Yapay Zeka Bülteni – 2026-07-06

Anahtar Kelimeler：AI model güvenlik kısıtlamaları, Scaling Law tartışması, Hafif bellek sistemi, Claude Fable 5, Mandol Ajan bellek sistemi, LongCat-2.0 büyük model

🔥 Öne Çıkanlar

Claude Fable 5’in Tartışmalı Dönüşü ve Güvenlik Sınırlandırmaları : Yeniden kullanıma sunulan Fable 5, aşırı katı güvenlik sınıflandırıcıları (safety classifiers) nedeniyle geliştiriciler tarafından geniş çapta eleştirildi. Birçok normal programlama veya soru-cevap talebi “güvensiz” olarak değerlendirildi ve bu durum modelin sık sık daha eski olan Opus 4.8 sürümüne geri dönmesine, hatta arka planda “TOO_DUMB_TO_NEED_FABLE” düşürme (downgrade) etiketinin oluşmasına yol açtı. Buna rağmen Fable 5; devasa çok sayfalı belgeleri işleme, uzun adımlı bağlamlar (contexts) ve aktif güvenlik açığı tespiti gibi yüksek muhakeme gerektiren görevlerde hala son derece güçlü bir mutlak üstünlük sergiliyor. (Kaynak: 量子位, WeChat)

OpenAI’ın Erken Dönem Scaling Law Makalesinde Bug Ortaya Çıktı : Eski OpenAI araştırmacısı Diogo Almeida, 2020 yılında sektörde Scaling Law konusunda fikir birliği sağlayan orijinal makalede ölümcül bir bug bulunduğunu ifşa etti. Araştırma ekibi, eğitim sırasında tüm modeller için sabit bir Token bütçesi kullandı ve öğrenme oranı azaltımı (learning rate decay) yoluyla küçük modellerin gelişimini yapay olarak kesti. Bu durum, sektörü “aşırı büyük ancak yetersiz eğitilmiş” modeller üzerinde yıllarca bilgi işlem gücü ve yüz milyonlarca doları boşa harcamaya yönlendirdi. Bu keşif, “büyüklük her şeydir” şeklindeki mutlak kuralı sarsarak sektörü veri ve parametre dengesine dayalı daha verimli eğitim modellerine yönlendiriyor. (Kaynak: 量子位)

Çin Bilimler Akademisi, Hafif Sıklet Bellek-Yerel Agent Bellek Sistemi Mandol’u Açık Kaynak Olarak Sundu : Çin Bilimler Akademisi Yazılım Enstitüsü ve diğer kurumlar, hafif sıklet bellek-yerel (memory-native) Agent bellek sistemi Mandol’u açık kaynak olarak paylaştı. Sistem, hafızayı yapılandırılmış anlamsal grafiklerle tek tip bir şekilde temsil ediyor, tek bir adres alanında vektör ve grafik indekslerini birleştiriyor ve akıllı nicelendirilmiş arama (quantized retrieval) ile entegre çalışıyor. Gecikmeyi ve Token tüketimini önemli ölçüde azaltırken, yüksek doğruluklu uzun diyalog hafızası geri çağırma yeteneği sunarak uç cihazlardaki (edge-side) Agent’ların uzun vadeli bellek yönetimi için yeni ve hafif bir çözüm sağlıyor. (Kaynak: 机器之心)

NVIDIA, HORIZON Donanım Tasarımı Agent Çerçevesini Tanıttı : NVIDIA araştırma ekibi, donanım tasarımına yönelik eller serbest (hands-free) bir Agent çerçevesi olan HORIZON’ı tanıttı. RTL tasarımını bir kod tabanı evrimi olarak ele alan çerçeve, git çalışma alanları aracılığıyla otomatik olarak “planla-düzenle-test et-gönder” şeklinde kapalı döngü yinelemeler gerçekleştiriyor. ChipBench dahil olmak üzere birçok donanım tasarımı kıyaslama testinde (benchmark) %100 başarı oranına ulaşarak otomatik donanım tasarımı ve doğrulaması için yepyeni bir mühendislik yolu sunuyor. (Kaynak: MarkTechPost)

