Yapay Zeka Hakkında En Son Haberler (Türkiye ve Dünyadan)

[™ Admin]

DeepSeek, AI Modellerindeki Teorik Marjın %545 Olduğunu Açıkladı

(Bloomberg) -- Çinli yapay zeka fenomeni DeepSeek, Cumartesi günü bazı finansal rakamları açıkladı ve "teorik" kar marjının maliyetlerin beş katından fazla olabileceğini, AI sektöründeki iş modellerini gizleyen gizlilik katmanını kaldırdığını söyledi.

Yapay zeka modelleri oluşturma konusundaki yenilikçi ve ucuz yaklaşımıyla Silikon Vadisi'ni sarsan 20 aylık girişim, X'te V3 ve R1 modellerinin Şubat ayının son gününde 24 saatlik bir süre içinde satışlara çıkarım maliyetinin kar marjlarını %545'e çıkardığını söyledi.

Çıkarım, AI modellerinin gerçek zamanlı olarak çalışmasını sağlamak için gereken bilgi işlem gücü, elektrik, veri depolama ve diğer kaynakları ifade eder.

Ancak DeepSeek, GitHub'da sağladığı ayrıntılara bir feragatname ekleyerek, gerçek gelirlerinin çeşitli nedenlerle önemli ölçüde düşük olduğunu, bunların arasında yalnızca küçük bir hizmet grubunun paraya çevrilmesi ve düşük yoğunluklu saatlerde indirimler sunması da yer alıyor. Ayrıca maliyetler, modellerini oluşturmak için gereken tüm Ar-Ge ve eğitim harcamalarını hesaba katmıyor.

Göz kamaştırıcı kar marjları varsayımsal olsa da, bu açıklama yapay zeka girişimlerinin ve modellerinin karlılığının teknoloji yatırımcıları arasında sıcak bir konu olduğu bir zamanda geliyor.

OpenAI Inc.'den Anthropic PBC'ye kadar şirketler, giderek daha sofistike yapay zeka ürünleri oluşturmak için yarışırken abonelik tabanlıdan kullanım için ücretlendirmeye ve lisans ücreti toplamaya kadar çeşitli gelir modelleri deniyorlar. Ancak yatırımcılar bu iş modellerini ve yatırım getirilerini sorguluyor ve yakın gelecekte karlılığa ulaşmanın fizibilitesi hakkında bir tartışma başlatıyor.

Hangzhou merkezli girişim, Cumartesi günü X'te çevrimiçi hizmetinin "%545 maliyet kar marjına" sahip olduğunu söyledi ve yükü dengeleyerek bilgi işlem gücünü nasıl optimize ettiği de dahil olmak üzere operasyonlarına genel bir bakış sundu; yani trafiği yöneterek işin birden fazla sunucu ve veri merkezi arasında eşit şekilde dağıtılmasını sağladı. DeepSeek, AI modeli tarafından belirli bir zaman diliminde işlenen veri miktarını optimize etmek için yenilik yaptığını ve gecikmeyi yönettiğini söyledi - bir kullanıcının bir sorgu göndermesi ve cevabı alması arasındaki bekleme süresi.

Bu hafta başında başlayan bir dizi alışılmadık adımda, açık kaynaklı AI'yı benimseyen girişim, OpenAI gibi en büyük ABD rakiplerinin tescilli yaklaşımının aksine, modellerinin temelini oluşturan bazı önemli yenilikleri ve verileri paylaşarak sektördeki birçok kişiyi şaşırttı.

Kaynak: Bloomberg

[™ Admin]

Meta, ünlü dolandırıcılık reklamlarını tespit etmek için yüz tanıma araçlarını İngiltere'ye getiriyor

Meta'nın ünlülerin yer aldığı dolandırıcılık reklamlarını tespit etmek için kullandığı yüz tanıma teknolojisi, ilk kez İngiltere ve AB'de tanıtılacak.

