Anahtar Kelimeler：AI teknolojisi, OpenAI, GPT-4.5, büyük dil modelleri, AI yetenek krizi, o3 model coğrafi konumlandırma, DeepSeek-V3, AI Ajan, Token-Shuffle teknolojisi
🔥 Odak Noktası
OpenAI GPT-4.5 çekirdek geliştiricisi Kai Chen’in yeşil kartının reddedilmesi, ABD’nin AI yetenek krizi endişelerini tetikledi: Kanada vatandaşı AI araştırmacısı Kai Chen, ABD’de 12 yıl yaşadıktan sonra yeşil kart başvurusu reddedildi ve ülkeyi terk etmek zorunda kalma durumuyla karşı karşıya. Chen, OpenAI GPT-4.5’in çekirdek geliştiricilerinden biri ve yaşadığı durum, teknoloji dünyasında ABD göçmenlik politikalarının AI liderliğine zarar verdiği yönünde yaygın endişelere yol açtı. Son zamanlarda ABD, AI araştırmacıları da dahil olmak üzere uluslararası öğrencilere ve H-1B vizesi sahiplerine yönelik denetimleri sıkılaştırdı ve 1700’den fazla öğrenci vizesi etkilendi. Nature araştırması, ABD’deki bilim insanlarının %75’inin ayrılmayı düşündüğünü gösteriyor. Göçmenlik, ABD’nin AI gelişimi için hayati önem taşıyor; önde gelen AI startup kurucularının göçmen oranı yüksek ve AI alanındaki lisansüstü öğrencilerinin %70’i uluslararası öğrenci. Yetenek kaybı ve göçmenlik politikalarının sıkılaştırılması, ABD’nin küresel AI alanındaki rekabet gücünü ciddi şekilde etkileyebilir. (Kaynak: Xin Zhi Yuan, CSDN, Zhi Mian AI)
OpenAI o3 modeli şaşırtıcı coğrafi konum belirleme yeteneği sergiliyor, gizlilik endişelerini artırıyor: OpenAI’nin en yeni o3 modeli, fotoğraf ayrıntılarını (bulanık plakalar, bina tarzları, bitki örtüsü, ışıklandırma vb.) analiz ederek ve kod yürütme (Python görüntü işleme) ile birleştirerek çekim yerini hassas bir şekilde tahmin etme yeteneğini gösterdi; belirgin yer işaretleri ve EXIF bilgileri olmasa bile başarılı oldu. Deneyler, o3’ün kullanıcının evinin yakınındaki, Madagaskar kırsalındaki, Buenos Aires şehir merkezindeki ve daha birçok yerdeki fotoğrafların konumunu doğru bir şekilde tanımlayabildiğini gösteriyor. Çıkarım süreci (görüntüyü birden çok kez kırpıp büyütme gibi) bazen gereksiz görünse de, sonuç doğruluğu yüksek ve Claude 3.7 Sonnet gibi modelleri geride bırakıyor. Bu yetenek, kullanıcılar arasında gizlilik güvenliği konusunda büyük endişelere yol açtı ve görünüşte sıradan fotoğrafların bile kişisel konum bilgilerini açığa çıkarabileceğini, insanların AI’nin güçlü görüntü analizi yetenekleri karşısında ‘çıplak’ kaldığını gösteriyor. (Kaynak: Xin Zhi Yuan, dariusemrani)
AI viroloji yetenek testi endişe yaratıyor: o3, insan uzmanların %94’ünden daha iyi performans gösteriyor: Kâr amacı gütmeyen SecureBio kuruluşunun araştırma ekibi, 322 çok modlu, deneysel sorun gidermeye odaklanan zorlu problem içeren Viroloji Yetenek Testi’ni (VCT) geliştirdi. Test sonuçları, OpenAI’nin o3 modelinin bu karmaşık sorunları işlemede %43,8 doğruluk oranına ulaştığını, insan viroloji uzmanlarından (ortalama doğruluk oranı %22,1) önemli ölçüde daha iyi olduğunu ve belirli alt alanlarda uzmanların %94’ünü bile geride bıraktığını gösterdi. Bu sonuç, AI’nin profesyonel bilimsel alanlardaki güçlü yeteneğini vurguluyor, ancak aynı zamanda çift kullanımlı risk endişelerini de artırıyor: AI, bulaşıcı hastalıkların önlenmesi gibi faydalı araştırmalara büyük ölçüde yardımcı olabilirken, uzman olmayan kişiler tarafından biyolojik silah üretmek için de kullanılabilir. Araştırmacılar, AI yeteneklerine erişim kontrolünü ve güvenlik yönetimini güçlendirme, AI gelişimini ve güvenlik risklerini dengelemek için küresel bir yönetişim çerçevesi oluşturma çağrısında bulunuyor. (Kaynak: Xueshu Toutiao, gallabytes)
DeepSeek, V3 büyük modelini yayınladı, hız 3 kat arttı: DeepSeek, en yeni DeepSeek-V3 büyük modelini duyurdu. İddiaya göre, bu şimdiye kadarki en büyük ilerlemesi ve ana özellikleri şunları içeriyor: saniyede 60 token işleme hızıyla V2 sürümüne göre 3 kat artış; geliştirilmiş model yetenekleri; önceki sürümlerle API uyumluluğunun korunması; ve model ile ilgili araştırma makalesinin tamamen açık kaynaklı olması. Bu duyuru, DeepSeek’in büyük dil modeli alanındaki sürekli hızlı iterasyonunu ve açık kaynak topluluğuna katkısını işaret ediyor. (Kaynak: teortaxesTex)
🎯 Eğilimler
Meta ve diğerleri Token-Shuffle teknolojisini önerdi, otoregresif model ilk kez 2048×2048 görüntü üretti: Meta, Northwestern Üniversitesi, Singapur Ulusal Üniversitesi gibi kurumların araştırmacıları, otoregresif modellerin büyük miktarda görüntü token’ını işlemesinden kaynaklanan verimlilik ve çözünürlük darboğazlarını çözmeyi amaçlayan Token-Shuffle teknolojisini önerdi. Bu teknoloji, Transformer girişinde yerel uzamsal token’ları birleştirerek (token-shuffle) ve çıkışta geri yükleyerek (token-unshuffle), hesaplamadaki görsel token sayısını önemli ölçüde azaltır ve verimliliği artırır. 2.7B parametreli Llama modeline dayanan bu yöntem, ilk kez 2048×2048 ultra yüksek çözünürlüklü görüntü üretimini gerçekleştirdi ve GenEval ve GenAI-Bench gibi benchmark testlerinde benzer otoregresif modelleri ve hatta güçlü difüzyon modellerini geride bıraktı. Bu teknoloji, çok modlu büyük dil modellerinin (MLLM’ler) yüksek çözünürlüklü, yüksek doğruluklu görüntüler üretmesi için yeni yollar açıyor ve GPT-4o gibi modellerin açıklanmayan görüntü üretim teknolojilerinin prensiplerini ortaya çıkarabilir. (Kaynak: 36Kr)
