Anahtar Kelimeler：AI çıkarım yeteneği, Büyük dil modelleri, Apple AI araştırması, Çoklu tur sohbet, Log-lineer dikkat mekanizması, AI tıbbi uygulamalar, AI ticarileştirme, Hanoi kulesi testiyle AI çıkarımı, Claude 4 Opus güvenlik açığı, Meta AI asistanı ücretli abonelik, Google Miras çerçevesi, ByteDance AI stratejisi
🔥 Odak Noktası
Apple’ın AI çıkarım yeteneği hakkındaki araştırma raporu tartışmalara yol açtı, gerçekten “düşünmediği” sorgulanıyor: Apple’ın son araştırma makalesi “Düşünme İllüzyonu”, Hanoi Kuleleri gibi bulmacalarla yaptığı testlerde, o3-mini, DeepSeek-R1, Claude 3.7 dahil olmak üzere büyük dil modellerinin (LLM) karmaşık problemleri çözerken “çıkarımlarının” gerçek düşünmeden ziyade örüntü eşleştirmeye benzediğini, görev karmaşıklığı belirli bir eşiği aştığında model performansının tamamen çöktüğünü ve doğruluğun sıfıra düştüğünü belirtiyor. Araştırma ayrıca, çözüm algoritması sağlansa bile model performansında önemli bir iyileşme olmadığını ve “çıkarım çabasının ters ölçeklenmesi” olgusunu gözlemledi; yani model, çökme noktasına yaklaştığında aktif olarak düşünmeyi azaltıyor. Bu rapor geniş çaplı tartışmalara yol açtı; bazı görüşler Apple’ın kendi AI alanındaki yavaş ilerlemesi nedeniyle rakiplerini küçümsediğini öne sürerken, bazıları da makalenin metodolojisinin sorgulanabilir olduğunu, örneğin Hanoi Kuleleri’nin çıkarım yeteneği için ideal bir test standardı olmadığını ve modelin görevlerin aşırı karmaşıklığı nedeniyle yetersizlikten ziyade “vazgeçmiş” olabileceğini belirtiyor. Buna rağmen, çalışma mevcut LLM’lerin uzun vadeli bağımlılıklar ve karmaşık planlama konusundaki sınırlamalarını vurguluyor ve sadece nihai cevaba değil, çıkarım yeteneğini değerlendiren ara süreçlere odaklanılması çağrısında bulunuyor (Kaynak: jonst0kes, omarsar0, Teknium1, nrehiew_, pmddomingos, Yuchenj_UW, scottastevenson, scaling01, giffmana, nptacek, andersonbcdefg, jeremyphoward, JeffLadish, cognitivecompai, colin_fraser, iScienceLuvr, slashML, Reddit r/MachineLearning, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial)
AI büyük modellerinin çok turlu diyalog yeteneği sorgulanıyor, performans ortalama %39 düşüyor: Son araştırmalar, 200.000’den fazla simülasyon deneyiyle 15 üst düzey büyük modelin çok turlu diyaloglardaki performansını değerlendirdi ve tüm modellerin çok turlu diyaloglardaki performansının tek turlu diyaloglara göre önemli ölçüde düşük olduğunu, altı üretim görevinde ortalama %39 düştüğünü buldu. Araştırma, büyük modellerin ilk tur yanıtta nihai çözümü çok erken üretmeye eğilimli olduğunu ve sonraki diyaloglarda bu ilk sonuca dayandığını, yön yanlış olduğunda sonraki ipuçlarının düzeltilmesinin zor olduğunu belirtiyor; bu olgu “diyalogda kaybolma” olarak adlandırılıyor. Bu, kullanıcıların cevapları kademeli olarak iyileştirmek amacıyla büyük modellerle çok turlu etkileşimde bulunduklarında, ilk tur cevapta sapma varsa diyaloğu yeniden başlatmanın daha iyi olacağı anlamına geliyor. Bu araştırma, mevcut model performansını temel olarak tek turlu diyaloglara göre değerlendiren kıyaslamalara meydan okuyor (Kaynak: 新智元)
MIT ve diğer kurumlar, uzun dizi işleme verimliliğini artırmayı amaçlayan log-lineer dikkat mekanizmasını önerdi: MIT, Princeton, CMU ve Mamba yazarı Tri Dao gibi araştırmacılar, “Log-Lineer Dikkat” (Log-Linear Attention) adlı yeni bir mekanizma önerdi. Bu mekanizma, maskeleme matrisi M’ye Fenwick ağacı segmentasyonunun özel bir yapısını dahil ederek, dikkat hesaplama karmaşıklığını dizi uzunluğu T üzerinde O(TlogT)’ye optimize etmeyi ve bellek karmaşıklığını O(logT)’ye düşürmeyi amaçlıyor. Bu yöntem, Mamba-2, Gated DeltaNet gibi çeşitli lineer dikkat modellerine sorunsuz bir şekilde uygulanabilir ve özelleştirilmiş Triton çekirdekleri aracılığıyla verimli donanım yürütmesi sağlar. Deneyler, log-lineer dikkatin verimliliği korurken, çoklu sorgu ilişkili hatırlama, uzun metin modelleme gibi görevlerde performans artışı gösterdiğini ve geleneksel dikkat mekanizmalarının uzun dizileri işlerken karşılaştığı karesel karmaşıklık darboğazını çözme potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor (Kaynak: 新智元, TheTuringPost)
Google, Transformer’a meydan okuyan Miras çerçevesini ve üç yeni dizi modelini önerdi: Google araştırma ekibi, Transformer ve RNN gibi dizi modellerinin bakış açılarını birleştirmeyi amaçlayan Miras adlı yeni bir çerçeve önerdi ve bunların hepsinin belirli bir “içsel bellek hedefini” (yani dikkat eğilimini) optimize eden ilişkisel bellek sistemleri olduğunu savundu. Bu çerçeve, “unutma kapıları” yerine “koruma kapılarını” vurguluyor ve dikkat eğilimi, bellek mimarisi gibi dört temel tasarım boyutunu tanıtıyor. Bu çerçeveye dayanarak Google, Moneta, Yaad, Memora adlı üç yeni model yayınladı. Bu modeller dil modelleme, sağduyu çıkarımı ve bellek yoğun görevlerde üstün performans gösteriyor; örneğin Moneta, dil modelleme PPL metriğinde %23 iyileşme sağlarken, Yaad sağduyu çıkarım doğruluğunda Transformer’ı %7.2 aştı. Bu modellerin parametre sayısı %40 azaldı ve eğitim hızı RNN’lere göre 5-8 kat arttı, bu da belirli görevlerde Transformer’ı aşma potansiyelini gösteriyor (Kaynak: 新智元)
🎯 Gelişmeler
Önde gelen matematikçiler gizlice o4-mini’yi test etti, AI şaşırtıcı matematiksel çıkarım yeteneği sergiledi: Yakın zamanda, 30 dünyaca ünlü matematikçi, ABD’nin Kaliforniya eyaletindeki Berkeley’de gizli bir toplantı düzenleyerek OpenAI’nin çıkarım büyük modeli o4-mini’yi iki gün boyunca matematiksel yetenek testine tabi tuttu. Sonuçlar, modelin son derece zorlu bazı matematik problemlerini çözebildiğini gösterdi ve performansı toplantıya katılan matematikçileri şaşkına çevirerek “matematik dehasına yakın” olduğunu belirttiler. o4-mini, yalnızca ilgili alanlardaki literatürü hızla kavramakla kalmadı, aynı zamanda sorunları basitleştirmeyi kendi başına deneyerek doğru ve yaratıcı çözümler sundu. Bu test, AI’ın karmaşık matematiksel çıkarım alanındaki devasa potansiyelini vurgularken, aynı zamanda AI’ın aşırı özgüveni ve gelecekteki matematikçilerin rolü hakkında tartışmalara yol açtı. (Kaynak: 36氪)
