Anahtar Kelimeler：Fiziksel Sinir Ağları, AI Eğitimi, GPU Yedekleme, Nature Derlemesi, Enerji Verimliliği Optimizasyonu, İzomorfik PNN’ler, Simetri Kırılmış PNN’ler, Optik Hesaplama Sistemleri, Mekanik Titreşim Sinir Ağları, Elektronik Fiziksel Sinir Ağları, Gürültü Birikim Sorunu, Ticari Uygulanabilirlik Analizi
🔥 Odak Noktası
GPU bağımlılığından kurtulma, Nature “Fiziksel Sinir Ağları” üzerine bir inceleme yayınladı : Nature, ışık, elektrik ve titreşim gibi fiziksel sistemleri kullanarak hesaplama yapan Fiziksel Sinir Ağlarını (PNNs) inceledi. Bu ağlar, geleneksel GPU darboğazlarını aşarak daha verimli ve enerji tasarruflu AI eğitimi ve çıkarımı sağlamayı vaat ediyor. PNNs, homojen ve kırık homojen tiplere ayrılıyor ve optik, mekanik ve elektronik sistemlerde doğrulanmıştır, çeşitli eğitim teknikleri mevcuttur. Gelecekte, ticari uygulanabilirlik için donanım ve yazılımın birlikte optimize edilmesi ve enerji verimliliğinin binlerce kat artırılması gerekmektedir. Zorluklar arasında gürültü birikimi, donanım adaptasyonu ve nöromorfik ile fiziksel formlar arasındaki denge yer almaktadır. (Kaynak: 36氪)
Google felaketten fayda sağladı : Google, yüzyılın antitröst davasını kazanarak Chrome ve Android işlerinin bölünmesinden kurtuldu. Bu durum, özellikle ChatGPT gibi üretken AI’ın yükselişiyle pazar rekabet ortamının değişmesi sayesinde gerçekleşti. AI sohbet robotları, geleneksel arama motorlarına güçlü bir alternatif olarak görülüyor. Karar, Google’ın bazı münhasır anlaşmalarını kısıtlasa da, bölünme tehdidini ortadan kaldırdı ve hisse senedi fiyatlarının yükselmesine neden oldu. Ayrıca, Google’ın TPU işinin değeri yeniden değerlendirildi ve NVIDIA’ya güçlü bir alternatif olarak görülerek AI hesaplama gücü pazarındaki dengeyi değiştirmesi bekleniyor. (Kaynak: 36氪)
Apple’dan iki uç cihaz AI modeli birden: Model boyutu yarıya indi, ilk kelime gecikmesi 85 kat azaldı, iPhone’da çevrimdışı anında kullanım : Apple, Hugging Face’te FastVLM ve MobileCLIP2 olmak üzere iki büyük uç cihaz çok modlu modelini yayınladı. FastVLM, kendi geliştirdiği FastViTHD kodlayıcısı aracılığıyla yüksek çözünürlüklü girişlerde düşük gecikme süresi (ilk kelime gecikmesi 85 kat daha hızlı) elde ediyor ve gerçek zamanlı altyazıları destekliyor. MobileCLIP2, yüksek hassasiyeti korurken boyutunu yarıya indiriyor ve iPhone’da çevrimdışı görüntü alma ve açıklama işlemlerini gerçekleştirebiliyor. Bu modellerin Demo’ları ve araç zincirleri zaten açık, bu da iPhone’da büyük modellerin çalışmasının bir gerçeklik haline geldiğini ve gizlilik ile yanıt hızını artırdığını gösteriyor. (Kaynak: 36氪)
Terence Tao bile şaşırdı: o3 ilk “AI Matematik Olimpiyatı”nda ezici bir zaferle şampiyon oldu, açık kaynaklı ordu OpenAI’ı sadece 5 puan farkla kovalıyor : OpenAI’ın o3 modeli, ikinci Yapay Zeka Matematik Olimpiyatı (AIMO2) yarışmasında 50 üzerinden en yüksek 47 puan alarak şampiyon oldu ve Olimpiyat düzeyinde matematiksel akıl yürütme konusunda güçlü yeteneklerini sergiledi. Testler, hesaplama gücü yatırımının model performansı ile pozitif korelasyon gösterdiğini ve aynı hesaplama kaynakları altında açık kaynaklı modeller ile ticari model (o3) arasındaki farkın azaldığını ortaya koydu; ilk beş açık kaynaklı modelin toplam puanı o3’ten sadece 5 puan daha azdı. Bu, AI’ın ileri düzey matematiksel akıl yürütme alanında dönüm noktası niteliğinde bir ilerleme kaydettiğini gösteriyor. (Kaynak: 36氪)
