Anahtar Kelimeler：xAI mühendisi, OpenAI, kod çalma, fikri mülkiyet, sektörel rekabet, AI modeli, GPU pazarı, AI etiği, xAI mühendisinin OpenAI’ye geçişi, Huawei 96GB VRAM GPU, Meituan LongCat-Flash-Chat modeli, Finans sektöründe AI uygulamaları, AI Agent teknoloji zorlukları
🔥 Öne Çıkanlar
xAI Mühendisinin OpenAI’ye Geçip Kod Çalması Tartışması: Elon Musk, eski bir xAI mühendisinin OpenAI’ye katıldıktan sonra xAI’nin tüm kod tabanını yüklediğini doğruladı. Bu mühendis daha önce 7 milyon dolar değerinde xAI hissesi satmıştı. Bu olay, fikri mülkiyet hırsızlığı ve sektördeki rekabet etiği hakkında hararetli tartışmalara yol açarak OpenAI ve xAI arasındaki rekabet ilişkisi üzerinde derin bir etki yarattı. Sosyal medyada olayın gerçekliği ve etik boyutları hakkında geniş çaplı sorgulamalar ve yorumlar yapıldı. (Kaynak: scaling01, teortaxesTex, Reddit r/ChatGPT)
🎯 Gelişmeler
Nous Hermes 4 Modeli Yayınlandı: Nous Research, basit etiketler aracılığıyla hızlı yanıt ve derinlemesine düşünme arasında geçiş yapabilen hibrit bir “çıkarım modeli” olan Hermes 4’ü yayınladı. Model, önceki sürümün 50 katı veriyle eğitildi ve yerleşik bir yaltaklanma karşıtı önyargıya sahip olup SpeechMap kıyaslama testlerinde üstün performans gösterdi. (Kaynak: Teknium1, Teknium1, Teknium1)
Meituan LongCat-Flash-Chat Büyük Modeli Yayınlandı: Meituan, toplam 560 milyar parametreye sahip bir dil modeli olan LongCat-Flash-Chat’i yayınladı. Dinamik hesaplama mekanizması, bağlam ihtiyaçlarına göre 18.6 milyar ila 31.3 milyar parametreyi (ortalama yaklaşık 27 milyar) etkinleştirebilir, çıkarım hızı saniyede 100 tokens’ı aşar ve TerminalBench ile τ²-Bench gibi kıyaslama testlerinde üstün performans gösterir. (Kaynak: reach_vb, teortaxesTex, bigeagle_xd, Reddit r/LocalLLaMA)
Huawei Yüksek Performanslı 96GB VRAM GPU Tanıttı: Huawei’nin 4090 seviyesi 96GB VRAM GPU pazarının %70’ini ele geçirdiği ve sadece 1887 dolara satıldığı iddia ediliyor. Bu, Çin’in GPU pazarında önemli bir atılımı işaret ediyor, NVIDIA’nın tekelini kırma potansiyeli taşıyor ve yerel LLM eğitimi için daha ekonomik ve verimli donanım seçenekleri sunuyor, ancak yazılım uyumluluğu hala odak noktası. (Kaynak: scaling01, Reddit r/LocalLLaMA)
AMD Yeni Nesil Birleşik Bellek Ürünü Ortaya Çıktı: AMD’nin sızdırılan yeni nesil birleşik bellek ürünü, 512 bit bellek veri yolu kullanacağını ve yaklaşık 512GB/s bellek bant genişliğine ulaşabileceğini gösteriyor. Bu, LLM’lerin gelecekteki donanım geliştirme yönü olarak görülüyor ve ultra hızlı VRAM ile büyük MoE modellerinin birleşimi, AI donanım performansında önemli bir artışa işaret ediyor. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Art-0-8B Modeli Yayınlandı, Kontrol Edilebilir Çıkarım Sağlandı: Qwen3 üzerinde ince ayar yapılmış deneysel açık kaynak modeli Art-0-8B yayınlandı. Bu model, kullanıcıların ilk kez “rap şarkı sözleriyle düşün” veya “fikirleri madde işaretleriyle düzenle” gibi istemler aracılığıyla modelin düşünme sürecini açıkça kontrol etmelerine olanak tanıyor. Bu, AI çıkarımı için yeni bir kontrol boyutu sunarak kullanıcıların modelin dahili iş akışını özelleştirme yeteneğini artırıyor. (Kaynak: Reddit r/MachineLearning)