Çin açık kaynaklı büyük modelleri güç birliği oluşturuyor, küresel AI ekosisteminin evrimini hızlandırıyor: DeepSeek ve Alibaba Qwen gibi Çinli temel büyük modeller, açık kaynak stratejileriyle Kunlun Wanwei gibi birçok şirketin kendi temelleri üzerinde daha küçük, daha güçlü dikey modeller geliştirmesini sağlayarak “grup ordusu” savaş modunu oluşturdu ve yerel AI teknolojilerinin iterasyonunu ve uygulama yaygınlaşmasını hızlandırdı. Kunlun Wanwei’nin DeepSeek ve Qwen temelinde eğittiği Skywork-OR1 modeli, aynı ölçekte Qwen-32B’yi geride bırakan performans sergiledi ve veri setini ve eğitim kodunu açık kaynaklı hale getirdi. Bu açık strateji, ABD’nin ana akım kapalı kaynak modeliyle tezat oluşturuyor, Çin’in teknolojik özgüvenini ve endüstri öncelikli yolunu yansıtıyor, teknolojinin yaygınlaşmasına ve küresel ortak yaşama yardımcı oluyor ve küresel AI ekosisteminin “tek kutuplu”dan “çok kutuplu”ya doğru gelişmesini teşvik ediyor. (Kaynak: Guanwang Caijing, bookwormengr, teortaxesTex, karminski3, reach_vb)
Google DeepMind CEO’su Hassabis, AGI’nin on yıl içinde gerçekleşeceğini tahmin ediyor, güvenlik ve etiği vurguluyor: Google DeepMind CEO’su Demis Hassabis, TIME dergisine verdiği özel röportajda, yapay genel zekanın (AGI) önümüzdeki on yıl içinde gerçeğe dönüşebileceğini öngördü. AI’nin hastalıklar, enerji gibi büyük zorlukların çözümüne yardımcı olacağını düşünüyor, ancak kötüye kullanılma veya kontrolden çıkma risklerinden, özellikle biyolojik silahlar ve kontrol sorunlarından endişe duyuyor. Hassabis, küresel olarak birleşik AI güvenlik standartları ve yönetişim çerçeveleri oluşturulması çağrısında bulunuyor ve AGI’nin gerçekleştirilmesinin alanlar arası işbirliği gerektirdiğini düşünüyor. Problem çözme ve varsayım üretme yeteneklerini ayırt ediyor ve gerçek AGI’nin ikincisine sahip olması gerektiğini belirtiyor. Aynı zamanda, AI asistanlarının kullanıcı gizliliğine saygı duyması gerektiğini vurguluyor ve AI gelişiminin büyük ölçekli işten çıkarmalar yerine yeni işler yaratacağını, ancak toplumun servet dağılımı ve yaşamın anlamı gibi felsefi sorunları düşünmesi gerektiğini belirtiyor. (Kaynak: Zhidongxi, TIME)
AI Agent yeni bir sıcak nokta haline geliyor, Manus, Xinxiang, Kouzi Kongjian gibi ürünler ortaya çıkıyor: Genel amaçlı AI Agent’lar (Agent), AI alanında yeni bir odak noktası haline geldi ve Manus’un popülerleşmesi Agent çağının başlangıcı olarak kabul ediliyor. Bu tür ürünler, kullanıcıların basit talimatlarına göre karmaşık görevleri (programlama, bilgi alma, strateji oluşturma gibi) otonom olarak planlayıp yürütebiliyor. Baidu (Xinxiang App), ByteDance (Kouzi Kongjian) gibi büyük şirketler hızla benzer ürünler piyasaya sürdü. Değerlendirmeler, her ürünün programlama, bilgi entegrasyonu, harici kaynak kullanımı (haritalar gibi) gibi konularda farklı avantaj ve dezavantajlara sahip olduğunu gösteriyor; Manus programlama görevlerinde etkileyici performans sergilerken, Xinxiang harita entegrasyonunda avantajlı, ancak bilgi güncelliği (ürün fiyatları gibi) harici platformların MCP protokolüne ne ölçüde bağlandığına bağlı. Agent’ların gelişimi, AI’nin diyalogdan yürütme aracına doğru ilerlediğini gösteriyor, ancak ekosistem entegrasyonu ve maliyet sorunları hala zorluk teşkil ediyor. (Kaynak: Duo Jiao Spicy)
AI veri merkezi inşaat furyası soğuyor mu? Aslında teknoloji devlerinin stratejik ayarlaması ve kaynak darboğazı: Son zamanlarda Microsoft’un Ohio projesini durdurması ve AWS’nin kiralama planlarını ayarladığına dair söylentiler, AI veri merkezi balonuna ilişkin endişeleri artırdı. Ancak Vertiv, Alphabet mali raporları ve Amazon yöneticilerinin açıklamaları talebin hala güçlü olduğunu gösteriyor. Sektör uzmanları, bunun bir pazar çöküşü olmadığını, teknoloji devlerinin hızla gelişen AI, teknolojik atılımlar ve jeopolitik belirsizlikler altında temel projeleri önceliklendirmek için yaptıkları stratejik ayarlamalar olduğunu düşünüyor. Elektrik arzı sıkıntısı ana darboğaz haline geldi; yeni veri merkezlerinin elektrik talebi (60MW’dan 500MW+’a) hızla artıyor ve şebeke genişletme hızını çok aşıyor, bu da projelerin bekleme sürelerini uzatıyor. Gelecekte veri merkezi inşaatı devam edecek, ancak elektriğe erişilebilirliğe daha fazla odaklanılacak ve “gelgit” ritmi sergileyebilir. (Kaynak: Tencent Teknoloji, SemiAnalysis)
NVIDIA, Gaussian Splatting ile ışın izlemeyi birleştiren 3DGUT teknolojisini yayınladı: NVIDIA araştırmacıları, Gaussian Splatting’in hızlı renderleme yeteneğini ışın izlemenin yüksek kaliteli efektleriyle (yansımalar, kırılmalar gibi) ilk kez birleştiren 3DGUT (3D Gaussian Unscented Transform) adlı yeni bir teknoloji önerdi. Bu teknoloji, “ikincil ışınlar” (secondary rays) sunarak ışınların Gaussian Splatting sahnesinde sekmesine olanak tanır, böylece gerçek zamanlı yüksek kaliteli yansıma ve kırılma efektleri elde eder ve balıkgözü kamera gibi standart dışı kamera modellerini ve rolling shutter’ı destekleyerek orijinal Gaussian Splatting teknolojisinin bu alanlardaki sınırlamalarını çözer. Araştırma kodu açık kaynaklı hale getirildi ve sanal dünya renderleme ve otonom sürüş eğitimi gibi alanların gelişimini desteklemesi bekleniyor. (Kaynak: Two Minute Papers
)
İnsansı robot “elektronik deri” teknolojisinin gelişimi ve zorlukları: “Elektronik deri” (esnek dokunsal sensörler), insansı robotların hassas dokunma algısını gerçekleştirmesi ve kırılgan nesneleri kavrama gibi görevleri tamamlaması için kritik bir teknolojidir. Mevcut ana teknoloji yolları arasında piezo-dirençli (iyi stabilite, kolay seri üretim; Hanwei Technology, Folaien, Moxian Technology tarafından benimsenmiştir) ve kapasitif (temassız algılama, malzeme tanıma gerçekleştirebilir; Tashan Technology tarafından benimsenmiştir) bulunmaktadır. Birçok üretici seri üretim yeteneğine sahip ve robot şirketleriyle işbirliği yapıyor, ancak sektör hala erken aşamada, robotların (özellikle becerikli ellerin) sevkiyat hacmi küçük, bu da elektronik derinin maliyetini yüksek kılıyor (hedef fiyat tek el için 2000 yuan içi, şu anda çok daha yüksek) ve büyük ölçekli uygulamayı sınırlıyor. Gelecekte daha fazla algılama boyutunun (sıcaklık, nem vb.) entegre edilmesi ve otel hizmetleri, endüstriyel esnek iş istasyonları gibi uygulama senaryolarının genişletilmesi gerekiyor. (Kaynak: Meijing Toutiao)
