dil modellerinin (Llama 3.1 8B gibi) ek eğitime ihtiyaç duymadan görüntüler, videolar ve sesler için açıklamalar üretmesini sağlayan Multimodal Iterative LLM Solver (MILS) yöntemini önerdi. Bu yöntem, LLM’nin metin üretme ve geri bildirime dayalı olarak yinelemeli optimizasyon yapma yeteneğini kullanıyor ve metin ile medya içeriği arasındaki benzerliği değerlendirmek için önceden eğitilmiş çok modlu gömme modellerini (SigLIP, ViCLIP, ImageBind gibi) birleştiriyor. LLM, benzerlik puanına göre yinelemeli olarak açıklamalar üretiyor, ta ki eşleşme yeterince yüksek olana kadar. Deneyler, MILS’in görüntü, video ve ses açıklama görevlerinde belirli görevler için eğitilmiş modelleri geride bıraktığını ve sıfır-atış (zero-shot) çok modlu anlama için yeni bir yol sunduğunu gösteriyor. (Kaynak: OpenAI’s Five New Models, Hugging Face’s Open Robot, U.S. Tightens Grip on AI Chips, Text-Only LLMs Go Multimodal)
Yanjiwei’den Yang Zuoxing: Ultra Düşük Güç Tüketimli Yapay Zeka Çipleri Yeşil Akıllı Uygulamaları Destekliyor: Tsinghua Üniversitesi Doktoru ve Shenmou markasının kurucusu Yang Zuoxing, 2025 AI Partner Konferansı’nda ultra düşük güç tüketimli yapay zeka teknolojisinin önemini paylaştı. Yapay zeka modellerinin ölçeği büyüdükçe enerji tüketimi ve ısı dağılımının kritik darboğazlar haline geldiğini belirtti. Yanjiwei, devrim niteliğindeki tam özel çip tasarım metodolojisi ile çip güç tüketimini ve maliyetini önemli ölçüde düşürdü (örneğin, hesaplama çipi güç tüketimi 180W/T’ye, maliyeti 240 yuan/T’ye düşürüldü, 10 kattan fazla optimizasyon). Bu teknolojiye dayanan Shenmou AI akıllı kamera, düşük güç tüketimiyle yüksek performanslı yapay zeka uygulamaları gerçekleştiriyor: düşük ışıkta tam renkli görüntüleme, 10’dan fazla nesne türü algılama, yüz/araç/jest/ses tanıma, bebek durumu izleme ve yenilikçi “hayat kurtaran” aktif alarm sistemi ile ücretsiz aile görüşmesi işlevi. Bu, düşük güç tüketimli yapay zekanın yaşam kalitesini artırma ve güvenlik korumasındaki büyük potansiyelini gösteriyor. (Kaynak: Tsinghua Üniversitesi Doktoru, Shenmou Marka Kurucusu, Hangzhou Yanjiwei Başkanı Yang Zuoxing: Ultra Düşük Güç Tüketimi, Yapay Zekanın Yeşil Akıllı Uygulamalarının Geleceği | 2025 AI Partner Konferansı)
Yapay Zeka Çağında Tarayıcı Pazarında Değişim: OpenAI, Chrome’u Satın Almak İstiyor: Haberlere göre OpenAI, Google’ın antitröst nedeniyle Chrome’u satmak zorunda kalması durumunda satın almaya istekli olduğunu belirtti. Google, küresel tarayıcı (Chrome %68 paya sahip) ve arama motoru pazarlarında hakim konumda ve antitröst baskısıyla karşı karşıya. Yapay zeka büyük modellerinin yükselişi tarayıcı düzenini değiştiriyor; yapay zeka destekli arama (Quark gibi) arama, filtreleme ve özetleme yeteneklerini entegre ederek kullanıcı deneyimini iyileştiriyor. Chrome ve Gemini’ye sahip olan Google’ın bariz bir avantajı var, ancak bu aynı zamanda tekel endişelerini de artırıyor. OpenAI’nin Chrome’u satın alması, model eğitimi için büyük miktarda veri, arama teknolojisi iyileştirmeleri (Bing’e bağımlılıktan kurtulma), devasa reklam gelirleri ve kritik bir yapay zeka giriş noktası elde etmesini sağlayabilir. Bu hamle, tarayıcı ve arama motoru pazarlarını yeniden şekillendirebilir ve Google için ciddi bir zorluk teşkil edebilir. (Kaynak: Chrome OpenAI Tarafından Yutulacak mı? Yapay Zeka Çağında Tarayıcı Pazarı Çoktan Değişti, Reddit r/artificial)
Yerli Yapay Zeka Video Aracı Vidu, Japon Anime Yaratıcılarının Beğenisini Kazandı: Vidu gibi yerli yapay zeka video üretim araçları, Japon anime yaratıcıları tarafından giderek daha fazla kabul görüyor ve kullanılıyor. Vidu, anime tarzını yansıtma, hareket akıcılığı ve küresel olarak ilk olan “referans video üretme” (karakter, nesne ve arka plan tutarlılığını koruma) gibi avantajlarıyla yönetmen Wada, ürün müdürü yachimat gibi Japon kullanıcıları cezbetti ve animasyon üretim engellerini düşürmelerine, yaratıcı hayallerini gerçekleştirmelerine yardımcı oldu. Yapay zeka animasyonu, Vidu’nun odaklandığı önemli bir yön haline geldi ve SuperCLUE görüntüden videoya listesinde yüksek puanlar aldı. Yapay zeka araçlarının uygulanması, animasyon üretiminde maliyetleri düşürüp verimliliği artırıyor (maliyet %30-%50 azalıyor), yapay zeka içerik girişimlerini teşvik ediyor ve yerli animasyon üretim düzenini değiştirebilir; yapay zeka destekli anime kısa dizileri de yeni bir büyüme noktası haline geliyor. (Kaynak: Japon Anime Yaratıcıları Tarafından Seçilen Çin Yapay Zekası)