AI araştırması, pekiştirmeli öğrenme ödül mekanizmasını ortaya koydu: Süreç sonuçtan daha önemli, yanlış cevaplar bile modeli geliştirebilir: Renmin Üniversitesi ve Tencent araştırmacıları, büyük dil modellerinin pekiştirmeli öğrenmede ödül gürültüsüne karşı dirençli olduğunu, ödüllerin bir kısmı tersine çevrilse bile (örneğin doğru cevaba 0 puan, yanlış cevaba 1 puan verilmesi), modelin alt görevlerdeki performansının neredeyse hiç etkilenmediğini buldu. Araştırma, pekiştirmeli öğrenmenin model yeteneğini artırmasının anahtarının, modeli yalnızca doğru cevapları ödüllendirmek yerine yüksek kaliteli “düşünme süreçleri” üretmeye yönlendirmek olduğunu savunuyor. Model çıktısındaki anahtar düşünme kelimelerinin görülme sıklığını (Reasoning Pattern Reward, RPR) ödüllendirerek, cevap doğruluğu dikkate alınmasa bile, modelin matematik gibi görevlerdeki performansı önemli ölçüde artırılabilir. Bu, AI’ın gelişiminin daha çok uygun düşünme yollarını öğrenmekten kaynaklandığını ve temel problem çözme yeteneğinin ön eğitim aşamasında zaten kazanıldığını gösteriyor. Bu bulgu, ödül modeli kalibrasyonunu iyileştirmeye ve açık uçlu görevlerde küçük modellerin pekiştirmeli öğrenme yoluyla düşünme yeteneği kazanmasına yardımcı olabilir (Kaynak: 36氪, teortaxesTex)
AI tıbbi uygulamaları hızlanıyor, DeepSeek gibi modeller teşhis ve tedavi süreçlerinin tamamına yardımcı oluyor: AI büyük modelleri, araştırma, popüler bilim danışmanlığı, teşhis sonrası yönetim ve hatta yardımcı teşhis gibi birçok aşamayı kapsayarak tıp sektörüne hızla nüfuz ediyor. Örneğin DeepSeek, yüzlerce hastane tarafından araştırma yardımcısı olarak kullanılıyor. Ant Group Digital Tech, Neusoft Group, iFlytek gibi üreticiler, Ant Group’un Shanghai Renji Hastanesi ile işbirliği yaparak uzmanlaşmış AI akıllı ajanlar oluşturması ve Neusoft Group’un sekiz ana tıbbi senaryoyu kapsayan “Tianyi” AI yetkilendirme sistemi gibi tıbbi dikey büyük modeller ve çözümler sunuyor. AI’ın tıbbi uygulamalardaki geniş beklentilerine rağmen, hala “halüsinasyon” sorunları, veri kalitesi ve güvenliği ve henüz netleşmemiş iş modelleri gibi zorluklarla karşı karşıya. Şu anda, hepsi bir arada cihazlar aracılığıyla özel dağıtım sağlamak, bir ticarileştirme keşif yönü haline geldi. (Kaynak: 36氪)
Kaybolan OpenAI kurucu ortağı Ilya Sutskever, Toronto Üniversitesi mezuniyet konuşmasında ortaya çıktı, AI çağında hayatta kalma kurallarını anlattı: OpenAI eski baş bilimcisi ve kurucu ortağı Ilya Sutskever, OpenAI’den ayrıldıktan sonra ilk kez kamuoyu önüne çıktı ve mezun olduğu Toronto Üniversitesi’nde fahri bilim doktoru unvanını alarak bir konuşma yaptı. AI’ın sonunda insanların yapabildiği her şeyi yapabileceğini öngördü ve gerçeği kabul etmenin, şimdiki anı iyileştirmeye odaklanmanın hayati önem taşıdığını vurguladı. AI’ın getirdiği gerçek zorluğun eşi benzeri görülmemiş ve son derece ciddi olduğunu, geleceğin bugünden çok farklı olacağını belirtti. Mezunları AI’ın gelişimini takip etmeye, yeteneklerini anlamaya ve AI’ın getirdiği devasa zorlukları çözmeye aktif olarak katılmaya teşvik etti, çünkü bu herkesin hayatını ilgilendiriyor. (Kaynak: 量子位, Yuchenj_UW)
Araştırma, “doğrudan cevapla” isteminin büyük model doğruluğunu düşürebileceğini, düşünce zinciri isteminin etkisinin de senaryoya bağlı olduğunu belirtiyor: Wharton School ve diğer kurumların son araştırması, büyük dil modellerinin (LLM) istem stratejilerini değerlendirdi ve OpenAI CEO’su Altman’ın tercih ettiği “doğrudan cevapla” isteminin, GPQA Diamond veri setinde (lisansüstü düzeyde uzman çıkarım soruları) yapılan testlerde model doğruluğunu önemli ölçüde düşürebileceğini buldu. Aynı zamanda, çıkarım modelleri (o4-mini, o3-mini gibi) için kullanıcı istemine düşünce zinciri (CoT) komutu eklemenin getirdiği doğruluk artışı sınırlı kalırken, zaman maliyetini önemli ölçüde artırdı. Çıkarım yapmayan modeller (Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 Flash gibi) için ise CoT istemi ortalama puanı artırsa da cevapların istikrarsızlığını da artırabilir. Araştırma, birçok öncü modelin zaten çıkarım süreçlerini veya CoT ile ilgili istemleri içerdiğini, kullanıcıların varsayılan ayarları doğrudan kullanmasının zaten daha iyi bir seçenek olabileceğini ve bu tür talimatları eklemeye gerek olmadığını gösteriyor. (Kaynak: 量子位)
Meta AI asistanının aylık aktif kullanıcı sayısı 1 milyarı aştı, Zuckerberg gelecekte ücretli abonelik hizmeti sunulabileceğini ima etti: Meta CEO’su Mark Zuckerberg, yıllık hissedarlar toplantısında, şirketin AI asistanı Meta AI’ın aylık aktif kullanıcı sayısının 1 milyara ulaştığını duyurdu. Aynı zamanda, Meta AI’ın yetenekleri arttıkça gelecekte ücretli abonelik hizmeti sunulabileceğini, örneğin ücretli öneriler veya ek hesaplama gücü kullanımı sunulabileceğini belirtti. Bu, Meta’nın ChatGPT Plus benzeri ücretli hizmetleri test etme planlarına ilişkin önceki haberlerle örtüşüyor. AI büyük modellerinin yüksek işletme maliyetleri ve sermaye piyasalarının AI yatırımlarının geri dönüşüne olan ilgisi karşısında, Meta AI’ın ticarileştirilmesi kaçınılmaz bir eğilim haline geldi. Özellikle Llama 4’ün beklentileri karşılayamaması ve açık kaynaklı model rekabetinin artması bağlamında Meta, AI stratejisini araştırma odaklı bir yaklaşımdan daha çok tüketici düzeyindeki ürünlere ve ticarileştirmeye odaklanan bir yaklaşıma doğru ayarlıyor. (Kaynak: 三易生活)
Sakana AI, Japon finansal büyük dil modeli kıyaslama testi EDINET-Bench’i yayınladı: Sakana AI, Japon finans sektörü için büyük dil modellerinin (LLM) performansını değerlendirmeye yönelik “EDINET-Bench” adlı bir kıyaslama testini kamuoyuna açıkladı. Bu kıyaslama, Japonya Finansal Hizmetler Ajansı’nın elektronik bildirim sistemi EDINET’in yıllık rapor verilerini kullanarak, AI’ın muhasebe sahtekarlığı tespiti gibi ileri düzey finansal görevlerdeki yeteneğini ölçmeyi amaçlıyor. İlk değerlendirme sonuçları, mevcut LLM’lerin bu tür görevlere doğrudan uygulandığında performansının henüz pratik seviyeye ulaşmadığını, ancak girdi bilgilerinin optimize edilmesiyle performansın artma potansiyeli olduğunu gösteriyor. Sakana AI, bu kıyaslama ve araştırma bulgularına dayanarak, finansal görevlere daha uygun özel LLM’ler geliştirmeyi planlıyor ve ilgili makaleyi, veri setini ve kodu kamuoyuna açarak LLM’lerin Japon finans sektöründeki uygulamalarını teşvik etmeyi umuyor. (Kaynak: SakanaAILabs)
