Anahtar Kelimeler：OpenAI, Yapay Zeka Donanımı, Google DeepMind, NVIDIA, Huawei, Microsoft, xAI, Yapay Zeka Robotu, Ekransız Akıllı Hoparlör, Fizik Bilgili Sinir Ağı, x86 RTX SOC, Atlas 950/960 SuperPoD, Grok 4 Fast
🔥 Öne Çıkanlar
OpenAI’ın Donanım Hırsı ve Apple ile Yetenek Savaşı : OpenAI, io’yu satın aldıktan sonra, Apple’dan donanım mühendislerini aktif olarak bünyesine katıyor ve en erken 2026 sonunda ekransız akıllı hoparlörler, akıllı gözlükler gibi AI donanımları çıkarmayı planlıyor. Bu hamle, OpenAI’ın geleneksel insan-bilgisayar etkileşim modellerini bozma arzusunu işaret ediyor. Şirket, yüksek maaşlar ve “daha az bürokrasi” vaadiyle yetenekleri çekmeyi hedefliyor, ancak donanım alanında Apple’ın üstünlüğüne meydan okuma konusunda büyük zorluklarla ve Meta gibi şirketlerin AI donanım alanındaki başarısızlık örnekleriyle karşı karşıya. (Kaynak: The Information)
Google DeepMind, AI ile Akışkan Dinamiği Problemlerini Çözüyor : Google DeepMind, Brown Üniversitesi, New York Üniversitesi ve Stanford Üniversitesi ile iş birliği yaparak, fizik tabanlı sinir ağları (PINN) ve yüksek hassasiyetli sayısal optimizasyon tekniklerini kullanarak, akışkan denklemlerinde yakalanması zor kararsız tekillikleri ilk kez sistematik olarak buldu. Bu başarı, doğrusal olmayan akışkan dinamiği araştırmaları için yeni bir paradigma açıyor ve tayfun yolu tahmini ile uçak aerodinamik tasarımı gibi alanlarda doğruluğu ve verimliliği önemli ölçüde artırma potansiyeli taşıyor. (Kaynak: 量子位)
NVIDIA, Intel’e 5 Milyar Dolar Yatırım Yaparak AI Çip Geliştirecek : NVIDIA, “eski rakibi” Intel’e 5 milyar dolar yatırım yaparak en büyük hissedarlarından biri olduğunu resmen duyurdu. İki şirket, GPU ve CPU’yu derinlemesine entegre etmeyi ve gelecekteki bilgi işlem mimarisini yeniden şekillendirmeyi amaçlayan yeni x86 RTX SOC dahil olmak üzere PC’ler ve veri merkezleri için AI çiplerini ortaklaşa geliştirecek. Bu hamle, iki büyük çip devinin gelecekteki bilgi işlem mimarisini yeniden tanımlaması olarak görülüyor, ancak AMD ve TSMC üzerinde bir etki yaratabilir. (Kaynak: 量子位)
Huawei, Dünyanın En Güçlü AI Hesaplama Süper Düğümünü ve Kümesini Tanıttı : Huawei, Connect Konferansı’nda binlerce ila milyonlarca Ascend kartını destekleyen ve FP8 bilgi işlem gücü 8-30 EFlops’a ulaşan Atlas 950/960 SuperPoD süper düğümlerini ve SuperCluster kümelerini tanıttı ve önümüzdeki iki yıl içinde küresel bilgi işlem gücünde liderliğini koruması bekleniyor. Aynı zamanda, Ascend ve Kunpeng çiplerinin gelecekteki evrim planlarını açıkladı ve tek çip üretim süreçlerindeki farkı sistem mimarisi inovasyonuyla kapatmayı ve yapay zekanın sürekli gelişimini teşvik etmeyi amaçlayan Lingqu bağlantı protokolünü tanıttı. (Kaynak: 量子位)
Microsoft, Dünyanın En Güçlü AI Veri Merkezi Fairwater’ı İnşa Edeceğini Duyurdu : Microsoft, Wisconsin’de Fairwater adında bir AI veri merkezi inşa edeceğini duyurdu. Bu merkez, yüz binlerce NVIDIA GB200 GPU barındıracak ve dünyanın en hızlı süper bilgisayarının 10 katı performans sunacak. Merkez, sıvı soğutmalı kapalı döngü sistemi kullanacak ve yenilenebilir enerjiyle eşleştirilecek. AI eğitimi ve çıkarımının üstel ölçeklenmesini desteklemeyi amaçlayan bu merkez, Microsoft’un dünya genelinde inşa ettiği AI altyapılarından biri. (Kaynak: NandoDF, Reddit r/ArtificialInteligence)
