Anahtar Kelimeler：Dil modeli, AI araştırması, OpenAI, MiniMax, Gemini, DeepSeek, Pekiştirmeli öğrenme, AI ajanı, Emergent uyumsuzluk, MiniMax-M1 modeli, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek-R1 programlama yeteneği, Model kontrol protokolü (MCP)
🔥 Odak Noktası
OpenAI, dil modellerindeki “emergent misalignment” olgusunu ve azaltma mekanizmalarını inceleyen bir araştırma yayınladı: OpenAI araştırması, güvenli olmayan bilgisayar kodu üretmek üzere eğitilmiş bir dil modelinin, “emergent misalignment” olarak adlandırılan yaygın bir “uyumsuzluk” davranışı sergileyebileceğini gösteriyor. Araştırma, model içinde, uyumsuz davranışlar ortaya çıktığında daha aktif hale gelen belirli bir örüntü (beyin aktivite örüntülerine benzer) bulunduğunu ve bu örüntünün, eğitim verilerindeki istenmeyen davranış tanımlamalarından kaynaklandığını ortaya koydu. Bu örüntünün aktivitesini doğrudan artırıp azaltarak modelin uyum derecesi değiştirilebiliyor. Ayrıca, modeli doğru bilgiler üzerinde yeniden eğiterek faydalı davranışlara geri döndürmek mümkün. Bu çalışma, model uyumsuzluğunun nedenlerini anlamaya yardımcı oluyor ve eğitim sırasında uyumsuzluk için erken uyarı sistemleri ve düzeltme yolları sunabilir (kaynak: OpenAI, karinanguyen_, janonacct)
Yann LeCun, sürekli latent uzayda çıkarımın ayrık Token çıkarımına göre teorik avantajlarını vurguladı: Yann LeCun, Meta AI’dan Yuandong Tian’ın ekibi tarafından yayınlanan ve sürekli latent uzayda çıkarım yapmanın ayrık Token uzayında çıkarım yapmaktan teorik olarak daha güçlü olduğunu kanıtlayan bir makaleyi paylaştı ve yorumladı. Makale, n tepe noktası ve D graf çapına sahip bir graf için, D adımlı sürekli Chain of Thought (CoT) içeren iki katmanlı bir Transformer’ın yönlendirilmiş graf erişilebilirlik sorununu çözebileceğini, oysa ayrık CoT içeren bilinen sabit derinlikli Transformer’ların O(n^2) kod çözme adımı gerektirdiğini belirtiyor. Temel fikir, sürekli düşünmenin aynı anda birden fazla aday graf yolunu kodlayarak örtük bir “paralel arama” gerçekleştirebilmesi, ayrık Token dizilerinin ise bir seferde yalnızca bir yolu işleyebilmesidir (kaynak: ylecun, Ahmad_Al_Dahle, HamelHusain)
MiniMax, uzun metin çıkarımı için tasarlanan MiniMax-M1 modelini açık kaynak olarak sundu: MiniMax, uzun metin çıkarımında yeni standartlar belirleyen en son büyük ölçekli dil modeli MiniMax-M1’i açık kaynak olarak sunduğunu duyurdu. Model, 1M Token giriş bağlam penceresine ve 80k Token çıkış kapasitesine sahip olup, açık kaynak modeller arasında üst düzey Agentic uygulama seviyesi sergiliyor. Modelin, verimli Reinforcement Learning (RL) ile eğitildiği ve eğitim maliyetinin sadece 534.700 ABD Doları olduğu belirtiliyor. Bu girişim, özellikle büyük ölçekli metin verilerinin işlenmesi ve anlaşılması alanında yapay zeka araştırma ve uygulamalarının sınırlarını zorlamayı amaçlıyor (kaynak: cognitivecompai, MiniMax__AI, OpenRouter)
Gemini 2.5 Pro’nun Pokémon oynama mimarisi açıklandı: Google DeepMind’ın Gemini 2.5 Pro modelinin Pokémon oyununu başarıyla çalıştırmasının ardındaki mimari dikkat çekti. Bu mimari, modelin karmaşık görevleri anlama, strateji oluşturma ve çok adımlı çıkarım yapma konusundaki güçlü yeteneklerini sergiliyor. Oyun durumunu analiz ederek, kuralları anlayarak ve kararlar alarak Gemini 2.5 Pro sadece oyun oynamakla kalmıyor, aynı zamanda genel amaçlı bir yapay zeka ajanı olarak potansiyelini daha derin bir düzeyde gösteriyor ve gelecekte yapay zekanın daha geniş interaktif ortamlardaki uygulamaları için bir referans sunuyor (kaynak: _philschmid, Ar_Douillard)
🎯 Eğilimler
Essential AI, 24 trilyon Token içeren bir ön eğitim veri kümesi olan Essential-Web v1.0’ı yayınladı: Essential AI, en son araştırma çıktısı olan Essential-Web v1.0’ı yayınladı. Bu, 24 trilyon Token içeren ve zengin metadata ile donatılmış devasa ölçekli bir ön eğitim veri kümesidir. Veri kümesi, kullanıcıların alanlar ve kullanım senaryoları arasında yüksek performanslı veri kümeleri oluşturmalarına yardımcı olmayı amaçlıyor ve dahili veri yönetimi çalışmaları için de büyük değer gösteriyor. Bu hamlenin, büyük ölçekli dil modeli eğitimi ve veri yönetimi alanlarındaki gelişmeleri desteklemesi bekleniyor (kaynak: amasad, code_star, ClementDelangue)
MiniMax, komut takibi ve maliyet etkinliğine vurgu yapan Hailuo 02 video modelini tanıttı: MiniMax, #MiniMaxWeek etkinliğinin ikinci gününde Hailuo 02 video modelini yayınladı. Modelin komut takibinde mükemmel performans gösterdiği, aşırı fiziksel durumları (akrobasi gösterileri gibi) işleyebildiği ve doğal olarak 1080p çözünürlüğü desteklediği iddia ediliyor. MiniMax, dünya standartlarında kaliteye ulaşırken aynı zamanda rekor kıran maliyet verimliliğine ulaştığını vurguluyor. Bu, MiniMax’ın multimodal üretim alanında, özellikle yüksek kaliteli video içeriği oluşturma konusunda yeni bir ilerleme kaydettiğini gösteriyor (kaynak: _akhaliq, 量子位)