🎯 Gelişmeler
Claude’u kullanamıyoruz, yerli alternatifler işe yarar mı? : Anthropic’in Claude Code hizmetlerini Çin’e kısıtlaması, yerli büyük modellerin (Ayın Karanlık Yüzü Kimi-K2-0905, Alibaba Qwen3-Max-Preview gibi) kod üretimi alanında yoğunlaşmasına neden oldu. Kimi-K2-0905, 256k bağlam uzunluğuna sahip olup, ön uç geliştirme ve araç çağrısını optimize ederken Anthropic ile API uyumluluğu sunuyor. Yerli modeller performans ve fiyat açısından rekabet gücü göstererek pazar boşluğunu doldurmayı ve küresel AI programlama rekabet ortamını değiştirmeyi vaat ediyor. (Kaynak: 36氪)
Genel Yapay Zeka (AGI) zaten burada : Makale, AGI’ın gelecekte değil, zaten aramızda olduğunu öne sürüyor. AI’ın belirli rollerde (örneğin programlama) tam işlevsellik kapsamına ulaşması AGI’dır. Gelişimi “akıllı yerli” ve “insansız şirketler” doğuracak, AI değer yaratmanın ana öznesi haline gelecek ve insan-makine işbirliği derinleşecektir. AI’ın hızlı evrim hızı, her şeyin yeniden inşa edilebileceği anlamına gelecek ve eski iş modelleri altüst olabilir. Değer yaratma paradigmasını yönetmek, teknolojinin kendisini değil, ve tersine bağımlılık dünyasına uyum sağlamak için AI düşüncesini geliştirmek gerekmektedir. (Kaynak: 36氪)
AI uzmanları diyor ki: Yeni nesil AI girişimcilik fırsatları nerede? Fiyatlandırma eğilimleri neler? : OpenAI Yönetim Kurulu Başkanı Bret Taylor, AI girişimciliğindeki ana fırsatın uygulama pazarında olduğunu ve Agent’ın öz-yansıtmasının önemini vurguluyor. OpenAI Baş Ürün Sorumlusu Kevin Weil, yeni nesil AI ürünlerinin dört ana işaretini belirtiyor: akıl yürütmede atılım, proaktif hizmet arayüzleri (bellek, görme, konuşma), görev tamamlama derecesinin değeri belirlemesi ve küresel kapsayıcılık. AI fiyatlandırma eğilimi hibrit bir modele doğru kayıyor; sonuca dayalı fiyatlandırma kısa vadede uygun değil, fiyat şeffaflığının değeri abartılıyor ve çoğu şirket hızla değişen AI fiyatlandırmasına hazır değil. (Kaynak: 36氪)
IFA’da tüketici AI donanım patlaması, AI artık bir işlev eklentisi değil, bir ev beyni : IFA 2025, AI’ın konseptten pratiğe geçişini ve ürün deneyimini iyileştiren “arka plan beyni” haline geldiğini gösterdi. AI, buzdolapları, çamaşır makineleri ve klimalar gibi ev aletlerine derinlemesine nüfuz ederek görsel anlama ve proaktif hizmet sağlıyor, “duygusal değer”i vurguluyor. Akıllı evler “her şey kontrol edilebilir”den “her şey otonom”a doğru ilerliyor; AI, Samsung SmartThings ve LG ThinQ ON gibi merkezi bir rol oynayarak ev cihazlarını koordine ediyor. AI ayrıca oyuncaklar, ütüler gibi geleneksel donanımları da “aydınlatarak” anlama ve işleme yetenekleri kazandırıyor. (Kaynak: 36氪)
2026’da Yapay Zeka’nın devralacağı 7 büyük sektör : Veri analistleri, Fortune 500 şirketlerinin AI uygulama modellerini inceleyerek, AI’ın 3-5 yıl içinde finans, tıbbi teşhis, ulaşım lojistiği, hukuk hizmetleri, içerik oluşturma ve pazarlama, müşteri hizmetleri desteği ve üretim kalite kontrolü olmak üzere yedi büyük sektörü tamamen değiştireceğini tahmin ediyor. AI rutin görevleri üstlenirken, insanlar istisnalara ve stratejik kararlara odaklanacak. Dönüşüm hızı üstel bir şekilde artıyor; öncüler fayda sağlarken, uyum sağlamakta gecikenler kariyer kesintileriyle karşı karşıya kalacak. Rapor, kariyer stratejileri için bir çerçeve sunuyor. (Kaynak: 36氪)
