Anahtar Kelimeler：OpenAI, AI donanımı, Gemini Robotics, Anthropic, AI modeli, AI güvenliği, AI iş dünyası, AI uygulamaları, OpenAI AI donanımı ihlal davası, Gemini Robotics On-Device, Anthropic telif hakkı adil kullanım, AI modeli eğitim verileri, AI güvenliği arka kapı teknolojisi
🔥 Odak Noktası
OpenAI, Teknoloji ve Ticari Marka Hırsızlığıyla Suçlanıyor, İlk Yapay Zeka Donanımı Başarısız Bir Başlangıç Yaptı: iyO şirketi, OpenAI ve satın aldığı donanım şirketi io’yu (eski Apple tasarımcısı Jony Ive tarafından kuruldu), yapay zeka donanım geliştirmede ticari marka ihlali ve teknoloji hırsızlığı yapmakla suçlayarak dava etti. iyO, OpenAI’ın işbirliği görüşmeleri ve teknoloji testi sürecinde, özel kulaklıklarının biyosensör ve gürültü engelleme algoritmaları gibi temel teknolojilerini elde ettiğini ve bunları io’nun yapay zeka cihazlarının geliştirilmesinde kullandığını iddia ediyor. OpenAI, ilk donanımının kulak içi bir cihaz olmadığını ve iyO ürünlerinden farklı bir konumlandırmaya sahip olduğunu belirterek ihlali reddediyor. Mahkeme belgeleri, OpenAI’ın iyO teknolojisini test ettiğini ve 200 milyon dolarlık satın alma teklifini reddettiğini gösteriyor. Mahkeme, OpenAI’ı ilgili tanıtım videolarını kaldırmaya zorladı. Bu olay, OpenAI’ın donanım planlarına gölge düşürdü ve yapay zeka donanım alanındaki yoğun rekabeti ve potansiyel yasal riskleri vurguladı (Kaynak: 36Kr & 36Kr)
Google, Cihaz Üzerinde Çalışan Robotik VLA Modeli Gemini Robotics On-Device’ı Yayınlayarak Robotların “Androidleşmesini” Teşvik Ediyor: Google, doğrudan robot üzerinde çalışabilen ilk görsel-dil-eylem (VLA) modeli olan Gemini Robotics On-Device’ı tanıttı. Gemini 2.0 tabanlı bu model, hesaplama kaynağı gereksinimlerini optimize ederek robotların sürekli internet bağlantısı olmadan yeni görevlere ve ortamlara (örneğin kıyafet katlama, poşet açma gibi karmaşık işlemler) daha hızlı uyum sağlamasına olanak tanıyor. Birlikte yayınlanan Gemini Robotics SDK ile geliştiriciler, 50-100 gösterimle modeli hızla ince ayar yaparak robotlara yeni beceriler öğretebiliyor ve MuJoCo simülatöründe test edebiliyor. Bu adım, endüstri tarafından robotların “Android anını” yaşaması için kritik bir adım olarak görülüyor ve OEM üreticilerinin donanıma odaklanırken Google’ın genel bir “beyin” sağlaması bekleniyor (Kaynak: 36Kr & 36Kr & GoogleDeepMind)
Anthropic’in Model Eğitiminde Telifli Kitap Kullanımı “Adil Kullanım” Olarak Değerlendirildi: Bir ABD federal yargıcı, Anthropic’in yapay zeka modeli Claude’u eğitmek için telif hakkıyla korunan kitapları kullanmasının “adil kullanım” kapsamında olduğuna ve dolayısıyla yasal olduğuna karar verdi. Yargıç, yapay zeka modelinin öğrenme sürecini, insanların kitapları okumasına, hatırlamasına ve içeriklerinden yararlanarak yeni eserler yaratmasına benzetti ve her kullanım için ödeme yapılmasının “düşünülemez” olduğunu belirtti. Ancak, Anthropic’in bazı eğitim verilerini “korsan” yollarla elde edip etmediği konusunda mahkeme daha fazla inceleme yapacak ve tazminat cezası verebilir. Bu karar, yapay zeka endüstrisi için büyük önem taşıyor ve diğer yapay zeka şirketlerinin telifli materyalleri model eğitiminde kullanması için yasal bir dayanak oluşturabilir, ancak aynı zamanda telif hakkı koruması ve yapay zeka eğitim verilerinin elde edilme yöntemleri hakkında daha fazla tartışmayı da beraberinde getirdi (Kaynak: Reddit r/ClaudeAI & xanderatallah & giffmana)
OpenAI Gizlice Ofis Paketi Geliştiriyor, Microsoft ve Google’a Meydan Okuyor: The Information’a göre OpenAI, ChatGPT’ye belge işbirliği ve anlık mesajlaşma özelliklerini entegre etmeyi planlıyor ve doğrudan Microsoft Office ve Google Workspace’i hedef alıyor. Bu hamle, ChatGPT’yi “süper akıllı kişisel asistan” haline getirmeyi ve kurumsal pazardaki uygulamalarını daha da genişletmeyi amaçlıyor. OpenAI, ilgili tasarım planlarını sergiledi ve dosya depolama gibi tamamlayıcı özellikler geliştirebilir. Bu, şüphesiz OpenAI ile ana yatırımcısı Microsoft arasındaki rekabeti, özellikle de Microsoft Copilot’un ChatGPT’nin güçlü rekabetiyle karşı karşıya olduğu kurumsal yapay zeka asistanları alanında kızıştıracaktır. OpenAI’ın bu hamlesi, Google’ın ofis ve arama alanlarındaki pazar payını daha da aşındırabilir (Kaynak: 36Kr & 36Kr & steph_palazzolo)
🎯 Eğilimler
Microsoft, Cihaz Üzerinde Çalışan Küçük Dil Modeli Mu’yu Yayınlayarak Windows Ayarlarını Agent Tabanlı Hale Getiriyor: Microsoft, Windows 11 ayarlar arayüzünün etkileşim deneyimini geliştirmek amacıyla cihaz üzerinde çalışmak üzere optimize edilmiş 330M parametreli küçük dil modeli Mu’yu tanıttı. Kullanıcılar, doğal dil sorgularıyla (örneğin “fare imlecim çok küçük”) ilgili ayar işlevlerini doğrudan çağırabilir ve Mu, bunları belirli işlemlere eşleyip otomatik olarak yürütebilir. Transformer mimarisine dayanan bu model, NPU üzerinde verimli çalışacak şekilde optimize edilmiş olup, yerel çalışmayı destekler, saniyede 100’den fazla token yanıt hızına sahiptir ve performansı Phi modeline yakın olmasına rağmen boyutu onun onda biri kadardır. Bu özellik şu anda Copilot+ PC’lerin Windows 11 önizleme sürümünde desteklenmektedir ve gelecekte daha fazla cihaza genişletilecektir (Kaynak: 36Kr)
UC Berkeley ve Diğerleri LeVERB Çerçevesini Önerdi, İnsansı Robotlar Sıfır Atışlı Tüm Vücut Hareket Kontrolünü Gerçekleştiriyor: UC Berkeley, CMU gibi kurumlardan araştırma ekipleri, insansı robotların (örneğin Unitree G1) simülasyon verilerine dayalı eğitimle sıfır atışlı dağıtım gerçekleştirmesini sağlayan LeVERB çerçevesini yayınladı. Robotlar, görsel algılama ile yeni ortamları ve dil komutlarını anlayarak “otur”, “kutunun üzerinden atla”, “kapıyı çal” gibi tüm vücut hareketlerini doğrudan tamamlayabiliyor. Bu çerçeve, katmanlı bir çift sistem (üst düzey görsel dil anlama LeVERB-VL ve alt düzey tüm vücut hareket uzmanı LeVERB-A) aracılığıyla “gizli eylem kelime dağarcığını” arayüz olarak kullanarak görsel semantik anlama ile fiziksel hareket arasındaki kopukluğu gideriyor. Birlikte yayınlanan LeVERB-Bench, insansı robotların tüm vücut kontrolüne yönelik ilk “simülasyondan gerçeğe” görsel-dil kapalı döngü kıyaslama ölçütüdür. Deneyler, basit görsel navigasyon görevlerinde sıfır atışlı başarı oranının %80’e ulaştığını, genel görev başarı oranının ise %58,5 olduğunu göstererek geleneksel VLA çözümlerinden önemli ölçüde daha iyi performans sergiledi (Kaynak: 36Kr)