26.000 Öğrenciyle Yapılan Araştırma, AI Destekli Ödevlerin Uzun Vadeli Öğrenme Kaybını Ortaya Koyuyor : Çin’in bir ilçesindeki 26.000 ortaokul öğrencisi üzerinde yapılan 30 aylık bir takip çalışması, ödevler için AI kullanımının günlük notları yükselttiğini ve ödev yapma süresini kısalttığını, ancak kapalı kitap sınavı sonuçlarında %24’e varan bir düşüşe yol açtığını gösterdi. Üstelik bu “öğrenme kaybı”nın okul giriş sınavlarında tamamen ortaya çıkması iki yıl sürüyor. AI ile soru çözmeye aşırı bağımlılık (dış kaynak kullanımı), bilişsel yeteneklerin gerilemesinin ana nedeni olarak öne çıkıyor. Bu durum, eğitim dünyasının AI’ın öğretimdeki kullanım sınırlarını yeniden değerlendirmesi gerektiği konusunda bir uyarı niteliği taşıyor. (Kaynak: THE DECODER)

🎯 Gelişmeler

GPT-5.6’nın Üç Alt Modeli Sızdırıldı, Çıkış Tarihi 7 Temmuz Olarak Belirlendi : Geliştiriciler, Codex masaüstü uygulamasının temel kodlarında GPT-5.6 Sol, Terra ve Luna adlı üç alt model tanımlayıcısını ve bir “hız kadranı” (speed dial) özelliğini keşfetti. OpenAI, bu model serisini 7-9 Temmuz tarihleri arasında piyasaya sürerek Claude Fable 5’in ücretsiz kullanım kotasının dolduğu boşluk dönemini hedeflemeyi planlıyor. Terra modelinin, yarı fiyatına GPT-5.5 düzeyinde performans sunarak son derece yüksek bir fiyat-performans oranı sağlayacağı belirtiliyor. (Kaynak: 36氪)

Eski Tongyi Qianwen Sorumlusu Junyang Lin, Büyük Modellerin “Agent Eğitmeye” Yöneldiğini Belirtti : Alibaba’nın Tongyi Qianwen projesinin eski teknik sorumlusu Junyang Lin, ayrılışının ardından paylaştığı görüşlerde, büyük modellerin “model eğitmekten” “Agent eğitmeye” doğru kaydığını belirtti. Hibrit düşünme modunun (Chain of Thought ile sezgisel modun birleşimi) sınırlamaları olduğunu düşünen Lin, gelecekte sadece çıkarım Token’larını uzatmak yerine, çevre ve araç koordinasyonunu optimize eden kapalı döngü etkileşimli “Agent düşüncesine” odaklanılması gerektiğini savunuyor. (Kaynak: MarkTechPost)

Meituan, Trilyon Parametreli “Sıfır NVIDIA” Büyük Modeli LongCat-2.0’ı Açık Kaynak Yaptı : Meituan, trilyon parametreli MoE büyük modeli LongCat-2.0’ı (aktif parametre yaklaşık 48 milyar, 1M bağlam desteği) yayınladı ve açık kaynak haline getirdi. Agent senaryolarında güçlü bir performans gösteren bu model, tamamen Çin yerli bilgi işlem kümelerinde eğitilip çalıştırılarak “sıfır NVIDIA” bağımlılığına ulaştı. (Kaynak: WeChat)