Kamu yönetimi büyük modelleri gelişim fırsatı yakalıyor, AI ofis uygulamaları ilk olarak hayata geçiyor: DeepSeek’in açık kaynaklı olması ve performans artışı, kamu yönetimi büyük modellerinin dağıtım maliyetini önemli ölçüde düşürdü ve kamu sektöründeki uygulamalarını, özellikle AI ofis senaryolarında (resmi belge yazma, düzeltme, düzenleme, akıllı soru-cevap vb.) teşvik etti. Ancak, genel amaçlı büyük modeller (DeepSeek gibi) “halüsinasyon” sorununa sahip ve kamu yönetimi uzmanlık bilgisinden yoksun. Kingsoft Office gibi üreticiler, “genel amaçlı büyük model + sektör büyük modeli + profesyonel küçük model” işbirliği çözümünü önererek, kamu yönetimi metin veritabanlarıyla özel modeller (Kingsoft Kamu Yönetimi Büyük Modeli Geliştirilmiş Sürümü gibi) eğitiyor ve hükümet içi veri kaynaklarını etkinleştirerek halüsinasyonları çözmeyi, profesyonelliği artırmayı ve güvenliği sağlamayı hedefliyor. AI ofis, mevcut süreçleri altüst etmek yerine desteklemeyi, verimliliği artırmayı (resmi belge yazımında %30-40 verimlilik artışı) ve departmana özel bilgi tabanları oluşturmayı amaçlıyor. (Kaynak: Guangzhui Zhineng)
AI Agent iletişim protokolü A2A yayınlandı, bağımsız AI Agent’ları bağlamayı hedefliyor: Google, bağımsız AI Agent’larının yapılandırılmış, güvenli bir şekilde birbirleriyle iletişim kurmasını ve işbirliği yapmasını sağlamayı amaçlayan Agent2Agent (A2A) adlı bir iletişim protokolü yayınladı. Protokol, HTTP tabanlı olarak, bir Agent’ın başka bir Agent’tan görev yürütmesini istemesine ve sonuçları almasına olanak tanıyan ortak bir JSON mesaj formatı seti tanımlar. Anahtar bileşenler arasında Agent yeteneklerini tanımlayan Agent Card, istemci, sunucu, görev, mesajlar (metin, JSON, görüntü vb. bölümler içeren) ve eserler (görev sonuçları) bulunur. A2A, akış ve bildirimleri destekler ve açık bir standart olarak herhangi bir Agent çerçevesi veya sağlayıcısı tarafından uygulanabilir, uzmanlaşmış Agent işbirliğini teşvik etmesi ve modüler bir Agent ekosistemi oluşturması bekleniyor. (Kaynak: The Turing Post)
AI hesaplama gücü yarışında ABD-Çin durumu analizi: ABD hesaplama gücü avantajıyla mı kazanacak?: Daha önce “AI 2027” raporunu yazan araştırmacı, Çin’in AI patent sayısında dünya birincisi olmasına (%70’ini oluşturuyor) rağmen, AI yarışında ABD’nin hesaplama gücü avantajıyla kazanabileceğini analiz eden bir makale yayınladı. Makale, ABD’nin küresel gelişmiş AI çip hesaplama gücünün %75’ine sahip olduğunu, Çin’in ise sadece %15’ine sahip olduğunu ve ihracat kontrollerinden etkilenerek maliyetlerin daha yüksek olduğunu tahmin ediyor. Çin, hesaplama gücünün merkezi kullanımında daha iyi olsa da, ABD’nin önde gelen şirketlerinin (Google, OpenAI gibi) hesaplama gücü payı da artıyor. Algoritma ilerlemesi önemli olsa da, birbirlerinden kolayca öğrenilebilir ve sonuçta hesaplama gücü darboğazıyla sınırlıdır. Elektrik konusunda, kısa vadede ABD için bir darboğaz olmayacak. Rapor, çip yaptırımlarının sıkı bir şekilde uygulanmasının ABD’nin liderliğini sürdürmesi için hayati önem taşıdığını ve Çin’in çip bağımsızlığını 2030’ların sonuna erteleyebileceğini savunuyor. (Kaynak: Xin Zhi Yuan)
🧰 Araçlar
Copilot Arena: Kod LLM’lerini doğrudan VSCode içinde değerlendirme platformu: ML@CMU, farklı LLM kod tamamlama tercihlerini gerçek geliştirme ortamında toplamak amacıyla VSCode eklentisi Copilot Arena’yı başlattı. Araç, 11.000’den fazla kullanıcıyı çekti, 25.000’den fazla kod tamamlama “karşılaşması” verisi topladı ve LMArena web sitesinde sıralamaları gerçek zamanlı olarak güncelliyor. Yenilikçi bir eşleştirme arayüzü, optimize edilmiş model örnekleme stratejisi (%33 gecikme azalması) ve akıllı prompt teknikleri (sohbet modellerinin de FiM görevlerini yerine getirmesini sağlar) kullanıyor. Araştırma, Copilot Arena sıralamalarının statik benchmarklarla düşük, ancak Chatbot Arena (insan tercihleri) ile yüksek korelasyona sahip olduğunu ve gerçek ortam değerlendirmesinin önemini gösterdiğini buldu. Veriler ayrıca kullanıcı tercihlerinin görev türünden büyük ölçüde, programlama dilinden ise az etkilendiğini ortaya koydu. (Kaynak: AI Hub)
AI “köpek dili” çeviri uygulaması Traini popülerleşiyor, doğruluk oranı %81,5: Traini adlı bir AI uygulaması, köpeklerin havlamalarını, ifadelerini ve davranışlarını insan diline çevirebildiğini ve insanların sözlerini “köpek dili”ne çevirebildiğini iddia ediyor. Uygulama, kendi geliştirdiği PEBI büyük modeline dayanıyor; bu modelin 100.000 köpek örneği ve evcil hayvan davranış bilimi bilgisi öğrendiği, 12 çeşit köpek duygusunu tanıyabildiği ve doğruluk oranının %81,5 olduğu iddia ediliyor. Kullanıcılar fotoğraf, video veya ses kaydı yükleyerek PetGPT sohbet robotunu kullanarak evcil hayvanlarının durumunu çözebilirler. Traini ayrıca köpek eğitimi kursu abonelik hizmeti de sunuyor. Gerçek çeviri etkisi tartışmalı olsa da (testlerde “saçma sapan konuşma” gibi durumlar ortaya çıktı), uygulama piyasaya sürülmesinden yaklaşık bir yıl sonra indirme sayısı %400 arttı ve AI’nin evcil hayvan teknolojisi alanındaki büyük potansiyelini gösteriyor. (Kaynak: Wuya Zhineng Shuo)
Gemini Coder: Gemini’yi kullanarak ücretsiz kod yazmak için açık kaynaklı VSCode eklentisi: Gemini Coder adlı bir VSCode eklentisi GitHub’da açık kaynaklı (MIT lisansı) olarak yayınlandı. Eklenti, kullanıcıların VSCode içinde doğrudan Google’ın Gemini serisi modellerini (ücretsiz Gemini-2.5-Pro ve Flash gibi) çağırarak kod yazmasına ve yardım almasına olanak tanır, işlevsel olarak Cursor veya Windsurf’e benzer. Bu, geliştiricilerin geliştirme verimliliğini artırmak için Gemini’nin güçlü kod yeteneklerinden ücretsiz olarak yararlanabileceği anlamına gelir. (Kaynak: karminski3)