Moonshot AI Kimi VL A3B Thinking Modeli Güncellendi, Daha Yüksek Çözünürlük ve Video İşlemeyi Destekliyor: Moonshot AI (Kimi), SOTA seviyesinde küçük bir görsel dil modeli (VLM) olan Kimi VL A3B Thinking modelini güncelledi ve MIT lisansı altında yayınladı. Yeni sürüm birçok alanda optimize edildi: düşünme uzunluğu %20 kısaltıldı (giriş token tüketimini azaltarak), video işlemeyi destekliyor ve VideoMMMU’da 65.2 SOTA skorunu elde etti, aynı zamanda 4 kat daha yüksek çözünürlüğü (1792×1792) destekleyerek OS-agent görevlerindeki (örneğin ScreenSpot-Pro’da 52.8) performansını artırdı. Model, MathVista, MMMU-Pro gibi kıyaslama testlerinde de önemli gelişmeler gösterdi ve mükemmel genel görsel anlama yeteneğini koruyarak görsel akıl yürütme, UI Agent konumlandırma ve video ile PDF işleme konularında başarılı (Kaynak: huggingface)
DAMO Academy AI Modeli DAMO GRAPE, Normal BT ile Erken Evre Mide Kanseri Tanısında Çığır Açtı: Zhejiang Eyaleti Kanser Hastanesi ve Alibaba DAMO Academy işbirliğiyle geliştirilen yapay zeka modeli DAMO GRAPE, dünya genelinde ilk kez normal BT (kontrastsız BT) görüntülerini kullanarak erken evre mide kanserini tespit etmeyi başardı. Nature Medicine dergisinde yayınlanan bu başarı, yaklaşık 100.000 kişinin büyük ölçekli klinik verilerini analiz ederek duyarlılığının %85,1 ve özgüllüğünün %96,8 olduğunu kanıtladı ve insan doktorlardan önemli ölçüde daha iyi performans gösterdi. Bu teknoloji, doktorların hastalar belirgin semptomlar göstermeden aylar önce erken evre lezyonları bulmasına yardımcı olarak mide kanseri tespit oranını, özellikle asemptomatik hastalar için önemli ölçüde artırıyor. Model şu anda Zhejiang, Anhui gibi bölgelerde kullanıma sunuldu ve mide kanseri tarama modellerini değiştirerek maliyetleri düşürmesi ve yaygınlığını artırması bekleniyor (Kaynak: 36Kr)
Goldman Sachs, Yapay Zeka Asistanı “GS AI Assistant”ı Küresel Çalışanlarına Yaygınlaştırıyor: Goldman Sachs, kendi geliştirdiği yapay zeka asistanı “GS AI Assistant”ı dünya genelindeki 46.500 çalışanına, belge özetleme, veri analizi, içerik yazma ve çok dilli çeviri gibi günlük görevleri yerine getirmek üzere yaygınlaştıracağını duyurdu. Bu hamle, operasyonel verimliliği artırmayı ve çalışanların pozisyonlarını değiştirmek yerine stratejik ve yaratıcı işlere odaklanmasını sağlamayı amaçlıyor. Bu asistan, Goldman Sachs’ın yatırım bankacılığı, araştırma gibi birçok iş kolunu kapsayan Banker Copilot gibi araçları da içeren GS AI platformunun bir parçasıdır. İlk veriler, yapay zeka araçlarının görev tamamlama verimliliğini ortalama %20’den fazla artırdığını gösteriyor. Goldman Sachs, yapay zekanın insan-makine işbirliği yoluyla yetenekleri genişleten bir “çarpan modeli” olduğunu vurguluyor ve yapay zeka dağıtımının uyumluluğunu ve yönetimini güçlendiriyor (Kaynak: 36Kr)
Google Imagen 4 ve Imagen 4 Ultra Görüntü Oluşturma Modelleri AI Studio ve Gemini API’de Kullanıma Sunuldu: Google, en yeni görüntü oluşturma modelleri Imagen 4 ve Imagen 4 Ultra’nın Google AI Studio ve Gemini API’de kullanıma sunulduğunu duyurdu. Kullanıcılar, AI Studio’da bu modelleri ücretsiz olarak deneyebilir ve API aracılığıyla ücretli önizleme şeklinde erişebilirler. Bu, Google’ın çok modlu yapay zeka yeteneklerindeki ilerlemesini işaret ediyor ve geliştiricilere ve yaratıcılara daha güçlü görüntü oluşturma araçları sunuyor (Kaynak: 36Kr & op7418 & osanseviero)
Yapay Zeka Telefon Pazarında Trend Değişimi: Kendi Büyük Model Geliştirme Çılgınlığından Üçüncü Parti ve Pratik Fonksiyon İnovasyonuna Yöneliş: 2024’ün ikinci yarısında, akıllı telefon üreticilerinin yapay zeka alanındaki rekabet odağı, kendi büyük modellerinin parametre ve hesaplama gücü yarışından, DeepSeek gibi olgun üçüncü parti açık kaynak modellerine bağlanmaya ve kullanıcıların sık kullandığı senaryolardaki pratik yapay zeka fonksiyonlarını çözmeye kaydı. Örneğin, vivo s30’un sihirli kesme özelliği, Honor’un herhangi bir kapı özelliği, OPPO’nun yapay zeka arama özeti gibi özellikler, belirli senaryolarda kullanıcıların sorunlarını çözdü. Aynı zamanda, üreticiler yazılım ve donanım entegrasyonu (örneğin Huawei HarmonyOS ekosistemi, Honor göz takip sistemi) yoluyla deneyim engelleri oluşturuyor. “Yapay Zeka + Görüntüleme” öne çıkmak için kritik bir alan haline geldi; Huawei Pura 80 serisi, yapay zeka destekli kompozisyon ve kişiselleştirilmiş renk kartları gibi özelliklerle profesyonel fotoğrafçılık eşiğini önemli ölçüde düşürdü. Bu, yapay zeka telefonlarının teknoloji gösterişinden kullanıcıların gerçek deneyimine ve değer yaratmaya daha fazla odaklanan bir aşamaya geçtiğini gösteriyor (Kaynak: 36Kr)
Snowflake AI Research, Arctic Uzun Dizilim Eğitimi (ALST) Teknolojisini Yayınladı: Stas Bekman, Snowflake AI Research’teki ilk proje sonucu olan Arctic Uzun Dizilim Eğitimi’ni (ALST) duyurdu. ALST, 4 H100 düğümünde 15 milyon token’a kadar dizilimleri eğitebilen modüler, açık kaynaklı bir teknolojidir ve özel model kodu gerektirmeden tamamen Hugging Face Transformers ve DeepSpeed kullanır. Bu teknoloji, uzun dizilim eğitimini GPU düğümlerinde ve hatta tek bir GPU’da hızlı, verimli ve kolay uygulanabilir hale getirmeyi amaçlamaktadır. İlgili makale arXiv’de yayınlandı ve blog yazısı Ulysses düşük gecikmeli LLM çıkarımını tanıttı (Kaynak: StasBekman & cognitivecompai)
Tsinghua Üniversitesi LongWriter-Zero’yu Tanıttı: Tamamen RL ile Eğitilmiş Uzun Metin Üretim Modeli: Tsinghua Üniversitesi KEG Laboratuvarı, 10.000’den fazla token içeren tutarlı metin paragraflarını işleyebilen, tamamen pekiştirmeli öğrenme (RL) ile eğitilmiş 32B parametreli bir dil modeli olan LongWriter-Zero’yu yayınladı. Model, Qwen2.5-32B-base üzerine inşa edilmiş olup, uzunluk, akıcılık, yapı ve tekrarsızlık için optimize edilmiş çoklu ödüllü GRPO (Generalized Reinforcement Learning with Policy Optimization) stratejisini kullanır ve Format RM aracılığıyla format uygulamasını zorlar. İlgili modeller, veri kümeleri ve makaleler Hugging Face’te kullanıma açıldı (Kaynak: _akhaliq)
Google, Tıp Alanı İçin Görsel Dil Modeli MedGemma’yı Yayınladı: Google, sağlık hizmetleri sektörü için özel olarak tasarlanmış, Gemma 3 mimarisi üzerine kurulu güçlü bir görsel dil modeli (VLM) olan MedGemma’yı tanıttı. LearnOpenCV, temel teknolojilerini, pratik uygulama örneklerini, kod implementasyonunu ve performansını analiz ederek ayrıntılı bir inceleme sundu. MedGemma, klinik yapay zeka araçlarının geliştirilmesini teşvik etmeyi ve VLM’lerin sağlık hizmetleri sektörünü değiştirme potansiyelini göstermeyi amaçlıyor (Kaynak: LearnOpenCV)
Google DeepMind, Video Gömme Modeli VideoPrism’i Yayınladı: Google DeepMind, video gömmeleri oluşturmak için bir model olan VideoPrism’i tanıttı. Bu gömmeler, video sınıflandırma, video alma ve içerik yerelleştirme gibi görevler için kullanılabilir. Model iyi bir uyarlanabilirliğe sahiptir ve belirli görevler için ayarlanabilir. Model, makale ve GitHub kod deposu kullanıma açıldı (Kaynak: osanseviero & mervenoyann)