Çin pazarı için iPhone AI nihayet geliyor : Apple, yıl sonuna kadar Apple Intelligence’ı Çin pazarına sunmayı planlıyor; Alibaba ile işbirliği yaparak uç cihaz sistemleri geliştirecek ve Baidu, Siri ile görsel zeka desteği sağlayacak. Siri ayrıca, Google tarafından desteklenebilecek ve üçüncü taraf büyük modellerin entegrasyonunu düşünebilecek bir “cevap motoru” AI arama aracına kavuşacak. Bu adımlar, Siri’nin Çince anlama ve yerel içerik arama yeteneklerini geliştirmeyi, Apple’ın Çin’deki üst düzey pazar rekabet gücünü artırmayı hedefliyor. (Kaynak: 36氪)
Tıp dünyasına bir AI doktoru geldi : AI destekli teşhis, “hobi” olmaktan çıkıp klinik bir araca dönüşüyor, doktorların tutumları farklılaşıyor. AI, tıbbi görüntü tanıma, akıllı triyaj ve destekli ön teşhis, büyük model odaklı kişiselleştirilmiş teşhis olmak üzere üç ana aşamada evrildi. Çin’de Baidu Health AI Akıllı Poliklinik, iFlytek Smart Medical Assistant, Tencent Miying gibi zengin yerel uygulama örnekleri bulunuyor. Ancak uygulama, güven, veri döngüsü ve sorumluluk atfı gibi zorluklarla karşı karşıya. Gelecekteki eğilim, uzmanlık alanında gelişmiş teşhis ve tedaviyi sağlamak için “büyük model + küçük model” entegrasyonudur. (Kaynak: 36氪)
AIDC’de yüksek hızlı bağlantı talebi bitmiyor, OCS bir sonraki çözüm olabilir mi? : AI veri merkezlerindeki veri miktarının üstel olarak artmasıyla birlikte, tam optik anahtarlama çözümü olan OCS (Optik Çapraz Bağlantı Anahtarı), geleneksel elektrik anahtarlarının neden olduğu gecikme ve enerji tüketimi sorunlarını çözmeyi vaat ediyor. OCS, optik sinyallerin fiziksel yolunu yeniden yapılandırarak optik-elektrik dönüşüm aşamasını ortadan kaldırır ve düşük gecikme süresi ile düşük güç tüketimi sağlar. Google, veri merkezlerine büyük miktarda OCS entegre etti ve önemli faydalar elde etti. NVIDIA, OCS uygulamaları için geniş bir gelecek sunan Spectrum-XGS Ethernet’i piyasaya sürdü. Büyük oyuncuların pazara girmesiyle, OCS pazar büyüklüğünün 2029 yılına kadar 1,6 milyar doları aşması bekleniyor. (Kaynak: 36氪)
🧰 Araçlar
Kullanmayan kaybeder: Karpathy, GPT-5’i öve öve bitiremedi: 10 dakikada Claude’un bir saatte çözemediğini çözdü, Altman anında teşekkürle karşılık verdi : AI dehası Karpathy, GPT-5 Pro’nun kodlama alanındaki güçlü yeteneklerini övdü ve Claude Code’un bir saatte çözemediği bir sorunu 10 dakikada çözdüğünü belirtti. OpenAI Başkanı Greg Brockman da GPT-5 Pro’nun kodlamanın yeni nesil ürünü olduğunu ifade etti. OpenAI’ın AI programlama ajanı Codex, GPT-5 ile entegre edildikten sonra performansı fırladı ve iki hafta içinde kullanım oranı on kat arttı; Devin, GitHub Copilot gibi ürünleri aşan güçlü bir araç olarak kabul ediliyor. (Kaynak: 36氪)
NVIDIA, herhangi bir LLM’e bağlanabilen, kişisel özelleştirmeyi destekleyen evrensel derin araştırma sistemi başlattı : NVIDIA, kişisel özelleştirmeyi destekleyen ve herhangi bir Büyük Dil Modeline (LLM) bağlanabilen Evrensel Derin Araştırma (UDR) sistemini piyasaya sürdü. UDR, kullanıcıların araştırma stratejilerini doğal dilde tanımlamasına ve bunları yürütülebilir koda derlemesine olanak tanıyarak araştırma süreçlerini otomatikleştiriyor. Modelden bağımsız mimarisi ve kullanıcı kontrollü arayüzü, araştırma verimliliğini ve esnekliğini artırırken, CPU zamanlaması aracılığıyla LLM çıkarım maliyetlerini düşürüyor. (Kaynak: 36氪)
