Neo-Entropic ve Fudan Üniversitesi Ortaklaşa N0 Serisi… | Yapay Zeka Bülteni 2026-07-27

🔥 Öne Çıkanlar

Neo-Entropic ve Fudan Üniversitesi Ortaklaşa N0 Serisi Modelleri ve NeoData Veri Kümesini Yayınladı : Neo-Entropic ve Fudan Üniversitesi, ortaklaşa N0 serisi embodied AI modellerini ve NeoData veri kümesini yayınladı. NeoData, 30.000 saatten fazla görsel-dokunsal etkileşim verisi içeriyor; NeoForce birleşik temsil modeli ise farklı dokunsal sensörlerin veri füzyonu zorluğunu çözüyor. N0-VTLA, gelecekteki 50 adımlık dokunsal değişimi tahmin ederek operasyon başarı oranını artırıyor; N0-TWAM ise dünya modeline dokunsal tahmini dahil ederek embodied AI’ın “görsel odaklı” olmaktan “görsel-dokunsal füzyonuna” doğru evrilmesini sağlıyor. (Kaynak: QbitAI)

Induction Labs, Photon-1 Modelini Yayınladı : Induction Labs, eylem etiketi bulunmayan videolardan ön eğitim alarak örtük politikalar öğrenen yenilikçi bir 106B-A5B seyreltik Mixture of Experts (MoE) modeli olan Photon-1’i tanıttı. Photon-1, bilgisayar kullanımı kıyaslama testlerinde Gemini 3.1 Flash-Lite’ı geride bıraktı; üstelik ön eğitim bilgi işlem tüketimi önemli ölçüde azaldı ve çıkarım maliyeti yaklaşık 3 kat düştü. Sadece masaüstü videolarından öğrenim görmüş olmasına rağmen, ince ayar yapılmış Photon-1, dama oyununda ve bilardo fiziği simülasyonlarında hala mükemmel performans gösteriyor. (Kaynak: MarkTechPost)

KwaiKAT Ekibi KAT-Coder-V2.5’i Yayınladı : Kuaishou KwaiKAT ekibi, gerçek çalıştırılabilir kod depolarında eğitilmiş bir agentic kodlama modeli olan KAT-Coder-V2.5’i tanıttı. Ekip, AutoBuilder aracılığıyla 100.000’den fazla doğrulanabilir depo ortamını otomatik olarak oluşturdu ve pekiştirmeli öğrenme için süreç tabanlı filtreleme mekanizmaları ile asimetrik AFT-PPO algoritmasını kullandı. KAT-Coder-V2.5, PinchBench’te 94.9 gibi yüksek bir skorla liderliği üstlenerek korumalı alan (sandbox) altyapısını ve algoritma tasarımını optimize ederek uzun vadeli programlama agent’larının performansını artırmanın yolunu gösteriyor. (Kaynak: MarkTechPost)

MonkeyOCRv2 Belge Görsel Temel Modeli Açık Kaynak Olarak Yayınlandı : Huazhong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi ve diğer ekipler, “yeniden yapılandırma yoluyla belge görsel belleği” ön eğitim hedefini sunan MonkeyOCRv2’yi açık kaynak haline getirdi. Arka uç dil modeli Qwen3-1.7B’nin dondurulduğu kontrollü deneylerde MonkeyOCRv2, 8 belge anlama kıyaslamasında en güçlü rakibinin 13.2 puan önünde yer aldı. Aynı zamanda ekip, topluluğa birleşik bir belge görsel ön eğitim deney alanı sunan ve belge AI’ının anlamsal tamamlamadan görsel sadakate doğru evrilmesini teşvik eden 113 milyon görsel içeren MonkeyDoc v2 veri kümesini açık kaynak olarak sundu. (Kaynak: JiQizhixin)

Valkor, Zhejiang Üniversitesi ve Diğerleriyle Birlikte Açık Kaynaklı Agent Durum Yönetim Çerçevesi Loom’u Yayınladı : AI programlama agent’larının uzun görevlerde “hata ayıklama kara deliğine” ve “kısmi hafıza kaybına” düşme eğiliminde olması sorununa yönelik olarak Valkor, Zhejiang Üniversitesi ve UCL ekipleriyle birlikte açık kaynaklı Loom çerçevesini tanıttı. Loom, karmaşık yazılım teslim görevlerini yapılandırılmış ve her an geri yüklenebilir durum zincirlerine ayırıyor. Bir test başarısız olduğunda Loom, bunu sohbet geçmişinden bağımsız bir yapılacak iş durumu olarak yakalar; böylece geliştiriciler göreve devam etmek için modeller veya agent’lar arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yapabilir. Bu, ciddi üretim ortamlarındaki AI programlama için kritik bir durum altyapısı sağlar. (Kaynak: JiQizhixin)

