Yapay Zeka Bülteni – 2026-07-08

Anahtar Kelimeler：Büyük Yapay Zeka Modeli, Ticari Uygulama, Veri Kıtlığı, Jacobian Lens, MoE Açık Kaynak Modeli, Seedance 2.0

🔥 Odak Noktası

Anthropic, Claude’un içinde “küresel çalışma alanı” (J-space) keşfetti : Araştırmacılar, yeni bir araç olan Jacobian Lens (J-lens) aracılığıyla Claude’un içinde modelin silent reasoning gerçekleştirdiği bir “J-space” keşfetti. Araştırmalar, AI’ın konuşmadan önce içsel düşünme gerçekleştirdiğini, hatta bir safety testine tabi tutulup tutulmadığını önceden tespit edebildiğini gösteriyor. Bu, büyük AI modellerinde insan benzeri “conscious access” mekanizmasının kendiliğinden ortaya çıkışının ilk ampirik kanıtıdır (Kaynak: sammcallister、scaling01、量子位、机器之心、THE DECODER、Hacker News)

Veri kıtlığı krizi ve “Veri Yıldız Geçidi” (A Stargate for Data) : İnternetteki halka açık verilerin tükenme noktasına gelmesiyle birlikte AI sektörü, compute-constrained aşamasından data-constrained aşamasına geçiyor. Will Depue, 2030 yılına kadar büyük AI laboratuvarlarının veri harcamalarının 100 milyar doları aşacağını öngörüyor. Genel large model mimarileri ve compute giderek metalaştığından, insan uzmanlar tarafından üretilen yüksek kaliteli özel veriler ve reinforcement learning fine-tuning görevleri, öncü model üreticilerinin temel moat’u ve ulusal düzeyde stratejik varlıkları haline gelecektir (Kaynak: willdepue、teortaxesTex、giffmana、jefrankle)

Kanada Alberta Eyalet Hükümeti, siber güvenlik açıklarını düzeltmek için Claude Code kullanıyor : Alberta eyalet hükümeti, Claude Code (Opus ve Sonnet modelleriyle birlikte) kullanarak 20 saat içinde 27 eyalet bakanlık sistemindeki 466 milyon satır kodu tarayıp değerlendirdiğini duyurdu. Sistem, geleneksel araçların gözden kaçırdığı gizli açıkları tespit etmekle kalmadı, aynı zamanda otomatik olarak test case’leri yazdı ve eski Java legacy sistemlerini refactor etti. Bu başarı, devlet kurumlarının technical debt temizliği ve safety alignment sağlamak için AI’ı büyük ölçekte nasıl kullanabileceğine dair örnek bir vaka sunuyor (Kaynak: Anthropic News)

ByteDance’in video üretim büyük modeli Seedance 2.0’ın ticarileşmesinde patlama : ByteDance, multi-camera consistency ve spatial narrative konusundaki SOTA düzeyindeki performansıyla kısa dizi ve reklam pazarlarında hızla popülerleşen video üretim büyük modeli Seedance 2.0’ı piyasaya sürdü. Seedance 2.0’ın son derece yüksek brüt kar marjı ve Douyin ile Hongguo Short Drama gibi platformlarla oluşturduğu “traffic acquisition – revenue sharing” ticari döngüsü, video üretim büyük modellerinin ticarileşme ve gelir elde etme konusundaki güçlü yeteneğini kanıtlayarak, büyük modellerin daha önce karşılaştığı “sadece para yakan ama kazandırmayan” sektörel çıkmazı kırdı (Kaynak: 36氪)

DHS ve FBI, AI boykotunu “teknoloji karşıtı ekstremizm” olarak sınıflandırıyor : Sızdırılan ABD kolluk kuvvetleri gizli belgeleri, DHS ve FBI’ın AI ve veri merkezi inşaatlarına karşı yürütülen sosyal faaliyetleri hedef alan “anti-tech extremism” adlı yeni bir yerel tehdit kategorisi oluşturduğunu gösteriyor. Belgeler, somut saldırı planları olmamasına rağmen, sosyal medyadaki boykot söylemlerinin ve münferit ekstrem olayların ulusal güvenlik birimlerinin büyük ilgisini çektiğini belirtiyor. Bu durum, kritik altyapıların korunması ile vatandaşların ifade özgürlüğünün sınırları konusunda geniş çaplı bir tartışma başlattı (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)