Kouzi Space, AI Office’i gizlice tamamladı : ByteDance’in “Kouzi Space”i, AI yazma, PPT, tasarım, Excel, web sayfaları, podcast’ler gibi işlevleri kapsayan “tek duraklı AI ofis alanı”na yükseltildi. Bu platform, sıradan kullanıcıların AI’ı kullanarak öğrenme ve çalışma süreçlerini kolayca tamamlamalarını sağlamayı amaçlarken, açık kaynaklı “Kouzi Geliştirme Platformu” ve “Kouzi Pusulası” aracılığıyla geliştiricilere bir AI araç platformu sunuyor. Kouzi Space, “Doubao Büyük Modeli”ne tamamen odaklanarak tüm bağlantı performans optimizasyonunu gerçekleştirmeyi, “dadı tarzı” bir ürün deneyimi ve zengin bir MCP ekosistemi sunmayı vurguluyor. (Kaynak: 36氪)
Reddit r/LocalLLaMA: Beelzebub Canary Tools for AI Agents : Beelzebub, AI ajanları için “kanarya araçları” (honeypot tools) sağlayan açık kaynaklı bir Go framework’üdür; bu araçlar, prompt enjeksiyonu, araç kaçırma gibi güvenlik sorunlarını tespit etmek için kullanılır. Gerçek gibi görünen ancak aslında zararsız olan bu araçları dağıtarak, çağrıldıklarında yüksek doğrulukta uyarılar gönderilebilir ve AI ajanlarının güvenliğinin sağlanmasına yardımcı olunur. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)
Reddit r/MachineLearning: TerraCode CLI : TerraCode CLI, kullanıcı alanı ve organizasyonel düzeyde bilgi edinebilen bir AI kodlama asistanıdır. Semantik kod indeksleme aracılığıyla tüm kod tabanı yapısını anlar, belge ve spesifikasyon yüklemeyi destekler, etkileşimli bilgi transferi gerçekleştirir ve bağlama duyarlı akıllı kod analizi ve uygulaması sunar. (Kaynak: Reddit r/MachineLearning)
The Machine Ethics podcast: Autonomy AI with Adir Ben-Yehuda : Adir Ben-Yehuda, ön uç Web geliştirme için bir AI otomasyon platformu olan Autonomy.ai’yi tartıştı. Bu platform, şirketlerin üretim düzeyinde kod aracılığıyla yazılımı daha hızlı teslim etmelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Tartışma ayrıca LLM’lerin kendi kendini optimize etmesi, iş değiştirme, Vibe Coding ve LLM’lerin etik kuralları ve koruyucu önlemlerini de içeriyordu. (Kaynak: aihub.org)
dotey: Nano Banana Browser : Pietro Schirano, Nano Banana’yı temel alarak, URL’ye göre her web sitesinin AI görüntüsünü anında oluşturabilen bir “AI tarayıcı” geliştirdi. Kullanıcılar diğer bağlantılara bile gidebilir, bu da tamamen yeni, anında oluşturulan bir internet deneyimi yaratır. (Kaynak: dotey, osanseviero)
Windsurf, Devin yüzünden batıyor mu? Sürekli hatalar, resmi “ölü taklidi”, milyonlarca kullanıcı “kaçıyor” mu? : Windsurf, son zamanlarda performans düşüşü, sürekli hatalar ve yetersiz resmi destek sorunlarıyla karşılaştı, bu da kullanıcı şikayetlerine ve kaybına yol açtı. Google’ın ekibinin bir kısmını satın almasının ardından Devin özellikleri Windsurf’e entegre edildi, ancak entegrasyon sorunları kullanıcı deneyimini kötüleştirdi. Geliştiriciler hataların düzeltilmesi çağrısında bulunurken, bazı kullanıcılar başka kodlama araçlarına yöneldi, bu da Windsurf ürününün geleceği hakkında endişelere yol açtı. (Kaynak: 36氪)
📚 Öğrenme