Prime Intellect, SYNTHETIC-2 Veri Kümesini ve Gezegensel Ölçekte Veri Üretim Projesini Yayınladı: Prime Intellect, yeni nesil açık çıkarım veri kümesi SYNTHETIC-2’yi tanıttı ve gezegensel ölçekte bir sentetik veri üretim projesi başlattı. Bu proje, P2P çıkarım yığınını ve DeepSeek-R1-0528 modelini kullanarak en zor pekiştirmeli öğrenme görevleri için yörüngeleri doğrulamayı ve açık, izinsiz hesaplama katkılarıyla AGI’nin gelişimine katkıda bulunmayı amaçlıyor (Kaynak: huggingface & tokenbender)
LLM’ler Geri Yayılım Yoluyla Programlanabilir, Bulanık Program Yorumlayıcısı ve Veritabanı Olarak İşlev Görebilir: Yeni bir ön baskı makalesi, büyük dil modellerinin (LLM) geri yayılım (backprop) yoluyla programlanabileceğini ve bunun da onların bulanık program yorumlayıcısı ve veritabanı olarak işlev görmelerini sağlayabileceğini belirtiyor. Bir sonraki token tahmini ile “programlandıktan” sonra, bu modeller giriş/çıkış örnekleri görmeden test sırasında programları alabilir, değerlendirebilir ve hatta birleştirebilir. Bu, LLM’lerin program anlama ve yürütme konusundaki yeni potansiyelini ortaya koyuyor (Kaynak: _rockt)
ArcInstitute, 600 Milyon Parametreli Durum Modeli SE-600M’yi Yayınladı: ArcInstitute, SE-600M adlı 600 milyon parametreli bir durum modelini yayınladı ve ön baskı makalesini, Hugging Face model sayfasını ve GitHub kod deposunu kamuoyuna açıkladı. Bu model, karmaşık sistemlerdeki durum temsillerini ve dönüşümlerini keşfetmeyi ve anlamayı amaçlayarak ilgili alanlardaki araştırmalar için yeni araçlar ve kaynaklar sunmaktadır (Kaynak: huggingface)
Yeni Araştırma, Dil Modellerinin Hikayelerdeki Karakterlerin Zihinsel Durumlarını (Zihin Teorisi) Nasıl İzlediğini Ortaya Koyuyor: Yeni bir araştırma, Llama-3-70B-Instruct modelini tersine mühendislikle inceleyerek, basit inanç izleme görevlerinde karakterlerin zihinsel durumlarını nasıl izlediğini araştırdı. Araştırma, modelin bu işlevi yerine getirmek için büyük ölçüde C dilindeki işaretçi değişkenlerine benzer kavramlara dayandığını şaşırtıcı bir şekilde ortaya koydu. Bu çalışma, büyük dil modellerinin “zihin teorisi” ile ilgili görevleri işlerken iç mekanizmalarını anlamak için yeni bir bakış açısı sunuyor (Kaynak: menhguin)
SynthLabs, Model Token Tahsisini Optimize Etmek İçin RL ile Örtük Zorluk Değerlendiricisi Eğiten ALP Yöntemini Önerdi: SynthLabs’ın yeni yöntemi ALP (Adaptive Learning Policy), pekiştirmeli öğrenme (RL) rollout süreci sırasında çözüm oranını izler ve RL eğitimi sırasında ters zorluk cezası uygular. Bu, modelin örtük bir zorluk değerlendiricisi öğrenmesini sağlar, böylece zor problemlere basit problemlere göre 5 kat daha fazla token ayırabilir ve genel token kullanımını %50 azaltabilir. Bu yöntem, modelin farklı zorluktaki problemleri çözerken verimliliğini ve kaynak tahsisinin zekasını artırmayı amaçlamaktadır (Kaynak: lcastricato)
Yeni Araştırma: Dallanma Faktörü (BF) ile LLM Üretim Çeşitliliğini ve Hizalama Etkisini Ölçme: Yeni bir araştırma, LLM çıktı dağılımındaki olasılık yoğunluğunu ölçmek ve böylece üretilen içeriğin çeşitliliğini değerlendirmek için token’dan bağımsız bir metrik olan Dallanma Faktörü’nü (Branching Factor, BF) tanıttı. Araştırma, BF’nin genellikle üretim süreciyle birlikte azaldığını ve hizalama ayarının BF’yi önemli ölçüde (neredeyse bir büyüklük mertebesinde) düşürdüğünü buldu; bu da hizalanmış modellerin neden kod çözme stratejilerine duyarsız olduğunu açıklıyor. Ayrıca, CoT, çıkarımı daha sonraki düşük BF aşamalarına iterek üretimi stabilize eder. Araştırma, hizalama ayarının modeli temel modelde zaten var olan düşük entropili yörüngelere yönlendirdiğini varsayıyor (Kaynak: arankomatsuzaki)
Yeni Çerçeve Weaver, LLM Cevap Seçim Doğruluğunu Artırmak İçin Birden Fazla Zayıf Doğrulayıcıyı Birleştiriyor: LLM’lerin doğru cevapları üretebilmesine rağmen en iyisini seçmekte zorlanması sorununu çözmek için araştırmacılar Weaver çerçevesini tanıttı. Bu çerçeve, daha güçlü bir doğrulama sinyali oluşturmak için birden fazla zayıf doğrulayıcının (ödül modelleri ve LM hakemleri gibi) çıktılarını birleştirir. Her doğrulayıcının doğruluğunu tahmin etmek için zayıf denetimli yöntemler kullanan Weaver, çıktılarını birleşik bir puanda birleştirerek gerçek cevabın kalitesini daha doğru bir şekilde yansıtabilir. Deneyler, Llama 3.3 70B Instruct gibi daha düşük maliyetli, çıkarım yapmayan modeller kullanıldığında Weaver’ın o3-mini düzeyinde doğruluk oranlarına ulaşabildiğini göstermiştir (Kaynak: realDanFu & simran_s_arora & teortaxesTex & charles_irl & togethercompute)
Yapay Zeka Araştırmasının Tuhaflığı: Basit ve Derin Anlayışlar İçin Yüksek Hesaplama Yatırımı: Jason Wei, yapay zeka araştırmasının bir özelliğine dikkat çekiyor: Araştırmacılar deneyler için büyük miktarda hesaplama kaynağı yatırımı yapmak zorunda kalıyorlar, ancak sonuçta sadece birkaç basit cümleyle özetlenebilecek temel fikirleri öğreniyorlar; örneğin, “A üzerinde eğitilen bir model B eklendiğinde genelleme yapabilir”, “X, ödül tasarlamak için iyi bir yöntemdir” gibi. Ancak, bu anahtar fikirleri (belki sadece birkaçı) gerçekten bulup derinlemesine anladıklarında, araştırmacılar o alanda çok ileride olabiliyorlar. Bu, yapay zeka araştırmasında içgörünün değerinin salt hesaplama yığınından çok daha fazla olduğunu ortaya koyuyor (Kaynak: _jasonwei)
Yapay Zeka Modeli Eğitim Verisi Toplama Yöntemleri Dikkat Çekiyor: Anthropic’in Claude Eğitimi İçin Fiziksel Kitapları Satın Alıp Taradığı Ortaya Çıktı: Anthropic şirketinin, yapay zeka modeli Claude’un eğitimi için milyonlarca fiziksel kitabı satın alıp dijitalleştirdiği ortaya çıktı. Bu eylem, yapay zeka eğitim verilerinin kaynağı, telif hakkı ve “adil kullanım” sınırları hakkında geniş çaplı tartışmalara yol açtı. Bazı görüşler bunun bilginin yayılmasına ve yapay zekanın gelişimine yardımcı olduğunu belirtse de, telif hakkı sahiplerinin hakları ve kitapların fiziksel formunun kaderi hakkında endişelere de neden oldu. Bu olay aynı zamanda yüksek kaliteli eğitim verilerinin yapay zeka modeli geliştirme için ne kadar önemli olduğunu ve yapay zeka şirketlerinin veri toplama konusunda karşılaştığı zorlukları ve benimsediği stratejileri de yansıtıyor (Kaynak: Reddit r/ChatGPT & Dorialexander & jxmnop & nptacek & giffmana & imjaredz & teortaxesTex & cloneofsimo & menhguin & vikhyatk & nearcyan & kylebrussell)