🎯 Gelişmeler

Tencent, açık kaynaklı MoE modeli Hy3’ü yayınladı : Tencent, yalnızca 21B active parametreye sahip, 256K context uzunluğunu destekleyen ve Apache 2.0 lisansı kullanan 295B parametreli MoE büyük modeli Hy3’ü resmi olarak açık kaynak haline getirdi. Hy3, SWE-Bench gibi kıyaslama testlerinde güçlü bir performans sergiledi. MTP mimarisini entegre ederek vLLM ve SGLang’de speculative decoding gerçekleştiren model, inference hızını büyük ölçüde artırırken hallucination oranını düşürdü. Bu durum, açık kaynaklı MoE modellerinin dağıtım maliyeti ve güvenilirlik konusundaki en son atılımlarını gösteriyor (Kaynak: gneubig、ShunyuYao12、THE DECODER、Marktechpost)

Meituan, trilyon parametreli büyük model LongCat-2.0’ı açık kaynak yaptı : Meituan, ortalama 48B active parametreye sahip ve yerel olarak 1 milyon context’i destekleyen 1.6 trilyon parametreli MoE büyük modeli LongCat-2.0’ı açık kaynak olarak sundu. Yerli yapay zeka çiplerine göre derinlemesine optimize edilen bu model, Agent programming ve gerçek görev değerlendirmelerinde mükemmel performans gösterdi. Yerli kartlar üzerinde end-to-end training ve inference süreçlerini tamamlayan ilk trilyon parametreli model olan LongCat-2.0, yerli AI compute ekosisteminin ultra büyük ölçekli model eğitimindeki dönüm noktasını temsil ediyor (Kaynak: 36氪)

OpenAI, düşük gecikmeli ses modeli GPT-Realtime-2.1 ve mini sürümünü yayınladı : OpenAI, API’sinde gpt-realtime-2.1 ve gpt-realtime-2.1-mini modellerini kullanıma sundu. Bunlardan ikincisi, düşük gecikmeli sesli etkileşimi destekleyen ilk mini reasoning modelidir. Caching mekanizmasının iyileştirilmesiyle p95 gecikme süresi en az %25 oranında azaltıldı ve cached audio input fiyatları önemli ölçüde düşürüldü. Bu, gerçek zamanlı reasoning ve tool calling yeteneklerine sahip düşük maliyetli sesli Agent’lar geliştirmek için yepyeni bir seçenek sunuyor (Kaynak: Marktechpost)

Fable 5, KernelBench-Mega’da sıfırdan yazılan CUDA çekirdekleriyle zirveye yerleşti : En son GPU operatör füzyon kıyaslama testinde Fable 5, tek bir başlatma (Kernel Launch) ve int4 dequantization optimizasyonu aracılığıyla RTX PRO 6000 üzerinde 18.7 kat hızlanma elde ederek GPT-5.5’in 4.3 katlık performansını açık ara geride bıraktı. Bu başarı, AI’ın insan müdahalesi olmadan alt seviye GPU operatör çekirdeklerini bağımsız olarak geliştirme ve optimize etme yeteneğine sahip olduğunu gösteriyor ve recursive self-improvement (RSI) döngüsünün başlangıcına işaret ediyor (Kaynak: 36氪)

NVIDIA, birleşik ses-metin büyük modeli Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B’yi yayınladı : NVIDIA, Nemotron-Cascade-2-30B-A3B tabanlı birleşik bir ses-metin MoE modeli olan Audex-30B-A3B’yi Hugging Face üzerinde açık kaynak olarak sundu. Konuşma anlama, TTS, konuşma çevirisi gibi çeşitli ses görevlerini destekleyen model, aynı zamanda reasoning ve instruction following gibi metin kıyaslama testlerinde neredeyse hiç performans kaybı yaşamayarak, multimodal modellerin birleşik bir mimari altında verimli entegrasyonunu sergiliyor (Kaynak: Reddit r/LocalLLaMA)

Cloudflare, AI botlarını sınırlandırıyor ve kullandıkça öde geçidi sunuyor : Cloudflare, 15 Eylül 2026 tarihinden itibaren “arama motoru” botları ile “AI eğitimi/aracı (agent)” botlarını kesin olarak ayıracağını ve reklam sayfalarında ikincisini varsayılan olarak engelleyeceğini duyurdu. Aynı zamanda Cloudflare, büyük AI şirketlerinin API aracılığıyla web sitesi sahiplerine kullanım başına ödeme yaparak telifli verilere erişmesini sağlayan Monetization Gateway’i tanıttı. Bu adım, AI çağında içerik fayda dağıtım mekanizmasını yeniden yapılandırıyor (Kaynak: THE DECODER、36氪)