Stanford: Optimizatörlerin “Tanrılar Savaşı” mı? AdamW “istikrar” ile kazandı / Şok edici kanıt, Tsinghua Yao Sınıfı mezunu “1.4 kat hızlandırma” tuzağını ortaya koydu: AI optimizatörleri neden iddia ettikleri gibi değil? : Stanford Üniversitesi’nden Percy Liang ekibi ve Tsinghua Yao Sınıfı mezunu Kaiyue Wen’in araştırması, birçok yeni optimizatörün AdamW’den önemli ölçüde daha hızlı olduğunu iddia etmesine rağmen, gerçek hızlanma etkisinin genellikle iddia edilen değerden daha düşük olduğunu ve model boyutu büyüdükçe azaldığını belirtti. Araştırma, sıkı hiperparametre ayarı ve eğitim sonundaki değerlendirmenin kritik önemini vurguladı ve matris tabanlı optimizatörlerin küçük modellerde üstün performans gösterdiğini, ancak en iyi seçimin “veri-model oranı” ile ilişkili olduğunu buldu. (Kaynak: 36氪, 36氪)
TheTuringPost: Comprehensive Survey on Agentic RL : TheTuringPost, Agentic RL (Reinforcement Learning) üzerine kapsamlı bir araştırma paylaştı; bu araştırma, pasif LLM’lerden aktif karar vericilere geçişi, temel becerileri (planlama, araçlar, bellek, akıl yürütme, yansıtma, algılama), uygulama senaryolarını, kıyaslamaları, ortamları ve framework’leri, ayrıca karşılaşılan zorlukları ve gelecek yönelimlerini kapsıyor. (Kaynak: TheTuringPost, TheTuringPost)
NandoDF: Agentic Design Patterns Book : Bir Google mühendisi, ileri düzey prompt mühendisliği, çoklu ajan framework’leri, RAG, ajan araç kullanımı ve MCP gibi konuları kapsayan 424 sayfalık ücretsiz bir kitap olan “Agentic Design Patterns”ı yayınladı ve pratik kod örnekleri sundu. (Kaynak: NandoDF)
dair_ai: Top AI Papers of The Week : DAIR.AI, bu haftanın (1-7 Eylül) en iyi AI makaleleri listesini yayınladı; bu liste rStar2-Agent, kendi kendini evrimleştiren ajanlar, adaptif LLM yönlendirme, evrensel derin araştırma, LLM’lerde örtük akıl yürütme, dil modeli halüsinasyonlarının nedenleri ve gömülü tabanlı alımın sınırlamalarını kapsıyor. (Kaynak: dair_ai)
karminski3: ML Engineer Performance Optimization Guide : Blogger “karminski-dentist”, makine öğrenimi mühendisleri için bir performans optimizasyon rehberi paylaştı; bu rehber, mevcut büyük modellerin neden hesaplama yeteneği yerine bellek bant genişliği ile sınırlı olduğunu derinlemesine açıklıyor ve mühendislere pratik performans optimizasyon bilgileri sunuyor. (Kaynak: karminski3, dotey)
💼 İş Dünyası
OpenAI, bu yıl ChatGPT gelirinin yaklaşık 10 milyar dolara ulaşmasını bekliyor, ancak 2029’dan önce 115 milyar dolar harcayacak : OpenAI, bu yıl ChatGPT gelirinin yaklaşık 10 milyar dolara ulaşmasını bekliyor, ancak önümüzdeki beş yıl içinde (2025-2029) toplamda 115 milyar dolar harcayacak; bu harcamalar ağırlıklı olarak AI model eğitimi, veri merkezi işletimi ve kendi sunucu inşa etme planları için kullanılacak. Büyük finansal tüketime rağmen, OpenAI yüksek değerli yatırımlar almaya devam ediyor ve IPO’ya hazırlanmak için kârlı işlerini geleneksel hisse senedi yapısına dönüştürmeyi planlıyor. Şirket, büyük harcamalar ve yetenek rekabeti baskısıyla karşı karşıya, ancak gelir beklentileri iyileşiyor ve ücretsiz kullanıcıları paraya çevirerek Facebook düzeyinde kâr marjlarına ulaşmayı umuyor. (Kaynak: 36氪)
Anthropic’in 1.5 milyar dolarlık telif hakkı davası uzlaşmasının ardındaki neden: Kitaplar neden AI eğitimi için temel haline geldi? : Anthropic, Claude’u eğitmek için korsan kitapları kullanmakla suçlandığı toplu davayı en az 1.5 milyar dolar ödeyerek çözüme kavuşturacak. Bu dava, AI şirketlerinin telif hakkı tartışmalarında bir dönüm noktası oldu ve kitapların büyük modeller için “derin veri” olarak önemini ortaya koydu. Uzlaşma miktarı, Anthropic’in değerlemesi açısından kontrol edilebilir düzeyde olup, diğer AI şirketlerini de “uzlaşma modelini” taklit etmeye ve telif hakkı ihlali risklerini ticari stratejilerine dahil etmeye teşvik edebilir, ancak yaratıcılar ve yayıncılık sektörü için uzun vadeli zorluklar oluşturmaktadır. (Kaynak: 36氪)