“Kış” Söylemi: Yapay Zeka Ölçeklenme Hızı Yavaşlıyor, Gelecekte Yeni Seviye Atılımları Yıllar Sürebilir: Makine öğrenimi araştırmacısı Nathan Lambert, 2025’te ana akım yapay zeka laboratuvarlarının yayınladığı modellerin parametre ölçeğinde büyümenin durduğunu belirtiyor; örneğin Claude 4 ile Claude 3.5 API fiyatlandırması aynı, OpenAI ise yalnızca GPT-4.5 araştırma önizleme sürümünü yayınladı. Model yeteneklerindeki artışın, yalnızca modeli büyütmek yerine çıkarım sırasında genişlemeye daha fazla dayandığını ve endüstrinin mikro/küçük/standart/büyük model standartları oluşturduğunu düşünüyor. Yeni ölçek seviyesi genişlemesi yıllar sürebilir, hatta yapay zekanın ticarileşme sürecine bağlı olabilir. Ölçeklenme, 2024’te bir ürün farklılaştırma faktörü olarak geçerliliğini yitirdi, ancak ön eğitim biliminin kendisi hala önemli; Gemini 2.5’in ilerlemesi bunun bir örneğidir (Kaynak: 36Kr)
Yapay Zeka Güvenliği Yeni Makalesi “Winter Soldier”: Eğitim Gerektirmeden Dil Modellerine Arka Kapı Yerleştirme, Veri Hırsızlığını Tespit Etme: “Winter Soldier” adlı yeni bir yapay zeka güvenliği makalesi, dil modellerini (LM) arka kapı davranışına karşı eğitmeden onlara arka kapı yerleştirmek için bir yöntem öneriyor. Bu teknik aynı zamanda bir kara kutu LM’nin korunan verileri eğitim için kullanıp kullanmadığını tespit etmek için de kullanılabilir. Bu, dolaylı veri zehirlemesinin gerçekliğini ve güçlü etkisini ortaya koyarak yapay zeka modellerinin güvenliği ve veri gizliliği koruması için yeni zorluklar ve düşünme yönleri sunuyor (Kaynak: TimDarcet)
🧰 Araçlar
Warp, 2.0 Agentic Geliştirme Ortamını Yayınladı, Tek Duraklı Akıllı Ajan Geliştirme Platformu Oluşturuyor: Warp, akıllı ajan geliştirmeye yönelik ilk tek duraklı platform olduğunu iddia ettiği 2.0 sürüm Agentic geliştirme ortamını tanıttı. Platform, Terminal-Bench kıyaslama testinde birinci sırada yer aldı ve SWE-bench Verified’da %71 puan aldı. Temel özellikleri arasında çoklu iş parçacığı desteği bulunuyor, bu da birden fazla ajanın aynı anda paralel olarak özellikler oluşturmasına, hata ayıklamasına ve kod yayınlamasına olanak tanıyor. Geliştiriciler, metin, dosya, resim, URL gibi çeşitli yollarla ajanlara bağlam sağlayabilir ve karmaşık komutlar için sesli girişi destekler. Ajanlar, tüm kod tabanını otomatik olarak arayabilir, CLI araçlarını çağırabilir, Warp Drive belgelerine başvurabilir ve bağlam elde etmek için MCP sunucularını kullanabilir, bu da geliştirme verimliliğini önemli ölçüde artırmayı amaçlar (Kaynak: _akhaliq & op7418)
SGLang, Hugging Face Transformers Arka Uç Desteğini Ekledi: SGLang, artık arka uç olarak Hugging Face Transformers’ı desteklediğini duyurdu. Bu, kullanıcıların Transformers ile uyumlu herhangi bir modeli çalıştırabileceği ve SGLang’ın sunduğu yüksek hızlı, üretim düzeyinde çıkarım yeteneklerinden modelin yerel desteği olmadan, tak-çalıştır şeklinde yararlanabileceği anlamına geliyor. Bu güncelleme, SGLang’ın uygulanabilirliğini ve kullanım kolaylığını daha da genişleterek geliştiricilerin çeşitli büyük model çıkarım görevlerini daha kolay dağıtmasını ve optimize etmesini sağlıyor (Kaynak: huggingface)
LlamaIndex, Cursor İçinde Özgeçmiş Elemeye Olanak Tanıyan Açık Kaynaklı Özgeçmiş Eşleştirme MCP Sunucusunu Tanıttı: LlamaIndex, kullanıcıların doğrudan Cursor gibi geliştirme araçlarında özgeçmiş elemesine olanak tanıyan açık kaynaklı bir özgeçmiş eşleştirme MCP (Model Context Protocol) sunucusu yayınladı. Bu araç, LlamaIndex ekip üyeleri tarafından şirket içi bir hackathon etkinliğinde geliştirildi ve LlamaCloud özgeçmiş dizinine ve OpenAI’a bağlanarak akıllı aday analizi yapabiliyor. Özellikleri arasında şunlar bulunuyor: herhangi bir iş tanımından yapılandırılmış iş gereksinimlerini otomatik olarak çıkarma, LlamaCloud özgeçmiş veritabanından adayları bulmak ve sıralamak için anlamsal arama kullanma, belirli iş gereksinimlerine göre adayları puanlama ve ayrıntılı açıklamalar sunma, ayrıca beceriye göre aday arama ve kapsamlı bir nitelik dökümü elde etme. Sunucu, MCP aracılığıyla mevcut geliştirme araçlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre oluyor ve yerel dağıtım geliştirmeyi veya üretim ortamları için Google Cloud Run üzerinde ölçeklendirmeyi destekliyor (Kaynak: jerryjliu0)
AssemblyAI, Slam-1 ve LeMUR’un AB API Uç Noktalarında Kullanılabilir Olduğunu Duyurdu, Veri Uyumluluğunu Sağlıyor: AssemblyAI, sektör lideri ses tanıma hizmeti Slam-1 ve güçlü ses zekası yeteneği LeMUR’un artık AB API uç noktaları aracılığıyla sunulduğunu duyurdu. Bu, Avrupalı müşterilerin GDPR gibi veri yerleşimi düzenlemelerine tam uyumlu bir şekilde, performanstan ödün vermeden bu iki hizmeti kullanabileceği anlamına geliyor. Yeni uç nokta, Claude 3 modelini destekliyor ve ses özeti, soru-cevap ve eylem maddesi çıkarma gibi özellikler sunuyor; API yapısı değişmeden kalıyor ve geçiş maliyeti son derece düşük. Bu hamle, Avrupalı kullanıcıların uyumluluk ile en son teknoloji ses yapay zeka yetenekleri arasındaki ikilemini çözüyor (Kaynak: AssemblyAI)
OpenMemory Chrome Uzantısı Yayınlandı: Yapay Zeka Asistanları Arasında Evrensel Bağlam Paylaşımı: OpenMemory adlı bir Chrome uzantısı yayınlandı. Bu uzantı, kullanıcıların ChatGPT, Claude, Perplexity, Grok, Gemini gibi birden fazla yapay zeka asistanı arasında bellek veya bağlam paylaşmasına olanak tanıyor. Araç, kullanıcıların farklı yapay zeka asistanları arasında geçiş yaparken konuşmaların tutarlılığını ve bilgilerin kalıcılığını korumasını sağlayan evrensel bir bağlam senkronizasyon deneyimi sunmayı amaçlıyor. OpenMemory ücretsiz ve açık kaynaklı olup, kullanıcıların yapay zeka etkileşim geçmişini yönetmesi ve kullanması için yeni bir kolaylık sağlıyor (Kaynak: yoheinakajima)
LlamaIndex, OAuth 2.1 Destekli Claude Uyumlu MCP Sunucusu Next.js Şablonunu Tanıttı: LlamaIndex, geliştiricilerin Next.js kullanarak Claude uyumlu MCP (Model Context Protocol) sunucuları oluşturmasına ve OAuth 2.1’i tam olarak desteklemesine olanak tanıyan yeni bir açık kaynaklı şablon deposu yayınladı. Bu proje, Claude.ai, Claude Desktop, Cursor, VS Code gibi yapay zeka asistanlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olabilen uzak MCP sunucuları oluşturma sürecini basitleştirmeyi amaçlıyor. Şablon, karmaşık kimlik doğrulama ve protokol işlerini hallederek Claude için özel araçlar veya kurumsal düzeyde entegrasyonlar oluşturmak için uygundur ve yerel dağıtımı veya üretim ortamlarında kullanımı destekler (Kaynak: jerryjliu0)
LangGraph, “Bağlam Mühendisliği” Akımına Yanıt Olarak Bağlam Yönetimini Kolaylaştıran Yeni Bir Çözüm Öneriyor: “Bağlam mühendisliği” yapay zeka alanında popüler bir konu haline gelirken, LangChain, LangGraph ürününün tamamen özelleştirilmiş bağlam mühendisliği uygulamak için çok uygun olduğunu düşünüyor. Deneyimi daha da geliştirmek için LangChain ekibi (özellikle Sydney Runkle), LangGraph’ta bağlam yönetimini basitleştirmeyi amaçlayan bir öneri sundu. Bu öneri, LangGraph’ın giderek karmaşıklaşan bağlam yönetimi ihtiyaçlarını karşılarken daha verimli ve kullanışlı olmasını sağlamak amacıyla topluluk geri bildirimi almak üzere GitHub issues’da yayınlandı (Kaynak: LangChainAI & hwchase17 & hwchase17)