🎯 Gelişmeler

Sakana AI, Siber Güvenlik Yönlendirme Modeli Fugu-Cyber’ı Yayınladı : Sakana AI, Fugu orkestratörü üzerinde siber güvenliğe özel bir yönlendirme modeli olan Fugu-Cyber’ı tanıttı. CyberGym’de %86,9 başarı oranı ve CTI-REALM’de %72,1 puan elde eden bu model, GPT-5.5-Cyber gibi öncü modellerle rekabet edebilecek düzeydedir. Fugu-Cyber, TRINITY ve Conductor çerçeveleri aracılığıyla, güvenlik açıklarını doğrulamak ve tespit kuralları oluşturmak için birden fazla siber güvenlik alanındaki alt agent’ları dinamik olarak koordine eder ve Token başına kademeli bir fiyatlandırma modeli kullanır. (Kaynak: MarkTechPost)

Open Dreamer, Dreamer 4 Dünya Modelinin JAX Uygulamasını Açık Kaynak Olarak Yayınladı : Bağımsız araştırma ekibi Reactor, Dreamer 4 dünya modeli hattının JAX ve Flax NNX tabanlı bir yeniden üretimi olan Open Dreamer’ı açık kaynak olarak yayınladı. Bu model, adversariyel kayıp gerektirmeyen bir Masked Autoencoder video belirteçleştirici (tokenizer) ve eylem etiketi içermeyen 1.6B parametreli bir uzay-zamansal dikkat dinamikleri modeli içeriyor. Ekip, eğitim tarifini tamamen halka açtı ve B200 GPU’larda VRAM optimizasyonu ile Muon optimize edici sapmasını çözme gibi kararlılık mühendisliği detaylarını paylaşarak dünya modellerinin yeniden üretimi için değerli bir referans sağladı. (Kaynak: MarkTechPost)

InclusionAI, Ling-3.0-flash Modelini OpenRouter’da Erişime Açtı : Agent iş akışı yürütmeye odaklanan hafif bir MoE modeli olan Ling-3.0-flash, OpenRouter’da API olarak kullanıma sunuldu. Toplam 124B parametreye ve 5.1B aktif parametreye sahip olan model, 256K bağlam uzunluğunu destekliyor ve TTFT süresi 100 ms’nin altında. Büyük planlayıcılarla birlikte çalışacak düşük maliyetli ve hızlı bir yürütme düğümü olarak konumlandırılan model, uzun vadeli araç çağırma ve talimat izleme için optimize edilmiştir ve geçiş yapılabilir hibrit çıkarım modları sunar. (Kaynak: Reddit)

Abliterated Sürümü GLM-5.2 Modeli Yayınlandı : Topluluk, “reddetme mekanizması kaldırılmış (Abliterated)” ve ince ayar yapılmış GLM-5.2 büyük modelini yayınladı. Güvenlik reddi yönelimlerini kaldıran bu model, teknik veya hassas görevleri işlerken modelin sebepsiz yere durmasını önlemek amacıyla uzun vadeli adversariyel ve agent görevleri için özel olarak ince ayarlandı. Değerlendirmeler, modelin CyberGym ve AgentHarm gibi güvenlik ve kod kıyaslamalarında mükemmel performans gösterdiğini ortaya koyuyor. Varsayılan olarak veri saklamayan modelin kuralları tamamen kullanıcı tarafından sistem istemleri (system prompts) aracılığıyla tanımlanıyor. (Kaynak: Reddit)

🧰 Araçlar

Llama.cpp Yerel MCP Desteğini Birleştirdi : Geliştirici ngxson liderliğindeki PR, llama.cpp ile başarıyla birleştirilerek WebUI ve komut satırı araçlarının Model Context Protocol (MCP) desteğini yerel olarak kazanmasını sağladı. Kullanıcılar artık harici bir aracıya ihtiyaç duymadan doğrudan yerel istemcilerinde çeşitli MCP sunucularını (Serena kod asistanı gibi) yapılandırıp çağırabilirler. Bu, tamamen yerelleştirilmiş, bağımlılıksız agent geliştirme ve hata ayıklama sağlayarak yerel açık kaynaklu modellerin bir agent ekosistemi oluşturma eşiğini büyük ölçüde düşürüyor. (Kaynak: Reddit)