Mistral AI, Biçimsel Doğrulama Modeli Leanstral 1.5’i Açık Kaynak Olarak Sundu : Mistral AI, Lean 4 biçimsel doğrulaması (formal verification) için özel olarak tasarlanmış matematik ve kod doğrulama modeli Leanstral 1.5’i açık kaynak olarak yayınladı. Model, miniF2F matematik yarışması kıyaslamasında %100 doğruluk oranına ulaştı ve PutnamBench üzerindeki zorlu problemlerin çoğunu son derece düşük maliyetle çözdü. Ayrıca gerçek testlerde 57 açık kaynaklı kütüphanede daha önce bilinmeyen 5 bug tespit etmeyi başardı. (Kaynak: THE DECODER)

Birleşik Krallık AI Güvenlik Enstitüsü Araştırması, Statik Kıyaslama Testlerinin AI Agent Yeteneklerini Hafife Aldığını Gösteriyor : Birleşik Krallık AI Güvenlik Enstitüsü (AISI) tarafından yapılan bir araştırma, mevcut statik kıyaslama testlerinin (benchmarks) AI Agent’larının gerçek yeteneklerini ciddi şekilde hafife aldığını ortaya koydu. Daha fazla çıkarım hesaplama bütçesi (Test-Time Compute) sağlandığında, modellerin siber güvenlik ve yazılım geliştirme görevlerindeki başarı oranı %25’e kadar artabiliyor ve yeni nesil modeller bu ek bilgi işlem gücünden daha belirgin şekilde yararlanıyor. (Kaynak: THE DECODER)

Google, TabFM Sıfır Atışlı Tablo Temel Modelini Yayınladı : Google araştırma ekibi, sıfır atışlı (zero-shot) tablo temel modeli TabFM’i yayınladı. Bu model, ince ayar (fine-tuning) veya hiperparametre araması gerektirmeden, sayısal ve kategorik sütunların karışımından oluşan yapılandırılmış veriler üzerinde doğrudan sınıflandırma ve regresyon yapılmasına olanak tanıyor. Eğitim örnekleri doğrudan bağlam olarak aktarılarak tek bir ileri besleme (forward pass) adımında tahmin gerçekleştirilebiliyor. (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)

🧰 Araçlar

Açık Kaynaklı Araç pxpipe, Görsel Sıkıştırma Yoluyla Claude Code Token Maliyetlerini Düşürüyor : Yerel bir proxy olarak çalışan açık kaynaklı pxpipe aracı, Claude Code’un sistem yönlendirmeleri (system prompts) ve geçmiş bağlamı gibi statik metinleri yüksek yoğunluklu PNG görsellerine dönüştürerek Token maliyetlerini %59 ila %70 oranında azaltıyor. Bu yöntem, API’lerde görsellerin piksel boyutuna göre sabit ücretlendirilmesi mekanizmasından yararlanıyor; ancak görsel kodlama gecikmesini artırması ve kesin hash değerleri gibi karakterlerde tanıma hatalarına yol açabilmesi gibi dezavantajları bulunuyor. (Kaynak: THE DECODER)

LlamaIndex, Index v2 Agent Arama Yeteneğini Gösteren legal-kb’yi Açık Kaynak Yaptı : LlamaIndex, Index v2 tabanlı “Arama Emniyet Kemeri” (Retrieval Harness) tasarımını sergileyen legal-kb referans uygulamasını açık kaynak olarak paylaştı. Agent’lara dosya sistemine benzer işlem araçları (retrieve, findFiles, readFile, grepFile) sunarak, büyük belge kütüphanelerinde otonom olarak gezinmelerini ve bunları doğrulamalarını sağlıyor. Ayrıca sayfa ekran görüntüleri ve sınırlayıcı kutular (bounding boxes) ile hassas görsel referanslar sunuyor. (Kaynak: MarkTechPost)

vLLM Topluluğu, Semantic Router Akıllı Yönlendirme Mekanizmasını Tanıttı : vLLM topluluğu, tek bir Model API’si içinde akıllı zamanlama (Confidence, Ratings, ReMoM, Fusion, Workflows gibi yönlendirme modlarını içeren) gerçekleştirerek çoklu model iş birliğini sağlayan Micro-Agent çalışma zamanı Looper’ı tanıttı. İstemci arayüzünü değiştirmeden çıkarım maliyetlerini önemli ölçüde azaltabiliyor ve karmaşık görevlerin doğruluk oranını artırabiliyor. (Kaynak: 机器之心)