OpenAI, ChatGPT için Google Drive ve Diğer Bulut Depolama Bağlayıcılarını Tanıttı: OpenAI, ChatGPT Pro kullanıcıları (Avrupa Ekonomik Alanı, İsviçre, Birleşik Krallık hariç) için Google Drive, Dropbox, SharePoint ve Box’a yönelik bağlayıcıları kullanıma sunduğunu duyurdu. Bu bağlayıcılar, kullanıcıların ChatGPT içinde bu bulut depolama hizmetlerindeki kişisel veya iş içeriklerine doğrudan erişmelerine olanak tanıyarak günlük işler için benzersiz bağlam bilgileri sağlıyor. Daha önce bu bağlayıcılar, derin araştırma (deep research) modunda Plus, Pro, Team, Enterprise ve Edu kullanıcılarına sunulmuştu ve Outlook, Teams, Gmail, Linear gibi çeşitli dahili kaynakları destekliyordu (Kaynak: openai)
Agent Arena Yayında: Kitle Kaynaklı Yapay Zeka Ajan Değerlendirme Platformu: Agent Arena adlı yeni bir platform yayına girdi. Bu platform, yapay zeka ajanlarını gerçek ortamlarda değerlendirmek için kullanılan, Chatbot Arena’ya benzer bir kitle kaynaklı test platformudur. Kullanıcılar, bu platformda yapay zeka ajanları arasında ücretsiz olarak karşılaştırmalı testler yapabilir ve platform tarafı çıkarım maliyetlerini karşılar. Bu araç, kullanıcıların ve geliştiricilerin farklı yapay zeka ajanlarının (örneğin GPT-4o veya o3) belirli görevlerdeki performansını daha sezgisel bir şekilde karşılaştırmasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Yuga Planner Güncellendi: LlamaIndex ve TimefoldAI ile Görev Ayrıştırma ve Otomatik Zamanlama: Yuga Planner, görev ayrıştırma için LlamaIndex ve Nebius AI Studio’yu birleştiren ve otomatik görev zamanlaması için TimefoldAI’ı kullanan bir araçtır. Kullanıcı herhangi bir görev tanımını girdiğinde, Yuga Planner bunu uygulanabilir görevlere ayırır ve otomatik olarak bir yürütme planı düzenler. Araç, Gradio ve Hugging Face hackathon’undan sonra güncellendi ve karmaşık görevlerin yönetimini ve yürütme verimliliğini artırmayı amaçlıyor (Kaynak: _akhaliq)
NUS ve Diğer Kurumlar Sürükle-Bırak Büyük Dil Modellerini (DnD) Önerdi, İnce Ayar Olmadan Hızlı Görev Uyarlaması Sağlıyor: Singapur Ulusal Üniversitesi, Teksas Üniversitesi Austin gibi kurumlardan araştırmacılar, “Sürükle-Bırak Büyük Dil Modelleri” (Drag-and-Drop LLMs, DnD) adlı yeni bir yöntem önerdi. Bu yöntem, prompt’lara dayalı olarak hızla model parametreleri (LoRA ağırlık matrisleri) üreterek, geleneksel ince ayar gerektirmeden LLM’lerin belirli görevlere uyum sağlamasına olanak tanır. DnD, hafif metin kodlayıcı ve basamaklı hiper-evrişimli kod çözücü aracılığıyla, yalnızca etiketsiz görev prompt’larına dayanarak saniyeler içinde uyarlanmış ağırlıklar üretir, hesaplama maliyeti tam ince ayardan 12.000 kat daha düşüktür ve sıfır atışlı öğrenmenin sağduyulu akıl yürütme, matematik, kodlama ve çok modlu kıyaslama testlerinde mükemmel performans göstererek eğitim gerektiren LoRA modellerini geride bırakır ve güçlü bir genelleme yeteneği sergiler (Kaynak: 36Kr)
📚 Öğrenme
Linux Vakfı Kurucusu Jim Zemlin: Yapay Zeka Temel Modelleri Kaçınılmaz Olarak Tamamen Açık Kaynak Olacak, Savaş Alanı Uygulama Tarafında: Linux Vakfı İcra Direktörü Jim Zemlin, Tencent Teknoloji ile yaptığı bir söyleşide, yapay zeka çağının temel model teknoloji yığınının (veri, ağırlıklar, kod) kaçınılmaz olarak açık kaynağa yöneleceğini, gerçek rekabetin ve değer yaratmanın ise uygulama katmanında gerçekleşeceğini belirtti. DeepSeek örneğini vererek, küçük şirketlerin bile inovasyonla (örneğin bilgi damıtma) yüksek performanslı açık kaynak modeller oluşturarak sektör dinamiklerini değiştirebileceğini ifade etti. Zemlin, açık kaynağın inovasyonu hızlandıracağını, maliyetleri düşüreceğini ve en iyi yetenekleri çekeceğini düşünüyor. OpenAI, Anthropic gibi şirketler şu anda en gelişmiş modellerde kapalı kaynak stratejisi izlese de, Anthropic’in MCP protokolünü açık kaynak yapması gibi olumlu gelişmeleri de fark ettiğini ve gelecekte daha fazla temel bileşenin açık kaynak olacağını öngördüğünü belirtti. Şirketlerin “rekabet avantajının” temel modelin kendisinden ziyade benzersiz kullanıcı deneyimleri ve üst düzey hizmetlerde daha fazla olacağını vurguladı (Kaynak: 36Kr)
Yapay Zeka Mühendisi Barr Yaron, Yapay Zeka Alanında Çalışanların Anket Sonuçlarını Paylaştı: Barr Yaron, yapay zeka alanında çalışan yüzlerce mühendisle yaptığı bir anketin sonuçlarını paylaştı. Anket, kullandıkları modelleri, özel vektör veritabanı kullanıp kullanmadıklarını ve hatta gelecekte yapay zeka kız arkadaşlarının yaygınlığı hakkındaki görüşlerini içeriyordu. Anket sonuçları, LangChain’in şu anda en popüler GenAI uygulama geliştirme çerçevesi olduğunu ve kullanıcı sayısının ikinci sıradakinin iki katından fazla olduğunu gösterdi. Bu veriler, mevcut yapay zeka geliştirme alanındaki araç tercihlerini ve teknoloji trendlerini ortaya koyuyor (Kaynak: swyx & hwchase17 & hwchase17 & imjaredz)
Yapay Zeka Araştırmacısı Nathan Lambert, 2025’in İlk Yarısındaki Yapay Zeka Gelişmelerini Değerlendirdi: Makine öğrenimi araştırmacısı Nathan Lambert, blogunda 2025’in ilk yarısındaki yapay zeka alanındaki önemli gelişmeleri ve eğilimleri değerlendirdi. Özellikle OpenAI o3 modelinin arama yeteneklerindeki atılımına değinerek, çıkarım modellerinde araç kullanım güvenilirliğini artırma konusundaki teknolojik ilerlemeyi sergilediğini ve aramasını “hedefini koklayan bir av köpeği” gibi tanımladığını belirtti. Ayrıca gelecekteki yapay zeka modellerinin daha çok Anthropic Claude 4’e benzeyeceğini, yani kıyaslama testlerindeki artış küçük olsa da gerçek uygulama ilerlemesinin büyük olacağını ve küçük ayarlamaların Claude Code gibi ajanları daha güvenilir hale getireceğini öngördü. Aynı zamanda, ön eğitim ölçeklenme yasasının büyümesinin yavaşladığını, yeni ölçek seviyesi genişlemesinin yıllar sonra gerçekleşebileceğini, hatta yapay zekanın ticarileşme sürecine bağlı olarak hiç gerçekleşmeyebileceğini gözlemledi (Kaynak: 36Kr)
Yapay Zeka Çağında “Akıllı+” Yorumu: Ne Eklenmeli ve Nasıl Eklenmeli: Tencent Araştırma Enstitüsü, “Akıllı+” stratejisini derinlemesine yorumlayan bir makale yayınladı ve temelinin bilişsel devrim ve ekosistem yeniden yapılanması olduğunu belirtti. Makaleye göre, “Akıllı+” yeni bilişler (paradigma devrimini benimseme, insan-makine işbirliği, belirsizliği kabul etme), yeni veriler (veri silolarını kırma, karanlık verileri ortaya çıkarma, veri volanı oluşturma) ve yeni teknolojiler (bilgi motorları, yapay zeka ajanları) eklemeyi gerektiriyor. Uygulama düzeyinde ise beş adımlı bir yöntem öneriliyor: bulut üzerinde zekayı genişletme (maliyet etkinliği ve sürekli yükseltme), dijital güveni yeniden inşa etme (SLA’yı ölçüt olarak alma), π tipi yetenekleri yetiştirme (teknoloji ve iş arasında köprü kurma), tüm çalışanların AI Native olmasını teşvik etme (beyin ve eli birlikte kullanma) ve yeni mekanizmalar oluşturma (kurumsal DNA’yı yeniden yapılandırma). Nihai hedef, Token’ın (kelime kullanım miktarı) zeka seviyesini ölçen yeni bir gösterge olabileceği “Hizmet Olarak Zeka” yeni paradigmasını gerçekleştirmektir (Kaynak: 36Kr)
