Anahtar Kelimeler：Google Yapay Zeka, kanser tedavisi, DeepMind, C2S-Scale 27B, Gemma, Yapay Zeka tıbbı, açık kaynak modeli, Yapay Zeka ile kanser hücresi davranışı tahmini, Gemma serisi temel modeller, Hugging Face açık kaynak Yapay Zeka modeli, Yapay Zeka ile bilimsel keşif hızlandırma, sağlık alanında Yapay Zeka uygulamaları
🔥 Odak Noktası
Google AI potansiyel kanser tedavisi keşfetti : Google DeepMind’ın Gemma serisine dayanan C2S-Scale 27B temel modeli, potansiyel bir kanser hücresi davranış hipotezini ilk kez başarıyla tahmin etti ve bu hipotez bilim insanları tarafından canlı hücrelerde yapılan deneylerle doğrulandı. Model ve ilgili kaynaklar Hugging Face ve GitHub’da açık kaynak olarak yayınlandı. Bu gelişme, yapay zekanın bilimsel keşifleri, özellikle de sağlık alanındaki keşifleri hızlandırma konusundaki muazzam potansiyelini gösteriyor ve kanserle mücadelede yeni bir yaklaşım sunuyor. (Kaynak: Yuchenj_UW, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/artificial, tokenbender)
AI ile ağrı ölçümü sağlık verimliliğini artırıyor : PainChek gibi AI uygulamaları, yüzdeki mikro ifadeleri tarayarak ve fizyolojik göstergelerle birleştirerek konuşamayan kişilerin (demans hastaları, yoğun bakım hastaları gibi) ağrısını objektif olarak ölçmeyi sağlıyor. Bu teknoloji İngiltere, Kanada, Yeni Zelanda gibi ülkelerdeki huzurevleri ve hastanelerde test edildi, psikotrop ilaç reçetelerini etkili bir şekilde azalttı ve hasta davranışlarını ve sosyal yeteneklerini iyileştirdi. Bu teknoloji, ağrı yönetiminin doğruluğunu ve verimliliğini artırma potansiyeline sahip, ancak potansiyel algoritmik önyargılara ve aşırı bağımlılık sorunlarına karşı dikkatli olunmalıdır. (Kaynak: MIT Technology Review)
AI nükleer füzyon enerji araştırmalarını hızlandırıyor : Google DeepMind, Commonwealth Fusion Systems ile iş birliği yaparak, AI simülasyonu ve Reinforcement Learning (RL) tekniklerini kullanarak temiz, sınırsız nükleer füzyon enerjisinin geliştirilmesini hızlandırmayı hedefliyor. AI, hızlı, doğru ve türevlenebilir füzyon plazma simülasyonları oluşturmada kilit bir rol oynuyor ve Reinforcement Learning aracılığıyla füzyon enerji verimliliğini ve sağlamlığını en üst düzeye çıkarmak için yeni gerçek zamanlı kontrol stratejileri keşfediyor. Bu, AI’ın küresel enerji sorunlarını çözme konusundaki muazzam potansiyelini gösteriyor. (Kaynak: kylebrussell, Ar_Douillard)
Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI) felçli bireylerde dokunma hissi iletişimi sağlıyor : Felçli bir adam, yeni bir beyin implantı sayesinde başka birinin elindeki nesneleri hissedebildi. Bu teknolojik atılım, geleneksel algı engellerini aştı ve sinir sinyallerinin doğrudan bağlantısı aracılığıyla harici dokunsal bilgiyi beyne iletiyor. Bu gelişme, felçli hastalara algı ve etkileşim yeteneklerini geri kazanma umudu veriyor ve BCI teknolojisinin yardımcı tıp ve insan yeteneklerini artırma alanındaki büyük potansiyelini müjdeliyor. (Kaynak: MIT Technology Review)
🎯 Gelişmeler
Anthropic Claude Haiku 4.5’i yayınladı ve model stratejisini ayarladı : Anthropic, hafif modeli Claude Haiku 4.5’i piyasaya sürdü. Bu modelin kodlama ve çıkarım performansı Sonnet 4 ile benzer, ancak maliyeti üçte iki oranında azaltılmış ve hızı iki katına çıkarılmış durumda. Aynı zamanda, Anthropic Opus modelinin kullanım kısıtlamalarını önemli ölçüde azalttı, bu da kullanıcılar arasında maliyet kontrol stratejileri hakkında geniş tartışmalara yol açtı. Bu hamle, kullanıcıları hesaplama kaynaklarını optimize etmek için daha ekonomik ve verimli modellere yönlendirmeyi amaçlıyor, ancak bazı kullanıcılar yeni modelin talimatları takip etme konusunda hala eksiklikleri olduğunu düşünüyor. (Kaynak: Yuchenj_UW, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/artificial)
