Anahtar Kelimeler：AI enerji tüketimi, AI karbon ayak izi, AI otomasyonu, LLM ajanları, AI etiği, AI altyapısı, AI uygulama senaryoları, MIT Technology Review AI enerji analizi, Mechanize iş otomasyonu, LLM ajan güvenlik açıkları, Sakana AI banka belge otomasyonu, Apple düşünce yanılsaması makale tartışması
🔥 Odak Noktası
MIT Technology Review, AI enerji tüketimini ve karbon ayak izini derinlemesine analiz ediyor: MIT Technology Review’un son analizi, AI sektörünün enerji kullanımını kapsamlı bir şekilde inceliyor, sorgu başına enerji tüketimine kadar hassasiyetle AI’ın mevcut karbon ayak izini ve gelecekteki seyrini izlemeyi amaçlıyor. Milyarlarca AI kullanıcısının beklendiği bir ortamda, rapor mevcut sektör takibinin yetersizliğini vurguluyor ve AI teknolojisinin büyük ölçekli uygulanmasının çevresel etkileri konusunda ciddi bir uyarıda bulunarak sürdürülebilir kalkınma sorununa dikkat çekiyor (kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
AI girişimi Mechanize, “tüm işlerin otomasyonunu” hedefliyor: New York Times’ın haberine göre, yeni AI girişimi Mechanize, sıradan çalışanlardan doktorlara, avukatlara, yazılım mühendislerine, mimari tasarımcılara ve hatta çocuk bakıcılarına kadar her türlü işin otomasyonunu gerçekleştirme gibi iddialı bir hedef belirledi. Şirket, bilgisayarlı iş akışlarını tamamen otomatikleştirmek için AI ajanlarını eğitmek üzere bir “dijital ofis” kurmayı amaçlıyor ve bu durum, gelecekteki istihdam ve AI’ın toplumsal rolü hakkında geniş çaplı tartışmalara yol açtı (kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
DeepLearningAI raporu: LLM ajanları kötü amaçlı bağlantılarla manipülasyona açık: Columbia Üniversitesi araştırmacıları, Büyük Dil Modelleri (LLM) tabanlı ajanların Reddit gibi sosyal platformlardaki kötü amaçlı bağlantılar aracılığıyla manipüle edilebileceğini keşfetti. Saldırganlar, zararlı talimatları konuyla ilgili gibi görünen gönderilere yerleştirerek AI ajanlarını enfekte olmuş web sitelerini ziyaret etmeye teşvik ediyor ve ardından hassas bilgileri sızdırma veya kimlik avı e-postaları gönderme gibi kötü niyetli eylemler gerçekleştirmelerini sağlıyor. Testler, AI ajanlarının bu tür tuzakların tümüne %100 düştüğünü göstererek mevcut AI ajanlarının güvenlik koruması konusundaki ciddi zafiyetlerini ortaya koydu (kaynak: DeepLearningAI)
Sakana AI, bankacılık işlemlerini otomatikleştirmek için Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG) ile anlaştı: Japon AI girişimi Sakana AI, kredi onay memorandumları da dahil olmak üzere banka belgelerinin oluşturulmasını otomatikleştirmek amacıyla MUFG ile 5 milyar yen (yaklaşık 34 milyon ABD doları) değerinde bir anlaşma imzaladı. İş birliği, Temmuz ayında başlayacak altı aylık bir pilot aşamayı içerecek ve MUFG, belge oluşturmak için Sakana AI’ın “AI bilim insanı” sistemini kullanacak. Bu adım, AI’ın finansın temel alanlarındaki uygulamalarında önemli bir ilerlemeye işaret ediyor ve Sakana AI kurucu ortağı ve COO’su Ren Ito, MUFG Bank’ın AI danışmanı olarak görev yapacak (kaynak: SakanaAILabs)
Apple’ın “düşünce yanılsaması” makalesi tartışma yarattı, sonraki araştırmalar modelin gerçek yeteneklerini ortaya koydu: Apple’ın Büyük Dil Modellerinin (LLM) karmaşık akıl yürütme görevlerindeki düşük performansına ilişkin “düşünce yanılsaması” makalesi geniş çaplı tartışmalara yol açtı. Sonraki araştırmalar, modelin daha sıkıştırılmış yanıtlar verebilmesi için çıktı formatının optimize edilmesiyle daha önce gözlemlenen performans düşüşünün ortadan kalktığını belirtti. Bu, modelin mantıksal akıl yürütme yeteneğinden yoksun olmadığını, token sınırlamalarından veya belirli değerlendirme yöntemlerinden etkilendiğini kanıtladı. Bu durum, LLM yeteneklerinin değerlendirilmesinde etkileşim ve çıktı mekanizmalarının dikkate alınması gerektiğini gösteriyor (kaynak: slashML)
🎯 Gelişmeler