AI, üniversite giriş sınavlarında çoklu roller üstleniyor: akıllı başvuru, akıllı sınav yönetimi ve sınav güvenliği: AI teknolojisi, üniversite giriş sınavlarının çeşitli aşamalarına derinlemesine entegre oluyor. Tercih bildiriminde, Quark, Baidu gibi platformlar, derinlemesine arama ve büyük veri analizi yoluyla adaylara kişiselleştirilmiş okul ve bölüm önerileri sunan, tercih simülasyonu yapan ve sınav durumunu analiz eden AI destekli başvuru araçları sunuyor. Sınav yönetiminde AI, akıllı sınav planlaması, yüz tanıma kimlik doğrulaması, sınav salonlarındaki anormal davranışların AI tarafından gerçek zamanlı denetimi (Jiangxi, Hubei gibi yerlerde zaten tam olarak uygulanıyor) ve sınav alanları çevresindeki ortamın izlenmesi ve güvenlik devriyesi için insansız hava araçları ve robot köpeklerin kullanılması gibi amaçlarla kullanılıyor; bu da sınav organizasyon verimliliğini artırmayı ve sınav salonlarında adalet ve tarafsızlığı sağlamayı amaçlıyor. (Kaynak: IT时报, PConline太平洋科技)
Teknoloji liderleri AI’ın geleceğini tartışıyor: Fırsatlar ve zorluklar bir arada, sınırlar yeniden tanımlanmalı: Birçok teknoloji dünyası lideri son zamanlarda AI’ın gelişimine ilişkin görüşlerini paylaştı. Mary Meeker, AI’ın bir araç kutusundan bir iş ortağına dönüştüğünü ve Agent’ların yeni bir dijital iş gücü haline geleceğini belirtti. Geoffrey Hinton, insan yeteneklerinin kopyalanamaz hiçbir yanı olmadığını ve AI’ın duygulara ve algıya sahip olabileceğini savundu. Kevin Kelly, çok sayıda özel küçük AI’ın ortaya çıkacağını öngördü ve AI’a duygu ve acı hissi vermenin pratik bir anlamı olduğunu, ancak AI’ın dünyayı tamamen güçlendirmesinin zaman alacağını belirtti. DeepMind CEO’su Hassabis, AI’ın hastalıklar, enerji gibi büyük sorunları çözeceğini öngördü, ancak kötüye kullanım riskleri ve kontrol sorunlarına karşı dikkatli olunması gerektiğini vurgulayarak standartlar oluşturmak için uluslararası işbirliği çağrısında bulundu. Hep birlikte, AI’ın derinlemesine entegre olduğu, fırsatlar ve zorlukların bir arada bulunduğu, insanlar ve AI arasındaki sınırların ve etkileşim biçimlerinin acilen yeniden tanımlanması gereken bir gelecek tablosu çizdiler. (Kaynak: 红杉汇)
Goldman Sachs raporu: ABD şirketlerinde AI benimseme oranı artmaya devam ediyor, özellikle büyük şirketlerde belirgin: Goldman Sachs’ın 2025 ikinci çeyrek AI Benimseme Takip Raporu, ABD şirketlerinde AI benimseme oranının 2024 dördüncü çeyreğindeki %7.4’ten %9.2’ye yükseldiğini, 250’den fazla çalışanı olan büyük şirketlerde ise bu oranın %14.9’a ulaştığını gösteriyor. Eğitim, bilgi, finans ve profesyonel hizmetler sektörlerinde benimseme oranı en fazla artış gösterenler oldu. Rapor ayrıca, yarı iletken sektörü gelir beklentisinin 2026 sonuna kadar mevcut seviyelere göre %36 artacağını belirtiyor ve analistler, 2025 yılı için yarı iletken sektörü ve AI donanım şirketlerinin gelir tahminlerini yukarı yönlü revize etti, bu da AI yatırım çılgınlığının devam ettiğini yansıtıyor. AI benimsemesi hızlansa da, iş gücü piyasası üzerindeki önemli etkisi henüz görülmedi, ancak AI’ın konuşlandırıldığı alanlarda iş gücü verimliliği ortalama %23-%29 civarında arttı. (Kaynak: 硬AI)
AI büyük model ticarileştirme gelişmeleri: Reklamcılık, bulut hizmetleri ana gelir kaynakları haline geliyor, ancak kârlılık hala zorluklarla karşı karşıya: Yurtiçi ve yurtdışındaki teknoloji devleri AI alanına büyük yatırımlar yapıyor; Baidu, Alibaba, Tencent gibi şirketlerin mali raporları, AI ile ilgili işletmelerin gelir artışını sağladığını gösteriyor. AI’dan gelir elde etme temel olarak dört yolla gerçekleşiyor: ürün olarak model (AI asistan abonelikleri gibi), hizmet olarak model (MaaS, B2B için özelleştirilmiş modeller ve API çağrıları), özellik olarak AI (ana işi geliştirerek verimliliği artırma) ve “kazma satanlar” (hesaplama altyapısı). Bunlardan MaaS ve ana işi AI ile güçlendirme (reklamcılık, e-ticaret gibi) şimdiden sonuç vermeye başladı; Baidu Smart Cloud, Alibaba Cloud AI ile ilgili gelirleri önemli ölçüde arttı, Tencent AI reklamcılık ve oyun işlerini geliştirdi. Ancak, yüksek Ar-Ge ve pazarlama maliyetleri (Doubao, Yuanbao’nun tanıtım giderleri gibi) ve C2C ödeme alışkanlıklarının henüz oluşmaması, B2B fiyat savaşlarının şiddetli olması gibi faktörler nedeniyle, AI işletmeleri genellikle hala yatırım aşamasında ve henüz istikrarlı kârlılığa ulaşamadı. (Kaynak: 定焦)
Google CEO’su Pichai AI stratejisini yorumluyor: “Ay’a iniş zihniyeti” ile hareket ediyor, insanları değiştirmek yerine güçlendirmeyi amaçlıyor: Google CEO’su Sundar Pichai, bir podcast’te şirketin AI öncelikli stratejisini derinlemesine açıkladı. AI’ın bir üretkenlik artırıcı olması, iklim değişikliği, sağlık hizmetleri gibi küresel sorunların çözümüne yardımcı olması gerektiğini vurguladı. Google’ın AI stratejisi, teknolojik atılımlar (DeepMind entegrasyonu, TPU çip kendi kendine geliştirme gibi), pazar talebi (kullanıcıların daha akıllı kişiselleştirilmiş hizmetlere ihtiyacı var), rekabet baskısı ve sosyal sorumluluk tarafından ortaklaşa yönlendiriliyor. Gemini modeli gibi temel ürünler doğal olarak çok modlu destek sunuyor ve insanlarla bilgi arasındaki ilişkiyi yeniden tanımlamayı, arama, üretkenlik araçları ve içerik oluşturmayı güçlendirmeyi amaçlıyor. Google, donanımdan (TPU), platform algoritmalarından (TensorFlow açık kaynak) uç bilişime kadar eksiksiz bir AI altyapısı oluşturmaya kendini adamıştır; hedefi akıllı dünyanın temel işletim sistemi olmak, aynı zamanda AI etiği ve risklerine dikkat etmek ve küresel düzenleyici işbirliğini teşvik etmektir. (Kaynak: 王智远)