Cihaz Üstü Agent Çerçevesi Open Minis Açık Kaynak Oldu : Geliştirici Ethan Wang, mobil cihazlarda yerel olarak çalışabilen bir AI agent uygulaması olan Open Minis’i açık kaynak olarak sunduğunu duyurdu. iOS ve Android sistemlerini destekleyen uygulama; yerel Linux Shell, tarayıcı otomasyonu, genişletilebilir beceriler ve kalıcı bellek özelliklerini entegre ediyor. Skills meta bilgilerini sistem istemine yükleyerek ve Prompt Caching ile birleştirerek model, tek bir diyalog turunda araç seçimini ve yürütülmesini tutarlı bir şekilde tamamlayabiliyor ve cihaz üstü agent geliştirme için hafif bir referans sunuyor. (Kaynak: X)

Aethos_Memory, Agent’ların Oturumlar Arası Unutma Sorununu Çözüyor : AI kodlama asistanlarının farklı oturumlar arasında bağlam paylaşamaması sorununa yönelik olarak geliştiriciler, Aethos_Memory aracını açık kaynak olarak yayınladı. Bu araç, agent’lar için kalıcı bir bellek katmanı sağlayarak oturumlardaki kritik kararları, kod tabanı mimarisini ve Bug düzeltme kayıtlarını otomatik olarak çıkarıp saklayabiliyor. Yeni bir oturum başlatıldığında agent, yapılandırılmış belleği doğrudan okuyabiliyor ve geliştiricilerin geçmiş kayıtları manuel olarak kopyalayıp yapıştırma zahmetini ortadan kaldırıyor. (Kaynak: Reddit)

Runway, Medya Yönlendirme Aracı Media Router’ı Tanıttı : Video üretim platformu Runway, üretken medya için ilk tercih odaklı optimizasyon yönlendirme aracı olan Media Router’ı tanıttı. Kurumsal ekipler, çeşitli video, görüntü ve ses modellerini içeren üretim hatlarını çalıştırırken her istek için manuel olarak model seçmek zorunda kalmıyor. Router üzerinde maliyet, kalite veya gecikme tercihlerini bir kez tanımlamaları yeterli oluyor; yönlendirme sistemi Token isteklerini otomatik olarak dağıtarak maliyet ve performans arasında en iyi dengeyi sağlıyor. (Kaynak: X)

📚 Öğrenim

GPU Çekirdeklerini Tasarlamak ve Optimize Etmek İçin TileLang Aracı Yayınlandı : Bu makale, TVM tabanlı bir GPU çekirdek tasarım DSL aracı olan TileLang’i tanıtıyor. Eğitim, vektör toplama, Tensor Core matris çarpımı, birleşik Softmax ve FlashAttention gibi çekirdeklerin nasıl tasarlanacağını gösteren eksiksiz Python kodları sunuyor. TileLang’in paylaşılan bellek karoları (Tile) ve yazmaç bloklaması (register tiling) sayesinde derleyici, iş parçacığı eşlemesini ve senkronizasyonunu otomatik olarak işleyebilir. Ayrıca sabit bir GPU bütçesi altında en iyi donanım yapılandırmasını bulmak için @tilelang.autotune kullanımını destekler. (Kaynak: MarkTechPost)

FAIRChem v2 ve UMA Atomik Simülasyon Potansiyeli Eğitimi Yayınlandı : Eğitim, Meta FAIRChem v2 çerçevesinin ve UMA genel makine öğrenimi atomlar arası potansiyelinin (MLIP) kullanımını ayrıntılı olarak açıklıyor. İçerik; Hugging Face üzerinden kapılı (gated) model ağırlıklarının nasıl alınacağını, ASE (Atomic Simulation Environment) içinde hesaplayıcıların nasıl yapılandırılacağını ve tek noktalı enerji tahmini, moleküler geometri optimizasyonu, spin durumu karşılaştırması, reaksiyon enerjisi tahmini, örgü gevşemesi (lattice relaxation), durum denklemi uyumlama ve moleküler dinamik simülasyonu gibi bir dizi hesaplamalı kimya iş akışının nasıl tamamlanacağını kapsıyor. (Kaynak: MarkTechPost)