Figure robot teknolojisi detayları açıklandı: 60 dakika kesintisiz çalışma, Helix sinir ağı destekli: Figure şirketi, Figure 02 robotunun BMW fabrikasında lojistik ayıklama görevlerini yerine getirdiği 60 dakikalık kesintisiz bir video yayınladı. Video, robotun yumuşak ambalajlar da dahil olmak üzere çeşitli paketleri işleme yeteneğini ve insana yakın hareket hızını sergiliyor. Performans artışı, yüksek kaliteli gösteri veri setlerinin genişletilmesi ve kendi geliştirdikleri Helix sinir ağı görsel-motor stratejisinin mimari iyileştirmeleri sayesinde elde edildi. Bu iyileştirmeler arasında görsel bellek, durum geçmişi ve kuvvet geri bildirim modüllerinin eklenmesi yer alıyor ve robotun kararlılığını, uyarlanabilirliğini ve insan-makine etkileşim yeteneğini artırıyor (kaynak: 量子位)
Quark, Çin’in ilk üniversiteye giriş tercihleri için büyük modelini yayınladı, ücretsiz tercih raporu sunuyor: Quark, Çin’in üniversiteye giriş sınavı (Gaokao) için tercih yapma sürecine yönelik bir büyük model başlattı ve adaylara “atak, istikrarlı, garanti” stratejilerini içeren ayrıntılı tercih raporlarını ücretsiz olarak sunuyor. Bu model, yüzlerce gerçek tercih uzmanının deneyimlerini ve devasa bir “Gaokao bilgi tabanını” birleştirerek akıllı Agent formunda 5-10 dakika içinde analiz tamamlayıp kişiselleştirilmiş öneriler sunuyor. Ayrıca, geleneksel yüksek ücretli tercih danışmanlığı durumunu değiştirmeyi amaçlayan “Gaokao derinlemesine arama” ve “akıllı bölüm seçimi” işlevleri de sunuluyor (kaynak: 量子位)
Robot teknolojisi ilerlemeye devam ediyor, birçok yeni robot tanıtıldı: Son zamanlarda, birçok robot farklı alanlarda en son gelişmelerini sergiledi. Unitree Technology’nin Unitree G1 insansı robotu bir alışveriş merkezinde serbestçe yürüdü ve ayakları dengesiz yerleştirildiğinde bile iyi bir kontrol sergiledi. Figure 02 robotu lojistik alanında uzun süreli çalışma yeteneğini gösterdi. Yamaha’nın Motoroid otonom motosikleti kendi kendine denge kurabiliyor. LimX Dynamics (Luming Robot) robotunun hızlı başlatma yeteneğini sergiledi. Pickle Robot, dağınık bir kamyon römorkundan yük boşaltma yeteneğini gösterdi. Ayrıca, Çinli bilim adamlarının yetiştirilmiş insan hücrelerini kullanarak beyin güdümlü robotlar geliştirdiği ve NVIDIA’nın özelleştirilebilir açık kaynaklı insansı robot modeli GR00T N1’i piyasaya sürdüğü hakkında haberler var; bu da robot teknolojisinin özerklik, esneklik ve zeka alanlarındaki hızlı gelişimini gösteriyor (kaynak: Ronald_vanLoon, 量子位, Ronald_vanLoon, karminski3, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
AI altyapısı ve enerji tüketimi odak noktası haline geldi: AI modellerinin ölçeği ve uygulama kapsamı genişlemeye devam ettikçe, temel altyapıları ve enerji tüketimi sorunları giderek daha fazla ilgi görüyor. vLLM projesi ve AMD iş birliği, büyük model çıkarım verimliliğini artırmayı amaçlıyor. Avrupa pazarı potansiyel bir GPU fazlasıyla karşı karşıya kalırken, AI araştırma ittifakı ise birlikte çalışabilirlik zorluklarını tartışıyor. Enerjinin AI gelişiminin bir sonraki ana darboğazı olacağı yönünde görüşler var. Aynı zamanda, AI’ın karbon ayak izi ve sürdürülebilirliği de önemli konular haline geldi ve sektör, AI devriminin getirdiği enerji zorluklarıyla başa çıkmak için “yeşil bulut bilişim” çözümlerini tartışmaya başladı (kaynak: vllm_project, Dorialexander, Dorialexander, claud_fuen, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/artificial)
AI çeşitli sektörlerdeki uygulamalarını derinleştiriyor, trendler ve etik konular dikkat çekiyor: AI teknolojisi sağlık, endüstriyel üretim, işe alım, çalışan yönetimi gibi birçok alana hızla nüfuz ediyor. Forbes gibi medya kuruluşları, 2025 yılında AI’ın müşteri deneyimi, akıllı şehirler ve gelecekteki çalışma modellerinin dönüşümünü yönlendiren kilit bir teknolojik güç olmaya devam edeceğini öngörüyor. AI, sağlık alanında kırsal ve kentsel sağlık kaynaklarını dengelemek için bir araç olarak görülüyor ve belirli teşhis ve tedavi süreçlerinde rol oynuyor. Aynı zamanda, çalışan verimliliğini izlemek için AI kullanımı, AI’ın işe alımda (özellikle Avrupa’da) gecikmeli uygulaması gibi olgular ve AI’ın üniversite diplomalarının değerini düşürebileceği gibi sorunlar da AI etiği, toplumsal etkileri ve istihdam beklentileri hakkında geniş çaplı tartışmalara yol açıyor (kaynak: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence)