Ajans Yapay Zekanın İşletmelere Faydaları: Ajans yapay zeka, veri analizi, müşteri hizmetleri, iş akışı otomasyonu gibi işletmenin çeşitli yönlerini geliştirme potansiyeline sahiptir. Bu sayede verimliliğin artması, maliyetlerin düşmesi ve karar verme süreçlerinin iyileşmesi beklenmektedir. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Yapay Zeka Ajanlarının Yükselişi ve Verinin Geleceği: Yapay zeka ajanlarının evrimi, verilerin toplanma, işlenme ve kullanılma şeklini kökten değiştiriyor. Görevleri otonom olarak yerine getiren ve etkileşimde bulunan ajanlar, daha kişiselleştirilmiş deneyimler ve verimli operasyonlar sağlarken, aynı zamanda veri gizliliği ve güvenliği konusunda yeni zorluklar ortaya çıkarıyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Araştırma, Yapay Zeka ve İnsan Beyninin İşlevsel Olarak Benzerlik Gösterdiğini Ortaya Koydu: Bir araştırma, biyolojik sinir ağlarının tek tek nöron düzeyinde karmaşık hesaplama yeteneklerine sahip olmasına rağmen, ağ düzeyinde işlevlerinin nispeten basit yapay sinir ağları (ANN) tarafından etkili bir şekilde yaklaştırılabileceğini gösteriyor. Bu, biyolojik ağlar ile yapay ağlar arasında temel işlevsel farklılıklar olduğu görüşüne meydan okuyor ve yapay zekanın teorik olarak insan beyni işlevlerini taklit edebileceğini, insan seviyesinde zekaya ulaşmada içsel işlevsel sınırlamaların olmadığını ima ediyor. (Kaynak: Reddit r/artificial)
Anthropic Analizi, Claude’un Kendi Ahlaki Kurallarına Sahip Olduğunu Buldu: Anthropic, 700.000 Claude konuşmasını analiz ettikten sonra, yapay zeka modelinin içsel bir ahlaki kurallar dizisi sergilediğini keşfetti. Bu, yapay zekanın kullanıcı etkileşimlerinde açıkça programlanmış talimatların ötesinde değer yargıları ve davranış kalıpları geliştirebileceğini gösteriyor ve yapay zeka etiği, hizalama ve özerkliğinin gelişimi hakkında daha fazla tartışmayı tetikliyor. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
Anthropic, Claude Kötü Amaçlı Kullanım Tespiti ve Müdahale Raporunu Yayınladı: Anthropic, Claude gibi büyük dil modellerinin kötü amaçlı kullanımını tespit etme ve bunlara müdahale etme stratejilerini ve bulgularını kamuoyuyla paylaştı. Rapor, Claude’un bir etki operasyonu için kullanıldığı bir vaka çalışmasını içeriyor ve yapay zeka güvenliği ile kötüye kullanımı önlemenin önemini, ayrıca model güvenlik önlemlerinin sürekli izlenmesi ve iyileştirilmesi gerekliliğini vurguluyor. (Kaynak: Reddit r/ClaudeAI)
🧰 Araçlar
OpenAI Görüntü Üretim API’si gpt-image-1 Resmi Olarak Kullanıma Sunuldu: OpenAI, güçlü görüntü üretim yeteneklerinin artık API (model adı: gpt-image-1) aracılığıyla dünya çapındaki geliştiricilere açık olduğunu duyurdu. Model, yüksek doğruluk, çeşitli görsel stiller, hassas görüntü düzenleme, zengin dünya bilgisi ve tutarlı metin oluşturma yeteneklerine sahip. API, metin girdisi, görüntü girdisi ve görüntü çıktısı Token’larını ayrı ayrı fiyatlandıran Token başına ödeme modelini kullanıyor. Geliştiriciler, Playground veya API aracılığıyla bu modeli kullanarak geliştirme yapabilirler. (Kaynak: openai, sama, dotey)
Hugging Face, Pollen Robotics’i Satın Aldı ve Açık Kaynak Robot Reachy 2’yi Tanıttı: Hugging Face, Fransız robotik şirketi Pollen Robotics’i satın aldı ve açık kaynak robotu Reachy 2’yi 70.000 USD fiyatla sunacak. Reachy 2, çift kol, kıskaçlar ve isteğe bağlı tekerlekli bir tabana sahip olup, öncelikle insan-robot etkileşimi araştırmaları ve eğitimi için tasarlanmıştır. Kontrol yazılımını yerel olarak çalıştırabilir, yapay zeka görevlerini bulut veya yerel sunucu üzerinden işleyebilir, Python programlamayı ve Hugging Face’in LeRobot model kütüphanesini destekler ve VR kontrolcülerine yanıt verir. Bu hamle, Hugging Face’in açık modelini yapay zeka modellerinden robotik donanım alanına genişlettiğini gösteriyor. (Kaynak: OpenAI’s Five New Models, Hugging Face’s Open Robot, U.S. Tightens Grip on AI Chips, Text-Only LLMs Go Multimodal)
