Anahtar Kelimeler：Gemini 2.5 Pro, Kevin-32B, AI Ajan, RAG teknolojisi, Dijital ikiz, Gemini 2.5 Pro kodlama yeteneği, Kevin-32B CUDA çekirdeği, Ajan Arama, GraphRAG bilgi grafiği, AI ve dijital ikiz entegrasyonu
Harika, işte çevrilmiş AI haber özeti:
🔥 Odak Noktası
Google, Gemini 2.5 Pro I/O Sürümünü Yayınladı: Google, kodlama yeteneklerini önemli ölçüde geliştiren Gemini 2.5 Pro I/O sürümünü yayınladı. Model, LMArena programlama, görsel ve WebDev sıralamalarında zirveye yerleşerek tek bir modelin ilk kez üç listede birden birinci olmasını sağladı. Yeni sürüm, ön uç ve UI geliştirmeyi güçlendiriyor, elle çizilmiş taslaklardan uygulama oluşturabiliyor ve fonksiyon çağırma sorunlarını gideriyor; bu da Google’ın AI model yeteneklerindeki hızlı ilerlemesini gösteriyor. (Kaynak: JeffDean, lmarena.ai, dotey)
Cognition, Kevin-32B Modelini Yayınladı: Cognition, Kevin-32B’yi yayınladı. Bu, CUDA çekirdekleri yazmak için takviyeli öğrenme (GRPO algoritması) ile eğitilen ilk açık kaynaklı modeldir. Model, KernelBench veri setinde mükemmel performans göstererek doğruluk ve performans açısından o3 ve o4-mini gibi önde gelen çıkarım modellerini geride bıraktı ve RL’nin düşük seviyeli programlama optimizasyonundaki potansiyelini ortaya koydu. (Kaynak: Cognition, Dorialexander, vllm_project)
Meta, Perception Encoder’ı Yayınladı: Meta, yeni görsel kodlayıcısı Meta Perception Encoder’ı yayınladı. Bu model, görüntü ve video görevlerinde yeni standartlar belirliyor. Sıfır atışlı sınıflandırma ve alma (retrieval) konularında öne çıkarak mevcut modelleri geride bırakıyor ve görüntü ile video anlama araştırmaları ve uygulamaları için yeni, güçlü bir temel sağlıyor. (Kaynak: AIatMeta)
LTX-Video 13B Açık Kaynak Video Üretim Modeli Yayınlandı: LTX-Video 13B yayınlandı. Bu, şu anda en güçlü açık kaynaklı video üretim modellerinden biridir. 13 milyar parametreye sahip olan model, detayları artırmak için çok ölçekli renderlemeyi destekliyor, hareket ve sahne anlayışını geliştiriyor, yerel GPU’larda çalışabiliyor ve anahtar kare, kamera/karakter hareket kontrolünü destekliyor. (Kaynak: teortaxesTex, Yoav HaCohen)
🎯 Gelişmeler
Anthropic LeMUR Yeni Claude Modellerini Destekliyor: AssemblyAI, LeMUR yeteneklerinin artık Anthropic’in Claude 3.7 Sonnet ve Claude 3.5 Haiku modellerini desteklediğini duyurdu. Sonnet, karmaşık ses analizinin çıkarım yeteneklerini geliştirirken, Haiku yanıt hızını optimize ediyor; bu da ses içeriği analizi ve toplantı özetleri gibi görevlerde önemli iyileşmeler sağlıyor. (Kaynak: AssemblyAI)
Nvidia ve ServiceNow Kurumsal Düzeyde AI Modeli Apriel Nemotron 15B’yi Tanıttı: Nvidia ve ServiceNow, Nvidia NeMo üzerine inşa edilmiş kompakt, yüksek maliyet verimliliğine sahip kurumsal düzeyde bir AI modeli olan Apriel Nemotron 15B’yi ortaklaşa duyurdu. Model, IT, HR ve müşteri hizmetleri gibi alanlarda gerçek zamanlı yanıtlar sağlamayı, karmaşık iş akışlarını işlemeyi ve ölçeklenebilir olmayı hedefliyor. (Kaynak: nvidia)
