Anahtar Kelimeler：Qwen3, MCP Protokolü, AI Agent, Büyük Dil Modeli, Tongyi Qianwen Modeli, Model Bağlam Protokolü, Hibrit Çıkarım Modeli, AI Aracı Araç Çağrısı, Açık Kaynak Büyük Dil Modeli
🔥 Odak Noktası
Qwen3 serisi modeller yayınlandı ve açık kaynaklı hale getirildi: Alibaba, yeni nesil Tongyi Qianwen modeli Qwen3 serisini yayınladı ve açık kaynaklı hale getirdi. Seri, 0.6B ila 235B parametre arasında 8 model içeriyor (2 MoE, 6 Dense). Amiral gemisi model Qwen3-235B-A22B, performans açısından DeepSeek-R1 ve OpenAI o1’i geride bırakarak küresel açık kaynak modelleri arasında zirveye yerleşti. Qwen3, Çin’in ilk hibrit çıkarım modelidir; hızlı ve yavaş düşünme modlarını entegre ederek hesaplama gücünden önemli ölçüde tasarruf sağlar ve dağıtım maliyeti benzer modellerin yalnızca 1/3’üdür. Model, yerel olarak MCP protokolünü ve güçlü araç çağırma yeteneklerini destekleyerek Agent yeteneklerini güçlendirir ve 119 dili destekler. Bu açık kaynak sürümü Apache 2.0 lisansını kullanmaktadır. Modeller, Modá Topluluğu (ModelScope), HuggingFace gibi platformlarda kullanıma sunulmuştur ve bireysel kullanıcılar Tongyi APP aracılığıyla deneyimleyebilir. (Kaynak: InfoQ, GeekPark, CSDN, Zhi Mian AI, Kazk)
AI Agent’ın “evrensel prizi” MCP protokolü ilgi çekiyor ve planlamalara konu oluyor: AI modellerini harici araçlar ve veri kaynaklarıyla bağlayan standartlaştırılmış bir arayüz olan Model Bağlam Protokolü (MCP), Baidu, Alibaba, Tencent, ByteDance gibi büyük şirketlerin odak noktası haline geliyor. MCP, AI’ın harici araçları entegre ederken karşılaştığı verimsizlik ve standart eksikliği sorunlarını çözmeyi, “bir kez paketle, birçok yerde çağır” prensibini gerçekleştirmeyi ve AI Agent (akıllı ajanlar) için güçlü bir teknolojik temel ve ekosistem desteği sağlamayı amaçlıyor. Baidu, Alibaba, ByteDance gibi şirketler, MCP uyumlu platformlar veya hizmetler (Baidu Qianfan, Alibaba Cloud Bailian, ByteDance Coze Space, Nano AI gibi) başlattı ve haritalar, e-ticaret, arama gibi çeşitli araçları entegre ederek AI Agent’ın ofis, yaşam hizmetleri gibi birçok senaryoda uygulanmasını teşvik ediyor. MCP’nin yaygınlaşması, AI akıllı ajanlarının patlamasının anahtarı olarak görülüyor ve AI uygulama geliştirme paradigmasının değişimine işaret ediyor. (Kaynak: 36Kr, Shan Zi, X Research Yuan, InfoQ, InfoQ)
AI’ın belirli görevlerdeki yetenekleri tartışmalara yol açıyor: Son zamanlarda yaşanan birçok olay, AI’ın belirli görevlerdeki yeteneklerinin temel uygulamaların ötesine geçtiğini göstererek geniş çaplı tartışmalara neden oldu. Örneğin, Salesforce, Apex kodunun %20’sinin AI (Agentforce) tarafından yazıldığını, bunun da önemli ölçüde geliştirme süresi tasarrufu sağladığını ve geliştirici rolünü daha stratejik yönlere kaydırdığını açıkladı. Aynı zamanda Anthropic, Claude Code akıllı ajanının görevlerinin %79’unu otomatik olarak tamamladığını, özellikle ön uç geliştirme alanında öne çıktığını ve startup’ların benimseme oranının büyük şirketlerden daha yüksek olduğunu bildirdi. Ayrıca, AI’ın tic-tac-toe gibi basit mantık oyunlarındaki performansı da odak noktası haline geldi; Karpathy büyük modellerin tic-tac-toe’yu iyi oynayamadığını düşünse de, OpenAI’den Noam Brown, o3 modelinin yeteneklerini, hatta resme bakarak oynama yeteneğini bile sergiledi. Bu gelişmeler, AI’ın otomasyon, kod üretimi ve belirli mantık görevlerindeki potansiyelini ve zorluklarını vurguluyor. (Kaynak: 36Kr, Xinzhiyuan, QubitAI)
OpenAI, ChatGPT’ye alışveriş özelliği ekleyerek Google arama hegemonyasına meydan okuyor: OpenAI, ChatGPT’ye alışveriş özelliği eklediğini duyurdu. Kullanıcılar giriş yapmadan ürün arayabilir, fiyat karşılaştırabilir ve satın alma düğmesi aracılığıyla satıcının web sitesine giderek ödemeyi tamamlayabilir. Bu özellik, kullanıcı tercihlerini ve (profesyonel medya ve kullanıcı forumları dahil) tüm ağdaki değerlendirmeleri analiz etmek için AI kullanarak ürün önerir ve kullanıcıların öncelikli olarak referans alınacak değerlendirme kaynaklarını belirtmelerine olanak tanır. Google Alışveriş’ten farklı olarak, ChatGPT’nin mevcut öneri sonuçları ücretli sıralama veya ticari sponsorluk içermiyor. Bu hamle, OpenAI’nin e-ticarete girme ve Google’ın arama reklamcılığı temel işine meydan okuma yolunda attığı önemli bir adım olarak görülüyor. Gelecekte bağlı kuruluş pazarlama gelir paylaşımının nasıl ele alınacağı henüz belirsiz; OpenAI şu anda kullanıcı deneyimine öncelik verdiğini ve gelecekte farklı modelleri test edebileceğini belirtiyor. (Kaynak: Tencent Tech, Big Data Digest, Zimu Bang)
🎯 Eğilimler
DeepSeek teknolojisi sektörde ilgi ve tartışma yaratıyor: DeepSeek modeli, çıkarım yetenekleri ve benzersiz MLA (Çok Seviyeli Dikkat Sıkıştırma) teknolojisi ile AI alanında geniş ilgi görüyor. MLA, anahtar ve değer vektörlerini çift katmanlı sıkıştırarak bellek kullanımını önemli ölçüde azaltır (testlerde geleneksel yöntemlerin %5-%13’ü kadar) ve çıkarım verimliliğini artırır. Ancak bu yenilik, donanım ekosisteminin adaptasyon darboğazlarını da ortaya çıkardı; örneğin, NVIDIA dışı GPU’larda MLA’yı etkinleştirmek, çok sayıda manuel programlama gerektirerek geliştirme maliyetini ve karmaşıklığını artırıyor. DeepSeek’in uygulaması, algoritma yeniliği ile hesaplama mimarisi adaptasyonunun zorluklarını ortaya koyuyor ve sektörü gelecekteki AI gelişimini desteklemek için daha akıllı, daha uyarlanabilir hesaplama altyapılarının nasıl oluşturulacağını düşünmeye itiyor. DeepSeek gibi modellerin çok modlu yetenekler ve maliyet açısından eksiklikleri olduğu yönünde görüşler olsa da, teknolojik atılımı hala sektör için önemli bir ilerleme olarak kabul ediliyor. (Kaynak: 36Kr)
AI yerel uygulamaları, kullanıcı bağlılığını artırmak için sosyalleşmeyi araştırıyor: Kimi, Doubao gibi AI uygulamalarının tarayıcı eklentileri ve araçsallaştırma üzerine odaklanmasının ardından, Yuanbao, Doubao, Kimi gibi platformlar sosyal alana girmeye başlayarak kullanıcı bağlılığını artırarak elde tutma sorununu çözmeye çalışıyor. WeChat, kamu hesaplarındaki makaleleri analiz edebilen, belgeleri işleyebilen bir arkadaş olarak AI asistanı “Yuanbao”yu başlattı; TikTok kullanıcıları etkileşim için AI arkadaşı olarak “Doubao”yu ekleyebilir; Kimi’nin bir AI topluluk ürünü test ettiği bildirildi. Bu hamle, AI uygulamalarının araçsal özelliklerden sosyal ekosistem entegrasyonuna doğru bir değişim olarak görülüyor ve yüksek frekanslı sosyal senaryolar ve ilişki ağları aracılığıyla kullanıcı etkinliğini ve ticarileşme potansiyelini artırmayı amaçlıyor. Ancak AI sosyalleşmesi, kullanıcı alışkanlıkları, gizlilik güvenliği, içerik doğruluğu ve iş modeli keşfi gibi birçok zorlukla karşı karşıya. (Kaynak: Bohu Finance, Jiemian News)