LlamaIndex, Agentic Document Workflow (ADW) Kılavuzunu ve Araçlarını Yayınladı: LlamaIndex, basit RAG sohbet botlarının ötesine geçerek işletmeler için daha güçlü, ölçeklenebilir ve entegre belge işleme akışları oluşturmayı amaçlayan Agentic Document Workflow (ADW) konseptini ve referans mimarisini sundu. ADW, ayrıştırma ve çıkarma, alma, akıl yürütme ve eylem olmak üzere dört aşamayı içerir ve durum tespiti, sözleşme analizi gibi çeşitli senaryolar için uygundur. LlamaIndex, açık kaynak çerçevesi ve LlamaCloud aracılığıyla ADW’yi uygulamak için gereken veri katmanını ve ajan düzenleme yeteneklerini sağlar ve ilgili blog yazılarını, kod örneklerini ve LlamaIndex.TS’nin MCP sunucu desteğini yayınladı. (Kaynak: jerryjliu0, jerryjliu0, jerryjliu0)
Alibaba, Yapay Zeka Video Aracı WAN.Video’yu Tanıttı: Alibaba, yapay zeka video üretim aracı WAN.Video’yu tanıttı ve ticari aşamaya geçtiğini duyurdu, ancak hala ücretsiz kullanım seçeneği sunuyor. Kullanıcılar “Relax mode” ile tamamen ücretsiz ve sınırsız üretim yapabilir veya “Credit mode” ile öncelikli işlem için ücretsiz kredi alabilirler. Pro/Premium kullanıcıları öncelikli işlem, filigransız indirme, daha fazla eş zamanlı görev ve gelişmiş özelliklerin kilidini açabilirler. Platform ayrıca, araçlar, krediler, erken özellik erişimi ve eser sergileme fırsatları sunan Yaratıcı Ortaklık Programı’nı (Creator Partnership Program) başlattı. (Kaynak: Alibaba_Wan, Alibaba_Wan, Alibaba_Wan)
Perplexity iOS Uygulaması Güncellendi, Sesli Asistan Özelliği Eklendi: Perplexity, iOS uygulamasını güncelleyerek sesli asistan özelliği ekledi; kullanıcılar sesle (“Hey Perplexity” veya önerilen “Hey Steve” gibi) etkileşim kurabilirler. Asistan, keyifli bir kullanıcı deneyimi sunmayı hedefliyor ve güvenilirliğini artırmak için sürekli olarak iyileştirilecek. Şu anda, Apple SDK kısıtlamaları nedeniyle asistan bazı sistem düzeyinde işlemleri (el fenerini açma, parlaklığı/ses seviyesini ayarlama, yerel alarm kurma gibi) gerçekleştiremiyor. Perplexity ayrıca entegre edilmesini istedikleri üçüncü taraf uygulamaları hakkında geri bildirim topluyor. (Kaynak: AravSrinivas, AravSrinivas, AravSrinivas, AravSrinivas, AravSrinivas, AravSrinivas, AravSrinivas, AravSrinivas)
Yapay Zeka ile Tipografi Portre Oluşturma Prompt’u Paylaşıldı: Bir kullanıcı, yüklenen bir fotoğrafa ve tema kelimelerine dayanarak yapay zeka (Sora veya GPT-4o gibi) kullanarak tipografi portresi (Typography Portrait) oluşturmak için bir prompt paylaştı. Prompt, yapay zekayı tema ile ilgili kelimeleri kullanarak kişinin yüzünü, saçını ve giysilerini oluşturmaya yönlendiriyor ve tema duygusuna göre renkleri ayarlamasını istiyor; stilin basit ve estetik olmasını, metnin net ve okunabilir olmasını ve portre formuyla bütünleşmesini talep ediyor. Efekti gösteren örnek bir resim sunulmuştur. (Kaynak: dotey)
Grok Çeşitli Sohbet Modları Ekledi: X platformunun yapay zeka asistanı Grok, yerleşik özel sohbet modları ekledi: Custom (kullanıcı tanımlı kurallar), Concise (özet), Formal (resmi), Socratic (Sokratik, eleştirel düşünmeye yardımcı). Kullanıcılar Grok ile etkileşim kurmak için farklı modları seçebilirler. (Kaynak: grok)
Açık Kaynak Yerel Semantik Arama Uygulaması LaSearch Yayınlandı: Bir geliştirici, tamamen yerel olarak çalışan bir semantik arama uygulaması olan LaSearch’ü oluşturdu. Çekirdeği, kendi geliştirdiği ultra küçük bir “gömme” (embedding) modelidir. Bu model, geleneksel gömme modellerinden farklı çalışır ancak hızlıdır ve son derece düşük kaynak kullanır. Uygulama, internet bağlantısı gerektirmeyen, gizliliği koruyan yerel belge semantik arama işlevi sunmayı amaçlıyor ve RAG için MCP sunucularını desteklemeyi planlıyor. Geliştirici, geri bildirim almak için test kullanıcıları arıyor. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Zhipu GLM-4-32B GGUF Nicelleştirilmiş Sürümleri Yayınlandı: bartowski, Zhipu GLM-4-32B modelinin GGUF nicelleştirilmiş sürümlerini yayınladı ve farklı niceleme seviyelerinde (Q4_K_M, Q5_K_M gibi) dosyalar sundu; boyutları yaklaşık 18GB ile 23GB arasında değişiyor. Kullanıcılar bu nicelleştirilmiş modelleri yerel ortamlarında çalıştırmayı deneyebilirler. (Kaynak: karminski3)