Google Gemini, Deep Think Çıkarımı ve Yeni Özellikler Sunuyor: Google Gemini, ücretsiz Pro planı ve Deep Think çıkarım yeteneği de dahil olmak üzere birçok yeni özellik yayınladı. Bu özellikler, ChatGPT’nin sunamadığı bir deneyim sağlamayı amaçlıyor. Bu, Google’ın AI model yetenekleri ve kullanıcı hizmetleri açısından aktif olarak yetiştiğini ve yenilik yaptığını gösteriyor. (Kaynak: demishassabis)
GPT-5 Kurt Adam Oyununda Üstün Performans Gösterdi: GPT-5, Kurt Adam kıyaslama testlerinde %96.7’lik bir kazanma oranı elde ederek sosyal çıkarım, liderlik, blöf yapma ve manipülasyona direnme konularındaki güçlü yeteneklerini sergiledi. Bu, LLM’lerin karmaşık, rekabetçi sosyal senaryolardaki performansının hızla arttığını gösteriyor. (Kaynak: SebastienBubeck)
Robotik Alanındaki Son Gelişmeler: Robotik teknolojisi, insansı robotların eklemleri otonom olarak monte etmesi, Boston Dynamics Atlas robotunun fotoğrafçı olarak görev yapması, RoBuild’in inşaat sektörü için robotik çözümler sunması, Beihang araştırmacılarının 2 cm’lik ultra hızlı mikro robotlar yaratması, Unitree Robotics’in insansı robot dansı sergilemesi, ip tırmanma robotları ve rüzgar türbini kanat onarımı için yarı otomatik ip robotları gibi yeniliklerle devam ediyor. Bu gelişmeler, robotların otomasyon, karmaşık görev yürütme ve çok alanlı uygulamalardaki büyük potansiyelini gösteriyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
Codex Uzak Görev Başlatma Süresi Önemli Ölçüde İyileşti: OpenAI’nin Codex uzak görev başlatma süresi önemli ölçüde iyileşerek medyan başlatma süresi 48 saniyeden 5 saniyeye düştü ve %90’lık bir artış sağlandı. Bu ilerleme, büyük ölçüde konteyner önbelleklemesinin tanıtılması sayesinde geliştirme verimliliğini ve kullanıcı deneyimini önemli ölçüde artırdı. (Kaynak: gdb)
🧰 Araçlar
Nano Banana Görüntü Üretim Modeli Yaygın Olarak Kullanılıyor: Nano Banana modeli, görüntü üretimi alanında güçlü bir potansiyel sergiliyor. Kullanıcılar, yüz şekillerini hassas bir şekilde kontrol etmek, Çince karakter pozlarını dans videoları oluşturmak için birleştirmek, öğretim diyagramları yapmak ve hatta Wiki veya eğitim açılış sayfaları için görüntüler üretmek için kullanabilirler. “AI hissi vermeyen” çıktıları ve istikrarlı duruş, ışıklandırma ve tasarım referans yetenekleri övgüyle karşılandı. (Kaynak: dotey, dotey, crystalsssup, fabianstelzer, Vtrivedy10, demishassabis, karminski3)
GPT-5’in Günlük Kodlama Aracı Olarak Potansiyeli: GPT-5, özellikle doğru istem tarzında olağanüstü performans gösteren inanılmaz bir kodlama aracı olarak kabul ediliyor. Bazı kullanıcılar biraz “pedantik” olduğunu ve daha kesin istemler gerektirdiğini düşünse de, birçok alanda en iyi model olarak görülüyor ve kullanıcıların altı temel istem tekniğinde ustalaşmasına yardımcı olacak resmi bir istem kılavuzu bulunuyor. (Kaynak: gdb, kevinweil, gdb, nptacek)
Docuflows ile Finansal Veriler için Gelişmiş Agent İş Akışları: Jerry Liu, Docuflows kullanarak 5 dakikadan kısa sürede finansal veri çıkarma için gelişmiş bir Agent iş akışı oluşturmayı gösterdi. Bu, 10Q dosyalarını kod yazmadan ayrıştırmayı, ayrıntılı gelir bilgilerini çıkarmayı ve CSV formatında çıktı almayı içeriyor. Docuflows, bir mini-coding agent olarak, belge iş akışlarının doğal dilde tanımlanmasına ve genişletilebilir çok adımlı kod akışlarına derlenmesine olanak tanıyor. (Kaynak: jerryjliu0)