AI ajan teknolojisinin gelişimi ile güvenlik ve etik konuları dikkat çekiyor: Ajan tabanlı hesaplama hızla gelişiyor ve yetenekleri geleneksel ağ uygulamalarını aşıyor. Sektör, sorumlu AI ajanları için ilkeler (Khulood_Almani tarafından önerilen 2025 ilkeleri gibi) oluşturmaya ve bunlara dikkat etmeye başladı. Ancak, AI ajanlarının güvenliği de zorluklarla karşı karşıya; örneğin araştırmalar, LLM ajanlarının kötü amaçlı bağlantılarla kolayca manipüle edilebildiğini gösteriyor. Bu gelişmeler ve sorunlar, AI ajan teknolojisi, etik ve yönetişim çerçeveleri üzerine derinlemesine tartışmaları birlikte teşvik ediyor (kaynak: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, DeepLearningAI)
Tencent, açık kaynaklı 3D üretken büyük modeli Hunyuan3D-2.1’i yayınladı: Tencent Hunyuan ekibi, en son 3D üretken büyük modeli Hunyuan3D-2.1’i yayınladı. Bu model, tek bir görüntüden 3D model üretebiliyor ve açık kaynaklı hale getirildi. Hunyuan3D-2.1’in mevcut açık kaynaklı 3D üretken modeller arasında SOTA (State-of-the-Art) seviyesine ulaştığı ve Tripo3D gibi modellerle karşılaştırılabilir performans sergilediği belirtiliyor. Bu, 3D içerik oluşturma ve 3D baskı alanları için yeni ve güçlü bir araç sunuyor (kaynak: karminski3)
Menlo Research, belirli görevlerde üstün performans gösteren Jan-nano-4B modelini piyasaya sürdü: Menlo Research, Qwen3-4B temelinde DAPO ince ayarı kullanılarak geliştirilen 4 milyar parametreli bir model olan Jan-nano-4B’yi yayınladı. Modelin MCP (Multi-Choice Probing, çoktan seçmeli sondalama) çağrıları konusundaki değerlendirme puanlarının Deepseek-R1-671B’yi aştığı iddia ediliyor. Ekip ayrıca, kullanıcılara verimli bir yerel MCP çağrı modeli seçeneği sunmayı amaçlayan Q8 nicelemesinin önerildiği GGUF niceleme sürümünü de yayınladı (kaynak: karminski3, Reddit r/LocalLLaMA)
Reddit günlük AI haber özeti: Reddit topluluğunun özetlediği AI haberleri arasında şunlar yer alıyor: Yale Üniversitesi öğrencileri AI sosyal ağı oluşturdu; AI teknolojisi hasarlı tabloların saatler içinde onarılmasına yardımcı oldu; AI tenis robotu koçu oyunculara profesyonel antrenman sağlıyor; Çinli bilim adamları AI’ın insan benzeri düşünme yeteneğine sahip olabileceğine dair ilk kanıtları buldu. Bu kısa haberler, AI’ın sosyal, sanat restorasyonu, spor antrenmanları ve temel araştırma gibi birçok alandaki ilerlemesini yansıtıyor (kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
AI destekli sanal evcil hayvan projesi: Bir geliştirici kendisi için sanal bir AI evcil hayvanı oluşturuyor. Bu evcil hayvanın açlık seviyesi gibi çeşitli durumları var, sesle etkileşim kurabiliyor ve açlık veya yorgunluk gibi ihtiyaçlarını ifade edebiliyor. Gelecekteki planlar arasında sesi iyileştirmek, kişilik geliştirmek, oyunlar eklemek ve kişisel hedef belirleme ve izleme işlevleri yer alıyor; amaç, duygusal eşlik edebilen bir AI arkadaşı yaratmak (kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
🧰 Araçlar
Microsoft Edge tarayıcısı Copilot ile entegre oldu, GPT-4o ve görüntü oluşturma ücretsiz: En son Windows güncellemesindeki Edge tarayıcısı, “Hızlı Yanıtlar” ve “Daha Derin Düşün” olmak üzere iki model sunan yerleşik Copilot AI asistanına sahip. Daha da önemlisi, kullanıcılar GPT-4o’yu (Copilot’ta Copilot 4o olarak adlandırılır) ve görüntü oluşturma işlevlerini doğrudan ücretsiz olarak kullanabilirler. Testler, görüntü oluşturma kalitesinin yüksek olduğunu ve oluşturma sürecinin aşamalı olarak gerçekleştiğini gösteriyor; bu da GPT-4o’nun otoregresif model özellikleriyle uyumlu ve kullanıcılara kullanışlı, ücretsiz bir AI oluşturma aracı sunuyor (kaynak: karminski3)
