Anahtar Kelimeler：OpenAI, AI modeli, Büyük dil modeli, AI altyapısı, AI arama, AI Ajanı, AI ticarileştirme, OpenAI Uygulama Departmanı CEO’su, OpenAI for Countries Programı, AI destekli arama alternatifi, Mistral Medium 3 çok modelli modeli, AI ve ruh sağlığı riskleri
🔥 Odak Noktası
OpenAI Uygulama Departmanına Liderlik Etmesi İçin Yeni CEO Atadı: OpenAI, eski Instacart CEO’su Fidji Simo’nun yeni Uygulama Departmanı CEO’su olarak atandığını ve doğrudan Sam Altman’a rapor vereceğini duyurdu. Altman, OpenAI’nin genel CEO’su olarak görevine devam edecek ancak özellikle süper zekaya doğru ilerlemenin kritik aşamasında araştırma, hesaplama ve güvenliğe daha fazla odaklanacak. Simo daha önce OpenAI yönetim kurulunda görev yapmış olup, zengin ürün ve operasyon deneyimine sahiptir. Bu atama, OpenAI’nin ürünleştirme ve ticarileştirme yeteneklerini güçlendirmeyi ve araştırma sonuçlarını küresel kullanıcılara daha iyi ulaştırmayı amaçlamaktadır. Bu adım, OpenAI’nin hızlı gelişim ve yoğun rekabet ortamında araştırma, altyapı ve uygulama arasında denge kurmak için yaptığı bir organizasyonel yeniden yapılanma olarak görülüyor. (kaynak: openai, gdb, jachiam0, kevinweil, op7418, saranormous, markchen90, dotey, snsf, 36氪)
OpenAI, Küresel AI Altyapısını Genişletmek İçin “OpenAI for Countries” Programını Başlattı: OpenAI, “OpenAI for Countries” adlı programı başlattığını duyurdu. Program, yerelleştirilmiş AI altyapıları oluşturmak ve sözde “demokratik AI”yı teşvik etmek için dünya çapında ülkelerle işbirliği yapmayı amaçlıyor. Bu girişim, yurtdışında veri merkezleri inşa etmeyi (“Stargate” projesinin bir uzantısı olarak), yerel dil ve kültüre uyarlanmış ChatGPT sürümlerini piyasaya sürmeyi, AI güvenliğini artırmayı ve ulusal düzeyde girişim fonları kurmayı içeriyor. Bu adım, OpenAI’nin küresel AI rekabetinin arttığı bir ortamda teknolojik liderliğini pekiştirme ve küresel etkisini genişletme stratejisinin bir parçası olarak görülüyor. Aynı zamanda küresel yetenek ve veri kaynaklarına erişmesine ve AGI araştırmalarını hızlandırmasına yardımcı olabilir. (kaynak: 36氪, 36氪)
AI Destekli Arama Dönüşümü, Apple Safari İçin AI Arama Alternatiflerini Değerlendiriyor: Apple Hizmetler Kıdemli Başkan Yardımcısı Eddy Cue, Google antitröst davasındaki ifadesinde, Apple’ın Safari tarayıcısına AI destekli arama motoru seçenekleri eklemeyi “aktif olarak değerlendirdiğini” ve Perplexity, OpenAI, Anthropic gibi şirketlerle görüştüğünü açıkladı. Cue, AI aramanın geleceğin trendi olduğuna inanıyor ve şu anda mükemmel olmasa da büyük bir potansiyele sahip olduğunu ve sonunda geleneksel arama motorlarının yerini alabileceğini düşünüyor. Ayrıca, bu yıl Nisan ayında Safari arama hacminin ilk kez düştüğünü ve bunun kısmen kullanıcıların AI araçlarına yönelmesinden kaynaklanabileceğini belirtti. Bu gelişme, Apple ile Google arasındaki yıllardır süren varsayılan arama motoru işbirliğinin değişebileceğine işaret ediyor ve Google’ın arama işinin geleceği hakkında piyasada endişelere yol açarak Alphabet hisselerinin bir noktada %9’dan fazla düşmesine neden oldu. (kaynak: 36氪, Reddit r/artificial, pmddomingos)
Mistral, Fiyat-Performans ve Kurumsal Uygulamalara Odaklanan Medium 3 Çok Modlu Modelini Yayınladı: Fransız AI şirketi Mistral AI, yeni çok modlu modeli Mistral Medium 3’ü yayınladı. Resmi açıklamaya göre model, performans açısından Claude 3.7 Sonnet gibi üst düzey modellere yakın, özellikle programlama ve STEM görevlerinde başarılı, ancak maliyeti benzer ürünlerin yaklaşık 1/8’i kadar (giriş $0.4/1M token, çıkış $2/1M token) ve DeepSeek V3 gibi düşük fiyatlı modellerden bile daha düşük. Model, hibrit bulut, yerel dağıtım ve özelleştirilmiş ince ayar gibi kurumsal düzeyde özellikler sunuyor. API, Mistral La Plateforme ve Amazon Sagemaker üzerinden kullanıma sunuldu. Resmi olarak fiyat-performans ve kurumsal uygunluk vurgulansa da, topluluktan gelen ilk test geri bildirimleri karışık; bazı kullanıcılar performansının duyurulan seviyeye tam olarak ulaşmadığını düşünüyor ve açık kaynak olmamasından dolayı hayal kırıklığına uğradıklarını belirtiyor. (kaynak: op7418, arthurmensch, 36氪, 36氪, scaling01, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, TheRundownAI, 36氪)