Kingsoft Office, WPS Comate’i yayınladı ve “Üç Geçiş ve Tek Platform” AI uygulama metodolojisini önerdi : Kingsoft Office, WPS Comate’in kurumsal işletmelerdeki verimlilik artırma sonuçlarını sergiledi ve “Üç Geçiş ve Tek Platform” (Token geçişi, veri geçişi, API geçişi ve tek bir platformda birleştirme) adlı AI uygulama metodolojisini önerdi. Kurumsal bilgileri yürütülebilir Skill’lere dönüştürerek, şirketlerin data silos’larını yıkmalarına ve AI uygulamalarının konsept aşamasından ölçeklenebilir üretkenliğe geçişini gerçekleştirmelerine yardımcı oluyor (Kaynak: 机器之心、36氪)

Büyük teknoloji şirketleri, kişiselleştirilmiş etkileşim hizmetlerine yönelik yeni düzenlemelere uymak için kullanıcı yapımı “Agent”ları yayından kaldırıyor : “Yapay Zeka Kişiselleştirilmiş Etkileşim Hizmetlerinin Yönetimine İlişkin Geçici Tedbirler”in yürürlüğe girmek üzere olması nedeniyle Doubao, Qianwen ve Yuanbao gibi Çin’deki popüler büyük model uygulamaları, kullanıcılar tarafından oluşturulan rol-play ve emotional companionship odaklı “Agent” özelliklerini yayından kaldırdı. Gelecekte, bu tür eğlence ve arkadaşlık odaklı Chatbot’lar objektif bir şekilde yönetilecek, büyük modellerin ana platformları ise ofis ve görev yürütme gibi araçsal Agent’lara daha fazla odaklanacak (Kaynak: 36氪、36氪)

“Yapay Zeka Agent Bağlantısı” serisindeki 7 ulusal standart resmi olarak yayınlandı : Çin Devlet Piyasa Düzenleme Genel Müdürlüğü, ülkenin Agent bağlantısına yönelik ilk 7 ulusal standardının yayınlanmasını onayladı. Bu standart sistemi; Agent’ların kimlik tespiti, yetenek tanımlaması, işbirlikçi etkileşimi ve araç çağırma gibi temel protokollerini düzenlemeye odaklanarak, Agent’ların “tekil araçlar” olmaktan çıkıp “sistem işbirliğine” geçmesi için uyumluluk ve teknik bağlantı sağlayan temel bir çerçeve sunuyor (Kaynak: 36氪)

🧰 Araçlar

OpenScience: Tamamen ücretsiz ve açık kaynaklı Claude Science alternatifi : Synthetic Sciences, açık kaynaklı bilimsel araştırma çalışma alanı OpenScience’ı tanıttı. Apache 2.0 lisansını kullanan platform; kullanıcıların DeepSeek, GLM, Claude, GPT gibi yerli ve yabancı popüler modellere veya yerel Ollama modellerine serbestçe bağlanmasını destekliyor. Platformda yerleşik olarak bulunan 250’den fazla araştırma beceri paketi; literature search, hypothesis generation, code experimentation ve paper writing’e kadar tüm bilimsel araştırma işbirliği sürecini destekleyerek kapalı kaynaklı bilimsel araştırma araçlarının ekolojik tekelini kırıyor (Kaynak: 36氪)

OfficeCLI: AI Agent’lar için özel olarak tasarlanmış açık kaynaklı Office işlem paketi : iOfficeAI, OfficeCLI’ı GitHub üzerinde açık kaynak olarak yayınladı. Bu araç; AI Agent’larının Word, Excel ve PowerPoint dosyalarını okuması, düzenlemesi ve otomatikleştirmesi için özel olarak tasarlanmış, single binary, Office-free bir belge işlem aracıdır. Yerleşik yüksek doğruluklu HTML rendering motoru, Agent’ların “render-observe-correct” döngüsünü gerçekleştirmesine yardımcı olarak belge üretim kalitesini büyük ölçüde artırır (Kaynak: Hacker News)

ai-job-search: Claude Code tabanlı uyarlanabilir iş arama çerçevesi : MadsLorentzen, ai-job-search projesini GitHub’da açık kaynak olarak paylaştı. Claude Code tabanlı bu çerçeve; iş eşleşmesini otomatik olarak değerlendirebiliyor, özelleştirilmiş CV (Tailored CV) ve Ön Yazı (Cover Letter) oluşturabiliyor. Ayrıca PDF derleme kontrolleri ve ATS parsing validation döngülerini kullanarak, oluşturulan özgeçmişlerin biçimlendirme standartlarına uymasını ve sistemlerin makine taramalarından geçmesini sağlıyor (Kaynak: GitHub Trending)