Tencent Hunyuan ve Yeni Güney Galler Üniversitesi, E-GRM Dinamik Yönlendirme Çerçevesini Önerdi : Tencent Hunyuan ve Yeni Güney Galler Üniversitesi (UNSW), ACL 2026 makalelerinde E-GRM (Verimli Üretken Ödül Modellemesi) çerçevesini sundu. Bu çerçeve, modelin kod çözme (decoding) sırasındaki kendi fikir birliği derecesini (belirsizliğini) bir yönlendirme sinyali olarak kullanıyor. Yalnızca yüksek zorluktaki örnekler için tam bir Chain of Thought (CoT) çıkarımı gerçekleştirirken, basit örnekler için doğrudan çıktı veriyor. Bu yöntem, MATH veri kümesinde gecikmeyi %62 oranında azaltırken bilgi işlem gücünden %49 tasarruf sağladı. (Kaynak: WeChat)

Açık Kaynaklı Video Üretim Sistemi OpenMontage, GitHub’da Popüler Oldu : Açık kaynaklı video üretim sistemi OpenMontage, GitHub’da büyük ilgi gördü. Video düzenleme sürecini modüler hale getiren sistem; Claude Code ve Cursor gibi programlama araçlarını koordinasyon birimleri olarak kullanmayı destekliyor. Video oluşturma, seslendirme, veri çekme ve render işlemlerini otomatik olarak koordine eden sistemle tek bir videonun üretim maliyeti sadece yaklaşık 0,69 dolar tutuyor. (Kaynak: WeChat)

📚 Araştırma

Sidney Üniversitesi, ECCV 2026’da LinStereo Global Dikkatli Stereo Eşleştirme Modelini Önerdi : Sidney Üniversitesi araştırma ekibi, ECCV 2026 makalesinde doğrusal karmaşıklığa sahip bir global dikkatli, çok ölçekli yinelemeli stereo eşleştirme modeli olan LinStereo’yu sundu. Geleneksel yerel yinelemeli güncellemelerin yerine konuma duyarlı doğrusal dikkat modülünü (PALA) kullanan model, tıkanıklık (occlusion) ve zayıf dokulu sahnelerde son derece güçlü bir genelleme yeteneği gösteriyor. (Kaynak: 机器之心)

Şanghay Jiao Tong Üniversitesi, ECCV 2026’da ICRDrag Bağlamsal Bölge Sürükleme Modelini Önerdi : Şanghay Jiao Tong Üniversitesi Niu Li Laboratuvarı, ECCV 2026 makalesinde ilk bağlamsal bölge sürükleme modeli olan ICRDrag’ı sundu. DiT çerçevesi ve çift yönlü dikkat kısıtlamalarına dayanan model, görüntüdeki yerel bölgeleri hassas bir şekilde konumlandırmak için maskeler kullanıyor; böylece nesnelerin daha doğal ve hassas bir şekilde taşınmasını, ölçeklenmesini ve deformasyon düzenlemesini sağlıyor. (Kaynak: 机器之心)

Zhejiang Üniversitesi ve Diğerleri, ICML 2026’da EgoTSR Somutlaştırılmış Yapay Zeka Görev İlerleme Çıkarım Çerçevesini Önerdi : Zhejiang Üniversitesi ve diğer üniversitelerden ekipler, ICML 2026 makalelerinde EgoTSR çerçevesini sundu. Bu çalışma, görsel-dil modellerinin (VLM) somutlaştırılmış (embodied) görevlerde ilerlemeyi değerlendirirken “fiziksel durum” yerine “kronolojik sıraya” dayanma eğiliminden kaynaklanan sapmayı çözmeyi amaçlıyor. Üç aşamalı müfredat öğrenimi (curriculum learning) ve bir alt görev planlayıcı aracılığıyla modelin, görevin gerçek fiziksel ilerlemesini doğru bir şekilde değerlendirmesini sağlıyor. (Kaynak: 机器之心)