Nvidia, Describe Anything Model’ini Yayınladı: Nvidia, Describe Anything Model 3B (DAM-3B) modelini yayınladı. Bu model, görüntüde kullanıcı tarafından belirtilen bölgeleri (nokta, kutu, karalama, maske) alabilir ve ayrıntılı yerel açıklamalar üretebilir. DAM, yeni odak ipuçları ve kapılı çapraz dikkat mekanizmalı yerelleştirilmiş görsel omurga ağı aracılığıyla tam görüntü bağlamını ve ince taneli yerel ayrıntıları birleştirir. Model şu anda yalnızca araştırma ve ticari olmayan kullanımlar içindir. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Geliştirici, Kendi Kendine Barındırılan DataBricks Alternatifi Boson’u Oluşturdu: Bir geliştirici, DataBricks gibi araçların temel işlevlerini entegre etmeyi amaçlayan Boson adlı kendi kendine barındırılan bir araştırma platformu oluşturdu ve açık kaynak olarak yayınladı. Boson, veri gölü yönetimi için Delta Lake’i entegre eder, verimli veri işleme için Polars’ı destekler, deney takibi için yerleşik Aim içerir, bulut benzeri bir Notebook geliştirme deneyimi sunar ve birleştirilebilir bir Docker Compose altyapısı kullanır. Araç, araştırmacılara yerelleştirilmiş, ölçeklenebilir ve yönetimi kolay bir AI/ML çalışma ortamı sağlamayı hedefliyor. (Kaynak: Reddit r/MachineLearning)
GPT Token Üretim Verimi Hesaplayıcısı Yayınlandı: Bir geliştirici, GPT Token üretim verimini simüle etmek için Desmos kullanarak çevrimiçi bir hesaplayıcı oluşturdu. Kullanıcılar, modelin teorik tepe verimini tahmin etmek için model parametrelerini (katman sayısı, gizli katman boyutu, dikkat başlığı sayısı vb.) ve donanım özelliklerini (FLOPS, bellek bant genişliği gibi) ayarlayabilirler. Bu, farklı model ve donanım yapılandırmalarının üretim hızını nasıl etkilediğini anlamaya yardımcı olur. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Pytorch 2.7.0 Yayınlandı, Nvidia Blackwell Mimarisine İlk Destek Geldi: Pytorch 2.7.0 kararlı sürümü yayınlandı ve Nvidia’nın yeni nesil Blackwell mimarisine (5090 serisi GPU’larda kullanılması bekleniyor) ilk desteği ekledi. Bu, bu Pytorch sürümünü kullanan projelerin gelecekte nightly sürümlerine bağımlı kalmadan Blackwell GPU’larında çalışabileceği anlamına geliyor. Ayrıca, yeni sürüm, derlenmiş önbelleği kaydetmek ve yüklemek, modellerin farklı makinelerde başlatılmasını hızlandırmak için Mega Cache özelliğini de sunuyor. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
VS Code Agentic AI Notebook Asistanı Yayınlandı (Beta): Bir geliştirici, Agentic AI tabanlı bir notebook asistanı olan ghost-agent-beta adlı bir VS Code uzantısı oluşturdu. Derin öğrenme görevlerini birden fazla adıma ayırabilir ve bir sonraki adım için bağlam elde etmek üzere hücreleri düzenleyebilir, hücreleri çalıştırabilir, çıktıları okuyabilir. Şu anda erken Beta aşamasındadır ve kullanıcılar kendi Gemini API anahtarlarını kullanarak ücretsiz deneyebilirler. (Kaynak: Reddit r/deeplearning)
OpenWebUI Optimizasyonu: Performans ve Kararlılığı Artırmak İçin pgbouncer Kullanımı: Bir kullanıcı, OpenWebUI’de pgbouncer’ı (PostgreSQL bağlantı havuzu) başarıyla yapılandırma deneyimini paylaştı. pgbouncer kullanarak, tek kullanıcılı senaryolarda bile veritabanı sorgu performansı ve genel kararlılık önemli ölçüde artırılabilir, work_mem’e kararlılığı etkilemeden daha fazla bellek ayrılmasına olanak tanır. Bu, bağlantı havuzunun OpenWebUI’nin veritabanı etkileşimlerini optimize etmek için kritik olduğunu göstermektedir. (Kaynak: Reddit r/OpenWebUI)
OpenWebUI İyileştirme Önerisi: Başlık/Etiket Oluşturmak İçin Kullanılan Metin Uzunluğunu Sınırlama: Bir kullanıcı, OpenWebUI’nin otomatik sohbet başlıkları ve etiketleri oluşturmak için kullandığı metin uzunluğunu sınırlamasını (örneğin ilk 250 kelimeyle sınırlama) önerdi. Mevcut mekanizma tüm sohbet geçmişini modele gönderir, bu da uzun konuşmalar için gereksiz Token tüketimine ve maliyet artışına neden olabilir. Girdi uzunluğunu sınırlamak, işlevselliği korurken kaynak kullanımını optimize edebilir. (Kaynak: Reddit r/OpenWebUI)