Facebook ve Instagram'ın sahibi olan sosyal medya devi, teknolojiyi ilk olarak geçen yılın sonlarında dünyanın diğer bölgelerinde test etmeye başladı, ancak düzenleyicilerle çalıştıktan sonra kullanımını genişlettiğini doğruladı.

Teknoloji, bir dolandırıcılık olduğuna inandığı bir reklamı tespit ederek çalışıyor ve platformun sözde "ünlü yemi" nedeniyle risk altında olduğunu belirlediği bir kamu figürünün görüntüsünü içeriyor, ardından reklamdaki yüzleri kamu figürünün resmi profillerindeki görüntülerle karşılaştırmak için yüz tanıma araçlarını kullanıyor.

Meta, eşleşme varsa ve reklam bir dolandırıcılık olarak belirlenirse engelleneceği söyledi.

Meta, araçların kötü niyetli kişilerin kamu figürlerinin görüntülerini suç için kötüye kullanmasını tespit etmeye ve durdurmaya yardımcı olacağına inandığını söyledi.

Meta ayrıca yüz tanıma teknolojisinin, kullanıcıların kilitli veya tehlikeye atılmış bir hesaba yeniden erişim sağlamak için kimliklerini doğrulamanın yeni bir yolunu sağlamak amacıyla kullanılacağını doğruladı.

Sosyal medya devi, kullanıcıların kimliklerini kanıtlamanın yeni bir yolu olarak bir video özçekimi gönderebileceklerini ve bunun teknoloji tarafından analiz edileceğini söyledi.

Şirketin güvenlik politikası ekibinde yönetici olan Meta'dan David Agranovich, "Dolandırıcılıklar ve hesap güvenliği insanların aklının en üstünde yer alıyor" dedi.

"Kötü niyetli kişileri uzak tutarken insanları güvende tutmanın yeni yolları üzerinde sürekli çalışıyoruz ve bu hafta uygulamaya koyduğumuz önlemler, sahte ünlü dolandırıcılıklarına -genellikle ünlü yemi olarak anılır- karşı koymamıza ve hesapları kilitlenen veya potansiyel olarak hacklenen kişilerin hesaplarını daha hızlı kurtarmalarına yardımcı olmak için yüz tanıma teknolojisini kullanıyor."

İngiltere'deki ünlü yemi reklamlarıyla ilgili endişeler, yakın zamanda BBC sunucusu Naga Munchetty tarafından vurgulandı. Munchetty, kendisinin çevrimiçi ortamda sahte görüntülerinin dolandırıcılık reklamlarında kullanıldığını keşfettiğini açıkladı.

Stop Scams UK'nin CEO'su Mark Tierney, Meta'nın güncellemesinin kullanıcıları bu tür içeriklerden korumak için "kritik bir adım" olduğunu söyledi.

"Dolandırıcılıklar insanların hayatları üzerinde yıkıcı bir etkiye sahip olabilir, sadece maddi kayba değil, aynı zamanda duygusal sıkıntıya ve çevrimiçi platformlara olan güvenin kaybına da neden olabilir," dedi.

"Meta, gelişmiş teknolojiden yararlanarak kullanıcıları bu zararlı faaliyetlerden korumak için önemli bir adım atıyor.

"Her sektörün, birbirleriyle paylaşımda bulunarak ve iş birliği yaparak daha güvenli bir dijital ortam yaratmada oynayacağı bir rol var. Tüketiciler de şüpheli faaliyetleri bildirerek yardımcı olabilir.

"Birlikte dolandırıcılıkların yaygınlığını azaltmak ve herkes için daha güvenli bir çevrimiçi deneyim sağlamak için çalışabiliriz."