Şanghay Jiao Tong Üniversitesi ve Diğerleri, ECCV 2026’da HAT-4D Monoküler Video Etkileşimli Rekonstrüksiyon Çerçevesini Önerdi : Şanghay Jiao Tong Üniversitesi ve diğer ekipler, ECCV 2026 makalelerinde çoklu Agent iş birliğine dayalı monoküler video 4D etkileşimli rekonstrüksiyon çerçevesi olan HAT-4D’yi sundu. Videodaki fiziksel ilişkileri kodlamak için Etkileşim Bilgi Grafiği (IKG) kullanan ve tıkanıklık ile deformasyon sorunlarını çözmek için bellek bankası mekanizmasını entegre eden bu çerçeve, yalnızca az miktarda insan geri bildirimiyle yüksek kaliteli 4D varlıklar üretebiliyor. (Kaynak: WeChat)

New York Üniversitesi ve LeCun Ekibi, Sürekli Öğrenen Dünya Modeli AdaJEPA’yı Önerdi : New York Üniversitesi ve Yann LeCun’un ekibi, test zamanı uyarlamasını (TTA) destekleyen ilk Ortak Gömme Tahmin Mimarisi (Joint Embedding Predictive Architecture) dünya modeli olan AdaJEPA’yı sundu. Çevreyle etkileşim sırasında “planla-uygula-gözlemle-güncelle” şeklindeki kapalı döngü aracılığıyla kodlayıcı (encoder) ve tahminci (predictor) parametrelerini gerçek zamanlı olarak ince ayardan geçiren model, dağılım dışı (out-of-distribution) ortamlarda planlama başarı oranını önemli ölçüde artırıyor. (Kaynak: WeChat)

Pennsylvania Üniversitesi GRASP Laboratuvarı, ICRA 2026’da SymSkill Çerçevesini Sunarak Ödüller Kazandı : Pennsylvania Üniversitesi GRASP Laboratuvarı, ICRA 2026’da SymSkill çerçevesini sundu ve iki büyük ödül kazandı. Taklitçi öğrenmeyi (imitation learning) klasik görev ve hareket planlamasıyla sorunsuz bir şekilde birleştiren bu çerçeve, az sayıda etiketsiz gösterimden otomatik olarak sembolik soyutlamalar ve beceri kütüphaneleri çıkarabiliyor. Ayrıca robotların çevresel bozulmalar altında gerçek zamanlı olarak arıza gidermesini (fault recovery) destekliyor. (Kaynak: 机器之心)

Şanghay Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü ve Diğerleri, ACL 2026’da T* Difüzyon Dil Modelleri İçin Kademeli Blok Ölçeklendirmeyi Önerdi : Şanghay Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü (SAIS) ve diğer kurumlar, ACL 2026 makalelerinde T* çerçevesini sundu. Difüzyon dil modellerinin büyük üretim blok ayarlarında zayıf çıkarım yeteneği göstermesi ve eğitim çöküşüne (training collapse) yatkın olması sorununa yönelik olarak, çerçeve “önce küçük, sonra büyük” şeklinde kademeli blok ölçeklendirme ve yörüngeye duyarlı pekiştirmeli öğrenme (trajectory-aware reinforcement learning) kullanıyor. Bu sayede paralelliği korurken matematiksel çıkarım doğruluğunu önemli ölçüde artırıyor. (Kaynak: 机器之心)

