Yapay Zeka Bülteni - 2025-06-23(Sabah baskısı)

Anahtar Kelimeler：SurgeAI, ScaleAI, MiniMax-M1, Claude 3.7 Sonnet, model çöküşü, AI veri hizmetleri sektörü, uzun metin model performansı, MoE tasarımı, modelin kendi kendine eğitimi, hata oranında artış

🔥 Öne Çıkanlar

SurgeAI’ın Gelirleri ScaleAI’ı Geçerek Sektörün Dikkatini Çekti: 2019’da kurulan ve risk sermayesi yatırımı almamış bir şirket olan SurgeAI’ın yıllık gelirinin 1 milyar doları aştığı ve rakibi ScaleAI’ı (2024 tahmini geliri 870 milyon dolar) geride bıraktığı bildiriliyor. SurgeAI kârlılığını sürdürüyor ve veri etiketleme ile eğitim sonrası verilerdeki model performansı, özellikle belirli alanlarda ScaleAI’dan daha iyi. Bu haber, yapay zeka veri hizmetleri sektöründeki rekabet ortamı ve iş modelleri, özellikle de kendi kendini finanse eden (bootstrapped) B2B girişimlerinin potansiyeli hakkında tartışmalara yol açtı. (Kaynak: teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex)

MiniMax, MiniMax-M1 Modelini Piyasaya Sürerek Uzun Metin İşleme ve Çıkarım Konusunda Meydan Okuyor: MiniMax, Fiction.liveBench uzun metin testinde Gemini 2.5 Pro-preview 05-06 ile karşılaştırılabilir bir performans sergileyerek mükemmel sonuçlar veren açık kaynaklı uzun metin modeli MiniMax-M1’i tanıttı. MiniMax-M1, bir Mixture of Experts (MoE) tasarımı, ultra hızlı Lightning Attention mekanizması kullanıyor, 1 milyon token bağlam penceresini destekliyor ve pekiştirmeli öğrenme için yeni CISPO algoritmasını kullanıyor; hesaplama maliyetinin DeepSeek-R1’den 4 kat daha düşük olduğu bildiriliyor. Eğitimi sadece 3 hafta ve 512 üst düzey GPU ile tamamlandı. Bu, uzun metin anlama ve verimli çıkarım alanlarında Shazeer mimarisine dayalı orijinal linear attention mekanizmasının büyük bir potansiyel gösterdiğini işaret ediyor. (Kaynak: teortaxesTex, TheTuringPost)

Jeff Clune Erken Dönem OpenAI’ı Anımsıyor: Uzaylıları Keşfetmek ve Onların Gelişine Yardım Etmek Gibiydi: Yapay zeka araştırmacısı Jeff Clune bir röportajda OpenAI’daki ilk deneyimlerini anlatırken, bunun Dünya’ya doğru gelen uzaylıları keşfeden gökbilimciler gibi hissettirdiğini ve ekibin sadece gözlem yapmakla kalmayıp, bu “uzaylılara” (yapay zeka için bir metafor) bilgi sağlayarak gelişmelerine yardımcı olduğunu söyledi. Bu metafor, erken dönem yapay zeka araştırmacılarının hızla gelişen yapay genel zeka potansiyeli karşısındaki huşu, heyecan ve bilinmeyen geleceğe dair karmaşık duygularını canlı bir şekilde ortaya koyarken, aynı zamanda yapay zekanın gelişim yönü ve etkisinin belirsizliğine de işaret ediyor. (Kaynak: Reddit r/artificial)

Jeff Clune says early OpenAI felt like being an astronomer and spotting aliens on their way to Earth: "We weren't just watching the aliens coming, we were also giving them information. We were helping them come."