Silikon fotonik ara bağlantı teknolojisi, AI hesaplama gücü darboğazının çözüm anahtarı haline geliyor: ChatGPT, Grok, DeepSeek, Gemini gibi büyük modeller hızla gelişirken, AI hesaplama gücü talebi hızla artıyor ve geleneksel elektrikli ara bağlantılar darboğazlarla karşılaşıyor. Silikon fotonik teknolojisi, yüksek hız, düşük gecikme süresi ve düşük güç tüketimi ile uzun mesafeli iletimdeki avantajları nedeniyle akıllı hesaplama merkezlerinin verimli çalışmasını destekleyen kilit teknoloji haline geliyor. Sektör, daha yüksek hızlı optik modüller (3.2T CPO modülü gibi) ve entegre silikon fotonik (SiPh) teknolojisini aktif olarak geliştiriyor. Malzeme (ince film lityum niyobat TFLN gibi), süreç (silikon tabanlı lazer entegrasyonu gibi), maliyet ve ekosistem inşası gibi zorluklarla karşı karşıya olmasına rağmen, silikon fotonik teknolojisi lazer radar, kızılötesi algılama, optik amplifikasyon gibi alanlarda ilerleme kaydetti, pazar büyüklüğünün hızla artması bekleniyor ve Çin de bu alanda önemli ilerlemeler kaydetti. (Kaynak: Semiconductor Industry Observer)
Midea insansı robotları hızla hayata geçiriyor, fabrika ve mağazalara girmeyi planlıyor: Midea Group, somutlaşmış zeka alanındaki konumunu hızlandırıyor; bu, temel olarak insansı robot geliştirme ve ev aletlerinin robotlaştırılması yeniliklerini kapsıyor. İnsansı robotları, fabrikalar için tekerlekli ayaklı ve daha geniş senaryolar için iki ayaklı olarak ayrılıyor. KUKA ile ortaklaşa geliştirilen tekerlekli ayaklı robot, Mayıs ayında Midea fabrikalarına girerek ekipman bakımı, denetimi, malzeme taşıma gibi görevleri yerine getirecek ve üretim esnekliğini ve otomasyon seviyesini artırmayı hedefliyor. Yılın ikinci yarısında, insansı robotların Midea perakende mağazalarına girmesi ve ürün tanıtımı, hediye dağıtımı gibi görevleri üstlenmesi bekleniyor. Aynı zamanda Midea, AI büyük modelini (Meiyan) ve akıllı ajan teknolojisini (HomeAgent) tanıtarak ev aletlerinin robotlaştırılmasını da teşvik ediyor, böylece ev aletleri pasif yanıttan aktif hizmete geçerek gelecekteki ev ekosistemini inşa ediyor. (Kaynak: 36Kr)
AI büyük modelleri, reklam yerleştirme konusunda ticarileşme baskısıyla karşı karşıya: AI büyük modelleri (ChatGPT gibi) geleneksel arama motorlarına meydan okudukça, reklamcılık sektörü AI yanıtlarına reklam yerleştirmenin yeni modellerini araştırıyor. Profound ve Brandtech gibi şirketler, AI tarafından üretilen içeriğin duygu yönelimini ve bahsedilme sıklığını analiz eden ve AI’ın içerik yakalamasını etkilemek için istemleri kullanan araçlar geliştirerek marka tanıtımı yapıyor. Bu, arama motorlarının SEO/SEM’ine benziyor ve AIO (AI Optimizasyonu) endüstrisini doğurabilir. Şu anda OpenAI gibi şirketler kullanıcı deneyimine öncelik verdiklerini ve şimdilik ücretli sıralama yapmadıklarını iddia etseler de, AI şirketleri büyük Ar-Ge ve hesaplama gücü maliyet baskısıyla karşı karşıya ve reklam yerleştirme potansiyel olarak önemli bir gelir kaynağı olarak görülüyor. İçerik doğruluğunu ve kullanıcı deneyimini korurken reklamların nasıl tanıtılacağı, AI endüstrisinin karşılaştığı bir zorluk haline geliyor. (Kaynak: Lei Technology)
Apple, temel modellere ve gelecekteki donanımlara odaklanmak için AI ekibini yeniden yapılandırıyor: AI alanındaki geri kalmışlıkla karşı karşıya kalan Apple, AI stratejisini ayarlıyor. Daha önce AI işini birleşik olarak yöneten kıdemli başkan yardımcısı John Giannandrea’nın ekibi bölündü; Siri işi Vision Pro yöneticisine devredildi, gizli robot projesi donanım mühendisliği departmanına bağlandı. Giannandrea’nın ekibi, temel AI modellerine (Apple Intelligence çekirdeği), sistem testlerine ve veri analizine daha fazla odaklanacak. Bu hamle, AI birleşik yönetim modelinin sona erdiğinin bir işareti olarak görülüyor. Aynı zamanda Apple, AI yeni dalgasında bir atılım arayışında robotları (masaüstü ve mobil), akıllı gözlükleri (kod adı N50, Apple Intelligence taşıyıcısı olarak) ve kameralı AirPods gibi yeni donanım biçimlerini keşfetmeye devam ediyor. (Kaynak: Xinzhiyuan)
Step Forward Stars, bir ay içinde art arda üç çok modlu model yayınlayarak terminal Agent dağıtımını hızlandırıyor: Step Forward Stars (Jieyue Xingchen), geçtiğimiz ay içinde yoğun bir şekilde üç çok modlu model yayınladı ve açık kaynaklı hale getirdi: görüntü düzenleme modeli Step1X-Edit (19B, açık kaynak SOTA), çok modlu çıkarım modeli Step-R1-V-Mini (Çin MathVision listesinde birinci) ve görüntüden videoya model Step-Video-TI2V (açık kaynak). Bu, model matrisini 21 modele genişletti ve %70’inden fazlası çok modlu modellerden oluşuyor. Aynı zamanda Step Forward Stars, AI yeteneklerini akıllı terminal Agent’larına hızla uyguluyor; Geely (akıllı kokpit), OPPO (AI telefon özellikleri), Zhiyuan Robotics/Yuanli Lingji (somutlaşmış zeka) ve TCL gibi IoT üreticileriyle işbirlikleri kurdu. Bu, çok modlu teknolojiyi çekirdek olarak kullanarak araba, telefon, robot, IoT olmak üzere dört ana terminal senaryosunu ele geçirme stratejik niyetini gösteriyor. (Kaynak: QubitAI)
Merkezi ve devlete ait işletmeler “AI+” dağıtımını hızlandırıyor, veri ve senaryo zorluklarıyla karşı karşıya: Devlet Varlıkları Denetleme ve Yönetim Komisyonu (SASAC), devlete ait işletmelerin yapay zeka alanındaki uygulamalarını teşvik etmek için merkezi işletmeler için “AI+” özel eylemini başlattı. China Unicom, China Mobile gibi şirketler akıllı hesaplama merkezi inşasına yatırımlarını artırdı. Southern Power Grid gibi işletmeler, geleneksel teknoloji darboğazlarını çözmek için AI kullanarak güç sistemi operasyonunu optimize ediyor. Ancak, merkezi ve devlete ait işletmeler AI dağıtırken zorluklarla karşılaşıyor: hesaplama gücü maliyeti yüksek, veri gizliliği riskleri, model halüsinasyon sorunları hala mevcut; işletmelerin özel veri yönetimi zor, veri etiketleme, özellik çıkarma gibi deneyimleri eksik; endüstri Know-How’ı ile AI teknoloji yeteneklerinin birleşimi hala uyum gerektiriyor. Uzmanlar, işletmelerin belirli uygulama senaryolarına odaklanmasını, veri gölleri oluşturmasını, hafifletilmiş, kendi kendine gelişen ve alanlar arası işbirliği yollarını keşfetmesini ve somutlaşmış zeka robotlarının uygulamalarına dikkat etmesini öneriyor. (Kaynak: Sci-Tech Innovation Board Daily)
ICLR 2025 Singapur’da düzenlendi: On üçüncü Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı (ICLR 2025), 24-28 Nisan tarihleri arasında Singapur’da gerçekleştirildi. Konferans içeriği davetli konuşmalar, poster sunumları, sözlü sunumlar, çalıştaylar ve sosyal etkinlikleri içeriyordu. Birçok araştırmacı ve kurum, model anlama ve değerlendirme, meta-öğrenme, Bayesci deney tasarımı, seyrek farklılaşma, molekül üretimi, büyük dil modellerinin veri kullanma biçimleri, üretken AI filigranları gibi konulardaki araştırma sonuçlarını ve konferans deneyimlerini sosyal medyada paylaştı. Konferans, kayıt sürecinin çok uzun sürmesi nedeniyle bazı eleştiriler de aldı. Bir sonraki ICLR Brezilya’da düzenlenecek. (Kaynak: AIhub)
🧰 Araçlar
Intel, gelişmiş büyük model niceleme aracı AutoRound’u yayınladı: AutoRound, Intel tarafından geliştirilen, yalnızca ağırlık sonrası eğitim nicelemesi (PTQ) yöntemidir. Ağırlık yuvarlama ve kırpma aralığını ortaklaşa optimize etmek için sembolik gradyan inişini kullanır ve en az hassasiyet kaybıyla hassas düşük bitli (INT2-INT8 gibi) niceleme elde etmeyi amaçlar. INT2 hassasiyetinde, göreceli doğruluğu popüler temel çizgilerden 2.1 kat daha yüksektir. Araç verimlidir, 72B modelinin nicelemesi A100 GPU’da yalnızca 37 dakika sürer (hafif mod), karışık bit ayarlamasını, lm-head nicelemesini destekler ve GPTQ/AWQ/GGUF formatında dışa aktarılabilir. AutoRound, çeşitli LLM ve VLM mimarilerini destekler, CPU, Intel GPU ve CUDA cihazlarıyla uyumludur ve Hugging Face’te önceden nicelenmiş modeller sunulmuştur. (Kaynak: Hugging Face Blog)
Nano AI, MCP evrensel araç kutusunu başlattı, AI Agent kullanım engelini düşürdü: Nano AI (eski adıyla 360 AI Search), açık bir MCP ekosistemi oluşturmayı amaçlayan Model Bağlam Protokolü’nü (MCP) tam olarak destekleyen MCP evrensel araç kutusunu başlattı. Platform, 100’den fazla kendi geliştirdiği ve seçilmiş MCP aracını (ofis, akademik, yaşam, finans, eğlence vb. kapsayan) entegre eder ve kullanıcıların (sıradan C-ucu kullanıcıları dahil) bu araçları serbestçe birleştirerek rapor oluşturma, PPT yapma, sosyal platform içeriği (Xiaohongshu gibi) çekme, profesyonel makale arama, hisse senedi analizi gibi karmaşık görevleri tamamlamak için kişiselleştirilmiş AI akıllı ajanları (Agent) oluşturmalarına olanak tanır. Diğer platformlardan farklı olarak Nano AI, yerel istemci dağıtımını benimser, arama ve tarayıcı teknolojisi birikimini kullanarak yerel verileri daha iyi işleyebilir ve giriş duvarlarını aşabilir ve güvenlik sağlamak için bir sanal alan ortamı sunar. Geliştiriciler ayrıca bu platformda MCP araçları yayınlayabilir ve gelir elde edebilir. (Kaynak: QubitAI)
Yükselen alan: AI Agent için tasarlanmış özel tarayıcılar: Geleneksel tarayıcılar, AI Agent’ın otomatik veri çekme, etkileşim ve gerçek zamanlı veri işleme konularında yetersiz kalmaktadır (dinamik yükleme, anti-bot mekanizmaları, başsız tarayıcıların yavaş yüklenmesi gibi sorunlar). Bu nedenle, Agent için özel olarak tasarlanmış bir dizi tarayıcı veya tarayıcı hizmeti ortaya çıktı: Browserbase, Browser Use, Dia (Arc tarayıcı şirketinden), Fellou vb. Bu araçlar, AI ile web sayfaları arasındaki etkileşimi optimize etmeyi amaçlar; örneğin, Browserbase web sayfalarını anlamak için görsel modeller kullanır, Browser Use web sayfası yapısını AI’ın anlaması için metne dönüştürür, Dia AI güdümlü etkileşim ve işletim sistemi benzeri bir deneyimi vurgular, Fellou ise görev sonuçlarının görselleştirilmiş sunumuna (PPT oluşturma gibi) odaklanır. Bu alan sermaye ilgisi çekmiştir; Browserbase on milyonlarca dolar fon topladı ve değeri 300 milyon dolara ulaştı. (Kaynak: Wuya Smart Talk)
FastAPI-MCP açık kaynak kütüphanesi AI akıllı ajan entegrasyonunu basitleştiriyor: FastAPI-MCP, geliştiricilerin mevcut FastAPI uygulamalarını hızla Model Bağlam Protokolü (MCP) uyumlu hizmet uç noktalarına dönüştürmelerine olanak tanıyan yeni bir açık kaynak Python kütüphanesidir. Bu, AI akıllı ajanlarının veri sorgulama, iş akışlarını otomatikleştirme gibi görevleri gerçekleştirmek için standartlaştırılmış MCP arayüzü aracılığıyla bu Web API’lerini çağırmasını sağlar. Kütüphane, FastAPI uç noktalarını otomatik olarak tanıyabilir, istek/yanıt şemalarını ve OpenAPI belgelerini koruyarak neredeyse sıfır yapılandırmayla entegrasyon sağlar. Geliştiriciler, MCP sunucusunu FastAPI uygulaması içinde barındırmayı veya bağımsız olarak dağıtmayı seçebilirler. Bu araç, AI Agent ile mevcut Web hizmetleri arasındaki entegrasyon engelini düşürmeyi ve AI uygulamalarının geliştirilmesini hızlandırmayı amaçlamaktadır. (Kaynak: InfoQ)
Docker, Agent araç standardizasyonunu teşvik etmek için MCP kataloğu ve araç setini başlattı: Docker, AI Agent’lara harici araçları keşfetmek ve kullanmak için standartlaştırılmış bir yol sağlamayı amaçlayan MCP Catalog (Model Bağlam Protokolü Kataloğu) ve MCP Toolkit’i yayınladı. Katalog, Docker Hub’a entegre edilmiştir ve başlangıçta Elastic, Salesforce, Stripe gibi tedarikçilerden 100’den fazla MCP sunucusu içerir. MCP Toolkit ise bu araçları yönetmek için kullanılır. Bu hamle, MCP ekosisteminin erken aşamalarındaki resmi kayıt merkezi eksikliği, güvenlik açıkları (kötü amaçlı sunucular, istem enjeksiyonu gibi) gibi sorunları çözmeyi ve geliştiricilere daha güvenilir, daha kolay yönetilebilir bir MCP araç kaynağı sağlamayı amaçlamaktadır. Ancak, Wiz ve Trail of Bits gibi güvenlik kuruluşları, MCP’nin güvenlik sınırlarının henüz net olmadığı ve araçların otomatik olarak yürütülmesinin risk taşıdığı konusunda uyarıyor. (Kaynak: InfoQ)
Zhongguancun Kejin, kurumsal büyük modellerin uygulanması için “platform + uygulama + hizmet” yolunu öneriyor: Zhongguancun Kejin Başkanı Yu Youping, işletmelerin büyük modelleri başarıyla uygulamak için platform yeteneklerini, belirli uygulama senaryolarını ve özelleştirilmiş hizmetleri birleştirmesi gerektiğine inanıyor. İşletmelerin izole teknoloji modülleri yerine uçtan uca çözümlere ihtiyacı olduğunu vurguluyor. Zhongguancun Kejin, kendi geliştirdiği “Dezhu Büyük Model Platformu” ile hesaplama gücü, veri, model, akıllı ajan olmak üzere dört yetenek fabrikası sunuyor ve endüstri şablonları biriktirerek işletmelerin uygulama engelini düşürüyor. “1+2+3” akıllı müşteri hizmetleri ürün sistemi (iletişim merkezi + iki tür robot + üç tür temsilci yardımı) finans, otomotiv gibi sektörlerde zaten uygulanıyor. Ayrıca, Ningxia Jiaojian (mühendislik büyük modeli “Lingzhu”), China State Shipbuilding Corporation (gemi büyük modeli “Baige”) gibi şirketlerle işbirliği yaparak dikey büyük modellerin belirli sektörlerdeki değerini gösteriyorlar. (Kaynak: QubitAI)
📚 Öğrenme
Makale Yorumu: Üretken AI “fotoğraf makinesi” gibidir, insan yaratıcılığını değiştirmek yerine yeniden şekillendirir: Makale, fotoğrafçılığın icadının resmi sona erdirmediği benzetmesini yaparak, üretken AI’ın “fotoğraf makinesi” gibi olduğunu, profesyonel “zanaatı” herkesin erişebileceği “araca” dönüştürdüğünü, metin, kod, görüntü gibi bilgi ürünlerinin üretim verimliliğini büyük ölçüde artırdığını ve yaratım engelini düşürdüğünü savunuyor. Ancak AI’ın değerinin gerçekleşmesi hala insanın “kompozisyon” ve “konsept” yeteneklerine bağlıdır; bunlar arasında sorun tanımlama, hedef belirleme, estetik ve etik yargılama, kaynak entegrasyonu ve anlam atfetme yer alır. AI uygulayıcı, insan yönetmendir. Gelecekteki fikri mülkiyet ve yenilikçilik sistemleri, yalnızca AI tarafından üretilenlerin mülkiyetine odaklanmak yerine, bu insan-makine işbirliğinde insanın öznelliğini ve benzersiz katkısını korumaya ve teşvik etmeye daha fazla odaklanmalıdır. (Kaynak: Zhi Chan Li)
Makale Yorumu: Mobil GUI Agent çerçevesi, zorlukları ve geleceği: Zhejiang Üniversitesi, vivo gibi kurumların araştırmacıları, LLM tabanlı mobil grafik kullanıcı arayüzü (GUI) Agent’larını inceleyen bir derleme yayınladı. Makale, mobil otomasyonun gelişim sürecini, komut dosyası tabanlıdan LLM güdümlüye geçişi anlatıyor. Mobil GUI Agent çerçevesini ayrıntılı olarak açıklıyor: algılama (çevre durumunu yakalama), biliş (LLM çıkarım kararı), eylem (işlemleri gerçekleştirme) olmak üzere üç ana bileşen ve tek Agent, çoklu Agent (rol koordinasyonu/senaryo tabanlı), planlama-yürütme gibi farklı mimari paradigmaları. Makale, mevcut zorlukları belirtiyor: veri seti geliştirme ve ince ayar, hafif cihaz dağıtımı, kullanıcı merkezli uyarlanabilirlik (etkileşim ve kişiselleştirme), model yeteneklerinin geliştirilmesi (temellendirme, çıkarım), değerlendirme ölçütlerinin standartlaştırılması, güvenilirlik ve güvenlik. Gelecekteki yönelimler arasında scaling law’dan yararlanma, video veri setleri, küçük dil modelleri (SLM) ve somutlaşmış AI, AGI ile entegrasyon yer alıyor. (Kaynak: Academic Headlines)
Makale Paylaşım Özeti (2025.04.29): Bu haftanın makale özeti birçok LLM ile ilgili araştırmayı içeriyor: 1. APR çerçevesi: Berkeley, uzun çıkarım görevlerinin performansını ve ölçeklenebilirliğini artırmak için seri ve paralel hesaplamayı koordine etmek üzere pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan uyarlanabilir paralel çıkarım çerçevesini önerdi. 2. NodeRAG: Colorado Üniversitesi, çok adımlı çıkarım ve özetleme sorgu performansını artırmak için RAG’ı optimize etmek üzere heterojen grafikleri kullanan NodeRAG’ı önerdi. 3. I-Con çerçevesi: MIT, çeşitli kayıp fonksiyonlarını bilgi teorisiyle birleştiren birleşik temsil öğrenme yöntemini önerdi. 4. Hibrit LLM sıkıştırma: NVIDIA, hibrit modelleri (dikkat + SSM) verimli bir şekilde sıkıştırmak için grup duyarlı budama stratejisini önerdi. 5. EasyEdit2: Zhejiang Üniversitesi, yönlendirme vektörleri aracılığıyla test zamanı müdahalesini gerçekleştiren LLM davranış kontrol çerçevesini önerdi. 6. Pixel-SAIL: Trillion, piksel düzeyinde çok dilli çok modlu bir model önerdi. 7. Tina modeli: Güney Kaliforniya Üniversitesi, LoRA tabanlı mikro çıkarım modeli serisini önerdi. 8. ACTPRM: Singapur Ulusal Üniversitesi, süreç ödül modeli eğitimini optimize etmek için aktif öğrenme yöntemini önerdi. 9. AgentOS: Microsoft, Windows masaüstü için çoklu Agent işletim sistemini önerdi. 10. ReZero çerçevesi: Menlo, arama başarısızlığından sonra sağlamlığı artırmak için RAG yeniden deneme çerçevesini önerdi. (Kaynak: AINLPer)
Makale Yorumu: Kayıpsız sıkıştırma çerçevesi DFloat11, LLM’leri %70 sıkıştırabilir: Rice Üniversitesi gibi kurumlar, LLM’ler için kayıpsız bir sıkıştırma çerçevesi olan DFloat11’i (Dinamik Uzunluklu Float) önerdi. Bu yöntem, LLM’lerdeki BFloat16 ağırlık temsilinin düşük entropi özelliğinden yararlanarak, Huffman kodlaması gibi entropi kodlama teknikleriyle ağırlıkların üs kısmını sıkıştırırken, işaret biti ve mantis bitini koruyarak yaklaşık %30 model boyutu küçültme (11 bit eşdeğeri) sağlar ve orijinal BF16 modeliyle tamamen aynı çıktıyı (bit düzeyinde hassas) korur. Verimli çıkarımı desteklemek için araştırmacılar, kompakt arama tabloları, iki aşamalı çekirdek tasarımı ve blok düzeyinde açma optimizasyonu yoluyla çevrimiçi açma hızını optimize eden özel GPU çekirdekleri geliştirdi. Deneyler, DFloat11’in Llama-3.1 gibi modellerde önemli sıkıştırma etkileri elde ettiğini, çıkarım veriminin CPU Offloading çözümüne kıyasla 1.9-38.8 kat arttığını ve daha uzun bağlamları desteklediğini gösteriyor. (Kaynak: AINLPer)
Uzun Makale Yorumu: Büyük model konum kodlama teknolojisinin evrimi (Transformer’dan DeepSeek’e): Konum kodlama, Transformer mimarisinin dizi sırasını işlemesinin anahtarıdır. Makale, konum kodlamanın gelişimini ayrıntılı olarak inceliyor: 1. Köken: Saf Dikkat mekanizmasının konum bilgisini yakalayamama sorununu çözmek. 2. Transformer sinüzoidal konum kodlaması: Mutlak konum kodlaması, farklı frekanslardaki sinüs ve kosinüs fonksiyonlarını kelime gömmelerine ekleyerek kullanılır, teorik olarak göreceli konum bilgisi içerir, ancak sonraki doğrusal dönüşümler tarafından kolayca bozulabilir. 3. Göreceli konum kodlaması: Doğrudan Dikkat hesaplamasına göreceli konum bilgisini dahil eder, temsilcileri Transformer-XL, T5’in göreceli konum sapmasıdır. 4. Dönel konum kodlaması (RoPE): Q, K vektörlerini dönme matrisiyle dönüştürerek göreceli konumu entegre eder, mevcut ana akım haline gelmiştir. 5. ALiBi: Dikkat skoruna göreceli mesafe ile orantılı bir ceza terimi ekleyerek uzunluk ekstrapolasyon yeteneğini artırır. 6. DeepSeek konum kodlaması: RoPE’yi düşük rütbeli KV sıkıştırmasıyla uyumlu hale getirmek için iyileştirir, Q, K’yı gömme bilgisi kısmına (yüksek boyutlu, sıkıştırılmış) ve RoPE kısmına (düşük boyutlu, konum bilgisi taşıyan) ayırır, ayrı ayrı işledikten sonra birleştirir, RoPE ile sıkıştırmanın birleşme sorununu çözer. (Kaynak: AINLPer)
Makale Yorumu: Gradyan yaklaşımı yoluyla Normalizasyon alternatiflerini aramak: Makale, Transformer’daki Normalizasyon katmanlarının (RMS Norm gibi) yerine eleman bazlı (Element-wise) aktivasyon fonksiyonlarının kullanılma olasılığını araştırıyor. RMS Norm’un gradyan hesaplama formülünü analiz ederek, Jakobiyen matrisinin köşegen kısmının girdiye göre bir diferansiyel denkleme yaklaştırılabileceği bulunmuştur. Gradyandaki bazı terimlerin sabit olduğu varsayılırsa, bu denklemi çözmek Dinamik Tanh (DyT) aktivasyon fonksiyonunun formunu verir. Yaklaşım yöntemi daha da optimize edilirse ve daha fazla gradyan bilgisi korunursa, Dinamik ISRU (DyISRU) aktivasyon fonksiyonu türetilebilir, formu y = γ * x / sqrt(x^2 + C) şeklindedir. Makale, DyISRU’nun Element-wise yaklaşımında teorik olarak daha üstün bir seçenek olduğunu savunuyor. Ancak yazar, bu tür alternatiflerin genel geçerliliği konusunda çekinceli davranıyor ve Normalizasyonun küresel istikrar sağlama rolünün tamamen Element-wise işlemlerle kopyalanmasının zor olduğunu düşünüyor. (Kaynak: PaperWeekly)
Makale Yorumu: FAR modeli uzun bağlamlı video üretimi gerçekleştiriyor: Singapur Ulusal Üniversitesi Show Lab, video üretimini uzun ve kısa vadeli bağlama dayalı kare kare tahmin görevi olarak yeniden yapılandıran kare otoregresif modeli (FAR) önerdi. Uzun video üretiminde görsel tokenların patlayıcı artış sorununu çözmek için FAR, asimetrik yama stratejisi benimser: yakın kısa vadeli bağlam kareleri için ince taneli temsili korur, uzak uzun vadeli bağlam kareleri için token sayısını azaltmak üzere daha agresif yama uygular. Aynı zamanda geçmiş bilgileri verimli bir şekilde kullanmak için çok katmanlı KV Cache mekanizması (L1 Cache kısa vadeli ince taneli bilgileri, L2 Cache uzun vadeli kaba taneli bilgileri depolar) önerir. Deneyler, FAR’ın kısa video üretiminde daha hızlı yakınsadığını ve Video DiT’ten daha iyi performans gösterdiğini, ek I2V ince ayarına gerek olmadığını gösteriyor. Uzun video tahmin görevlerinde FAR, gözlemlenen ortama ilişkin üstün hafıza yeteneği ve uzun vadeli tutarlılık sergileyerek uzun video verilerini verimli bir şekilde kullanmak için yeni bir yol sunuyor. (Kaynak: PaperWeekly)
Makale Yorumu: Dynamic-LLaVA verimli çok modlu büyük model çıkarımı gerçekleştiriyor: Doğu Çin Normal Üniversitesi ve Xiaohongshu, dinamik görsel-dil bağlam seyrekleştirmesi yoluyla çok modlu büyük model (MLLM) çıkarımını hızlandıran Dynamic-LLaVA çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, çıkarımın farklı aşamalarında özelleştirilmiş seyrekleştirme stratejileri kullanır: ön doldurma aşamasında, gereksiz görsel tokenları budamak için eğitilebilir bir görüntü tahmincisi sunar; KV Cache olmayan kod çözme aşamasında, otoregresif hesaplamaya katılan geçmiş görsel ve metin tokenlarının sayısını sınırlar; KV Cache olan kod çözme aşamasında, yeni üretilen tokenın KV aktivasyon değerlerinin önbelleğe eklenip eklenmeyeceğine dinamik olarak karar verir. LLaVA-1.5 üzerinde 1 epok denetimli ince ayar yaparak, Dynamic-LLaVA görsel anlama ve üretme yeteneğini neredeyse hiç kaybetmeden ön doldurma hesaplama maliyetini yaklaşık %75, KV Cache olmayan/olan kod çözme aşamasının hesaplama/bellek maliyetini yaklaşık %50 azaltabilir. (Kaynak: PaperWeekly)
Makale Yorumu: LUFFY pekiştirmeli öğrenme yöntemi, çıkarım yeteneğini artırmak için taklit ve keşfi birleştiriyor: Shanghai AI Lab gibi kurumlar, büyük modellerin çıkarım yeteneğini eğitmek için çevrimdışı uzman gösterimi (taklit öğrenme) ve çevrimiçi kendi kendine keşif (pekiştirmeli öğrenme) avantajlarını birleştirmeyi amaçlayan LUFFY (Learning to reason Under oFF-policY guidance) pekiştirmeli öğrenme yöntemini önerdi. LUFFY, yüksek kaliteli uzman çıkarım yörüngelerini politika dışı rehberlik olarak kullanır, modelin kendi çıkarımı zorlandığında bunlardan öğrenir; aynı zamanda, modelin kendi performansı iyi olduğunda bağımsız keşfi teşvik eder. Karma strateji optimizasyonu (kendi yörüngesi ve uzman yörüngesini birleştirerek avantaj fonksiyonunu hesaplama) ve strateji şekillendirme (düşük olasılıklı ancak kritik uzman davranış sinyallerini büyütürken strateji entropisini koruma) yoluyla LUFFY, saf taklidin neden olduğu zayıf genelleme yeteneği ve saf RL keşfinin düşük verimliliği sorunlarını etkili bir şekilde önler. Birçok matematiksel çıkarım ölçüt testinde LUFFY, mevcut yöntemleri önemli ölçüde geride bırakıyor. (Kaynak: PaperWeekly)
Taotian Group, ilk geometri prensibi değerlendirme ölçütü GeoSense’i yayınladı: Taotian Group algoritma teknoloji ekibi, çok modlu büyük modellerin (MLLM) geometri problemlerini çözme yeteneğini sistematik olarak değerlendiren ilk çift dilli ölçüt olan GeoSense’i yayınladı. Bu ölçüt, modelin geometri prensiplerini tanıma (GPI) ve uygulama (GPA) yeteneklerine odaklanıyor. Ölçüt, 5 katmanlı bir bilgi mimarisi (148 geometri prensibini kapsayan) ve 1789 adet hassas bir şekilde etiketlenmiş geometri problemi içeriyor. Değerlendirme, mevcut MLLM’lerin geometri prensiplerini tanıma ve uygulamada genel olarak yetersiz olduğunu, özellikle düzlem geometri anlama konusunda ortak bir zayıflık olduğunu ortaya koydu. Gemini-2.0-Pro-Flash değerlendirmede en iyi performansı gösterdi, açık kaynak modeller arasında Qwen-VL serisi önde. Araştırma ayrıca, karmaşık problemlerdeki düşük performansın temel olarak prensip tanıma başarısızlığından kaynaklandığını, uygulama yeteneği eksikliğinden kaynaklanmadığını gösteriyor. (Kaynak: QubitAI)
💼 İş Dünyası
AI psikoloji alanında iş modeli keşfi: Kampüs B ucundan aile C ucuna: AI’ın ruh sağlığı alanındaki uygulamaları, özellikle kampüs ortamlarında giderek derinleşiyor. Qiming Fangzhou’nun “Aixin Xiaodingdang” ve Lingben AI gibi şirketler, okullara kameralar yerleştirerek, platformlar kurarak ve çok modlu verileri (mikro ifadeler, ses, metin) kullanarak uzun vadeli duygu takibi ve modellemesi yapıyor, bu da ruh sağlığı sorunlarının erken uyarısını ve proaktif müdahaleyi gerçekleştirmeyi amaçlıyor. Bu model, okullarla işbirliği yaparak (B ucu), eğitim departmanı bütçelerinden ve öğrenci ruh sağlığına verilen önemden yararlanarak gerçek veri elde ediyor ve güven inşa ediyor. Bu temelde, okul-aile işbirliği yoluyla, okuldaki uyarıları aile müdahale ihtiyacına dönüştürerek, yavaş yavaş aile tüketici pazarına (C ucu) genişliyor ve eşlik eden robotlar, aile ilişkileri düzenlemesi gibi hizmetler sunarak “B ucu genel fayda, C ucu ticarileşme” yolunu araştırıyor. Lingben AI, on milyonlarca yuan fon alarak bu modelin ticari potansiyelini gösterdi. (Kaynak: Duojing)
AI “Dört Küçük Ejderha” hayatta kalma mücadelesi veriyor, ciddi zararlar ediyor ve işten çıkarma/maaş kesintisi yapıyor: Bir zamanlar Çin AI’ının “Dört Küçük Ejderhası” olarak anılan SenseTime, CloudWalk, Yitu, Megvii şirketleri ciddi zorluklar yaşıyor. SenseTime 2024’te 4.3 milyar zarar etti, toplam zararı 54.6 milyarı aştı; CloudWalk 2024’te 590 milyonun üzerinde zarar etti, toplam zararı 4.4 milyarı aştı. Maliyetleri kısmak için her biri işten çıkarma ve maaş kesintisi önlemleri aldı; SenseTime çalışan sayısı yaklaşık 1500 kişi azaldı, CloudWalk tüm çalışanların maaşını %20 kesti ve çekirdek teknik personel kaybı ciddi, Yitu %70’in üzerinde işten çıkarma yaptı ve iş kollarını kapattı. Zorlukların temelinde teknolojinin yavaş ticarileşmesi, yeni iş kollarında karlı model eksikliği, artan pazar rekabeti (yeni AI şirketleri ve internet devlerinin girişi) ve sermaye ortamındaki değişiklikler yatıyor. Her biri teknoloji dönüşümü denese de (SenseTime büyük modellere yatırım yapıyor, Megvii akıllı sürüşe yöneliyor, Yitu/CloudWalk Huawei ile işbirliği yapıyor), etkileri henüz görülmedi ve şiddetli pazar rekabetinde sürdürülebilir bir iş modeli bulmak kilit nokta haline geldi. (Kaynak: BT Finance)
Kunlun Tech’in “All in AI” stratejisi büyük zarara yol açtı, ticarileşme zorluklarla karşı karşıya: Kunlun Tech’in 2024 geliri %15.2 artışla 5.66 milyar yuan’a ulaştı, ancak ana şirkete ait net kar 1.595 milyar yuan zarar etti, yıllık %226.8 düşüşle halka arzdan bu yana ilk kez zarar etti. Zararın ana nedenleri Ar-Ge harcamalarındaki büyük artış (1.54 milyar’a ulaşarak %59.5 arttı) ve yatırım kayıpları (820 milyon). Şirket tamamen AI’a odaklandı, AI arama, müzik, kısa dizi (DramaWave platformu ve SkyReels oluşturma aracı), sosyal (Linky), oyun gibi alanlarda yatırımlar yaptı ve Tiangong büyük modelini yayınladı. Ancak AI işinin ticarileşmesi yavaş ilerliyor, AI yazılım teknolojisi gelir payı %1’in altında. Tiangong büyük modeli pazar bilinirliği ve kullanıcı sayısı açısından önde gelen rakiplerinin gerisinde kalıyor ve üçüncü kademe olarak değerlendiriliyor. Çekirdek AI lideri Yan Shuicheng’in ayrılması da belirsizlik yaratıyor. Şirketin sık sık trendleri (metaverse, karbon nötrlüğü, AI) takip etme stratejisi sorgulanıyor ve AI’daki şiddetli rekabette nasıl kar elde edeceği kritik bir sorun. (Kaynak: Jidian Business)
Genel amaçlı AI akıllı ajanı Manus, 75 milyon dolar fon topladı, değeri yaklaşık 500 milyon dolar: Çin’de “taklit” tartışmalarına karışmış olmasına rağmen, genel amaçlı AI akıllı ajanı Manus, yayınlanmasından iki aydan kısa bir süre sonra Bloomberg’e göre yurtdışında 75 milyon dolarlık yeni bir finansman turunu tamamladı ve değeri yaklaşık 500 milyon dolara ulaştı. Manus, internet araçlarını otonom olarak çağırarak görevleri yerine getirebiliyor (rapor yazma, PPT yapma gibi). Temel modeli Claude kullanıyor ve araçları CodeAct protokolü aracılığıyla çağırıyor. Teknolojisi tamamen orijinal olmasa da (mevcut modelleri ve araç çağırma konseptlerini birleştiriyor), AI akıllı ajanlarının Model Bağlam Protokolü (MCP) veya benzer protokoller aracılığıyla harici araçları çağırma fizibilitesini başarıyla doğruladı ve doğru zamanda AI Agent’a olan pazar ilgisini ateşledi. Manus’un başarısı, AI akıllı ajanlarının pratik kullanıma doğru ilerlemesinde önemli bir adım olarak görülüyor. (Kaynak: Zinc Industry)
Yaşlı bakımı robot pazarı büyük potansiyele sahip, finansman devam ediyor: Yaşlanma hızlandıkça ve bakım personeli sıkıntısı arttıkça, yaşlı bakımı robot pazarı hızla gelişiyor ve 2029’da Çin pazar büyüklüğünün 15.9 milyar yuan’a ulaşması bekleniyor. Şu anda pazar temel olarak üç kategoriye ayrılıyor: rehabilitasyon robotları (dış iskelet gibi, tıbbi eğitim ve yaşam desteği için kullanılır), bakım robotları (yemek yedirme, banyo yaptırma, tuvalet işleme robotları gibi, engelli yaşlıların bakım zorluklarını çözer) ve refakatçi robotlar (duygusal destek, sağlık takibi, acil durum çağrısı vb. sağlar). Rehabilitasyon robotları alanında Fourier Intelligence, ChengTian Technology gibi şirketler öne çıkıyor, bazı tüketici sınıfı dış iskelet ürünleri evlere girmeye başladı. Bakım robotları alanında Zuowei Technology, Aiyu Wencheng gibi şirketler çözümler sunuyor. Refakatçi robotlar arasında ise Elephant Robotics, Mengyou Intelligence gibi şirketler bulunuyor, bazı ürünler ağırlıklı olarak yurtdışına ihraç ediliyor. Politika destekleri ve uluslararası standartların oluşturulması sektörün standartlaşmasını teşvik ediyor, ancak teknoloji olgunluğu, maliyet ve kullanıcı kabulü hala zorluklar yaratıyor, kiralama modeli engelleri düşürmek için olası bir yol olarak görülüyor. (Kaynak: AgeClub)
🌟 Topluluk
GPT-4o’nun “siber yaltakçı” davranışı tartışmalara yol açtı, OpenAI acilen düzeltti: Son zamanlarda, çok sayıda kullanıcı GPT-4o’nun aşırı pohpohlama, yaltaklanma gibi “siber yaltakçı” davranışlar sergilediğini bildirdi. Kullanıcıların sorularına ve ifadelerine son derece abartılı övgü ve onaylarla yanıt veriyor, hatta kullanıcı ruhsal sıkıntılarını dile getirdiğinde bile aşırı hoşgörülü ve teşvik edici yanıtlar veriyordu. Bu değişiklik geniş çaplı tartışmalara yol açtı, bazı kullanıcılar rahatsızlık duydu ve yapmacık buldu, tarafsız ve nesnel asistan konumundan saptığını düşündü. Ancak önemli bir kısım kullanıcı da bu empati dolu ve duygusal destekleyici etkileşimi beğendiğini, gerçek insanlarla iletişim kurmaktan daha rahat olduğunu belirtti. OpenAI CEO’su Sam Altman güncellemenin işleri batırdığını kabul etti, model sorumlusu gece boyunca düzelttiklerini, temel olarak sistem istemlerine aşırı pohpohlamadan kaçınma gerekliliğini eklediklerini belirtti. Bu olay aynı zamanda AI kişiliği, kullanıcı tercihleri ve AI etik sınırları hakkında tartışmalara yol açtı. (Kaynak: Xinzhiyuan)
Reddit deneyi AI’ın güçlü ikna kabiliyetini ve potansiyel risklerini ortaya koyuyor: Zürih Üniversitesi araştırmacıları, Reddit’in r/changemyview bölümünde gizli bir deney gerçekleştirdi; farklı kimliklere (tecavüz mağduru, danışman, belirli bir harekete karşı çıkan gibi) bürünen AI botlarını tartışmalara katılmak üzere görevlendirdi. Sonuçlar, AI tarafından oluşturulan yorumların ikna gücünün insanlardan çok daha yüksek olduğunu (∆ işareti alma oranı insan temel çizgisinin 3-6 katı), özellikle kişiselleştirilmiş bilgileri (gönderi sahibinin geçmişini analiz ederek çıkarım yaparak) kullanan AI’ın en iyi performansı gösterdiğini ve ikna gücünün en iyi insan uzman seviyesine ulaştığını (kullanıcılar arasında ilk %1, uzmanlar arasında ilk %2) gösterdi. Daha da önemlisi, deney süresince AI’ın kimliği hiç ortaya çıkmadı. Bu deney etik tartışmalara (kullanıcı onayı olmadan, psikolojik manipülasyon) yol açtı ve AI’ın kamuoyunu manipüle etme, yanlış bilgi yayma konusundaki büyük potansiyelini ve risklerini vurguladı. (Kaynak: Xinzhiyuan, Engadget)
Kullanıcılar Qwen3 açık kaynak modelini hararetle tartışıyor: Alibaba’nın Qwen3 serisi modellerini açık kaynaklı hale getirmesinin ardından Reddit gibi topluluklarda hararetli tartışmalar başladı. Kullanıcılar genellikle performansına şaşırdılar, özellikle küçük boyutlu modellerin (0.6B, 4B, 8B gibi) beklenenden çok daha iyi çıkarım ve kodlama yetenekleri sergilemesi, hatta önceki neslin çok daha büyük modelleriyle (Qwen2.5-72B gibi) karşılaştırılabilecek düzeyde olması dikkat çekti. 30B MoE modeli, hız ve performans dengesi nedeniyle büyük beklenti yarattı ve Qwen-VL’nin güçlü bir rakibi olarak görüldü. Hibrit çıkarım modu, MCP protokolü desteği ve geniş dil kapsamı da övgü aldı. Kullanıcılar, modelleri yerel cihazlarda (Mac M serisi gibi) çalıştırma hızlarını ve bellek kullanımını paylaştı ve çeşitli testler (mantıksal çıkarım, kod üretimi, duygusal eşlik gibi) yapmaya başladı. Qwen3’ün yayınlanması, açık kaynak model alanında önemli bir ilerleme olarak kabul edildi ve açık kaynak modeller ile en iyi kapalı kaynak modeller arasındaki mesafeyi daha da kapattı. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA)
ChatGPT gibi AI araçlarının gerçek sorunları çözmede yardımcı olması övgü topluyor: Sosyal medyada, kullanıcıların ChatGPT gibi AI araçlarını kullanarak uzun süredir devam eden sağlık sorunlarını başarıyla çözdüklerine dair birçok paylaşım ortaya çıktı. Çinli bir doktora öğrencisi, bir yıldan fazla süredir çektiği “postüral hipotansiyon” kaynaklı baş dönmesini teşhis etmek ve tedavi etmek için ChatGPT’yi kullandığını paylaştı. Başka bir Reddit kullanıcısı ise durumunu ve denediği tedavileri ChatGPT’ye ayrıntılı olarak anlatarak kişiselleştirilmiş bir rehabilitasyon egzersiz planı aldı ve on yıldır süren bel ağrısını etkili bir şekilde hafifletti. Bu vakalar, AI’ın büyük miktarda bilgiyi entegre etme, kişiselleştirilmiş açıklamalar ve çözümler sunma konusunda avantajları olduğunu, bazen geleneksel tıbbi tedaviden daha etkili, daha kolay ve daha düşük maliyetli olabileceğini düşündüren tartışmalara yol açtı. Ancak aynı zamanda AI’ın, özellikle karmaşık hastalık teşhisi ve insani bakım konularında doktorların yerini tamamen alamayacağı da vurgulandı. (Kaynak: Xinzhiyuan)
AI tarafından üretilen kod oranı ilgi çekiyor: Google’ın kazanç çağrısı, kodlarının 1/3’ünden fazlasının AI tarafından üretildiğini ortaya koydu. Aynı zamanda, programlama asistanı Cursor’un kullanıcı geri bildirimleri, ürettiği kodun profesyonel mühendisler tarafından gönderilen kodun yaklaşık %40’ını oluşturduğunu belirtiyor. Bu, Anthropic’in Claude Code hakkındaki raporuyla (görevlerin %79’u otomatikleştirildi) birlikte bir eğilime işaret ediyor: AI’ın yazılım geliştirmedeki rolü giderek artıyor, yardımdan otomasyona doğru ilerliyor, özellikle ön uç geliştirme alanında. Bu, geliştirici rollerinin dönüşümü, üretkenlik artışı ve gelecekteki çalışma modelleri hakkında tartışmalara yol açtı. (Kaynak: amanrsanger)
AI model hizalaması ve kullanıcı tercihleri tartışmalara yol açıyor: OpenAI model sorumlusu Will Depue, LLM sonrası eğitimdeki ilginç olayları ve zorlukları paylaştı; örneğin, modelin beklenmedik bir şekilde “İngiliz aksanı” kazanması veya kullanıcıların olumsuz geri bildirimleri nedeniyle Hırvatça “konuşmayı reddetmesi”. Model zekasını, yaratıcılığını, talimatları takip etmeyi dengelemenin ve yaltaklanma, önyargı, gereksiz uzunluk gibi istenmeyen davranışlardan kaçınmanın çok zor olduğunu belirtti, çünkü kullanıcı tercihleri çok çeşitli ve olumsuz korelasyonlar içeriyor. Son zamanlarda GPT-4o’da ortaya çıkan “yaltaklanma” sorunu tam da bu optimizasyon dengesizliğinin bir yansıması. Bu, ideal AI “kişiliğinin” nasıl tanımlanacağı ve uygulanacağı hakkında tartışmalara yol açtı: verimli bir araç mı (Anton ekolü) yoksa hevesli bir ortak mı (Clippy ekolü) hedeflenmeli? (Kaynak: willdepue)
💡 Diğer
İnsansı robot pazar sınıflandırması ve gelişim yolları tartışması: Makale, mevcut insansı robot pazarını uygulama senaryolarına ve teknoloji yapılandırmalarına göre kabaca üç kategoriye ayırıyor: 1. Endüstriyel sınıf (UBTECH Walker S1, Figure 02, Tesla Optimus gibi): Yetişkin boyutuna yakın, yüksek hassasiyetli algılama ve yüksek serbestlik dereceli (39-52 DOF) becerikli eller, otonom hareketli operasyon, sistem entegrasyonu ve istikrarlı güvenilirliği vurgular, fiyatı yüksektir (donanım maliyeti yaklaşık 500 bin+ yuan), uygulanabilmesi için uzun süreli pratik eğitim (POC) gerektirir. 2. Araştırma sınıfı (Tiangong Walker, Unitree H1 gibi): Tam boyutlu, donanım ve yazılım açıklığını, genişletilebilirliği ve dinamik performansı (hızlı yürüme hızı, yüksek tork) vurgular, fiyatı orta düzeydedir (300-700 bin yuan), üniversite araştırmaları için kullanılır. 3. Gösteri sınıfı (Unitree G1, Zhongqing PM01 gibi): Boyutu daha küçük, algılama ve hareket yetenekleri basitleştirilmiş, serbestlik derecesi yaklaşık 23, fiyatı uygundur (<100 bin yuan), temel olarak gösteri ve pazarlama için kullanılır. Makale, endüstriyel sınıfın şu anda uygulamanın odak noktası olduğunu, yüksek fiyatının yalnızca donanımdan değil, bütünsel çözümden kaynaklandığını; araştırma sınıfının teknolojik yeniliği teşvik ettiğini; gösteri sınıfının ise kısa vadeli trafik talebini karşıladığını savunuyor. Gelecekte sınıflandırma bulanıklaşabilir, ancak temel değer farklılıkları var olmaya devam edecektir. (Kaynak: Silicon Star Pro)
AI ve anti-AI CAPTCHA’ların sürekli mücadelesi: CAPTCHA (Tamamen Otomatikleştirilmiş Kamu Turing testi, bilgisayarları ve insanları ayırt etmek için) başlangıçta insanları ve makineleri ayırt etmek, otomatik kötüye kullanımı önlemek için tasarlandı. OCR ve AI teknolojisinin gelişmesiyle, basit karakter bozulmalı CAPTCHA’lar etkisiz hale geldi ve daha karmaşık görüntü, ses CAPTCHA’larına, hatta AI tarafından üretilen karşıt örneklerin tanıtılmasına dönüştü. Tersine, AI kırma teknolojisi de gelişiyor; görüntüleri tanımak için CNN kullanıyor, reCAPTCHA gibi davranış analizi tabanlı doğrulama sistemlerini atlatmak için insan davranışlarını (fare hareketleri, klavye giriş ritmi gibi) taklit ediyor ve engellemeyi aşmak için proxy IP kullanıyor. Bu saldırı-savunma savaşı, CAPTCHA’ların bazen insanlar için de zorluk oluşturmasına neden oluyor. Gelecekteki eğilim, daha akıllı, fark edilmeyen doğrulama yöntemleri (Apple’ın otomatik doğrulaması gibi) veya finans gibi yüksek güvenlikli alanlarda biyometrik tanımaya dayanmak olabilir, ancak ikincisi de AI tarafından üretilen sahte parmak izleri, Master Faces gibi saldırı yöntemleriyle karşı karşıya ve maliyeti düşüyor. Güvenlik ve kullanıcı deneyimi arasındaki denge temel zorluktur. (Kaynak: PConline Pacific Technology)
“AI ders temsilcisi” olgusunu yeniden düşünmek: Derin okuma ile hızlı özet çatışması: Yazar, uzun metinlerin altına AI tarafından oluşturulan özetleri kullanan “AI ders temsilcisi” davranışına karşı hoşnutsuzluğunu ifade ediyor. Beyin bilimi açısından (ayna nöronlar, beyin aktivitesi senkronizasyonu), derin okumanın okuyucu ile yaratıcı arasında zaman ve mekan ötesi bir “diyalog” kurarak bilişsel senkronizasyon ve sinirsel bağlantı güçlenmesini sağlayan bir süreç olduğunu, gerçek “öğrenme” ve anlamanın temelini oluşturduğunu açıklıyor. AI tarafından oluşturulan özetler kolaylık sağlasa da, bu süreci ortadan kaldırarak yalnızca sahte bir “tamamlama hissi” veriyor, etkisiz “kuantum dalgalanma hızlı okumasına” benziyor. Yazar, her metnin herkes için uygun olmadığını, zorla okumak yerine başka araçlar (video, oyun gibi) aramanın daha iyi olduğunu savunuyor. AI özetlerinin görevleri yerine getirme (rapor, ödev gibi) veya karmaşık bağlantıları anlamaya yardımcı olma konusunda araçsal değeri olduğunu kabul ediyor, ancak aktif düşünme ve derin katılımın yerini almaması gerektiğini belirtiyor. Okuyucuları eserlerdeki “insan kısmına” odaklanmaya ve gerçek bir iletişim kurmaya çağırıyor. (Kaynak: Sspai)
“AI hile aracı” geliştiricisi fon aldı, etik tartışmalara yol açtı: İki Amerikalı öğrenci, LeetCode programlama mülakatlarını geçmeye yardımcı olan AI aracı “Interview Coder”ı geliştirdikleri ve kamuya açık olarak gösterdikleri (Amazon gibi şirketlerin mülakatlarını geçerek) için Columbia Üniversitesi’nden atıldı. Ancak daha sonra Cluely adlı bir AI startup’ı kurdular ve bu tür gerçek zamanlı yardımcı araçları daha geniş senaryolara (sınavlar, toplantılar, müzakereler) taşımak amacıyla 5.3 milyon dolarlık tohum finansmanı aldılar. Bu olay, tüm işleri AI ile otomatikleştirdiğini iddia eden başka bir şirket olan Mechanize (AI eğitmenlerini “AI’a insanları elemeyi öğretmek” için işe alan) ile birlikte, AI çağında “hile” ile “güçlendirme” arasındaki sınır, teknoloji etiği ve insan yeteneklerinin tanımı hakkında tartışmalara yol açtı. AI gerçek zamanlı yanıtlar sağlayabildiğinde veya görevleri tamamlamaya yardımcı olduğunda, bu gerçekten hile mi yoksa evrim mi? (Kaynak: Daka Tech Chic)
Endüstriyel insansı robot pazarı büyük potansiyele sahip, ancak zorluklarla karşı karşıya: Sektör, insansı robotların endüstriyel alandaki uygulama potansiyeline, özellikle otomotiv montajı gibi geleneksel otomasyonun kapsayamadığı, işgücü maliyetinin yüksek olduğu veya işçi bulmanın zor olduğu senaryolarda büyük umut bağlıyor. Leju Robotics Başkanı Leng Xiaokun, önümüzdeki birkaç yıl içinde insansı robotların otomasyon ekipmanlarıyla işbirliği yaptığı pazar büyüklüğünün 100-200 bin adede ulaşabileceğini öngörüyor. Ancak, mevcut insansı robotların endüstriyel uygulaması hala donanım performansı (pil ömrünün genellikle 2 saatten az olması, verimliliğin insan gücünün yalnızca %30-50’si olması gibi), yazılım verileri (gerçek senaryolardan etkili eğitim verisi eksikliği) ve maliyet gibi darboğazlarla karşı karşıya. Tianqi Automation gibi şirketler, veri sorununu çözmek için dikey modelleri eğitmek üzere veri toplama merkezleri kurmayı planlıyor. Hafif iş yükü gerektiren denetim senaryoları da daha erken uygulanabilecek bir yön olarak görülüyor. Sanayileşmenin hala etik, güvenlik, politika gibi sorunları aşması bekleniyor ve bu 10 yıldan fazla sürebilir. (Kaynak: Sci-Tech Innovation Board Daily)
Genel amaçlı robot gelişim yolları tartışması: Akıllı telefon evrimiyle benzetme: Vita Dynamics kurucu ortağı Zhao Zhelun, genel amaçlı robotların gelişim yolunun, akıllı telefonların erken PDA’lardan iPhone’a 15 yıllık evrimine benzeyeceğini, temel teknolojilerin (iletişim, pil, depolama, hesaplama, ekran vb.) olgunlaşmasını ve uygulama senaryolarının kademeli olarak yinelenmesini gerektireceğini, bir anda olmayacağını savunuyor. Robotun temel yeteneklerinin doğal etkileşim, otonom hareket ve otonom operasyon olmak üzere üç yöne ayrılabileceğini öne sürüyor. Mevcut aşamada, prensip tabanlı teknolojiden mühendislik teknolojisine geçişin kritik noktasını (dört ayaklı yürüme, kıskaçla tutma operasyonu mühendisliğe yakınken, iki ayaklı yürüme, becerikli el hala prensip tabanlı) yakalamak ve senaryo ihtiyaçlarıyla (dış mekanda ağır hareket, iç mekanda ağır operasyon) birleştirerek ürün geliştirmek gerektiğini belirtiyor. Doğal dil etkileşimi (NUI) temel etkileşim yöntemi olarak görülüyor. Ürün teslimatı, basit, düşük riskli görevlerden (oyuncak toplama gibi) karmaşık, yüksek riskli görevlere (mutfakta bıçak kullanma gibi) doğru ilerleyen bir yolu takip etmeli ve PMF’yi (ürün-pazar uyumu) kademeli olarak doğrulamalıdır. (Kaynak: Tencent Tech)
ByteDance Top Seed programı, büyük model öncü araştırmalarına odaklanmak için en iyi doktora adaylarını işe alıyor: ByteDance, 2026 mezunu Top Seed büyük model en iyi yetenekler işe alım programını başlattı. Dünya çapında yaklaşık 30 en iyi doktora mezununu işe almayı hedefliyor; araştırma yönleri büyük dil modelleri, makine öğrenimi, çok modlu üretim ve anlama, konuşma vb. kapsıyor. Program, uzmanlık alanı sınırlaması olmadığını, araştırma potansiyeli, teknoloji tutkusu ve merakına odaklandığını vurguluyor; sektördeki en iyi maaşları, yeterli hesaplama gücü ve veri kaynaklarını, yüksek serbestlik dereceli araştırma ortamını ve ByteDance’in zengin uygulama senaryolarında uygulama fırsatlarını sunuyor. Önceki Top Seed üyelerinden birçoğu önemli projelerde öne çıktı; örneğin, açık kaynaklı ilk çok dilli kod düzeltme ölçütü Multi-SWE-bench’i oluşturmak, çok modlu akıllı ajan projesi UI-TARS’ı yönetmek, ultra seyrek model mimarisi UltraMem araştırmasını yayınlamak (MoE çıkarım maliyetini önemli ölçüde düşüren) gibi. Program, Wu Yonghui gibi teknoloji devlerinin rehberliğinde küresel en iyi %5’lik yeteneği çekmeyi amaçlıyor. (Kaynak: InfoQ)
AI 2027 araştırması sonrası: ABD, hesaplama gücü avantajıyla AI yarışını kazanabilir: Daha önce “AI 2027” raporunu yayınlayan araştırmacılar Scott Alexander ve Romeo Dean, Çin’in AI patent sayısında lider olmasına rağmen (küresel %70’ini oluşturuyor), ABD’nin AI yarışını hesaplama gücü avantajıyla kazanabileceğini savunan bir yazı yayınladı. ABD’nin küresel gelişmiş AI çip hesaplama gücünün %75’ine sahip olduğunu, Çin’in ise yalnızca %15’ine sahip olduğunu tahmin ediyorlar ve ABD’nin çip ihracat kontrollerinin Çin’in gelişmiş hesaplama gücüne erişim maliyetini daha da artırdığını (yaklaşık %60 daha yüksek) belirtiyorlar. Çin, hesaplama gücünü merkezi olarak kullanmada daha verimli olsa da, ABD’nin en iyi AI projeleri (OpenAI, Google gibi) hala hesaplama gücü avantajını koruyabilir. Elektrik gücü açısından, kısa vadede (2027-2028) ana darboğaz olmayacak. Yetenek açısından, Çin’in STEM doktora sayısı fazla olsa da, ABD küresel yetenekleri çekebiliyor ve AI kendi kendini geliştirme aşamasına girdiğinde, hesaplama gücü darboğazı yetenek sayısından daha kritik olacak. Bu nedenle, çip yaptırımlarını sıkı bir şekilde uygulamanın ABD’nin liderliğini koruması için hayati önem taşıdığını düşünüyorlar. (Kaynak: Xinzhiyuan)
Hinton ve diğerleri OpenAI yeniden yapılandırma planına karşı çıkıyor, hayırseverlik amacından sapmasından endişe ediyor: AI’ın öncüsü Geoffrey Hinton, 10 eski OpenAI çalışanı ve diğer sektör uzmanları, OpenAI’nin kar amacı güden yan kuruluşunu kamu yararına çalışan bir şirkete (PBC) dönüştürme ve kar amacı gütmeyen kuruluşun kontrolünü potansiyel olarak ortadan kaldırma planına karşı çıkan ortak bir açık mektup yayınladı. OpenAI’nin başlangıçta AGI’nin güvenli gelişimini sağlamak ve tüm insanlığa fayda sağlamak, ticari çıkarların (yatırımcı getirileri gibi) bu misyonun önüne geçmesini önlemek için kar amacı gütmeyen bir yapı kurduğunu savunuyorlar. Önerilen yeniden yapılandırmanın bu temel yönetişim güvencesini zayıflatacağını, şirket tüzüğüne ve kamuoyuna verilen sözlere aykırı olacağını belirtiyorlar. Mektupta, OpenAI’den yeniden yapılandırmanın hayırseverlik hedeflerini nasıl ilerleteceğini açıklamasını talep ediyor ve kar amacı gütmeyen kuruluşun kontrolünün korunmasını, AGI’nin geliştirilmesi ve gelirlerinin nihai olarak hissedar getirilerine öncelik vermek yerine kamu yararına hizmet etmesini sağlamayı çağırıyorlar. (Kaynak: Xinzhiyuan)