💼 İş Dünyası

Kling AI Bağımsız Olarak Bölünerek Fon Sağlıyor, 3 Milyar Dolarlık Dış Yatırım Çekiyor : Kuaishou, Kling AI’ın bağımsız olarak bölünmesi ve fonlanması planını resmi olarak karara bağladı; şirketin yatırım öncesi değerlemesi 15 milyar dolara ulaştı. Sermaye artırımı yoluyla 3 milyar dolara kadar dış yatırım çekilirken, Alibaba, Tencent ve Baidu gibi endüstri devleri nadir görülen bir şekilde yatırıma birlikte katıldı. Kling AI, zamanında halka açılamama durumunda geçerli olacak bir çıkış maddesinin baskısını üstleniyor: Şirket 30 Ekim 2031 tarihine kadar IPO gerçekleştiremezse, hisseleri orijinal fiyat artı yıllık %8 basit faiz getirisiyle geri satın almak zorunda kalacak. (Kaynak: 36氪)

Anthropic, Kendi AI Çıkarım Çipini Geliştirmek İçin Samsung ile Görüşüyor : OpenAI’ın çıkarım çipleri tasarlamak için Broadcom ile ortaklık kurmasının ardından, Anthropic’in de Samsung ile temas halinde olduğu bildirildi. Şirket, bilgi işlem maliyetlerinin kontrolden çıktığı bir dönemde, özel donanımlarla çıkarım enerji verimliliğini optimize etmek ve HBM gibi kritik tedarik zincirlerini güvence altına almak amacıyla Samsung’un 2nm sürecini ve gelişmiş paketleme teknolojilerini kullanarak kendi AI çıkarım çipini geliştirmeyi planlıyor. (Kaynak: TechCrunch)

Google DeepMind ve Film Stüdyosu A24, Türünün İlk Örneği Olan Bir Araştırma Ortaklığı Kurdu : Google DeepMind ve film stüdyosu A24, yeni nesil eğlence teknolojilerini ve hikaye anlatım yöntemlerini keşfetmek amacıyla öncü AI teknolojilerini doğrudan yaratıcı film yapım süreçlerine entegre edecek, türünün ilk örneği bir araştırma ortaklığı kurduklarını duyurdu. Google ayrıca A24’e yatırım yaptı. (Kaynak: Google DeepMind Blog)

🌟 Topluluk

Kıdemli Mühendis Shawn Presser’ın İnternette İş Araması Sektörde Tartışma Yarattı : 25 yıllık programlama deneyimine sahip, John Carmack’ın laboratuvarının eski çekirdek üyelerinden ve Groq’un ilk çalışanlarından biri olan kıdemli mühendis Shawn Presser, sosyal medyada açıkça iş aradığını duyurdu ve işsizlik nedeniyle evsiz kalma tehlikesiyle karşı karşıya olduğunu açıkladı. Bu paylaşım internette hızla yayılarak, mevcut AI sektörünün refahının arkasında, kıdemli teknik yeteneklerin istihdam piyasasında karşılaştığı acımasız gerçekliği gözler önüne serdi. (Kaynak: 机器之心)

Cloudflare, AI Eğitimi İçin Kullanılan Hibrit Web Tarayıcılarını Varsayılan Olarak Engelleyeceğini Duyurdu : Ağ altyapısı devi Cloudflare, 15 Eylül’den itibaren AI eğitimi ve Agent hizmetleri için kullanılan tüm hibrit amaçlı web tarayıcılarını (crawlers) varsayılan olarak engelleyeceğini duyurdu. Bu politika, “varsayılan olarak izin ver” şeklindeki eski anlaşmayı tamamen yıkarak, web sitesi içeriklerinin modelleri eğitmek için AI tarafından ücretsiz olarak “yağmalanmasını” önlemeyi amaçlıyor. (Kaynak: 36氪)

UBTECH, U1 Ultra-Biyonik İnsansı Robotunu Tanıtarak Arkadaşlık Robotu Pazarında İlgi Çekti : UBTECH, tüketici sınıfı ultra-biyonik insansı robotu U1 serisini 119.800 yuan’dan başlayan fiyatlarla piyasaya sürdü. Son derece gerçekçi cilt dokusuna ve 30’dan fazla mikro ifadeye sahip olan robot, uzun vadeli arkadaşlık için özel olarak tasarlanmış ilk duygusal büyük model olan Resonance-LM ile donatıldı. İlk sipariş miktarı şimdiden 11.000 adedi aştı. (Kaynak: WeChat)