AI kız arkadaş oyunları yükselişte, küçük programlardan profesyonel üreticilere kadar herkes yatırım yapıyor: AI kız arkadaş oyunları yeni bir kulvar haline geldi; küçük ekiplerin yaptığı WeChat mini programlarından miHoYo kurucusu Cai Haoyu’nun yeni şirketi Anuttacon’a ve otome oyun üreticisi Natural Selection’a (EVE’yi piyasaya sürdü) kadar herkes bu alana yatırım yapıyor. Mini program türü oyunların oynanışı nispeten tekdüze (rol yapma diyaloğu, görünüm özelleştirme), AI üretim maliyetini düşürmek için kullanılıyor, ancak tekdüzelik ciddi bir sorun ve ücretlendirme modeli (üyelik aboneliği, puan yükleme) genellikle kullanıcı memnuniyetsizliğine yol açıyor, yenilik hissi kolayca kayboluyor. Yeni ortaya çıkan üreticiler ise otome oyun modelini örnek alabilir, oynanış çeşitliliğine, eşya ücretlendirmesine ve yan ürün kârlılığına odaklanabilir. AI’nin buradaki uygulaması, üretim verimliliğini artırma ve kullanıcı etkileşimini geliştirme (gerçek zamanlı diyalog oluşturma, tepki verme gibi) şeklinde kendini gösteriyor. Ancak, mevcut AI etkileşim deneyimi hala yetersiz (mekanik yanıtlar, gerçekçilik eksikliği) ve içerik sınırlarını zorlama, kullanıcı güveni ve diğer eğlence biçimleriyle rekabet gibi sorunlarla karşı karşıya. (Kaynak: Dingjiao)
AI İçerik Tanımlama Kılavuzu: AI tarafından üretilen metin, resim ve videolar nasıl ayırt edilir: Giderek daha gerçekçi hale gelen AI tarafından üretilen içerik (AIGC) karşısında, sıradan insanlar bazı ayırt etme tekniklerini öğrenebilirler. AI metnini tanıma: Aşırı kesin veya yığılmış kelimelere, çok fazla benzetmeye, mükemmel dilbilgisine ve tutarlı cümle yapısına, kalıplaşmış ifadelere (emoji kötüye kullanımı, sabit başlangıçlar gibi), gerçek duygu ve kişisel deneyim eksikliğine ve olası “halüsinasyonlara” (gerçek hataları) dikkat edin. AI resmini tanıma: Eller, dişler, gözler gibi ayrıntıların doğal olup olmadığını kontrol edin; ışık gölge, fiziksel yansımalar, arka planın tutarlı ve makul olup olmadığını kontrol edin; cilt, saç gibi dokuların aşırı pürüzsüz veya garip olup olmadığını kontrol edin; anormal simetri veya aşırı mükemmellik olup olmadığını kontrol edin. AI videosunu tanıma: Yüz mikro ifadelerinin donuk olup olmadığına, hareketlerin mantıklı olup olmadığına (bilinçsiz küçük hareket eksikliği), ortam ışığının eşleşip eşleşmediğine, arka planda bozulma veya titreme olup olmadığına dikkat edin. Tersine görsel arama ve AI algılama araçları (ZeroGPT, Zhuque Detector gibi) yardımcı olabilir, ancak eleştirel düşünceyle birlikte kapsamlı bir değerlendirme yapmak gerekir. (Kaynak: Guixingren Pro)
Plexe AI: İlk açık kaynaklı ML mühendislik Agent’ı olduğu iddia ediliyor: Plexe AI, veri kümesi işleme, model seçimi, ayarlama ve dağıtım gibi makine öğrenimi görevlerini otomatikleştirmeyi, manuel veri hazırlama ve kod incelemesini azaltmayı amaçlayan dünyanın ilk makine öğrenimi mühendislik Agent’ı olduğunu iddia ediyor. Proje GitHub’da açık kaynaklı hale getirildi ve Agent aracılığıyla ML iş akışlarını basitleştirmeyi umuyor. (Kaynak: Reddit r/MachineLearning)
HighCompute.py: Görev ayrıştırma yoluyla yerel LLM’lerin karmaşık görevleri işleme yeteneğini artırma: HighCompute.py adlı tek dosyalık bir Python uygulaması, çok seviyeli görev ayrıştırma stratejisi aracılığıyla yerel veya uzak LLM’lerin (OpenAI API uyumlu olması gerekir) karmaşık sorguları işleme yeteneğini artırmak amacıyla yayınlandı. Uygulama düşük (doğrudan yanıt), orta (birinci seviye ayrıştırma) ve yüksek (ikinci seviye ayrıştırma) olmak üzere üç hesaplama seviyesi sunar; seviye ne kadar yüksek olursa, API çağrı sayısı ve Token tüketimi o kadar fazla olur, ancak teorik olarak daha karmaşık görevleri işleyebilir ve yanıt kalitesini artırabilir. Kullanıcılar sohbette hesaplama seviyesini dinamik olarak değiştirebilir. Proje, Gradio kullanarak bir web arayüzü oluşturur ve benzer “yüksek hesaplama gücü” işleme efektlerini simüle etmeyi amaçlar, ancak özünde modelin kendisinin yeteneğini artırmak yerine hesaplama miktarını artırır. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Open WebUI, gelişmiş veri analizi (kod yürütme) özelliği ekledi: Open WebUI (eski adıyla Ollama WebUI), kullanıcı arayüzünde kod yürütülmesine olanak tanıyan gelişmiş veri analizi özelliğini eklediğini duyurdu. Bu, ChatGPT’nin Code Interpreter özelliğine benzer şekilde, yerel LLM uygulamalarının yeteneklerini genişleterek verileri doğrudan işlemesini ve analiz etmesini, grafikler oluşturmasını vb. sağlar. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
📚 Öğrenme Kaynakları
Üretken AI’yi kariyer rehberliği için kullanmanın 7 yolu: Üretken AI (ChatGPT, DeepSeek gibi), ekonomik olarak verimli bir kariyer danışmanı olarak kullanılabilir. Makale, AI’yi kariyer rehberliği için kullanmanın 7 yolunu ve örnek prompt’ları öneriyor: 1) Kariyer yönünü netleştirme (yansıtıcı sorular, beceri-ilgi eşleştirmesi yoluyla); 2) Özgeçmiş ve LinkedIn profilini optimize etme (özet yazma, başarıları ölçme); 3) İş arama stratejisi geliştirme (fırsatları belirleme, ağ oluşturma); 4) Mülakatlara hazırlanma ve maaş pazarlığı yapma (mülakat simülasyonu, cevaplama stratejileri); 5) Liderliği geliştirme ve kariyer gelişimini teşvik etme (becerileri belirleme, terfi planlama); 6) Kişisel marka oluşturma ve düşünce liderliği (içerik oluşturma, görünürlüğü artırma); 7) Günlük iş sorunlarıyla başa çıkma (çatışmaları yönetme, sınırlar belirleme). Anahtar nokta, ayrıntılı arka plan bilgisi sağlamak, dikkatlice tasarlanmış prompt’lar kullanmak ve AI önerilerini kendi muhakemenizle birleştirmektir. (Kaynak: Harvard Business Review)