Google Veo 3.1 video üretim modelini yayınladı : Google, yükseltilmiş video üretim modeli Veo 3.1’i piyasaya sürdü ve videoların görsel efektlerini, ses senkronizasyonunu ve gerçekçiliğini artırdı. Pro kullanıcıları artık web sürümünde 25 saniyeye kadar video oluşturabilirken, tüm kullanıcılar 15 saniyelik videolar oluşturabilir ve yeni storyboard özelliği eklendi. Bu güncelleme, film yapımcılarına, hikaye anlatıcılarına ve geliştiricilere daha güçlü yaratıcı kontrol sağlamayı amaçlıyor ve Lovart.ai gibi platformlarda deneme için sunuldu. (Kaynak: Yuchenj_UW, Teknium1, demishassabis, sedielem, synthesiaIO, TheRundownAI)
Microsoft Windows AI ve Copilot Actions derinlemesine entegre oluyor : Microsoft, AI’ı Windows işletim sistemine derinlemesine entegre ediyor. Copilot Actions, yerel dosya işlemlerine genişletilecek ve dosya düzenleme, PDF’lerden bilgi çıkarma gibi işlevleri gerçekleştirecek. Bu, AI’ın işletim sisteminin temel bir bileşeni olarak daha da geliştiğini gösteriyor, kullanıcılara daha sezgisel ve otomatik bir işletim deneyimi sunuyor ve AI yeteneklerini buluttan yerel cihazlara taşıyor. (Kaynak: mustafasuleyman, kylebrussell)
Alibaba Qwen3-VL-Flash modelini ve Qwen3Guard güvenlik bileşenini açık kaynak olarak yayınladı : Alibaba, Qwen3-VL-Flash görsel dil modelini piyasaya sürdü ve açık kaynak olarak yayınladı. Bu model, çıkarım ve çıkarım dışı modları birleştiriyor, 256K’ya kadar ultra uzun bağlamı destekliyor ve görüntü/video anlama, 2D/3D konumlandırma, OCR ve çok dilli tanıma yeteneklerini önemli ölçüde artırıyor. Aynı zamanda, Qwen ekibi Qwen3Guard güvenlik hizalama modelini (Qwen3-4B-SafeRL) ve değerlendirme kıyaslaması Qwen3GuardTest’i de açık kaynak olarak yayınladı. Bu, modelin karmaşık senaryolarda güvenlik algısını ve görsel zekasını artırmayı amaçlıyor. (Kaynak: Alibaba_Qwen, Alibaba_Qwen)
Sakana AI ShinkaEvolve sistemi programlama yarışmasında şampiyonluğa ulaştı : Sakana AI’ın ShinkaEvolve’u, LLM destekli evrimsel bir program optimizasyon sistemidir. Rekabetçi programlama takımı Team Unagi ile iş birliği yaparak ICFP programlama yarışmasında birincilik elde etti. Bu sistem, SAT mantık tabanlı kodlamayı otomatik olarak iyileştiriyor, hesaplama hızını yaklaşık 10 kat artırıyor ve geleneksel yöntemlerle çözülemeyen büyük ölçekli sorunları çözmesini sağlıyor. Bu, insan-makine iş birliğinin karmaşık yazılım performans optimizasyonundaki etkinliğini ve AI’ın yeni yardımcı değişkenler keşfetme potansiyelini ortaya koyuyor. (Kaynak: SakanaAILabs, hardmaru)
Volcano Engine Doubao Speech Large Model yükseltildi, “insan gibi” ifade sağlıyor : Volcano Engine, Doubao Speech Large Model’i yükseltti ve Doubao Speech Synthesis Model 2.0 ile Voice Cloning Model 2.0’ı piyasaya sürdü. Yeni model, Doubao Large Language Model’e dayalı yeni bir mimari kullanıyor, derinlemesine anlamsal anlama ve bağlamsal çıkarım yapabiliyor, böylece daha etkileyici duygusal ifadeler ve insansı bir his sağlıyor. Model, düşünce uzunluğunu kademeli olarak ayarlamayı destekliyor ve görev karmaşıklığına göre en uygun modeli otomatik olarak eşleştirebilen akıllı model yönlendirmesi sunuyor, bu da büyük modellerin işletmeler tarafından kullanım maliyetini ve gecikmesini önemli ölçüde azaltıyor. (Kaynak: 量子位)
ByteDance multimodal Large Language Model Sa2VA’yı yayınladı : ByteDance, Hugging Face’te Sa2VA modelini yayınladı. Bu multimodal Large Language Model, SAM2 ve LLaVA’nın avantajlarını birleştirerek görüntü ve videoların yoğun bir şekilde temelden anlaşılmasını sağlıyor. Sa2VA, segmentasyon, grounding ve soru-cevap gibi görevlerde lider performans sergiliyor ve multimodal AI araştırmaları ve uygulamaları için güçlü bir açık kaynak aracı sunuyor. (Kaynak: _akhaliq)
Google Gemini Enterprise kurumsal düzeyde AI platformunu tanıttı : Google, işletmeler için özel olarak tasarlanmış bir AI optimizasyon platformu olan Gemini Enterprise’ı piyasaya sürdü. Bu platform, kodsuz bir çalışma alanı, merkezi bir yönetim çerçevesi ve mevcut iş uygulamalarıyla derin entegrasyon sunuyor. İşletmelerin AI çözümlerini daha güvenli ve verimli bir şekilde dağıtmasına ve yönetmesine yardımcı olmayı amaçlıyor ve AI’ın çeşitli sektörlerdeki uygulamasını hızlandırıyor. (Kaynak: dl_weekly)