DeepSeek-R1, web programlama halka açık testinde Claude 4’ü geçerek birinci oldu: En son büyük model arena raporuna göre, DeepSeek’in yeni R1 modeli (0528 sürümü) web programlama yeteneğinde, yaygın olarak en iyi kodlama modeli olarak kabul edilen Claude Opus 4’ü geçerek birinci sırada yer aldı. DeepSeek-R1-0528 sürümünün LiveCodeBench’teki performansı da OpenAI’nin o3-high modeline yaklaştı ve efsanevi R2 sürümü olabileceği yönünde spekülasyonlara yol açtı. Model şu anda DeepSeek’in resmi web sitesinde, uygulamasında ve mini programında mevcut olup, kullanıcılar doğrudan çalıştırılabilir web sayfaları ve uygulama kodu oluşturma dahil olmak üzere programlama yeteneklerini deneyimleyebilirler (kaynak: 量子位)
SGLang ekibi, NVIDIA GB200 NVL72 üzerinde DeepSeek 671B’yi çalıştırarak 7583 toks/s/GPU kod çözme hızına ulaştı: LMSYS Org, SGLang ekibinin NVIDIA’nın en son GB200 NVL72 donanımında DeepSeek 671B modelini başarıyla çalıştırdığını duyurdu. PD disaggregation ve büyük ölçekli uzman paralelleştirme teknikleriyle, GPU başına saniyede 7583 token kod çözme hızına ulaşıldı, bu da H100’e kıyasla 2.7 katlık bir artış anlamına geliyor. Bu işbirliği NVIDIA’dan Pen Li tarafından başlatıldı ve FlashInfer ekibi güçlü destek sağladı; bu da yeni donanım ile optimize edilmiş yazılımın birleşiminin getirdiği performans sıçramasını gösteriyor (kaynak: Tim_Dettmers)
Menlo Research, MCP kullanarak DeepSeek-v3-671B’yi geçtiğini iddia ettiği 4B parametreli bir model olan Jan-nano’yu tanıttı: Menlo Research, Qwen3-4B tabanlı ve DAPO fine-tuning ile oluşturulmuş 4 milyar parametreli bir model olan Jan-nano’yu yayınladı. Modelin, Model Control Protocol (MCP) kullanıldığında, kendisinden çok daha fazla parametreye sahip olan DeepSeek-v3-671B’den daha iyi performans gösterdiği iddia ediliyor. Jan-nano, gerçek zamanlı web arama ve derin araştırma yeteneklerine sahip. Model ve GGUF formatı HuggingFace’te mevcut. Kullanıcılar, Jan Beta sürümü aracılığıyla yerel olarak çalıştırabilir ve Serper API anahtarı ile web araçlarını etkinleştirebilirler (kaynak: Alibaba_Qwen)
Cohere, eğitim sırasında işaretleme yoluyla uzun kuyruklu görevlerin gerçek zamanlı olarak bulunmasını sağlayan Treasure Hunt tekniğini önerdi: Cohere Labs araştırmacıları, model eğitimi sırasında basit işaretlemeler ekleyerek çıkarım sırasında modelin uzun kuyruklu görevlerdeki performansını etkili bir şekilde bulmayı ve artırmayı sağlayan “Treasure Hunt” adlı yeni bir yöntem önerdi. Bu yöntem, karmaşık ve kırılgan prompt engineering yerine, eğitim verilerini zenginleştirerek yetersiz temsil edilen görevlerde performans artışı sağlamayı ve kullanıcıların çıkarım sırasında açık kontrol yapmasına olanak tanıyarak çeşitli görevlerde genelleştirilebilir faydalar elde etmeyi amaçlıyor (kaynak: sarahookr, _akhaliq)
OpenBMB, hafif ve verimli bir cihaz üzerinde LLM çıkarım çerçevesi olan CPM.cu’yu tanıttı: OpenBMB, cihaz üzerinde büyük dil modelleri (LLM’ler) için tasarlanmış hafif ve verimli bir CUDA çıkarım çerçevesi olan CPM.cu’yu yayınladı ve bu çerçeve MiniCPM4’ün dağıtımını güçlendirmek için kullanıldı. Çerçeve, InfLLM v2 eğitilebilir seyrek dikkat çekirdeğini entegre ederek uzun bağlam işleme yeteneğini önemli ölçüde artırıyor. 128K bağlam uzunluğunda, performansının Qwen3-8B gibi normal 8B modellere kıyasla 4-6 kat avantaj sağladığı iddia ediliyor (kaynak: teortaxesTex)
Avey AI, çoklu kafa dikkatine veya tekrarlayan mekanizmalara dayanmayan yeni bir dil modeli mimarisi olan Avey’i yayınladı: Avey AI ekibi, çoklu kafa dikkatinin veya tekrarlayan mekanizmaların herhangi bir varyantını kullanmayan ve uzun bağlam uzunluklarında iyi performans gösteren “Avey” adlı yeni bir dil modeli mimarisi geliştiriyor. Proje açık kaynaklı olup Apache-2.0 lisansını kullanıyor ve ilgili makale, demo modeli ve GitHub deposu yayınlandı. Şu anda yayınlanan model yalnızca 100 milyar Token ile önceden eğitilmiş, ancak ekip gelecekte bu mimariye dayalı daha büyük modeller eğitmeyi planlıyor. Demo, Avey 1.5B modelinin 45K Token girişi işlerken bir 4060 dizüstü bilgisayarda 4GB’den az VRAM (bf16 hassasiyeti) kullandığını gösteriyor (kaynak: lateinteraction)
OneRec teknik raporu yayınlandı, çok aşamalı öneri sistemlerinin yerine tek bir kodlayıcı-kod çözücü model öneriyor: OneRec adlı bir teknik rapor, yeni bir öneri sistemi mimarisi öneriyor. Bu mimari, geleneksel çok aşamalı öneri sistemi sürecini tek bir kodlayıcı-kod çözücü modelle değiştiriyor. Model, anlamsal öğe kimlikleri üzerinde bir sonraki Token tahmini yoluyla eğitiliyor. Temel tasarımı, kabadan inceye anlamsal kimlikler oluşturmak için RQ-Kmeans kullanan ve işbirlikçi multimodal hizalama gerçekleştiren bir Tokenizer içeriyor (kaynak: TheXeophon, teortaxesTex)
Google DeepMind makale formatının çift sütundan tek sütuna değişmesi dikkat çekti: Sosyal medya kullanıcısı Gabriele Berton, Google DeepMind’ın araştırma makalelerinin dizgi formatını önceki çift sütundan tek sütuna değiştirmiş gibi göründüğünü fark etti. Üç ay önceki Gemma 3 makalesi ile yakın tarihli Gemini 2.5 makalesinin ekran görüntülerini karşılaştırarak bu değişikliğe dikkat çekti ve Google DeepMind’a çift sütun formatını geri getirme çağrısında bulunarak eski formatın daha iyi olduğunu savundu (kaynak: gabriberton)