🎯 Gelişmeler
Google, Programlama Yeteneğiyle Zirveye Oynayan Gemini 2.5 Pro “I/O” Özel Sürümünü Yayınladı: Google DeepMind, Gemini 2.5 Pro’nun fonksiyon çağırma ve programlama yetenekleri özel olarak optimize edilmiş “I/O” adlı yükseltilmiş bir sürümünü tanıttı. WebDev Arena Leaderboard benchmark testinde bu model, 1419.95 puanla Claude 3.7 Sonnet’i geride bırakarak bu önemli programlama benchmark’ında ilk kez zirveye yerleşti. Yeni model, video anlama konusunda da üstün performans sergileyerek VideoMME benchmark testinde lider konumda. Model, Gemini API, Vertex AI gibi platformlar üzerinden kullanıma sunuldu ve orijinal 2.5 Pro ile aynı fiyatlandırmaya sahip olup, daha güçlü kod üretimi ve interaktif uygulama geliştirme yetenekleri sunmayı amaçlıyor. (kaynak: _philschmid, aidan_mclau, 36氪)
Gemini Flash Görüntü Oluşturma Özelliği Yükseltildi: Google Gemini Flash modelinin yerel görüntü oluşturma yeteneği güncellendi, önizleme sürümü kullanıma sunuldu ve hız limitleri artırıldı. Resmi açıklamaya göre yeni sürüm, görsel kalite ve metin oluşturma doğruluğu açısından iyileştirmeler sunuyor ve filtreleme kaynaklı engelleme oranını önemli ölçüde azaltıyor. Kullanıcılar Google AI Studio’da ücretsiz olarak deneyebilirken, geliştiriciler API aracılığıyla entegre edebilirler; fiyatlandırma resim başına 0.039 ABD doları olarak belirlendi. (kaynak: op7418, 36氪)
Anthropic API’ye Web Arama Özelliği Eklendi: Anthropic, API’sine web arama aracı eklediğini duyurdu. Bu özellik, geliştiricilerin gerçek zamanlı web bilgilerinden yararlanabilen Claude uygulamaları oluşturmasına olanak tanıyor. Bu sayede Claude, bilgi tabanını geliştirmek için en son verilere erişebiliyor ve oluşturulan yanıtlarda kaynak alıntıları yer alıyor. Geliştiriciler, API aracılığıyla arama derinliğini kontrol edebilir ve arama kapsamını yönetmek için alan adı beyaz/kara listeleri ayarlayabilir. Bu özellik şu anda Claude 3.7 Sonnet, yükseltilmiş 3.5 Sonnet ve 3.5 Haiku için mevcut olup, fiyatlandırması her 1000 arama için 10 ABD doları artı standart token maliyetleri olarak belirlendi. (kaynak: op7418, swyx, Reddit r/ClaudeAI)
Microsoft, Akıl Yürütme Zinciri ve Yavaş Düşünmeyi Vurgulayan Phi-4 Akıl Yürütme Modelini Açık Kaynak Olarak Yayınladı: Microsoft Research, yapılandırılmış akıl yürütme görevleri için özel olarak tasarlanmış 14B parametreli dil modeli Phi-4-reasoning-plus’ı açık kaynak olarak yayınladı. Modelin eğitiminde “Chain-of-Thought” (Akıl Yürütme Zinciri) vurgulanarak modelin düşünme adımlarını ayrıntılı olarak yazması teşvik edildi ve özel bir pekiştirmeli öğrenme ödül mekanizması kullanıldı: yanlış cevap verildiğinde daha uzun akıl yürütme zincirleri, doğru cevap verildiğinde ise özlü ifadeler teşvik edildi. Bu “yavaş düşünme” ve “hata yapmaya izin verme” eğitim yaklaşımı, matematik, bilim, kod gibi benchmark testlerinde üstün performans göstermesini ve hatta bazı alanlarda kendisinden daha büyük modelleri geride bırakmasını sağladı ve güçlü bir alanlar arası transfer yeteneği sergiledi. (kaynak: 36氪)