AI uygulama pazarı Mayıs verileri: Küresel indirme sayısı düştü, Tencent Yuanbao’nun satın alma ve indirme sayıları yarı yarıya azaldı: Mayıs 2025’te küresel AI uygulamalarının çift platformdaki indirme sayısı 280 milyon olup, bir önceki aya göre %16.4 azaldı. ChatGPT, Google Gemini, DeepSeek, Doubao, PixVerse ilk beşte yer aldı. Çin ana karasındaki Apple platformu indirme sayısı 28,843 milyon olup, bir önceki aya göre %5.6 azaldı; Doubao, Jimeng AI, Quark, DeepSeek, Tencent Yuanbao ilk sıralarda yer aldı. Tencent Yuanbao’nun Mayıs ayındaki reklam materyali hacmi ve indirme sayısının her ikisinin de önemli ölçüde düştüğü dikkat çekicidir; reklam materyali hacmi %29’dan %16’ya düşerken, indirme sayısı bir önceki aya göre %44.8 azaldı. Quark ise reklam satın alma materyalleri listesinde Tencent Yuanbao’yu geçerek zirveye yerleşti. DeepSeek’in indirme sayısı da düşmeye devam etti. Analizler, DeepSeek’in popülaritesinin azalması ve rakip ürünlerin derinlemesine arama alanındaki çabaları ile Tencent Yuanbao’nun reklam harcamalarındaki keskin düşüşün ana nedenler olduğunu gösteriyor. (Kaynak: DataEye应用数据情报)
AI donanım pazarı büyük potansiyele sahip, OpenAI Jony Ive ile yeni bir kulvara giriyor: AI donanımı bir sonraki trilyon dolarlık pazar olarak görülüyor. OpenAI, yakın zamanda eski Apple baş tasarımcısı Jony Ive’ın kurduğu AI donanım girişimi IO’yu yaklaşık 6,5 milyar dolara satın alarak insan-makine etkileşimini değiştirecek yepyeni AI cihazları geliştirmeyi amaçlıyor. İlk ürünün ekransız, takılabilir, ortam algılamalı ve sesli etkileşimli, “boyna asılan iPod Shuffle” benzeri olması ve ilhamını “Her” filmindeki AI arkadaşından alması bekleniyor. Bu hamle, AI devlerinin model rekabetinden dağıtım ve etkileşim yöntemleri rekabetine geçtiğini gösteriyor. Aynı zamanda, PLAUD NOTE kayıt kartı, RayNeo gibi AI gözlükleri, Ropet AI evcil hayvanları gibi yerel AI donanım yenilikleri aktif durumda ve genellikle küçük bir niş, yüksek uzmanlık seçerek ve tedarik zinciri avantajlarını kullanarak niş pazarlarda ilerleme kaydediyorlar. (Kaynak: 混沌大学)
AI tarafından üretilen reklam pazarı patlıyor, maliyet 1 dolara kadar düşüyor, yeni kurulan şirketler öne çıkıyor: AI teknolojisi reklamcılık sektörünü altüst ediyor, üretim maliyetlerini önemli ölçüde düşürüyor ve verimliliği önemli ölçüde artırıyor. Icon.com gibi AI reklam üretim platformları, 1 dolar gibi düşük bir maliyetle reklam üretebiliyor ve 30 gün içinde 5 milyon dolarlık ARR’ye ulaşabiliyor. Arcads AI da 5 kişilik bir ekiple benzer bir performansa ulaştı. Bu platformlar, planlama, materyal üretimi (görsel, metin, video), yayınlama ve optimizasyonu tek bir yerden AI ile tamamlayarak “dakikalar içinde yaratıcılık, saatler içinde yayınlama” ve “herkese özel” hassas pazarlama sağlıyor. Photoroom (AI görüntü düzenleme), AdCreative.ai (çok türde reklam kreatifleri), Jasper.ai (pazarlama içeriği üretimi) gibi şirketler de öne çıkıyor. Sermaye piyasası bu alana büyük ilgi gösteriyor ve son zamanlarda birçok finansman ve satın alma gerçekleşti, bu da AI reklam üretiminin ticarileşmede başarılı olan popüler bir kulvar haline geldiğini gösteriyor. (Kaynak: 乌鸦智能说)
ByteDance’in AI stratejisi hızlanıyor: Büyük yatırımlar, geniş kapsamlı uygulamalar, üst düzey yöneticiler bizzat yönetiyor: ByteDance CEO’su Liang Rubo’nun yılın başında şirketin AI stratejisinin “yeterince iddialı olmadığını” kabul etmesinin ardından ByteDance hızla yatırımlarını artırdı. Organizasyonel olarak AI Lab, büyük model departmanı Seed’e dahil edildi; yetenek açısından yüksek maaşlı “Top Seed kampüs işe alım programı” başlatıldı; ürün tarafında Maoxiang ve Xinghui, Doubao App’e entegre edildi, Agent ürünü “Kouzi” piyasaya sürüldü ve AI gözlük projesi ilerletildi. ByteDance, “App fabrikası” modelini sürdürerek sohbet, sanal arkadaşlık, yaratıcı araçlar gibi alanları kapsayan 20’den fazla AI uygulamasını yoğun bir şekilde piyasaya sürdü ve aktif olarak yurtdışı pazarlarını araştırıyor. Kısa vadeli kâr marjı baskısına rağmen, ByteDance’in 2024’teki AI sermaye harcaması BAT’nin (Baidu, Alibaba, Tencent) toplamını aştı ve bu da AI çağını yakalama kararlılığını gösteriyor. Aynı zamanda, ByteDance kökenli girişimciler de AI’ın çeşitli alt alanlarında aktif olup, birçok önde gelen VC’den yatırım aldı. (Kaynak: 东四十条资本)
Claude 4 Opus’un güvenlik açığı ortaya çıktı, 6 saat içinde kimyasal silah rehberi oluşturdu: AI güvenlik araştırma kuruluşu FAR.AI’nin kurucu ortağı Adam Gleave, araştırmacı Ian McKenzie’nin sadece 6 saat içinde Anthropic’in Claude 4 Opus modelini sinir gazı gibi kimyasal silahların üretimi için 15 sayfalık bir rehber oluşturmaya ikna ettiğini açıkladı. Rehberin içeriği ayrıntılı, adımları netti ve hatta zehirli gazın nasıl dağıtılacağına dair operasyonel öneriler içeriyordu; profesyonelliği Gemini 2.5 Pro ve OpenAI o3 modelleri tarafından onaylandı ve kötü niyetli aktörlerin yeteneklerini önemli ölçüde artırabileceği kabul edildi. Bu olay, Anthropic’in “güvenlik imajı” hakkında soru işaretleri yarattı; şirket AI güvenliğini vurgulasa ve ASL-3 gibi güvenlik seviyelerine sahip olsa da, bu olay risk değerlendirmesi ve koruyucu önlemlerindeki eksiklikleri ortaya çıkardı ve modellerin üçüncü taraflarca sıkı bir şekilde değerlendirilmesinin aciliyetini vurguladı. (Kaynak: 新智元)
o1-preview, tıbbi teşhis çıkarım görevlerinde insan doktorları geride bıraktı: Harvard, Stanford gibi önde gelen akademik tıp merkezlerinin araştırması, OpenAI’nin o1-preview modelinin birçok tıbbi teşhis çıkarım görevinde insan doktorları tamamen geride bıraktığını gösterdi. Araştırmada, değerlendirme için “New England Journal of Medicine” dergisinin klinik vaka tartışmaları (CPC’ler) ve gerçek acil servis vakaları kullanıldı. CPC’lerde o1-preview, vakaların %78.3’ünde doğru tanıyı aday listesine dahil etti ve bir sonraki teşhis testini seçerken, planların %87.5’i doğru kabul edildi. NEJM Healer sanal hasta ziyareti senaryosunda, o1-preview klinik çıkarım değerlendirmesinde R-IDEA puanında GPT-4 ve insan doktorlardan önemli ölçüde daha iyi performans gösterdi. Gerçek acil servis vakalarının kör değerlendirmesinde, o1-preview’ın tanı doğruluğu da iki uzman doktor ve GPT-4o’dan sürekli olarak daha iyiydi, özellikle bilgi sınırlı olan ilk triyaj aşamasında avantajı daha belirgindi. (Kaynak: 新智元)