Waymo sürücüsüz taksi hizmeti Londra’ya geliyor : Waymo, önümüzdeki yıl Londra’da sürücüsüz taksi hizmetini başlatmayı planladığını duyurdu. Bu hamle, otonom sürüş teknolojisinin büyük uluslararası şehirlerde ticari uygulamasının daha da genişlediğini gösteriyor ve şehir içi ulaşım modellerini değiştirmesi, sakinlere yeni ulaşım seçenekleri sunması bekleniyor. (Kaynak: MIT Technology Review)
NVIDIA Embodied AI ve Omniverse robotik gelişimini destekliyor : NVIDIA Omniverse ve Fiziksel AI Kıdemli Direktörü Madison Huang (Jensen Huang’ın kızı), canlı yayında sentetik veri ve simülasyonun robotik veri ikilemini çözmek için kritik öneme sahip olduğunu vurguladı. NVIDIA, Guanglun Intelligence ile iş birliği yaparak kıyaslama, değerlendirme, veri toplama ve büyük ölçekli Reinforcement Learning için açık kaynaklı bir çerçeve olan Isaac Lab Arena’yı geliştiriyor. Bu, robotların sanal ve gerçek dünya arasındaki boşluğu kapatmayı ve Embodied AI’ın dağıtımını hızlandırmayı amaçlıyor. (Kaynak: 量子位)
🧰 Araçlar
NVIDIA DGX Spark ve M3 Ultra kümesi LLM çıkarımını hızlandırıyor : EXO Labs, NVIDIA DGX Spark’ı M3 Ultra Mac Studio ile birleştiren bir çözüm sergiledi. DGX Spark’ın hesaplama gücünü ve M3 Ultra’nın bellek bant genişliğini tahsis ederek LLM çıkarım hızını 4 kat artırabiliyor, özellikle uzun istemleri işlerken belirgin bir etki gösteriyor. Bu hibrit mimari, yerel LLM çıkarımı için verimli ve ekonomik bir çözüm sunuyor ve tek donanımın performans darboğazlarını aşıyor. (Kaynak: ImazAngel, Reddit r/LocalLLaMA)
Ollama ve Llama.cpp’nin yerel LLM dağıtımındaki uygulama karşılaştırması : Leo Reed, yerel LLM iş akışlarında Ollama ve Llama.cpp ile ilgili gerçek deneyimlerini paylaştı. Ollama, anında kurulum, model kaydı ve bellek izolasyonu avantajlarıyla hızlı prototipleme ve istikrarlı çalışma arayan senaryolar için uygunken, Llama.cpp ise niceleme, katmanlar ve GPU arka uçları gibi alt düzey ayrıntılar üzerinde tam kontrol sağlıyor ve çıkarım mekanizmalarını derinlemesine anlaması ve altyapı oluşturması gereken geliştiriciler için uygun. Her ikisi de farklı odak noktalarına sahip olup, yerel LLM ekosisteminin gelişimini birlikte destekliyor. (Kaynak: ollama)
Compound AI finansal AI analisti başlattı : Compound AI, finans sektörüne güvenilir AI çözümleri sunmayı amaçlayan AI analist aracını piyasaya sürdü. Bu araç, elektronik tablolar ve finansal analizlere odaklanıyor, ölçeklenebilirlik, doğruluk ve denetlenebilirliği vurguluyor. Mevcut AI araçlarının pratik uygulamalarda yaygın olarak karşılaşılan kırılganlık sorunlarını aşmak ve finans uzmanlarının verimliliğini artırmasına yardımcı olmak için tasarlandı. (Kaynak: johnohallman)
OpenWebUI Claude 4.X genişletilmiş düşünce modunu destekliyor : OpenWebUI, Claude 4.X modellerinin genişletilmiş düşünce modunu destekleyecek şekilde güncellendi ve kullanıcıların model yanıt üretirken iç düşünce süreçlerini görmelerine olanak tanıyor. Ayrıca, topluluk OpenWebUI’ın dosya eki yanıtları ve Searxng entegrasyonuyla ilgili sorunları da tartıştı, bu da kullanıcıların daha zengin etkileşim ve daha derin model şeffaflığına olan ihtiyacını yansıtıyor. (Kaynak: Reddit r/OpenWebUI)
Baidu PaddleOCR-VL-0.9B modeli 109 dili destekliyor : Baidu PaddleOCR-VL-0.9B modeli yayınlandı. Bu model OCR alanında üstün performans sergiliyor, 109 dil tanımayı destekliyor ve performansı bazı özel modellerden bile daha iyi. Bu açık kaynak çerçeve, çok dilli metin tanıma için güçlü ve verimli bir çözüm sunuyor, özellikle karmaşık belgelerin ve küresel uygulama senaryolarının işlenmesinde önemli avantajlara sahip. (Kaynak: huggingface, Reddit r/LocalLLaMA)
Microsoft Copilot Actions yerel dosya işlemlerine genişletildi : Microsoft’un Copilot Actions özelliği daha da genişletilecek ve kullanıcıların doğrudan Windows yerel dosyaları üzerinde işlem yapmasına olanak tanıyacak. Bu, Copilot’un kullanıcıların tatil fotoğraflarını düzenlemesine, PDF’lerden bilgi çıkarmasına vb. yardımcı olabileceği anlamına geliyor. AI yeteneklerini işletim sistemi düzeyine daha derinlemesine entegre ederek günlük ofis ve kişisel dosya yönetiminin verimliliğini büyük ölçüde artırıyor. (Kaynak: kylebrussell)