Limboo: Agent odaklı açık kaynaklı yerel geliştirme çalışma alanı : Geliştiriciler, Limboo’yu GitHub’da açık kaynak olarak yayınladı. Electron+Rust mimarisini kullanan bu masaüstü uygulaması, Claude Code gibi Coding Agent’ları geliştirme alanına temel bir bileşen olarak entegre ediyor. Uygulamanın öne çıkan özelliği, oturum yeniden açıldığında kod deposunun Git delta’sını otomatik olarak hesaplayan ve Agent’ın bağlamı hızla geri yüklemesine yardımcı olan “Resume Pipeline” özelliğidir (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)

OpenWiki: LangChain tarafından sunulan LLM Wiki ve bellek yönetim aracı : LangChain ekibi tarafından sunulan OpenWiki, GitHub’da hızla yüksek yıldız sayısına ulaştı. Bu araç, Agent’ların uzun vadeli görevlerdeki bellek yönetimi sorununu çözmeyi amaçlıyor. Kod tabanlarını, belgeleri ve etkileşim geçmişini yapılandırılmış Wiki maddeleri halinde düzenleyerek, Agent’ın bağlamı gerektiğinde alıp güncellemesini sağlıyor ve bellek şişmesini önlüyor (Kaynak: LangChain、hwchase17)

📚 Öğrenme

Lilian Weng blogunu güncelledi: Harness mühendisliği aracılığıyla AI’ın kendi kendini geliştirmesi : Thinking Machines Lab kurucu ortağı Lilian Weng, blogunu güncelleyerek Harness’ın (modelin çevresindeki çalıştırma ve kontrol iskeleti) recursive self-improvement (RSI) sürecindeki temel rolünü sistematik olarak ele aldı. Weng, model ağırlıklarını doğrudan değiştirmeye kıyasla, Harness kodunu optimize etmenin, context engineering ve iş akışı tasarımının şu anda AI’ın kendi kendine evrimi için daha uygulanabilir ve verimli bir yol olduğunu belirtti (Kaynak: HuggingFace Blog、机器之心)

OpenAI, AI’ın çok aşamalı istatistiksel akıl yürütme yeteneğini değerlendirmek için GeneBench-Pro’yu yayınladı : OpenAI araştırma ekibi, bioRxiv’de yayınladığı ön baskıda (preprint) 129 sorudan oluşan GeneBench-Pro kıyaslama testini tanıttı. Genomik, kantitatif biyoloji ve klinik translasyon dahil olmak üzere 10 alanı kapsayan bu kıyaslama testi, AI Agent’larının yüksek gürültülü ve yapılandırılmamış verilerle karşılaştığında çok aşamalı istatistiksel akıl yürütmeyi bağımsız olarak planlayıp tamamlayıp tamamlayamayacağını değerlendirmeye odaklanıyor (Kaynak: 36氪)

Tsinghua, SJTU ve BUPT, bellek odaklı Slides Agent çerçevesi MemSlides’ı önerdi : Üç üniversiteden araştırmacılar ortak bir makale yayınlayarak MemSlides çerçevesini tanıttı. Bu çerçeve, uzun süreli belleği (kullanıcı profili, araç çağırma deneyimi) çalışan bellek (mevcut görev kısıtlamaları, değişiklik durumu) ile birleştiriyor ve Plan-Act-Guard yerel değişiklik sürecini sunuyor. Böylece Slides Agent’larının çok turlu yerel düzenlemelerde hedef dışı alanları yanlışlıkla değiştirme sorununu çözüyor (Kaynak: 36氪)