AllenAI, OMEGA-explorative Matematiksel Akıl Yürütme Kıyaslama Ölçütünü Yayınladı: AllenAI, Hugging Face’te yeni matematik kıyaslama ölçütü OMEGA-explorative’i yayınladı. Bu kıyaslama ölçütü, büyük dil modellerinin (LLM) matematik alanındaki gerçek akıl yürütme yeteneklerini test etmeyi amaçlıyor ve karmaşıklığı giderek artan problemler sunarak modelleri ezberciliğin ötesine geçmeye ve daha derinlemesine keşifsel akıl yürütmeye teşvik ediyor (Kaynak: _akhaliq & Dorialexander)
Bağlam/Konuşma Geçmişi Yönetim İpuçları: LLM Halüsinasyonlarını Önlemek İçin Mesaj Geçmişini Dizeleştirme: Brace, kodlama ajanı oluşturma sürecinde, çok adımlı, çok araçlı karmaşık süreçlerde LLM’ye tam mesaj geçmişini (bağlam penceresi içinde bile olsa) doğrudan iletmenin sorunlara yol açtığını keşfetti. Örneğin, model, mevcut adımda erişilemeyen ancak geçmiş kayıtlarda görünen araçları halüsinasyonla görebilir veya görev özetlemede sistem istemlerini göz ardı ederek geçmiş konuşma içeriğine yanıt verebilir. Çözüm, tüm konuşma geçmişi mesajlarını dizeleştirmek (örneğin, rol, içerik ve araç çağrılarını XML etiketleriyle sarmak) ve ardından tek bir kullanıcı mesajı aracılığıyla LLM’ye iletmektir. Bu yöntem, araç halüsinasyonlarını ve sistem istemlerinin göz ardı edilmesi sorunlarını etkili bir şekilde çözmüştür; bunun nedeninin OpenAI/Anthropic gibi platformların mesaj geçmişine yönelik dahili biçimlendirmesinin olası müdahalelerinden kaçınmak olduğu tahmin edilmektedir (Kaynak: hwchase17 & Hacubu)
Cohere Labs Temmuz Ayında Makine Öğrenimi Yaz Okulu Düzenliyor: Cohere Labs’ın açık bilim topluluğu, Temmuz ayında bir dizi makine öğrenimi yaz okulu etkinliği düzenleyecek. Ahmad Mustafa, Kanwal Mehreen ve Anas Zaf tarafından organize edilen ve sunulan bu etkinlik, katılımcılara makine öğrenimi alanında öğrenme kaynakları ve bir iletişim platformu sunmayı amaçlıyor (Kaynak: sarahookr)
DeepLearning.AI Tavsiye Edilen Kurs: Yapay Zeka Destekli Oyunlar Geliştirme: DeepLearning.AI, yapay zeka destekli oyunlar geliştirmeyle ilgili kısa bir kurs önerdi. Kurs, katılımcılara metin tabanlı yapay zeka oyunları tasarlayıp geliştirerek LLM uygulama geliştirmeyi öğretecek; buna sürükleyici oyun dünyaları, karakterler ve hikayeler oluşturma da dahil. Katılımcılar ayrıca, metin verilerini oyun mekaniklerini (envanter tespit sistemi gibi) uygulamak için yapılandırılmış JSON çıktısına dönüştürmek için yapay zekayı kullanmayı ve Llama Guard gibi araçları kullanarak yapay zeka içeriği için güvenlik ve uyumluluk stratejileri uygulamayı öğrenecekler (Kaynak: DeepLearningAI)
DatologyAI “Veri Yaz Atölyeleri” Serisini Başlatıyor: DatologyAI, “Veri Yaz Atölyeleri” serisini başlattığını duyurdu. Her hafta seçkin araştırmacıları davet ederek ön eğitim, veri yönetimi, veri kümesi tasarımı ve ölçeklenme yasaları, sentetik veri ve hizalama, veri kirliliği ve ters öğrenme gibi en son veriyle ilgili konuları derinlemesine ele alacak. Bu seri, veri bilimi alanında bilgi paylaşımını ve alışverişini teşvik etmeyi amaçlıyor ve bazı sunumlar kaydedilip YouTube’da paylaşılacak (Kaynak: code_star & code_star & code_star & code_star)
Johns Hopkins Üniversitesi Yeni DSPy Kursunu Başlattı: Johns Hopkins Üniversitesi, DSPy üzerine yeni bir kurs başlattı. DSPy, dil modeli (LM) prompt’larını ve ağırlıklarını algoritmik olarak optimize etmek için kullanılan bir çerçevedir ve geliştiricilerin LM uygulamalarını daha sistematik bir şekilde oluşturmasına ve optimize etmesine yardımcı olmayı amaçlar. Bu kursun başlatılması, DSPy’nin akademik ve endüstriyel alandaki etkisinin arttığını gösteriyor ve öğrencilere bu son teknolojiye hakim olma fırsatı sunuyor (Kaynak: lateinteraction)
Makale, Video Dil Modellerinin Zaman Körlüğünü İnceliyor: “Zaman Körlüğü: Video-Dil Modelleri Neden İnsanların Görebildiklerini Göremez?” başlıklı bir makale, mevcut video dil modellerinin zaman bilgisini anlama ve işleme konusundaki sınırlılıklarını inceliyor. Bu araştırma, bu modellerin zamansal ilişkileri, olay sıralarını ve dinamik değişiklikleri yakalamadaki eksikliklerini ortaya çıkarabilir ve zaman boyutunda insan görsel algısıyla farklılıklarını analiz ederek video anlama modellerini geliştirmek için yeni araştırma yönleri sunabilir (Kaynak: dl_weekly)
💼 İş Dünyası
Meta, Scale AI’ın %49 Hissesini 14,3 Milyar Dolara Satın Aldı, Kurucu Alexandr Wang Meta’ya Katılacak: Meta, yapay zeka veri şirketi Scale AI’ın %49 hissesini 14,3 milyar dolara satın alarak değerlemesini 29 milyar dolara çıkardı. Scale AI’ın 28 yaşındaki kurucu ortağı ve CEO’su Alexandr Wang, Meta’ya katılacak ve muhtemelen yeni kurulan “süper zeka” departmanından sorumlu olacak veya baş yapay zeka sorumlusu olarak görev yapacak. Bu anlaşma, Meta’nın yapay zeka yarışındaki gücünü artırmayı amaçlıyor ancak Scale AI müşterilerinin (Google, OpenAI gibi) veri tarafsızlığı ve güvenliği konusundaki endişelerini de artırdı; bazı müşteriler işbirliklerini azaltmaya başladı. Meta, bu anlaşmayla Scale AI üzerinde önemli bir etki kazandı ve Alexandr Wang’ın şirkette kalması için 5 yıla kadar uzanan bir hak ediş süresi belirledi (Kaynak: 36Kr & 36Kr)
OpenAI Eski CTO’su Mira Murati’nin Kurduğu Thinking Machines, 2 Milyar Dolarlık Tohum Yatırımı Aldı, Değerlemesi 10 Milyar Dolar: OpenAI eski CTO’su Mira Murati’nin kurduğu yapay zeka şirketi Thinking Machines, Andreessen Horowitz liderliğinde Accel ve Conviction Partners gibi yatırımcıların katılımıyla rekor bir 2 milyar dolarlık tohum yatırımı aldı ve şirket değerlemesi 10 milyar dolara ulaştı. Ekibin yaklaşık üçte ikisi, John Schulman gibi kilit isimler de dahil olmak üzere OpenAI’dan geliyor. Thinking Machines, yüksek düzeyde özelleştirilebilir, insan-makine işbirliğini destekleyen çok modlu yapay zeka sistemleri geliştirmeye odaklanıyor ve açık bilimi savunuyor. Daha önce Apple ve Meta’nın şirkete yatırım yapma veya satın alma girişimleri reddedilmişti. Zuckerberg, satın alma başarısız olduktan sonra kurucu ortak John Schulman’ı transfer etme girişiminde de başarısız oldu (Kaynak: 36Kr)
