Anahtar Kelimeler：AI eğitim verisi telif hakkı, AlphaGenome, OpenAI donanım intihali, AI üniversite sınav sonuçları, Gemini CLI, RLT yeni yöntem, BitNet b1.58, Biomni ajanı, AI adil kullanım kararı, DNA baz çifti tahmini, Altman intihal iddialarına yanıt, Büyük model matematik yeteneği geliştirme, Terminal AI ajanı ücretsiz kotası
🔥 Odak Noktası
AI Eğitim Verilerinin Telif Hakkında Dönüm Noktası: ABD Mahkemesi, AI’ın Yasal Olarak Satın Alınan Kitapları Eğitim İçin Kullanmasının “Adil Kullanım” Olduğuna Karar Verdi: ABD Federal Mahkemesi, Anthropic’e karşı açılan bir davada, AI şirketlerinin yasal olarak satın alınmış yayınlanmış kitapları büyük dil modellerini eğitmek için kullanmasının “adil kullanım” kapsamına girdiğine ve yazarların önceden onayının gerekmediğine karar verdi. Mahkeme, AI eğitiminin orijinal eserin “dönüştürücü bir kullanımı” olduğunu, orijinal eserin pazarını doğrudan ikame etmediğini ve teknolojik yenilik ile kamu yararına olduğunu belirtti. Ancak mahkeme, korsan kitapların eğitim için kullanılmasının adil kullanım teşkil etmediğine ve Anthropic’in bu nedenle hala sorumlu tutulabileceğine de karar verdi. Bu karar, 2015 Google Books davası emsaline dayanmakta olup, AI eğitim verilerinin telif hakkı riskini azaltmada önemli bir adım olarak görülmekte ve diğer benzer davaların (OpenAI ve Meta’ya karşı açılan davalar gibi) görülmesini etkileyebilir. Daha önce Meta şirketi, benzer bir telif hakkı davasında da lehine bir karar almıştı; hakim, davacıların Meta’nın kitaplarını AI modellerini eğitmek için kullanmasının ekonomik zarara yol açtığını yeterince kanıtlayamadığına karar vermişti. Bu kararlar, AI endüstrisine veri toplama ve kullanma konusunda daha net yasal rehberlik sağlamakta, ancak yasal olarak veri toplamanın önemini vurgulamaktadır. (Kaynak: 量子位, DeepLearning.AI Blog, wiredmagazine)
Google DeepMind, AlphaGenome’u Yayınladı: AI “Mikroskobu” Milyonlarca DNA Baz Çifti Gen Varyasyonu Etkisini Tahmin Ediyor: Google DeepMind, 1 milyon baz çiftine kadar DNA dizilerini girdi olarak alabilen, binlerce moleküler özelliği tahmin edebilen ve gen varyasyonlarının etkisini değerlendirebilen AI modeli AlphaGenome’u tanıttı. Model, 20’den fazla genom tahmin kıyaslama testinde lider performans gösterdi. AlphaGenome, yüksek çözünürlüklü uzun dizi bağlam işleme, kapsamlı çok modlu tahmin, verimli varyasyon puanlaması ve yeni bir birleştirme bağlantı modeli gibi özelliklere sahip. Tek bir modelin eğitimi sadece 4 saat sürüyor ve hesaplama bütçesi orijinal Enformer modelinin yarısı kadar. Bu model, bilim insanlarının gen düzenlemesini anlamalarına, hastalıkların (özellikle nadir hastalıkların) anlaşılmasını hızlandırmalarına, sentetik biyoloji tasarımına rehberlik etmelerine ve temel araştırmaları ilerletmelerine yardımcı olmayı amaçlıyor. Şu anda ticari olmayan araştırmalar için API aracılığıyla bir önizleme sürümü sunulmakta olup, gelecekte tam sürümünün yayınlanması planlanmaktadır. (Kaynak: 36氪, Google, demishassabis)
OpenAI Donanım “İntihal Skandalı” Tartışması Büyüyor, Altman IYO Davasını Reddetmek İçin E-postaları Açıkladı: AI donanım girişimi IYO’nun, OpenAI ve satın aldığı donanım şirketi io’yu (eski Apple tasarımcısı Jony Ive tarafından kurulan) ticari marka ihlali ve ürün kopyalama ile suçlamasına karşılık, OpenAI CEO’su Altman sosyal medyada yaptığı açıklamada, IYO’nun davasının “aptalca, hayal kırıklığı yaratıcı ve tamamen yanlış” olduğunu belirtti. Altman, IYO kurucusu Jason Rugolo’nun dava öncesinde OpenAI’den 10 milyon dolarlık yatırım veya satın alma talebinde bulunduğunu ve OpenAI’nin io’yu satın aldığını duyurmasından sonra bile fikri mülkiyetini paylaşmak istediğini gösteren e-posta ekran görüntülerini sundu. Altman, IYO’nun yatırım veya satın alma talebi başarısız olduktan sonra dava açtığını düşünüyor. IYO kurucusu ise Altman’ın internette mahkeme kurduğunu iddia ederek ürün adının haklarını savundu. Daha önce mahkeme, IYO’nun geçici yasaklama emrini onaylayarak OpenAI’nin IO logosunu kullanmasını engellemişti. OpenAI tarafı, donanım ürünlerinin IYO’nun özel kulaklık cihazından farklı olduğunu, prototip tasarımının henüz kesinleşmediğini ve en az bir yıl sonra piyasaya sürüleceğini belirtti. (Kaynak: 量子位, 36氪)