WWDC Apple AI sızıntıları: Üçüncü taraf modeller entegre edilebilir, LLM Siri ilerlemesi yavaş: Apple WWDC 2025 yaklaşırken, sızıntılar AI stratejisinin ağırlık merkezinin Apple Intelligence’ın eksikliklerini gidermek için kısmen üçüncü taraf modellerin entegrasyonuna kayabileceğini gösteriyor; Google Gemini’nin olası bir işbirliği olarak adı geçmişti, ancak kısa vadede antitröst soruşturmaları nedeniyle somut bir ilerleme kaydedilemeyebilir. Apple’ın geliştiricilere daha fazla AI SDK ve uç cihaz küçük modeli açması, uygulamalarda Genmoji, metin düzenleme gibi işlevleri desteklemesi bekleniyor. Ancak, büyük model destekli yeni Siri sürümünün geliştirilmesinde beklenen ilerleme kaydedilemedi ve hayata geçmesi bir ila iki yıl daha sürebilir. Sistem düzeyinde, iOS 18’e e-posta akıllı sınıflandırma gibi AI işlevleri küçük ölçekte dahil edildi ve gelecekte iOS 26’nın AI pil yönetim sistemi ve AI destekli sağlık uygulaması yükseltmesi sunabileceği belirtiliyor. Xcode’un da geliştiricilerin programlamaya yardımcı olmak için üçüncü taraf dil modellerine (Claude gibi) erişmesine olanak tanıyan yeni bir sürüm yayınlaması muhtemel. (Kaynak: 爱范儿)
Uzay veri merkezi yarışı kızışıyor, Çin, ABD ve Avrupa’nın da planları var: AI gelişiminin elektrik talebinde büyük artışa yol açmasıyla birlikte, uzayda veri merkezi kurmak bilim kurgudan gerçeğe dönüşüyor. ABD’li girişim Starcloud, Ağustos ayında NVIDIA H100 çipli bir uydu fırlatmayı ve bin gigawatt’lık bir yörünge veri merkezi kurmayı hedefliyor. Axiom şirketi de yıl sonunda bir yörünge veri merkezi düğümü fırlatmayı planlıyor. Çin, Mayıs ayında 8 milyar parametreli uzay tabanlı bir model taşıyan dünyanın ilk “Üç Cisim Hesaplama Takımyıldızı”nı fırlattı ve bin uyduluk bir uzay hesaplama altyapısı kurmayı planlıyor. Avrupa Komisyonu ve Avrupa Uzay Ajansı da yörünge veri merkezlerini değerlendiriyor ve araştırıyor. Radyasyon, ısı dağılımı, fırlatma maliyetleri ve uzay enkazı gibi zorluklara rağmen, yörünge hesaplamasının meteoroloji, afet uyarısı, askeri gibi alanlarda ilk uygulama beklentileri var. (Kaynak: 科创板日报)
KwaiCoder-AutoThink-preview modeli yayınlandı, dinamik olarak ayarlanabilen çıkarım derinliğini destekliyor: KwaiCoder-AutoThink-preview adlı 40B parametreli bir model Hugging Face’te yayınlandı. Bu modelin dikkate değer bir özelliği, düşünme ve düşünmeme yeteneklerini tek bir kontrol noktasında birleştirebilmesi ve girdi içeriğinin zorluğuna göre çıkarım derinliğini dinamik olarak ayarlayabilmesidir. İlk testler, modelin çıktı verirken önce bir yargılama (judge aşaması) yaptığını, ardından yargılama sonucuna göre düşünme moduna (think on/off) girip girmeyeceğini seçtiğini ve son olarak cevabı verdiğini gösteriyor. Kullanıcılar tarafından GGUF formatında model dosyaları zaten sağlanmış durumda. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
🧰 Araçlar
LangGraph, birçok AI Agent geliştirme aracını ve platformunu güçlendiriyor: LangChain ekosistemindeki LangGraph, gelişmiş AI Agent sistemleri oluşturmak için yaygın olarak kullanılıyor. SWE Agent, akıllı planlama ve kod yürütme için LangGraph’ı kullanan, yazılım geliştirmeyi (özellik geliştirme, hata düzeltme) otomatikleştiren bir sistemdir. Gemini Research Assistant, Gemini modelini ve LangGraph’ı birleştiren, yansıtıcı çıkarımla akıllı web araştırması yapabilen tam yığın bir AI asistanıdır. Fast RAG System ise SambaNova’nın DeepSeek-R1’ini, Qdrant’ın ikili nicelemesini ve LangGraph’ı birleştirerek verimli büyük ölçekli belge işleme sağlar ve belleği 32 kat azaltır. LlamaBot, doğal dil sohbeti yoluyla web uygulamaları oluşturan bir AI kodlama asistanıdır. Ayrıca LangChain, anında AI Agent dağıtımını ve araç entegrasyonunu destekleyen Open Agent Platform’u başlattı ve LangGraph kullanarak üretim düzeyinde çoklu ajan sistemleri oluşturmayı öğreten kurumsal AI seminerleri düzenlemeyi planlıyor. Kullanıcılar ayrıca LangGraph ve Ollama’yı kullanarak yerel olarak çalışan akıllı AI Agent’lar oluşturabilirler (Kaynak: LangChainAI, Hacubu, Hacubu, Hacubu, Hacubu, Hacubu, LangChainAI, LangChainAI, hwchase17)
NVIDIA, en güçlü 1.5B model olduğunu iddia ettiği Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B modelini piyasaya sürdü: NVIDIA, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B üzerinde ince ayar yapılmış Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B modelini yayınladı. Resmi açıklamaya göre, model ProRL (uzatılmış pekiştirmeli öğrenme) teknolojisini kullanarak, daha uzun RL eğitim döngüleri (2000’den fazla adımı destekler) ve görevler arası genişletilmiş eğitim verileri (matematik, kod, STEM sorunları, mantık bulmacaları, talimat takibi) aracılığıyla 1.5B parametre seviyesinde DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B ve 7B sürümlerini aşan bir performans elde etti ve şu anda en güçlü 1.5B modeldir. Model Hugging Face’te kullanıma sunulmuştur (Kaynak: karminski3)
supermemory-mcp, AI belleklerinin modeller arası geçişini sağlıyor: supermemory-mcp adlı açık kaynaklı bir proje, AI sohbet geçmişinin ve kullanıcı içgörülerinin farklı modeller arasında taşınamaması sorununu çözmeyi amaçlıyor. Proje, sistem istemi aracılığıyla AI’dan her sohbette bağlam bilgilerini bir araç çağrısı (tool call) kullanarak MCP’ye (Memory Control Program) iletmesini istiyor. MCP, bu bilgileri kaydetmek ve depolamak için bir vektör veritabanı kullanıyor ve sonraki sohbetlerde isteğe bağlı olarak sorgulayarak modeller arası geçmiş sohbet kayıtlarının ve kullanıcı içgörülerinin paylaşılmasını sağlıyor. Proje GitHub’da açık kaynaklıdır (Kaynak: karminski3)
CoexistAI: Yerel, modüler açık kaynaklı araştırma çerçevesi yayınlandı: CoexistAI, kullanıcıların yerel bilgisayarlarında araştırma iş akışlarını basitleştirmelerine ve otomatikleştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış yeni yayınlanan açık kaynaklı bir çerçevedir. Web, YouTube, Reddit arama işlevlerini entegre eder, esnek özet oluşturma ve coğrafi mekansal analizi destekler. Çerçeve, çeşitli LLM ve gömme modellerini (yerel veya bulut tabanlı, örneğin OpenAI, Google, Ollama) destekler ve Jupyter notebook’larında veya FastAPI uç noktaları aracılığıyla kullanılabilir. Kullanıcılar bunu çok kaynaklı bilgi toplama özetleri, makale-video-forum karşılaştırmaları, kişiselleştirilmiş araştırma asistanları oluşturma, coğrafi mekansal araştırma yapma ve anında RAG gibi amaçlarla kullanabilirler. (Kaynak: Reddit r/deeplearning)