Boston Dynamics’in Genel Değerlemesi Düştü, Hyundai Group Tam Satın Alımı Tamamladı : Güney Koreli Hyundai Group, SoftBank’ın elinde bulunan %9,65’lik Boston Dynamics hissesini 325 milyon dolara satın alarak şirketi tamamen kendi iştiraki haline getirdiğini duyurdu. Bu işleme göre, insansı robotların bu eski “öncüsünün” genel değerlemesi yalnızca 3,368 milyar dolar olarak hesaplandı; bu da Çinli dört ayaklı/insansı robot girişimi Unitree’nin piyasa değerinin yalnızca yarısına denk geliyor. (Kaynak: 36氪)

Akıllı Yüzük OASIS Ring’in Popülerliği Vibe Coding Donanım Tartışmalarını Tetikledi : Akıllı yüzük OASIS Ring, “ses girişiyle AI kontrolü” özelliğiyle popüler hale gelerek, Vibe Coding mikrofonundan sonra bir diğer dikkat çekici AI donanımı oldu. Vibe Coding (atmosfer programlama) konseptinin yükselişi, akıllı donanımların etkileşim biçimlerini yeniden şekillendiriyor ve donanımları daha hafif, her senaryoya uygun ve hissedilmeyen (seamless) bir yöne doğru evrilmeye teşvik ediyor. (Kaynak: 36氪)

💡 Diğer

Anthropic, Claude’a Kısıtlı Bölgelerden Yapılan Yeraltı Erişim Kanallarını Sert Bir Şekilde Temizliyor : Anthropic, denizaşırı paravan şirketler, VPN’ler, aracı sunucular ve Microsoft Azure gizli kanalları aracılığıyla coğrafi kısıtlamaları aşarak Claude’a erişmeye çalışanlara karşı tarihin en sert temizlik operasyonunu başlattı. Kullanıcı sistem saat dilimini, IP adresini ve belirli alan adı listelerini okuma gibi karşı tespit yöntemleriyle engellemeler uygulayan şirketin bu hamlesi üzerine, Alibaba gibi Çinli şirketler veri sızıntılarını önlemek amacıyla Claude Code kullanımını şirket içinde yasakladıklarını duyurdu. (Kaynak: 36氪)

Epoch AI Verileri, AI ile Bug Arama Nedeniyle CVE Güvenlik Açığı Raporlarının Patladığını Gösteriyor : Epoch AI kuruluşunun verilerine göre, Anthropic’in Nisan 2026’da otonom bug bulma yeteneğine sahip Claude Mythos önizleme sürümünü yayınlamasından bu yana, dünya genelinde bildirilen yüksek ve kritik güvenlik açığı (CVE) sayısı patlama yaşadı. Haziran ayında 1500 ile tarihi bir zirveye ulaşan bu durum, AI destekli kod denetiminin siber güvenlik ortamını yeniden şekillendirdiğini gösteriyor. (Kaynak: THE DECODER)

Microsoft, Copilot’ı Yeniden Yapılandırıyor ve 2,5 Milyar Dolarlık Frontier Şirketini Kuruyor : Microsoft, tüketici ve kurumsal uygulamaları birleştiren ve e-postaları ile toplantıları otomatik olarak planlamak için “AutoPilot” adlı bir arka plan otonom Agent’ı içeren yeniden yapılandırılmış Copilot sürümünü Ağustos ayında sunmayı planlıyor. Microsoft aynı zamanda, AI entegrasyonuna yardımcı olmak üzere doğrudan işletmelere binlerce mühendis göndermek için 2,5 milyar dolar değerinde bir Frontier Company kurdu. (Kaynak: WeChat)