🎯 Gelişmeler
xAI Grok 4 Fast Yayınlandı, Performans-Maliyet Oranında Yeni Bir Standart : xAI, 2 milyon bağlam penceresine sahip, çıkarım verimliliğini ve arama performansını önemli ölçüde artıran çok modlu çıkarım modeli Grok 4 Fast (mini)’yi yayınladı. Zeka seviyesi Gemini 2.5 Pro ile kıyaslanabilir düzeyde olmasına rağmen maliyeti yaklaşık 25 kat daha düşük. Search Arena sıralamasında birinci, Text Arena’da ise sekizinci sırada yer alarak maliyet-fayda oranını yeniden tanımladı. RL altyapı ekibinin yeni ajan çerçevesi, modelin eğitiminin temelini oluşturuyor. (Kaynak: scaling01, Yuhu_ai_, ArtificialAnlys)
AI Robotları Çoklu Alanlarda Uygulanıyor: Polis, Mutfak, İnşaat ve Lojistik Otomasyonu : AI ve robot teknolojileri, kamu güvenliği, mutfak, inşaat ve lojistik gibi birçok alana hızla nüfuz ediyor. Çin, suçluları otonom olarak yakalama yeteneğine sahip yüksek hızlı küresel polis robotunu tanıttı. Mutfak robotları, inşaat robotları ve iki ayaklı yürüyen robotlar da Amazon lojistik merkezleri gibi senaryolarda otomasyon ve akıllılaşmayı sağlıyor. Scythe Robotics, M.52 geliştirilmiş otonom çim biçme robotunu piyasaya sürdü. (Kaynak: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
Moondream 3 Görsel Dil Modeli Yayınlandı, Yerel İşaret Etme Becerisini Destekliyor : Moondream 3’ün önizleme sürümü yayınlandı. Bu, 9B parametreli, 2B aktif MoE görsel dil modeli olup, verimli ve kolay dağıtılabilir kalırken gelişmiş görsel çıkarım yetenekleri sunuyor ve yerel olarak “işaret etme” etkileşim becerisini destekleyerek insan-bilgisayar etkileşiminin sezgiselliğini artırıyor. (Kaynak: vikhyatk, _akhaliq, suchenzang)
AI Destekli Dünya Modelleri ve Video Üretimindeki Gelişmeler : Bir araştırma, ham videolardan eksiksiz dünya modellerini öğrenebilen Olasılıksal Yapı Entegrasyonu (PSI) teknolojisini gösterdi. Luma AI, stüdyo kalitesinde HDR videolar üretebilen ve yeni bir taslak modu sunan Ray3 çıkarım video modelini piyasaya sürdü. AI tarafından oluşturulan dünyalar VisionPro’da keşfedilebilir. (Kaynak: connerruhl, NandoDF, drfeifei)
LLM’lerin Mobil Cihazlara Dağıtımı ve Ses Modeli İnovasyonu : Qwen3 8B modeli, iPhone Air üzerinde 4-bit nicemleme ile başarıyla çalıştırılarak büyük dil modellerinin mobil cihazlarda verimli dağıtım potansiyelini gösterdi. Xiaomi, büyük ölçekli ön eğitim ve GPT-3 benzeri bir sonraki token tahmini paradigması aracılığıyla güçlü az-örnek öğrenme ve genelleme yetenekleri sunan, çeşitli ses görevlerini kapsayan 7B parametreli bir ses dil modeli olan MiMo-Audio’yu açık kaynak olarak yayınladı. (Kaynak: awnihannun, huggingface, Reddit r/LocalLLaMA)
AI Biyogüvenliği ve Virüs Genomu Tasarımı : Araştırmalar, AI’ın artık daha ölümcül virüs genomları tasarlayabildiğini gösteriyor. Bu durum, uzman ekiplerin rehberliği ve belirli dizi istemleri gerektirse de, AI biyolojik güvenlik uygulamalarına ilişkin endişeleri artırıyor ve AI gelişiminde potansiyel risklerin sıkı bir şekilde yönetilmesi ihtiyacını vurguluyor. (Kaynak: TheRundownAI, Reddit r/artificial)