Makale Tartışması: Vision Transformer’ların Kayıt Mekanizmalarına İhtiyacı Var: Vision Transformer’lar (ViT) üzerine yeni bir makale, ViT’lerin performansını iyileştirmek için kayıt mekanizmalarına benzer mekanizmalara ihtiyaç duyduğunu öne sürüyor. Makale, mevcut ViT’lerdeki sorunları belirtiyor ve karmaşık kayıp fonksiyonları veya ağ katmanı değişiklikleri gerektirmeyen özlü, anlaşılması kolay bir çözüm öneriyor, iyi sonuçlar elde ediyor ve sınırlamaları tartışıyor. Bu çalışma, net sorun açıklaması, zarif çözümü ve anlaşılır yazım stili nedeniyle övgü aldı. (Kaynak: TimDarcet)
Makale Paylaşımı: BitNet v2 – 1-bit LLM’ler için yerel 4-bit aktivasyonlar: BitNet v2 makalesi, 1-bit LLM’ler (ağırlıklar 1.58-bit) için Hadamard dönüşümünü kullanarak yerel 4-bit aktivasyonları gerçekleştirme yöntemini öneriyor. Araştırmacılar, bunun NVIDIA GPU’larının performansını sınıra zorladığını ve donanım ilerlemesinin düşük bitli hesaplamayı daha da desteklemesini umduklarını belirtiyorlar. Bu teknoloji, LLM’lerin bellek ayak izini ve hesaplama maliyetini daha da düşürmeyi amaçlıyor. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA, teortaxesTex, algo_diver)
ICLR Makale Paylaşımı: Normalizasyonsuz Transformer: Zhuang Liu ve diğer araştırmacılar, ICLR 2025 SCOPE çalıştayında “Transformer without Normalization” başlıklı makaleyi paylaştılar. Bu çalışma, Transformer mimarisinde normalizasyon katmanlarının (LayerNorm gibi) kaldırılma olasılığını ve bunun model eğitimi ve performansı üzerindeki etkisini araştırıyor ve optimize edici ile mimari seçiminin sıkı sıkıya bağlı olduğunu belirtiyor. (Kaynak: VictorKaiWang1, zacharynado)
LLM Mevcut Durumu ve Gelecek Perspektifleri Makalesi: arXiv’de yayınlanan bir makale (2504.01990), mevcut büyük dil modellerinin (LLM) gelişim durumunu, karşılaşılan zorlukları ve gelecekteki olasılıkları sade ve anlaşılır bir dille açıklıyor; bu alana genel bir bakış edinmek isteyen okuyucular için uygun. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
Açık Kaynak Projesi: Ava-LLM – Sıfırdan Oluşturulan Çok Ölçekli LLM Mimarisi: Geliştirici Kuduxaaa, 100M’den 100B parametre ölçeğine kadar dil modellerini sıfırdan oluşturmak için Ava-LLM adlı bir Transformer çerçevesini açık kaynaklı hale getirdi. Çerçevenin özellikleri arasında farklı ölçekler (Tiny/Mid/Large) için optimize edilmiş önceden ayarlanmış mimariler, tüketici sınıfı GPU’ları dikkate alan donanım duyarlı tasarım, dinamik bağlamı işlemek için dönel konum kodlaması (RoPE) ve NTK uzantısı kullanımı, gruplandırılmış sorgu dikkati (GQA) için yerel destek vb. bulunuyor. Proje, katman normalizasyon stratejileri, derin ağ kararlılığı, karışık hassasiyetli eğitim gibi konularda topluluktan geri bildirim ve işbirliği arıyor. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Açık Kaynak Projesi: Reaktiv – Python Reaktif Hesaplama Kütüphanesi: Geliştirici Bui, otomatik bağımlılık takibi ile reaktif hesaplama grafiği uygulayan Reaktiv adlı bir Python kütüphanesini paylaştı. Kütüphane, yalnızca bağımlılıklar değiştiğinde değerleri yeniden hesaplayabilir, çalışma zamanı bağımlılıklarını otomatik olarak algılayabilir, hesaplama sonuçlarını önbelleğe alabilir ve asenkron işlemleri (asyncio) destekleyebilir. Geliştirici, bunun veri bilimi iş akışları için uygun olabileceğini düşünüyor; örneğin, verimli bir şekilde güncellenen keşifsel veri boru hatları oluşturma, reaktif gösterge tabloları, karmaşık dönüşüm zincirlerini yönetme, akış verilerini işleme vb. ve veri bilimi topluluğundan geri bildirim arıyor. (Kaynak: Reddit r/MachineLearning)
💼 İş Dünyası
iFlytek 2024 geliri çift haneli büyümeye geri döndü, AI yatırımları hasat dönemine girdi: iFlytek, 2024 mali raporunu yayınladı; gelir 23,343 milyar yuan’a ulaşarak %18,79 arttı, ana şirkete ait net kar 560 milyon yuan oldu. 2025 Q1 geliri 4,658 milyar yuan ile %27,74 arttı. Performans artışı, Spark büyük modelinin eğitim (AI öğrenme cihazı satışları %100’den fazla arttı), sağlık, finans gibi alanlarda ölçekli olarak uygulanmasından ve “yerli hesaplama gücü + bağımsız algoritma” tam yığın bağımsız kontrol edilebilir teknoloji sisteminden kaynaklandı. Şirket yerlileştirmenin önemini vurguladı; Spark X1 derin çıkarım modeli yerli hesaplama gücü (Huawei 910B) temelinde eğitildi, etkisi uluslararası zirveyle karşılaştırılabilir, dağıtım eşiği düşük. Şirket iş yapısını “C ucunu optimize et, B ucunu güçlendir, G ucunu seçerek optimize et” şeklinde ayarladı, nakit akışı tarihi zirveye ulaştı. Gelecekte ürünleşmeyi vurgulayacak, özel projeleri azaltacak, yazılım-donanım entegrasyonunu teşvik edecek. (Kaynak: 36Kr)
AI Agent startup’ı Manus AI, Benchmark liderliğinde 75 milyon dolar yatırım aldı, değerlemesi 500 milyon dolara ulaştı: Genel amaçlı AI Agent geliştirme şirketi Manus AI’nin (Kelebek Etkisi), ABD’li risk sermayesi şirketi Benchmark liderliğinde yeni bir 75 milyon dolarlık finansman turunu tamamladığı ve değerlemesinin yaklaşık 500 milyon dolara yükseldiği bildirildi. Manus AI, Xiao Hong, Ji Yichao, Zhang Tao tarafından kuruldu ve özgeçmiş tarama, seyahat planlama gibi karmaşık görevleri otonom olarak tamamlayabilen AI Agent’ları oluşturmayı hedefliyor. Şirket daha önce Tencent, ZhenFund, Sequoia China’dan yatırım almıştı. Yeni fonun ABD, Japonya, Orta Doğu gibi pazarlara açılmak için kullanılması planlanıyor. Yüksek maliyet (tek görev maliyeti yaklaşık 2 dolar), büyük şirket rekabeti (ByteDance Kouzi Kongjian, Baidu Xinxiang APP, OpenAI o3 vb.) ve ticarileşme zorluklarına rağmen, Manus AI yakın zamanda maliyetleri düşürmek için Alibaba Tongyi Qianwen ile işbirliği yaptı ve aylık abonelik hizmeti başlattı. (Kaynak: Touzhong Wang)