Replit Vibe Coding Kurumsal Dijital Dönüşümü Hızlandırıyor: Hexaware, Vibe Coding aracılığıyla kurumsal dijital dönüşümü hızlandırmak için Replit ile ortaklık kurdu. Replit Agent ve geliştirici deneyimi, “oyun değiştirici” olarak övgüyle karşılandı ve programcı olmayanların bile kısa sürede karmaşık SaaS uygulamaları oluşturmasına olanak tanıyarak geliştirme verimliliğini ve inovasyon yeteneğini büyük ölçüde artırdı. (Kaynak: amasad, amasad)
AI Destekli Belge İşleme ve Araştırma: AI, Henry Kissinger’ın 400 sayfalık lisans tezini taranmış PDF’den Markdown formatına dönüştürmek, çoklu Agent sistemleri kullanarak dipnotları düzeltmek, kaynak bağlantıları eklemek ve hatta zihin haritaları ve özetler oluşturmak için kullanıldı. Bu, AI’nin karmaşık belgeleri işleme ve akademik araştırmayı hızlandırma konusundaki muazzam potansiyelini gösteriyor. (Kaynak: andrew_n_carr, riemannzeta)
Claude Code, Programlama Dışı Alanlarda Büyük Verimlilik Gösteriyor: Claude Code, programcı olmayanlar tarafından devasa Excel dosyalarını işlemek, çalışma dosyalarını düzenlemek, büyük veri kümelerini analiz etmek ve hatta günlük notları otomatik olarak kaydetmek için kullanılıyor; bu da günlerce sürecek işleri 30 dakikaya indiriyor. Kullanıcılar, manuel işlemlerden daha doğru olduğunu ve yeniden kullanılabilir otomatik iş akışları oluşturabildiğini keşfederek kişisel verimliliği büyük ölçüde artırdı. (Kaynak: Reddit r/ClaudeAI)
GraphRAG Bilgi Grafiği Destekli Alma: Bir geliştirici, “topluluk iç içe geçmiş” ilişki grafiği bilgi tabanı boru hattını, aşağıdan yukarıya anlamsal arama ve referans bağlantı geçiş mekanizmalarını birleştirerek küçük modellerin belirli alanlardaki performansını önemli ölçüde artırdı. Bu yöntem, LLM’lere daha kapsamlı bağlam sağlamak için bilgi grafiklerini kullanarak geleneksel gömülü RAG’nin sınırlamalarını etkili bir şekilde çözdü ve anlamayı kolaylaştırmak için görselleştirme araçları sundu. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Claude Destekli Oyun Geliştirme, 8 Ayda 400 Bin Satır Kod: Bağımsız bir geliştirici, Claude’u kullanarak 8 ay içinde 400 bin satır kod içeren siberpunk roguelike kart oyunu “Hard Reset”in Alpha sürümünü tamamladı. Claude, sadece “kıdemli geliştirme ekibi” olarak Dart/Flutter kodu üretmekle kalmadı, aynı zamanda oyundaki animasyonlar, harita dönüşümleri ve ses üretimine de yardımcı olarak AI’nin oyun geliştirme ve içerik oluşturmayı hızlandırma konusundaki güçlü yeteneğini sergiledi. (Kaynak: Reddit r/ClaudeAI )
📚 Öğrenme
DSPy Çerçevesinin Temel İlkeleri ve Uygulamaları: DSPy çerçevesi, insanların niyetlerini en doğal şekilde belirtmelerini vurgular ve pekiştirmeli öğrenmeye veya istem optimizasyonuna aşırı bağımlılığı reddeder. Temel ilkesi, farklı soyutlama seviyelerini kod yapısı, yapılandırılmış doğal dil beyanları ve veri/metrik öğrenimi aracılığıyla ele alarak bildirimselliği maksimize etmektir. Bu, tek bir yöntemin genel senaryolardaki sınırlamalarından kaçınmayı amaçlar. (Kaynak: lateinteraction, lateinteraction)
Transformer Gömülü Anlayışı için KSVD Algoritması: Stanford AI Laboratuvarı’ndan bir blog yazısı, 20 yıllık KSVD algoritmasının (özellikle DB-KSVD) Transformer gömülülerini etkili bir şekilde anlamak için nasıl değiştirilebileceğini açıklıyor. Bu, karmaşık derin öğrenme modellerini derinlemesine analiz etmek ve açıklamak için yeni bir yöntem sunuyor. (Kaynak: dl_weekly)