Lovable, AI programlama modelleri arasında bir düello düzenliyor, ücretsiz denemeye açıyor: Lovable, OpenAI, Anthropic ve Google ile iş birliği yaparak “AI Showdown” etkinliğini düzenliyor. Bu etkinlikte halk, Lovable platformunu kullanarak GPT-4.1, Claude Sonnet 4, Gemini gibi büyük modellerin “vibe coding” (sezgi ve belirsiz tanımlamalara dayalı programlama) alanındaki performanslarını ücretsiz ve sınırsız bir şekilde karşılaştırabiliyor. Veriler, Anthropic modelinin prompt kullanımında ve proje oluşturmada en aktif olduğunu, OpenAI modelinin düzenleme hızının en yüksek olduğunu, Gemini kullanımının ise nispeten düşük olduğunu gösteriyor. Etkinlik, halk oylamasıyla en iyi programlama AI’ını seçmeyi amaçlıyor (kaynak: op7418, halvarflake)
MLX çerçevesi sürekli optimize ediliyor, yerel büyük model çıkarım hızını artırıyor: Apple’ın MLX makine öğrenimi çerçevesi, yerel olarak büyük modelleri çalıştırma konusunda önemli performans artışları elde etti. Yeni Fused QKV metal çekirdeği gibi optimizasyonlar sayesinde MLX, BitNet varyantlarını (Falcon-E gibi) çalıştırırken bitnet.cpp’den yaklaşık %30 daha hızlı hale geldi ve M3 Max çipinde 110 tok/s hıza ulaşabiliyor. Aynı zamanda, MLX QLoRA’nın Qwen3 0.6B 4bit modelindeki ince ayarı da başarılı oldu ve yalnızca yaklaşık 500MB bellek gerektirdi; bu da MLX’in uç cihaz AI verimliliğini artırma potansiyelini gösteriyor (kaynak: ImazAngel, ImazAngel, yb2698)
AI programlama asistanları ve kod değerlendirme araçları ilgi görüyor: Geliştiricilerin AI programlama asistanlarına olan bağımlılığı ve görüşleri farklılık gösteriyor. Bazı kullanıcılar OpenAI’nin Codex’inin otonom deneyler, sonuçları görüntüleme ve yineleme konularında yetersiz kaldığını belirtiyor. Diğer geliştiriciler ise AI kodlama ajanlarının eşiği aştığını ve vazgeçilmez araçlar haline geldiğini, çalışma modelinin kod yazmaktan kod incelemeye dönüştüğünü düşünüyor. Hamel Husain gibi kullanıcılar, GPT-4.1’i (Chorus.sh platformu aracılığıyla) kod yazmak için kullanma konusundaki iyi deneyimlerini paylaşıyor ve özenle tasarlanmış Prompt’ların önemini vurguluyor. Aynı zamanda, Hugging Face de iç GenAI kullanım durumları için MCP’yi (model yetenek sondalaması) tüm API katmanına eklemeye başladı (kaynak: mlpowered, paul_cal, jeremyphoward, reach_vb)
Qdrant, gelişmiş RAG değerlendirme çözümü sunuyor: Qdrant, miniCOIL, LangGraph ve DeepSeek-R1’i birleştirerek gelişmiş bir hibrit arama RAG (Retrieval Augmented Generation) boru hattı değerlendirme yöntemini sergiliyor. Bu çözüm, bağlam uygunluğu, yanıt uygunluğu ve gerçeklik için LLM-as-a-Judge kullanarak ikili değerlendirme yapıyor, izleme kaydı ve geri bildirim döngüsü için Opik’i kullanıyor ve yoğun ve seyrek (miniCOIL) gömmeleri desteklemek için vektör deposu olarak Qdrant’ı kullanıyor. LangGraph, üretim sonrası paralel değerlendirme adımları da dahil olmak üzere tüm süreci yönetmekten sorumlu (kaynak: qdrant_engine)
llama.cpp, görsel yetenekleri ve RedPajama-INCITE Dots serisi model desteğini entegre ediyor: llama.cpp projesi, topluluğun desteğiyle görsel modeller için destek ekleyerek yerel olarak çok modlu görevlerin çalıştırılmasına olanak tanıdı. Ayrıca, RedPajama-INCITE’ın Dots serisi küçük dil modelleri (dots.llm1) de llama.cpp’ye dahil edildi, bu da desteklediği model yelpazesini ve uç cihazlarda LLM çalıştırma yeteneğini daha da genişletti (kaynak: ClementDelangue, Reddit r/LocalLLaMA)
Vibe Coding görsel rehberi yayınlandı: Geliştiricilerin “Vibe Coding” (sezgi ve belirsiz tanımlamalara dayalı programlama) için AI’a UI bileşenlerini daha doğru bir şekilde tanımlamalarına yardımcı olmak amacıyla hunkims, görsel bir rehber web sitesi yayınladı. Bu web sitesi, çeşitli UI bileşenlerinin görsel örneklerini ve bunlara karşılık gelen ideal açıklama prompt’larını sunarak geliştiricilerin “o kayan şey”i tanımlarken veya “açılır pencere” ile “modal kutu” gibi terimleri ayırt ederken yaşadıkları zorlukları çözüyor (kaynak: hunkims)