Google’ın Nano Banana başarısından sonra, OpenAI 1.1 milyar dolara bir şirket satın aldı : OpenAI, ürün deney platformu Statsig’i 1.1 milyar dolara satın aldı ve kurucusu Vijaye Raji’yi Uygulama Departmanı CTO’su olarak atadı. Bu satın alma, OpenAI’ın ürünleştirme yeteneklerini güçlendirmeyi ve AI modellerini kullanıcıların sevdiği ve pratik ürünlere dönüştürmeyi hızlandırmayı amaçlıyor. Bu hamle, Google’ın “Nano Banana” projesinin başarısına bir yanıt niteliğinde olup, AI rekabetinin odağının model “donanım gücünden” “ürün deneyimi yarışına” kaydığını gösteriyor; OpenAI, bu satın alma ile ürün yinelemesi ve optimizasyonundaki kendi eksikliklerini gidermeye çalışıyor. (Kaynak: 36氪)
🌟 Topluluk
AI’ın işgücü piyasası ve kariyer gelişimi üzerindeki etkisi : AI, işgücü piyasasını derinden değiştiriyor, giriş seviyesi iş pozisyonlarını azaltıyor ve geleneksel kariyer basamaklarını bozabilir. Uzmanlar, AI’ın 3-5 yıl içinde finans, sağlık gibi yedi büyük sektörü tamamen değiştireceğini tahmin ediyor; AI yetenek rekabeti kızışıyor, yüksek maaşlı pozisyonlara olan talep artıyor, ancak aynı zamanda mevcut çalışanlar üzerinde dönüşüm baskısı yaratıyor. 30 yaş üstü kıdemli ürün yöneticileri, iş ve teknoloji mimarisine dair derin anlayışları nedeniyle AI çağında daha popüler hale gelirken, AI araçlarının yaygınlaşması bireylerin kariyer gelişiminde “ödeme yaparak kazanma”yı gerçekleştirmesini sağlıyor. (Kaynak: 36氪, 36氪, 36氪, 36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/ChatGPT, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
AI halüsinasyonları ve model güvenilirliği tartışması : OpenAI araştırması, AI halüsinasyonlarının değerlendirme mekanizmasının belirsizliği kabul etmek yerine tahminleri ödüllendirmesinden kaynaklandığını ve modelleri “sınav öğrencisi” olmaya zorladığını ortaya koydu. Kullanıcılar, GPT-5 Pro’nun kodlamada güçlü ancak yaratıcı yazımda yetersiz olduğunu ve modelin tıbbi tavsiye gibi kritik alanlarda çelişkili görüşler verdiğini bildirdi. Topluluk, AI’ın belirsizliğini ve Claude Code CLI’ın “basit çözümlere” eğilimini tartışıyor; bu da kullanıcıların AI modellerinin güvenilirliği, doğruluğu ve davranış kalıplarına yönelik sürekli ilgisini ve zorluklarını yansıtıyor. (Kaynak: 36氪, 36氪, mbusigin, JimDMiller, eliebakouch, ZeyuanAllenZhu, Reddit r/artificial, Reddit r/ClaudeAI)
AI’ın sosyal etiği ve insan-makine ilişkileri : Anketler, gençlerin %25’inin AI ile romantik ilişki kurmayı kabul ettiğini, erkeklerin kadınlardan daha istekli olduğunu gösteriyor; bu da insan-makine yakın ilişkilerinin dünyasının geldiğine işaret ediyor. Ancak AI, insan evrimi hakkında endişelere ve AI’ın sahte gerçeklikler yaratmasının “bilişsel kaymaya” yol açarak ortak gerçekliği aşındırabileceği korkusuna da neden oluyor. Geoffrey Hinton’ın AI’a “annelik içgüdüsü” verilmesi önerisi, AI etiği ve değerleri üzerine tartışmaları tetikledi. Aynı zamanda, AI sanatının ortaya çıkışı da insanları sanatın tanımı ve insan yaratıcılığının değeri üzerine yeniden düşünmeye sevk ediyor. (Kaynak: 36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence)
AI donanımı ve kullanıcı deneyimi üzerine düşünceler : AI Key gibi harici AI donanımları, telefonların AI yeteneklerini artırmaya çalışsa da, makale bunların gerekliliğini sorguluyor; telefonların zaten güçlü AI platformları olduğunu ve Humane Ai Pin ile Rabbit R1 gibi bağımsız AI donanımlarının tedarik zinciri ve kullanıcı deneyimi açısından başarısız olduğunu belirtiyor. AI evcil hayvan pazarı popüler olsa da, kullanıcı geri bildirimleri duygusal değerin yeterli olduğunu ancak arkadaşlık hissinin eksik olduğunu gösteriyor ve satın alma motivasyonunun esas olarak “oyuncak”ın kendisinden geldiğini belirtiyor. Bu tartışmalar, pazarın AI donanım ürünlerinin konumlandırılması, pratikliği ve gerçek kullanıcı ihtiyaçları üzerine derinlemesine düşüncelerini yansıtıyor. (Kaynak: 36氪, 36氪, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA)
AI model değerlendirme metodolojisi tartışması : Topluluk, AI model değerlendirmelerinin (Evals) etkinliği üzerine hararetli tartışmalar yürütüyor. Bazıları Evals’ın ölmediğini, aksine sistem işlevselliğini doğrulamak için vazgeçilmez olduğunu, ancak genel konuşmalardan kaçınmak için kullanıcı sorunlarıyla uyumlu olması gerektiğini savunuyor. Diğer bir görüş ise A/B testinin Evals’ın bir parçası olduğunu ve daha net düşünmek için “eval” yerine “experiment” kullanılmasının vurgulanması gerektiğini belirtiyor. Aynı zamanda, ML deneylerinde LLM’lere aşırı bağımlılık hatalara yol açarak kod güvenilirliği ile deney yapısı arasındaki denge üzerine düşünceleri tetikliyor. (Kaynak: HamelHusain, sarahcat21, Reddit r/MachineLearning)
OpenAI ve Claude kullanıcı deneyimi ve tercihleri : Kullanıcılar arasında OpenAI ve Claude modellerinin deneyimi ve tercihleri konusunda farklılıklar bulunuyor. Karpathy gibi büyük isimler GPT-5 Pro’nun kodlamada olağanüstü performans gösterdiğini belirtirken, bazı kullanıcılar GPT-5 router modunun makale okumada yetersiz kaldığından şikayet ediyor. Aynı zamanda, birçok Claude Code kullanıcısı performans düşüşleri nedeniyle aboneliklerini iptal etmeyi veya düşürmeyi seçerek GPT-5 Codex’e yöneldi. Bu tartışmalar, kullanıcıların farklı AI araçlarının belirli görevlerdeki performansı, güvenilirliği ve kullanıcı deneyimi üzerine yaptığı detaylı karşılaştırmaları yansıtıyor. (Kaynak: aidan_mclau, imjaredz, Reddit r/ClaudeAI)
AI hesaplama gücü ve altyapı darboğazları : Donanım belleği, üretken AI için bir darboğaz olarak görülüyor; Transformer model boyutunun büyümesi, hızlandırıcı belleğinin büyümesini çok geride bırakarak “bellek sınırlı” bir dünyaya yol açıyor. Aynı zamanda, görüntü oluşturmak için gereken hesaplama/bellek kaynakları, metin modellerine göre çok daha düşük görünüyor, bu da kaynak tahsisi verimliliği hakkında soruları gündeme getiriyor. Gerçek dağıtımda, 24 öğrenci için bir LLM çıkarım sunucusu kurmak için 5000 avroluk bütçe, AI hesaplama gücü maliyetlerinin ve altyapının zorluklarını da vurguluyor. (Kaynak: mbusigin, EERandomness, Reddit r/LocalLLaMA)