Bilgi Alma Alanında Yetersiz Yatırım ve ColBERTv2: Sektörde, özellikle açık web arama motorları açısından bilgi alma alanında yetersiz yatırım olduğu yaygın olarak kabul ediliyor. ColBERTv2 modeli, 2021’de eğitildikten sonra hala ana model olmaya devam ediyor; bu durum, LLM alanındaki hızlı yinelemenin aksine, bilgi alma teknolojisinin gelişimindeki gecikmeyi vurguluyor. (Kaynak: lateinteraction, lateinteraction)
Chain-of-Layers (CoLa) ile Test Zamanı Hesaplama Kontrolü: CoLa, model katmanlarını yeniden düzenlenebilir yapı taşları olarak ele alarak test zamanı hesaplamasını kontrol etme yöntemidir. Bu, girdiye göre model sürümlerini özelleştirmeye, hızı artırmak için gereksiz katmanları atlamaya, derin düşünmeyi simüle etmek için katmanları özyinelemeli olarak yeniden kullanmaya ve daha iyi kombinasyonlar bulmak için katmanları yeniden sıralamaya olanak tanır. Böylece, model parametrelerini değiştirmeden önceden eğitilmiş katmanları akıllıca kullanır. (Kaynak: TheTuringPost, TheTuringPost)
XQuant Teknolojisi LLM Bellek İhtiyacını Önemli Ölçüde Azaltıyor: Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley tarafından önerilen XQuant teknolojisi, katman giriş aktivasyonlarını nicelleştirerek ve anahtar-değer çiftlerini anında yeniden yapılandırarak LLM bellek ihtiyacını 12 kata kadar azaltabilir. Gelişmiş sürümü XQuant-CL, bellek verimliliği açısından özellikle dikkat çekicidir ve büyük LLM’lerin dağıtımı ve çalıştırılması için önemli bir anlam taşır. (Kaynak: TheTuringPost, TheTuringPost)
LLM Optimizasyonunda Sıkıştırma Teknikleri: LLM optimizasyonunda yaygın olarak kullanılan sıkıştırma teknikleri arasında girdiyi sıkıştırma (büyük açıklamaları “tanrısal prompt” gibi kavramlarla değiştirme) ve çıktıyı sıkıştırma (Agent’ın görevlerini yerine getirmesi için hassas bir şekilde kapsüllenmiş araçları kullanma) yer alır. İlki soyut anlama ve birikimi test ederken, ikincisi araç ölçeğinin seçimi ve tasarım felsefesini test eder. (Kaynak: dotey)
💼 İş Dünyası
Meta, Ürün Yeteneklerini Artırmak için Üçüncü Taraf AI Modellerini Düşünüyor: Llama 4 modelinin zayıf performansı ve iç yönetimdeki kaosu karşısında, Meta’nın Süper Zeka Laboratuvarı (MSL) üst düzey yöneticileri, Meta AI’ye Google Gemini veya OpenAI modellerini “geçici bir çözüm” olarak dahil etmeyi tartışıyor. Bu adım, Meta’nın AI çekirdek teknoloji yarışında geçici olarak geride kaldığının bir kabulü olarak görülüyor ve şirketin AI stratejisi ile milyarlarca dolarlık yatırımının etkinliği hakkında soruları gündeme getiriyor. (Kaynak: 36氪, steph_palazzolo, menhguin)
OpenEvidence’ın Değeri 6 Milyar Dolara Ulaştı: “Doktorlar için ChatGPT” olarak bilinen OpenEvidence, son finansman turunda 6 milyar dolarlık bir değere ulaşarak geçen aya göre iki katına çıktı. Reklam tabanlı modeli, yıllık gelirini 50 milyon doların üzerine çıkararak AI’nin sağlık sektöründeki muazzam ticari potansiyelini ve hızlı büyümesini gösterdi. (Kaynak: steph_palazzolo)
OpenAI Finans Alanında İleri Değerlendirme Teknik Personeli Arıyor: OpenAI, finans alanında ileri değerlendirmeler (frontier evals) oluşturmak üzere teknik personel işe alıyor. Bu, OpenAI’nin AI’nin finans sektöründeki uygulamalarını aktif olarak genişlettiğini ve modellerin bu alandaki gerçek yeteneklerini ve güvenilirliğini artırmaya kararlı olduğunu gösteriyor. (Kaynak: BorisMPower)