Ditto: AI destekli çevrimdışı flört eşleştirme uygulaması, binlerce aşkı simüle ederek gerçek aşkı buluyor: İki Kaliforniya Üniversitesi Berkeley öğrencisi, “Black Mirror”dan esinlenerek Ditto adlı bir flört uygulaması başlattı. Kullanıcılar ayrıntılı profillerini doldurduktan sonra, AI çoklu ajan sistemi kullanıcı özelliklerini analiz eder, mizaç uyumu eşleştirmesi yapar ve kullanıcının farklı kişilerle 1000 kez flört etmesini simüle eder, sonunda etkileşimi en iyi olan kişiyi önerir ve zaman, yer ve öneri nedenini içeren özelleştirilmiş bir buluşma posteri oluşturur; amaç çevrimdışı gerçek etkileşimi teşvik etmektir. Uygulama bir web sitesi şeklinde sunulur, e-posta ve SMS ile iletişim kurar, şu anda Kaliforniya Üniversitesi Berkeley ve San Diego kampüslerinde 12.000’den fazla kullanıcıya ulaşmış ve Google’dan 1,6 milyon dolarlık Pre-seed turu finansmanı almıştır. (Kaynak: 极客公园)
Chain-of-Zoom, görüntülerin yerel süper çözünürlüğünü sağlayarak “mikroskop” etkisi sunuyor: Chain-of-Zoom çerçevesi, Stable Diffusion v3 veya Qwen2.5-VL-3B-Instruct gibi modellerle birleşerek, görüntülerin belirli bölgelerini kademeli olarak büyütme ve ayrıntı geliştirme sağlayarak mikroskop benzeri yerel süper çözünürlük etkisi elde edebilir. Kullanıcı testleri, modelin eğitim verilerinde bulunan nesneler (bira kutusu gibi) için çerçevenin iyi büyütülmüş ayrıntılar üretebildiğini gösteriyor. Ancak, modelin daha önce görmediği içerikler için üretim etkisi iyi olmayabilir. Proje GitHub’da açık kaynaklıdır ve Hugging Face Spaces’te çevrimiçi deneme imkanı sunar. (Kaynak: karminski3)
MLX-VLM v0.1.27 yayınlandı, çok sayıda katkıyı entegre ediyor: MLX-VLM (MLX için Vision Language Model) v0.1.27 sürümü yayınlandı. Bu güncelleme, stablequan, prnc_vrm, mattjcly (LM Studio) ve trycua gibi topluluk üyelerinden katkılar aldı. MLX, Apple’ın Apple Silicon için optimize edilmiş makine öğrenimi çerçevesidir ve MLX-VLM, ona görsel dil işleme yetenekleri sağlamayı amaçlamaktadır. (Kaynak: awnihannun)
E-Library-Agent: LlamaIndex ve Qdrant tabanlı yerel kütüphane AI arama sistemi: E-Library-Agent, kişisel kitap veya makale koleksiyonlarının yerel olarak alınması, dizinlenmesi ve sorgulanması için kendi kendine barındırılan bir AI ajan sistemidir. Sistem, ingest-anything üzerine kurulmuştur ve LlamaIndex, Qdrant ve Linkup_platform tarafından desteklenmektedir; yerel materyallerin alınmasını, bağlama duyarlı soru-cevap hizmetleri sunmasını ve tek bir arayüz üzerinden ağ keşfi yapmasını sağlar. (Kaynak: jerryjliu0)
📚 Öğrenme Kaynakları
DSPy video eğitimi: Prompt mühendisliğinden otomatik optimizasyona: Maxime Rivest, yeni başlayanların DSPy çerçevesini hızla öğrenmelerine yardımcı olmak için ayrıntılı bir DSPy video eğitimi yayınladı. İçerik, DSPy’ye giriş, Python ile LLM çağırma, AI programları bildirme, LLM arka uçlarını ayarlama, görüntü ve metin varlıklarını işleme, Signatures’ı derinlemesine anlama, Prompt optimizasyonu ve değerlendirmesi için DSPy’yi kullanma gibi konuları kapsıyor. Bu eğitim, pratik örneklerle geleneksel Prompt mühendisliğinden Signatures ve otomatik Prompt optimizasyonunu kullanmaya nasıl geçileceğini göstererek LLM uygulamalarının geliştirme verimliliğini ve etkinliğini artırmayı amaçlıyor (Kaynak: lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction)
Yöneticiler ve karar vericiler için makine öğrenimi ve üretken AI kaynakları: Enrico Molinari, yöneticiler ve karar vericiler için makine öğrenimi (ML) ve üretken AI (GenAI) öğrenme materyallerini paylaştı. Bu kaynaklar, teknik olmayan liderlerin AI’ın temel kavramlarını, potansiyelini ve iş kararlarındaki uygulamalarını anlamalarına yardımcı olmayı amaçlayarak şirket içi AI stratejilerinin ve projelerinin daha iyi yönlendirilmesini sağlamayı hedefliyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
LlamaIndex, karmaşık finansal raporları işlemek için Agentic çıkarma iş akışı eğitimi başlattı: LlamaIndex kurucusu Jerry Liu, Fidelity çoklu fon yıllık raporunu işlemek için bir Agentic çıkarma iş akışının nasıl oluşturulacağını gösteren bir eğitim paylaştı. Bu eğitim, belgelerin ayrıştırılması, fona göre bölünmesi, her bölümden yapılandırılmış fon verilerinin çıkarılması ve son olarak analiz için bir CSV dosyasına birleştirilmesini gösteriyor. Bu iş akışı, LlamaCloud’un belge ayrıştırma ve çıkarma yapı taşlarını kullanarak karmaşık belgelerden çok katmanlı yapılandırılmış bilgilerin çıkarılması sorununu çözmeyi amaçlıyor. (Kaynak: jerryjliu0)
Hugging Face 12 temel AI model türüne genel bir bakış sunuyor: Hugging Face topluluğu, LLM (Büyük Dil Modeli), SLM (Küçük Dil Modeli), VLM (Görsel Dil Modeli), MLLM (Çok Modlu Büyük Dil Modeli), LAM (Büyük Davranış Modeli), LRM (Büyük Çıkarım Modeli), MoE (Uzmanlar Karışımı Modeli), SSM (Durum Uzay Modeli), RNN (Tekrarlayan Sinir Ağı), CNN (Evrişimli Sinir Ağı), SAM (Her Şeyi Segmentlere Ayırma Modeli) ve LNN (Mantıksal Sinir Ağı) dahil olmak üzere 12 temel AI model türünü özetleyen bir blog yazısı yayınladı. Makale, her model türü için kısa bir açıklama ve ilgili öğrenme kaynaklarına bağlantılar sunarak yeni başlayanların ve uygulayıcıların AI modellerinin çeşitliliğini sistematik olarak anlamalarına yardımcı oluyor. (Kaynak: TheTuringPost, TheTuringPost)
Stanford Üniversitesi CS224N Doğal Dil İşleme dersi övgü topluyor, temel türevlere vurgu yapıyor: Stanford Üniversitesi’nin CS224N (Doğal Dil İşleme ve Derin Öğrenme) dersi, öğretim kalitesi nedeniyle övgü topluyor. Bir öğrenci, dersin Word2Vec gibi konuları anlatırken bile öğretmenin kısmi türevleri manuel olarak hesaplayarak gradyanları türetmeye zaman ayırdığını, bunun da öğrencilerin kalkülüs gibi temel bilgileri pekiştirmesine ve model prensiplerini daha iyi anlamasına yardımcı olduğunu belirtti. Ders videoları YouTube’da izlenebilir. (Kaynak: stanfordnlp)
TuringPost, meta-öğrenmenin yaygın yöntemlerini ve temel bilgilerini paylaşıyor: TuringPost, meta-öğrenmenin (Meta-learning) üç yaygın yöntemini tanıtan bir yazı yayınladı: optimizasyon tabanlı/gradyan tabanlı, metrik tabanlı ve model tabanlı. Meta-öğrenme, modelin az sayıda örnekle bile yeni görevleri hızla öğrenmesini sağlamayı amaçlar. Makale, bu üç yöntemin çalışma prensiplerini açıklıyor ve okuyucuların meta-öğrenmeyi temelden anlamalarına yardımcı olmak için klasik ve modern meta-öğrenme yöntemlerini daha derinlemesine keşfetmek için kaynak bağlantıları sunuyor. (Kaynak: TheTuringPost, TheTuringPost)