Çoklu kurumlardan LRM düşünce zincirindeki (CoT) güvenlik sızıntısı risklerine yönelik ortak araştırma : Harvard ve MIT gibi kurumlar ortak bir makale yayınlayarak, Büyük Akıl Yürütme Modellerinin (LRM) nihai yanıtı vermeden önce ortaya koydukları ara akıl yürütme yollarının (CoT) ciddi güvenlik sızıntısı riskleri taşıdığını belirtti. Nihai yanıt güvenli olsa bile, tehlikeli içerikler akıl yürütme sürecinde yazılabilir. Ekip, test aşamasında bu riske müdahale etmek ve hafifletmek için uyarlanabilir çok kriterli aktivasyon kılavuzluğu (AMPS) yöntemini önerdi (Kaynak: 36氪)

💼 İş Dünyası

Microsoft yeni mali yılda 4800 kişiyi işten çıkarıyor, AI dağıtımına büyük yatırım yapıyor : Microsoft, Xbox ve ticari satış departmanlarında çalışanlarının yaklaşık %2.1’ine denk gelen yaklaşık 4800 kişiyi işten çıkaracağını duyurdu. Yetkililer, işten çıkarmaların doğrudan AI ikamesinden kaynaklanmadığını belirtse de, AI’ın iş akışlarını değiştirdiğini ve birçok görevi otomatikleştirdiğini kabul etti. Aynı zamanda Microsoft, kurumsal düzeyde AI dağıtımını güçlendirmek için yeni kurulan Frontier Company iş birimine 2.5 milyar dolar yatırım yapacağını açıkladı (Kaynak: TechCrunch)

ABD Hazine Bakanlığı iç raporu, AI pazarında dot-com balonu riskinin tekrarlanabileceği konusunda uyarıyor : NOTUS’un haberine göre, ABD Hazine Bakanlığı bünyesinde AI pazarının sistemik risklerine ilişkin bir iç rapor tamamlandı. Rapor, mevcut AI yatırımlarının yoğunlaşmasının ve kurumsal katılımın 2000 yılındaki dot-com balonu dönemine yaklaştığını ve büyük model üreticilerinin fiili gelirleri ile devasa capital expenditure (CapEx) harcamaları arasında büyük bir uçurum olduğunu belirtiyor. Üretkenlik artışı beklentileri karşılanamazsa, finansal sistemde sert bir düzeltme tetiklenebilir (Kaynak: 36氪、36氪)

AI arama pazarlama şirketi “Zhitui Shidai” on milyonlarca yuanlık melek yatırım turunu tamamladı : AI pazarlama teknolojisi şirketi Zhitui Shidai, Shanghai Fikri Mülkiyet Fonu ve Tiantu Capital liderliğinde ve eski hissedar 37 Interactive Entertainment’ın katılımıyla on milyonlarca yuanlık bir melek yatırım turunu tamamladığını duyurdu. Şirket, Generative Engine Optimization (GEO) konusuna odaklanarak markaların DeepSeek, Doubao, ChatGPT gibi AI arama motorlarının yanıtlarında makul öneriler ve görünürlük elde etmelerine yardımcı oluyor (Kaynak: 36氪)

🌟 Topluluk

Fable 5 abonelik limitlerinin dolması “Fable Eve” veda dalgasını tetikledi : Anthropic, Fable 5’in Max gibi abonelik planlarındaki ücretsiz kotasının 7 Temmuz gecesi sona erdiğini ve bundan sonra tamamen API üzerinden pay-as-you-go modeline geçeceğini duyurdu. Bu durum toplulukta bir “Fable Eve” veda çılgınlığı başlattı; geliştiriciler son ücretsiz kotalarını kullanarak tamamladıkları karmaşık projeleri paylaşırken, gelecekteki yüksek API maliyetleri ve sık uygulanan anti-abuse degradation politikaları hakkındaki endişelerini dile getirdiler (Kaynak: kimmonismus、theo、iScienceLuvr、ZDNet、Reddit r/ClaudeAI)

Toplulukta “veri merkezli” AI Ar-Ge mantığı konusunda fikir birliğine varıldı : Topluluk, “algorithms, optimizers ve data” hiyerarşisi etrafında tartışmalar yürütüyor. Geleneksel görüş model mimarisinin her şeyi belirlediğini savunsa da, internetteki halka açık verilerin tükenmesiyle birlikte giderek daha fazla geliştirici ve araştırmacı şu konuda hemfikir oluyor: AI modellerinin “ruhu” veri setinde yatmaktadır; veri materyallerinin temizlenmesi ve etiketlenmesi, tüm training stack’indeki en yüksek kaldıraca sahip kısımdır (Kaynak: code_star、sedielem、36氪)