Relative Representation, Heterojen LLM Vektör Uzayı Hizalamasını Çözüyor : Topluluk, farklı LLM gömme (embedding) uzaylarını (Llama, Mistral ve Phi’nin bir arada kullanılması gibi) hizalamak için Relative Representation yöntemi ve Lowdin simetrik ortogonalizasyonunu kullanan geometrik bir tekniği paylaştı. Bu yöntem, ince ayar gerektirmeden, belirli bir anlamsal alan içinde referans çıpaları (anchors) tanıtarak ve sütun yönünde Z-score standardizasyonu gerçekleştirerek farklı boyutlardaki vektörleri ortak bir uzaya eşler. Böylece çoklu agent yönlendirmesindeki anizotropik koni ve boyut uyuşmazlığı sorunlarını çözer. (Kaynak: Reddit)

U-Net El Çizimi Çıkarımı ve Hesaplama Süreci Şeması : Bilgisayarlı görü uzmanı Prof. Tom Yeh, U-Net ağının el çizimi hesaplama şemasını yayınladı. Eğitim, 17 adımda R, G, B kanallarına sahip bir görüntünün evrişim (convolution) ve maksimum havuzlama (max pooling) yoluyla 2×4 boyutunda bir Bottleneck yapısına nasıl sıkıştırıldığını, ardından evrişim devriği (transposed convolution) ve Skip Connection bağlantılarıyla adım adım orijinal boyutuna nasıl geri döndürüldüğünü gösteriyor. Bu süreç, difüzyon modellerinin bu temel iskeletinin matematiksel ilkelerini sezgisel bir matris çarpımı akışıyla sunuyor. (Kaynak: X)

💼 İş Dünyası

Stripe, OpenRouter’ı 10 Milyar Dolara Satın Almayı Planlıyor : Ödeme devi Stripe, AI model toplama platformu OpenRouter ile iki ay önceki 1,3 milyar dolarlık değerlemesinden yaklaşık 8 kat artışla 10 milyar dolarlık bir değerleme üzerinden büyük bir satın alma görüşmesi yürütüyor. Şirketlerin riskleri dağıtmak için çoklu modeller kullanma eğilimiyle birlikte, OpenRouter’ın trafiği ve stratejik değeri belirginleşti. AI çağında tek satırlık ödeme koduyla sessizce büyük kazançlar elde eden Stripe, daha önce Metronome’u satın almıştı. Bu yeni satın alma, şirketin faaliyetlerini ödemelerden AI ekosisteminin temel altyapısına kadar genişletecek. (Kaynak: JiQizhixin)

STI-Intelligence Yaklaşık 100 Milyon Yuanlık Pre-A Serisi Ek Finansman Tamamladı : Cihaz üstü embodied beyin şirketi STI-Intelligence, yaklaşık 100 milyon Yuan tutarında Pre-A serisi ek finansman turunu tamamladığını duyurdu. Pre-A+ serisindeki yaklaşık 500 milyon Yuanlık finansman da kapanış aşamasında olup, şirketin değerlemesi yarım yıl içinde 10 kattan fazla arttı. Fudan Üniversitesi’nden Prof. Chen Tao ve eski Intel bilim insanı Zhang Yimin tarafından kurulan şirketin STI-WM uzay-zamansal entegre dünya aksiyon modeli, eylemleri Token’laştırarak gerçek makine veri gereksinimini %90 oranında azaltıyor. Ayrıca HiSilicon ve Horizon Robotics gibi yerli çiplerde son derece düşük maliyetli cihaz üstü adaptasyon sağlıyor. (Kaynak: 36kr)

Cerrahi Robot Şirketi Vicarious Surgical Tasfiye Edilerek İflas Etti : Bill Gates ve Jerry Yang gibi isimlerden yatırım alan cerrahi robotik girişimi Vicarious Surgical, Ar-Ge sürecindeki ciddi gecikmeler ve finansman zincirinin kopması nedeniyle hissedarların oylarıyla faaliyetlerini durdurma ve iflas tasfiyesine gitme kararı aldı. Toplamda 2 milyar Yuan’dan fazla fon toplayan şirketin agresif ayrıştırılmış sürücü çözümü ve VR kontrol konsepti, FDA onayları ve seri üretim aşamalarında engellere takıldı. Bu durum, şu anda yüksek değerlemelere sahip olan ancak ticarileşmede zorlanan embodied AI sektörü için bir uyarı niteliğindedir. (Kaynak: 36kr)