DeepSeek Model Güncellemeleri ve Gelişim Zaman Çizelgesi: DeepSeek V3 ve V3-0324 gibi modeller sürekli güncelleniyor ve çıkarım yetenekleri ile yeni özelliklerindeki ilerlemeyi gösteriyor. Topluluk, zaman çizelgelerini ve özelliklerini tartışarak, DeepSeek’in yenilikçi mimari ve eğitim yöntemleriyle öncü modelleri yakalamada önemli ilerleme kaydettiğini düşünüyor. (Kaynak: teortaxesTex, dylan522p)
GraphRAG ve Agentic Search RAG Teknolojisinin Gelişimini İtiyor: Cohere, GraphRAG ve Agentic Search’ü yeni nesil RAG teknolojileri olarak tartışıyor. GraphRAG, bilgi grafikleri aracılığıyla doğruluğu ve güvenilirliği artırırken, Agentic Search, AI Agent’ları derinlemesine yinelemeli arama için kullanıyor; bu da kurumsal düzeydeki AI uygulamaları için daha doğru, bağlama daha zengin yanıtlar getiriyor. (Kaynak: cohere)
AI Agent Kavramı Abartısı ve Uygulama Zorlukları: Gartner gibi kuruluşlar, mevcut AI Agent alanında aşırı bir abartı (“Agent Washing”) olduğunu, birçok mevcut teknolojinin yeniden paketlendiğini belirtiyor. Pazar danışmanlığı talebi artsa da, kurumsal düzeyde Agent dağıtımının başarı oranı düşük kalıyor; teknik darboğazlar, güvenilirlik, maliyet ve senaryo uygulanabilirliği hala ana kısıtlayıcı faktörler. (Kaynak: 36氪, Gartner)
AI Eğitim Teknolojisi Manzarasını Yeniden Şekillendiriyor, Çinli Şirketler Yükseliyor: 《时代》 dergisi ve Statista tarafından yayınlanan küresel eğitim teknolojisi şirketleri listesi, Çinli şirketlerin ilk üç sırayı (编程猫, 网易有道, 好未来) alarak ABD’nin hakimiyetindeki düzeni tamamen değiştirdiğini gösteriyor. AI, eğitim teknolojisi dönüşümünü yönlendiren temel altyapı haline gelirken, Çinli şirketlerin başarısı politika desteği ve AI teknolojisinin eğitim senaryolarında derin entegrasyonuna bağlanıyor. (Kaynak: 36氪)
Meta ve Microsoft CEO’ları AI’ın Geleceğini Tartıştı: Meta kurucusu Zuckerberg ve Microsoft CEO’su Nadella, AI’ın kurumsal üretkenlik ve gelecekteki uygulama geliştirme üzerindeki etkisini tartıştı. Nadella, AI’ın “derin uygulama” aşamasını getirdiğini, kod tabanlarında AI tarafından yazılan kod oranının arttığını düşünüyor; Zuckerberg ise gelecekte mühendislerin akıllı Agent takımlarına liderlik edeceğini ve AI’ın geliştirme işlerinin çoğunu tamamlayacağını öngörüyor. (Kaynak: 36氪)
Dijital İnsan Teknolojisi “Görünüş Benzerliğinden” “Ruh Benzerliğine” İlerliyor: Dijital insan teknolojisi, statik görünümlerden akıllı etkileşime doğru evriliyor. Transformer, Diffusion model gibi büyük model teknolojileri sayesinde daha gerçekçi ifadeler, hareketler ve dudak senkronizasyonu elde ediliyor. Bu teknoloji, tüketici, KOBİ ve büyük işletme alanlarında geniş uygulama potansiyeline sahip olsa da, teknik tutarlılık, etkileşim ve endüstri zinciri işbirliği gibi zorluklarla hala karşı karşıya. (Kaynak: 36氪)