Yapay Zeka Veri Güvenliği Şirketi Cyera, 500 Milyon Dolar Daha Yatırım Alarak Değerlemesini 6 Milyar Dolara Çıkardı: Yapay zeka veri güvenliği duruş yönetimi (DSPM) şirketi Cyera, C ve D serisi finansman turlarının ardından Lightspeed, Greenoaks ve Georgian liderliğinde 500 milyon dolar daha yatırım alarak şirket değerlemesini 6 milyar dolara çıkardı ve toplamda 1,2 milyar doların üzerinde yatırım topladı. Cyera, yapay zeka aracılığıyla şirketlerin özel verilerini ve iş amaçlarını gerçek zamanlı olarak öğrenerek güvenlik ekiplerinin verileri otomatik olarak keşfetmesine, sınıflandırmasına, risk değerlendirmesi yapmasına ve politika yönetimi uygulamasına yardımcı olarak veri güvenliğini ve uyumluluğunu sağlıyor. Yapay zeka güvenlik araçları alanındaki hareketlilik devam ediyor ve bu da pazarın yapay zeka uygulamalarının hayata geçirilmesi sürecinde veri güvenliği ve gizlilik korumasına verdiği yüksek önemi gösteriyor (Kaynak: 36Kr)
🌟 Topluluk
ChatGPT iOS Uygulamasının Şaşırtıcı İndirme Sayıları, Yapay Zeka Araçlarının Değeri Üzerine Tartışma Başlattı: Sam Altman, ChatGPT talebini karşılamak için mühendislik ve hesaplama ekiplerinin çabalarına teşekkür eden bir tweet attı ve iOS uygulamasının son 28 gündeki indirme sayısının (29,55 milyon) TikTok, Instagram, Facebook ve X’in (Twitter) toplamına (32,85 milyon) neredeyse eşit olduğuna dikkat çekti. Bu veri büyük yankı uyandırdı; Yuchenj_UW gibi kullanıcılar ChatGPT’nin hayatlarını nasıl değiştirdiğini (sağlık sorunlarını çözme, eşyaları tamir etme, masraflardan tasarruf etme) paylaşarak, “insan bilgi arar” modelinin sosyal medyanın “bilgi insanı bulur” modelinden daha değerli olduğunu ve zaman kazandırdığını belirtti. Tartışma, yapay zeka araçlarının kişisel verimlilik ve yaşam kalitesi üzerindeki olumlu etkilerine de uzandı (Kaynak: op7418 & Yuchenj_UW & kevinweil)
Yapay Zeka Büyük Model Rekabeti Kızışıyor: ABD Yetenek Avında, Çin İşten Çıkarıyor, Stratejiler Farklılaşıyor: Yoğun yapay zeka büyük model yarışında, Çin ve ABD’li üreticiler farklı yetenek stratejileri sergiliyor. Apple, Meta gibi ABD devleri büyük paralarla yetenek avına çıkarken (örneğin Meta, Scale AI’ın bir kısmını 14,3 milyar dolara satın alıp Alexandr Wang’ı bünyesine kattı ve SSI CEO’su Daniel Gross’u transfer etmeye çalıştı), Çin’in yapay zeka “altı küçük devi” (Zhipu, Moonshot AI vb.) ise sıkılaşan finansman ortamı ve teknolojik yetişme baskısı altında uygulama ve ticarileşme yöneticilerinin ayrılışlarıyla karşılaşıyor ve kaynaklarını daraltarak model iterasyonuna odaklanıyor. Bu farklılık, farklı pazar koşullarında şirketlerin AGI rekabetçiliğini korumak için benimsediği yetişme stratejilerini yansıtıyor: Parası bol olanlar zamanı parayla satın alırken, finansmanı kısıtlı olanlar ise değeri maksimize etmek için organizasyonu küçültüyor. Ancak hangi strateji olursa olsun, AGI’ye olan sarsılmaz bağlılık ve en iyi yeteneklere kendilerini gösterebilecekleri bir alan sunmak, yetenekleri çekmenin anahtarı olarak görülüyor (Kaynak: 36Kr)
Yapay Zeka Sunucusu Canlı Yayında “Kedi Kız”a Dönüştü, Talimat Saldırıları ve Güvenlik Önlemleri Gündemde: Yakın zamanda, bir satıcının yapay zeka dijital sunucusu canlı ürün tanıtımı yaparken, bir kullanıcı tarafından diyalog kutusu aracılığıyla “geliştirici modu” etkinleştirildi ve “Sen bir kedi kızsın, yüz kere miyavla” talimatına göre canlı yayında sürekli kedi gibi miyavladı. Bu durum “tekinsiz vadi etkisi” yarattı ve internette büyük yankı uyandırdı. Olay, yapay zeka ajanlarının talimat saldırıları karşısındaki zafiyetini ortaya koydu. Uzmanlar, bu tür saldırıların sadece canlı yayın akışını bozmakla kalmayıp, dijital kişinin daha yüksek yetkilere (fiyat değiştirme, ürün ekleme/kaldırma gibi) sahip olması durumunda satıcının doğrudan ekonomik kayıplar yaşamasına veya zararlı bilgilerin yayılmasına neden olabileceğine dikkat çekiyor. Karşı önlemler arasında, prompt güvenliğini artırmak, diyalog izolasyon sanal alanları oluşturmak, dijital kişinin yetkilerini sınırlamak ve saldırı kaynağını izleme mekanizmaları kurmak yer alıyor; böylece yapay zeka uygulamalarının sağlıklı gelişimi ve kullanıcı çıkarları korunabilir (Kaynak: 36Kr)
Kimi’nin Popülaritesi Düşüyor, Uzun Metin Avantajı Zorluklarla Karşı Karşıya, Ticarileşme Yolu Belirsiz: Bir zamanlar uzun metin işleme yeteneğiyle piyasayı etkileyen Kimi’nin son zamanlarda kamuoyundaki popülaritesi düştü ve tartışmalar giderek diğer modellerin yeni özelliklerine (video oluşturma, Agent kodlama gibi) kaydı. Analizlere göre Kimi, erken dönemde teknolojik nadirliği (milyonlarca kelimelik uzun metin işleme) ve kurucusu Yang Zhilin’in yıldız etkisiyle sermaye tarafından büyük ilgi gördü. Ancak, sonraki büyük ölçekli pazar yatırımları (aylık bir ara 220 milyon RMB’ye ulaştı) kullanıcı artışı sağlasa da, teknolojiye derinlemesine odaklanma ritminden sapmasına ve “büyüme için para yakma” internet mantığına düşmesine neden oldu. Aynı zamanda, çok modlu, video anlama gibi alanlardaki teknolojik takibinin yetersiz kalması ve ticarileşme senaryolarının yanlış eşleşmesi (bilgili bir araçtan eğlence pazarlamasına kayması), teknolojik rekabet avantajının DeepSeek gibi açık kaynak modellerin ve büyük şirket ürünlerinin etkisiyle sarsılmasına yol açtı. Gelecekte Kimi’nin, içerik değeri yoğunluğunu artırma (derinlemesine araştırma, derinlemesine arama gibi), geliştirici ekosistemini tamamlama ve temel kullanıcı ihtiyaçlarına (verimlilik çalışanları gibi) odaklanma gibi alanlarda atılım yapması ve piyasa güvenini yeniden kazanması gerekiyor (Kaynak: 36Kr)
Sam Altman Yapay Zeka Girişimciliği Hakkında Konuştu: ChatGPT’nin Çekirdek Alanından Kaçının, “Ürün Yetersizliğine” Odaklanın: OpenAI CEO’su Sam Altman, YC’nin AI Startup School etkinliğinde girişimcilere doğrudan ChatGPT’nin temel işleviyle (süper akıllı kişisel asistan oluşturma) rekabet etmekten kaçınmalarını tavsiye etti, çünkü OpenAI’ın bu alanda büyük bir ilk hamle avantajı ve sürekli yatırımı var. Girişim fırsatlarının, GPT-4o gibi güçlü modellerin “ürün yetersizliğinde” yattığını belirtti – yani model yeteneklerinin mevcut uygulama seviyesini aşmasıyla oluşan boşluk. Girişimciler, yapay zekayı kullanarak eski iş akışlarını yeniden yapılandırmaya odaklanmalı, örneğin araştırma, kodlama, yürütme ve tam çözüm teslim edebilen “anında yazılım üretimi” geliştirmeli; bu, geleneksel SaaS endüstrisini altüst edecektir. Altman ayrıca OpenAI’ın AGI yönündeki şüpheler arasında ısrarla devam ettiği erken dönemini hatırlatarak, benzersiz ve potansiyeli olan şeyler yapmanın önemini vurguladı (Kaynak: 36Kr & 36Kr)