LangGraph ve Cognee entegrasyonu ile derin AI ajanları oluşturuluyor : LangChainAI, LangSmith kullanarak AI uygulamalarının nasıl hata ayıklanacağını gösterdi ve Cognee’nin anlamsal belleğiyle entegrasyon yoluyla “Deep Agents” (derin AI ajanları) oluşturmanın önemini vurguladı. Bu yöntem, ajanların kalıcı belleğe sahip olmasını ve gerektiğinde ilgili bilgileri almasına olanak tanıyor, böylece sığ ajanların karmaşık, çok adımlı görevleri işlerken karşılaştığı sınırlamaları aşıyor ve 500’den fazla adımlı görevleri işleyebilmesini sağlıyor. (Kaynak: hwchase17)
HuggingChat Omni otomatik model seçimi sağlıyor : HuggingFace, otomatik model seçimi özelliğine sahip bir platform olan HuggingChat Omni’yi piyasaya sürdü. 15 sağlayıcıdan 115 modeli destekliyor ve kullanıcının sorgusuna göre en uygun modeli otomatik olarak seçerek yanıt verebiliyor. HuggingChat Omni, kullanıcıların LLM’lerle etkileşim sürecini basitleştirmeyi, verimliliği artırmayı ve kullanıcılara daha geniş bir model seçeneği sunmayı amaçlıyor. (Kaynak: _akhaliq, ClementDelangue)
NotebookLM arXiv makaleleri için akıllı yorumlama özelliği başlattı : NotebookLM artık arXiv makalelerini destekliyor ve karmaşık AI araştırmalarını ilgi çekici diyaloglara dönüştürebiliyor. Binlerce ilgili makaleyi bağlamsal olarak anlayarak araştırma motivasyonlarını yakalıyor, SOTA (State-of-the-Art) teknolojilerini ilişkilendiriyor ve önemli içgörüleri deneyimli bir profesör gibi açıklıyor, bu da araştırmacıların akademik makaleleri okuma ve anlama verimliliğini büyük ölçüde artırıyor. (Kaynak: algo_diver)
GitHub projesi GPT’ler çok sayıda GPT istemini sızdırdı : GitHub projesi “linexjlin/GPTs”, DevRel Guide, Istio Guru, Diffusion Master gibi birçok GPT’nin sızdırılmış istemlerini topladı ve yayınladı. Bu istemler, araştırmacılar ve geliştiriciler için değerli bir kaynak sağlıyor, farklı GPT’lerin yapı mantığını ve işlevlerini anlamaya yardımcı oluyor ve yeni AI uygulamalarının geliştirilmesine ilham verebilir. (Kaynak: GitHub Trending)
Google Agent Payments Protocol (AP2) ile AI ödemelerini destekliyor : Google, güvenli, birlikte çalışabilir, AI destekli bir ödeme geleceği inşa etmeyi amaçlayan Agent Payments Protocol (AP2) kod örneklerini ve demosunu açık kaynak olarak yayınladı. Bu protokol, Agent Development Kit (ADK) ve Gemini 2.5 Flash modelini kullanarak AI ajanlarının nasıl ödeme yapabileceğini gösteriyor ve AI’ın ticaret ve finans alanındaki uygulamaları için temel oluşturuyor. (Kaynak: GitHub Trending)
📚 Öğrenme
Pedro Domingos, Deep Learning ve sembolik AI’ı birleştiren Tensor Logic’i önerdi : Ünlü AI akademisyeni Pedro Domingos, “Tensor Logic: The Language of AI” başlıklı makaleyi yayınladı ve Deep Learning ile sembolik AI’ı birleştirmeyi amaçlayan yeni bir dil önerdi. Bu teori, mantık kurallarını ve Einstein toplamını özünde aynı tensör denklemlerine indirgiyor, böylece sinir ağlarını ve biçimsel çıkarımı temel düzeyde birleştiriyor. Bu çerçeve, sinir ağlarının ölçeklenebilirliğini sembolik AI’ın güvenilirliğiyle birleştirmeyi vaat ediyor ve AGI (Artificial General Intelligence) gelişimi için yeni yollar açıyor. (Kaynak: jpt401, pmddomingos, Reddit r/MachineLearning)
LLM Reinforcement Learning hesaplama ölçeklendirmesinin sanatı ve en iyi uygulamaları : Büyük ölçekli bir araştırma (400.000 GPU saatinden fazla), LLM Reinforcement Learning (RL) hesaplama ölçeklendirmesi için analiz ve tahmin çerçevesini ilk kez sistematik olarak tanımladı. Araştırma, farklı RL yöntemlerinin asimptotik performansta farklılık gösterse de, çoğu tasarım seçiminin nihai performanstan ziyade hesaplama verimliliğini etkilediğini buldu. ScaleRL, bir en iyi uygulama olarak, RL eğitiminin öngörülebilir ölçeklendirmesini gerçekleştirdi ve RL eğitimini ön eğitimin olgunluğuna taşımak için bilimsel bir çerçeve ve pratik yöntemler sunuyor. (Kaynak: lmthang)