AI Herculaneum Papirüslerinin Başlıklarını Başarıyla Okudu: Vesuvius Challenge, araştırmacıların AI teknolojisini kullanarak volkanik olarak karbonlaşmış Herculaneum papirüslerinin başlıklarını ilk kez invaziv olmayan bir şekilde okumasıyla tarihi bir başarı elde etti. Bu sonuç, AI görüntü segmentasyonu ve mürekkep tespiti ile gerçekleştirildi ve AI’ın antik belgeleri “görme” yeteneğini kanıtlayarak daha fazla uyuyan papirüsün çözülmesinin yolunu açtı. (Kaynak: 36氪)
Çok Sayıda Açık Kaynak AI Modeli ve Veri Seti Yayınlandı: Topluluk, Alibaba Qwen’in Qwen3 serisi modelleri ve Qwen2.5-Omni multimodal modelini yayınlaması, Microsoft’un Phi4 çıkarım modelini yayınlaması, NVIDIA’nın CoT çıkarım veri setini ve konuşma tanıma modeli Parakeet’i yayınlaması, ayrıca Meta’nın EdgeTAM gibi son açık kaynaklı AI alanındaki gelişmeleri özetledi. (Kaynak: mervenoyann)
ACE-Step Açık Kaynak Müzik Üretim Modelini Yayınladı: StepFun AI ve ACE Studio, açık kaynaklı bir müzik üretim modeli olan ACE-Step 3.5B’yi yayınladı. Model, çok dilli, çeşitli enstrüman stillerini ve vokal tekniklerini destekliyor, A100 GPU’da hızlı şarkı üretimi yapabiliyor ve müzik yaratma alanına yeni bir AI aracı getiriyor. (Kaynak: Teknium1, Reddit r/LocalLLaMA)
AI’ın Dijital İkiz Alanındaki Uygulamalarının Artışı: Raporlar, giderek daha fazla endüstrinin verimliliği ve içgörüleri artırmak için dijital ikizlerini AI ile birleştirdiğini gösteriyor. AI ve dijital ikizlerin entegrasyonu, çeşitli endüstrilerin dijital dönüşümünü ve yenilikçi uygulamalarını yönlendiren önemli bir teknoloji trendi haline geldi. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
🧰 Araçlar
Smolagents Bilgisayar Kullanım Yeteneklerini Entegre Ediyor: Smolagents çerçevesi, bilgisayar kullanım yeteneklerini tanıttı. Qwen-VL gibi görsel modellerin yetenekleri sayesinde, AI Agent’lar artık ekran görüntülerini anlayabilir ve öğeleri konumlandırabilir, böylece tıklama gibi işlemleri gerçekleştirebilir ve karmaşık Agent iş akışlarının gelişimini teşvik edebilir. (Kaynak: huggingface)
Qdrant Cloud Vektör Arama Verimliliğini Artırmak İçin Yükseltildi: Qdrant Cloud, kullanıcıların prototipten üretime daha hızlı geçmesini sağlamak amacıyla önemli bir yükseltme yaptı. Yeni sürüm, kullanıcı arayüzünü ve deneyimini optimize ederek anlamsal arama ve gömülü vektör arama uygulamaları oluşturmayı daha kolay ve verimli hale getirdi. (Kaynak: qdrant_engine)
AI Saç Yıkama Hizmeti Yeni Bir İş Modeli Olarak Yükseliyor: Şanghay, Shenzhen ve diğer birçok yerde AI saç yıkama dükkanları ortaya çıktı. Bu dükkanlar, akıllı saç yıkama makineleri aracılığıyla standartlaştırılmış hizmetler sunarak düşük fiyatlarla müşteri çekiyor. Tüketici geri bildirimleri karışık olsa ve teknoloji olgunluğu, güvenlik ve karlılık modeli zorlukları devam etse de, AI saç yıkama, hizmet sektöründe AI uygulaması olarak yeni bir ticari keşif yönünü gösteriyor. (Kaynak: 36氪)