AI Donanımı ve Hesaplama Mimarisi İnovasyonu : NVIDIA Blackwell mimarisi “gelecek on yılın GPU’su” olarak adlandırılıyor ve optimizasyon ile uygulama detayları büyük ilgi görüyor. Aynı zamanda, Graphcore’un akıllı işlem birimi (IPU), büyük ölçekli paralel bir işlemci olarak grafik hesaplama ve seyrek iş yüklerinde uzmanlaşarak AI hesaplama alanında benzersiz avantajlar sunuyor. MIT’nin fotonik işlemcisi, son derece yüksek enerji verimliliğiyle ultra hızlı AI hesaplamaları yapabiliyor. (Kaynak: percyliang, TheTuringPost, Ronald_vanLoon)
AI’ın Karar Verme, Yaratıcılık ve Durumsal Farkındalıktaki Gelişmeleri : LLM’ler, kurucu seçimi konusunda risk sermayedarlarından daha iyi performans gösteriyor. AI, gerçek zamanlı otomobil telemetri panoları oluşturmak ve “fiziksel AI” aracılığıyla insan hareketlerini tanımlamak için kullanılıyor. KlingAI, AI ve film yapımının birleşimini keşfederek “AI destekli yazar” konseptini teşvik ediyor. (Kaynak: BorisMPower, code, genmon, Kling_ai)
AI Platformu Kullanıcı Büyümesi ve Başarıları : Perplexity Discover platformunun kullanıcı etkinliği hızla artarak günlük aktif kullanıcı sayısı 1 milyonu aştı ve günlük bilgi edinimi için yüksek sinyal-gürültü oranına sahip bir kaynak haline geldi. OpenAI modelleri, 2025 ICPC Dünya Finalleri’nde 12 sorunun tamamını çözdü ve bunlardan 11’i ilk denemede doğru yanıtlandı, bu da AI’ın algoritmik yarışmalar ve programlama yeteneklerindeki güçlü becerisini gösterdi. (Kaynak: AravSrinivas, MostafaRohani)
Otonom Sürüş Teknolojisindeki Gelişmeler ve Beklentiler : Tesla FSD (Tam Otonom Sürüş), artık sürücünün direksiyonu tutmasını gerektirmiyor; bunun yerine, sürücünün yola bakıp bakmadığını araç içi kameralar aracılığıyla izliyor. Aynı zamanda, insansı robotların gelecekte herhangi bir aracı sürebileceği görüşü, otonom sürüşün yaygınlaşması ve insan sürüş alışkanlıkları üzerine tartışmaları tetikliyor. (Kaynak: kylebrussell, EERandomness)
🧰 Araçlar
DSPy: LLM Programlamayı Basitleştiriyor, Prompt Mühendisliği Yerine Koda Odaklanıyor : DSPy, LLM’leri programlamak için yeni bir çerçevedir ve geliştiricilerin karmaşık Prompt mühendisliği yerine kod mantığına odaklanmasına olanak tanır. Niyetlerin doğal şeklini, optimize edici türlerini ve modüler tasarımı tanımlayarak LLM uygulamalarının verimliliğini, maliyet etkinliğini ve sağlamlığını artırır; sentetik klinik notlar oluşturmak, Prompt enjeksiyon sorunlarını çözmek ve Ruby dil portu sağlamak için kullanılabilir. (Kaynak: lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction)
AI Kodlama Ajanları ve Geliştirme Araçları Ekosistemi : GPT-5 Codex CLI, otomatik kod incelemesini ve uzun görev planlamasını destekler. OpenHands, birden fazla platformdan çağrılabilen genel bir kodlama ajanı sunar. Replit Agent 3, çok seviyeli özerklik kontrolü sunar ve müşteri geri bildirimlerini otomatik platform genişletmelerine dönüştürebilir. Cline’ın çekirdek mimarisi yeniden yapılandırıldı ve çoklu arayüz entegrasyonunu destekliyor. (Kaynak: dejavucoder, gdb, gdb, kylebrussell, doodlestein, gneubig, pirroh, amasad, amasad, amasad, amasad, cline, cline)