“Model Çöküşü” Fenomeni Süregelen Tartışmalara Yol Açıyor, Araştırmacılar Farklı Görüşlerde: Büyük dil modellerinin (LLM) kendi ürettikleri içerikle sürekli olarak yeniden eğitilmesinin “model çöküşüne” (yani model çıktılarının tekrarlayıcı, yüzeysel ve hatalarla dolu hale gelmesi) yol açıp açmayacağına dair tartışmalar devam ediyor. Eleştirmenler, bu tür bir kendi kendine eğitimin, modeli giderek daralan ve önyargılı dil kesitlerine (kendi yüksek olasılıklı klişelerine) maruz bırakarak nadir kelimelerin, karmaşık sözdiziminin ve ince anlamların kaybolmasına neden olduğunu savunuyor. Ancak bazı araştırmacılar, bu endişenin 2023’e ait “saf” bir düşünce olabileceğine inanıyor ve çözümlerin zaten mevcut olduğunu veya ortaya çıkmakta olduğunu ima ediyor. (Kaynak: teortaxesTex)

🎯 Gelişmeler

Essential AI Kurucusu Şirket Vizyonundan Bahsediyor, “Batı’nın DeepSeek’i” Olmak İstiyor: “Attention is All You Need” makalesinin ilk yazarı ve Essential AI’ın kurucusu Ashish Vaswani, The Economic Times’a verdiği röportajda şirketinin “Batı’nın DeepSeek’i” olmasını umduğunu belirtti. Bu, DeepSeek’in yapay zeka alanındaki başarılarının uluslararası düzeyde önde gelen araştırmacılar tarafından tanındığını ve diğer yapay zeka şirketleri için bir hedef ve örnek haline gelebileceğini gösteriyor; aynı zamanda yapay zeka alanındaki küresel rekabet ve işbirliğinin bir arada var olduğunu yansıtıyor. (Kaynak: teortaxesTex)

Huawei MateBook X90 Çipinin SMIC N+2 Süreci Olduğu Doğrulandı: TechInsights, Huawei MateBook X90’ı söktükten sonra, içinde bulunan çipin H252G63 model numarasına sahip olduğunu, M0=40nm olduğunu ve söylentilerin aksine 5nm veya N+3 düğümü değil, SMIC’in N+2 sürecini kullandığını keşfetti. Bu bulgu, Huawei’nin çip üretim süreci hakkındaki önceki spekülasyonları açıklığa kavuşturdu ve Çin’in yarı iletken endüstrisinin kendi kendine yeterlilik yeteneklerinin değerlendirilmesine yeni bilgiler sağladı. Buna rağmen, bazı kullanıcılar çok çekirdekli kıyaslama testlerinin (yaklaşık olarak M3’e eşit) doğru olması durumunda MateBook Fold’un değer önerisinin hala çekici olduğunu düşünüyor. (Kaynak: teortaxesTex, teortaxesTex)

Google Gemini API Önbellekleme Altyapısında Büyük Güncelleme, Video ve PDF İşleme Hızını Artırıyor: Google, Gemini API’sinin önbellekleme altyapısında önemli bir güncelleme yaptığını duyurdu. Güncellemeden sonra, önbellekten isabet alan videoların Time To First Byte (TTFT) süresi 3 kat, PDF’lerin ise 4 kat hızlandı. Ayrıca, örtük önbellekleme ile açık önbellekleme arasındaki hız farkı da azaltıldı ve büyük ses dosyaları için sürekli optimizasyon yapılıyor. Bu iyileştirmeler, Gemini API’sinin multimedya içeriği işlerken yanıt hızını ve verimliliğini artırmayı amaçlıyor. (Kaynak: jeremyphoward, demishassabis)

Arcee, İlk Temel Modeli AFM-4.5B-Preview’u Piyasaya Sürdü: Arcee şirketi, ilk temel modeli olan AFM-4.5B-Preview’un önizleme sürümünü yayınladı. 10B’den az parametreye sahip olan bu model, daha iyi küçük temel modellere yönelik müşteri talebini karşılamak amacıyla 5 ayda geliştirildi. Bu, yapay zeka alanında daha büyük parametreli modellerin peşinde koşulurken, aynı zamanda verimli ve özel ihtiyaçlara yönelik küçük modellerin araştırma ve geliştirilmesine de odaklanıldığını yansıtıyor. (Kaynak: TheZachMueller)