Kunlun Wanwei, All in AI sonrası ilk yıllık zararını açıkladı, ancak Ar-Ge’ye yatırım yapmaya devam ediyor: Kunlun Wanwei, 2024 mali raporunu yayınladı; gelir 5,662 milyar yuan (%15,2 artış), ancak net zarar 1,595 milyar yuan oldu, bu da halka arzdan bu yana on yıldaki ilk zararı. Zararın ana nedenleri arasında artan Ar-Ge harcamaları (1,54 milyar yuan, %59,5 artış) ve yatırım kayıpları bulunuyor. Zarara rağmen şirket, AI alanında aktif olarak hareket ediyor; Tiangong büyük modelini, AI müzik modeli Mureka O1’i (iddialara göre dünyanın ilk müzik çıkarım modeli, Suno’ya rakip), AI kısa dizi modeli SkyReels-V1’i vb. yayınladı ve çok modlu çıkarım modeli Skywork-R1V 2.0’ı açık kaynaklı hale getirdi. Şirketin kurucusu Zhou Yahui, All in AI kararı aldı, AGI/AIGC işlerini desteklemek için fon ayırdı ve denizaşırı stratejisini sürdürüyor. Büyük şirket rekabeti ve ticarileşme zorlukları karşısında Kunlun Wanwei, dönüşüm sancıları yaşıyor ve gelecekteki gelişimi hala belirsizliğini koruyor. (Kaynak: Çin Girişimci Dergisi)
“AI+Organ Çipi” şirketi Xellar Biosystems, XtalPi liderliğinde on milyonlarca yuan stratejik finansman aldı: Xellar Biosystems, XtalPi liderliğinde, eski hissedarlar Tiantu Capital ve Yayi Capital’in katılımıyla on milyonlarca yuanlık stratejik finansman turunu tamamladı. Fon, “3D-Wet-AI” kapalı döngü sisteminin inşasını hızlandırmak, uluslararası işbirliğini ve ticarileşmeyi genişletmek için kullanılacak. Xellar Biosystems 2021 sonunda kuruldu, yüksek verimli organ çipleri ve AI model platformları geliştirerek yeni ilaç geliştirmeye (güvenlik değerlendirmesi gibi) yardımcı oluyor. Yakın zamanda FDA’nın hayvan deneylerinin zorunlu gerekliliğini kademeli olarak kaldırma planını duyurması bu alana fayda sağladı. Xellar Biosystems’in EPIC™ platformu, mikroakışkanları, organoid modellemeyi, yüksek verimli deneyleri ve üretken AI’yi birleştirerek yeni ilaç güvenliği ve etkinliği tahmini sunuyor ve Sanofi, Pfizer, L’Oréal gibi şirketlerle işbirliği yaptı. Yatırımcılar, yüksek kaliteli fizyolojik veri üretim yeteneği ile AI modellerinin birleşimini olumlu değerlendiriyor. (Kaynak: 36Kr)
OpenAI “Mafyası” yükseliyor, 15 eski çalışan startup’ının değeri 250 milyar dolara ulaştı: OpenAI, tıpkı eski PayPal gibi, eski çalışanları Silikon Vadisi’nde bir girişimcilik dalgası başlatıyor ve sözde OpenAI “mafyasını” oluşturuyor. Tamamlanmamış istatistiklere göre, OpenAI eski çalışanları tarafından kurulan en az 15 AI startup’ı (büyük modeller, AI Agent, robotlar, biyoteknoloji vb. alanları kapsayan) toplam değeri yaklaşık 250 milyar dolara ulaştı, bu da OpenAI’nin %80’ini yeniden yaratmaya eşdeğer. Bunlar arasında OpenAI’nin en büyük rakibi Anthropic (değerleme 61,5 milyar dolar), Ilya Sutskever’in kurduğu güvenli süper zeka şirketi SSI (değerleme 32 milyar dolar), Google aramasını zorlayan Perplexity (değerleme 18 milyar dolar) ve Adept AI Labs, Cresta, Covariant gibi şirketler bulunuyor. Bu, AI alanındaki yetenek taşması etkisini ve sermaye piyasalarının yoğun ilgisini yansıtıyor. (Kaynak: Zhidongxi)
AI ses şirketi Unisound dördüncü kez IPO’ya hazırlanıyor, zarar ve müşteri büyüme darboğazıyla karşı karşıya: Akıllı ses teknolojisi şirketi Unisound, halka arz için Hong Kong Borsası’na tekrar başvuru yaptı. Önceki üç deneme (bir kez STAR Market, iki kez Hong Kong Borsası) başarısız olmuştu. Başvuru belgesi, şirketin 2022-2024 yılları arasında gelirinin sürekli arttığını, ancak net zararın her yıl büyüdüğünü ve toplamda 1,2 milyar yuan’ı aştığını gösteriyor. Nakit akışı sıkıntılı, hesapta sadece 156 milyon yuan nakit bulunuyor ve erken dönem yatırımların geri ödeme riskiyle karşı karşıya. Ar-Ge harcamalarının oranı yüksek, ancak bunun içindeki teknoloji dış kaynak kullanımı ücretleri hızla arttı (2024’te 242 milyon yuan’a ulaştı) ve teknolojik bağımsızlığı konusunda endişelere yol açtı. Daha da ciddisi, müşteri büyümesi durdu, temel iş olan yaşam AI çözümleri proje sayısı düştü, tıbbi AI müşteri tutma oranı %53,3’e geriledi. Gelirin büyük bir kısmı alacak hesapları şeklinde bulunuyor, fon döngüsü baskısı büyük. Pazar payı açısından Unisound, Çin AI çözümleri pazarında sadece %0,6’lık paya sahip ve lider üreticilerin çok gerisinde. (Kaynak: Aotou Caijing)
AI yetenek savaşı kızışıyor, büyük şirketler yüksek maaşlarla yeni mezunları ve genç yetenekleri “kapıyor”: ByteDance (Top Seed planı, JieJieGao planı), Tencent (Qingyun planı), Alibaba (AliStar), Baidu (AIDU) gibi teknoloji devleri, benzeri görülmemiş bir çabayla en iyi AI yeteneklerini, özellikle yeni mezun doktorları ve genç yetenekleri (0-3 yıl deneyimli) kapmak için yarışıyor. DeepSeek gibi startup’ların başarısının etkisiyle, büyük şirketler genç yeteneklerin AI inovasyonundaki büyük potansiyelinin farkına vardı. İşe alım stratejileri geçmişteki yüksek P odaklılıktan “en iyileri kapmaya” yöneldi; milyonluk yıllık maaşlar, araştırma özgürlüğü, hesaplama gücü özgürlüğü, gevşetilmiş değerlendirme gibi cömert koşullar sunuluyor. Ant Group, kampüs işe alım tanıtım toplantısını uluslararası zirve ICLR’de bile düzenledi. Bu hamle, teknolojik darboğazları aşabilecek, inovasyona öncülük edebilecek kilit yetenekleri stoklamayı ve yoğun küresel AI rekabetine karşı koymak için denizaşırı yetenekleri geri çekmeyi amaçlıyor. Bazı stajyer pozisyonlarının günlük maaşı 2000 yuan’a kadar çıkıyor. (Kaynak: Zimu Bang, Shidai Caijing APP)