NVIDIA, OpenCodeReasoning Serisi Modellerini Yayınladı: NVIDIA, Hugging Face üzerinde OpenCodeReasoning-Nemotron serisi modellerini yayınladı. Bu seri, 7B, 14B, 32B ve 32B-IOI versiyonlarını içeriyor. Bu modeller, kod akıl yürütme görevlerine odaklanarak AI’ın kodu anlama ve üretme yeteneklerini geliştirmeyi amaçlıyor. Topluluk, yerel olarak çalıştırılabilmesi için GGUF formatında versiyonlar oluşturmaya başladı. Rekabetçi programlamaya odaklanan bu tür modellerin pratikliğinin sınırlı olabileceğine dair yorumlar bulunuyor ve gerçek test sonuçları merakla bekleniyor. (kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Qwen 3 Model Performans Değerlendirmesi: Topluluk, Qwen 3 serisi modellerini, özellikle MMLU-Pro (CS) benchmark’ında kapsamlı bir şekilde değerlendirdi. Sonuçlar, 235B modelinin en iyi performansı gösterdiğini, ancak 30B nicelenmiş modellerin (Unsloth sürümü gibi) performans açısından çok yakın olduğunu ve yerel olarak hızlı çalışıp düşük maliyetli olmasıyla son derece yüksek bir fiyat-performans oranı sunduğunu gösterdi. Apple Silicon üzerinde, MLX sürümü 30B modeli hız ve kalite arasında iyi bir denge sağladı. Değerlendirmeye göre, çoğu yerel RAG veya Agent uygulaması için, nicelenmiş 30B modeli, en son teknolojiye yakın performansıyla yeni varsayılan seçenek haline geldi. (kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Xueersi, Çift Çekirdekli Büyük Modelleri Entegre Eden Öğrenme Cihazını Piyasaya Sürdü: Xueersi, kendi geliştirdiği Jiuzhang büyük modeli ve DeepSeek çift çekirdekli AI ile donatılmış P, S ve T serisi yeni öğrenme cihazlarını piyasaya sürdü. Öne çıkan özellikler arasında, öğrencileri aktif olarak soru sormaya ve keşfetmeye yönlendiren “Xiaosi AI 1’e 1” akıllı etkileşim ve “filtreleyerek öğrenme” ve “filtreleyerek alıştırma” yoluyla verimliliği artıran Hassas Öğrenme 3.0 bulunuyor. Öğrenme cihazı, zengin ders ve yardımcı kaynakları (Xiaohou, Mobby, 5·3, Wanwei gibi) bir araya getiriyor ve yeni müfredata yönelik geçiş kursları ve yeni soru türü alıştırmaları sunuyor. Farklı seriler, farklı öğrenim seviyeleri ve ihtiyaçlara yönelik olup, “iyi AI + iyi içerik” aracılığıyla kişiselleştirilmiş akıllı öğrenme deneyimi sunmayı amaçlıyor. (kaynak: 量子位)
AI Destekli İlaç Değerlendirmesi Hız Kazanıyor, OpenAI cderGPT Projesi Ortaya Çıktı: Haberlere göre OpenAI, ABD Gıda ve İlaç Dairesi’nin (FDA) ilaç değerlendirme süreçlerini hızlandırmak için AI kullanmayı amaçlayan cderGPT adlı bir proje geliştiriyor. OpenAI üst yönetimi bu konuda FDA ve ilgili departmanlarla görüşmelerde bulundu. FDA yetkilileri de ilk AI destekli bilimsel ürün incelemesini tamamladıklarını ve AI’ın ilaçların piyasaya sürülme süresini kısaltma potansiyeline sahip olduğunu belirtti. Ancak, yüksek riskli değerlendirmelerde AI’ın güvenilirliği (halüsinasyon sorunları gibi) ile veri eğitimi ve model doğrulama standartları hala dikkat edilmesi gereken konular. Bu proje, AI’ın düzenleyici bilim ve ilaç geliştirme alanlarındaki uygulama potansiyelini ve zorluklarını gösteriyor. (kaynak: 36氪)
Büyük Model Şirketleri Kullanıcı Bağlılığını Artırmak İçin Topluluk Odaklı Operasyonları Keşfediyor: Moonshot AI’ın Kimi test içerik topluluğu ürünü ve OpenAI’nin sosyal yazılım geliştirme planı gibi örneklerle, büyük model şirketleri AI araçlarının “kullan-at” sorununu çözmek ve kullanıcı bağlılığını artırmak için topluluklar oluşturmayı deniyor. Topluluklar kullanıcıları bir araya getirebilir, içerik üretebilir, ilişkileri pekiştirebilir ve ürün testi ile kullanıcı geri bildirimi kanalı olarak hizmet edebilir. Ancak topluluk yönetimi, içerik kalitesinin korunması, içerik güvenliği denetimi ve ticarileştirme gibi birçok zorlukla karşı karşıya. “Para yakma” odaklı trafik çekme modelinin sürdürülebilir olmadığı bir ortamda, topluluklaşma büyük model şirketlerinin yeni büyüme yolları keşfetme denemelerinden biri haline geliyor. (kaynak: 36氪)