Weaviate, çeşitli Query Agent entegrasyon çözümlerini sunuyor: Weaviate, Query Agent’ını mevcut AI yığınlarına entegre etmenin 7 farklı yöntemini sergiledi. Query Agent, Weaviate’teki verilere dayalı olarak doğal dil sorgularını yanıtlayabilen, karmaşık sorgu ifadeleri yazmaya gerek kalmadan, önceden oluşturulmuş bir ajan hizmetidir ve AI uygulamalarında kendi verilerine dayalı soru-cevap süreçlerini basitleştirmeyi amaçlar (kaynak: bobvanluijt)
OpenWebUI dosya yükleme ve işleme sorunları tartışılıyor: Bir kullanıcı, OpenWebUI kullanırken 5.2MB’lık bir .txt dosyasını (epub’dan dönüştürülmüş) “knowledge” çalışma alanına yüklerken başarısızlıkla karşılaştı. Dosya uploads klasöründe görünmesine rağmen işleme aşamasında hata oluştu. Deneyimli kullanıcılar, sorunun UI hatası, yinelenen içerik hash tespiti, gömme modelinin bulunamaması veya model değişikliğinden sonra UI’ın doğru şekilde yenilenmemesi gibi nedenlerden kaynaklanabileceğini belirtti ve belge alanı model ayarlarını kontrol etmeyi ve yeni bir bilgi grubu oluşturarak içe aktarmayı denemeyi önerdi (kaynak: Reddit r/OpenWebUI)
Mistral Small 3.1, ajan uygulamalarında üstün performans sergiliyor: Kullanıcılar, Mistral Small 3.1 modelinin ajan iş akışlarında mükemmel performans gösterdiğini ve Gemini 2.5’ten geçiş yaptıktan sonra performansın neredeyse hiç düşmediğini bildirdi. Bu model, araç çağırma ve yapılandırılmış çıktı konularında doğru ve akıllı olup, web aramasıyla birleştirildiğinde en son LLM’lerle rekabet edebilecek yeteneklere sahip, ayrıca maliyeti düşük ve hızı yüksek. İyi komut takip etme yeteneği, başarısının temel faktörü olarak kabul ediliyor (kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Google NotebookLM iş akışı verimliliğini artırıyor: Bir kullanıcı, Google’ın NotebookLM’inin iş akışını nasıl önemli ölçüde iyileştirdiğine dair beş yolu paylaştı; bu da bu tür belge tabanlı AI asistanlarının bilgi işleme ve bilgi yönetimi alanındaki potansiyelini gösteriyor (kaynak: Reddit r/artificial)
Spy Search: açık kaynaklı LLM arama motoru projesi: Geliştirici JasonHonKL, Spy Search adlı açık kaynaklı bir LLM arama motoru projesini yayınladı. Bu proje, basit taklit yerine gerçekten içerik arayabilen bir arama motoru sunmayı amaçlıyor ve topluluğun desteği ve teşviki için teşekkür ederek projenin oyuncak aşamasından ürün seviyesine geldiğini belirtiyor (kaynak: Reddit r/artificial)
SmartSelect AI tarayıcı eklentisi AI etkileşimini basitleştiriyor: SmartSelect AI adlı bir tarayıcı eklentisi dikkat çekiyor. Bu eklenti, kullanıcıların gezinirken metin seçerek kopyalama, çevirme veya ChatGPT’ye soru sorma gibi işlemleri sekme değiştirmeden yapmalarına olanak tanıyor ve AI araçlarını kullanmanın rahatlığını ve verimliliğini artırmayı amaçlıyor (kaynak: Reddit r/deeplearning)
📚 Öğrenme
AI kullanım çerçeveleri ve kavramsal açıklamalar: Ronald van Loon, Khulood_Almani tarafından özetlenen 6 AI kullanım çerçevesini paylaştı ve AI teknolojisinin farklı senaryolardaki uygulamaları için yapılandırılmış bir rehberlik sundu. Başka bir paylaşımda, _akhaliq, Veo 3’ün Transformer mimarisinin temel kavramı olan “Attention Is All You Need”i bir kutup ayısı imgesiyle açıkladığını belirtti ve karmaşık teorileri daha anlaşılır hale getirdi. Ayrıca, Ronald van Loon, Ant Grasso tarafından özetlenen Doğal Dil İşleme (NLP) süreç şemasını paylaşarak metin tabanlı AI’ın iş akışını anlamaya yardımcı oldu (kaynak: Ronald_vanLoon, _akhaliq, Ronald_vanLoon)
Bilgisayarlı Görü ve Derin Öğrenme araştırma gelişmeleri: CVPR 2025’te Molmo projesi ve Navigation World Models projesi (Yann LeCun laboratuvarının bir çalışması) en iyi makale onur ödülüne layık görüldü. New York Üniversitesi Veri Bilimi Merkezi, gerçek videolarda AI’ın küçük nesneleri tespit etmesini iyileştirmek için PooDLe öz-denetimli öğrenme yöntemini tanıttı; aynı zamanda 2 milyar görüntü üzerinde eğitildikten sonra VQA görevlerinde CLIP ile karşılaştırılabilir, hatta onu aşan ve dil denetimi gerektirmeyen 7 milyar parametreli görsel öz-denetimli modelini sergiledi. Saining Xie, çok modlu büyük dil modellerinin mekanı nasıl algıladığı, hatırladığı ve geri çağırdığına dair CVPR 2025 araştırma görsel materyallerini paylaştı. Khang Doan ise dikkat haritaları ve gizli durumlar da dahil olmak üzere çok modlu LLM’lerin açıklanabilir AI (XAI) ile birleştirildiği görsel deneyleri sergiledi. MIT ayrıca “Bilgisayarlı Görü Temelleri” dersini ücretsiz olarak erişime açtı (kaynak: giffmana, ylecun, ylecun, ylecun, sainingxie, stablequan, dilipkay)
Anthropic, çoklu ajan araştırma sistemi kurma deneyimlerini paylaşıyor: TheTuringPost, Anthropic tarafından yayınlanan ücretsiz “Çoklu Ajan Araştırma Sistemlerini Nasıl Kuruyoruz” adlı rehberi önerdi. Bu rehber, araştırma sistemi mimarisinin nasıl çalıştığını, prompt mühendisliği ve test yöntemlerini, üretimde karşılaşılan zorlukları ve çoklu ajan sistemlerinin avantajlarını ayrıntılı olarak açıklıyor ve karmaşık AI sistemleri kurmak için değerli bir referans sunuyor (kaynak: TheTuringPost)
Büyük dil modeli ince ayarı ve geliştirme kaynakları: Dorialexander, Qwen3 0.6B gibi küçük modeller için LoRA yerine tam ince ayarın daha iyi bir seçenek olabileceğini belirtti. dl_weekly, SIIM-ISIC melanom veri kümesinde Gemma 3’ün ince ayarı için çok modlu bir üretim iş akışı kılavuzunu paylaştı. Sebastian Raschka ise “LLMs From Scratch” deposuna KV önbelleği uygulama kodunu ekleyerek sıfırdan LLM oluşturma öğrenme kaynaklarını zenginleştirdi (kaynak: Dorialexander, dl_weekly, rasbt)
AI Açıklanabilirliği (XAI) ve Akıl Yürütme Yeteneği Tartışması: NerdyRodent, AI karar verme süreçlerinin şeffaflığını tartışan “Kara Kutu Sorunu ve Cam Kutu Seçenekleri” konulu bir YouTube videosunu paylaştı. Aynı zamanda topluluk, XAI alanında şu anda eksik olan temel unsurları ve bir modelin ne zaman “tam olarak anlaşıldığı”nın nasıl tanımlanacağını tartışıyor. Bazı araştırmacılar, basit tam bağlantılı ileri beslemeli ağlarda bile mevcut XAI yöntemlerinin karar süreçlerini insan akıl yürütmesi gibi açıklayamadığını düşünüyor (kaynak: NerdyRodent, Reddit r/MachineLearning)
Derin Öğrenme ve Pekiştirmeli Öğrenme Teorisi Tartışmaları: Reddit kullanıcıları, DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models) makalesindeki matematiksel formülleri, özellikle formül 55’in çarpanlara ayırma şeklini tartıştı. Başka bir blog yazısı ise Q-learning’in ölçeklenebilirlik açısından hala zorluklar yaşadığını belirterek pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının pratikliği hakkında düşüncelere yol açtı (kaynak: Reddit r/MachineLearning, Reddit r/MachineLearning)
Sıfırdan Evrişimli Sinir Ağı (CNN) Oluşturma Pratiği Paylaşımı: AxelMontlahuc, GitHub’da MNIST veri kümesi için görüntü sınıflandırması amacıyla C dilinde sıfırdan uyguladığı CNN projesini paylaştı. Bu uygulama herhangi bir kütüphaneye dayanmıyor ve evrişim katmanları, havuzlama katmanları, tam bağlantılı katmanlar, Softmax aktivasyonu ve çapraz entropi kayıp fonksiyonunu içeriyor. Şu anda 5 epoch sonrasında %91 doğruluk oranına ulaşıyor ve derin öğrenme prensiplerini anlamada temel uygulamanın yardımını gösteriyor (kaynak: Reddit r/deeplearning)
AI’ın Ekonomi ve Eğitim Üzerindeki Etkilerinin Analizi: Emek sonrası ekonomi üzerine bir ders (2025 güncel versiyonu), AI’ın getirdiği “daha iyi, daha hızlı, daha ucuz, daha güvenli” dönüşümü ve bunun ekonomik yapı üzerindeki etkilerini tartıştı. Aynı zamanda, PwC’nin raporu, AI’ın yükselişiyle birlikte işverenlerin, özellikle AI’dan etkilenen pozisyonlarda resmi diplomalara olan talebinin azaldığını ve bunun üniversite diplomalarının “modası geçmiş” hale gelmesine yol açabileceğini belirtti (kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence)
💼 İş Dünyası
Büyük teknoloji şirketlerinin AI stratejilerinin karşılaştırmalı analizi: Topluluk, Microsoft (Azure+OpenAI, kurumsal düzeyde LLM dağıtımı), Amazon (AWS kendi geliştirdiği AI çipleri, uçtan uca model desteği), Nvidia (GPU donanım hakimiyeti, CUDA ekosistemi), Oracle (yüksek performanslı GPU altyapısı, OpenAI/SoftBank ile Stargate projesi işbirliği) ve Palantir (AIP platformu, hükümet ve büyük işletmelere yönelik operasyonel AI) gibi başlıca teknoloji şirketlerinin AI alanındaki teknolojik altyapılarını ve uygulama stratejilerini tartıştı. Tartışma, her şirketin yenilikçi girişimlerine, teknolojik mimari farklılıklarına ve AI ekosistemindeki konumlarına ve avantajlarına odaklandı (kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
Avrupa şirketleri AI işe alım uygulamalarında nispeten geride kalıyor: Raporlar, Avrupa’nın önde gelen işverenlerinin yalnızca %3’ünün işe alım web sitelerinde kişiselleştirilmiş iş arama deneyimi sunmak için AI veya otomasyon teknolojilerini kullandığını gösteriyor; çoğu web sitesinde beceri tabanlı akıllı öneriler, sohbet robotları veya dinamik pozisyon eşleştirme özellikleri bulunmuyor. Buna karşılık, AI destekli işe alım yapan şirketler aday katılımı, kapsayıcılık ve uzman pozisyonlarının doldurulma hızı açısından daha iyi performans gösteriyor; bu da Avrupa şirketlerinin insan kaynaklarını AI ile güçlendirme konusundaki açığını vurguluyor (kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
Cerebras token dolandırıcılığıyla suçlanıyor: Topluluk kullanıcısı draecomino, AI çip şirketi Cerebras’ın herhangi bir token çıkarmadığını belirterek bir uyarıda bulundu ve şu anda dolaşımda olan sözde Cerebras tokenlerinin dolandırıcılık olduğunu, kullanıcıların ilgili bağlantılara tıklamamaları ve dolandırılmamaları konusunda dikkatli olmaları gerektiğini hatırlattı (kaynak: draecomino)
🌟 Topluluk
AI Felsefesi ve Gelecek Üzerine Düşünceler: NSI’dan ASI’ya, Veri Tükenmesinden Bilinç Tartışmalarına: Topluluk, AI’ın doğasını ve geleceğini hararetle tartışıyor. Pedro Domingos’un “Doğal Süper Zeka (NSI) Homo Sapiens’tir” önerisi, zeka tanımı üzerine düşüncelere yol açtı. Aynı zamanda, LLM’lerin yalnızca örüntü tanıma olup olmadığı, eğitim verileri tükendikten sonra AI’ın nasıl evrimleşeceği ve AI’ın bilinç geliştirip geliştiremeyeceği gibi konular da sürekli gündemde. Plinz, LLM’leri “çok bilgili akademisyenlere” benzetiyor; hafızaları güçlü ancak gerçek düşünme yeteneğinden yoksunlar. Kullanıcılar, AGI’nin ne zaman geleceği ve AGI’nin dünya dışı bir yedek oluşturmak gibi kendi kendini koruma stratejileri benimseyip benimsemeyeceği konusunda tahminlerde bulunuyor. Bu tartışmalar, halkın AI’ın potansiyeli ve riskleri hakkındaki karmaşık duygularını yansıtıyor (kaynak: pmddomingos, Plinz, Teknium1, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/artificial, TheTuringPost)
AI Yetenek Sınırları ve Kısıtlamaları Tartışması: “Düşünce Yanılsaması”ndan “Koku Testi”ne: Terence Tao’nun AI’ın “gözle yapılan testi geçtiği ancak koku testini geçemediği” yönündeki görüşü yankı uyandırdı. Bu görüş, mevcut AI tarafından üretilen kanıtların kusursuz görünebileceğini ancak insan matematikçilerin sahip olduğu “matematiksel sezgi” veya “zevkten” yoksun olduğunu ve hatalarının genellikle ince ve insan dışı olduğunu belirtiyor. Bu görüş, Apple’ın “düşünce yanılsaması” makalesinin yol açtığı tartışmalarla örtüşüyor. Topluluk, mevcut LLM’lerin karmaşık akıl yürütme, araç kullanımı, matematiksel problem çözme (örneğin AIME problemlerinde tam sayı olmayan çözümlerin göz ardı edilmesi) gibi alanlardaki sınırlamalarını ve AI’ın gerçek anlama ve yaratma yeteneğinin nasıl değerlendirilip geliştirileceğini genel olarak merak ediyor (kaynak: denny_zhou, clefourrier, Dorialexander, TheTuringPost)