Deep Learning yapı taşlarındaki gizli önyargılar ve model tasarımı : George Bird ve diğer araştırmacılar, Deep Learning’deki aktivasyon fonksiyonları, normalleştiriciler, optimize ediciler gibi temel yapı taşlarının simetrisinin, ağın temsil ve çıkarım şeklini gizlice etkilediğini öne sürdüler. Bu “temel önyargılar”, süperpozisyon gibi fenomenlere yol açabilir ve varsayılan seçimleri yeniden düşünerek yeni model tasarım eksenlerinin kilidini açabileceğini, açıklanabilirliği ve sağlamlığı artırabileceğini belirtiyorlar. Bu, Deep Learning modellerini anlama ve optimize etme konusunda yeni bir bakış açısı sunuyor. (Kaynak: Reddit r/MachineLearning)
EAGER: Entropi tabanlı LLM çıkarımının adaptif ölçeklendirilmesi : EAGer, eğitim gerektirmeyen bir LLM üretim yöntemidir. Token düzeyindeki entropi dağılımını kullanarak gereksiz hesaplamaları azaltır ve çıkarım sırasında hesaplama bütçesini adaptif olarak ayarlar. Bu yöntem, yalnızca yüksek entropili token’larda çoklu çıkarım yolu keşfi yapar ve kaydedilen hesaplama kaynaklarını en çok keşfe ihtiyaç duyan örneklere yeniden dağıtır. AIME 2025 gibi karmaşık çıkarım kıyaslamalarında, EAGer, hedef etiketlere erişmeden verimliliği ve performansı önemli ölçüde artırdı. (Kaynak: HuggingFace Daily Papers)
HFTP: LLM ve insan beynindeki gramer yapısı temsilini birleşik olarak araştırıyor : Hierarchical Frequency Tagging Probe (HFTP), LLM’lerde (GPT-2, Gemma serisi, Llama serisi, GLM-4 gibi) ve insan beyninde gramer yapısı kodlamasının nöronal/kortikal bölgelerini frekans alanı analizi kullanarak araştıran yeni bir araçtır. Araştırma, LLM’lerin grameri benzer katmanlarda işlediğini, insan beyninin ise farklı kortikal bölgelere dayandığını buldu. Yükseltilmiş modeller, insan beyniyle benzerlik konusunda farklılaşan bir eğilim gösteriyor ve LLM davranışlarının iyileştirilmesi mekanizmaları hakkında yeni içgörüler sunuyor. (Kaynak: HuggingFace Daily Papers)
MATH-Beyond kıyaslaması RL matematiksel çıkarım yeteneklerinde atılımı teşvik ediyor : MATH-Beyond (MATH-B), matematiksel çıkarım konusunda mevcut açık kaynak modellerinin sınırlamalarını zorlamayı amaçlayan yeni bir kıyaslamadır. Büyük örnekleme bütçelerinde bile 8B parametrenin altındaki modeller tarafından çözülmesi zor olan sorunları özel olarak tasarladı. MATH-B, LLM’lerin daha derin çıkarım yeteneklerini tetiklemek için keşif odaklı Reinforcement Learning yöntemlerini teşvik etmeyi amaçlıyor ve mevcut yöntemlerin bilinen çözüm kalıplarını “ezberleme” etkisini aşarak. (Kaynak: HuggingFace Daily Papers)
AI öğrenme kaynakları ve Deep Learning kütüphanesi paylaşımı : Topluluk, “10 Best Generative AI Online Courses & Certifications” listesi de dahil olmak üzere birçok AI öğrenme kaynağını paylaştı. Ayrıca, PyTorch ve Tinygrad’den esinlenerek basitliğe ve alt düzey uygulamaya odaklanan “SimpleGrad” adlı kendi geliştirdiği bir Deep Learning kütüphanesini paylaştı. Bu kütüphane, MNIST el yazısı rakam modelini eğitmek için başarıyla kullanıldı. Ayrıca, Machine Learning model performansının nasıl iyileştirileceğine dair tartışmalar da yapıldı. (Kaynak: Reddit r/deeplearning, Reddit r/deeplearning, Reddit r/deeplearning)
AI eğitim kursu içeriğinin güncelliğini yitirmesi endişe yaratıyor : Yorumlar, Hindistan’daki seçkin üniversiteler ve ABD’deki yasal üniversiteler tarafından sunulan AI, ML ve Robotik lisans ve yüksek lisans ders içeriklerinin ciddi şekilde güncel olmadığını belirtiyor. Birçoğu hala 2012 Alexnet öncesi dönemde kalmış durumda ve Transformer, RLVR, PPO gibi en son gelişmelere çok az değiniliyor. Bu kopukluk, mezunların sektörün ihtiyaçlarına uyum sağlamakta zorlanmasına neden oluyor ve AI eğitim sisteminin hızla gelişen teknolojiye ayak uydurmak için acilen güncellenmesi gerektiğini vurguluyor. (Kaynak: sytelus)
LSTM el yazısı rehberi AI bellek mekanizmalarını yeniden gözden geçiriyor : ProfTomYeh, LSTM (Long Short-Term Memory) hakkında 15 adımlık el yazısı bir rehber paylaştı. Bu rehber, okuyucuların Transformer modelleri ortaya çıkmadan önce AI’ın bellek işlevini nasıl gerçekleştirdiğini derinlemesine anlamalarına yardımcı olmayı amaçlıyor. Rehber, LSTM’nin ayrıntılarını manuel olarak takip ederek kavramanın önemini vurguluyor ve Deep Learning’in temel mekanizmalarını öğrenmek isteyen öğrenciler için büyük değer taşıyor. (Kaynak: ProfTomYeh)