AI Büyük Modelleri Üniversite Giriş Sınavında Tekrar Boy Gösterdi, Genel Başarıda Önemli Artış, Matematik Becerilerinde Belirgin İlerleme: GeekPark 2025 Yıllık AI Üniversite Giriş Sınavı Simülasyonu değerlendirme sonuçları, ana akım büyük modellerin (Doubao, DeepSeek R1, ChatGPT o3 gibi) genel başarılarının geçen yıla göre önemli ölçüde arttığını ve en iyi üniversitelere girme potansiyeli gösterdiğini ortaya koydu. Tahmini birinci olan Doubao’nun Shandong eyaletinde ilk 900’e girebileceği öngörülüyor. AI’ın sözel ve sayısal alanlardaki dengesizliği azalırken, sayısal alanlardaki ortalama puanlar daha hızlı arttı ve matematik en belirgin ilerleme kaydeden ders oldu; ortalama puan 84,25 puan artarak Çince ve İngilizce’yi geride bıraktı. Çok modlu yetenekler, özellikle fizik ve coğrafya gibi çok sayıda resimli soru içeren derslerde fark yaratan kilit faktör oldu. AI, karmaşık akıl yürütme ve hesaplamalarda üstün performans gösterse de, görsel bilgilerin karmaşık olduğu basit sorularda (örneğin bir matematik vektör sorusu) hala hata yapabiliyor. Kompozisyon alanında AI, yapısı bütün, argümanları zengin metinler yazabiliyor ancak derinlemesine düşünme ve duygusal yankıdan yoksun olduğu için üst düzey başyapıtlar üretemiyor. (Kaynak: 36氪)
🎯 Gelişmeler
Google Gemini 2.5 Pro Destekli Gemini CLI Yayınlandı, Yüksek Ücretsiz Kota İlgi Çekiyor: Google, terminal ortamında çalışan bir AI asistanı olan Gemini CLI’ı resmi olarak yayınladı. Model, Gemini 2.5 Pro’ya dayanıyor. Öne çıkan özelliği, son derece cömert ücretsiz kullanım kotaları sunması: 1 milyon token bağlam penceresi, dakikada 60, günde 1000 model çağrısı desteği. Bu, Anthropic’in Claude Code gibi ücretli araçlarına karşı güçlü bir rekabet oluşturuyor. Gemini CLI, Apache 2.0 açık kaynak lisansını kullanıyor ve kod yazma, hata ayıklama, proje yönetimi, doküman sorgulama ve MCP aracılığıyla diğer Google hizmetlerini (görüntü ve video oluşturma gibi) çağırma özelliklerini destekliyor. Google, genel amaçlı modelinin karmaşık geliştirme görevlerini yerine getirmedeki avantajını vurguluyor ve saf kod modellerinin aksine kısıtlanabileceğini düşünüyor. Topluluk buna büyük ilgi gösterdi ve bunun CLI AI araçlarının yaygınlaşmasını ve rekabeti artıracağını düşünüyor. (Kaynak: 36氪, Reddit r/LocalLLaMA, dotey)
Sakana AI, Yeni RLT Yöntemini Önerdi: 7B Küçük Modelin “Öğretme” Etkisi DeepSeek-R1’i Aştı: Transformer yazarlarından Llion Jones tarafından kurulan Sakana AI, yeni bir pekiştirmeli öğrenme öğretmeni (RLTs) yöntemi önerdi. Bu yöntem, öğretmen modelinin artık sorunları sıfırdan çözmesini değil, bilinen çözümlere dayanarak net adım adım açıklamalar üretmesini, insanlardaki iyi öğretmenlerin “sezgisel” öğretimini taklit etmesini sağlıyor. Deneyler, bu yöntemle eğitilen 7B RLT küçük modelinin akıl yürütme becerilerini öğretmede 671B’lik DeepSeek-R1’den daha etkili olduğunu ve kendisinden 3 kat daha büyük öğrenci modellerini (örneğin 32B) etkili bir şekilde eğitebildiğini, eğitim maliyetini de önemli ölçüde düşürdüğünü gösterdi. Bu yöntem, geleneksel öğretmen modellerinin kendi problem çözme yeteneklerine bağımlı olması, yavaş ve pahalı eğitilmesi sorununu çözmeyi amaçlıyor ve öğretmen eğitimini asıl amacı olan öğrenci modelinin öğrenmesine yardımcı olma ile uyumlu hale getirerek verimliliği artırıyor. (Kaynak: 量子位, SakanaAILabs)
Microsoft ve Diğerleri BitNet b1.58’i Tanıttı, Düşük Hassasiyetli Yüksek Çıkarım Performanslı LLM Elde Edildi: Microsoft, Çin Bilimler Akademisi Üniversitesi ve Tsinghua Üniversitesi’nden araştırmacılar, BitNet b1.58 modelini güncelledi. Bu modelin ağırlıklarının çoğu -1, 0 veya +1 olmak üzere üç değerle sınırlı (parametre başına yaklaşık 1.58 bit) ve 2 milyar parametre ölçeğinde performansı, en iyi tam hassasiyetli modellerle rekabet edebiliyor. Model, miktarlandırma farkındalıklı eğitim, iki aşamalı öğrenme oranı ve ağırlık azalması gibi özenle tasarlanmış eğitim stratejileriyle optimize edildi. 16 popüler kıyaslama testinde hızı ve bellek kullanımı Qwen2.5-1.5B, Gemma-3 1B gibi modellerden daha iyi, ortalama doğruluğu Qwen2.5-1.5B’ye yakın ve Qwen2.5-1.5B’nin 4-bit miktarlandırılmış versiyonundan daha iyi. Bu çalışma, hiperparametrelerin dikkatli bir şekilde ayarlanmasıyla düşük hassasiyetli modellerin de yüksek performans elde edebileceğini gösteriyor ve verimli LLM dağıtımı için yeni fikirler sunuyor. (Kaynak: DeepLearning.AI Blog)
Stanford ve Diğer Kurumlar, Yüzden Fazla Araç ve Veritabanını Entegre Eden Biomni Biyolojik Araştırma Ajanını Tanıttı: Stanford Üniversitesi, Princeton Üniversitesi ve diğer kurumlardan araştırmacılar, geniş kapsamlı biyolojik araştırmalar için tasarlanmış bir AI ajanı olan Biomni’yi tanıttı. Bu ajan, Claude 4 Sonnet’e dayanıyor ve genomik, immünoloji, nörobilim dahil 25 biyoloji uzmanlık alanından 2500 yakın tarihli makaleden çıkarılıp filtrelenen 150 araç, yaklaşık 60 veritabanı ve yaklaşık 100 popüler biyoloji yazılım paketini entegre ediyor. Biomni, soru sorma, hipotez oluşturma, süreç tasarlama, veri kümesi analizi, grafik oluşturma gibi çeşitli görevleri yerine getirebiliyor. CodeAct çerçevesini benimseyerek, sorgulara yanıt vermek için yinelemeli planlama, kod oluşturma ve yürütme kullanıyor ve ara çıktıların makuliyetini değerlendirmek için başka bir Claude 4 Sonnet örneğini yargıç olarak kullanıyor. Lab-bench gibi birçok kıyaslama testi ve gerçek vaka çalışmasında Biomni, tek başına Claude 4 Sonnet ve literatür taramasıyla geliştirilmiş Claude modellerinden daha iyi performans gösterdi. (Kaynak: DeepLearning.AI Blog)
