Anahtar Kelimeler：Transformer, Noam Shazeer, ChatGPT, Gemini, DeepSeek R1, AI teknolojisi, Büyük dil modelleri, Karma uzman modeli (MoE), Çoklu sorgu dikkati (MQA), Kapılı doğrusal katman (GLU), Absolute Zero pekiştirmeli öğrenme paradigması, Seed-Coder-8B kod modeli
🔥 Odak Noktası
Noam Shazeer: Transformer’ın Arkasındaki Deha ve AI Teknolojisinin Evrimi: Transformer mimarisinin sekiz yazarından biri olan Noam Shazeer, en büyük katkıyı sağlayan kişi olarak kabul edilmektedir. Araştırmaları yalnızca modern büyük dil modellerinin (örneğin “Attention Is All You Need”) temelini atmakla kalmamış, aynı zamanda Mixture of Experts (MoE), Adafactor optimizer, Multi-Query Attention (MQA) ve Gated Linear Units (GLU) gibi kilit teknolojilerin gelişimini de öngörülü bir şekilde ilerletmiştir. Son zamanlarda, erken dönem araştırma bulguları yeniden ilgi görerek ileri görüşlü teknolojik kavrayışını vurgulamıştır. Shazeer, Character.AI’ın kurucu ortaklarındandı ve daha sonra Gemini projesini yönetmek üzere Google’a dönerek AI alanını etkilemeye devam etmektedir. (Kaynak: 36氪)
ChatGPT Trafiği Hızla Artıyor, Google Arama’nın Hakimiyetine Meydan Okuyor: Similarweb verilerine göre, Nisan 2025’te ChatGPT’nin aylık ziyaretçi sayısı %13,04’lük bir artışla 5 milyar sınırını aşarak X’i (eski adıyla Twitter) geçti ve dünyanın en büyük beşinci web sitesi oldu. Ayrıca, ilk on web sitesi arasında aylık pozitif büyüme kaydeden tek platform oldu. Bu eğilim, ChatGPT gibi AI uygulamalarının kullanıcıların bilgi edinme şeklini önemli ölçüde değiştirdiğini ve özellikle iş ve öğrenme senaryolarında kullanıcıların AI araçlarına olan bağımlılığının artmasıyla geleneksel arama motorları için ciddi bir tehdit oluşturduğunu gösteriyor. (Kaynak: 36氪, Similarweb on X)
DeepSeek R1’in Yüz Günlük Patlaması: AI Girişim Sermayesi ve Girişimcilik Ekosistemini Yeniden Şekillendiriyor: Ocak 2025’te piyasaya sürülmesinden bu yana DeepSeek R1, düşük maliyetli açık kaynak stratejisiyle AI alanında geniş ilgi gördü ve girişim sermayesi piyasasını ile girişimcilik ekosistemini derinden etkiledi. Bu model, AI donanımı, Agent geliştirme gibi yeni kurulan şirketlere yeni gelişim fırsatları sunmakla kalmadı, aynı zamanda Moonshot AI Kimi ve Zhipu AI gibi önde gelen oyuncuların pazar stratejilerini ayarlamasına neden olarak AI uygulamaları ve ticarileştirme rekabetini kızıştırdı. Yatırımcıların AI uygulamalarına ve somutlaşmış zekaya olan ilgisi artarken, büyük model temel yatırımlarına karşı daha temkinli davranmaları, pazarın odak noktasının aşağı akış uygulamalarına kaydığını gösteriyor. (Kaynak: 36氪)
Gemini 2.5 Pro Video Anlamada Önemli İlerlemeler Kaydetti: Google Gemini 2.5 Pro, video anlama yeteneklerinde üstün bir performans sergileyerek yalnızca geleneksel video analiz görevlerinde lider olmakla kalmadı, aynı zamanda yeni uygulama senaryolarının da kilidini açtı. Video anlama yeteneği, birçok test setinde mevcut SOTA modellerini ve hatta insan seviyesini aştı. Jeff Dean, yeni kare başına 66 token modunun (258 token yerine) 2M token bağlamında 6 saatten fazla videonun (1fps) işlenmesine olanak tanıdığını ve uzun video analiz potansiyelini büyük ölçüde genişlettiğini belirtti. (Kaynak: matvelloso, op7418, JeffDean)