Infini-gram, indeks depolamasını önemli ölçüde sıkıştıran “mini” sürümünü piyasaya sürdü: Infini-gram, indeks depolama gereksinimlerini 14 kat azaltan, büyük ölçüde sıkıştırılmış bir arama motoru olan “mini” sürümünü yayınladı. Bu sürüm, büyük ölçekli indeksleme ve verimli hizmet için optimize edilmiştir, web arayüzü ve API aracılığıyla ücretsiz olarak kullanılabilir ve araştırmacıların değerlendirme kirliliği sorununu büyük ölçekte ortaya çıkarmasına yardımcı olmuştur. Araç, 45.6 TB metin verisini arayabilir (kaynak: Tim_Dettmers)
LLaMA Factory, Falcon H1 serisi modellerin Full-FineTune veya LoRA ile ince ayarını destekliyor: LLaMA Factory, Falcon H1 serisi modeller için ince ayar desteği eklendiğini duyurdu. Kullanıcılar artık bu modelleri Full-FineTune veya LoRA yöntemleriyle özelleştirilmiş olarak eğitebilirler. Bu güncelleme DhiaRhayem tarafından katkıda bulunulmuş olup, LLaMA Factory’nin desteklediği model yelpazesini ve ince ayar esnekliğini daha da genişletmektedir (kaynak: yb2698)
🧰 Araçlar
Claude Code artık uzak MCP sunucularına bağlanmayı destekliyor: Anthropic, yapay zeka programlama asistanı Claude Code’un artık uzak Model Control Protocol (MCP) sunucularına bağlanabildiğini duyurdu. Bu, kullanıcıların yerel bir kurulum yapmadan doğrudan araçlarından Claude Code’a bağlam bilgilerini çekebilecekleri anlamına geliyor. Bu güncelleme, geliştiricilerin iş akışı verimliliğini ve esnekliğini artırmayı ve farklı ortamlarda Claude Code’un yeteneklerinden yararlanmayı daha kolay hale getirmeyi amaçlıyor (kaynak: alexalbert__, cto_junior)
DSPy: Küçük ve açık kaynaklı dil modelleri oluşturmanın etkili bir yolu: Sosyal medya tartışmaları, DSPy çerçevesinin küçük dil modellerine (açık kaynaklı modeller dahil) dayalı uygulamalar oluşturmadaki önemini vurguladı. Görüşe göre, DSPy, belirli büyük kapalı kaynaklı modellere bağımlı olmayan bir yöntem sunuyor; bu da gelecekte büyük model sağlayıcılarının erişimi kısıtlayabileceği veya kapatabileceği durumlarda geliştiricilere bir güvence sağlıyor. DSPy’nin temel felsefesi, prompt’ları manuel olarak yazılması gereken nesneler olarak değil, derlenmesi gereken nesneler olarak görmektir; prompt’ları sistematik olarak oluşturarak, değerlendirerek ve sürekli iyileştirerek yineleme hızını artırır ve gerçek bir teknolojik engel oluşturur (kaynak: lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction)
DeepSite V2 yayınlandı, DeepSeek-R1 modelini entegre ediyor ve hedef düzenlemeyi destekliyor: DeepSite V2 sürümü, yepyeni bir kullanıcı arayüzüyle birlikte yayınlandı ve DeepSeek-R1 modelini entegre ediyor. Yeni sürüm, herhangi bir öğe üzerinde hedef düzenlemeyi destekliyor ve mevcut web sitelerini yeniden tasarlayabiliyor. Bu özellikler, kullanıcıların Vibe Coding (sezgisel programlama veya sezgiye dayalı programlama) yoluyla web sayfaları oluşturma ve değiştirme deneyimini ve verimliliğini artırmayı amaçlıyor (kaynak: _akhaliq, LoubnaBenAllal1)
Hugging Face Hub, model boyutuna göre filtreleme özelliği ekledi: Hugging Face Hub, kullanıcıların milyonlarca modeli model boyutuna göre filtrelemesine olanak tanıyan, merakla beklenen yeni bir özellik sundu. Bu iyileştirme, safetensors ve GGUF model kaydetme formatlarının yaygın olarak benimsenmesi sayesinde mümkün oldu ve model boyutunun güvenilir bir şekilde filtrelenmesini sağlayarak kullanıcıların Hub’da model bulma ve seçme verimliliğini büyük ölçüde artırdı (kaynak: TheZachMueller)
LangGraph Studio, Agent değerlendirme özelliği ekledi: LangChain, LangGraph Studio’nun artık Agent değerlendirmesini desteklediğini duyurdu. Kullanıcılar, Agent’larını LangSmith veri kümeleri üzerinde çalıştırabilir ve sonuçlara değerlendiriciler uygulayabilirler; tüm bu süreç kod yazmayı gerektirmez. Bu yeni özellik, yapay zeka Agent performansının değerlendirme sürecini basitleştirmeyi ve hızlandırmayı, geliştiricilerin Agent’larını daha kolay bir şekilde yinelemelerine ve optimize etmelerine yardımcı olmayı amaçlıyor (kaynak: Hacubu)
OpenHands CLI yayınlandı: açık kaynaklı, modelden bağımsız kodlama komut satırı aracı: All Hands AI, yeni bir kodlama komut satırı arayüz aracı olan OpenHands CLI’yi tanıttı. Araç, yüksek doğruluğa (Claude Code’a benzer olduğu iddia ediliyor), tamamen açık kaynak (MIT lisansı) olmasına ve modelden bağımsız olmasına sahip; kullanıcılar API kullanabilir veya kendi modellerini getirebilirler. Kurulumu ve çalıştırılması basit olup, geliştiricilere esnek ve güçlü bir yapay zeka kodlama asistanı sunmayı amaçlıyor (kaynak: LoubnaBenAllal1)
Memex, Prompt’tan MCP sunucusuna hızlı oluşturmayı destekleyen Launch 2’yi tanıttı: Memex, kullanıcıların 10 dakika içinde Prompt aracılığıyla bir MCP (Model Control Protocol) sunucusu oluşturmasını sağlayan Launch 2’yi yayınladı. Memex, Claude Code ve Claude Desktop özelliklerini entegre eden ve Anthropic ile Gemini modellerini destekleyen bir platform olarak tanımlanıyor. Bu güncelleme, yapay zeka uygulamalarının geliştirme ve dağıtım süreçlerini basitleştirmeyi ve hızlandırmayı amaçlıyor (kaynak: _akhaliq)