Anthropic, Claude Code İçin Yeni Bir Özellik Sunuyor: AI Destekli Artifacts Oluşturma ve Paylaşma: Anthropic, AI programlama asistanı Claude Code için kullanıcıların “Artifacts” (küçük AI uygulamaları veya araçları olarak anlaşılabilir) oluşturmasına, barındırmasına ve paylaşmasına olanak tanıyan ve Claude’un zekasını doğrudan bu yaratımlara gömebilen yeni bir özellik sundu. Bu, kullanıcıların yalnızca Claude ile kod parçacıkları oluşturmak veya analiz yapmakla kalmayıp, aynı zamanda AI tarafından desteklenen işlevsel uygulamalar da oluşturabileceği anlamına geliyor. Önemli bir özellik, bu AI uygulamaları paylaşıldığında, izleyicilerin kendi Claude hesaplarıyla kimlik doğrulaması yapması ve kullanımlarının yaratıcının değil, izleyicinin kendi abonelik kotasına sayılmasıdır. Bu özellik şu anda beta aşamasında olup tüm ücretsiz, Pro ve Max kullanıcılarına açıktır ve AI uygulaması oluşturma engelini düşürmeyi, AI yeteneklerinin yaygınlaşmasını ve paylaşılmasını teşvik etmeyi amaçlamaktadır. (Kaynak: kylebrussell, Reddit r/ClaudeAI)
Maya Research, Hintçe ve İngilizce Destekli, Hindistan Yerel Aksanına Daha Yakın Ses Tonuna Sahip Veena TTS Modelini Yayınladı: Maya Research, 3B Llama mimarisine dayanan ve Apache 2.0 lisansını kullanan Veena adlı bir metinden sese (TTS) modeli yayınladı. Veena’nın dikkat çeken özelliği, mevcut TTS modellerinin Hindistan yerel telaffuzundaki eksikliklerini gidererek, kod karıştırma (code-mix) senaryoları da dahil olmak üzere Hint aksanlı İngilizce ve Hintçe ses üretebilmesidir. Modelin gecikmesi 80 milisaniyenin altında, ücretsiz Google Colab ortamında çalışabiliyor ve Hugging Face Hub’da kullanıma sunuldu. Ekip, Tamilce, Telugu dili, Bengalce gibi diğer Hint dilleri için aktif olarak destek geliştirdiklerini belirtti. (Kaynak: huggingface, huggingface)
ZhiXiang Weilai (HiDream.ai), Çok Modlu Üretim ve Düzenleme Yeteneklerini Entegre Eden vivago2.0’ı Yayınladı: AI devi Mei Tao tarafından kurulan ZhiXiang Weilai (HiDream.ai), çok modlu AI yaratım aracı vivago2.0’ı piyasaya sürdü. Bu ürün, görüntü oluşturma, görüntüden videoya dönüştürme, AI podcast (dudak senkronizasyonu), efekt şablonları gibi işlevleri bir araya getiriyor ve kullanıcıların ilham paylaşması ve alması için bir yaratıcı topluluk içeriyor. Temel teknolojisi, daha önce açık kaynaklı olarak yayınlanan ve metinden görüntü oluşturma yarışmasında zirveye yerleşen HiDream-I1 (17 milyar parametreli görüntü oluşturma temel modeli) ve HiDream-E1 (etkileşimli görüntü düzenleme modeli) modellerinin geliştirilmiş kapalı kaynaklı sürümlerini entegre eden yepyeni görüntü ajanı HiDream-A1’e dayanıyor. vivago2.0, çok modlu içerik oluşturma engelini düşürmeyi, yüzlerce efekt şablonu sunmayı ve doğal dil konuşması yoluyla görüntü oluşturma ve düzenlemeyi (Image Agent) desteklemeyi amaçlıyor. (Kaynak: 量子位)
Nvidia, RTX 5050 Serisi GPU’ları Piyasaya Sürdü, Masaüstü ve Dizüstü Bilgisayar Sürümlerinde Farklı Bellek Yapılandırmaları: Nvidia, masaüstü ve dizüstü bilgisayar sürümlerini içeren GeForce RTX 5050 serisi GPU’ları resmi olarak duyurdu. Temmuz ayında piyasaya sürülmesi planlanıyor ve Çin’deki masaüstü sürümünün önerilen perakende satış fiyatı 2099 yuan’dan başlıyor. Masaüstü RTX 5050, 2560 Blackwell CUDA çekirdeğine, 8GB GDDR6 belleğe sahip ve maksimum güç tüketimi 130W. Dizüstü bilgisayar sürümü RTX 5050 de 2560 CUDA çekirdeğine sahip ancak daha verimli 8GB GDDR7 bellek ile donatılmış. Nvidia, DLSS 4 teknolojisi ile RTX 5050’nin Cyberpunk 2077 gibi oyunlarda ışın izleme kare hızının 150fps’yi aşabileceğini, RTX 3050’ye kıyasla rasterleştirme performansının ortalama %60 (masaüstü sürümü) ve 2.4 kat (dizüstü bilgisayar sürümü) arttığını iddia ediyor. Bu bellek yapılandırmasındaki farklılaşma, Nvidia’nın farklı pazar segmentlerindeki maliyet ve performans dengeleme stratejisini yansıtıyor. (Kaynak: 量子位)