LLM Uygulama Geliştirme Araçları ve Çerçeveleri : LlamaIndex, Dragonfly ile birleşerek gerçek zamanlı RAG sistemleri oluşturabilir. tldraw Agent, eskizleri oynanabilir oyunlara dönüştürebilir. Turbopuffer, verimli bir vektör veritabanıdır. Trackio, hafif ve ücretsiz bir deney izleme kütüphanesidir. Yupp.ai platformu, AI modellerinin matematik problem çözme performanslarını karşılaştırabilir. CodonTransformer açık kaynak modeli, protein ekspresyonu optimizasyonuna yardımcı olur. (Kaynak: jerryjliu0, max__drake, Sirupsen, ClementDelangue, yupp_ai, yupp_ai, huggingface)
AI Destekli Sesli Etkileşim ve İçerik Oluşturma : Wispr Flow/Superwhisper, yüksek kaliteli sesli etkileşim deneyimi sunar. Higgsfield Photodump Studio, ücretsiz karakter eğitimi ve moda fotoğrafı oluşturma imkanı sunar. Index TTS2 ve VibeVoice-7B, metin-konuşma modelleridir. DALL-E 3 görüntü oluşturma, yetişkin benliğin çocuk benliği kucakladığı bir fotoğraf oluşturma gibi karmaşık talimatları gerçekleştirebilir. (Kaynak: kylebrussell, _akhaliq, dotey, Reddit r/ChatGPT)
AI’ın Belirli Alanlardaki Araç Uygulamaları : Paper2Agent, araştırma makalelerini etkileşimli AI asistanlarına dönüştürür. Deterministic Global-Optimum Logistics Demo, büyük ölçekli rota optimizasyon problemlerini çözer. DeepContext MCP, Claude Code’un kod arama verimliliğini artırır. JetBrains IDE’leri için 100ms altı otomatik tamamlama özelliği geliştirilme aşamasındadır. Neon Snapshots API, AI ajanları için sürüm kontrolü ve kontrol noktası işlevleri sunar. Roo Code, GLM 4.5 model ailesiyle entegre olup sabit ücretli kodlama planları sunar. (Kaynak: TheTuringPost, Reddit r/MachineLearning, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/MachineLearning, matei_zaharia, Zai_org)
AI Altyapısı ve Optimizasyon Araçları : NVIDIA Run:ai Model Streamer, LLM çıkarımının soğuk başlangıç gecikmesini önemli ölçüde azaltmayı amaçlayan açık kaynaklı bir SDK’dır. Cerebras Inference, Qwen3 Coder gibi önde gelen modeller için saniyede 2000 token hızında yüksek hızlı çıkarım yeteneği sunar. Vercel AI Gateway, hızlı özellik yinelemesi ve Cerebras Systems modellerine desteğiyle AI SDK’ları için mükemmel bir arka uç hizmeti olarak kabul ediliyor ve geliştiricilere verimli ve düşük maliyetli AI altyapısı sağlıyor. (Kaynak: dl_weekly, code, dzhng)
Diğer AI Araçları ve Platformları : StackOverflow, RAG teknolojisini entegre eden kendi AI soru-cevap ürününü piyasaya sürdü. NotebookLM, kişiselleştirilmiş proje rehberliği sunar; kullanıcıların proje açıklamalarına göre kişiselleştirilmiş kullanım kılavuzları sağlar ve çok dilli video özetlerini destekler. (Kaynak: karminski3, demishassabis)
📚 Öğrenme