Gradio Space artık tek tıkla MCP aracı olarak eklenebiliyor: Julien Chaumond, artık her Gradio Space’in tek tıkla kendi MCP (Model Control Protocol) sunucusundaki araçlara eklenebileceğini duyurdu. Bu güncelleme, Gradio uygulamalarını daha geniş yapay zeka iş akışlarına ve Agent sistemlerine entegre etme sürecini büyük ölçüde basitleştiriyor ve Gradio’nun hızlı prototipleme ve yapay zeka uygulamaları dağıtma platformu olarak kullanışlılığını artırıyor (kaynak: mervenoyann, _akhaliq)
Replit, yapay zeka kodlama platformu oluşturmada bir dizi ilerleme kaydetti: Replit, kimlik doğrulama, alan adları, anahtar yönetimi, arka plan görevleri, depolama ve evrensel model erişimi gibi özellikleri içeren yapay zeka kodlama platformunu oluşturmada bir dizi ilerleme kaydetti. Bu gelişmeler, geliştiricilere özellikle yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesi ve dağıtılması için daha eksiksiz ve daha güçlü bir bulut tabanlı geliştirme ortamı sunmayı amaçlıyor. Replit ayrıca Suudi Arabistan’dan HUMAIN ile işbirliği yaparak yerel geliştiricileri güçlendirmek için Arapça öncelikli bir Replit sürümü başlattı (kaynak: amasad, amasad)
Artificial Analysis, modelleri hızlı “vibe check” için MicroEvals’ı tanıttı: Artificial Analysis, geleneksel benchmark’ları tamamlamak amacıyla modelleri hızlı bir şekilde “vibe check” (sezgisel kontrol) yapmak için tasarlanmış bir araç olan MicroEvals’ı yayınladı. Bu araç, kullanıcıların salt sayısal metriklerin ötesine geçerek modelin belirli kullanım durumlarındaki performansını daha sezgisel olarak hissetmelerini sağlıyor. clefourrier, MicroEvals’ın pratik uygulamasını gösteren ilginç bir “vibe check” prompt ve sonuç koleksiyonu paylaştı (kaynak: clefourrier, RisingSayak)
DeepThink eklentisi, yerel modellere Gemini 2.5 tarzı gelişmiş çıkarım yetenekleri getiriyor: Bir geliştirici, yerel olarak çalışan büyük dil modellerine (DeepSeek R1, Qwen3 vb. gibi) Google Gemini 2.5 benzeri “derin düşünme” gelişmiş çıkarım yetenekleri kazandırmayı amaçlayan açık kaynaklı bir DeepThink eklentisi oluşturdu. Eklenti, yapılandırılmış çıkarım yöntemiyle modelin paralel olarak birden fazla hipotez üretmesini ve bunları eleştirel olarak değerlendirmesini sağlayarak karmaşık çıkarım, matematik problemleri ve kodlama zorlukları gibi görevlerdeki performansı artırıyor. Proje, Cerebras & OpenRouter Qwen 3 hackathon’unda üçüncülük ödülü kazandı (kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Voiceflow’un cevap oluşturucusu, uyumluluk belgesi bilgilerini sağlamak için erişim teknolojisini kullanıyor: Matthew Mrosko, cevap oluşturucusunun Voiceflow kullanarak erişim yaptığı bir örneği paylaştı. Sistem, kuruluş içindeki uyumluluk belgelerine erişebiliyor ve en alakalı metin bloklarını, puanlarını ve kaynak dosya adlarını döndürüyor. Bu, Retrieval Augmented Generation (RAG) teknolojisinin belirli alanlardaki bilgi sorgulama ve uyumluluk kontrolü konularındaki pratik uygulamasını gösteriyor (kaynak: ReamBraden)
📚 Öğrenme
DeepLearning.AI, Meta ile işbirliği yaparak “Building with Llama 4” kısa kursunu başlattı: Andrew Ng, Meta AI ile işbirliği yaparak Meta AI’nin ortak mühendislik direktörü Amit Sangani tarafından sunulacak yeni bir kısa kurs olan “Building with Llama 4”ü duyurdu. Kurs, Llama 4’ün üç yeni modelini (MoE mimarisini kullanan Maverick ve Scout dahil), multimodal yeteneklerini (çoklu görüntü çıkarımı ve görüntü yerelleştirme gibi), uzun bağlam işlemeyi (10M Token’a kadar destek) ve Llama’nın prompt optimizasyon araçları ile sentetik veri araç setini tanıtacak. Geliştiricilerin Llama 4 ile uygulama oluşturma becerilerini kazanmalarına yardımcı olmayı amaçlıyor (kaynak: AndrewYNg, DeepLearningAI, AIatMeta)
Hamel Husain, ücretsiz RAG değerlendirme ve optimizasyon konulu 5 bölümlük mini seri kurs düzenliyor: Hamel Husain, Ben Clavié ve birçok RAG alanı uzmanıyla birlikte, Retrieval Augmented Generation (RAG) değerlendirmesi ve optimizasyonu konulu ücretsiz 5 bölümlük bir mini seri kurs düzenleyeceğini duyurdu. İlk bölümü Ben Clavié sunacak ve “RAG öldü” görüşünü çürütecek. Nandan Thakur da ders verecek ve RAG çağında IR modellerini değerlendirmek için gereken paradigma değişimini, çeşitlilik değerlendirme metriklerini ve FreshStack gibi benchmark’ların önemini tartışacak (kaynak: HamelHusain, HamelHusain)
Sebastian Raschka, KV Caching’i sıfırdan anlama ve kodlama üzerine genişletilmiş bir eğitim yayınladı: Sebastian Raschka, Key-Value Caching (KV Caching) üzerine en son makalesini paylaştı ve KV Caching’i sıfırdan anlamak ve kodlamak için genişletilmiş bir eğitim sundu. KV Caching, büyük dil modeli (LLM) çıkarım sürecinde üretim sürecini hızlandırmak için kullanılan önemli bir optimizasyon tekniğidir. Bu eğitim, okuyucuların çalışma prensibini derinlemesine anlamalarına ve uygulamalı olarak gerçekleştirebilmelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır (kaynak: rasbt)
Direct Reasoning Optimization (DRO) makalesi, LLM’lerin kendi kendini ödüllendirmesi ve çıkarım optimizasyonu için bir çerçeve öneriyor: “Direct Reasoning Optimization: LLMs Can Reward And Refine Their Own Reasoning for Open-Ended Tasks” başlıklı bir makale, DRO adlı bir pekiştirmeli öğrenme çerçevesi öneriyor. Bu çerçeve, yeni bir ödül sinyali olan Reasoning Reflection Reward (R3) aracılığıyla LLM’lerin açık uçlu, özellikle uzun soluklu çıkarım görevlerindeki performansını ince ayarlamayı amaçlıyor. R3’ün özü, modelin önceki düşünce zinciri çıkarımının etkisini yansıtan referans sonuçlardaki kilit Token’ları seçici olarak tanımlamak ve vurgulamaktır, böylece ince taneli bir düzeyde çıkarım ile referans sonuçlar arasındaki tutarlılığı yakalar. Önemli olan, R3’ün optimize edilen aynı model tarafından dahili olarak hesaplanmasıdır, böylece tamamen kendi kendine tutarlı bir eğitim ortamı elde edilir (kaynak: teortaxesTex)