LM Studio, MCP Protokolü Desteğiyle Güncellendi, Yerel LLM’leri MCP Sunucularına Bağlayabilir: Masaüstü LLM çalıştırma aracı LM Studio, model bağlam protokolü (MCP) desteği ekleyen yeni bir sürüm (0.3.17) yayınladı. Kullanıcılar artık yerel olarak çalışan büyük dil modellerini, harici araçları veya hizmetleri çağırmak gibi MCP uyumlu sunuculara bağlayabilirler. LM Studio, bu güncelleme için program arayüzünü güncelleyerek kullanıcıların MCP hizmetlerini kurmasına ve yapılandırmasına olanak tanıdı ve yerel MCP sunucu işlemlerini otomatik olarak yükleyip yönetebiliyor. Yapılandırmayı kolaylaştırmak için LM Studio, tek tıklamayla içe aktarılabilen MCP sunucu yapılandırma bağlantıları oluşturmak için çevrimiçi bir araç da sunuyor. (Kaynak: multimodalart, karminski3)
Gradio, Hafif Deney İzleme Kütüphanesi Trackio’yu Piyasaya Sürdü: Hugging Face bünyesindeki Gradio ekibi, hafif bir deney izleme ve görselleştirme kütüphanesi olan Trackio’yu yayınladı. Bu araç, 1000 satırdan az Python koduyla yazılmış, tamamen açık kaynaklı ve ücretsiz olup, yerel veya barındırılan kullanımı destekliyor. Trackio, geliştiricilerin makine öğrenimi deneyleri sırasındaki çeşitli metrikleri ve sonuçları daha kolay kaydetmelerine ve izlemelerine yardımcı olarak deney yönetim süreçlerini basitleştirmeyi amaçlıyor. (Kaynak: ClementDelangue, _akhaliq)
OmniGen 2 Yayınlandı: Apache 2.0 Lisanslı SOTA Görüntü Düzenleme ve Çok Fonksiyonlu Görsel Model: Yeni OmniGen 2 modeli, görüntü düzenlemede SOTA (son teknoloji) seviyesine ulaştı ve Apache 2.0 açık kaynak lisansını kullanıyor. Bu model sadece görüntü düzenlemede usta olmakla kalmıyor, aynı zamanda bağlamsal üretim, metinden görüntüye dönüştürme, görsel anlama gibi çeşitli görevleri de yerine getirebiliyor. Kullanıcılar Demo ve modeli doğrudan Hugging Face Hub’da deneyebilirler. (Kaynak: huggingface)
Atlas Mimarisi Önerildi: Uzun Menzilli Bağlam Belleği ile Transformer’a Meydan Okuyor: Yeni önerilen Atlas mimarisi, LLM’lerdeki uzun menzilli bellek sorununu çözmeyi amaçlıyor ve dil modelleme görevlerinde Transformer ve modern doğrusal RNN’lerden daha iyi olduğunu iddia ediyor. Atlas, test sırasında bağlamı nasıl hatırlayacağını öğrenme yeteneğine sahip, Titans modelinin etkili bağlam uzunluğunu artırabiliyor ve BABILong kıyaslama testinde 10 milyon bağlam penceresi uzunluğunda %80’in üzerinde doğruluk elde ediyor. Araştırmacılar ayrıca Atlas fikrine dayalı olarak kesinlikle genelleştirilmiş softmax dikkat mekanizmasına sahip başka bir model serisini tartışıyorlar. (Kaynak: behrouz_ali)
Moondream 2B Görsel Modeli Güncellendi: Gelişmiş Görsel Akıl Yürütme ve UI Anlama, Metin Üretimi %40 Hızlandı: Moondream 2B görsel modeli yeni bir sürüm yayınladı; görsel akıl yürütme, nesne tespiti ve UI anlama konularında iyileştirmeler yapıldı ve metin üretim hızı %40 arttı. Bu, küçük çok modlu modellerin belirli yeteneklerde sürekli olarak optimize edildiğini ve daha verimli ve hassas görsel-dil etkileşimi sağlamayı amaçladığını gösteriyor. (Kaynak: mervenoyann)
Inworld AI ve Modular, Düşük Maliyetli Yüksek Kaliteli TTS Modeli İçin İşbirliği Yaptı: Inworld AI, en son teknoloji TTS maliyetini 20 kat düşürerek milyon karakter başına 5 dolara indirdiğini iddia ettiği yeni bir metinden sese (TTS) modeli duyurdu. Bu model Llama mimarisine dayanıyor ve eğitim ve modelleme kodu açık kaynaklı olacak. İş ortağı Modular, teknoloji işbirliği sayesinde NVIDIA B200 üzerinde en düşük gecikmeli, en hızlı TTS çıkarım platformunu elde ettiklerini ve ortak bir teknik rapor yayınlayacaklarını belirtti. (Kaynak: clattner_llvm)
Higgsfield AI, Soul Modelini Yayınladı: Yüksek Estetik Fotoğraf Üretimine Odaklanıyor: Higgsfield AI, yüksek estetik değer ve moda düzeyinde gerçekçilik sunan Higgsfield Soul adlı yeni bir fotoğraf üretim modeli tanıttı. Model, profesyonel fotoğrafçılıkla karşılaştırılabilecek görüntüler üretmeyi amaçlayan 50’den fazla özenle seçilmiş ön ayar sunuyor ve geleneksel cep telefonu fotoğrafçılığına meydan okuyor. (Kaynak: _akhaliq)
🧰 Araçlar
Gemini CLI: Google Tarafından Sunulan Açık Kaynaklı Terminal AI Ajanı, Günlük 1000 Kez Gemini 2.5 Pro Ücretsiz Çağrısı Sunuyor: Google, kullanıcıların terminalde doğrudan Gemini 2.5 Pro modelini kullanmalarına olanak tanıyan açık kaynaklı bir komut satırı AI ajanı olan Gemini CLI’ı yayınladı. Bu araç, 1 milyon token bağlam penceresi sunuyor ve ücretsiz kullanıcılar günlük olarak 1000’e kadar istek (dakikada 60 kez) kotası alabiliyor. Gemini CLI, kod yazma, hata ayıklama, dosya sistemi G/Ç, web sayfası içeriği anlama, eklentiler ve MCP protokolünü destekleyerek geliştiricilerin yazılımları daha verimli bir şekilde oluşturmasına ve bakımını yapmasına yardımcı olmayı amaçlıyor. Açık kaynak özelliği (Apache 2.0 lisansı) ve yüksek ücretsiz kotası, onu Claude Code gibi mevcut araçlara güçlü bir rakip haline getiriyor ve yerel model desteğini teşvik edebilir. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA, dotey, yoheinakajima)