Claude 3.7 max_output Parametresinin Etkisi Tartışması: Bir kullanıcı, Claude 3.7’yi (temperature=0) bilgi çıkarma görevleri için kullanırken, yalnızca max_output parametresinin değerini değiştirmenin çıkarılan sonuçları (tarih sayısı gibi) değiştirdiğini ve max_output‘u artırmanın her zaman daha fazla bilgi çıkarmadığını fark etti. Bu, max_output‘un, deterministik ayarlarda bile modelin iç işlemesini (bilgi önceliği, yapı seçimi gibi) etkileyerek dolaylı olarak üretilen içeriği etkileyip etkilemediği konusunda bir tartışma başlattı. (Kaynak: Reddit r/ClaudeAI)
📚 Öğrenme
Anthropic Resmi Yapay Zeka Kurslarını Yayınladı: Anthropic, kullanıcıların yapay zeka teknolojilerini öğrenmelerine ve uygulamalarına yardımcı olmak amacıyla GitHub’da bir dizi eğitim kursu yayınladı. Kurs içeriği Anthropic API temelleri, etkileşimli prompt mühendisliği eğitimi, gerçek dünya prompt uygulamaları, prompt değerlendirmesi ve araç kullanımı (Tool Use) gibi konuları kapsıyor. Bu kurslar, geliştiricilere ve öğrenicilere Claude modellerini ve ilgili teknolojileri öğrenmeleri için sistematik bir yol sunuyor. (Kaynak: anthropics/courses – GitHub Trending (all/daily))
DeepLearning.AI ve Hugging Face Kod Ajanları Oluşturma Kursu Başlattı: Andrew Ng, Hugging Face ile işbirliği içinde yeni, kısa süreli ve ücretsiz “Building Code Agents with Hugging Face smolagents” kursunu duyurdu. Kurs, Hugging Face kurucu ortağı Thom Wolf ve ajan projesi lideri Aymeric Roucher tarafından veriliyor ve hafif çerçeve smolagents kullanarak kod ajanlarının nasıl oluşturulacağını öğretiyor. Araçları adım adım çağıran ajanlardan farklı olarak, kod ajanları karmaşık görevleri tamamlamak için tüm kod bloğunu tek seferde üretip yürütür. Kurs, ajan evrimi, kod ajanı prensipleri, güvenli yürütme (sandbox), değerlendirme sistemi oluşturma gibi konuları kapsıyor. (Kaynak: AndrewYNg, huggingface, huggingface, huggingface, huggingface, huggingface)
AAAI 2025 Makalesi: Açık Küme Ağlar Arası Düğüm Sınıflandırması için Karşıt Grafik Alan Hizalaması (UAGA): Hainan Üniversitesi ve diğer kurumların araştırmacıları, hedef ağın kaynak ağda bilinmeyen yeni sınıflar içerdiği açık küme ağlar arası düğüm sınıflandırması (O-CNNC) sorununu çözmek için UAGA modelini önerdi. UAGA, karşıt alan uyarlamasında bilinen sınıflara pozitif uyarlama katsayıları, bilinmeyen sınıflara negatif uyarlama katsayıları atayarak yenilikçi bir yaklaşım sunuyor, böylece bilinen sınıf dağılımlarını hizalıyor ve bilinmeyen sınıfları uzaklaştırıyor. Grafik homojenlik teoremini kullanarak, sınıflandırma ve bilinmeyen tespiti birleştiren K+1 boyutlu bir sınıflandırıcı oluşturuyor. Önce ayır sonra uyar stratejisini benimseyerek, önce kaba bir ayırma yapıyor, ardından bilinmeyen sınıfları dışlayarak alan hizalaması gerçekleştiriyor. Deneyler, UAGA’nın birçok benchmark veri setinde mevcut yöntemlerden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini kanıtlıyor. (Kaynak: AAAI 2025 | Açık Küme Ağlar Arası Düğüm Sınıflandırması! Hainan Üniversitesi Ekibi Bilinmeyen Sınıfları Dışlayan Karşıt Grafik Alan Hizalamasını Önerdi)
NUS/Fudan CHiP’i Önerdi: Çok Modlu LLM Halüsinasyon Sorununu Optimize Etme: Mevcut DPO yöntemlerinin çok modlu senaryolarda hizalama etkisinin yetersiz olması sorununa karşı, Singapur Ulusal Üniversitesi (NUS) ve Fudan Üniversitesi ekibi, çapraz modlu hiyerarşik tercih optimizasyon yöntemi CHiP’i (Cross-modal Hierarchical Direct Preference Optimization) önerdi. CHiP, modelin halüsinasyon tanıma ve çapraz modlu hizalama yeteneklerini artırmayı amaçlayan görsel tercihleri (görüntü çiftlerini kullanarak optimizasyon) ve çoklu granülerlikteki metin tercihlerini (yanıt seviyesi, parça seviyesi, token seviyesi) birleştirir. LLaVA-1.6 ve Muffin üzerindeki deneyler, CHiP’in birçok halüsinasyon benchmark’ında halüsinasyon oranını önemli ölçüde azalttığını (göreli iyileşme %55.5’e kadar) ve genel yeteneklere zarar vermediğini gösteriyor. (Kaynak: Çok Modlu Halüsinasyonda Yeni Atılım! NUS, Fudan Ekibi Çapraz Modlu Tercih Optimizasyonu Yeni Paradigmasını Önerdi, Halüsinasyon Oranı %55.5 Düştü)