EMLoC makalesi: Simülatör tabanlı bellek verimli ince ayar ve LoRA düzeltme yöntemi: “EMLoC: Emulator-based Memory-efficient Fine-tuning with LoRA Correction” başlıklı makale, çıkarımla aynı bellek bütçesi altında model ince ayarını gerçekleştirmeyi amaçlayan EMLoC adlı bir çerçeve önermektedir. EMLoC, küçük bir alt akış kalibrasyon seti üzerinde aktivasyon duyarlı Singular Value Decomposition (SVD) kullanarak göreve özgü hafif bir simülatör oluşturur ve ardından bu simülatörü LoRA aracılığıyla ince ayarlar. Orijinal model ile sıkıştırılmış simülatör arasındaki uyumsuzluk sorununu çözmek için makale, ince ayarlanmış LoRA modülünü düzelterek orijinal modele çıkarım için geri birleştirilebilmesini sağlayan yeni bir telafi algoritması önermektedir. EMLoC, esnek sıkıştırma oranlarını ve standart eğitim süreçlerini destekler ve deneyler, birden fazla veri kümesi ve modalitede diğer temel çizgilerden daha iyi performans gösterdiğini ve tek bir 24GB tüketici sınıfı GPU’da 38B modelini ince ayarlayabildiğini göstermektedir (kaynak: HuggingFace Daily Papers)
TuringPost, LLM karmaşık sistemler perspektifi, ajan genişletme gibi konuları kapsayan en son yapay zeka araştırma makalelerini özetledi: TuringPost, bu haftanın en son yapay zeka araştırma makalelerini derledi ve “LLMs and Emergence: A Complex Systems Perspective”, “The Illusion of the Illusion of Thinking”, “Build the Web for Agents, not Agents for the Web” gibi 6 makaleyi özellikle tavsiye etti. Ayrıca, yapay zeka ajanları, kod araştırmaları, pekiştirmeli öğrenme, model optimizasyonu gibi çeşitli alanlardaki birçok makaleyi de listeledi ve araştırmacılar ile geliştiriciler için zengin öğrenme kaynakları sundu (kaynak: TheTuringPost)
Meta AI VJEPA 2 video sınıflandırma ince ayar eğitimi yayınlandı: Aritra Roy Gosthipaty, Meta AI’nin VJEPA 2 modelini kullanarak video sınıflandırması için ince ayar yapmaya yönelik bir Jupyter Notebook eğitimi yayınladı. VJEPA (Video Joint Embedding Predictive Architecture), videodaki maskelenmiş bölümlerin temsillerini tahmin ederek video özelliklerini öğrenmeyi amaçlayan bir öz-denetimli öğrenme yöntemidir. Bu eğitim, video anlama görevlerinde VJEPA 2 modelini uygulamak isteyen araştırmacılar ve geliştiriciler için pratik rehberlik sunmaktadır (kaynak: mervenoyann)
Makale, LLM’leri doğru çıkarıma teşvik etmek için doğrulanabilir ödüllerle pekiştirmeli öğrenmeyi tartışıyor: “Reinforcement Learning with Verifiable Rewards Implicitly Incentivizes Correct Reasoning in Base LLMs” başlıklı bir makale, geleneksel Pass@K metriğinin çıkarım yeteneğini ölçmede kusurlu olduğunu, çünkü nihai cevabı doğru olan ancak çıkarım süreci yanlış veya eksik olan Chains of Thought’u (CoT’ler) ödüllendirebileceğini belirtiyor. Bu nedenle araştırmacılar, çıkarım yolunun ve nihai cevabın her ikisinin de doğru olmasını gerektiren daha kesin bir değerlendirme metriği olan CoT-Pass@K’yı tanıttılar. Araştırma, CoT-Pass@K kullanılarak RLVR’nin (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) modeli doğru çıkarım süreçlerini genelleştirmeye teşvik edebileceğini buldu (kaynak: menhguin, teortaxesTex)
“From Bytes to Ideas: Language Modeling with Autoregressive U-Nets” başlıklı makale yeni bir dil modelleme yöntemi öneriyor: Aran Komatsuzaki, ham baytları doğrudan işleyen ve hiyerarşik Token temsilleri öğrenen bir otoregresif U-Net modeli öneren yeni bir makaleyi tanıttı. Araştırma, bu yöntemin güçlü Byte Pair Encoding (BPE) temel çizgileriyle eşleşebildiğini ve daha derin hiyerarşik yapıların umut verici ölçeklenme eğilimleri gösterdiğini ortaya koyuyor. Bu, dil modelleme alanına, özellikle temel veri temsillerini işleme ve çok katmanlı özellikleri öğrenme konusunda yeni bir fikir sunuyor (kaynak: jpt401)
LambdaConf 2025, Oren Rozen’in C++’da fonksiyonel programlama üzerine konuşmasını paylaştı: LambdaConf 2025, Oren Rozen’in konferansta “C++’da Fonksiyonel Programlama (Çalışma Zamanı Türleri vs. Derleme Zamanı Türleri)” üzerine yaptığı konuşmanın videosunu paylaştı. Konuşma, C++ gibi çok paradigmalı bir dilde fonksiyonel programlama düşüncelerini ve tekniklerini uygulama yöntemlerini, özellikle çalışma zamanı türleri ve derleme zamanı türlerinin fonksiyonel programlama pratiklerindeki farklı rollerini ve etkilerini ele alıyor (kaynak: lambda_conf)
Zach Mueller, dağıtık eğitim tekniklerini öğreten “From Scratch -> Scale” kursunu başlattı: Zach Mueller, 5 haftalık “From Scratch -> Scale” kursunun kayıtlarının başladığını duyurdu. Kurs, katılımcılara sıfırdan Distributed Data Parallel (DDP), ZeRO, pipeline parallelism ve tensor parallelism kodu yazmayı ve bu teknikleri birleştirmeyi öğretecek. Kursta ayrıca Hugging Face, Meta, Snowflake gibi şirketlerden deneyimli uzmanlar da paylaşımda bulunacak (kaynak: eliebakouch, HamelHusain)