🌟 Topluluk

AI Kodlama Asistanları, CS Eğitim Dünyasında Değerlendirme Yöntemlerinin Yeniden Yapılandırılmasına Yol Açtı : Association for Computing Machinery (ACM) tarafından 49 ülkeden 700’den fazla bilgisayar bilimleri eğitimcisiyle yapılan bir anket, öğretmenlerin %69’unun AI’ın yazılım geliştirme için gereken becerileri değiştirdiğine inandığını, %64’ünün ise öğretim odağını “sıfırdan kod yazmak” yerine kod anlama ve hata ayıklamaya kaydırdığını gösteriyor. AI kaynaklı kopya çekme ve aşırı bağımlılıkla mücadele etmek için öğretmenlerin %68’i değerlendirme yöntemlerini ayarlayarak yüz yüze kapalı kitap sınavları, sözlü savunmalar ve kod savunma aşamaları ekledi. Böylece AI çağında programlama becerilerinin değerlendirilmesi yeniden tanımlanıyor. (Kaynak: THE DECODER)

Claude Paylaşılan Sohbet Bağlantılarının Google Tarafından İndekslenmesi Gizlilik Endişelerine Yol Açtı : Topluluk, kullanıcıların Claude üzerindeki “kamu bağlantısı oluştur” seçeneğiyle paylaştığı sohbetlerin ve Artifacts’lerin Google gibi arama motorları tarafından herkese açık olarak indekslendiğini, hatta bu bağlantıları kazıyan (scrape) üçüncü taraf web sitelerinin ortaya çıktığını keşfetti. Sızan içerikler arasında kripto para özel anahtarları, şirket sırları ve kişisel tıbbi gizlilik verileri yer alıyor. Kullanıcılar, Anthropic’i paylaşım sayfalarına noindex meta etiketini eklemediği için eleştirdi. Güvenlik tasarımı açısından basit bir hata olarak görülen bu durum karşısında, kullanıcılara ayarlardan paylaşılan sohbetleri temizlemeleri çağrısı yapıldı. (Kaynak: Reddit)

Silikon Vadisi’nde “Avoiding AI” Tersine Dijital Okuryazarlık Atölyeleri Akımı Başladı : Teknoloji devlerinin AI’ı her türlü cihaza zorla entegre etmesiyle birlikte, ABD’deki birçok kütüphane tarafından başlatılan “Avoiding AI” (AI’dan Kaçınma) yüz yüze atölyeleri sosyal medyada büyük ilgi gördü. Kütüphaneciler, vatandaşlara Apple Intelligence ve Gemini gibi sistem içi yerleşik AI’ları nasıl tamamen kapatacaklarını adım adım gösteriyor ve Google arama sonuçlarındaki AI özetlerini engellemek için tarayıcı eklentilerini paylaşıyor. Vatandaşlar bu yolla büyük teknoloji şirketlerinin tekelleşmesi, gizlilik ihlalleri ve veri merkezlerinin enerji tüketimi konusundaki endişelerini dile getirerek teknolojik özerklik çağrısında bulunuyor. (Kaynak: TechCrunch)

Ticaret Bakanı Lutnick, Çin ile Rekabet Etmek İçin Açık Kaynaklı AI’ı Desteklediğini Açıkladı : Topluluk, ABD Ticaret Bakanı Howard Lutnick’in Beyaz Saray Muhabirleri Derneği akşam yemeğindeki açıklamalarını heyecanla tartışıyor; Lutnick doğrudan “Bu Beyaz Saray açık kaynaklı AI’ı koruyacak” dedi. Daha önce APEC, açık kaynaklı AI’ı destekleyen bir bildiri imzalamıştı. ABD hükümeti, toptan bir engelleme yerine belirli modellere yönelik hedefli yasaklar getirmeyi tartışıyor. Bu sayede ABD açık kaynak ekosisteminin, bilgi işlem gücü kısıtlı olsa bile “forking” ve ince ayar yoluyla kapalı kaynaklı öncülere hızla yetişmesi ve ABD’nin teknolojik liderliğinin güvence altına alınması hedefleniyor. (Kaynak: X)