Anthropic, Claude Code İçin Yeni Bir Özellik Sunuyor: AI Destekli Artifacts Oluşturma ve Paylaşma, Kullanıcılar Kendi Kotalarını Kullanıyor: Anthropic, AI programlama asistanı Claude Code için kullanıcıların “Artifacts” (küçük AI uygulamaları veya araçları olarak anlaşılabilir) oluşturmasına, barındırmasına ve paylaşmasına olanak tanıyan ve Claude’un zekasını doğrudan bu yaratımlara gömebilen yeni bir özellik sundu. Bu, kullanıcıların yalnızca Claude ile kod parçacıkları oluşturmak veya analiz yapmakla kalmayıp, aynı zamanda AI tarafından desteklenen işlevsel uygulamalar da oluşturabileceği anlamına geliyor. Önemli bir özellik, bu AI uygulamaları paylaşıldığında, izleyicilerin kendi Claude hesaplarıyla kimlik doğrulaması yapması ve kullanımlarının yaratıcının değil, izleyicinin kendi abonelik kotasına sayılmasıdır. Bu özellik şu anda beta aşamasında olup tüm ücretsiz, Pro ve Max kullanıcılarına açıktır ve AI uygulaması oluşturma engelini düşürmeyi, AI yeteneklerinin yaygınlaşmasını ve paylaşılmasını teşvik etmeyi amaçlamaktadır. (Kaynak: kylebrussell, Reddit r/ClaudeAI, dotey)
LM Studio, MCP Protokolü Desteğiyle Güncellendi, Yerel LLM’leri MCP Sunucularına Bağlayabilir: Masaüstü LLM çalıştırma aracı LM Studio, model bağlam protokolü (MCP) desteği ekleyen yeni bir sürüm (0.3.17) yayınladı. Kullanıcılar artık yerel olarak çalışan büyük dil modellerini, harici araçları veya hizmetleri çağırmak gibi MCP uyumlu sunuculara bağlayabilirler. LM Studio, bu güncelleme için program arayüzünü güncelleyerek kullanıcıların MCP hizmetlerini kurmasına ve yapılandırmasına olanak tanıdı ve yerel MCP sunucu işlemlerini otomatik olarak yükleyip yönetebiliyor. Yapılandırmayı kolaylaştırmak için LM Studio, tek tıklamayla içe aktarılabilen MCP sunucu yapılandırma bağlantıları oluşturmak için çevrimiçi bir araç da sunuyor. (Kaynak: multimodalart, karminski3)
Superconductor: Mobil Cihazda veya Masaüstünde Claude Code Ajan Takımlarını Yönetme Aracı: Superconductor, kullanıcıların cep telefonu veya dizüstü bilgisayar aracılığıyla birden fazla Claude Code ajanından oluşan bir takımı yönetmesine olanak tanıyan yeni bir araçtır. Kullanıcılar gayri resmi görev biletleri (tickets) yazabilir, her bilet için birden fazla ajan başlatabilir ve her ajanın kendi gerçek zamanlı uygulama önizlemesi bulunur. Geliştiriciler, en iyi performans gösteren ajanın sonuçlarını tek tıklamayla PR (Pull Request) oluşturabilir. Bu araç, çoklu ajan işbirliğini ve kod oluşturma süreçlerini basitleştirmeyi amaçlamaktadır. (Kaynak: full_stack_dl)
Udio, AI Müzik Düzenleme Hassasiyetini Artıran Sessions Özelliğini Tanıttı: AI müzik üretim platformu Udio, standart ve profesyonel sürüm aboneleri için “Sessions” özelliğini kullanıma sundu. Bu özellik, parça düzenleme için yeni bir zaman çizelgesi görünümü sunarak kullanıcıların müziği daha hassas bir şekilde üretmesini ve AI’nın rastgele üretimine olan bağımlılığı azaltmasını sağlıyor. Şu anda Sessions, parçaları genişletmeyi veya düzenlemeyi destekliyor ve gelecekte daha fazla özellik eklenecek. (Kaynak: TomLikesRobots)
Ollama İstemcisi Güncellendi, MCP Entegrasyonunu Destekliyor, GitHub Yıldızı Bini Aştı: Ollama istemcisi güncellendi ve artık araç çağırma işlevini herhangi bir Anthropic MCP sunucusuyla entegre edebiliyor. Bu, kullanıcıların Ollama’nın yerel olarak çalışan modellerinin rahatlığını MCP tarafından sağlanan harici araç yetenekleriyle birleştirebileceği anlamına geliyor. Aynı zamanda, projenin GitHub’daki yıldız sayısı 1000’i aştı. (Kaynak: ollama)
📚 Öğrenme Kaynakları
Andrew Ng, Yeni Bir Kurs Tanıttı: ACP Akıllı Ajan İletişim Protokolü: DeepLearning.AI, IBM Research ile işbirliği içinde akıllı ajan iletişim protokolü (ACP) üzerine kısa bir kurs başlattı. ACP, birleşik bir RESTful arayüzü aracılığıyla ajanlar arası iletişimi standartlaştıran açık bir protokoldür ve çoklu ekiplerin, farklı çerçevelerle çoklu ajan sistemleri oluştururken karşılaştığı entegrasyon zorluklarını çözmeyi amaçlar. Kurs, farklı çerçevelerle (CrewAI, Smoljames gibi) oluşturulmuş ajanları ACP kullanarak nasıl bağlanacağını, sıralı ve hiyerarşik iş akışı işbirliğini nasıl gerçekleştireceğini ve ACP ajanlarını BeeAI platformuna (açık kaynaklı bir ajan kayıt ve paylaşım platformu) nasıl içe aktarılacağını öğretecektir. Katılımcılar, ACP ajanlarının yaşam döngüsünü öğrenecek ve MCP (model bağlam protokolü), A2A (ajandan ajana) gibi protokollerle karşılaştıracaktır. (Kaynak: AndrewYNg)