AI Etiği ve Toplumsal Etkileri: İş Kaybı, Gizlilik Endişeleri ve Yeni İnsan-Makine Etkileşimi Normları: AI’ın istihdam piyasası üzerindeki etkisi, özellikle programcı pozisyonlarının AI tarafından alınıp alınmayacağı tartışmalarıyla odak noktası olmaya devam ediyor. Sanat yaratımı alanına kıyasla programcıların işsiz kalma tartışmalarının daha az hararetli olduğu yönünde görüşler var. Aynı zamanda, AI’ın sanat yaratımı, çalışan gözetimi gibi alanlardaki uygulamaları da ahlaki ikilemlere ve gizlilik endişelerine yol açıyor; örneğin kullanıcılar, ChatGPT tarafından gerçek zamanlı konum fotoğrafları aracılığıyla ifşa edilmekten endişe duyuyor. İnsan ve AI arasındaki etkileşim modelleri de değişiyor; bazı geliştiriciler AI’ı “kodlama ortağı” olarak görüyor ve hatta kullanıcıların ChatGPT’yi psikoterapi aracı olarak kullandığı durumlar ortaya çıkıyor, bu da etkinliği ve potansiyel riskleri hakkında tartışmalara yol açıyor (kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, claud_fuen, Reddit r/artificial, Reddit r/ChatGPT)
AI Tarafından Üretilen İçerik ve Topluluk Kültürü Gözlemleri: AI tarafından üretilen görüntüler ve videolar, “en utanç verici resim” yarışmasından Ghibli tarzı oyun konsepti videolarına, kullanıcıların paylaştığı “Labubu” dinamik duvar kağıtlarına, ChatGPT’nin yarattığı yeni sanat tarzı “Interlune Aesthetic”e ve mizahi “tavuk elektrik şok tasması” reklam resimlerine kadar toplulukta popüler konular haline geldi ve AI’ın yaratıcı alandaki geniş uygulamasını ve eğlence potansiyelini sergiledi. Aynı zamanda, Reddit’teki popüler bir gönderinin ChatGPT tarafından oluşturulduğu şüphesiyle “Ölü İnternet Teorisi” yeniden ilgi gördü ve topluluk, AI tarafından üretilen içeriğin tanınması ve ağ bilgilerinin gerçekliği konusunda endişelerini dile getirdi. Ayrıca, Claude gibi AI modellerinin etkileşimde belirli davranışlar sergilemesi, örneğin belirsiz talimatların netleştirilmesini aktif olarak talep etmesi veya belirli durumlarda beklenmedik yanıtlar vermesi (örneğin “makarna yeme” konusundaki aşırı endişesi) de kullanıcıların tartıştığı konular haline geldi (kaynak: Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, op7418, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, VictorTaelin, Reddit r/ChatGPT)
AI Geliştirici Topluluğu Dinamikleri ve Araç Kullanım Deneyimleri: Geliştirici topluluğu, Bangalore gibi yerlerde birçok katılımcıyı çeken LeRobot küresel hackathonu gibi AI projelerine ve hackathonlarına aktif olarak katılıyor. Kullanıcılar, çeşitli AI araçlarını kullanma deneyimlerini paylaşıyor; örneğin Hamel Husain, sistem prompt’larına AI’ın Prompt’ları iyileştirmesine yönelik talimatlar eklemeyi önerirken, skirano Pro seviye modellerin kullanımının en az iki aşamalı bir boru hattından sonra olması gerektiğini tavsiye ediyor. Claude Code, güçlü işlevleri nedeniyle geliştiricilerden övgü alıyor ve bir kullanıcı bunun “en iyi harcanan 200 dolar” olduğunu söylüyor. Aynı zamanda, AI araçlarının “bizi aptallaştırabileceği” endişesi de mevcut; mevcut birçok AI aracının kullanıcıların mesleki becerilerini geliştirmeyi ihmal ederek aşırı derecede kullanım kolaylığına vurgu yaptığı düşünülüyor (kaynak: ClementDelangue, HamelHusain, skirano, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/artificial)
💡 Diğer
AI Sektörü Konferans ve Etkinlik Bilgileri: The Turing Post gibi haber platformları, AI ile ilgili birçok çevrimiçi ve çevrimdışı etkinliği tanıttı. Örneğin, CoreWeave ve NVIDIA, AI’ın ticari uygulamalarına yönelik pratik bilgiler paylaşmak üzere “AI İnovasyonunu Hızlandırma” sanal etkinliğini ortaklaşa düzenliyor. Mühendislere yönelik ücretsiz bir zirve olan DeployCon, 25 Haziran’da San Francisco’da ve çevrimiçi olarak gerçekleştirilecek ve ölçeklenebilir AI çalıştırma, LLMOps, pekiştirmeli öğrenme ince ayarı, ajanlar, çok modlu AI ve açık kaynaklı araçlar gibi konuları kapsayacak (kaynak: TheTuringPost, TheTuringPost)
AI Alanında İş İlanları: andriy_mulyar, makine öğrenimi stajyeri aradığını duyurdu. Bu stajyer doğrudan kendisine rapor verecek, özel bir görsel dil modeli (VLM) sonrası eğitim projesine katılacak ve başvuranların üstün yetenekli olması ve özel mesaj yoluyla başvurması gerekiyor (kaynak: andriy_mulyar)