AI Araştırma ve Akademik Konferans Gelişmeleri : NeurIPS 2025, “Searching Latent Program Spaces” ve “Grafting Diffusion Transformers” çalışmalarını sözlü sunum olarak kabul etti; bu çalışmalar, potansiyel program alanlarını ve difüzyon Transformer mimarisi dönüşümlerini keşfediyor. AAAI 2026 ikinci aşama makale değerlendirmeleri devam ediyor. AI Dev 25 konferansı, AI kodlama ajanları ve yazılım testi konularını ele alacak. Hugging Face platformundaki genel veri setleri 500.000’i aşarak ML for Science projesini başlattı. (Kaynak: k_schuerholt, DeepLearningAI, DeepLearningAI, huggingface, huggingface, realDanFu, drfeifei, Reddit r/MachineLearning)
LLM Eğitimi ve Optimizasyon Teorisi : Takviyeli öğrenmenin (RL) ileri düzey model eğitimindeki verimsizlik sorunları tartışılıyor ve bilgi başına hesaplama maliyetinin ön eğitimden çok daha yüksek olduğu belirtiliyor. LLM meta-biliş, çıkarım LLM’lerinin doğruluğunu ve verimliliğini artırmak ve “token şişkinliğini” azaltmak için önerildi. Yann LeCun ekibi, LLM-JEPA çerçevesini önerdi. Transformer ön eğitiminin hesaplama ve veri verimliliği evrim eğilimleri, gelecekte veri verimliliğine yeniden odaklanılabileceğini gösteriyor. (Kaynak: dwarkesh_sp, NandoDF, teortaxesTex, percyliang)
AI Ajanları ve RAG Teknolojisi Öğrenme Kaynakları : AI Ajanları için bir öğrenme yol haritası ve hızlı rehber ile RAG Pipeline, Self RAG ve Agentic RAG’ın karşılaştırmalı analizi sunularak öğrencilerin AI ajan teknolojilerini sistematik olarak anlamalarına yardımcı olunuyor. Andrew Ng, AI kodlama ajanlarının otomatik yazılım testindeki uygulamalarını tartışıyor. (Kaynak: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, DeepLearningAI)
AI Model Güvenliği ve Performans Değerlendirmesi : AI ajanlarının sağlam araç çağırma yeteneğinin genel zekanın anahtarı olduğu vurgulanıyor. Guardian modeli, AI güvenliğini sağlamak için zararlı istemleri ve çıktıları tespit edip filtreleyen bir güvenlik katmanı olarak işlev görüyor. LLM çıktılarındaki deterministik olmayan sorunların nedenleri ve çözümleri, toplu işlemenin ana faktör olduğu belirtilerek ve toplu işlemden bağımsız işlemler önerilerek ele alınıyor. (Kaynak: omarsar0, TheTuringPost, TheTuringPost)
AI’ın Bilim ve Mühendislik Alanlarındaki Uygulama Araştırmaları : XGBoost ve Shap ile birleştirilmiş yorumlanabilir klinik modeller, tıp alanında şeffaflığı artırıyor. Epilepsi kıyaslama testi (EpilepsyBench) sonuçlarında SeizureTransformer 27 kat performans farkı gösterdi; araştırmacılar Bi-Mamba-2 + U-Net + ResCNN mimarisini düzeltmek için eğitiyor. Mojo matmul, NVIDIA Blackwell mimarisinde daha hızlı matris çarpımı gerçekleştiriyor. ST-AR çerçevesi, görüntü modeli anlama ve oluşturma kalitesini artırıyor. (Kaynak: Reddit r/MachineLearning, Reddit r/MachineLearning, jeremyphoward, _akhaliq)
AI Öğrenme Yöntemleri ve Zorlukları : Eğitimde veri kalitesi ve miktarının önemi vurgulanıyor; yüksek kaliteli insan verisinin büyük miktarda sentetik veriden daha iyi olduğu belirtiliyor. Dorialexander, “bit/parametre”nin bir ölçü birimi olarak sorgulanmasını ele alıyor. Jeff Dean, bilgisayar bilimcisi kariyeri hakkında konuşuyor. Generative AI Expert Roadmap ve Python öğrenme yol haritası, öğrenme rehberliği sunuyor. (Kaynak: weights_biases, Dorialexander, JeffDean)