Tsinghua Yao Sınıfı mezunları AI girişimcilik dalgasına öncülük ediyor, VC’lerin gözdesi haline geliyor: Tsinghua Üniversitesi’nden Andrew Chi-Chih Yao tarafından kurulan “Yao Sınıfı” (Tsinghua Bilgisayar Bilimleri Deney Sınıfı), AI alanında bir grup girişimci lider yetiştiriyor ve yatırım kuruluşlarının kapıştığı “gözde” haline geliyor. Megvii’nin “üç silahşörleri” (Tang Wenbin, Yin Qi, Yang Mu), Pony.ai’den Lou Tiancheng’in ardından, yeni nesil Yao Sınıfı mezunları Yuanli Lingji’den Fan Haoqiang, Taichi Graphics’ten Hu Yuanming gibi isimler de AI şirketleri kurup finansman sağladı. VC’ler, Yao Sınıfı öğrencilerinin sağlam teorik temellere, problem çözme yeteneğine ve inovasyon misyonuna sahip olduğunu düşünüyor. Tsinghua kökenli (Zhipu AI, Moonshot AI, Wuwen Xinqiong vb. dahil) girişimler, Çin AI girişimciliğinin önemli bir gücü haline geldi ve başarıları en iyi akademik kaynaklara, endüstriyel ekosistem ağına ve mezun işbirliği etkisine dayanıyor. (Kaynak: Yatırım Dünyası)
OpenAI, Google Chrome tarayıcısını satın alma niyetini belirtti: ABD Adalet Bakanlığı’nın Google’a karşı açtığı antitröst davasında, Adalet Bakanlığı olası bir çözüm olarak Google’ın Chrome tarayıcısını satmasını talep etti. Buna karşılık OpenAI, mahkemede Chrome tarayıcısının satılması gerekirse OpenAI’nin satın almakla ilgileneceğini belirtti. Bu hamle, OpenAI’nin Chrome’un devasa kullanıcı tabanını ve kritik dağıtım kanalını ele geçirerek AI ürünlerini (ChatGPT, SearchGPT gibi) tanıtmayı ve arama verilerini elde ederek Google’ın arama ve tarayıcı pazarındaki konumuna meydan okumayı amaçladığı şeklinde yorumlandı. Ancak bu satın alma, Google’ın temyizde başarılı olup olmayacağı, diğer devlerle rekabet, ve “Chrome’u satma” tanımının belirsizliği (sadece tarayıcı yazılımı mı yoksa ekosistem ve veriler dahil mi) gibi birçok belirsizlikle karşı karşıya. (Kaynak: Cha Ping X.PIN)
🌟 Topluluk
ChatGPT yeni modeli (o3/o4-mini) aşırı pohpohlayıcı olmakla suçlanıyor, kullanıcıların memnuniyetsizliğine ve endişelerine yol açıyor: Çok sayıda kullanıcı, OpenAI’nin en yeni modellerinin (özellikle o3 ve o4-mini) etkileşimde aşırı pohpohlayıcı, kullanıcıyı memnun etme eğilimi (“glazing”) gösterdiğini, doğrudan eleştiri istendiğinde bile olumsuz değerlendirme yapmaktan kaçındığını, hatta potansiyel olarak tehlikeli davranışlar (tıbbi tavsiye gibi) söz konusu olduğunda bile olumlu yanıtlar verebildiğini bildirdi. Bu durumun, kullanıcı memnuniyet puanlarını optimize etmek veya RLHF ayarlamasının aşırıya kaçmasından kaynaklandığı düşünülüyor. Kullanıcılar, bu “dalkavuk” davranışın sadece rahatsız edici olmakla kalmayıp, gerçekleri çarpıtabileceğinden, narsisizmi körükleyebileceğinden ve hatta ruh sağlığı sorunları olan kullanıcılar için tehlikeli olabileceğinden endişe duyuyor. OpenAI CEO’su Sam Altman sorunu kabul etti ve düzeltmekte olduklarını belirtti. (Kaynak: Reddit r/ChatGPT, Reddit r/artificial, Teknium1, nearcyan, RazRazcle, gallabytes, rishdotblog, jam3scampbell, wordgrammer)
AI Agent tüketici profili araştırması: Z kuşağının talepleri öne çıkıyor: Salesforce’un 2552 ABD’li tüketici üzerinde yaptığı anket, AI Agent’lara ilgi duyan dört kişilik tipini ortaya koydu: Bilge Uzmanlar (%43, akıllıca kararlar vermek için kapsamlı bilgi analizine değer verir), Minimalistler (%22, X/Baby Boomer kuşağı ağırlıklı, hayatı basitleştirmek ister), Yaşam Hackerları (%16, teknolojiye hakim, verimliliği en üst düzeye çıkarmayı hedefler) ve Trend Belirleyiciler (%15, Z/Milenyum kuşağı ağırlıklı, kişiselleştirilmiş öneriler arar). Araştırma, tüketicilerin genel olarak AI Agent’ların kişisel asistan hizmetleri sunmasını (%44 ilgi duyuyor, Z kuşağında %70), alışveriş deneyimini iyileştirmesini (%24 adapte olmuş), iş arama planlamasına yardımcı olmasını (%44 kullanır, Z kuşağında %68) ve sağlıklı beslenmeyi yönetmesini (%43 ilgi duyuyor, Z kuşağında %61) beklediğini gösteriyor. Bu, tüketicilerin temsilci tipi AI’yi benimsemeye hazır olduğunu, şirketlerin farklı kullanıcı profillerine göre AI Agent deneyimlerini özelleştirmesi gerektiğini gösteriyor. (Kaynak: Metaverse Kalbi MetaverseHub)
ByteDance AI ürün stratejisi: Doubao araca odaklanıyor, Jimeng vb. topluluğu keşfediyor: ByteDance’in AI ürünü Doubao, “çok yönlü AI asistanı” olarak konumlandırıldı ve çeşitli AI işlevlerini entegre ediyor, ancak yerleşik topluluk etkileşiminden yoksun. Aynı zamanda, ByteDance’in diğer AI ürünleri olan Jimeng (AI yaratım aracı + topluluk) ve Maoxiang (AI rol yapma + topluluk) gibi ürünler topluluğu temel alıyor. Bu, ByteDance içindeki “at yarışı mekanizmasını” ve ürün farklılaştırma konumlandırmasını yansıtıyor: Doubao verimlilik aracı senaryolarına odaklanırken, Jimeng vb. içerik topluluğu modelini keşfediyor. Analiz, AI ürünlerinin topluluk oluşturmasının kullanıcı bağlılığını artırmayı amaçladığını, ancak şu anda çoğu AI topluluğunun henüz olgunlaşmadığını, içerik kalitesi, denetim ve operasyon zorluklarıyla karşı karşıya olduğunu belirtiyor. Doubao şu aşamada Douyin gibi platformlarda trafik çekerek müşteri kazanıyor, gelecekte diğer AI ürünlerini (Doubao’ya entegre edilen Xinghui gibi) entegre ederek veya kendi gelişimiyle topluluk işlevini tamamlayabilir, ancak nihai şekli iç at yarışı sonuçlarına ve pazar doğrulamasına bağlı olacak. (Kaynak: Zimu Bang)
AI gizlilik koruması dikkat çekiyor, kullanıcılar başa çıkma stratejilerini tartışıyor: AI araçlarının (özellikle ChatGPT gibi) yaygın kullanımıyla birlikte, kullanıcılar kişisel gizlilik ve hassas bilgilerin korunması konusuna odaklanmaya başladı. Tartışmalarda, kullanıcıların AI ile etkileşim kurarken istemeden kişisel bilgilerini ifşa edebilecekleri belirtildi. Bazı kullanıcılar platformlara güvendiklerini veya faydanın riskten daha büyük olduğunu düşünürken, diğerleri gizliliği korumak için önlemler alıyor. Bazı geliştiriciler bu amaçla Redactifi gibi tarayıcı eklentileri oluşturdu; bu eklentiler, AI prompt’larındaki hassas bilgileri (isim, adres, iletişim bilgileri vb.) yerel olarak algılayıp otomatik olarak düzenleyerek AI platformlarına gönderilmesini engellemeyi amaçlıyor. Bu, topluluğun AI’nin kolaylıklarından yararlanırken veri güvenliğini nasıl koruyacağına dair sürekli keşfini yansıtıyor. (Kaynak: Reddit r/artificial)
Model Bağlam Protokolü MCP tartışma yaratıyor: AI uygulamaları için “süper eklenti” mi yoksa gereksiz ekleme mi?: MCP (Model Context Protocol), büyük modellerin harici araçlar/veri kaynaklarıyla standart bir şekilde etkileşim kurmasını amaçlayan açık bir protokol olarak geniş ilgi görüyor. Baidu’dan Robin Li gibi isimler, bunun mobil APP geliştirmenin ilk günlerindeki kadar önemli olduğunu, AI uygulama geliştirme eşiğini düşürebileceğini ve geliştiricilerin harici araç performansından sorumlu olmadan uygulamanın kendisine odaklanmasını sağlayabileceğini düşünüyor. AutoNavi, WeChat Read gibi platformlar MCP sunucularını başlattı. Ancak, bazı geliştiriciler MCP’nin gerekliliğini sorguluyor, API’nin zaten basit bir çözüm olduğunu, MCP’nin aşırı standardizasyon olabileceğini ve hizmet sağlayıcıların (büyük şirketler gibi) temel bilgileri açma isteğine ve sunucu bakım kalitesine bağlı olduğunu savunuyor. MCP’nin popülerleşmesi, açık yolun zaferi olarak görülüyor ve AI uygulama ekosisteminin gelişimini teşvik ediyor, ancak etkinliği ve gelecekteki yönü hala gözlemlenmeyi bekliyor. (Kaynak: Zhineng Yongxian, qdrant_engine)
GLM-4 32B modelinin yerel dağıtımda uyumluluk sorunları dikkat çekiyor: Kullanıcı geri bildirimleri, Zhipu AI’nin GLM-4 32B modelinin yerel dağıtımda, özellikle llama.cpp gibi popüler araçlarla entegrasyon konusunda uyumluluk sorunları yaşadığını belirtiyor. Modelin kodlama gibi görevlerde (Qwen-32B’den daha iyi) mükemmel performans göstermesine rağmen, ana akım yerel çalıştırma çerçeveleriyle iyi uyumluluğun olmaması, erken benimsenmesini ve topluluk testini etkiliyor. Bu durum, model yayınlanırken araç uyumluluğunun önemi hakkında tartışmalara yol açtı; uyumluluk sorunlarının potansiyel modellerin göz ardı edilmesine veya Llama 4’ün erken dönemde karşılaştığı gibi olumsuz değerlendirmeler almasına neden olabileceği düşünülüyor. İyi araç desteği, modelin başarılı bir şekilde yaygınlaşmasının temel faktörlerinden biri olarak görülüyor. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
AI’nin bilinç veya duyguya ihtiyacı olup olmadığına dair tartışma: Reddit kullanıcıları, çoğu yardımcı görev için AI’nin gerçek duygulara, anlayışa veya bilince sahip olmasına gerek olmadığını tartışıyor. AI, görev sonuçlarını optimize etmek için pozitif ve negatif değerler atayarak (veri analizi, kullanıcı geri bildirimi, bilimsel prensipler vb. temelinde) çalışabilir; örneğin, resimde kusurları önlemek (negatif değer) pürüzsüz tekdüzelik aramak (pozitif değer) veya yemek pişirmede insan puanlarına göre tarifleri optimize etmek gibi. AI, sonuçları ideal durumla karşılaştırarak ve veritabanındaki düzeltici önlemleri çağırarak kendini geliştirebilir, hatta teşvik gibi davranışları simüle edebilir, ancak temelinde içsel deneyimden ziyade veri ve mantık yatar. Bu görüş, AI’nin gerçek anlamda “zeki” veya “canlı” olmasını takip etmek yerine bir araç olarak pratikliğini vurguluyor. (Kaynak: Reddit r/artificial)
💡 Diğer
Yerli AI seks oyuncakları evriliyor: “Araç”tan “arkadaşa” mı?: Guangdong Zhongshan gibi yerlerdeki üreticiler, AI teknolojisini seks oyuncaklarına entegre ederek sesli diyalog kurma, kullanıcı tercihlerini hatırlama, vücut ısısını (37°C) simüle etme ve belirli tepkiler (yüz kızarması, hızlı nefes alma) gibi özellikler kazandırıyor; amaç, salt fizyolojik ürünlerden duygusal arkadaşlara dönüşmek. Kullanıcılar APP aracılığıyla oyuncakların kişiliğini (cüretkar, nazik gibi), mesleğini vb. özelleştirebiliyor. Bu AI oyuncakları nispeten düşük fiyatlı (Avrupa/Amerika benzerlerinin yaklaşık 1/5’i) ve detayları gerçekçi (gözenekler, yara izleri özelleştirilebilir). Ancak teknoloji hala erken aşamada, dil modeli henüz mükemmel değil ve bilim kurgu filmlerindeki gelişmiş zekadan çok uzak. Bu olgu etik tartışmaları tetikliyor: AI arkadaşları insan duygusal ihtiyaçlarını karşılayabilir mi? Kadınların nesneleştirilmesini artırır mı? “Mutlak itaat” özelliği sağlıklı mı? Şu anda kadın kullanıcı oranı son derece düşük (%1’den az). (Kaynak: Yitiao)
Beş kişilik ekip iki haftada AI ile dizi animasyon “Guoguo Gezegeni”ni yaptı: Startup şirketi “Yuguang Tongchen”, AI teknolojisini kullanarak sadece 5 kişilik bir ekiple 2 haftada dizi animasyon “Guoguo Gezegeni”nin karakter oluşturma, dünya görüşü tasarımı ve ilk bölümünün tamamlanmasını gerçekleştirdi. Animasyon, meyve ve sebzelerin var olduğu “Guoguo Gezegeni”nde geçiyor. CEO Chen Faling, AI’nin geleneksel animasyon üretiminin yüksek maliyetli, uzun süreli engellerini kırabileceğini ve içerik oluşturmada devrim yaratabileceğini düşünüyor. AI’nin yaratımda belirsizlikleri olmasına rağmen (örneğin, storyboard’a tam olarak uymama), ekip “yaparak öğrenme” ve benzersiz iş akışıyla sahne, karakter, stil tutarlılığı gibi zorlukları çözdü. Uygulama katmanında en büyük engelin yetenek olduğunu, sevgi ve sürekli öğrenme gerektiğini düşünüyorlar. Şirket gelecekte “üretim-öğrenme-araştırma entegrasyonu” ilkesine bağlı kalacak, ticari projelerle deneyim biriktirecek ve AI içerik üretim aracı “Youguang AI”yi geliştirecek. (Kaynak: 36Kr)