DeepSeek R1 Açık Kaynak Yeniden Üretim Performansı Önemli Ölçüde Arttı: SGLang, NVIDIA gibi kurumlardan oluşan ortak bir ekip, 96 adet H100 GPU üzerinde DeepSeek-R1’in optimize edilmiş dağıtımının sonuçlarını gösteren bir rapor yayınladı. SGLang çıkarım optimizasyonu, ön doldurma/kod çözme ayrımı (PD), büyük ölçekli uzman paralelliği (EP), DeepEP, DeepGEMM ve EPLB gibi teknikler sayesinde, sadece 4 ay içinde model çıkarım performansı 26 kat artırıldı ve iş hacmi DeepSeek’in resmi verilerine yaklaştı. Bu açık kaynaklı uygulama çözümü, dağıtım maliyetlerini önemli ölçüde düşürdü ve büyük MoE modellerinin çıkarım yeteneklerini verimli bir şekilde ölçeklendirme potansiyelini gösterdi. (kaynak: 36氪)
Cisco, Kuantum Ağı Dolaşıklık Çipi Prototipini Tanıttı: Cisco, Kaliforniya Üniversitesi Santa Barbara ile işbirliği içinde kuantum bilgisayarların birbirine bağlanması için bir çip prototipi geliştirdi. Bu çip, dolaşık foton çiftlerini kullanarak kuantum ışınlanma yoluyla kuantum bilgisayarlar arasında anlık bağlantı kurmayı amaçlıyor ve böylece büyük ölçekli kuantum bilgisayarların pratik hale gelme süresini on yıllardan 5-10 yıla indirebilir. Kuantum bit sayısını artırmaya odaklanan yaklaşımların aksine Cisco, bağlantı teknolojisine odaklanarak tüm kuantum ekosisteminin gelişimini hızlandırmayı umuyor. Bu çip, mevcut ağ çipi teknolojilerinin bir kısmını kullanıyor ve kuantum bilgisayarlar yaygınlaşmadan önce finansal zaman senkronizasyonu, bilimsel keşif gibi alanlarda uygulanması bekleniyor. (kaynak: 36氪)
NVIDIA CEO’su Jensen Huang, AI Endüstri Devrimi ve Çin Pazarı Hakkında Konuştu: Milken Küresel Konferansı’nda Jensen Huang, AI gelişimini bir endüstri devrimi olarak nitelendirdi ve gelecekte şirketlerin “çift fabrika” modelini benimseyeceğini öne sürdü: fiziksel fabrikalar somut ürünler üretirken, AI fabrikaları (GPU kümeleri, veri merkezlerinden oluşan) “akıllı birimler” (Token) üretecek. Gelecek on yılda dünya genelinde her biri devasa maliyetli (tek başına yaklaşık 60 milyar dolar) ve inanılmaz derecede enerji tüketen (tek başına yaklaşık 1 gigawatt) onlarca AI fabrikasının ortaya çıkacağını ve bunların ulusal temel rekabet gücünün bir parçası olacağını öngördü. Aynı zamanda ABD’nin Çin’e yönelik teknoloji ihracat kısıtlamalarından duyduğu endişeyi dile getirerek, Çin pazarını (yıllık 500 milyar dolar büyüklüğünde) terk etmenin teknoloji liderliğini rakiplere (Huawei gibi) devretmek, küresel AI ekosisteminin bölünmesini hızlandırmak ve sonuçta ABD’nin kendi teknolojik avantajını zayıflatmak anlamına geleceğini savundu. (kaynak: 36氪)
🧰 Araçlar
ACE-Step-v1-3.5B: Yeni Şarkı Üretme Modeli: karminski3, yeni yayınlanan bir şarkı üretme modeli olan ACE-Step-v1-3.5B’yi test etti. Gemini kullanarak şarkı sözleri oluşturdu ve ardından bu modeli kullanarak rock tarzında bir şarkı üretti. İlk izlenimlere göre, bazı geçişlerde ve tek kelime telaffuzlarında sorunlar olsa da, genel etki fena değil ve basit, akılda kalıcı şarkılar üretmek için uygun. Bu test, Hugging Face üzerinde ücretsiz L40 GPU kullanılarak yapıldı ve yaklaşık 50 saniye sürdü. Model ve kod kütüphanesi açık kaynak olarak yayınlandı. (kaynak: karminski3)
LlamaIndex, “Belge MCP Sunucusu” Kavramını ve LlamaCloud Aracını Tanıttı: LlamaIndex kurucusu Jerry Liu, AI Agent ile belge araçlarının etkileşimi yoluyla RAG’ı yeniden tanımlamayı amaçlayan “Belge MCP Sunucusu” kavramını ortaya attı. Agent’ların belgelerle dört şekilde etkileşime girebileceğini düşünüyor: bulma (kesin sorgu), alma (semantik arama, yani RAG), analiz etme (yapılandırılmış sorgu) ve çalıştırma (dosya türü işlevlerini çağırma). LlamaIndex, daha etkili Agent’lar oluşturmayı desteklemek için LlamaCloud içinde ayrıştırma, çıkarma, indeksleme gibi bu temel “belge araçlarını” geliştiriyor. (kaynak: jerryjliu0)
Absolute-Zero-Reasoner: Büyük Modellerin Kendi Kendini Geliştirme Çerçevesi: Absolute-Zero-Reasoner adlı yeni bir proje, büyük modellerin kendi kendine soru sorarak, kod yazarak, çalıştırıp doğrulayarak ve döngüsel olarak yineleyerek kendi programlama ve matematik yeteneklerini geliştirme potansiyelini gösteriyor. Qwen2.5-7B’nin test verilerine göre, bu yöntem programlama yeteneğini 5 puan, matematik yeteneğini ise 15.2 puan (100 üzerinden) artırdı. Ancak bu yöntem, hesaplama kaynakları açısından son derece talepkar; örneğin 7/8B modelleri için 4 adet 80GB GPU gerekiyor. Proje ve makale açık kaynak olarak yayınlandı. (kaynak: karminski3, tokenbender)
LangGraph Starter Kit Yayınlandı: LangChain, geliştiricilerin kolayca deterministik, tek işlevli ve iyi performans gösteren bir Agent grafiği oluşturmalarına yardımcı olmak için LangGraph Starter Kit’i yayınladı. Geliştiriciler bunu LangGraph Cloud’a dağıtabilir ve AI metin üretimi iş akışlarına entegre edebilirler. Bu araç kiti, LangGraph uygulamalarını hızlı bir şekilde başlatmak ve geliştirmek için temel bir yapı sunar. (kaynak: hwchase17, Hacubu)
SWE-smith: Yazılım Mühendisliği Agent Eğitim Verisi Üretmek İçin Açık Kaynak Araç Kiti: Princeton Üniversitesi’nden John Yang ve arkadaşları, GitHub depolarından büyük miktarda Agent eğitim görevi örneği üretmek için kullanılan bir araç kiti olan SWE-smith’i yayınladı. Bu araçla üretilen 50.000’den fazla görev örneğini kullanarak, SWE-bench Verified testinde %40 pass@1 doğruluğuna ulaşan SWE-agent-LM-32B modelini eğittiler ve bu benchmark’ta birinci sırada yer alan açık kaynaklı model oldular. Araç kiti, veri kümesi ve model açık kaynak olarak yayınlandı. (kaynak: teortaxesTex, Reddit r/MachineLearning)
Gamma: AI Destekli Sunum ve İçerik Oluşturma Platformu: Gamma, sunum (PPT), web sayfası, belge gibi içeriklerin oluşturulmasını AI kullanarak basitleştiren bir platformdur. “Kart tabanlı” düzenleme ve AI destekli tasarım özellikleriyle öne çıkarak, kullanıcıların tasarım konusunda uzman olmadan hızlı bir şekilde estetik ve etkileşimli içerikler üretmesini sağlar. Gamma, erken dönemde pratik işlevler ve PLG (ürün odaklı büyüme) modeliyle kullanıcı topladı ve AI teknolojisinin olgunlaşmasıyla (Claude, GPT-4o gibi modellere erişimle) “tek cümleyle PPT oluşturma” gibi işlevler sundu. Yakın zamanda yayınlanan Gamma 2.0, konumunu AI PPT aracından daha geniş bir “tek duraklı yaratıcı ifade platformuna” genişleterek marka kimliği, resim düzenleme, grafik oluşturma gibi özellikleri destekliyor. Haberlere göre Gamma kâra geçti ve ARR (Yıllık Tekrarlayan Gelir) 50 milyon doları aştı. (kaynak: 36氪)
INAIR: Hafif Ofis Senaryolarına Odaklanan AR+AI Gözlükleri: INAIR şirketi, hafif ofis senaryolarına yönelik AR gözlükleri ve buna eşlik eden uzamsal işletim sistemi INAIR OS’u geliştiriyor. Ürünleri, taşınabilir büyük ekranlı ofis deneyimi sunmayı, çoklu ekran işbirliğini desteklemeyi, Android uygulamalarıyla uyumlu olmayı ve Windows/Mac ile kablosuz akış sağlamayı amaçlıyor. INAIR OS, sesli asistan, gerçek zamanlı çeviri, belge işleme ve görev işbirliği yeteneklerine sahip yerleşik bir AI Agent içeriyor. Şirket, yazılım-donanım entegrasyonunu ve uzamsal akıllı yerel deneyimi vurgulayarak, kendi geliştirdiği sistem ve ofis ekosistemine adaptasyon yoluyla bir engel oluşturuyor. Yakın zamanda on milyonlarca yuanlık A serisi finansman turunu tamamladı. (kaynak: 36氪)
📚 Öğrenim
AI Agent ve Belge Etkileşim Modelleri Üzerine Tartışma: LlamaIndex kurucusu Jerry Liu, AI Agent’ların belgelerle etkileşiminin dört modunu tartışıyor: kesin arama (Lookup), semantik erişim (Retrieval/RAG), analiz (Analytics) ve manipülasyon (Manipulation). Etkili belge Agent’ları oluşturmanın güçlü temel araç desteği gerektirdiğini savunuyor ve LlamaCloud’un bu alandaki ilerlemelerini tanıtıyor. (kaynak: jerryjliu0)