HuggingFace, AI ajanları geliştirmeyi teşvik etmek için Agents Hackathon düzenliyor : HuggingFace, Agents MCP Hackathon düzenliyor ve geliştiricileri AI ajanları oluşturmaya ve test etmeye teşvik etmek için tüm katılımcılara ücretsiz Inference Provider kredileri sunuyor. Bu etkinlik, AI ajanlarının inovasyonunu ve gelişimini teşvik etmeyi ve topluluğa en son AI teknolojilerini uygulama fırsatı sunmayı amaçlıyor. (Kaynak: clefourrier)
LLM bellek optimizasyonu araştırması: Farklı parametre tahsis stratejilerinin çıkarım doğruluğu üzerindeki etkisi : Qwen3 serisi modeller üzerinde 1700 deneyle yapılan bir araştırma, sabit bir bellek bütçesi altında, çıkarım modeli doğruluğunu en üst düzeye çıkarmak için model ağırlıklarının, KV önbelleğinin ve test zamanı hesaplamalarının (çok turlu oylama gibi) nasıl tahsis edileceğini inceledi. Araştırma, evrensel bir bellek optimizasyon stratejisinin olmadığını buldu ve en iyi seçimin model boyutuna, ağırlık hassasiyetine ve görev türüne bağlı olduğunu gösterdi. Örneğin, matematiksel çıkarım görevleri daha yüksek hassasiyetli ağırlıklar gerektirirken, bilgi yoğun görevler parametre sayısına daha fazla önem veriyor. (Kaynak: clefourrier)
DeepLearning.AI, gerçek zamanlı sesli AI ajanları oluşturma kursu yayınladı : DeepLearning.AI, Google ADK ile iş birliği yaparak “Building Live Voice Agents with Google’s ADK” adlı yeni bir kurs başlattı. Bu kurs, AI haberleri toplama, podcast senaryoları oluşturma gibi görevleri yerine getirebilen sesle etkinleştirilen AI asistanları oluşturmayı öğretiyor. Kurs, geliştiricileri gerçek dünyayla etkileşime girebilen ve araçları kullanabilen gerçek zamanlı AI ajanları oluşturmaları için güçlendirmeyi amaçlıyor. (Kaynak: DeepLearningAI)
💼 İş Dünyası
AI yatırım balonu endişeleri ve OpenAI’ın kârlılık zorlukları : Piyasada AI alanındaki yatırım balonu hakkında endişeler var. OpenAI’ın 800 milyon kullanıcısı ve 40 milyon ücretli abonesi olmasına rağmen, yıllık geliri 13 milyar dolara ulaştı, ancak yılın ilk yarısında 8 milyar dolar zarar etti ve tüm yıl için zararın 20 milyar dolara ulaşması bekleniyor, bu da muazzam bir para yakma hızını gösteriyor. Aynı zamanda, Microsoft, Amazon, Google gibi teknoloji devleri, sübvansiyonlu fiyatlandırma, çok yıllık sözleşmeler ve derin entegrasyon yoluyla kurumsal müşterileri kilitleyebilir, bu da AI pazarındaki rekabeti ve potansiyel riskleri artırıyor. (Kaynak: Teknium1, ajeya_cotra, teortaxesTex, random_walker)
AI, işletme yeteneklerini güçlendirerek iş dönüşümünü sağlıyor : AI teknolojisi, pilot projelerden kurumsal düzeyde dağıtıma doğru ilerliyor ve tehdit tespiti, sözleşme incelemesi, kriz müdahalesi gibi kritik iş süreçlerinde otomasyon ve verimlilik artışı sağlıyor. Örneğin, küresel enerji şirketleri tehdit tespit süresini bir saatten yedi dakikaya indirdi ve Fortune 100 hukuk ekipleri, otomatik sözleşme incelemesiyle milyonlarca dolar tasarruf etti. İşletmelerin kapsamlı bir AI stratejisi geliştirmesi, fırsatları ve riskleri dengelemesi ve AI destekli iş dönüşümünü gerçekleştirmek için çalışanların becerilerini geliştirmeye yatırım yapması gerekiyor. (Kaynak: MIT Technology Review, Ronald_vanLoon)
OpenAI “ChatGPT ile Giriş Yap” seçeneğini tanıtıyor : OpenAI, işletmelere Google veya Facebook ile giriş yapmaya benzer şekilde “ChatGPT ile Giriş Yap” seçeneğini tanıtıyor. Bu hamle, ChatGPT’nin üçüncü taraf uygulamalardaki ekosistem etkisini genişletmeyi ve iş ortağı şirketlerin OpenAI modellerini kullanma maliyetini müşterilerine yansıtmasına olanak tanıyor. Ancak, bazı kullanıcılar ChatGPT hesabının kapatılmasının ilişkili hizmetlerin kesintiye uğramasına neden olabileceğinden endişe ediyor. (Kaynak: steph_palazzolo, Teknium1)
🌟 Topluluk