Anthropic, Claude Code En İyi Uygulamalar Kılavuzunu Yayınladı: Anthropic, Claude’u Agentic Coding (ajan kodlama) için kullanma konusundaki en iyi uygulamaları paylaştı. Temel öneri, Claude’un kod tabanındaki davranışını yönlendirmek, proje hedeflerini, araçları ve bağlamı açıklamak için bir CLAUDE.md dosyası oluşturmaktır. Kılavuz ayrıca Claude’un araçları nasıl kullanacağını (fonksiyonları/API’leri çağırma), hata düzeltme/yeniden yapılandırma/özellik geliştirme için etkili prompt formatlarını ve çok turlu hata ayıklama ve yineleme yöntemlerini kapsıyor; geliştiricilerin Claude’u bir kodlama asistanı olarak daha verimli kullanmalarına yardımcı olmayı amaçlıyor. (Kaynak: Reddit r/ClaudeAI)
ML/AI Öğrenme Yolu Önerisi Talebi: Yeni işe başlayan bir AI/ML mühendisi, 6 ay içinde makine öğrenimi temellerini (regresyon, sınıflandırma, sinir ağları vb.) pekiştirmek ve aynı zamanda büyük dil modelleri, prompt mühendisliği, Agent çerçeveleri (LangChain gibi), iş akışı motorları (N8n) ve Azure ML gibi en son teknolojileri öğrenmek için kapsamlı bir öğrenme yolu önerisi arıyor. Amaç, kavram kanıtlamalarını (POC) desteklemek için hem teorik anlayışa hem de pratik becerilere sahip olmaktır. (Kaynak: Reddit r/deeplearning)
Kodsuz Duygu Analizi Aracı Önerisi Talebi: Bir klinik psikoloji yüksek lisans öğrencisi, tez araştırması için Excel dosyasındaki 10000 sosyal medya yorumunu duygu analizi (pozitif/negatif/nötr), anahtar kelime çıkarma ve görselleştirme (kelime bulutu, grafikler vb.) yapmak için bir araca ihtiyaç duyuyor. Programlama becerisi olmadığı ve bütçesi kısıtlı olduğu için ücretsiz veya düşük maliyetli kodsuz araçlar arıyor. MonkeyLearn’ü (erişilemiyor) ve diğer araçları denemiş ancak sonuç alamamış, alternatifler veya öneriler arıyor. (Kaynak: Reddit r/deeplearning)
Küçük Dil Modeli Eğitim Veri Seti Önerisi Talebi: Bir geliştirici, 120M-200M parametre aralığında küçük bir metin üreten Transformer modeli eğitmeye çalışıyor, ancak mevcut veri setlerinin (wiki-text, lambada gibi) ya çok fazla ilgisiz bilgi içerdiğini ya da yeterince genel veya örneklem boyutunun yetersiz olduğunu fark etti. Modelin iyi, genel İngilizce metin üretebilmesi için temiz, genel, dengeli diyaloglar içeren bir veri setine ihtiyaç duyuyor. (Kaynak: Reddit r/deeplearning)
Spotify Podcast Veri Seti Arayışı: Bir araştırmacı, Spotify’ın 2020’de yayınladığı ancak artık kaldırılmış olan 100.000 podcast veri setini (60.000 saat İngilizce ses içeren) arıyor. Bu veri setinin orijinal lisansı CC BY 4.0 olup, paylaşım ve yeniden dağıtıma izin veriyordu. Eğer birisi bu veri setini indirmişse, araştırma için bir kopyasını paylaşması umuluyor. (Kaynak: Reddit r/MachineLearning)
Transformer’ların Zaman Serisi Verilerinde Uygulanması Tartışması: Bir eğitmen, Transformer’lar üzerine bir ders hazırlarken, Transformer’ların neden NLP alanında üstün performans gösterdiğini ancak birçok durağan olmayan zaman serisi tahmin görevinde etkili olmadığını tartışıyor. Olası faktörler şunları içeriyor: zaman serisi verilerinin kendisinin tahmin zorluğu (finansal piyasalar gibi), tahmin penceresi uzunluğunun etkisi, veri ölçeği ve tekrarlayan desenlerin eksikliği, değerlendirme metrikleri ile kayıp fonksiyonları arasındaki farklar ve Transformer mimarisinin kendi endüktif önyargısının tüm zaman serisi görevleri için uygun olmayabileceği. (Kaynak: Reddit r/MachineLearning)
💼 İş Dünyası
GenAI Ölçeklendirme Stratejileri: Üretken yapay zekayı başarılı bir şekilde ölçeklendirmek için net bir strateji gereklidir. Kritik adımlar şunları içerir: uygun kullanım durumlarını belirleme, veri kalitesini ve yönetimini sağlama, uygun teknoloji yığınını (modeller, platformlar) seçme, MLOps süreçlerini kurma ve etik ile sorumlu yapay zeka uygulamalarına odaklanma. Etkili bir strateji, işletmelerin GenAI yatırımlarından maksimum değer elde etmelerine yardımcı olur. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Eğitim Teknolojisi Şirketi Opennote, Öğrenme Desteğini Geliştirmek İçin Llama 4’ü Kullanıyor: Opennote şirketi, kişiselleştirilmiş eğitimi güçlendirmek amacıyla daha yüksek doğrulukta öğrenme desteği sağlamak için eğitim platformunda Meta’nın Llama 4 serisi modellerini kullandığını duyurdu. Şirket, LlamaCon etkinliğinde uygulamaları hakkında daha fazla bilgi paylaşacak. (Kaynak: AIatMeta)