Johns Hopkins Üniversitesi DSPy Kursu Başlattı: Johns Hopkins Üniversitesi, DSPy üzerine bir kurs açtı. DSPy, LLM istemlerini ve ağırlıklarını algoritmik olarak optimize etmek için kullanılan bir çerçevedir; normalde manuel olarak ayarlanması gereken istem mühendisliği sürecini daha sistematik, programlanabilir modül oluşturma ve optimizasyon sürecine dönüştürür. Shopify CEO’su Tobi Lutke de DSPy’nin bağlam mühendisliği için tercih ettiği araç olduğunu belirtti. (Kaynak: stanfordnlp, lateinteraction)
LM Studio Eğitimi: Açık Kaynaklı Hugging Face Modelleriyle Yerel, Gizli ChatGPT Benzeri Deneyim: Niels Rogge, LM Studio’yu Hugging Face’teki açık kaynaklı modellerle (Mistral 3.2-Small gibi) birleştirerek yerel olarak %100 gizli ve çevrimdışı ChatGPT benzeri bir deneyimin nasıl elde edileceğini gösteren bir YouTube eğitimi yayınladı. Eğitimde GGUF, miktarlandırma gibi kavramlar, modellerin 4-bit miktarlandırmada neden hala büyük yer kapladığı açıklanıyor ve LM Studio’nun OpenAI API ile uyumluluğu gösteriliyor. (Kaynak: _akhaliq)
LlamaIndex, Ajan Belleği Üzerine Çevrimiçi Bir Seminer Düzenleyecek: LlamaIndex, AIMakerspace ile işbirliği içinde ajan belleği üzerine çevrimiçi bir tartışma düzenleyecek. İçerik, kalıcı sohbet geçmişi, statik, olgusal ve vektör blokları kullanarak uzun süreli bellek uygulama, özel bellek uygulama mantığı ve belleğin ne zaman kritik olduğu gibi konuları kapsayacak. Tartışma, geliştiricilerin konuşmalarda gerçek bağlama ihtiyaç duyan ajanlar oluşturmalarına yardımcı olmayı amaçlıyor. (Kaynak: jerryjliu0)
Weaviate Podcast’i RAG Kıyaslamalarını ve Değerlendirmesini Tartışıyor: Weaviate podcast’inin 124. bölümünde, arama değerlendirme alanında önemli katkıları olan Nandan Thakur konuk edilerek, geri getirme artırılmış üretim (RAG) kıyaslamaları ve değerlendirmesi tartışıldı. İçerik, BEIR, MIRACL, TREC ve en son FreshStack gibi kıyaslamaların yanı sıra RAG’deki akıl yürütme, sorgu yazma, döngüsel arama, sayfalandırılmış arama sonuçları, hibrit geri getiriciler gibi birçok konuyu kapsıyor. (Kaynak: lateinteraction)
PyTorch, H100’de Flux Modellerini 2.5 Kat Hızlandıran flux-fast Tarifini Piyasaya Sürdü: PyTorch, karmaşık ayarlamalara gerek kalmadan H100 GPU’da Flux modellerinin çalışma hızını 2.5 kat artırmayı amaçlayan flux-fast adlı basit bir tarif yayınladı. Bu çözüm, yüksek performanslı hesaplamanın uygulanmasını basitleştirmeyi amaçlıyor ve ilgili kod sağlanmıştır. (Kaynak: robrombach)
MLSys 2026 Konferans Bilgileri Açıklandı: MLSys 2026 konferansının 2026 Mayıs ayında Seattle’da (Bellevue) yapılması planlanıyor ve makale gönderim son tarihi bu yıl 30 Ekim. MLSys 2025’in tüm konferans kayıtları resmi web sitesinde ücretsiz olarak izlenebilir. Bu konferans, makine öğrenimi sistemleri alanındaki araştırma ve gelişmelere odaklanmaktadır. (Kaynak: JeffDean)
Stanford CS336 Dersi “Sıfırdan Dil Modelleri Oluşturma” İlgi Görüyor: Stanford Üniversitesi’nde Percy Liang ve diğerleri tarafından verilen CS336 dersi “Sıfırdan Dil Modelleri Oluşturma” (Language Models from Scratch) büyük beğeni topladı. Bu ders, öğrencilerin dil modellerinin teknik ayrıntılarını derinlemesine anlamalarını sağlamayı ve modelleri bizzat oluşturarak araştırmacılar ile teknik ayrıntılar arasındaki kopukluğu gidermeyi amaçlıyor. Ders içeriği ve ödevleri, LLM uzmanı olmak için önemli öğrenme kaynakları olarak kabul ediliyor. (Kaynak: nrehiew_, jpt401)
💼 İş Dünyası
Meta, AI Araştırmalarını Hızlandırmak İçin Scale AI’a 14,3 Milyar Dolar Yatırım Yaptı ve CEO’su Alexandr Wang’ı İşe Aldı: Meta şirketi, AI yeteneklerini güçlendirmek için veri etiketleme şirketi Scale AI ile bir anlaşma yaparak, oy hakkı olmayan %49 hissesini almak üzere 14,3 milyar dolar yatırım yaptı ve kurucusu ve CEO’su Alexandr Wang ile ekibini işe aldı. Alexandr Wang, Meta’nın süper zeka araştırmalarına odaklanan yeni bir laboratuvarından sorumlu olacak. Bu hamle, Meta’nın Llama 4 modelinin beklenen ilgiyi görmemesi ve AI araştırma bölümündeki personel çalkantılarıyla başa çıkmak için Meta’ya en iyi AI yeteneklerini ve büyük ölçekli veri operasyon yeteneklerini kazandırmayı amaçlıyor. Scale AI, fonları inovasyonu hızlandırmak ve bir kısmını hissedarlara dağıtmak için kullanacak; baş strateji sorumlusu Jason Droege geçici CEO olarak görev yapacak. Bu anlaşma, doğrudan bir satın almadan kaçınıldığı için bazı hükümet denetimlerinden kaçınmış olabilir. (Kaynak: DeepLearning.AI Blog)
OpenRouter, a16z ve Menlo Liderliğinde 40 Milyon Dolarlık A Serisi Finansman Turunu Tamamladı: LLM çıkarımı için kontrol düzlemi ve model pazarı olan OpenRouter, a16z ve Menlo Ventures liderliğinde toplam 40 milyon dolarlık tohum ve A serisi finansman turunu tamamladığını duyurdu. OpenRouter, geliştiricilerin çeşitli LLM’leri seçip kullanmaları için birleşik bir arayüz olmayı hedefliyor ve şu anda 400’den fazla model sunarak yıllık 100 katrilyon Token işliyor. Finansman, desteklenen model modalitelerini (görüntü oluşturma, çok modlu etkileşim modelleri gibi) genişletmek, daha akıllı yönlendirme mekanizmalarını (coğrafi yönlendirme, kurumsal düzeyde GPU tahsisi optimizasyonu gibi) uygulamak ve model keşif özelliklerini geliştirmek için kullanılacak. (Kaynak: amasad, swyx)
İnsansı Robot Şirketi “LingBao CASBOT” Yaklaşık 100 Milyon Yuan’lık Melek+ Turu Finansmanı Aldı, Lens Technology Liderliğinde: İnsansı robot markası “LingBao CASBOT”, Lens Technology liderliğinde, Tianjin Jiayi ve eski hissedarlar Guotou Chuanghe ile Henan Asset’in katılımıyla yaklaşık 100 milyon yuan’lık Melek+ turu finansmanını tamamladığını duyurdu. Fonlar, ürün seri üretimini, teknoloji geliştirmeyi ve pazar genişletmeyi hızlandırmak için kullanılacak. LingBao CASBOT, genel amaçlı insansı robotlar ve bedenlenmiş zekanın pratik uygulamalarına odaklanıyor ve sırasıyla özel operasyonlar ve daha geniş insan-makine etkileşim senaryoları (rehberlik, eğitim gibi) için CASBOT 01 ve 02 adlı iki iki ayaklı insansı robotu piyasaya sürdü. Şirketin temel teknolojileri arasında, pekiştirmeli öğrenme sonrası eğitimle birleştirilmiş katmanlı uçtan uca modeller bulunuyor ve halihazırda endüstriyel üretim ve madencilik enerji sektörlerinde Zhaojin Group, Zhongkuang Group gibi şirketlerle işbirliği anlaşmaları imzaladı. (Kaynak: 36氪, 36氪)
🌟 Topluluk
Andrej Karpathy, “Bağlam Mühendisliği”nin “İstem Mühendisliği” Yerine Kullanılmasını Savunuyor, LLM Uygulamalarının Karmaşıklığını Vurguluyor: Andrej Karpathy, Tobi Lutke’nin “bağlam mühendisliği” (context engineering) teriminin, endüstriyel düzeydeki LLM uygulamalarının temel becerisini “istem mühendisliği”nden (prompt engineering) daha doğru tanımladığı görüşüne katılıyor. İstemlerin genellikle kullanıcıların günlük olarak girdiği kısa görev tanımlarını ifade ettiğini, bağlam mühendisliğinin ise LLM performansını optimize etmek için bağlam penceresine görev tanımlarını, az sayıda örneği, RAG’ı, çok modlu verileri, araçları, durum geçmişini vb. bilgileri hassas bir şekilde doldurmayı içeren incelikli bir sanat ve bilim olduğunu belirtiyor. Ayrıca, LLM uygulamalarının bundan çok daha fazlası olduğunu, sorun ayrıştırma, kontrol akışı, çoklu model zamanlama, UI/UX, güvenlik değerlendirmesi gibi bir dizi karmaşık yazılım mühendisliği sorununu çözmeyi gerektirdiğini, bu nedenle “ChatGPT kopyası” söyleminin yanlış olduğunu vurguluyor. (Kaynak: karpathy, code_star, dotey)
Hugging Face, Kârlılık Modeliyle İlgili Topluluk Sorularına Yanıt Olarak Ücretli Ekip Planını Başlattı: Hugging Face’in nasıl kâr ettiğine dair topluluk sorularına (örneğin kullanıcı @levelsio’nun tweet’iyle tetiklenen) yanıt olarak, Hugging Face kurucu ortağı Clement Delangue esprili bir şekilde “kârlılık kaygısının tetiklendiğini” belirtti ve yeni ücretli premium ekip planını duyurdu. Çok sayıda AI modelini barındıran, ücretsiz API sunan ve API anahtarı zorunluluğu getirmeyen bir platform olarak Hugging Face’in iş modeli, toplulukta her zaman tartışma konusu olmuştur. Yeni planın başlatılması, şirketin ticarileşme yollarını aktif olarak araştırdığını ve genişlettiğini gösteriyor. (Kaynak: huggingface, ClementDelangue)
Toplulukta AI Kod Asistanı Kullanıcı Sadakati ve Çoklu Araç İşbirliği Tartışılıyor: The Information, geliştiricilerin kodlama asistanlarına olan sadakatinin sanıldığından daha yüksek olabileceğini bildiriyor. Aynı zamanda, toplulukta geliştiricilerin aynı kod deposunda Claude Code, Codex (CLI) ve Gemini (CLI) gibi birden fazla AI kodlama aracını aynı anda kullandığına dair örnekler de görülüyor. Bu, geliştiricilerin verimliliği artırmak için farklı AI araçlarını aktif olarak denediğini ve aynı zamanda tek bir araca tamamen bağımlı olmak yerine kendi iş akışlarına en uygun belirli özellik kombinasyonlarını aradığını yansıtıyor. (Kaynak: steph_palazzolo, code_star)
AI’ın Tıbbi Teşhiste Potansiyel Göstermesi “İkinci Görüş” Tartışmalarını Alevlendirdi: Sosyal medyada AI destekli teşhis vakaları yeniden gündeme geldi; boğaz ağrısı olan bir hasta, doktorun gözlem önermesinin ardından ChatGPT’den aldığı tavsiye üzerine ultrason çektirmiş ve sonuç olarak tiroid kanseri teşhisi konmuş. Bu tür olaylar, insanların tıbbi konularda AI’dan “ikinci görüş” almalarını teşvik eden tartışmalara yol açtı ve bunun hayat kurtarabileceği düşünülüyor. Aynı zamanda, Alibaba DAMO Academy’nin GRAPE modelinin rutin BT taramalarıyla erken evre mide kanserini tespit etme üzerine yaptığı araştırma da Nature Medicine’de yayınlandı ve AI’ın kanser erken taramasındaki büyük potansiyelini gösterdi. (Kaynak: aidan_mclau, Yuchenj_UW)