🌟 Topluluk
Claude Model Performansında Düşüş ve İçerik Sansürü Tartışması: Birden fazla kullanıcı, Claude modellerinin (Claude Max ve Claude Code dahil) son zamanlarda performansında ciddi düşüşler olduğunu, tutarsız davranışlar sergilediğini, bağlamı koruyamadığını, aşırı sansür uyguladığını ve hatta “ruh sağlığı teşhisleri” yaptığını bildirdi. Anthropic, yeni çıkarım yığınının performans düşüşüne yol açtığını kabul etti, ancak kullanıcılar genel olarak sansür mekanizmasının aşırı hassas olduğunu, yaratıcı ve profesyonel kullanımı etkilediğini düşünerek AI etiği ve kullanıcı deneyimi hakkında geniş çaplı endişeler dile getirdi. (Kaynak: teortaxesTex, QuixiAI, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/ChatGPT)
Meta AI Ekip Yönetimi ve Veri Kalitesi Sorunları: Meta’nın Süper Zeka Laboratuvarı (MSL), yetenek kaybı, iç kültür çatışmaları ve Scale AI’den alınan düşük kaliteli veriler gibi sorunlarla karşı karşıya. Bazı yorumlar, Meta’nın AI çabalarının “dağıldığını”, “kaba kuvvet” işe alım stratejisinin ters tepebileceğini ve şirketin AI rekabetinde lider konumunu koruyup koruyamayacağı konusunda şüpheler uyandırdığını belirtiyor. (Kaynak: 36氪, arohan, teortaxesTex, scaling01, suchenzang, farguney, teortaxesTex, suchenzang)
AI ile İnsan Duygusal Bağlantısının Kaçınılmazlığı: Birçok kişi, özellikle GPT-5 gibi modellerin yayınlanmasından sonra, insanların AI ile duygusal bir bağ kurmasının kaçınılmaz olduğunu düşünüyor; GPT-4o’nun “kişiliğini” kaybetme konusundaki hayal kırıklığı bu durumu vurguluyor. Yorumlar, insanların doğal olarak bağlantı kurmaya can attığını, AI’nin duyguları taklit etmesinin doğal olarak bağlılık yaratacağını ve bu duyguyu bastırmanın kayıtsızlığa yol açıp açmayacağını sorguluyor. (Kaynak: Reddit r/ChatGPT)
AI’nin Ticari Uygulamalarında Yatırım Getirisi Zorlukları: MIT Nanda’nın AI iş raporu, kuruluşların %95’inin AI yatırımlarından getiri elde edemediğini belirtiyor. Bu durum, başarılı AI proje stratejileri hakkında tartışmaları tetikledi, AI projelerinin uygulanmasındaki zorlukları ve AI’nin ticari değerinin nasıl etkili bir şekilde ölçülüp gerçekleştirileceğini vurguladı. (Kaynak: TheTuringPost, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
AI’nin İş Piyasasına Etkisi: Orta Düzey Yöneticilerin İşten Çıkarılması: Wall Street Journal, şirketlerin maliyetleri düşürmek ve daha esnek ekipler oluşturmak amacıyla orta düzey yöneticileri işten çıkardığını bildirdi. Veriler, her yöneticinin denetlediği çalışan sayısının son on yılda üç katına çıktığını, 2017’de 1:5’ten 2023’te 1:15’e yükseldiğini gösteriyor. Bu eğilimin AI teknolojisindeki ilerlemelerle ilişkili olduğu ve AI’nin kurumsal organizasyon yapısı ile iş piyasası üzerindeki derin etkilerini işaret ettiği düşünülüyor. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
AI Etiği ve Düzenlemenin Gerekliliği: Yoshua Bengio, AI’nin toplumdaki muazzam potansiyelini vurguladı, ancak bunun anlamlı bir düzenleyici çerçeve geliştirilmesi ve mevcut ve gelecekteki AI modelleriyle ilişkili risklerin daha iyi anlaşılması koşuluna bağlı olduğunu belirtti. Reuters’ın Meta AI ünlü sohbet robotları üzerindeki araştırması, yetkisiz ünlü taklitleri, açık içerik üretimi gibi AI etik ihlallerinin risklerini ortaya koydu. (Kaynak: Yoshua_Bengio, 36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial)
Genel Yapay Zeka (AGI) Mesafesi ve Tanımı: Mevcut AI teknolojisinin AGI’ye ne kadar uzak olduğu ve AGI’nin tanımı hakkında geniş tartışmalar yaşandı. AlphaFold’un başarısı, AI’nin hala insan uzmanlar tarafından özelleştirilmesi gerektiği bir örnek olarak gösterilerek AGI’nin yakınlığı sorgulandı. Aynı zamanda, AGI’nin her alanda insanları aşmayabileceği veya gerçekleştirilme şeklinin beklenenden farklı olabileceği görüşleri de mevcut. (Kaynak: fchollet, Dorialexander, mbusigin, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence)
AI Agent’ın Geleceği ve Zorlukları: Sektör, AI Agent’ın potansiyeli konusunda heyecanlı ve bunun “mikro yönetimi” sona erdireceğine inanıyor, ancak çoğu şirketin henüz hazır olmadığına dikkat çekiliyor. Agent’ın uç durumları ele almak için modelleri kendi kendine ince ayar yapıp yapamayacağı tartışmaları ve Agent’ın UI düzeltmeleri gibi geliştirme ve operasyon görevlerindeki uygulamaları, Agent teknolojisinin üretkenlikte bir devrim getireceğini gösteriyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, andriy_mulyar, Reddit r/MachineLearning)
Açık Kaynak AI Modellerinin Önemi: Bazı görüşler, açık kaynak modellerinin, özellikle sağlık gibi kritik uygulama alanlarında performans tutarsızlığı sorunlarını önlemedeki avantajlarını vurguluyor. Bu durum, Anthropic model performansındaki düşüşün yol açtığı endişelerle tezat oluşturuyor ve açık kaynak AI çözümlerinin daha fazla desteklenmesi ve kullanılması çağrısında bulunuyor. (Kaynak: iScienceLuvr)
Fast Food Sipariş Sistemlerinde AI Başarısızlık Örnekleri: Fast food restoranlarındaki AI sipariş sistemlerinde arızalar meydana geldi; örneğin, müşterilerin 18.000 bardak su sipariş etmesi veya AI’nin sürekli içecek eklemesini istemesi, sistemin çökmesine veya kullanıcıların öfkelenmesine neden oldu. Bu durum, AI’nin gerçek dünya uygulamalarında hala karşılaştığı zorlukları, özellikle anormal durumları ve kullanıcı iletişimini ele alma konusundaki zorlukları vurguluyor. (Kaynak: menhguin)
💡 Diğer
HUAWEI’S HELLCAT: UB MESH Ara Bağlantı Mimarisi: Huawei’nin Birleşik Veri Yolu (UB), geleneksel sistemlerdeki PCIe, NVLink ve InfiniBand/RoCE’nin karma kullanımını değiştirmeyi amaçlayan tescilli bir ara bağlantı mimarisidir. Tüm NPU’ları ultra yüksek bant genişliği ve düşük gecikmeyle bağlayarak gelecekteki hesaplama mimarileri için önemli bir geliştirme yönü olarak görülüyor. (Kaynak: teortaxesTex)
AI ve Duyguların Felsefi Tartışması: AI ile empati arasındaki birleşme önerildi ve bu durum, AI’nin duyguları gerçekten anlayıp ifade edip edemeyeceği, ayrıca bu birleşimin toplum ve insan-makine etkileşimi üzerindeki potansiyel etkileri hakkında felsefi tartışmaları tetikledi. (Kaynak: Ronald_vanLoon)
Dağıtık Sistemler Öğrenme Kaynakları “14 Days of Distributed”: Zach Mueller ve diğerleri, dağıtık sistemleri ve ilgili teknolojileri keşfetmeyi amaçlayan “14 Days of Distributed” serisini paylaştı. Bu seri, AI araştırma ve geliştirmesindeki büyük ölçekli hesaplamalar için öğrenme kaynakları sunuyor. (Kaynak: charles_irl, winglian)