PokéChamp: LLM, Rekabetçi Pokémon Savaşlarında Uzman Seviyesine Ulaştı: Yeni bir makale, Pokémon Showdown platformundaki rekabetçi savaşlarda, herhangi bir Pokémon’a özgü eğitim almadan en iyi %10-%30’luk insan oyuncu Elo seviyesine ulaşan PokéChamp adlı bir minimax LLM ajanını tanıtıyor. Bu çalışma, büyük dil modellerinin karmaşık strateji oyunları alanındaki potansiyelini, alana özgü veriler olmasa bile genel çıkarım yetenekleriyle yüksek rekabet seviyelerine ulaşabileceğini gösteriyor. Kod, GitHub’da açık kaynak olarak yayınlandı. (Kaynak: jpt401)

Vokal Destekli Yeni Açık Kaynak Müzik Üretim Modeli SongBloom Yayınlandı: SongBloom adlı, vokal içeren müzik üretebilen açık kaynaklı bir müzik üretim modeli piyasaya sürüldü. Bu gelişme, müzik yaratım alanına yeni yapay zeka araçları sunarak müzik üretiminin önündeki engelleri azaltıyor ve kişiselleştirilmiş müzik içeriği üretimini teşvik edebilir. (Kaynak: DhruvBatraDB)

Apple, Metin Sıkıştırmanın Ötesinde Tokenizer Değerlendirmesini Tartışan Makale Yayınladı: Apple’ın makine öğrenimi araştırma ekibi, “Metin Sıkıştırmanın Ötesinde: Tokenizer’ları Ölçekler Arası Değerlendirme” başlıklı bir makale yayınladı. Bu araştırma, büyük dil modellerinin metni anlaması ve üretmesi için kritik öneme sahip olan metin bölücülerin (Tokenizer) performansının farklı ölçeklerde ve koşullarda nasıl daha kapsamlı bir şekilde değerlendirileceğine odaklanıyor. (Kaynak: dl_weekly)

WINGS: Çok Modlu Büyük Modellerde Saf Metin Unutmayı Önleyen Çift Öğrenicili Mimari: Bir yapay zeka makalesi, çok modlu büyük dil modellerinin (MLLM) işleme sırasında saf metin bilgilerini unutmasını önlemeyi amaçlayan WINGS adlı çift öğrenicili bir mimariyi tanıtıyor. Bu mimari, modelin metin semantiğini anlama ve hatırlama yeteneğini sürdürmek ve güçlendirmek için özel modüller veya mekanizmalar aracılığıyla çalışabilir ve MLLM’lerin çapraz modal görevlerdeki performansını artırmada önemli bir rol oynayabilir. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)

Yüksek Afiniteli Protein Bağlayıcı Makrosiklik Bileşiklerin De Novo Tasarımı İçin Derin Öğrenme: Bir çalışma, derin öğrenme tekniklerini kullanarak yüksek afiniteli protein bağlayıcı makrosiklik bileşiklerin doğru bir şekilde de novo tasarımını gösteriyor. Bu, yapay zekanın ilaç keşfi ve moleküler tasarım alanlarında büyük bir potansiyele sahip olduğunu, yeni ilaç geliştirme süreçlerini hızlandırabileceğini ve belirli bağlanma özelliklerine sahip makromoleküler ilaçlar tasarlayabileceğini gösteriyor. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)

🔥 Öne Çıkanlar

🎯 Gelişmeler

İlgili Etiketler

Related Posts

Yapay Zeka Bülteni – 2025-07-01(Akşam baskısı)

Yapay Zeka Bülteni – 2025-07-01(Sabah baskısı)

Yapay Zeka Bülteni – 2025-06-30(Akşam baskısı)