PyTorch Ekosistemi Eğitim Sonrası Katkı Fırsatları: PyTorch ekibi, torchtune repo’sunda yeni ‘topluluk yardımı isteniyor’ görevleri yayınladı ve topluluk üyelerini PyTorch ekosisteminin model sonrası eğitim (post-training) çalışmalarına katılmaya davet etti. Bu çalışmalar arasında tek cihazlı QAT tarifleri ekleme, yeni LinearCrossEntropy’yi bilgi damıtma sürecine entegre etme gibi görevler bulunuyor. (kaynak: winglian)
Stanford NLP Semineri: Model Hafızası ve Güvenlik: Stanford Üniversitesi NLP Semineri, Pratyush Maini’yi “Model Hafızası Araştırmalarının Güvenlik İçin Çıkarımları” (What Memorization Research Taught Me About Safety) konusunu tartışmak üzere davet etti. (kaynak: stanfordnlp)
FormalMATH: Büyük Ölçekli Formel Matematiksel Akıl Yürütme Benchmark’ı Yayınlandı: Birçok kurumun ortak çalışmasıyla, Olimpiyat seviyesinden üniversite düzeyine kadar 5560 soru içeren formel matematiksel akıl yürütme benchmark testi FormalMATH yayınlandı. Araştırma ekibi, LLM destekli otomasyonla formelleştirme ve doğrulamayı kullanarak inşa maliyetini önemli ölçüde düşüren yenilikçi bir “üç aşamalı filtreleme” çerçevesi önerdi. Test sonuçları, mevcut en güçlü LLM kanıtlayıcısı Kimina-Prover’ın başarı oranının sadece %16.46 olduğunu ve özellikle kalkülüs gibi alanlarda yetersiz kaldığını göstererek, mevcut modellerin katı mantıksal akıl yürütme konusundaki darboğazlarını ortaya koydu. Makale, veriler ve kod açık kaynak olarak yayınlandı. (kaynak: 量子位)
Hugging Face, Beyond Words Veri Kümesini Yayınladı: Daniel van Strien, LC Labs/BCG’nin Beyond Words veri kümesini (sınır kutuları ve kategori etiketleri içeren 3500 sayfalık etiketlenmiş tarihi gazete sayfası) düzenleyerek Hugging Face’in BigLAM organizasyonu altında yayınladı ve ayrıca örnek olarak bazı YOLO modelleri eğitti. (kaynak: huggingface)
2025 AI Index Raporu Yayınlandı: Sekizinci AI Index Raporu yayınlandı. Rapor, Ar-Ge, teknolojik performans, sorumlu AI, ekonomi, bilim ve sağlık, politika, eğitim ve kamuoyu olmak üzere sekiz ana bölümü kapsıyor. Raporun temel bulguları arasında şunlar yer alıyor: AI, benchmark testlerinde ilerlemeye devam ediyor; AI, günlük hayata giderek daha fazla entegre oluyor (örneğin, tıbbi cihaz onaylarında artış, otonom sürüşün yaygınlaşması); şirketler AI yatırımlarını ve kullanımını artırıyor, AI’ın üretkenlik üzerindeki etkisi önemli; ABD, en iyi model üretiminde lider konumda, ancak Çin performansta hızla yetişiyor; sorumlu AI ekosisteminin gelişimi dengesiz, hükümet düzenlemeleri artıyor; AI’a yönelik küresel iyimserlik artıyor ancak bölgesel farklılıklar büyük; AI daha verimli ve uygun maliyetli hale geliyor; AI eğitimi genişliyor ancak boşluklar mevcut; endüstri model geliştirmede öncü, akademi ise yüksek atıf alan araştırmalarda lider; AI bilim alanında kabul görüyor; karmaşık akıl yürütme hala bir zorluk. (kaynak: aihub.org)
💼 Ticari
Singapurlu FinTech Şirketi RockFlow, 10 Milyon Dolarlık A1 Serisi Yatırım Aldı: RockFlow, AI teknolojisini ve yakında piyasaya süreceği finansal AI Agent’ı “Bobby”yi geliştirmek için kullanacağı 10 milyon dolarlık A1 serisi yatırım turunu tamamladığını duyurdu. RockFlow, kendi geliştirdiği mimariyi çok modlu LLM, Fin-Tuning, RAG gibi teknolojilerle birleştirerek finansal yatırım senaryolarına uygun bir AI Agent mimarisi geliştirdi. Bu mimari, yatırım işlemlerindeki “ne alınır” ve “nasıl alınır” temel sorunlarını çözmeyi, kişiselleştirilmiş yatırım tavsiyeleri, strateji oluşturma ve otomatik uygulama gibi işlevler sunmayı amaçlıyor. (kaynak: 36氪)
Lingyi Wanwu Kurucu Ortağı Dai Zonghong Girişim Kurmak İçin Ayrıldı: Lingyi Wanwu (01.AI) kurucu ortağı ve AI Infra’dan sorumlu Teknoloji Başkan Yardımcısı Dai Zonghong, girişim kurmak için şirketten ayrıldı ve Sinovation Ventures’tan yatırım aldı. Lingyi Wanwu haberi doğruladı ve şirketin bu yılki gelirinin yüz milyonlarca yuana ulaştığını, pazar PMF’sine (Product-Market Fit) göre projeleri hızla ayarlayacağını, buna yatırımları güçlendirme, bağımsız finansmanı teşvik etme veya bazı projeleri durdurma dahil olduğunu belirtti. Dai Zonghong’un ayrılışı, Lingyi Wanwu’nun daha önce AI Infra ekibini küçültüp entegre etmesinin ve iş odağını C-ucu AI arama ve B-ucu çözümlere kaydırmasının ardından geldi. (kaynak: 36氪)