Makale Absolute Zero: Harici Veri Olmadan Güçlendirmeli Öz-Öğrenme ile LLM Çıkarım Yeteneklerini Geliştirme: “Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data” başlıklı bir makale, herhangi bir harici veriye dayanmadan, tek bir modelin kendi kendine görevler önermesini ve bu görevleri çözmesini sağlayarak büyük dil modellerinin (LLM) çıkarım yeteneklerini artırmayı amaçlayan yeni bir güçlendirmeli öğrenme paradigması olan “Absolute Zero”yu tanıtmaktadır. Bu sistem, AZR, görevleri ve cevapları doğrulamak için bir kod yürütücü kullanarak açık döngü öğrenmeyi gerçekleştirir ve kodlama ile matematiksel çıkarım görevlerinde SOTA performansı elde ederek AI’ın otonom evrim potansiyelini gösterir. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA, teortaxesTex)
🎯 Gelişmeler
Llama.cpp Sunucusu Görsel Modelleri Destekleyerek Yerel Çok Modlu Uygulamaları Genişletiyor: Llama.cpp’nin yerleşik llama-server’ı artık görsel modelleri destekliyor, kullanıcılar gguf ile nicelenmiş çok modlu modelleri kullanmaya başlayabilirler. Xuan-Son Nguyen (ngxson) ve diğerlerinin katkıda bulunduğu bu önemli güncelleme, yerel cihazlarda çok modlu AI uygulamalarını çalıştırmayı ve etkileşimde bulunmayı daha kolay hale getiriyor ve uç bilişim ile gizlilik koruma senaryoları için büyük önem taşıyor. (Kaynak: karminski3, reach_vb, ggerganov, Reddit r/LocalLLaMA)
Google, I/O Konferansında Yeni Görüntü ve Video Modelleri Veo 3.0 ve Imagen 4.0’ı Duyurabilir: Haberlere göre Google, Mayıs ayındaki I/O Konferansında veo-3.0-generate-preview, imagen-4.0-generate-preview-05-20 ve imagen-4.0-ultra-generate-exp-05-20 dahil olmak üzere yeni görüntü ve video üretme modellerini duyurmayı planlıyor. Bu, Google’ın çok modlu üretme alanında önemli güncellemeler yapacağını gösteriyor ve özellikle Veo 3.0’ın performansı merakla bekleniyor. (Kaynak: op7418)
Flow-GRPO: Akış Eşleştirme Modellerinin Görüntü Üretimini İyileştirmek İçin Çevrimiçi Pekiştirmeli Öğrenme ile Birleştirme: Flow-GRPO, çevrimiçi pekiştirmeli öğrenmeyi (RL) ilk kez akış eşleştirme modellerine entegre eden yeni önerilmiş bir yöntemdir. Deneyler, RL ile ayarlanmış SD3.5’in görüntü üretirken nesne sayısı, mekansal ilişkiler ve ince taneli özelliklerin doğruluğunda neredeyse mükemmel olduğunu ve metinden görüntüye üretme görevlerinde istem uyumluluğunu ve üretme kalitesini önemli ölçüde artırdığını göstermiştir. (Kaynak: teortaxesTex)
ByteDance, Seed-Coder-8B’yi Açık Kaynak Olarak Yayınladı: Kod Modeli Öz Veri Yönetimi ile SOTA’ya Ulaştı: ByteDance’in Seed ekibi, Base, Instruct ve Reasoner sürümlerini içeren Seed-Coder-8B serisi kod büyük modellerini yayınladı. Model, 6T token verisi üzerinde eğitildi ve temel yeniliği “kod modelinin kendi verilerini kendisi için düzenlemesine izin vermek” olup, SOTA veri işleme yöntemlerini gerçekleştirerek Qwen3-8B’yi geride bırakan bir performans sergiledi. Bu, otomatikleştirilmiş veri yönetiminin kod LLM yeteneklerini artırmadaki büyük potansiyelini gösteriyor. (Kaynak: Dorialexander, scaling01)