Andrej Karpathy’nin Profil Bilgilerini Güncellemesi Ayrılık Söylentilerine Yol Açtı : Ünlü AI araştırmacısı Andrej Karpathy’nin sosyal medya profilindeki biyografisinden “Anthropic” ifadesini silmesi, toplulukta şirketten ayrılıp ayrılmadığına dair geniş çaplı spekülasyonlara neden oldu. Bazı sızıntılar, ihracat yasakları nedeniyle ABD vatandaşı olmayan kimliğiyle şirketin en gelişmiş modellerine erişemediği için ayrılmayı seçtiğini iddia ederken, bazı kullanıcılar ise profil değişikliğinin günler önce yapıldığını belirtti. Anthropic’in yakın zamanda Jensen Huang tarafından başlatılan açık kaynak açık mektubunu imzalamamış olması nedeniyle, şirketin muhafazakar ticari ve düzenleyici stratejileri toplulukta bazı tepkilerle karşılaşıyor. (Kaynak: JiQizhixin)

DeepSeek, Yatırımcı Toplantı Tutanaklarının Sızdırılması Üzerine İkinci Tur Finansmanı Askıya Aldı : Sosyal medyada hızla yayılan, DeepSeek kurucusu Liang Wenfeng ile yatırımcılar arasındaki görüşmeye ait bir toplantı tutanağı sızıntısı, DeepSeek yönetiminin potansiyel yatırımcılara acil bir bildirim göndererek ikinci tur finansmanı geçici olarak askıya almasına neden oldu. Sızan metin, DeepSeek’in Çin ve ABD arasındaki bilgi işlem gücü farkı, Token fiyatlandırma stratejileri ve açık kaynaklı iş modelleri hakkındaki hassas açıklamalarını içeriyor. Topluluk, DeepSeek’in mühendislik optimizasyonları sayesinde çıkarım maliyetlerini Batılı rakiplerinin üçte birine indiren “Token Fabrikası” modeli üzerine ince ayar ve dağıtım tartışmaları başlattı. (Kaynak: Hacker News)

💡 Diğer

ChatGPT, Kullanıcının MacBook’una AtomicStealer Bulaştığını Tespit Etmesine Yardımcı Oldu : Bir Mac kullanıcısı, yerel büyük modellerin çalışma belleğini optimize etmeye çalışırken ChatGPT aracılığıyla sistem süreçlerini analiz etti ve sistem hizmeti gibi gizlenmiş, Library içindeki gizli betiklere işaret eden iki LaunchDaemon dosyası keşfetti. ChatGPT hemen bunun bir kötü amaçlı yazılım olduğu konusunda uyarıda bulundu ve kullanıcının, virüslü bir açık kaynaklı PDF kütüphanesinin yüklenmesi nedeniyle bulaşan OSX.AtomicStealer bilgi çalma truva atını tespit etmesine yardımcı oldu. Bu durum, AI’ın günlük uç nokta güvenlik korumasındaki beklenmedik rolünü gösteriyor. (Kaynak: Reddit)

Decoy Font, Görsel Farklılıkları Kullanarak Çok Modlu AI’ları Aldatıyor : Tasarım stüdyosu Mixfont, “Decoy Font”u (Yem Yazı Tipi) yayınladı. Bu yazı tipi, normal harflerin üzerine ince çizgilerle çizilmiş parazit karakterler ekleyerek ChatGPT ve Claude gibi görsel yeteneklere sahip çok modlu AI’ların OCR tanıma sırasında yalnızca yanlış metinleri (örneğin “Sorry Robot”) okumasına neden olurken, insan gözünün belirli bir mesafeden gerçek metni (örneğin “Happy Human”) normal şekilde okuyabilmesini sağlıyor. Bu, fiziksel düzeyde yeni bir AI web kazıyıcı önleme/adversariyel örnek teknolojisi haline geldi. (Kaynak: Reddit)

New York’taki Bir Lisenin İnsansı Robotları Tanıtma Planı Öğretmenlerin Protestolarına Yol Açtı : New York’taki bir devlet lisesi, eğitim binasına öğretime yardımcı olmak amacıyla insansı robotlar getirmeyi planlıyor; bu adım öğretmenler sendikasının sert tepkisiyle karşılaştı. Öğretmenler, eğitim bütçelerinin kısıtlı olduğu ve öğretmen kaybının yaşandığı bir dönemde, pahalı insansı robot alımı ve bakım maliyetlerinin kaynakların yanlış tahsis edilmesi anlamına geldiğini savunuyor. Ayrıca robotların, duygusal iletişim ve kişiselleştirilmiş rehberlikte insan öğretmenlerin temel rolünün yerini alamayacağını belirterek, teknolojinin okula girişinde sınırların korunması gerektiğini vurguluyorlar. (Kaynak: Reddit)