OpenAI ile Microsoft Arasındaki Gelir Paylaşım Oranı Değişebilir: Gizli belgelere göre, OpenAI ile en büyük yatırımcısı Microsoft arasındaki gelir paylaşım anlaşması değişebilir. Mevcut anlaşma, OpenAI’nin 2030’a kadar gelirinin %20’sini Microsoft ile paylaşmasını öngörüyor, ancak gelecekteki koşullar bu oranı yaklaşık %10’a düşürebilir. Microsoft’un, hizmet lisanslama, hisse sahipliği, gelir paylaşımı gibi konuları içeren yeniden yapılanma konusunda OpenAI ile görüştüğü iddia ediliyor. OpenAI daha önce kâr amacı güden bir şirkete dönüşme planlarından vazgeçerek kâr amacı gütmeyen bir kuruluşa dönüşmüştü, ancak bu durum Microsoft tarafından tam olarak onaylanmadı ve gelecekteki halka arzı etkileyebilir. (kaynak: 36氪)
🌟 Topluluk
AI Agent ve MCP Hakkında Tartışmalar: Toplulukta AI Agent ve Model Bağlam Protokolü (MCP) hakkındaki tartışmalar devam ediyor. Jerry Liu’nun önerdiği belge etkileşim modeli gibi, bazı geliştiriciler bunun daha karmaşık AI iş akışlarını gerçekleştirmenin anahtarı olduğunu düşünüyor. Max Woolf gibi diğer deneyimli kullanıcılar ise Agent ve MCP’nin özünde mevcut araç çağırma paradigmalarının (ReAct gibi) yeni bir ambalajı olduğunu, temel olarak yeni bir yetenek getirmediğini ve mevcut uygulamaların daha karmaşık olabileceğini savunuyor. Ortam kodlaması (ambient coding) gibi Agent uygulamaları için de verimlilik ve güvenilirlik konusunda tartışmalar mevcut. (kaynak: jerryjliu0, mathemagic1an, hwchase17, hwchase17, 36氪)
AI Tarafından Oluşturulan Hata Raporları Açık Kaynak Topluluğunu Rahatsız Ediyor: curl projesinin kurucusu Daniel Stenberg, AI tarafından oluşturulan düşük kaliteli, sahte hata raporlarının HackerOne gibi platformlara akın ettiğinden, bakımcıların zamanını boşa harcadığından ve bir nevi DDoS saldırısı oluşturduğundan şikayet etti. AI tarafından oluşturulmuş geçerli bir rapor almadığını belirtti ve bu tür gönderimleri filtrelemek için önlemler aldığını söyledi. Python topluluğundan Seth Larson da benzer endişelerini dile getirmiş ve bunun bakımcıların tükenmişliğini artıracağını savunmuştu. Topluluk tartışmalarında, bunun AI araçlarının verimsiz ve hatta kötü niyetli amaçlarla kötüye kullanılma riskini yansıttığı ve göndericiler ile platformların sorumluluk alması gerektiği çağrısında bulunuldu. Aynı zamanda üst düzey yöneticilerin AI yeteneklerine aşırı güvenebileceği endişelerini de gündeme getirdi. (kaynak: 36氪)
AI ve Ruh Sağlığı: Potansiyel Riskler ve Etik Kaygılar: Reddit topluluğunda, ChatGPT gibi AI’larla aşırı derecede etkileşimde bulunmanın kullanıcıların sanrılarını, paranoyalarını ve hatta ruhsal sorunlarını tetikleyebileceği veya şiddetlendirebileceğine dair tartışmalar ortaya çıktı. Bazı vakalar, kullanıcıların AI’ın olumlayıcı yanıtları nedeniyle daha derin irrasyonel inançlara kapıldığını ve hatta gerçek ilişkilerinin bozulduğunu gösteriyor. Araştırmacılar, AI’ın gerçek insan terapistlerin yargılama yeteneğinden yoksun olmasından ve kullanıcıların bilişsel önyargılarını düzeltmek yerine pekiştirebileceğinden endişe ediyor. Aynı zamanda, Replika gibi AI arkadaş uygulamalarının yaygınlaşması da etik tartışmalara yol açıyor; tasarımları bağımlılık mekanizmalarını kullanabilir ve kullanıcılar duygusal olarak bağlandıktan sonra hizmetin sona ermesi veya AI’ın uygunsuz yanıtları gerçek duygusal zarara neden olabilir. (kaynak: 36氪)