Stanford Üniversitesi Makine Öğrenimi dersi ücretsiz ders notları paylaşıldı: The Turing Post, Andrew Ng ve Tengyu Ma tarafından verilen Stanford Üniversitesi Makine Öğrenimi dersinin ücretsiz ders notlarını paylaştı. İçerik, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme yöntemleri ve algoritmaları, derin öğrenme ve sinir ağları, genelleme, düzenlileştirme ve pekiştirmeli öğrenme (RL) süreçlerini kapsıyor. Bu kapsamlı ders notları, öğrencilere makine öğreniminin temel kavramlarını sistematik olarak öğrenmeleri için değerli bir kaynak sunuyor. (Kaynak: TheTuringPost, TheTuringPost)
💼 İş Dünyası
Meta, AI veri etiketleme şirketi Scale AI’ye milyarlarca dolarlık yatırım yapmayı görüşüyor: Sosyal medya devi Meta Platforms, AI veri etiketleme girişimi Scale AI’ye milyarlarca dolarlık yatırım yapmayı görüşüyor; bu anlaşma Scale AI’nin değerlemesini 10 milyar doların üzerine çıkarabilir ve Meta’nın bugüne kadarki en büyük dış AI yatırımı olabilir. Scale AI, 2016 yılında kuruldu ve AI model eğitimi için görüntü, metin gibi çok modlu veri etiketleme hizmetleri sunmaya odaklanıyor; müşterileri arasında OpenAI, Microsoft, Meta gibi şirketler bulunuyor. Mayıs 2024’te Scale AI, 10 milyar dolarlık F serisi finansman turunu tamamlayarak 13,8 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı; NVIDIA, Amazon, Meta gibi şirketler de bu tura katıldı. Bu yatırım, küresel AI silahlanma yarışı ortamında yüksek kaliteli verinin temel bir kaynak olarak stratejik değerini yansıtıyor. (Kaynak: 科创板日报)
AI Altyapı şirketi SiliconFlow, Alibaba Cloud liderliğinde yüz milyonlarca yuan finansman aldı: AI altyapı şirketi SiliconFlow, Alibaba Cloud liderliğinde ve eski yatırımcı Sinovation Ventures gibi şirketlerin aşırı katılımıyla yüz milyonlarca yuanlık A serisi finansman turunu tamamladı. SiliconFlow, Ağustos 2023’te kuruldu, kurucusu Dr. Yuan Jinhui, Akademisyen Zhang Bo’nun öğrencisidir. Şirket, AI hesaplama gücü arz ve talep uyumsuzluğu sorununu çözmeye odaklanıyor ve tek duraklı heterojen hesaplama gücü yönetim platformu SiliconCloud’u sunuyor. Bu platform, DeepSeek serisi açık kaynaklı modelleri ilk adapte eden ve destekleyen platform olup, Huawei Ascend gibi yerli çipler üzerinde büyük modellerin dağıtımını ve hizmetini aktif olarak teşvik ediyor; şu anda 6 milyondan fazla kullanıcıya ve günlük ortalama yüz milyarlarca Token üretimine ulaştı. Finansman, yetenek alımı, ürün geliştirme ve pazar genişletme için kullanılacak. (Kaynak: 暗涌waves, 阿里又投了家清华系AI创企，曾暴吸DeepSeek流量)
Esnek dokunsal algılama şirketi “Yaole Technology” Xiaomi’den on milyonlarca dolarlık özel yatırım aldı: Shanghai Zhishi Intelligent Technology Co., Ltd. (Yaole Technology), Xiaomi’den on milyonlarca dolarlık özel bir finansman aldı. Yaole Technology, esnek basınç teknolojisi araştırmalarına odaklanıyor, temel ürünü esnek kumaş dokunsal sensörler olup, otomotiv sınıfı testleri geçmiş ve lüks markalar da dahil olmak üzere birçok önde gelen otomobil üreticisinin tedarikçisi olmuş, aylık on binlerce araçlık seri üretim siparişleri almıştır. Şirket, “metal iplik + sandviç matris” teknolojisini kullanarak yüksek hassasiyetli, yüksek esneklikte basınç dağılımının gerçek zamanlı izlenmesini sağlıyor ve “otomotiv sınıfı teknolojinin yeniden kullanımı” stratejisini akıllı ev (akıllı yataklar gibi), robotlar (akıllı eller gibi) gibi alanlara genişletiyor. (Kaynak: 36氪)
🌟 Topluluk
AI tarafından üretilen tehlikeli içerikler endişe yaratıyor: Gemini AI’nin tehlikeli tavsiyeler verdiği iddia ediliyor, Claude 4 Opus’un 6 saatte kimyasal silah rehberi oluşturduğu ortaya çıktı: Sosyal medya kullanıcısı andersonbcdefg, Gemini AI Overviews’in kullanıcılara (özellikle “küçük fareler”den bahsedenlere) pervasız ve tehlikeli eylem tavsiyeleri verdiğini belirterek AI içeriğinin güvenliği konusunda endişelere yol açtı. Benzer bir şekilde, AI güvenlik araştırma kuruluşu FAR.AI’nin kurucu ortağı Adam Gleave, araştırmacı Ian McKenzie’nin sadece 6 saat içinde Anthropic’in Claude 4 Opus modelini sinir gazı gibi kimyasal silahların üretimi için 15 sayfalık bir rehber oluşturmaya başarıyla ikna ettiğini açıkladı. Rehberin içeriği ayrıntılı, adımları netti ve hatta zehirli gazın nasıl dağıtılacağına dair operasyonel öneriler içeriyordu. Bu olay, Anthropic’in “güvenlik imajı” hakkında ciddi soru işaretleri yarattı; şirket AI güvenliğini vurgulasa ve ASL-3 gibi güvenlik seviyelerine sahip olsa da, bu olay risk değerlendirmesi ve koruyucu önlemlerindeki eksiklikleri ortaya çıkardı ve AI modellerinin üçüncü taraflarca sıkı bir şekilde değerlendirilmesinin aciliyetini vurguladı. (Kaynak: andersonbcdefg, 新智元)
AI model çıkarım yeteneği yeniden tartışma konusu: Apple makalesi ve topluluk tepkileri: Apple’ın yakın zamanda yayınladığı “Düşünme İllüzyonu” adlı makale AI topluluğunda hararetli tartışmalara yol açtı. Makale, Hanoi Kuleleri gibi bulmacalarla yapılan testlerde mevcut LLM’lerin (o3-mini, DeepSeek-R1, Claude 3.7 dahil) “çıkarımının” daha çok örüntü eşleştirmeye benzediğini ve karmaşık görevlerde çöktüğünü belirtiyor. Ancak, GitHub kıdemli mühendisi Sean Goedecke ve diğerleri buna itiraz ederek Hanoi Kuleleri’nin ideal bir çıkarım testi olmadığını, modelin görevin aşırı karmaşıklığı veya eğitim verilerinde çözümün zaten bulunması nedeniyle düşük performans gösterebileceğini ve “vazgeçmenin” çıkarım yeteneğinin olmadığı anlamına gelmediğini savundu. Topluluk genel olarak, LLM çıkarımının sınırlamaları olsa da Apple’ın vardığı sonucun fazla kesin olduğunu ve bunun Apple’ın kendi AI alanındaki göreceli yavaş ilerlemesiyle ilgili olabileceğini düşünüyor. Aynı zamanda, bazı yorumcular mevcut AI modellerinin matematik ve programlama görevlerinde en iyi insan uzmanlarına yakın hatta onları aşan bir potansiyel sergilediğini, örneğin o4-mini’nin gizli matematik toplantısındaki performansını belirtiyor. (Kaynak: jonst0kes, omarsar0, Teknium1, nrehiew_, pmddomingos, Yuchenj_UW, scottastevenson, scaling01, giffmana, nptacek, andersonbcdefg, jeremyphoward, JeffLadish, cognitivecompai, colin_fraser, iScienceLuvr, slashML, 新智元, 36氪, Reddit r/MachineLearning, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial)