Google AI, Şehir İçi Ulaşımın Akıllandırılmasını Amaçlayan Mobility AI’ı Piyasaya Sürdü: Google AI, yapay zeka teknolojisini kullanarak şehir içi ulaşım sistemlerini iyileştirmeyi amaçlayan Mobility AI projesini duyurdu. Bu proje, trafik akışı optimizasyonu, toplu taşıma planlaması, otonom sürüş koordinasyonu gibi birçok alanı kapsayabilir ve ulaşım verimliliğini, güvenliğini ve sürdürülebilirliğini artırmayı hedeflemektedir. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Tek Transistörle Nöron Simülasyonu Araştırmasında İlerleme Kaydedildi: Nature dergisinde yayınlanan bir makale, tek bir transistörün bir nöronun işlevini taklit edebileceğini belirtiyor. Bu, kısa vadede PC’lerin insanüstü zekayı çalıştırabileceği anlamına gelmese de (çünkü sinapslar da transistör gerektirir), bu araştırma gelecekteki işlemci tasarımı ve nöromorfik hesaplama için yeni yollar açıyor ve önümüzdeki birkaç yıl içinde AI donanımı üzerinde derin bir etki yaratabilir. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
MIT Araştırması, Hava Trafiği Planlamasını Geliştirmek İçin AI Kullanıyor: MIT araştırmacıları, hava trafiği planlamasını ve yönetimini iyileştirmek için yapay zeka teknolojisini kullanıyor. Bu, rotaları optimize etmeyi, hava sahası kullanım verimliliğini artırmayı, potansiyel çatışmaları tahmin etmeyi ve bunlara müdahale etmeyi içerebilir ve hava trafiğini daha verimli ve güvenli hale getirmeyi amaçlamaktadır. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Yazılım Geliştirme Alanında AI Trendleri Görünümü (2025): Rapor, 2025 yılında yazılım geliştirmenin 15 büyük trendini öngörüyor; yapay zeka, derin öğrenme ve makine öğrenimi, otomasyon, akıllı kodlama, test ve operasyon ve bakım gibi yönlerin gelişimini yönlendirerek merkezi roller oynamaya devam edecek. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
AI Destekli 6G Ağları Vizyonu: Yapay zekanın gelecekteki 6G ağlarındaki akıllı kaynak tahsisi, ağ kendi kendine optimizasyonu, kişiselleştirilmiş hizmetler ve büyük ölçekli Nesnelerin İnterneti cihaz bağlantısını destekleme gibi kilit rolleri tartışıldı. AI, 6G vizyonunu gerçekleştirmenin temel teknolojisi olacak. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
DeepMind Araştırmacısı LLM’lerin Kısmi Dünya Modeli Yeteneklerine Sahip Olduğunu Düşünüyor: DeepMind araştırmacısı Sam Wolfstone, büyük dil modellerinin (LLM) ön eğitim ve son eğitim süreçlerinde birçok sınırlı ve yerel dünya modeli oluşturduğuna inanıyor. Modelin görevleri çözme yeteneği, kısmi dünya modelinin görevi ne kadar iyi modellediğiyle ilişkilidir, ancak mevcut LLM’ler henüz dinamik olarak yeni kısmi dünya modelleri geliştirememektedir. (Kaynak: SamWolfstone)