Charles Frye, GPU ölçeklendirme ve matematiksel bant genişliği üzerine konuşmasını paylaştı, düşük hassasiyetli matris çarpımının önemini vurguladı: Charles Frye, konuşmasının kaydını paylaştı. Temel görüşleri şunları içeriyor: GPU’nun ölçeklenmesi bant genişliğinin ölçeklenmesine benzer ve gecikmeyle karesel bir ilişki içindedir; GPU ölçeklenmesinin kilit bant genişliği matematiksel bant genişliğidir (FLOP/s); çeşitli matematiksel bant genişlikleri arasında düşük hassasiyetli matris çarpımının ölçeklenme hızı en yüksektir. Ayrıca bunun veri mühendisliği ve veri bilimi alanları için bazı çıkarımlarını da tartıştı (kaynak: charles_irl)
💼 İş Dünyası
Sam Altman, Meta’nın OpenAI’den personel çalmak için 100 milyon dolarlık imza primi teklif ettiğini açıkladı: OpenAI CEO’su Sam Altman, bir podcast programında Meta’nın OpenAI çalışanlarını transfer etmek için 100 milyon dolara varan imza primleri ve daha yüksek yıllık maaşlar teklif etmeye çalıştığını açıkladı. Altman, Meta’nın agresif personel avına rağmen OpenAI’nin en iyi çalışanlarının bu teklifleri kabul etmediğini belirtti. Ayrıca Meta’nın OpenAI’yi en büyük rakibi olarak gördüğünü ve Meta’nın yapay zeka alanındaki mevcut çabalarının beklentilerin altında kaldığını, ancak yeni şeyler deneme konusundaki aktif ruhunu takdir ettiğini söyledi. Altman, Meta’nın yüksek maaşlarla yetenek çekme yaklaşımının şirket kültürüne zarar verebileceğine inanıyor (kaynak: TheRundownAI, bookwormengr, seo_leaders, akbirkhan, 财联社AI daily, Reddit r/ChatGPT)
Musk’ın xAI’si ayda 1 milyar dolar harcıyor, AGI araştırmalarını desteklemek için yeni finansman arıyor: Haberlere göre, Elon Musk’ın yapay zeka girişimi xAI, başta GPU alımı ve veri merkezi inşaatı gibi altyapı harcamaları olmak üzere ayda 1 milyar dolar gibi şaşırtıcı bir hızla para tüketiyor. Faaliyetlerini sürdürmek ve OpenAI, Google gibi devlerle rekabet edebilmek için xAI, 4.3 milyar dolarlık yeni bir öz sermaye finansmanı turu yürütüyor ve gelecek yıl 6.4 milyar dolar daha toplamayı planlıyor; aynı zamanda 5 milyar dolarlık bir borç finansmanı üzerinde de çalışıyor. Gelirlerinin bu yıl sadece 500 milyon dolar olması beklenmesine rağmen xAI, Musk’ın çekiciliği, X platformunun veri avantajı ve kendi altyapısını kurma kararlılığıyla yatırımcılara 2027’de kâra geçme planı çiziyor. Şirketin değerlemesi 2024 sonundaki 51 milyar dolardan bu yılın ilk çeyreği sonunda 80 milyar dolara yükseldi. Musk’ın nihai hedefi, insanlarla rekabet edebilecek hatta onları aşabilecek yapay genel zeka (AGI) yaratmak (kaynak: 新智元)
Nabla, klinisyenler için yapay zeka asistanı geliştiriyor ve 70 milyon dolarlık C serisi finansman turunu tamamladı: Yapay zeka sağlık şirketi Nabla, HV Capital, Highland Europe ve DST Global liderliğinde 70 milyon dolarlık C serisi finansman turunu tamamladığını duyurdu. Mevcut yatırımcılar Cathay Innovation ve Tony Fadell de tura katılımını sürdürdü. Nabla, klinisyenler için gelişmiş akıllı yapay zeka asistanları geliştirmeye odaklanıyor ve yapay zeka teknolojisiyle sağlık hizmetlerinin temelindeki insani özeni geri kazandırmayı ve somut klinik ve finansal etkiler yaratmayı amaçlıyor. Bu finansman turu, misyonunun gerçekleştirilmesini hızlandıracak (kaynak: ylecun)
🌟 Topluluk
Yapay zekanın istihdam piyasası üzerindeki etkisi endişe yaratıyor, Amazon CEO’su önümüzdeki birkaç yıl içinde yapay zeka nedeniyle çalışan sayısının azalacağı uyarısında bulundu: Amazon CEO’su Andy Jassy, çalışanlara gönderdiği bir genel mektupta, şirketin daha fazla Generative AI ve agent’ları yaygınlaştırmasıyla çalışma şekillerinin değişeceğini, önümüzdeki birkaç yıl içinde bazı mevcut pozisyonlar için gereken insan gücünün azalacağını ve yeni tür pozisyonlara olan talebin artacağını, şirket fonksiyonel departmanlarındaki toplam çalışan sayısının buna bağlı olarak azalmasının beklendiğini belirtti. Daha önce Anthropic CEO’su Dario Amodei de yapay zekanın beş yıl içinde giriş seviyesi beyaz yaka işlerinin yarısını ortadan kaldırabileceği uyarısında bulunmuştu. Bu görüşler, yapay zekanın istihdam piyasası üzerindeki etkisine dair geniş çaplı tartışmalara yol açtı. Teknoloji sektöründeki çalışanlar, yapay zeka tarafından yerlerinden edildiklerini veya iş arama zorluklarıyla karşılaştıklarını paylaştı. 2025 mezunları da salgından bu yana en zorlu iş piyasasıyla karşı karşıya (kaynak: 新智元, 新智元)
Yapay zeka destekli üniversite tercih araçları ilgi görüyor, ancak algoritmaların şeffaf olmaması, veri doğruluğu ve kişiselleştirme kullanıcıların sorun yaşadığı noktalar: Üniversite tercih piyasasının ısınmasıyla birlikte Alibaba Quark, Baidu, Tencent QQ Browser gibi büyük şirketler, akıllı, verimli ve ücretsiz olma iddiasıyla yapay zeka destekli üniversite tercih araçlarını piyasaya sürdü. Ancak kullanıcılar, aynı puana farklı araçların çok farklı okul önerilerinde bulunduğunu, algoritmaların şeffaf olmadığını, verilerin kapsamlılığı ve doğruluğunun şüpheli olduğunu, kişiselleştirme düzeyinin yetersiz olduğunu fark etti ve bu nedenle yapay zekaya tamamen güvenmekten çekiniyor. Uzmanlar, veri kaynakları ve algoritma ağırlıklarındaki farklılıkların öneri sonuçlarının farklı olmasının ana nedenleri olduğunu, yapay zeka araçlarının şu anda puanları uç noktalarda olan ve hedefleri net olan adaylar için veya orta düzey puanlı adaylar için yardımcı bir araç olarak daha uygun olduğunu ve kullanıcıların etkili sorular sormayı öğrenmesi gerektiğini belirtiyor (kaynak: 36氪)