AI ve gerçeğin bulanık sınırları toplumsal endişelere yol açıyor : Sosyal medyada, AI tarafından üretilen içeriğin (Sora videoları gibi) gelecekte insanların gerçek bilgiyi ayırt etmesini zorlaştırabileceği geniş çapta tartışılıyor. Bu durum, haberlerin doğruluğu, tarihi kayıtların tahrif edilmesi ve Deepfake videoların toplumsal güven üzerindeki etkileri hakkında endişelere yol açıyor. Kullanıcılar, AI ortaya çıkmadan önce bile tarihi kayıtların sıklıkla çarpıtıldığını, ancak AI teknolojisinin bilgi bozulmasını daha yaygın ve ayırt edilmesi daha zor hale getireceğini ve toplumsal kaosu ve güvensizliği artırabileceğini ifade ediyor. (Kaynak: Reddit r/ChatGPT, DavidSHolz)
ChatGPT pornografik içerik politikası tartışmalara neden oluyor : OpenAI, ChatGPT’nin doğrulanmış yetişkin kullanıcılara pornografik içerik sunmasına izin vermeyi planlıyor. Bu hamle, NCOSE (National Center on Sexual Exploitation) gibi pornografi karşıtı kuruluşların şiddetli muhalefetine neden oldu ve bunu “dijital cinsel sömürü” olarak nitelendiriyorlar. Ancak, bazı görüşler AI tarafından üretilen sanal içeriğin gerçek kişileri içermediğini ve bunun yerine gerçek pornografik ürünlere ve seks işçiliğine olan talebi azaltabileceğini, böylece cinsel sömürü ve cinsel şiddet olaylarını azaltabileceğini savunuyor. Topluluk tartışmaları, AI etiği, ifade özgürlüğü ve ahlaki normlar hakkındaki karmaşık görüşleri yansıtıyor. (Kaynak: Yuchenj_UW, Reddit r/ChatGPT, MIT Technology Review)
AI’ın programlama işinin keyfi ve yaratıcılığı üzerindeki etkisi : Yazılım mühendisleri, AI araçlarının (Cursor gibi) kod oluşturmadaki kolaylığını tartışıyor ve tekrarlayan görevleri halledebileceğini ve verimliliği artırabileceğini kabul ediyor. Ancak, birçoğu işin keyfinin azalması ve yaratıcılığın düşmesi konusunda endişelerini dile getiriyor. AI’ın programlamayı problem çözme sanatından proje yönetimine dönüştürdüğünü, derinlemesine düşünme ve sıfırdan inşa etme tatmininin yavaş yavaş kaybolduğunu belirtiyorlar. Aynı zamanda, bazıları AI’ın zamanı serbest bıraktığını ve daha anlamlı kişisel projelere ayrılabileceğini düşünüyor. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence, scottastevenson, charles_irl, jxmnop)
Çin AI modellerinin mevcut durumu ve uluslararası rekabet : Zhihu kullanıcıları ve teknoloji medyası, Çin AI modelleri (Qwen3-Max, GLM-4.6, DeepSeek-V3.2 gibi) ile ABD modelleri (Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 Sonnet gibi) arasındaki farkı tartışıyor. Genel olarak, günlük kullanımda ve SWE-bench gibi kıyaslamalarda Çin modellerinin uluslararası seviyeye yaklaştığı düşünülüyor, yaklaşık 3-6 aylık bir gecikme olduğu belirtiliyor. Ancak Agent uygulamaları ve üst düzey STEM veri sentezi konusunda hala farklar var. Açık kaynak stratejisi, Çin AI’ının “karmaşıklık tuzağını” kırması ve ekosistem kontrolü için mücadele etmesi açısından kilit bir faktör olarak görülüyor. (Kaynak: ZhihuFrontier, 36氪)
AI’ın gazetecilikteki uygulama zorlukları ve telif hakkı tartışmaları : MLS (Major League Soccer), AI kullanarak futbol maç raporları yazmayı denedi, ancak sıkıcı içerik ve gerçek hatalar (bir makale geri çekildi) nedeniyle olumsuz tepkiler aldı. Aynı zamanda, Google’ın AI Overviews özelliği, haber içeriğini topladığı için İtalyan haber yayıncılarının trafiğinde büyük düşüşlere neden oldu ve haber endüstrisinin varlığını tehdit etmekle ve yanlış bilgiyi teşvik etmekle suçlanıyor. Bu olaylar, AI’ın haber içeriği üretimi ve dağıtımında karşılaştığı kalite kontrol, telif hakkı ve iş modeli zorluklarını vurguluyor. (Kaynak: kylebrussell, 36氪, Reddit r/ArtificialInteligence)
Perplexity AI bilgi doğruluğu sorgulanıyor : Perplexity AI, tıbbi yorumları ve sahte haber kaynaklarını uydurmakla suçlanıyor ve alt bölümlerinde eleştirel yorumların bastırılması da tartışmalara yol açtı. Çok sayıda araştırma ve çalışma, Perplexity’nin içerik üretirken yüksek oranda uydurma alıntılar ve gerçek hatalar içerdiğini gösteriyor, hatta Dow Jones ve New York Post tarafından dava edildi. Bu durum, toplulukta AI araçlarının bilgi doğruluğu ve güvenilirliği hakkında ciddi endişelere yol açıyor, özellikle tıp gibi kritik alanlarda tehlikeli sonuçlara yol açabilir. (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)