OpenAI, Pekiştirmeli Öğrenmenin (RL) Uygulamalarını Genişletmeye Çalışıyor: OpenAI’den Dan Roberts, Sequoia AI Ascent’teki konuşmasında şirketin, pekiştirmeli öğrenmenin (RL) yalnızca “pastanın üzerindeki krema” olarak görülme şeklindeki geleneksel algıyı değiştirmek ve daha geniş uygulama senaryolarına yaymak için nasıl çaba gösterdiğini paylaştı. (Kaynak: jeffreygwang)
ByteDance Deep Research Agent, JSON Çıktı Şemasını Tanımlamak İçin Typescript Arayüzlerini Kullanıyor: ByteDance’in açık kaynaklı Deep Research Agent’ının analizi, projenin JSON çıktı şemasını zorlamak ve standartlaştırmak için Typescript arayüzlerini kullandığını ortaya koydu. Bu yöntem, çoklu Agent işbirliği sırasında veri alışverişinin istikrarını ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı oluyor. (Kaynak: _philschmid)
🧰 Araçlar
WebOllama: Ollama için Sade Web Kullanıcı Arayüzü: WebOllama, yerel büyük dil modellerinin (LLM) yönetimini ve kullanımını basitleştirmek için tasarlanmış Ollama için bir web arayüzüdür. Ollama modellerini yönetmek, AI ile sohbet etmek ve metin oluşturmak için sezgisel bir kullanıcı arayüzü sunarak kullanıcıların yerel ortamlarında LLM’lerle etkileşim kurmasını kolaylaştırır. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA, GitHub)
ArchAI: CrewAI ve Qdrant Tabanlı Kod Deposu AI Analiz ve Dokümantasyon Üretme Aracı: ArchAI, kod depolarını yorumlamak için AI Agent’larını kullanan bir araçtır. Kodları otomatik olarak klonlayabilir, analiz edebilir ve dokümantasyon ile PlantUML diyagramları oluşturabilir. ArchAI, AI Agent’larını oluşturmak için CrewAI’yi, bağlamı depolamak için Qdrant’ı kullanır ve kod kalitesi kontrolü için SonarQube’ü entegre eder; yerel veya bulut tabanlı LLM’leri (OpenAI, Gemini, Ollama gibi) destekler. (Kaynak: qdrant_engine, GitHub)
SkyRL: Uzun Vadeli Görevler İçin Optimize Edilmiş Pekiştirmeli Öğrenme Eğitim Akışı Yayınlandı: UC Berkeley RISE ekibi, özellikle SWE-Bench gibi uzun vadeli görevler için optimize edilmiş, VeRL ve OpenHands üzerine kurulu bir pekiştirmeli öğrenme (RL) eğitim akışı olan SkyRL’yi yayınladı. SkyRL, verimli çok turlu çıkarım, araç kullanımı ve ölçeklenebilir ortam yürütmeyi destekleyen bir Agent katmanı sunar ve görselleştirme için W&B ile entegredir. (Kaynak: weights_biases)
RunwayML Gen-1 Güncellendi, Daha Sezgisel Video Üretim Kontrolü Sunuyor: RunwayML’in Gen-1 video üretim aracı, daha hassas, sezgisel ve genel kontrol yöntemleri sunmayı amaçlayan bir güncelleme yayınladı. Kullanıcılar bu yeni özellikleri ücretsiz olarak deneyebilir ve gelecekte daha fazla güncelleme gelecek. (Kaynak: c_valenzuelab)
Chatlog: WeChat Sohbet Kayıtlarını Dışa Aktarma Aracı: Chatlog, resimler, videolar, sesler dahil olmak üzere WeChat sohbet kayıtlarını dışa aktarmayı destekleyen ve çoklu hesap işlemlerini destekleyen bir projedir. Bu, kullanıcıların kişisel verilerini yedeklemesi veya sohbet verilerini dijital insanlar gibi AI uygulamaları oluşturmak için kullanması için kolaylık sağlar. (Kaynak: karminski3)
Yerel AI Radyo İstasyonu Projesi ACE-Step-RADIO Yayınlandı: PasiKoodaa, GitHub’da ACE (Agentic Communication Environment) çerçevesini kullanan yerel bir AI radyo istasyonu uygulaması olan ACE-Step-RADIO projesini yayınladı. Teorik olarak 24GB VRAM altında sorunsuz çalışabilir ve DIA gibi AI sunucu işlevlerini kolayca entegre edebilir, kişiselleştirilmiş içerik üretimi için yeni fikirler sunar. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA, GitHub)
qxresearch-event-1: Python Mini Uygulama Koleksiyonu: GitHub projesi qxresearch-event-1, bildirimler, ses kaydı, çizim tahtası, şifre üretici gibi çeşitli işlevleri kapsayan, yalnızca 10 satır Python koduyla yazılmış 50’den fazla uygulama içerir ve Python’a yeni başlayanlar ile meraklıları için basit ve pratik kod örnekleri sunar. (Kaynak: karminski3)
Lehçe 4B Dil Modeli Polanka Yayınlandı: Piotr-AI, Qwen3 mimarisine dayanan 4B parametreli Lehçe dil modeli Polanka’yı (polanka_4b_v0.1_qwen3_gguf) yayınladı. Model, tek bir RTX 4090 üzerinde Qwen3 4B temel modelinin yaklaşık 10 gün boyunca sürekli ön eğitimiyle oluşturuldu ve yüksek kaliteli Lehçe içeriğin yanı sıra çok dilli, matematik, kod gibi karma veri kümeleri kullanılarak toplamda yaklaşık 1.4B token işlendi. GGUF formatı, dizüstü bilgisayarlarda hızlı çalışmasını sağlar. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Arlo Güvenlik Kameralarına AI Video Özetleme Özelliği Eklendi: Arlo, güvenlik kamera sistemine, kamera tarafından kaydedilen video içeriğini otomatik olarak özetleyebilen yeni bir yapay zeka özelliği ekledi. Bu özellik, kullanıcıların önemli olayları hızla anlamasına yardımcı olarak ev güvenliğinin rahatlığını ve verimliliğini artırıyor. (Kaynak: Reddit r/artificial)
Gemini 2.0 Flash Preview’a Görüntü Üretme ve Düzenleme Özellikleri Eklendi: Google’ın en son yayınladığı Gemini 2.0 Flash Preview modeli, görüntü üretme ve düzenlemeyi destekliyor. Kullanıcılar, çok turlu konuşmalarda görüntüleri düzenleyebilirler; dokümantasyon, yeni modelin bu özelliklerini göstermek üzere güncellendi. (Kaynak: _philschmid)
📚 Öğrenme Kaynakları
Andrew Ng Derin Öğrenme Notları Derleme Projesi: GitHub’da, Andrew Ng’nin derin öğrenme derslerinin notlarını derleyen bir proje (Andrew-NG-Notes) ortaya çıktı. Derin öğrenmeye başlamak ve sistematik olarak öğrenmek isteyen öğrencilerin Coursera dersleriyle birlikte kullanması için uygun olan bu proje, şimdiden büyük ilgi gördü. (Kaynak: karminski3)
Microsoft, Üretken AI Başlangıç Kılavuzunu Yayınladı: Microsoft, yeni başlayanların büyük dil modellerinin temel prensiplerini anlamalarına ve program kullanarak Agent/RAG platformları oluşturmalarına yardımcı olmak amacıyla “Üretken AI Başlangıç (generative-ai-for-beginners)” kılavuzunu yayınladı. Bu GitHub deposu 82 binden fazla yıldız alarak popülaritesini gösterdi. (Kaynak: karminski3)
Ücretsiz Matematik Ders Kitabı “Bilgisayar Bilimi ve Makine Öğrenimi için Cebir, Topoloji, Kalkülüs ve Optimizasyon Teorisi”: Jean Gallier ve Jocelyn Quaintance tarafından ortaklaşa yazılan ücretsiz e-kitap, doğrusal cebir, afin ve projektif geometri, bilineer formlar geometrisi, topoloji ve kalkülüs, doğrusal ve doğrusal olmayan optimizasyon dahil olmak üzere bilgisayar bilimi ve makine öğrenimi için gerekli temel matematiksel temelleri kapsamlı bir şekilde ele almakta ve makine öğrenimi uygulama örnekleri içermektedir. (Kaynak: TheTuringPost)
Meslek Yüksekokulları İçin AI Genel Kültür Dersi Öğretim Önerileri: Meslek yüksekokullarında AI genel kültür derslerinin tamamının bilgisayar laboratuvarında işlenmesi durumuna yönelik olarak, dersin ağırlık noktasının üretken AI uygulamalarına, özellikle metin ve görüntü/video üretimine odaklanabileceği önerilmektedir. Başlangıç (soru-cevap, özetleme, çeviri), orta (yazma, veri çıkarma, AI arama/RAG) ve ileri düzey (AI destekli programlama, veri analizi) görev serileri oluşturularak öğrencilerin pratik yaparak öğrenmeleri, ilgi duymaları ve teorik bilgileri kendi başlarına tamamlamaları hedeflenmektedir. (Kaynak: dotey)
💼 İş Dünyası
VCpedia: AI Destekli Girişim Şirketi İstihbarat Platformu: Yohei Nakajima, X platformundaki girişim şirketi finansman tartışmalarını analiz etmek için AI kullanan, bilgiyi geliştirmek için OpenAI ve ExaAI ile birleştiren ve Replit Agent aracılığıyla günlük bir bülten hizmeti oluşturan VCpedia’yı başlattı. Platform, risk sermayesi için AI destekli anlaşma keşfi ve içgörüler sağlamayı amaçlamaktadır. (Kaynak: yoheinakajima)
Söylenti: OpenAI, ChatGPT API Fiyatlandırma Stratejisini Değiştirebilir: ChatGPT’nin API fiyatlandırmasını ayarlayarak kredi (credits) bazlı bir faturalandırma modeline (örneğin, 50 kredi/dolar, minimum 20 dolar, maksimum 1000 dolar) geçebileceğine dair haberler var. Bu potansiyel değişiklik kullanıcılar arasında endişeye yol açtı; bazı kullanıcılar, Plus ve Pro kullanıcılarının da API ücretlerini bu fiyattan ödemesi gerekirse Grok veya Gemini gibi rakip ürünlere yönelebileceklerini belirtti. (Kaynak: scaling01)
Çinli Baidu, Hayvan Seslerini Yorumlayan AI Patenti İçin Başvurdu: Çinli teknoloji devi Baidu, hayvan seslerini yorumlamak için bir yapay zeka sistemi kullanma patenti almaya çalışıyor. Bu teknoloji başarılı olursa, hayvan davranışı araştırmaları, türlerin korunması ve insan-hayvan iletişimi gibi alanlarda yeni olasılıklar açabilir. (Kaynak: Reddit r/artificial)
🌟 Topluluk
Kullanıcılar AI’ın İnsan İlişkileri ve Ruh Sağlığı Üzerindeki Etkisini Tartışıyor: Reddit’te “ChatGPT yüzünden annemi kaybettim” başlıklı bir gönderi hararetli tartışmalara yol açtı. Gönderiyi yapan kişi, annesinin ChatGPT ile iletişim kurmaya bağımlı hale geldiğini, bunun da aile ilişkilerinin zayıflamasına ve hatta AI’a duygusal bağımlılık geliştirmesine neden olduğunu iddia etti. Yorum bölümünde AI’ın duygusal ihtiyaçları karşılama, gerçek hayattaki yalnızlık duygusu, teknolojik yabancılaşma ve teknoloji kullanımı ile insan ilişkileri arasında nasıl denge kurulacağı gibi konular tartışıldı. Birçok yorumcu, annenin zaten yalnız hissediyor olabileceğini ve AI’ın sadece duygusal boşluğu doldurduğunu belirterek, gönderiyi yapan kişiye annesiyle daha fazla iletişim kurmasını ve ona eşlik etmesini önerdi. (Kaynak: Reddit r/ChatGPT)
Yeni Papa’nın “Leo XIV” Unvanını Seçmesi AI Gelişmelerinden Esinlenmiş Olabilir: Haberler ve tartışmalar, yeni seçilen Papa’nın unvanı olarak “Leo XIV”ü seçmesinin kısmen yapay zeka, robotik gibi kültürel değişimlere duyduğu derin ilgiden kaynaklandığını belirtiyor. Sanayi Devrimi sırasında “Rerum Novarum” genelgesini yayınlayan Leo XIII’ten ilham alarak, Kilise’nin mevcut teknolojik devrim çağında ahlaki otorite ve akademik güç sergileyerek toplumu değişimle ciddi şekilde yüzleşmeye yönlendirmesi gerektiğine inanıyor. Bu konu, AI etiği, toplumsal etkileri ve dini kurumların teknolojik gelişmelere nasıl uyum sağlayacağı hakkında düşüncelere yol açtı. (Kaynak: jpt401, AndrewLampinen, jachiam0, itsclivetime)
AI Tarafından Üretilen “İdeal Kadın” İmajı Tartışma Yarattı: Bir Reddit kullanıcısı, ChatGPT’den kendisi hakkındaki bilgilere dayanarak “ideal kadın” resmi oluşturmasını istediğini ve sonucun çoğunlukla zırh giymiş kadın figürleri olduğunu paylaştı. Bu, topluluk üyelerinin de benzer denemeler yapıp kendi AI üretimi sonuçlarını paylaşmasına ve AI’ın “ideal” kavramını nasıl anladığı, kullanıcı verilerinin üretilen içeriği nasıl etkilediği ve AI tarafından üretilen görsellerdeki yaygın önyargılar veya kalıplar hakkında tartışmalara yol açtı. (Kaynak: Reddit r/ChatGPT)
AI Görüntü Üretiminde “Figürin ve Gerçek Kişi Aynı Karede” Yaratıcılığı: Sosyal medya kullanıcıları, AI kullanarak anime figürinlerini karşılık gelen gerçek kişilerle benzer pozlarda aynı karede ürettikleri görselleri ve kullandıkları istemleri paylaştı. Bu yaratıcılık, AI’ın görüntü üretme konusundaki eğlenceli ve özelleştirilebilir yönlerini sergileyerek, kullanıcıların özel tanımlamalarına göre canlı ve karşılaştırmalı etkiye sahip görsel eserler yaratabildiğini gösteriyor. (Kaynak: dotey)
DSPy Çerçevesi AI/ML Alanında İşe Alım Taleplerinde Artış Görüyor: İşe alım piyasasında DSPy (dil modeli istemlerini ve ağırlıklarını programlı olarak optimize etmek için bir çerçeve) deneyimine sahip yeteneklere olan talep giderek artıyor. Bu, endüstrinin daha kontrol edilebilir, verimli ve algoritmik optimizasyon yapabilen dil modeli uygulamaları oluşturmaya verdiği önemi yansıtıyor. (Kaynak: lateinteraction)
AI’ın İş Yerindeki Uygulama Durumu ve Kabul Edilirlik Tartışması: Reddit kullanıcıları, iş yerinde AI kullanım durumlarını ve işverenler ile iş arkadaşlarının bu konudaki görüşlerini tartışıyor. Çoğu kullanıcı, AI’ın programlamaya yardımcı olma, e-posta ve rapor yazma, toplantı tutanakları, pazar araştırması gibi konularda iş verimliliğini etkili bir şekilde artırdığını belirtiyor. Bazı şirketler AI kullanımını teşvik ederken, bazıları ise temkinli veya karşıt bir tutum sergiliyor, bu da çalışanların AI’ı gizlice kullanmasına neden olabiliyor. Tartışma, AI’ın üretkenliği artırma potansiyelini vurgularken, aynı zamanda AI yeteneklerinin doğru anlaşılması ve veri güvenliği sorunlarına da değiniyor. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