Açık Kaynak LLM Değerlendirme Aracı Opik Yayınlandı: Opik, LLM uygulamalarını, RAG sistemlerini ve Agent iş akışlarını hata ayıklamak, değerlendirmek ve izlemek için açık kaynaklı bir LLM değerlendirme aracıdır. Kapsamlı izleme, otomatik değerlendirme ve üretim düzeyinde panolar sağlayarak geliştiricilerin AI uygulamalarının performansını ve güvenilirliğini artırmasına yardımcı olur. (Kaynak: dl_weekly)
Python Chain-of-Thought Araç Seti Cogitator: Chain-of-Thought (CoT) çıkarım yöntemlerinin kullanımını ve deneyini basitleştirmek amacıyla Cogitator adlı açık kaynaklı bir Python araç seti yayınlandı. Kütüphane, OpenAI ve Ollama modellerini destekliyor ve Self-Consistency, Tree of Thoughts ve Graph of Thoughts gibi CoT stratejilerinin uygulamalarını içeriyor. (Kaynak: Reddit r/MachineLearning)
Comfyui Marka Yükseltmesi Yaptı ve Yerel API Düğümlerini Tanıttı: Comfyui marka yükseltmesi yaptı ve yerel API düğümlerini tanıttı. Bu düğümler, Flux, Kling, Luma gibi 11 çevrimiçi görsel AI modelinin entegrasyonunu destekliyor. Kullanıcıların ayrı API Key başvurusu yapmasına gerek kalmadan doğrudan Comfyui içinde oturum açarak kullanabilmesi, çoklu model iş akışlarının kurulumunu büyük ölçüde basitleştiriyor. (Kaynak: op7418)
Cursor Öğrencilere ve Hukuk Öğrencilerine Ücretsiz Hizmet Sunuyor: AI programlama asistanı Cursor, öğrencilere ücretsiz Pro sürümü sunacağını duyurdu. Hukuk AI aracı Spellbook da hukuk öğrencilerine ücretsiz hizmet sağlıyor. Bu adım, öğrencilerin gelişmiş AI araçlarına erişimini ve kullanımını kolaylaştırarak AI teknolojisinin eğitim alanında yaygınlaşmasına yardımcı oluyor. (Kaynak: scaling01, scottastevenson)
📚 Öğrenme
Unsloth Çerçevesi Verimli LLM İnce Ayarı Sağlıyor: LearnOpenCV blogu, Unsloth çerçevesini derinlemesine inceleyerek büyük dil modellerini ve görsel dil modellerini (Qwen2.5-VL gibi) daha hızlı, daha hafif ve daha akıllı bir şekilde nasıl ince ayar yapıldığını gösteriyor. Unsloth, optimizasyon teknikleri aracılığıyla GPU bellek kullanımını ve eğitim süresini önemli ölçüde azaltarak özellikle sınırlı kaynaklara sahip kullanıcılar için uygun hale geliyor. (Kaynak: LearnOpenCV)
Cohere Araştırması İnsanların LLM Değerlendirmesindeki Önyargıyı Ortaya Koyuyor: Cohere’nin bir araştırması, çok küçük bir önyargının (daha kendinden emin ifadeler gibi) bile insanların LLM çıktısını değerlendirmesini sistematik olarak çarpıttığını ortaya koydu. Modellerin daha kesin yanıtlar vermesi, içerik aynı olsa bile genellikle “daha iyi” olarak değerlendiriliyor; bu da insan değerlendirmesinin irrasyonelliğini ve değerlendirme modellerinin karşılaştığı zorlukları vurguluyor. (Kaynak: Shahules786, clefourrier)
SWE-bench Çok Dilli Kodlama Yeteneği Değerlendirmesini Başlattı: SWE-bench kütüphanesi, LLM’lerin 9 programlama dilindeki kodlama yeteneklerini test etmek için SWE-bench Multilingual adlı yeni bir sürüm yayınladı. Claude 3.7’nin bu çok dilli değerlendirmedeki performansı, İngilizce SWE-bench’teki puanından daha düşük kaldı; bu da LLM’lerin diller arası kodlama yeteneklerinin hala geliştirilmesi gerektiğini gösteriyor. (Kaynak: OfirPress)