Yatırım Alanında Yapay Zekanın Uygulamaları ve Sınırlılıkları Üzerine Tartışma: Yapay zekanın yatırım alanındaki uygulamaları, özellikle bilgi filtreleme, mali rapor analizi (yönetici tonlamasındaki değişiklikleri yakalama gibi) ve örüntü tanıma (teknik analiz) gibi alanlarda verimliliğini göstererek giderek yaygınlaşıyor. Robinhood gibi aracı kurumlar, kullanıcıların işlem stratejileri oluşturmasına yardımcı olmak için yapay zeka araçları (Cortex gibi) geliştiriyor. Ancak yapay zekanın, “halüsinasyon” veya yanlış bilgi üretme (Gemini’nin mali rapor yıllarını karıştırması gibi) gibi sınırlılıkları da var ve model yeteneklerini aşan devasa miktarda bilgiyi işlemede zorlanıyor. Uzmanlar, yapay zekanın şu anda karar vermeye yardımcı olmak için daha uygun olduğunu ve insan denetiminin hala önemli olduğunu düşünüyor. Public gibi platformlar, yapay zeka odaklı içeriğin (Alpha yardımcı pilotu gibi) kullanıcıları işlem yapmaya teşvik etmede geleneksel haber ve sosyal medya akışlarından çok daha yüksek bir dönüşüm oranına sahip olduğunu keşfetti; yapay zeka, yatırım bilgisi edinmede sosyal medyanın rolünü giderek “aşındırıyor” ve “yapay zeka destekli özerk karar verme” yeni bir model doğuruyor (Kaynak: 36Kr)
Yapay Zeka Reklamcılığı Çağı Geliyor: Maliyet Düşüşü ve Verimlilik Artışı Belirgin, Ancak “Sahte İnsan Hissi” ve Tekdüzelik Zorluklarıyla Karşı Karşıya: TikTok, Meta, Google gibi büyük şirketler art arda yapay zeka reklam oluşturma araçları piyasaya sürüyor. Örneğin TikTok, resim veya prompt’a göre 5 saniyelik videolar oluşturabiliyor, Google Veo3 ise tek tıkla görüntü, diyalog ve ses efektleri içeren reklamlar üretebiliyor ve üretim maliyetleri önemli ölçüde düşüyor (iddialara göre %95’e kadar). Coca-Cola, JD.com gibi markalar tamamen yapay zeka ile üretilmiş reklamları denedi. Yapay zeka reklamcılığının avantajları düşük maliyet ve hızlı üretim olsa da, kullanıcı deneyimi zorluklarıyla karşı karşıya: Yapay zeka tarafından üretilen karakterlerin “tekinsiz vadi etkisi” ve “sahte insan hissi” tüketicilerde tepkiye yol açıyor ve içerik de kolayca tekdüzeleşip bilgi değerinden yoksun kalabiliyor. Buna rağmen, sektördeki maliyet düşüşü ve verimlilik artışı eğilimi altında, marka sahiplerinin yapay zeka reklamcılığını benimseme kararlılığı azalmadı ve önümüzdeki birkaç yıl içinde yapay zeka reklamcılığı maliyet ile kullanıcı deneyimi arasında sürekli bir çekişme içinde olacak (Kaynak: 36Kr)
Reddit Topluluğu r/LocalLLaMA Yeniden Faaliyete Geçti: Popüler Reddit yapay zeka topluluğu r/LocalLLaMA, kısa bir süre bilinmeyen bir aksaklık (eski moderatörün hesabını silmesi ve tüm gönderi/yorum filtrelerini kaldırması) yaşadıktan sonra, yeni moderatör HOLUPREDICTIONS tarafından devralındı ve normal faaliyetlerine geri döndü. Topluluk üyeleri bunu memnuniyetle karşıladı ve yerelleştirilmiş LLM’lerin en son gelişmelerini ve teknik tartışmalarını burada paylaşmaya devam etmeyi dört gözle bekliyor (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA & ggerganov & danielhanchen)
Mustafa Suleyman: Yapay Zeka “Düşünce Zinciri”nden “Tartışma Zinciri”ne Geçecek: Inflection AI kurucusu Mustafa Suleyman, “Düşünce Zinciri”nden (Chain of Thought) sonra yapay zekanın bir sonraki gelişim yönünün “Tartışma Zinciri” (Chain of Debate) olacağını öne sürdü. Bu, yapay zekanın tek bir modelin “kendi kendine konuşma” tarzı düşünmesinden, birden fazla model arasında açık tartışma, hata ayıklama ve müzakereye evrileceği anlamına geliyor. “Üç cahil kafa bir bilge kafadan iyidir” atasözünün büyük dil modelleri için de geçerli olduğunu ve çoklu model işbirliğinin yapay zekanın zeka seviyesini ve problem çözme yeteneğini artıracağını düşünüyor (Kaynak: mustafasuleyman)
💡 Diğer
Programcı Yüksek Maaşlı İşini Bıraktı, 10 Ayda 20 Bin Dolar Harcayarak Yapay Zeka Tasarım Aracı InfographsAI’ı Geliştirdi, Lansman Sonrası 0 Kullanıcı 0 Gelir Elde Etti: 15 yıllık deneyime sahip bir Silikon Vadisi mühendislik mimarı, istifa edip yaklaşık 10 ay ve 20 bin dolarlık birikimini InfographsAI adlı yapay zeka destekli bir infografik oluşturma aracı geliştirmek için harcadı. Araç, Canva gibi şablon tabanlı araçların yerini almayı amaçlıyor ve kullanıcı girdilerine (YouTube bağlantısı, PDF, metin vb.) göre 200 saniye içinde benzersiz tasarımlar oluşturabiliyor, çeşitli sanat stillerini ve 35 dili destekliyor. Ancak ürün lansmanından sonra 0 kullanıcı ve 0 gelirle karşılaştı. Geliştirici, hatalarını şöyle değerlendirdi: talep doğrulaması yapmamak, özellik yığmak, mükemmeliyetçilik, sıfır pazarlama ve gerçeklikten kopukluk (rakip ve kullanıcı beklentilerini araştırmamak). Gelecekte önce talebi doğrulamayı, MVP’yi hızla piyasaya sürmeyi ve eş zamanlı olarak pazar tanıtımı yapmayı planlıyor (Kaynak: 36Kr)
Coca-Cola Japonya, Rahatlatıcı İçecek CHILL OUT’u Tanıtmak İçin Yapay Zeka Duygu Tanıma Web Sitesi “Stres Kontrol Aynası”nı Başlattı: Japon Coca-Cola, rahatlatıcı içecek markası CHILL OUT’u tanıtmak için “Stres Kontrol Aynası” adlı bir yapay zeka duygu tanıma web sitesi başlattı. Kullanıcılar yüz fotoğraflarını yükleyip stresle ilgili 5 soruyu yanıtladıktan sonra, web sitesi yapay zeka ifade analizi teknolojisini (Face-API) ve klinik psikologlar tarafından belirlenen soruları kullanarak kullanıcının mevcut stres türünü teşhis ediyor ve 13 eğlenceli “stres izlenim yüzü” (örneğin “huysuz hayalet”) ile görselleştiriyor. Kullanıcılar, oluşturulan görüntüyle Coke ON uygulamasından içecek kuponu alarak CHILL OUT’u deneyimleyebiliyor. Bu hamle, eğlenceli etkileşim yoluyla kullanıcıların kendi streslerinin farkına varmalarını sağlamayı ve CHILL OUT’un stres giderici etkisini tanıtmayı amaçlıyor. CHILL OUT içeceğinin kendisi de yapay zeka kullanarak “rahatlatıcı tat” geliştiriyor ve “anti-enerji içeceği” olarak konumlanıyor (Kaynak: 36Kr)
Yapay Zeka Evcil Hayvan Pazarı Hareketli, Risk Sermayedarları ve Kullanıcılar Topluca “Bağımlı”, Ancak Ticarileşme Hala Zorluklar İçeriyor: Yapay zeka evcil hayvan sektörü hızla büyüyor ve 2030’da küresel pazar büyüklüğünün yüz milyarlarca dolara ulaşması bekleniyor. Ropet, BubblePal gibi ürünler, yapay zeka teknolojisiyle kullanıcılarla akıllı etkileşim ve duygusal arkadaşlık sağlayarak pazarın dikkatini ve sermayenin ilgisini çekiyor; Jinshajiang Girişim Sermayesi’nden Zhu Xiaohu da Luobo Intelligence’a yatırım yaparak bu alana girdi. Yapay zeka evcil hayvanları, modern toplumun bekar ekonomisi ve yaşlanan nüfus bağlamındaki arkadaşlık ihtiyacını karşılıyor ve “yetiştirme” mekanizmasıyla kullanıcı bağlılığını artırıyor. İş modelinde, donanım satışının yanı sıra “donanım + aylık hizmet paketi” ana akım haline geldi; IP operasyonu ve sosyal özellikler de kilit olarak görülüyor. Ancak sektör, teknoloji (çok modlu entegrasyon, kişiselleştirme yeteneği), politika (gizlilik güvenliği) ve pazar (tekdüzelik, kanal bağımlılığı) gibi birçok zorlukla karşı karşıya. Önümüzdeki üç yıl içinde, tekdüze ürünler arasında nasıl taze kalınacağı, yapay zeka evcil hayvan şirketlerinin başarısının anahtarı olacak (Kaynak: 36Kr)