AI, Reddit’in Temel Rekabet Gücü Olan İnsan Etkileşimini Aşındırıyor mu?: Business Insider makalesi, Reddit CEO’sunun insan odaklı topluluğunun en büyük rekabet avantajı olduğunu düşündüğünü, ancak AI botları tarafından oluşturulan gönderi ve yorumların bu avantajı tehdit ettiğini belirtiyor. Reddit sorunu kabul etti ve kullanıcı kimliğini doğrulamak için yeni mekanizmalar getirmeyi planlıyor; bu da AI içeriğinin yayılması, topluluk özgünlüğü ve gelecekteki ağ platformlarının AI tarafından oluşturulan içeriklerle nasıl başa çıkacağı konusunda tartışmalara yol açtı. (Kaynak: Reddit r/artificial, Business Insider)
ManaBench: LLM Çıkarım Yeteneğini Test Etmek İçin “Magic: The Gathering” Deste Oluşturma Görevini Kullanan Yeni Bir Kıyaslama Ölçütü: Jake Boggs, büyük dil modellerinin (LLM) çıkarım yeteneğini test etmek için “Magic: The Gathering” deste oluşturma görevini kullanan yeni bir kıyaslama ölçütü olan ManaBench’i yayınladı. Bu kıyaslama ölçütü oyun bilgisine odaklanmak yerine, modelin stratejik çıkarım ve sistem anlama yeteneklerini değerlendirerek kullanıcı deneyimiyle ilgili model farklılaşması sağlamayı amaçlamaktadır. (Kaynak: Teknium1)
Kullanıcı, AI ile Derinlemesine Araştırma Yapıp Sesli Olarak Dinleme Deneyimini Paylaştı: Bir kullanıcı, ChatGPT kullanarak bir konuda derinlemesine araştırma yaptığını ve ardından araştırma sonuçlarını Speechify gibi araçlarla Obama’nın sesiyle sese dönüştürerek dinlediğini paylaştı. Bu uygulama, AI’ın bilgi edinme ve kişiselleştirilmiş içerik tüketimi konusundaki potansiyelini yansıtmakla birlikte, AI’a aşırı bağımlılığın okuma becerilerinin azalmasına yol açabileceği konusunda da düşüncelere neden oldu. (Kaynak: Reddit r/artificial)
💡 Diğer
Eski İngiliz Hükümeti AI Risk Ekibi Üyesi Etik Sorunları ve Sonrasında Yaşadıklarını Açıkladı: Eski bir İngiliz hükümeti merkezi AI risk fonksiyonu çalışanı, ekip içinde AI önyargısı, ayrımcılık gibi etik sorunlar hakkında endişelerini dile getirdikten sonra engellendiğini, izlendiğini ve kurumsal misillemeye maruz kaldığını kamuoyuna açıkladı. Bu olay, hükümet teknoloji ortamlarında “ihbarcı” koruması ve AI etiği kamu hesap verebilirlik mekanizmalarının etkinliği hakkında tartışmalara yol açtı. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
AI’ın “AI Proof” İş Kollarına Dolaylı Etkisi: Tartışmalar, bazı vasıflı mesleklerin (örneğin zanaatkarlar) AI tarafından doğrudan ikame edilmesinin zor olmasına rağmen, AI’ın büyük ölçekli işsizliğe yol açması durumunda tüketici tabanının daralacağını ve bu “AI proof” iş kollarının da talep yetersizliği nedeniyle olumsuz etkileneceğini belirtiyor. Bu, AI’ın istihdam üzerindeki etkisini daha makro bir ekonomik sistem açısından değerlendirmemiz gerektiğini gösteriyor. (Kaynak: Reddit r/artificial)
Görüş: LLM’ler Zekayı Taklit Ederek İnsan Bilişsel Önyargılarını Kullanıyor: Pedro Domingos, büyük dil modellerinin (LLM) zeki gibi görünen metinler üretmede usta olduğunu ve bunun, bazı insanların gerçek zeka ile “saçmalık” (BS) arasında ayrım yapma konusundaki bilişsel zayıflığını kullandığını savunuyor. (Kaynak: pmddomingos)