Kaynak: The Irish News

[™ Admin]

Google DeepMind'ın yeni yapay zeka modelleri, robotların eğitim almadan bile fiziksel görevler gerçekleştirmesine yardımcı oluyor

Google DeepMind, robotların "daha önce hiç olmadığı kadar geniş bir yelpazede gerçek dünya görevlerini gerçekleştirmesine" yardımcı olmak için tasarlanmış iki yeni yapay zeka modeli piyasaya sürüyor. Gemini Robotics adlı ilk model, üzerinde eğitim verilmemiş olsa bile yeni durumları anlayabilen bir vizyon-dil-eylem modeli.

Gemini Robotics, Google'ın amiral gemisi yapay zeka modelinin en son sürümü olan Gemini 2.0 üzerine inşa edildi. Google DeepMind'ın kıdemli direktörü ve robotik başkanı Carolina Parada, bir basın brifinginde Gemini Robotics'in "Gemini'nin çok modlu dünya anlayışından yararlandığını ve bunu yeni bir modalite olarak fiziksel eylemler ekleyerek gerçek dünyaya aktardığını" söyledi.

Yeni model, Google DeepMind'ın yardımcı robotlar oluşturmak için olmazsa olmaz olduğunu söylediği üç temel alanda ilerleme sağlıyor: genellik, etkileşim ve el becerisi. Gemini Robotics, yeni senaryoları genelleştirme becerisine ek olarak, insanlarla ve çevreleriyle etkileşim kurmada daha iyidir. Ayrıca, bir kağıt parçasını katlamak veya bir şişe kapağını çıkarmak gibi daha hassas fiziksel görevleri de yerine getirebilir.

Parada, "Geçmişte genel robotikle bu alanların her birinde ayrı ayrı ilerleme kaydetmiş olsak da, tek bir modelle üç alanda da [önemli ölçüde] artan performans getiriyoruz" dedi. "Bu, daha yetenekli, daha duyarlı ve çevrelerindeki değişikliklere karşı daha dayanıklı robotlar üretmemizi sağlıyor."

Google DeepMind ayrıca, şirketin "karmaşık ve dinamik dünyamızı anlayabilen" gelişmiş bir görsel dil modeli olarak tanımladığı Gemini Robotics-ER'yi (veya somut akıl yürütmeyi) piyasaya sürüyor.

Parada'nın açıkladığı gibi, bir öğle yemeği kutusu hazırlarken önünüzdeki masada yiyecekler olduğunda, her şeyin nerede olduğunu, öğle yemeği kutusunu nasıl açacağınızı, yiyecekleri nasıl kavrayacağınızı ve nereye yerleştireceğinizi bilmeniz gerekir. Gemini Robotics-ER'nin yapması beklenen mantık bu. Robotikçilerin mevcut düşük seviyeli kontrolörlerle (bir robotun hareketlerini kontrol eden sistem) bağlantı kurması için tasarlandı ve Gemini Robotics-ER tarafından desteklenen yeni yetenekleri etkinleştirmelerine olanak sağlıyor.

Güvenlik açısından, Google DeepMind araştırmacısı Vikas Sindhwani muhabirlere şirketin "katmanlı bir yaklaşım" geliştirdiğini söyledi ve Gemini Robotics-ER modellerinin "belirli bir senaryoda potansiyel bir eylemin gerçekleştirilmesinin güvenli olup olmadığını değerlendirmek üzere eğitildiğini" ekledi. Şirket ayrıca yapay zeka sektöründe güvenlik araştırmalarını ilerletmeye yardımcı olmak için yeni ölçütler ve çerçeveler yayınlıyor. Geçtiğimiz yıl Google DeepMind, robotlarının uyması gereken Isaac Asimov'dan esinlenen bir dizi kural olan "Robot Anayasası"nı tanıttı.

Google DeepMind, "yeni nesil insansı robotlar inşa etmek" için Apptronik ile birlikte çalışıyor. Ayrıca, Agile Robots, Agility Robotics, Boston Dynamics ve Enchanted Tools dahil olmak üzere "güvenilir test uzmanlarına" Gemini Robotics-ER modeline erişim sağlıyor. Parada, "Fiziksel dünyayı anlayabilecek ve bu fiziksel dünya üzerinde hareket edebilecek zekayı oluşturmaya odaklandık" dedi. "Bunu temelde birden fazla uygulamada ve bizim için birçok uygulamada kullanmaktan büyük heyecan duyuyoruz."