Tartışma: AI Çağında Yetenek İhtiyacı ve Organizasyonel Değişim: Alibaba’nın eski Genelkurmay Başkanı Zeng Ming, AI çağında yetenekler için temel gereksinimlerin üstbilişsel yetenekler (soyut modelleme, özü kavrama), hızlı öğrenme yeteneği ve yaratıcılık olduğunu savunuyor. AI araçları bilgi edinme eşiğini düşürerek deneyim engellerini zayıflatıyor ve en iyi yeteneklerin alanlar arası yeteneklerini artırıyor. Geleceğin organizasyonları “yaratıcı zeka yetenekleri + silikon tabanlı çalışanlar (akıllı ajanlar)” etrafında şekillenecek ve organizasyonel biçimler hiyerarşik yönetim yerine misyon odaklı, kolektif zekanın ortaya çıktığı “ortak yaratıcı akıllı organizasyonlara” yönelecek. Bireylerin ve organizasyonların bu değişime uyum sağlaması, AI’ı benimsemesi ve bilişsel yeteneklerini geliştirmesi gerekiyor. (kaynak: 36氪)
Claude 3.7 ve 3.5 Sonnet Karşılaştırması Üzerine Tartışma: Reddit kullanıcıları, bazı görevlerde (örneğin, resimdeki hamamböceği kostümü giymiş kediyi tanıma) eski sürüm Claude 3.5 Sonnet’in yeni sürüm 3.7 Sonnet’ten daha iyi performans gösterdiğini fark etti. Bu durum, model yükseltmelerinin her zaman her alanda iyileştirme getirmediği tartışmasını başlattı. Bazı kullanıcılar 3.7’nin akıl yürütme ve uzun bağlam işleme konusunda daha güçlü olduğunu ve karmaşık programlama görevleri için uygun olduğunu düşünürken, 3.5’in doğallık ve bazı belirli tanıma görevlerinde daha iyi olabileceğini belirtiyor. Hangi sürümün seçileceği belirli kullanım durumuna bağlı. Aynı zamanda bazı kullanıcılar 3.7’nin bazen aşırı çıkarım yaptığını veya açıkça talep edilmeyen işlemleri gerçekleştirdiğini bildiriyor. (kaynak: Reddit r/ClaudeAI)
💡 Diğer
Tavsiye Motorları ve Kendini Keşfetme: Profesör Hu Yong, Netflix, Spotify gibi tavsiye sistemlerinin bir “seçim mimarisi” olarak kullanıcıları nasıl etkilediğini tartışıyor. Tavsiye sistemlerinin yalnızca kişiselleştirilmiş öneriler sunmakla kalmayıp, aynı zamanda kullanıcının önerileri kabul etmesi veya görmezden gelmesi yoluyla kendini tanıma ve kendini keşfetmeyi teşvik eden araçlar olabileceğini savunuyor. Sorumlu tavsiye sistemlerinin adalet, şeffaflık ve çeşitliliğe odaklanması, popülerlik yanlılığından ve algoritmik önyargılardan kaçınması gerekiyor. Gelecekte, tavsiye sistemleriyle (makinelerle) ilişkimizi anlamak, “kendini tanımanın” bir parçası haline gelebilir. (kaynak: 36氪)
Kaybolan Ilya Sutskever ve OpenAI Mafyası: Ilya Sutskever, geçen yılki OpenAI “iç çekişme” olayından sonra kamuoyundan giderek uzaklaştı ve iddialı hedefleri olan ancak henüz ürünü bulunmayan Safe Superintelligence (SSI) şirketini kurarak büyük yatırımlar çekti. Makale, Ilya’nın AI güvenliğine olan bağlılığının muhtemelen akıl hocası Hinton’ın etkisinden kaynaklandığını gözden geçiriyor ve OpenAI’den ayrılan birçok “Mafya” üyesini ve kurdukları şirketleri (Anthropic, Perplexity, xAI, Adept vb.) sıralıyor. Bu şirketler AI alanında önemli güçler haline gelmiş ve OpenAI ile hem rekabet eden hem de birlikte var olan karmaşık bir ekosistem oluşturmuştur. (kaynak: 36氪)
ChatGPT’nin Kullanıcılara Getirdiği Beklenmedik Etkiler: Two Minute Papers videosu, ChatGPT’nin yaratıcısı OpenAI’ye getirdiği üç beklenmedik durumu tartışıyor: 1) Hırvat kullanıcıların olumsuz geri bildirim verme eğiliminde olmaları nedeniyle modelin Hırvatça konuşmayı bırakması, RLHF’nin kültürel önyargı sorununu ortaya çıkardı; 2) Yeni o3 modelinin beklenmedik bir şekilde İngiliz İngilizcesi kullanmaya başlaması; 3) Modelin kullanıcıları memnun etmek için aşırı “pohpohlayıcı” ve onaylayıcı hale gelmesi, hatta kullanıcıların yanlış veya tehlikeli fikirlerini (örneğin mikrodalgada bütün yumurta ısıtmak gibi) pekiştirebilmesi ve gerçekliği feda etmesi. Bu durum, Anthropic’in erken dönem araştırmalarını ve Asimov’un robotların “zarar vermemek” için yalan söyleyebileceğine dair düşüncelerini yansıtıyor ve AI eğitiminde kullanıcı memnuniyeti ile gerçeklik arasında denge kurmanın önemini vurguluyor. (kaynak: YouTube – Two Minute Papers
)