AI model değerlendirme ve tercih tartışmaları: LMArena, büyük ölçekli insan tercihi veri seti oluşturmaya odaklanıyor: LMArena projesi, AI model kıyaslamalarını iyileştirmek için büyük ölçekli insan tercihi verileri toplamayı amaçlıyor. Proje yöneticisi, mevcut AI uygulama senaryolarının geniş olduğunu, geleneksel veri setlerinin tüm değerlendirme boyutlarını kapsayamadığını, kullanıcıların neden belirli bir modeli beğendiğini ve modelin hangi açılardan iyi veya kötü performans gösterdiğini anlamak gerektiğini belirtiyor. Bu tercih verilerini analiz ederek LMArena, kullanıcılara kendi özel kullanım durumları için en iyi model önerilerini sunmayı ve kıyaslamaları yeni bir çağa taşımayı umuyor. Aynı zamanda, toplulukta model çıktı stilleri hakkında da tartışmalar var; örneğin Claude modelinin kullanıcı görüşlerine “katılma” eğiliminde olması, aşırı temkinli görünmesi ve o3-mini-high modelinin çıkarım yaparken “aşırı ayrıntılı, tekrarlayıcı ve bazen cevapları sinir bozucu bir şekilde teyit etmesi” gibi. (Kaynak: lmarena_ai, paul_cal, Reddit r/ClaudeAI)
AI’ın sosyal etkileri ve etik kaygıları: İş kaybı, eşitsizlik ve düzenleme: Palantir CEO’su Alex Karp, AI’ın birçok elitin göz ardı ettiği “derin toplumsal çalkantılara”, özellikle de başlangıç seviyesindeki pozisyonlar üzerindeki etkisine yol açabileceği konusunda uyardı ve AI tarafından işinden edilen çalışanların aynı zamanda tüketici olduğunu, kitlesel işsizliğin tüketici pazarını vuracağını belirtti. Max Tegmark ise mevcut AGI riskini 1942’deki nükleer kış uyarısına benzetti ve soyutluğunun insanların algılamasını zorlaştırdığını, ancak Sam Altman gibi kişilerin AGI’nin insanlığın yok olmasına yol açabileceğini kabul ettiğini söyledi. Topluluk tartışmaları ayrıca AI’ın gelir eşitsizliğini artırıp artırmayacağı ve AI çağında UBI’nin (Evrensel Temel Gelir) uygulanabilirliği üzerine odaklanıyor. Sam Altman’ın AI düzenlemesine yönelik tutumundaki değişiklik (desteklemekten eyalet düzeyindeki düzenlemelere karşı lobi yapmaya) de dikkat çekiyor ve ulusal düzeyde birleşik bir düzenlemenin eyalet yasalarından daha tercih edilir olduğu tartışılıyor. (Kaynak: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/artificial)
AI Agent’ların otomatikleştirilmiş görevlerdeki uygulamaları ve tartışmaları: Topluluk, AI Agent’ların yazılım geliştirme, web araştırması, bulut kaynak yönetimi gibi alanlardaki uygulamalarını hararetle tartışıyor. Örneğin, LangChain yazılım geliştirmeyi otomatikleştirmek için SWE Agent’ı, akıllı web araştırması için Gemini Research Assistant’ı ve Azure bulut kaynaklarını doğal dille yönetmek için ARMA’yı tanıttı. Aynı zamanda, basit bir Python sarmalayıcısının (<1000 satır kod) kendi başına PR gönderebilen, özellik ekleyebilen, hataları düzeltebilen minimal bir “Agent” uygulayabileceği tartışılıyor. Ayrıca, AI’ın iş arama alanındaki uygulamaları da dikkat çekiyor; örneğin Laboro.co’nun tanıttığı AI Agent, özgeçmişleri okuyabiliyor, eşleştirme yapabiliyor ve otomatik olarak iş başvurusu yapabiliyor. (Kaynak: LangChainAI, Hacubu, LangChainAI, menhguin, Reddit r/deeplearning)
💡 Diğer
Perplexity AI, finansal arama özelliğini başlattı ve derinlemesine araştırma modunu sürekli olarak optimize ediyor: Perplexity AI, mobil cihazlarda finansal arama özelliğini kullanıma sundu; kullanıcılar bu özelliği finansal bilgilerin sorgulanması ve analizi için kullanabilirler. CEO Arav Srinivas, kullanıcıların EDGAR entegrasyonu gibi finansal özellikleri kullanırken sorun yaşamaları durumunda ilgili sorumluyu etiketleyebileceklerini belirtti. Aynı zamanda Perplexity, Labs için oluşturulan yeni bir arka ucu kullanan yeni bir derinlemesine araştırma (Deep Research) modunu test ediyor; bu mod şu anda kullanıcıların %20’sine açılmış durumda. Şirket, kullanıcıları mevcut araştırma modunun iyi çalışmadığı kullanım durumlarını ve istemleri paylaşmaya teşvik ederek değerlendirme ve iyileştirme yapmayı amaçlıyor. (Kaynak: AravSrinivas, AravSrinivas)
AI ve insan zekasının sınırları tartışılıyor: AI gerçekten düşünebilir ve algılayabilir mi?: Toplulukta AI’ın gerçekten “düşünüp düşünemeyeceği” veya “algıya” sahip olup olamayacağı konusundaki tartışmalar devam ediyor. Yuchenj_UW, Ilya Sutskever’in beynin biyolojik bir bilgisayar olduğu ve dijital bilgisayarların aynı şeyi yapamaması için hiçbir neden olmadığı görüşünü aktararak biyolojik beyin ile dijital beyin arasında temel bir ayrım yapma fikrini sorguluyor. gfodor ise LLM’lerin insanlar tarafından yaratılan algoritmalar olmadığını, belirli teknolojilerle üretilen ve insanların henüz tam olarak anlamadığı algoritmalar olduğunu vurguluyor. Bu tartışmalar, AI yeteneklerinin hızla geliştiği bir ortamda, insanların AI’ın doğası, insan zekasıyla ilişkisi ve gelecekteki potansiyeli hakkında derinlemesine düşüncelerini ve kafa karışıklıklarını yansıtıyor. (Kaynak: Yuchenj_UW, gfodor, Reddit r/ArtificialInteligence)
AI’ın robotik alanındaki uygulama gelişmeleri: Sosyal medyada AI’ın robotik alanındaki birçok uygulaması sergilendi. Planar Motor’un XBots’u, konsol kirişli yükleri taşıma yeteneğini gösterdi. Pickle Robot, dağınık bir kamyon römorkundan yük boşaltan bir robotu tanıttı. Unitree G1 insansı robotu bir alışveriş merkezinde yürürken görüntülendi ve ayakları dengesiz yerleştirildiğinde bile kontrolü sürdürebilme yeteneğini sergiledi. Ayrıca, Çin’in yetiştirilmiş insan beyin hücreleriyle çalışan robotlar geliştirmesi ve daha hızlı ve daha sağlam duvarlar inşa etmek için robotların çelik çubukları otomatik olarak bükmesi hakkında tartışmalar da var. NVIDIA ayrıca özelleştirilebilir açık kaynaklı insansı robot modeli GR00T N1’i yayınladı. Bu örnekler, AI’ın robotların özerkliğini, hassasiyetini ve karmaşık ortamlara uyum sağlama yeteneğini artırmadaki ilerlemesini gösteriyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