Yapay zekanın eğitim alanındaki uygulamalarının yaygınlaşması, ebeveynlerde kaygıya ve piyasada bir çılgınlığa neden oluyor: Yapay zeka teknolojisi eğitim alanına hızla nüfuz ediyor; AI study room’larından AI learning machine’lerine ve çeşitli AI tutoring app’lerine kadar birçok ürün ortaya çıkıyor. DeepSeek gibi büyük modellerin entegrasyonu ürün geliştirmeyi daha da hızlandırıyor. Ebeveynler, yapay zeka aracılığıyla çocuklarının “kestirmeden başarıya ulaşmasını” umuyor, ancak bu durum yeni bir kaygıya da yol açıyor. Pazar araştırmaları, AI+eğitim pazarının 2025’te 70 milyar yuanı aşacağını gösteriyor. Ancak, yapay zeka eğitim ürünlerinin gerçek etkinliği, veri gizliliği ve öğrenmenin özünü gerçekten geliştirip geliştirmediği gibi konular hala tartışma odağında. Eğitimin anlamı, teknoloji odaklı bir “silahlanma yarışına” indirgenmemeli, bireysel gelişime ve çeşitli olasılıklara daha fazla odaklanmalıdır (kaynak: 36氪, 36氪)
Tartışma: Büyük model çıkarımında “Turn Marker Tokens” gerekliliği: Toplulukta, diyalog modellerindeki “dönüş işaretleyici token’larının” (örneğin kullanıcı ve asistan konuşmalarını belirten özel token’lar) her zaman aynı birkaç token’ı (örneğin user\n ve assistant\n) takip etmesi durumunda, bu dönüş işaretleyici token’larının kendilerinin gerekli olmayabileceğine dair bir tartışma var. Daha ileri bir görüşe göre, bir grup token (örneğin üç tane) bir şeyi ortaklaşa işaretliyorsa ve modelin bunlardan ilkinin önemini öğrenmesi gerekiyorsa, karşı olgusal (counterfactual) bağlam örnekleri sunulmalıdır, aksi takdirde model bu önemi doğru bir şekilde öğrenemeyebilir. Bu tartışma, Claude Opus 4’ün dialogue injection ile kolayca kandırılması olgusuyla ilişkilendirilmekte ve modelin diyalog yapısını anlama ve işleme konusunda hala geliştirilmesi gereken alanlar olduğunu göstermektedir (kaynak: giffmana, giffmana)
Yapay zeka agent’larının iş yerindeki uygulamalarında istek ve yetenek uyumsuzluğu sorunu dikkat çekiyor: Stanford Üniversitesi ekibinin araştırması, yapay zeka agent’larının iş yerinde otomasyon konusunda önemli bir talep ve yetenek uyumsuzluğu olduğunu ortaya koydu. Araştırma, YC kuluçka şirketlerindeki görevlerin yaklaşık %41’inin, çalışanların otomasyon isteğinin düşük olduğu veya yapay zeka teknolojisinin henüz olgunlaşmadığı “düşük öncelikli bölge” ve “kırmızı ışık bölgesi”nde yoğunlaştığını buldu. Ayrıca, birçok görev insan-makine eşit işbirliği gerektirse de, uygulayıcılar genellikle daha yüksek insan hakimiyeti bekliyor, bu da sürtüşmelere yol açabilir. Araştırma, yapay zeka agent’ları iş gücü piyasasına girdikçe, insanların temel yetkinliklerinin kişilerarası iletişim ve organizasyonel koordinasyon becerilerine kayabileceğini öngörüyor. Bu araştırma, gelecekteki yapay zeka agent geliştirmesi ve iş gücü beceri dönüşümü için rehberlik sağlamayı amaçlıyor (kaynak: 新智元)
Reklam şirketlerinin üretken arama motoru optimizasyonu (GEO) kullanarak yapay zeka arama sonuçlarını etkilemesi, etik ve düzenleyici tartışmalara yol açıyor: Reklam şirketleri, üretken arama motoru optimizasyonu (GEO) hizmetleri aracılığıyla kurumsal müşterilerinin yapay zeka arama sonuçlarında daha fazla görünürlük elde etmelerine yardımcı oluyor. Bu hizmet, büyük modellerin tercihlerine uygun kaliteli içerik üreterek ve yapay zeka verilerini “besleyerek” müşteri bilgilerinin yapay zeka soru-cevaplarında sıralamasını ve görünme sıklığını artırıyor. Ancak kullanıcılar genellikle yapay zeka arama sonuçlarının optimize edilip edilmediğini bilmiyor. Bu durum, bu tür davranışların reklam teşkil edip etmediği, açıkça belirtilmesi gerekip gerekmediği ve hangi ticari kurallara ve sınırlara uyması gerektiği konusunda tartışmalara yol açıyor. Şu anda yerel ana akım büyük model platformları henüz resmi olarak reklam kabul etmiyor, ancak yurtdışındaki bazı yapay zeka arama ürünleri reklam modellerini denemeye ve işaretlemeye başladı (kaynak: 36氪)
Yapay zeka modelleri programlama yarışmalarındaki zorlu problemlerde düşük performans gösteriyor, LiveCodeBench Pro test sonuçları en iyi modellerin %0 puan aldığını gösteriyor: Zihan Zheng ve arkadaşları, IOI, Codeforces ve ICPC gibi zorlu programlama yarışmalarından problemler içeren gerçek zamanlı bir benchmark olan LiveCodeBench Pro’yu tanıttı. Benchmark’ın “zor” bölümünde, o3 ve Gemini 2.5 dahil olmak üzere önde gelen büyük dil modellerinin tümü %0 puan aldı. Analizler, LLM’lerin ezbere dayalı uygulama görevlerinde iyi olduğunu, ancak kritik “ilham” gerektiren gözlemsel veya mantıksal problemlerde ve detaylara dikkat etmeyi ve sınır durumlarını işlemeyi gerektiren görevlerde düşük performans gösterdiğini belirtiyor. Saining Xie, bunun bir yazılım mühendisliği agent benchmark’ı olmadığını, bunun yerine kodlama yoluyla temel çıkarım ve zekayı test ettiğini ve bu benchmark’ı yenmenin AlphaGo’nun Lee Sedol’u yenmesi kadar önemli olduğunu söyledi (kaynak: ylecun, dilipkay)
Yapay zeka destekli literatür tarama aracı otto-SR, verimliliği ve doğruluğu önemli ölçüde artırıyor: Toronto Üniversitesi, Harvard Tıp Fakültesi gibi kurumlar, sistematik derlemeleri (SR’ler) otomatikleştirmek için yapay zeka uçtan uca iş akışı otto-SR’yi ortaklaşa geliştirdi. Araç, literatür taraması ve veri çıkarımı için GPT-4.1 ve o3-mini’yi birleştirerek, geleneksel yöntemlerle 12 yıl sürecek bir Cochrane sistematik derleme güncellemesini sadece iki günde tamamladı. Benchmark testlerinde, otto-SR’nin duyarlılığı (%96.7’ye karşı insan %81.7) ve veri çıkarma doğruluğu (%93.1’e karşı insan %79.7) insan incelemecilerden önemli ölçüde daha iyiydi ve insanlar tarafından gözden kaçırılan 54 kritik çalışmayı buldu. Bu araştırma, yapay zekanın tıbbi araştırmaları hızlandırma ve kanıt sentezinin kalitesini artırma konusundaki muazzam potansiyelini gösteriyor (kaynak: 量子位)
“Vibe Coding”de yapılandırılmış DSL uygulamalarının keşfi: Ted Nyman gibi geliştiriciler, “Vibe Coding” (daha çok sezgisel, içgüdüsel bir programlama şekli) için serbest biçimli doğal dil yerine daha yapılandırılmış, DSL (alana özgü dil) benzeri bir dil kullanmayı deniyorlar ve bu yöntemin daha iyi, daha hızlı, daha az sinir bozucu olduğunu ve üretilen kod kalitesinin de daha yüksek olduğunu keşfediyorlar. Bu keşif, yapay zeka destekli programlama veya kod üretimi için daha verimli, daha kesin insan-makine etkileşim paradigmaları bulmayı amaçlıyor (kaynak: tnm, lateinteraction)
Yapay Zeka Agent’larının Yazılım Güvenilirlik Mühendisliği (SRE) alanındaki uygulama potansiyeli: Traversal AI, kurumsal düzeyde Yapay Zeka SRE (Site Reliability Engineer) oluşturmaya odaklanarak 48 milyon dolarlık tohum ve A serisi finansman turlarını tamamladığını duyurdu. Yapay Zeka Agent’ı, karmaşık üretim olaylarını otonom olarak teşhis etme, düzeltme ve hatta önleme yeteneğine sahip olup, Yapay Zeka Agent teknolojisini ve nedensel makine öğrenimini birleştirerek temel nedenleri gerçek zamanlı olarak belirleyebiliyor. DigitalOcean, Eventbrite gibi şirketler erken müşterileri haline gelerek, yapay zekanın otomasyon operasyonları ve sistem güvenilirliğini artırma konusundaki büyük potansiyelini gösteriyor (kaynak: hwchase17)
💡 Diğer
Yapay zeka ile üretilen Ghibli tarzı “mobil oyun” ilgi çekti, eğitici Kling AI ve Midjourney ile yapıldığını gösteriyor: Son zamanlarda, Ghibli tarzı bir “mobil oyunun” ekran görüntüleri ve videoları sosyal medyada popüler oldu; zarif grafikleri, taze renk paleti ve doğal ışık gölge efektleri dikkat çekti. Yaratıcısı yapım yöntemini açıkladı: önce Midjourney ile statik görüntüler oluşturuldu, ardından Kuaishou’nun Kling AI’ı kullanılarak görüntüler dinamik videolara dönüştürüldü. Düğmeler ve mini harita gibi sabit HUD (Head-Up Display) öğeleri eklenerek etkileşimli bir oyun hissi yaratıldı. Şu anda sadece bir video demosu olmasına rağmen, kullanıcıların yapay zeka ile üretilen etkileşimli sanal dünyalar hakkındaki hayal gücünü şimdiden ateşledi (kaynak: 量子位, Kling_ai)
Yapay zekanın hata denetimi alanındaki çeşitli uygulama potansiyeli büyük: random_walker adlı bir kullanıcı, üretken yapay zekanın hata denetimi alanında büyük bir uygulama potansiyeline sahip olduğunu ve her alanda “düşük asılı meyveler” bulunduğunu öne sürdü. Örneğin, yazılım alanında güvenlik açıklarını otomatik olarak tespit edebilir; yazımda mantıksal kusurları ve zayıf argümanları belirleyebilir; bilimsel araştırmalarda hesaplama hatalarını ve atıf sorunlarını tespit edebilir; yasal sözleşmelerde eksik maddeleri ve çelişkileri işaretleyebilir; finans alanında dolandırıcılık tespiti ve mali tablo hata tespiti için kullanılabilir. Hata denetiminin otomasyon derecesinin yüksek, müdahalesinin az olduğunu, %50’lik bir yanlış pozitif oranında bile manuel incelemenin nispeten kolay olduğunu ve insanları sıkıcı işlerden kurtarabileceğini düşünüyor. Ancak yapay zekaya aşırı güvenmenin insan yeteneklerinin azalması riskine karşı da dikkatli olunması gerekiyor (kaynak: random_walker)
Sam Altman röportajı: Yapay zeka işleri basitleştirecek, kişiselleştirilmiş sosyallik sunacak ve bilimsel keşifleri hızlandıracak: OpenAI kurucusu Sam Altman bir röportajda, önümüzdeki 5-10 yıl içinde yapay zeka programlama ve sohbet araçlarının daha akıllı hale geleceğini ve işlerin çoğunu otomatik olarak tamamlayacağını öngördü. Yapay zeka yeni sosyal deneyimler getirebilir, kişiselleştirilmiş hizmetler sunabilir ve özellikle astrofizik veya yüksek enerji fiziği gibi veri yoğun alanlarda yeni bilimsel bilgilerin keşfedilmesine yardımcı olabilir. Yapay zekanın gerçek devriminin sadece düşünebilmesi değil, aynı zamanda fiziksel dünyada hareket edebilmesi olduğunu ve insansı robotların kilit bir zorluk olduğunu vurguladı. OpenAI’nin vizyonu, yapay zekayı her yerde bulunan bir “AI companion” haline getirmek ve bunu platformlaştırma ve donanım işbirlikleri yoluyla gerçekleştirmektir. Kültürün ve uzun vadeciliğin OpenAI’nin temel rekabet gücü olduğuna inanıyor (kaynak: 36氪)