AI etiği ve işgücü sorunları: Generative AI’ın arkasındaki düşük ücretli insan emeği : Sosyal medya tartışmaları, Generative AI’ın yükselişinin arkasında, veri etiketleme ve içerik denetimi için hala çok sayıda düşük ücretli insan emeğine bağımlı olduğunu ortaya koyuyor. Bu durum, AI endüstrisi etiği ve işçi hakları konusunda endişelere yol açıyor ve AI teknolojisinin kolaylıklar sağlarken, küresel ölçekte işgücü sömürüsünü de artırabileceğini belirtiyor. Yorumlar, bunun giyim, teknoloji ürünleri gibi diğer sektörlerde de benzer sorunların olduğunu ve daha adil bir değer dağılımı ve AI araçlarının yaygınlaşması çağrısında bulunuyor. (Kaynak: Reddit r/artificial)
AI şirketlerinin tasarım estetiğinde retro tarz tercihi : Bir gözlem, birçok AI şirketinin ürün ve marka tasarımlarında retro estetiği benimseme eğiliminde olduğunu belirtiyor. Bu eğilim, geleceğin teknolojisine yönelik nostaljik bir duyguyu yansıtabilir ya da hızla değişen AI alanında istikrarlı, klasik bir his yaratmak için olabilir, geleneksel teknoloji şirketlerinin modern hissiyatıyla tezat oluşturuyor. (Kaynak: mervenoyann)
AI mizahı ve kültürel memlerin popülerliği : Sosyal medyada, AI modelleri (Claude, GPT gibi) hakkında çok sayıda mizahi diyalog ve kültürel meme bulunuyor, örneğin kullanıcıların AI’ı kızdırmış gibi yapması veya AI’ın beklenmedik komik içerikler üretmesi. Bu etkileşimler, AI’ın günlük iletişimdeki yaygınlığını yansıtıyor ve kullanıcıların onun insansı performansına olan ilgisini ve meme kültürünü gösteriyor, aynı zamanda AI’ın insan mizahını anlama ve üretme konusundaki ilerlemesini de dolaylı olarak ortaya koyuyor. (Kaynak: Dorialexander, fabianstelzer)
Hideo Kojima’nın AI’a yaratıcı çalışmalardaki bakış açısı : Ünlü oyun yapımcısı Hideo Kojima, AI’ı yaratıcı işler için bir alternatiften ziyade bir “arkadaş” olarak gördüğünü belirtti. AI’ın sıkıcı görevleri halledebileceğini, maliyetleri düşürebileceğini ve verimliliği artırabileceğini düşünüyor, böylece yaratıcıların yaratıcılığın özüne odaklanmasını sağlıyor. Kojima, AI’ı sadece kullanmak yerine onunla birlikte yaratmayı savunuyor, bu, insan-makine iş birliği ve ortak evrim fikrini yansıtan yaratıcı bir felsefedir. (Kaynak: TomLikesRobots)
💡 Diğer
AI sel tahmini küresel çiftçilere yardımcı oluyor : Google’ın AI destekli sel tahmin sistemi, erken uyarılar sağlayarak dünya genelindeki çiftçilere yardım ediyor ve yardımların dağıtılmasına olanak tanıyor. Bu teknoloji, özellikle gelişmekte olan ülkelerde büyük önem taşıyor, sel felaketlerinin tarımsal üretim ve topluluk yaşamı üzerindeki etkilerini etkili bir şekilde azaltabiliyor ve AI’ın iklim değişikliğiyle mücadele ve insani yardım alanındaki olumlu rolünü gösteriyor. (Kaynak: MIT Technology Review)
Reinforcement Learning’in kökenleri: Güvercin araştırmaları ve AI atılımları : 20. yüzyılın ortalarında psikolog B.F. Skinner’ın güvercinler üzerindeki araştırması, deneme yanılma yoluyla davranışsal ilişkiler kurarak birçok modern AI aracının (Google ve OpenAI’ın Reinforcement Learning’i gibi) önemli bir öncüsü olarak kabul ediliyor. Skinner’ın davranışçılık teorisi psikoloji alanında gözden düşse de, bilgisayar bilimcileri tarafından benimsenerek AI’ın atılımları için temel oluşturdu ve AI gelişiminde disiplinlerarası bilgi entegrasyonunun önemini ortaya koyuyor. (Kaynak: MIT Technology Review)
Exoskeleton Suit AI teknolojisiyle engelli bireylere hareket kabiliyeti sağlıyor : Exoskeleton Suit (dış iskelet giysisi), yapay zeka teknolojisini entegre ederek engelli bireylere önemli hareket kabiliyeti sağlıyor. Mühendislik ve AI’ı birleştiren bu inovasyon, hareket kısıtlılığı olan kişilerin yeniden ayakta durmasını, yürümesini ve hatta daha karmaşık hareketleri yapmasını mümkün kılıyor, yaşam kalitelerini ve bağımsızlıklarını büyük ölçüde artırıyor ve AI’ın yardımcı tıp ve rehabilitasyon alanındaki uygulama potansiyelini gösteriyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon)