Anahtar Kelimeler：AI modeli, IMO 2025, Hugging Face, Dört ayaklı robot, Bilgisayar grafikleri, OpenAI API, xAI Grok 4, Mistral AI, Claude Sonnet 4 performansı, Transformers OpenAI uyumlu API, ETH Zürih robot araştırmaları, NVIDIA SIGGRAPH 2025, OpenAI görüntü oluşturma API iyileştirmeleri
🔥 Odak Noktası
IMO 2025 yarışma sonuçları açıklandı, AI modelleri kötü performans gösterdi: Avustralya’da düzenlenen IMO 2025 Uluslararası Matematik Olimpiyatları’nda birden fazla AI modeli yer aldı, ancak sonuçlar ideal değildi. Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro ve ByteDance Seed 1.6, 6 sorudan sadece 2’sini çözebildi; Seed 1.6 ve Gemini 2.5 Pro bir soruya tam çözüm sundu. Dikkat çekici bir şekilde, Seed 1.6 nispeten eski bir çıkarım yöntemi kullandı. R1 ve K2 gibi diğer modeller ise hiçbir soruyu çözemedi. Bu, mevcut AI modellerinin karmaşık matematik problemlerini çözmedeki sınırlamalarını yansıtıyor. (Kaynak: teortaxesTex)
Hugging Face, OpenAI uyumlu API’yi Transformers’a entegre etti: Hugging Face, hem görsel-dil modellerinin (VLM) hem de büyük dil modellerinin (LLM) artık OpenAI spesifikasyonlarıyla uyumlu yerleşik bir HTTP sunucusuna sahip olduğunu duyurdu. Kullanıcılar transformers serve komutuyla sunucuyu başlatabilir ve sık kullandıkları uygulamalara bağlanabilirler. Bu, geliştiricilerin Hugging Face modellerini projelerine daha kolay entegre edebilecekleri ve etkileşim için OpenAI uyumlu API’lerden yararlanabilecekleri anlamına geliyor ve bu da açık kaynaklı AI modellerinin yaygınlaşmasını ve uygulamasını daha da ileriye taşıyacak. (Kaynak: ClementDelangue)
ETH Zurich dört ayaklı robotlarda yeni gelişmeleri araştırıyor: ETH Zurich’teki bir araştırma, #Robots #ArtificialIntelligence #MachineLearning #Robotics gibi alanlara odaklanarak dört ayaklı robotlardaki en son gelişmeleri inceliyor. Bu araştırmanın robotik teknolojisinin gelişimi üzerinde önemli bir etkisi olabilir ve yapay zekanın robotik alanındaki uygulamasını ilerletebilir. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
NVIDIA AI araştırma lideri bilgisayar grafiklerinin geleceğini tartışıyor: NVIDIA’nın AI araştırma liderleri Ming-Yu Liu ve Sanja Fidler, SIGGRAPH 2025’te AI çağında bilgisayar grafiklerinin geleceğini tartıştı. Sentetik verilerden daha akıllı içerik oluşturmaya kadar çığır açan gelişmeleri kapsayan bilgisayar grafikleri ve fiziksel AI’daki bir sonraki sınırları ortaya koydular; bu gelişmeler tasarım, robotik, otomotiv ve diğer alanları yeniden tanımlayacak. (Kaynak: nvidia)
🎯 Hareketler
OpenAI, geliştirilmiş görüntü oluşturma API’sini kullanıma sundu: OpenAI, görüntü oluşturma API’sini geliştirdi ve artık görüntüleri daha yüksek doğrulukta düzenleyebiliyor ve yüzleri, logoları ve ince ayrıntıları daha iyi koruyabiliyor. Bu, kullanıcıların belirli nesneleri düzenlemesini, logolar içeren pazarlama materyalleri oluşturmasını ve insanların yüz ifadelerini, duruşlarını ve kıyafetlerini ayarlamasını kolaylaştıracak. (Kaynak: stevenheidel)
xAI, Grok 4’ün pekiştirmeli öğrenmesi için büyük harcama yaptı: xAI’nin Grok 4’ün pekiştirmeli öğrenmesine Grok 3’ten 10 kat daha fazla kaynak harcadığı bildirildi. Bu, xAI’nin pekiştirmeli öğrenme yoluyla Grok modelinin performansını ve yeteneklerini geliştirmeye kendini adadığını ve daha akıllı, daha güçlü bir AI asistanına yol açabileceğini gösteriyor. (Kaynak: steph_palazzolo)
Mistral AI, açık kaynaklı konuşma tanıma modelini yayınladı: Mistral AI, dünyanın en iyi açık kaynaklı konuşma tanıma modeli olduğunu iddia ettiği modeli yayınladı. Bu, konuşma tanıma teknolojisinin ilerlemesini hızlandıracak ve geliştiricilere daha kaliteli açık kaynaklı konuşma tanıma araçları sağlayacak. (Kaynak: dchaplot)
🧰 Araçlar
All Hands AI, Claude Sonnet ile rekabet edebilecek Kimi K2’yi yayınladı: All Hands AI, Claude Sonnet’in güçlü bir rakibi olarak kabul edilen güçlü bir açık kaynaklı model olan Kimi K2’yi yayınladı. OpenHands’in SWE-Bench Verified testinde Kimi K2, %65,4 puan aldı ve Claude Sonnet 4’ten sadece %2,6 daha düşük puan aldı. Ayrıca, Kimi K2’nin API maliyeti Claude Sonnet 4’ten 4 kat daha ucuz. Bu, geliştiricilere daha ekonomik ve yüksek performanslı bir açık kaynaklı model seçeneği sunuyor. (Kaynak: teortaxesTex, ClementDelangue, Kimi_Moonshot)
LangChain, Open Deep Research Agent’ı açık kaynaklı hale getirdi: LangChain, derinlemesine araştırma için LangGraph üzerine kurulmuş güçlü bir aracı olan Open Deep Research Agent’ı açık kaynaklı hale getirdi. Araştırma alt aracılarını koordine etmek için denetimli bir mimari kullanır, kullanıcı tanımlı LLM’leri, araçları ve MCP sunucularını destekler ve yüksek kaliteli araştırma raporları oluşturabilir. Bu, araştırmacılara ve geliştiricilere derinlemesine araştırma ve bilgi analizi için güçlü bir araç sağlayacak. (Kaynak: LangChainAI, hwchase17)
Perplexity, AI tarayıcısı Comet’i piyasaya sürdü: Perplexity, kullanıcıların sorularına göre doğrudan sayfada veri bağlamı sağlayabilen ve bunu sekmelere ekleyebilen AI tarayıcısı Comet’i piyasaya sürdü ve böylece kullanıcıların iş akışını basitleştirdi. Bu, kullanıcılara yepyeni bir bilgi alma ve etkileşim yolu sunar ve gelecekteki arama modellerini değiştirebilir. (Kaynak: TheRundownAI, AravSrinivas, perplexity_ai)
📚 Öğrenme
DeepLearning.AI, RAG kursunu başlattı: DeepLearning.AI ve Together AI, Zain Hasan ve Andrew Ng tarafından verilen Retrieval Augmented Generation (RAG) kursunu başlattı. Kurs, RAG sistemlerinin oluşturulmasıyla ilgili ayrıntıları derinlemesine ele alacak, alma sistemleri, hibrit arama, LLM, değerlendirme, gözlemlenebilirlik ve daha fazlasını kapsayacak ve öğrencilerin yüksek performanslı, üretime hazır RAG sistemleri oluşturmalarına yardımcı olacak pratik örnekler sağlayacak. (Kaynak: DeepLearningAI)
LlamaIndex, üretim düzeyinde RAG sistemleri oluşturma konusundaki deneyimlerini paylaştı: LlamaIndex, metin çıkarma stratejileri, akıllı bölümleme yöntemleri, hibrit arama teknikleri ve performans optimizasyon ipuçları dahil olmak üzere üretim düzeyinde RAG sistemleri oluşturma konusundaki deneyimlerini paylaştı. Bu deneyimler gerçek dünya üretim ortamlarındaki testlerden elde edilmiştir ve yüksek performanslı RAG sistemleri oluşturmak için pratik değere sahip kod örnekleri ve değerlendirme çerçeveleri sağlar. (Kaynak: jerryjliu0)
🌟 Topluluk
AI kodlaması hakkında tartışma: Sosyal medyada AI kodlaması hakkında hararetli bir tartışma yaşandı. Bazıları AI kodlama araçlarının çok güçlü olduğunu ve programlama verimliliğini büyük ölçüde artırabileceğini düşünürken; diğerleri AI tarafından oluşturulan kodun çok fazla hata içerdiğini, kod kalitesinin düşük olduğunu ve hatta elle yazılmış koddan daha kötü olduğunu savundu. Bu, geliştiricilerin AI kodlama araçlarına karşı karmaşık tutumlarını ve AI kodlamasının gelecekteki gelişimi hakkındaki farklı görüşlerini yansıtıyor. (Kaynak: dotey)
AI model ölçeğiyle ilgili endişeler: Sosyal medyada AI model ölçeğinin hızlı büyümesiyle ilgili endişeler dile getirildi ve bazı kişilerin AI model ölçeğinin sınırlandırılması çağrısında bulunduğu, büyük modellerin insanlık için bir tehdit oluşturabileceğine inandıkları belirtildi. Ancak gerçek şu ki, bu sınırları aşan birden fazla model zaten mevcut ve bu da AI güvenliği ve düzenlemesiyle ilgili tartışmaları tetikliyor. (Kaynak: jeremyphoward)
AI yetenek hareketliliği hakkında tartışma: Sosyal medyada AI yeteneklerinin farklı şirketler arasında hareketliliği hakkında bir tartışma yaşandı ve bazıları bunun şirketler arasında “gizli silahların” sızmasına yol açabileceğine ve şirketlerin rekabet avantajını zayıflatabileceğine inandığını belirtti. (Kaynak: rao2z)
💼 İş Dünyası
Thinking Machines Lab, 2 milyar dolarlık tohum yatırımı aldı ve 12 milyar dolar değerlemeye ulaştı: OpenAI’nin eski CTO’su Mira Murati tarafından kurulan Thinking Machines Lab, 2 milyar dolarlık tohum yatırımı aldı ve şirketin değerlemesi 12 milyar dolara ulaştı. Şirket, önümüzdeki aylarda ilk ürününü piyasaya sürmeyi ve bazı bileşenlerini açık kaynaklı hale getirmeyi planlıyor. (Kaynak: yoheinakajima, TheTuringPost)
Anthropic, iki Claude Code çekirdek üyesini satın aldı: Anthropic, iki hafta önce Cursor’a katılan iki Claude Code çekirdek üyesi Boris Cherny ve Cat Wu’yu satın aldı. Bu, AI yetenekleri rekabetinin yoğunluğunu ve Anthropic’in Claude Code ürününe verdiği önemi vurguluyor. (Kaynak: HamelHusain)
Wix, ortam kodlama şirketi Base44’ü satın aldı: İsrailli bulut devi Wix, ortam kodlama şirketi Base44’ü 80 milyon dolara satın aldı. Base44, sadece altı aylık, 6 çalışanı olan ve henüz herhangi bir finansman almamış, ancak halihazırda karlı olan bir startup. Bu, AI kodlama alanındaki hareketliliği ve Wix’in AI teknolojisine verdiği önemi yansıtıyor. (Kaynak: code_star)
💡 Diğer
Google’ın Veo 3 video oluşturma modelinde altyazı sorunu var: Google’ın Veo 3 video oluşturma modelinde, istemde açıkça altyazı eklenmemesi istense bile, oluşturulan videolarda genellikle anlamsız altyazılar bulunan bir altyazı sorunu var. Bu, AI model eğitim verilerinin sınırlamalarını ve AI model sorunlarını düzeltmenin karmaşıklığını yansıtıyor. (Kaynak: MIT Technology Review)
ABD öğretmen sendikası, AI’yı K-12 sınıflarına getirmek için AI devleriyle ortaklık kurdu: ABD öğretmen sendikası, AI’yı K-12 sınıflarına getirmek için OpenAI, Microsoft ve Anthropic ile ortaklık kurdu. Proje, öğretmenleri AI’yı öğretim, ders planlama ve rapor yazma için nasıl kullanacakları konusunda eğitmeyi amaçlıyor, ancak aynı zamanda AI’nın eğitimdeki rolü ve etik kaygılar hakkında tartışmaları da gündeme getiriyor. (Kaynak: MIT Technology Review)
“Makine ters öğrenme” tekniği, sesli deepfake’leri önlemek için kullanılabilir: “Makine ters öğrenme” adı verilen yeni bir teknik, AI modellerini belirli sesleri unutmaları için eğitmek üzere kullanılabilir ve bu da sesli deepfake’lerin kötüye kullanımını önlemeye yardımcı olabilir. (Kaynak: MIT Technology Review)