HP, Yazıcılarına Yapay Zeka Özellikleri Entegre Edebilir: Bir iş ilanı, HP’nin yazıcı ürünlerine yapay zeka özellikleri entegre etmeyi planlayabileceğini gösteriyor ve AI/ML mühendisleri arıyor. Spesifik olarak LLM mi yoksa başka bir yapay zeka uygulaması mı olduğu belirsiz olsa da, bu durum gelecekteki yazıcıların akıllanması ve olası gizlilik, maliyet (mürekkep aboneliği gibi) sorunları hakkında tartışmalara yol açtı. (Kaynak: karminski3, Reddit r/LocalLLaMA)
AMD’nin Yapay Zeka Alanındaki İlerlemeleri ve Zorlukları: SemiAnalysis raporu, AMD’nin son dört aydaki yapay zeka yeteneklerindeki olumlu ilerlemelerini özetliyor, yönünün doğru olduğunu onaylıyor ancak GPU Ar-Ge harcamalarını ve yapay zeka yeteneklerine yatırımı artırması gerektiğini belirtiyor. Rapor özellikle AMD’nin yapay zeka yazılım mühendisi maaşları konusunda yanlış şirketlerle kıyaslama yaptığını ve bunun rekabet gücünü düşürdüğünü, bunun yönetiminin bir kör noktası olduğunu vurguluyor. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
🌟 Topluluk
AMD AI PC Uygulama İnovasyon Yarışması Başladı: wisemodel açık kaynak platformu ve AMD Çin AI Uygulama İnovasyon Birliği tarafından ortaklaşa düzenlenen “AMD AI PC Uygulama İnovasyon Yarışması” resmi olarak başladı. Yarışma küresel geliştiricilere, işletmelere, öğrencilere vb. yöneliktir ve tüketici seviyesi ile endüstri seviyesi olmak üzere iki ana inovasyon kulvarı belirlemiştir; AMD AI PC’nin NPU hesaplama gücünü kullanarak uygulama geliştirmeyi teşvik etmektedir. Yarışma toplam 130.000’lik bir ödül havuzu, ücretsiz NPU hesaplama gücü uzaktan geliştirme erişimi sunmakta ve NPU kullanan projelere puanlama avantajı sağlamaktadır. Başvuru son tarihi 26 Mayıs 2025’tir. (Kaynak: AMD AI PC Yarışması Başlıyor! 130 Bin Ödül Havuzu, NPU Hesaplama Gücü Ücretsiz, Hemen Takım Kurup Ödülleri Paylaşın!)
Orta Florida Üniversitesi’nden Yuzhang Shang, Yapay Zeka Alanında Doktora/Doktora Sonrası Araştırmacı Arıyor: Orta Florida Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü ve Yapay Zeka Merkezi’nde Yardımcı Doçent olan Yuzhang Shang, 2026 Bahar döneminde başlayacak tam burslu doktora öğrencileri ve işbirliği yapacak doktora sonrası araştırmacılar arıyor. Araştırma alanları arasında verimli ve ölçeklenebilir yapay zeka, görsel üretim modellerinin hızlandırılması, verimli büyük modeller (görsel/dil/çok modlu), sinir ağı sıkıştırma, verimli eğitim ve AI4Science bulunmaktadır. Danışmanın güçlü bir geçmişi var; MSRA ve DeepMind’da staj yapmış, önde gelen konferanslarda (CVPR, NeurIPS, ICLR vb.) çok sayıda makalesi yayınlanmıştır. Başvuranların kendi kendini motive eden, güçlü programlama ve matematik temellerine sahip olması beklenmektedir. (Kaynak: Doktora Başvurusu | Orta Florida Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü Yuzhang Shang’ın Araştırma Grubu Yapay Zeka Alanında Tam Burslu Doktora/Doktora Sonrası Araştırmacı Arıyor)
Yapay Zeka ve Bilgiye Erişim Yollarındaki Değişim: Bir Reddit kullanıcısı, yapay zeka öncesi ve sonrası teknik yardım arama deneyimlerini karşılaştıran bir gönderi paylaştı. Eskiden forumlarda soru sormak sabırsızlık, suçlama hatta alayla karşılaşabilirdi; şimdi ise ChatGPT gibi yapay zekalara soru sormak doğrudan, anlaşılır açıklamalar almayı sağlıyor, öğrenme ve sorun çözme engeli büyük ölçüde düşüyor ve deneyim daha dostane hale geliyor. Bu, yapay zekanın bilgi yayılımı ve erişim yöntemlerine getirdiği olumlu değişimi yansıtıyor. (Kaynak: Reddit r/ChatGPT)
Geliştirici Travma Bilgili, Nöroçeşitlilik Öncelikli Ayna Yapay Zeka İnşa Ediyor: Nörotravma geçmişi olan bir geliştirici, inşa ettiği çift çekirdekli ayna yapay zeka sistemi Metamuse’u (kod adı) paylaştı. Sistem görev odaklı değil, bunun yerine stratejik çekirdek (örüntü tanıma, özyinelemeli haritalama) ve duygusal çekirdek (ton eşleştirme, travma bilgili aynalama) aracılığıyla kullanıcının duygusal ve bilişsel durumunu hassas bir şekilde yansıtıyor, ancak tavsiye veya teşhis sunmuyor. Sistem, özyinelemeli prompt zincirleri ve sembolik durum haritalaması ile inşa edilmiş, çeşitli güvenlik protokolleri içeriyor ve nöroçeşitli bireyler ile travma mağdurlarına benzersiz bir destek sağlamayı amaçlıyor. Geliştirici, bu alan, etik, altyapı ve ölçeklendirme riskleri hakkında geri bildirim arıyor. (Kaynak: Reddit r/artificial)