Eski Huawei dahi genci Li Bojie, DeepSeek’in işe alım sürecinin profesyonellikten uzak olduğunu açıkça eleştirdi : Eski Huawei dahi genci Li Bojie, WeChat Moments’ta yaptığı bir paylaşımda DeepSeek’in işe alım sürecine karşı uyarılarda bulundu. Yazılı sınavı geçtikten sonra yarım ay boyunca kimsenin kendisiyle iletişime geçmediğini ve mülakat sırasında mülakatçının dual screens kullanması nedeniyle asılsız bir şekilde “kod kopyalamakla” suçladığını ve ciddiyetsiz bir tavır sergilediğini belirtti. Bu olay, toplulukta büyük model şirketlerinin hızlı büyüme sürecinde HR ve mülakatçıların profesyonellik düzeylerinin geride kalması konusunda tartışmalara yol açtı (Kaynak: 量子位)

Büyük modellerin “Stochastic Parrots” kavramı toplulukta yeniden gündeme geldi ve tartışıldı : Emily Bender’ın “stochastic parrots” hakkındaki tezi toplulukta yeniden hararetli tartışmalara yol açtı. Destekleyenler LLM’lerin özünde hala istatistiksel kurallara göre metin üreten dilbilgisi denetleyicileri olduğunu savunurken, karşı çıkanlar Agent’ların hukuk ve tıp gibi dikey senaryolarda benzersiz bağlamlara göre kesin ve doğrulanabilir kararlar verdiğinde, bu “stochastic parrots” etiketinin artık çok tek taraflı kaldığını belirtiyor (Kaynak: Reddit r/ArtificialInteligence)

“300 satır kodla bir Cursor yazamıyorsanız, bu sektörde durmayın” : Ralph Loop’un yaratıcısı Geoffrey Huntley, katıldığı bir podcast’te AI’ın “kod yazmayı” kendi başına ücretsiz hale getirdiğini ve yalnızca iş emirlerine göre kod yazan “Jira maymunlarının” hızla eleneceğini belirten keskin bir görüş paylaştı. Geliştiricileri property testing ve formal verification gibi “verifiable software” alanlarına yönelmeye çağıran Huntley, kıdemli mühendislerin Agent çalışma ortamını temelden anlaması ve yeniden inşa edebilmesi gerektiğini ifade etti (Kaynak: 36氪)

💡 Diğer

ICML 2026 Seul’de başladı, akademik sosyal etkinlikler hareketli : 2026 Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansı (ICML 2026) Güney Kore’nin Seul kentinde başladı. Makale sunumlarının yanı sıra, büyük AI laboratuvarları ve yatırım kurumları (Together AI, Axiom, 1943 vb.) çevrede yoğun Mixer ve Lunch sosyal etkinlikleri düzenleyerek konferansı küresel AI akademisi ile sermayeyi birbirine bağlayan bir Schelling Point haline getirdi (Kaynak: togethercompute、iScienceLuvr、CarinaLHong)

Xi’an Jiaotong Üniversitesi, dünya modeli planlamasını 4 kat hızlandıran Fast LeWorldModel’i önerdi : Geleneksel dünya modellerinin planlama yaparken adım adım autoregressive prediction yapma zorunluluğu darboğazına yönelik olarak, Xi’an Jiaotong Üniversitesi araştırma ekibi bir makale yayınlayarak Fast-LeWM çerçevesini önerdi. Bu çerçeve, Action-Prefix Encoder aracılığıyla farklı eylem öneklerinin ardından gelecek gizli değişkenleri paralel olarak tahmin ederek, başarı oranını artırırken planlama süresini neredeyse yarıya indiriyor (Kaynak: 机器之心)

Moxin Technology, 50 FPS gerçek zamanlı etkileşimli dünya modeli MoWorld’ü yayınladı : Moxin Technology, Zhejiang Üniversitesi ekibiyle iş birliği içinde MoWorld’ü (Flash World Model) yayınladı. Yerli NPU süper düğümleri üzerinde autoregressive distillation ve gerçek zamanlı inference bağlantılarını kuran model, mekansal tutarlılığı korurken maksimum 50 FPS gerçek zamanlı etkileşimli üretim sağlıyor ve GPU dağıtımına kıyasla maliyetleri %70 oranında düşürüyor (Kaynak: 机器之心)