Araştırma, LLM Alignment’ının Kaybedebileceği Yetenekleri Tartışıyor: Araştırmacılar, büyük dil modellerinin Alignment eğitimi sırasında kaybedebileceği rastgelelik ve yaratıcılık gibi belirli yetenekleri tartışıyor. Bu, modellerin güvenliğini ve kullanışlılığını artırırken, orijinal potansiyellerini nasıl koruyacakları konusunda bir tartışma başlattı. (Kaynak: lateinteraction, Peter West)
Muon Optimize Edici Araştırması Verimlilik Avantajını Gösteriyor: Essential AI, Muon optimize edicisinin LLM ön eğitimindeki pratik verimliliğini inceleyen bir araştırma yayınladı. Araştırma, ikinci dereceden bir optimize edici olarak Muon’un, özellikle büyük toplu eğitimlerde veri bilgilerini daha etkili bir şekilde koruyarak hesaplama süresi dengesinde AdamW’den daha avantajlı olduğunu gösteriyor. (Kaynak: cloneofsimo, Essential AI)
Epoch AI Kıyaslama Platformu Güncellendi: Epoch AI, Aider Polyglot, WeirdML, Balrog ve Factorio Learning Environment gibi yeni değerlendirme öğeleri ekleyerek kıyaslama platformunu güncelledi. Bu yeni kıyaslamalar, harici liderlik tablosu verilerini getirerek LLM performansını değerlendirmek için daha kapsamlı bir bakış açısı sunuyor. (Kaynak: scaling01)
Hugging Face AI Agent Kursunu Yayınladı: Hugging Face, AI Agent kursunu yayınladı. İçerik, Agent temelleri, LLM, model aileleri, çerçeveler (smolagents, LangGraph, LlamaIndex), gözlemlenebilirlik, değerlendirme ve Agentic RAG kullanım örneklerini kapsıyor ve nihai bir proje ile kıyaslamalar içeriyor; bu da AI Agent oluşturmayı öğrenmek için sistematik kaynaklar sağlıyor. (Kaynak: GitHub Trending, huggingface)
💼 İş Dünyası
OpenAI, AI Programlama Asistanı Windsurf’ü Satın Aldı: OpenAI, AI programlama asistanı geliştiricisi Windsurf’ü (önceki adı Codeium) yaklaşık 3 milyar dolara satın almayı kabul etti. Bu, OpenAI’ın bugüne kadarki en büyük satın almasıdır. Bu adım, OpenAI’ın AI programlama alanındaki konumunu sağlamlaştırmayı, Windsurf’ün kullanıcı tabanını ve kod tabanı evrim verilerini elde etmeyi ve gelecekteki AI programlama Agent’ları için plan yapmayı amaçlıyor. (Kaynak: 36氪, Bloomberg, 智东西)
OpenAI Tamamen Ticari Dönüşüm Planından Vazgeçti: OpenAI, ana şirketi tamamen kar amacı güden bir kuruluşa dönüştürme planından vazgeçtiğini duyurdu. Kar amacı gütmeyen ana şirketin kar amacı güden yan kuruluşu kontrol ettiği yapıyı sürdürmeye ve yan kuruluşu “kamu yararı şirketi”ne dönüştürmeye karar verdi. Bu adım, düzenleyici kurumlar ve çeşitli taraflarla yapılan görüşmeler sonrası bir uzlaşma çözümüdür ve şirket yönetimi ile gelecekteki finansman stratejilerini etkileyecek, ayrıca Musk gibi kişilerin muhalefetiyle de ilgilidir. (Kaynak: steph_palazzolo, 36氪)