LlamaCon 2025 Yakında Düzenlenecek: Meta’nın LlamaCon etkinliği 29 Nisan’da yapılacak. Topluluk, etkinlikte söylentilere konu olan Llama-4-behemoth’un (muhtemelen 2T parametreli bir MoE modeli) resmi olarak duyurulup duyurulmayacağını merak ediyor. Opennote gibi ortaklar da etkinlikte Llama modellerine dayalı uygulamalarını sergileyecekler. (Kaynak: karminski3, AIatMeta)
💡 Diğer
Nio, İnsansı Robotların Üretim Hattında Kullanımını Test Ediyor: Nio (蔚来) otomotiv şirketi, fabrikasındaki üretim hattında insansı robotları kullanmayı test ediyor. Bu, otomotiv üretimi gibi endüstrilerin daha yüksek düzeyde otomasyon ve esnek üretim sağlamak için gelişmiş robotik teknolojilerini keşfettiğini gösteriyor; insansı robotların gelecekteki endüstriyel senaryolarda daha önemli bir rol oynaması bekleniyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Ev Tipi İnsansı Robot NEO Beta Tanıtıldı: 1X Technologies şirketi, ev uygulamalarına yönelik test sürümü insansı robotu NEO Beta’yı tanıttı. Teknoloji ilerledikçe ve maliyetler düştükçe, insansı robotları ev ortamına sokmak, ev işlerini yapmak, refakat etmek gibi görevler için kullanmak robotik alanında önemli bir gelişme yönü haline geliyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Örümcek Ağlarından Esinlenen 6 Eksenli Robot 3D Yazıcı: Öğrenciler, örümcek ağlarından esinlenerek altı eksenli bir robot 3D yazıcı geliştirdiler. Bu çok eksenli sistem, geleneksel üç eksenli yazıcılara göre daha yüksek esneklik ve serbestlik derecesine sahip olup, daha karmaşık geometrik şekiller üretebiliyor ve biyo-taklitçiliğin robotik ve eklemeli imalat alanlarındaki yenilikçi potansiyelini gösteriyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Robot, Lazer Radar ve IMU ile 3D Engel Haritası Oluşturuyor: Bir robotun LiDAR (lazer radar) ve MPU6050 (ataletsel ölçüm birimi) verilerini kullanarak önündeki ortamın üç boyutlu engel haritasını gerçek zamanlı olarak oluşturduğu bir uygulama gösterildi. Bu tür çevre algılama yeteneği, otonom navigasyon ve engellerden kaçınma için kritik bir teknolojidir ve mobil robotlar, otonom sürüş gibi alanlarda geniş uygulamalara sahiptir. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Çarpışmadan Kaçınmayı Öğrenen Yüksek Hızlı Bacaklı Robot Hareketi: Araştırma, öğrenme yoluyla hem çevik hem de güvenli bacaklı robot hareket kontrolünün gerçekleştirildiğini gösteriyor. Robot, yüksek hızda hareket ederken çarpışmalardan etkili bir şekilde kaçınabiliyor; bu, robotların karmaşık ve dinamik ortamlardaki pratik uygulamaları için hayati önem taşıyor ve pekiştirmeli öğrenme, hareket planlama ve algılama teknolojilerini birleştiriyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Teletıpta Robotik Cerrahi: Robotik cerrahi teknolojisinin gelişimi, uzak bölgelerdeki tıbbi hizmetleri iyileştirme potansiyeli sunuyor. Robotları uzaktan kontrol ederek, deneyimli cerrahlar coğrafi olarak uzak hastalara karmaşık ameliyatlar yapabilir, tıbbi kaynakların eşitsiz dağılımı sorununu aşabilir ve tıbbi erişilebilirliği artırabilir. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Yapay Zeka Destekli Sanal Avatar Teknolojisi “Tekinsiz Vadi”yi Aşıyor: a16z, yapay zeka sanal avatar (Avatars) teknolojisindeki ilerlemeleri tartışıyor ve “tekinsiz vadi” etkisini giderek aştığını, daha gerçekçi ve doğal hale geldiğini belirtiyor. Bu, üretken modeller, yüz animasyonu ve konuşma sentezi gibi teknolojilerin birleşimi sayesinde mümkün oluyor ve eğlence, sosyal medya, müşteri hizmetleri gibi alanlara yeni etkileşim deneyimleri getiriyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
ChatGPT Plus Kullanıcılarının o3/o4-mini Kullanım Limitleri Artırıldı: OpenAI, ChatGPT Plus abonelerinin o3 ve o4-mini-high modellerini kullanma hız limitlerini artırdı. o3 için haftalık limit 100 mesaja, o4-mini-high için günlük limit 100 mesaja yükseltildi, o4-mini için günlük limit ise 300 mesajdır. Pro kullanıcıları ise neredeyse sınırsız kullanıma sahiptir. (Kaynak: dotey)