AI Çağında “Çılgın Edebiyat” ve AI Arkadaşlığı Fenomeni: Gençler arasında popüler olan ve bir duygu boşaltma ve küçük bir direniş biçimi olarak görülen “çılgın edebiyat”, AI araçlarıyla kesişiyor. Birçok kullanıcı, üretken AI’ı (Wen Xiaoyan’ın Dan Xiaohuang’ı gibi) duygusal bir çıkış ve arkadaş olarak kullanarak yalnızlığı gidermek, teselli bulmak ve hatta karar vermede (örneğin tartışma sonrası analiz) yardımcı olmak için kullanıyor. AI, sabrı, tarafsızlığı ve her zaman ulaşılabilir olması nedeniyle düşük maliyetli, yüksek gizlilik sunan bir “elektronik arkadaş” haline geliyor, kullanıcıların karmaşık anlarda teselli bulmasına yardımcı oluyor ve ruh halini iyileştirmeye yardımcı olduğu düşünülüyor. (Kaynak: 36氪)
LLM’lerin Genel Yapay Zeka (AGI) Olup Olmadığına Dair Tartışmalar Sürüyor: Toplulukta, büyük dil modellerinin (LLM) genel yapay zekaya (AGI) ulaşıp ulaşamayacağı ve ne zaman ulaşabileceği konusundaki tartışmalar devam ediyor. Bazı görüşlere göre, LLM’ler birçok görevde başarılı olsa da, özellikle insan bilim dehalarının teorileri ve iç işleyiş verileri olmadan gerçek AGI’ye hala uzaklar. AGI’nin gerçekleşme zaman çizelgesi hakkında da farklı görüşler mevcut; yakın tarihli 2028’den daha uzak 2035-2040 yıllarına kadar çeşitli tahminler yapılıyor. (Kaynak: menhguin)
💡 Diğer
Dünyanın İlk Sohbet Robotu Eliza, 60 Yıl Sonra Başarıyla Geri Getirildi: Massachusetts Institute of Technology (MIT) bilim insanı Joseph Weizenbaum tarafından 1960’ların ortalarında icat edilen dünyanın ilk sohbet robotu Eliza’nın orijinal kodu yıllarca kayıp kaldıktan sonra, basılı kopyası yeniden bulundu. Stanford Üniversitesi ve MIT ekiplerinin çabalarıyla, orijinal kodun temizlenip hata ayıklanması, işlevlerin onarılması ve simüle edilmiş bir çalışma ortamı geliştirilmesi gibi çalışmalar sonucunda Eliza, 60 yıl sonra başarıyla “diriltildi”. Orijinal Eliza, kullanıcı girdilerini analiz ederek, anahtar kelimeleri çıkararak ve cümleleri yeniden düzenleyerek yanıt veriyor, Rogers tarzı bir terapist imajıyla kullanıcılarla etkileşim kuruyor ve birçok test kullanıcısında duygusal bir bağ oluşturmuştu. Onarılan Eliza kodu ve simülatörü, halkın deneyimlemesi için Github’da yayınlandı. (Kaynak: 36氪)
AI Görüntü Üretim Aracı Midjourney, Disney ve Diğerlerinden Telif Hakkı Davalarıyla Karşı Karşıya, Ancak Benzersiz Yaratım Modeli Rağbet Görüyor: AI görüntü üretim platformu Midjourney, ürettiği görüntülerin Disney, Universal Pictures gibi şirketlerin görsel varlıklarının telif haklarını ihlal etme potansiyeli nedeniyle yasal davalarla karşı karşıya. Ancak bu araç, Discord topluluğunda metin istemleriyle son derece sanatsal, stilize edilmiş görüntüler üretme şeklindeki benzersiz yaratım modeli sayesinde dünya çapındaki yaratıcılar arasında büyük popülerlik kazandı. Midjourney ekibi 50 kişiden az, finansman almadı ancak yıllık geliri 200 milyon dolara ulaştı. Ürün felsefesi “hayal gücü her şeyden önce gelir” ilkesini vurguluyor, AI’ı basit bir ikame aracı olarak değil, insan düşüncesini genişleten bir motor olarak konumlandırıyor ve “araçsızlaştırma” minimalist etkileşimi ve toplulukla ortak yaratım kültürü aracılığıyla dijital yaratıcılık paradigmasını yeniden şekillendiriyor. (Kaynak: 36氪)
AI Destekli Liderlik Değişimi: Hiyerarşik İtaatten İnsan-Makine Ortak Yaşamına: AI’ın iş hayatına derinlemesine entegre olmasıyla birlikte geleneksel liderlik zorluklarla karşılaşıyor. Google araştırması, genç liderlerin %82’sinin AI kullandığını, Oracle verileri ise çalışanların %25’inin lider yerine AI’a sormayı tercih ettiğini gösteriyor. AI, liderlik ortamında değişikliklere yol açıyor: bilgi ve deneyim artık liderlerin özel kalesi değil, karar verme şeffaflığı baskı yaratıyor, yönetim nesnesi saf insan ekiplerinden “insan-makine karışımı”na dönüşüyor. Fudan Üniversitesi İşletme Fakültesi, geleneksel ekonomi ile dijital ekonomi, işletmeler ile ekosistemler, insan beyni ile makine beyninin bütünleşmesini ve ortak yaşamını vurgulayan “ortak yaşam liderliği” kavramını ortaya koydu. AI çağında liderlerin yeni ve eski dinamikler arasındaki dönüşümü yönetmesi, işbirliği ağlarında değer yaratması ve insan-makine işbirliğinin katlayıcı etkisini kullanması gerekiyor; temel yetkinlik, AI’ın insanlığa nasıl hizmet edeceğini bilmekte yatıyor. (Kaynak: 36氪)