CloudWalk (云从科技) İşten Çıkarma ve Zararla Karşı Karşıya: Eski AI şirketi CloudWalk’un (云从科技) mali raporu, gelirde önemli bir düşüş, artan zarar ve işten çıkarmalar ile üst düzey yöneticilerin maaş kesintileri olduğunu gösteriyor. Bu, AI girişim alanının karşılaştığı karlılık zorluklarını ve pazar rekabet baskısını yansıtıyor. Birçok AI şirketinin bu aşamada “hayatta kalması” öncelikli görev haline geldi ve AI girişim balonunun patlıyor olabileceğine işaret ediyor. (Kaynak: 36氪)
🌟 Topluluk
AI Derin Sahtecilik Güven Krizini ve “Makul İnkar” Riskini Tetikliyor: Topluluk, AI derin sahtecilik teknolojisinin giderek daha gerçekçi hale gelmesini, halkın doğru bilgi ile yanlış bilgiyi ayırt etmesini zorlaştırmasını ve bir güven krizi yaratmasını tartışıyor. Daha endişe verici olan ise, bireylerin veya kurumların AI sahteciliğini uygunsuz davranışları için bir “makul inkar” bahanesi olarak kullanabilme riski; bu da gerçek kontrolü ve hukuki sorumluluğu zorlaştırıyor. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
OpenAI Dahili Testleri ChatGPT Halüsinasyon Sorununun Kötüleştiğini Gösteriyor: Raporlar, OpenAI’ın dahili testlerinin ChatGPT’nin halüsinasyon (hallucination) sorununun kötüleştiğini ve nedeninin bilinmediğini gösterdiğini belirtiyor. Bu bulgu, toplulukta model güvenilirliği ve açıklanabilirliği konusunda endişelere yol açıyor ve lider modellerin bile temel zorluklarla karşı karşıya olduğunu gösteriyor. (Kaynak: Reddit r/artificial)
Topluluk, AI Model Eğitim Verilerine Reklam Yerleştirilebileceğinden Endişeli: Topluluk, gelecekteki AI modellerinin eğitim verilerine kasıtlı olarak reklam veya önyargılı bilgilerin yerleştirilebileceği ve bunun sonucunda model çıktısının gizli tanıtımlar veya belirli görüşler içerebileceği konusunda endişeleri tartışıyor. Bu, model şeffaflığı, güvenliği ve iş modelleri hakkında endişelere yol açıyor ve açık kaynaklı modellerin bu konudaki avantajlarını gündeme getiriyor. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
AI Agent Kavramı Abartısı ve Gerçek Uygulama Zorlukları Üzerine Tartışma: Topluluk, AI Agent kavramının popülerliği ile gerçek uygulama arasındaki boşluğu hararetle tartışıyor. Tartışmalar, birçok “Agent”ın sadece mevcut teknolojilerin yeniden paketlenmesi olduğunu, şirketlerin gerçek Agent’ları inşa ederken ve dağıtırken teknik güvenilirlik, maliyet kontrolü ve karmaşıklık gibi zorluklarla karşılaştığını ve iş değerini pratik bir şekilde değerlendirmeleri gerektiğini belirtiyor. (Kaynak: 36氪, Reddit r/ArtificialInteligence)
Ollama ve OpenWebUI Gibi Açık Kaynak Araçlar Üzerine Tartışmalar: Topluluk, Ollama’nın yerel LLM çalıştırma aracı olarak avantajlarını ve dezavantajlarını tartışıyor; bunlar arasında model depolama formatı, llama.cpp ile senkronizasyon sorunları ve varsayılan yapılandırmalar yer alıyor. Aynı zamanda, OpenWebUI’nin lisansını değiştirmesi ve ticari kullanıcılar için kısıtlamalar eklemesi, toplulukta açık kaynak ruhu ve projenin sürdürülebilirliği hakkında tartışmalara yol açtı. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA)
Makine Öğrenimi Uygulayıcılarının Veri Seti Elde Etme Kaygısı: Makine öğrenimi uygulayıcıları, sosyal medyada yüksek kaliteli veri setleri elde etme konusundaki endişelerini dile getiriyor. Verinin model performansının “tavanı” olduğunu, ancak teknik olmayan yöneticilerin genellikle veri çalışmasının karmaşıklığını hafife aldığını ve AI’ı bir “sihirli değnek” olarak gördüğünü düşünüyorlar. (Kaynak: Reddit r/MachineLearning)
AI Tarafından Üretilen Kodun Yönetimi ve İnceleme Zorlukları: AI tarafından üretilen kodun yaygınlaşmasıyla birlikte, topluluk AI tarafından üretilen büyük miktardaki kodu nasıl etkili bir şekilde yöneteceğini ve inceleyeceğini tartışıyor. Geliştiricilerin AI kodunun kalitesini ve doğruluğunu sağlamak için süreçler ve araçlar oluşturması gerekiyor; işin odak noktası kod yazmaktan incelemeye ve doğrulamaya kayabilir. (Kaynak: matvelloso, finbarrtimbers)
RAG Gerçek Uygulama Etkinliği ve Kullanıcı Beklentileri Arasındaki Boşluk: Bazı kullanıcılar, kişisel belgeleri işlemek için RAG kullandıklarında model performansının beklentilerinin altında kaldığını ve belgelerde yer alan soruları doğru yanıtlayamadığını bildiriyor. Bu, RAG’ın belirli, herkese açık olmayan veri setlerini işlerken hala zorluklarla karşılaştığını ve gerçek etkinin genel modellerdeki kullanıcı deneyiminden farklı olduğunu gösteriyor. (Kaynak: Reddit r/OpenWebUI)
💡 Diğer
Microsoft PowerToys Güncellendi, Command Palette Gibi Yeni Özellikler Eklendi: Microsoft, PowerToys 0.90 sürümünü yayınladı. PowerToys Run’ın evrimi olarak Command Palette (CmdPal) modülünü ekleyerek hızlı başlatma ve genişletilebilirliği geliştirdi. Ayrıca Color Picker, Peek dosya silme, New+ şablon değişkenleri gibi özellikleri iyileştirerek Windows kullanıcılarının üretkenliğini artırdı. (Kaynak: GitHub Trending)
Nvidia Eski GPU’lar İçin CUDA Desteğini Durdurmayı Planlıyor: Nvidia, bir sonraki ana Toolkit sürümünde Maxwell, Pascal ve Volta serisi GPU’lar için CUDA desteğini durdurmayı planladığını duyurdu. Bu adım, hala bu eski donanımlara bağımlı olan bazı AI/ML kullanıcılarını etkileyecek, altyapı yükseltmelerini teşvik edebilir, ancak aynı zamanda donanım eskimesi ve uyumluluk hakkında topluluk tartışmalarına yol açtı. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Google Nest Hub Cihazları Gemini’yi Entegre Edemedi: Kullanıcılar, Google Nest Hub akıllı ekran cihazlarının hala eski Google Assistant’ı kullandığından ve daha güçlü Gemini modelini entegre edemediğinden şikayetçi. Pixel telefonlar gibi cihazlar Gemini’yi desteklese de, Nest Hub serisinin bir yükseltme yol haritasının olmaması, kullanıcıların Google ürün ekosisteminin parçalanmışlığı ve AI yaygınlaştırma vaatleri hakkında şüphe duymasına neden oluyor. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/artificial)