AGI vizyonu ve AI’ın özü üzerine tartışma : Topluluk, AGI’ın (Genel Yapay Zeka) tanımını ve özellikle karmaşık mekanizmalarını anlarken AI’ın özünün “korkunç ve kutsal olmayan” olup olmadığını tartışıyor. Bazıları OpenAI’ın en iyi CS bölümleri ile AGI inancının birleşimi olduğunu düşünürken, diğerleri AI risklerinden endişe ediyor ve mevcut en büyük riskin jeopolitik olduğunu, gelecekte ise AI’ın kendisinden gelebileceğini belirtiyor. Aynı zamanda, AI kodlama çağında kaynak kodunun tanımı yeniden düşünülüyor ve hem insanlar hem de LLM’ler tarafından anlaşılabilecek “bellekle ilgili” içerik olması gerektiği savunuluyor. (Kaynak: menhguin, Teknium1, jam3scampbell, scaling01, bigeagle_xd)
nptacek: Pay to Win in Career with AI : Nathan Lambert ve nptacek, şu anda daha iyi AI araçlarını (GPT-5 Pro gibi) ücretli kullanarak kariyerde “ödeme yaparak kazanma”nın mümkün olduğunu tartıştı; bu dinamik video oyunlarına benziyor ve AI araçlarının kişisel üretkenlik üzerindeki büyük artışını vurguluyor. (Kaynak: nptacek)
teortaxesTex: OpenAI User Chats Retention : OpenAI’ın şu anda mahkeme kararıyla tüm kullanıcı sohbet kayıtlarını süresiz olarak saklamak zorunda kalması ve AI laboratuvarlarının büyük miktarda insan özel düşünce verisi depolamasının hükümet düzenlemesi sorunlarına yol açabileceği tartışıldı. (Kaynak: teortaxesTex)
💡 Diğer
Taobao “Bana Seç” özelliğini test etmeye başladı, AI gerçekten herkesin para harcamasına yardımcı olacak : Taobao, AI destekli e-ticaret rehberlik özelliği “Bana Seç”i test ediyor; bu özellik, AI aracılığıyla kullanıcı satın alma deneyimini optimize etmeyi, satıcıları güçlendirmekten tüketici satın alma sürecine müdahale etmeye geçmeyi amaçlıyor. Bu hamle, kullanıcı davranışının AI aramasına kayması ve doğru talep tanımlama yeteneğinin azalması gibi zorluklara yanıt olarak Alibaba’nın AI e-ticaret stratejisinin bir uzantısıdır. AI alışveriş uygulamalarının (Amazon “Benim İçin Satın Al”, OpenAI Operator gibi) yükselişi, kullanıcıların AI’a olan kör güvenini kullanarak AI’ı bir “alışveriş danışmanı” haline getiriyor ve işlem yolunu kısaltıyor. (Kaynak: 36氪)
Akıllı gözlükler IFA’yı kasıp kavuruyor: AR etkileşimi standart hale geldi, ürünler “eksiltme” yaparak niteliksel bir değişime doğru ilerliyor : IFA 2025 fuarında, akıllı gözlük kategorisi “niteliksel bir değişim anı” yaşıyor. BleeqUp Ranger gibi ürünler, “eksiltme” yaparak niş pazarlara (bisiklet gibi) odaklanıyor, pil ömrünü ve profesyonel işlevleri optimize ediyor. AR ekranı ve çeşitlendirilmiş etkileşim, Rokid Glasses’ın optik dalga kılavuzu ekranı ve INMO’nun dokunmatik yüzey/yüzük etkileşimi gibi genel ürün serilerinin standart özelliği haline geldi. Sektör, “üreticinin sunduğu”ndan “kullanıcıların birlikte inşa ettiği” uygulama ekosistemine doğru ilerliyor. (Kaynak: 36氪)
Hu Yong: AI çağında “beşeri bilimler faydalıdır” : Profesör Hu Yong, AI çağının “bilişsel boşaltma” riski taşımasına rağmen, beşeri bilimlerin daha önce hiç olmadığı kadar önemli hale geldiğini belirtti. “İnsanlara ait olan insana, makinelere ait olan makineye” prensibini vurgulayan Hu, AI’ın insanlığın somutlaşmış bilişini, duygularını, öğrenme motivasyonunu ve gezegen düzeyindeki yaratıcılığını yerine koyamayacağını söyledi. Eğitimin iletişim, işbirliği, eleştirel düşünme ve yaratıcılık gibi yumuşak becerileri geliştirmesi ve “puanlama olmadan öğrenme”yi hayal etmesi gerektiğini belirtti. Beşeri ve sosyal bilimler, insanların kendilerini anlamalarına ve AI’ın getirdiği sosyal etkilere yanıt vermelerine yardımcı olur. (Kaynak: 36氪)