Kaynak: The Verge

[™ Admin]

 

[™ Admin]

 

[™ Admin]

Gemini büyük bir yazma ve kodlama yükseltmesi aldı - Google yapay zekasını geliştirmeye devam ediyor ve ChatGPT endişelenmeli

Gemini Canvas, yapay zeka ile belge yazmanıza ve kod yazmanıza yardımcı olur

Gemini'nin içinde belgeler oluşturabilir ve bunları Google Dokümanlar'a aktarabilirsiniz

Google, Gemini'yi neredeyse her hafta güncelleyerek tüm yapay zeka sohbet robotu ihtiyaçlarınız için çekici bir seçenek haline getiriyor

Google bugün, belgeleri ve kodları doğrudan yapay zeka sohbet robotu içinden iyileştirmenize olanak tanıyan Canvas adlı Gemini için yeni bir yükseltme başlatıyor.

Canvas, 'oluşturma, iyileştirme ve paylaşma işini kolaylaştırmak için tasarlanmış' 'yeni bir etkileşimli alan'dır. Canvas'ı, ChatGPT Canvas veya Apple Intelligence Writing Tools'a benzer ancak Gemini'ye entegre edilmiş ve Google Dokümanlar'a kolayca aktarılabilen bir yazma aracı olarak düşünün.

Canvas, yazılı taslaklar oluşturabilir, ses tonunu değiştirebilir ve doğrudan Gemini içinden düzenlemeler önerebilir. Araç ayrıca kodlama sürecini, 'kodlama fikirlerinizi web uygulamaları, Python betikleri, oyunlar, simülasyonlar ve diğer etkileşimli uygulamalar için çalışan prototiplere hızla dönüştürerek' hızlandırabilir.

Bu, çoğumuz için en heyecan verici AI yükseltmesi gibi gelmeyebilir, ancak Gemini ile daha da fazla olasılık sunuyor, bu da iyi bir şey ve Google'ın son büyük AI güncellemelerinden bir hafta bile geçmedi.

Daha geçen hafta Google, Gemini'ye Arama geçmişini ekleyerek kullanıcıların Google Arama'yı daha önce nasıl kullandıklarına göre daha da kişiselleştirilmiş AI yanıtları almasını sağladı. Ayrıca, Gemini'nin veri analizi ve raporlama aracı olan Deep Research, AI ile danışmanlık botu gibi belirli kullanım durumları oluşturmak için mükemmel olan özel bir chatbot oluşturucu olan Gems ile birlikte ücretsiz hale getirildi.

Gemini güncellemeleri yoğun ve hızlı bir şekilde geliyor, ChatGPT endişelenmeli

Google, neredeyse her hafta büyük Gemini yükseltmeleri eklemeye devam ediyor ve AI chatbot'u hızla en sevdiğim AI chatbot'u olarak ChatGPT'nin yerini aldı. Geçtiğimiz hafta Deep Research'ün premium plan olmadan ücretsiz erişimi de içeren 2.0 Flash'a yükseltmesi harika ve bu hafta Deep Research'ü tek kuruş ödemeden birkaç kez kullandım. Derinlemesine bilgi edinmek için mükemmel bir araç, iş veya benim gibi en iyi fantezi futbolu varlıklarını öğrenmek isteyen spor meraklıları için mükemmel.

Yapay zeka yazma araçları kullanmıyorum, bu yüzden Canvas benim için çok çekici değil, ancak Gemini güncellemelerinin ritminden ve Google'ın mümkün olan en iyi yapay zeka sohbet robotunu oluşturmaya ne kadar odaklandığından heyecan duyuyorum.

Geçtiğimiz haftaki Arama geçmişi yükseltmesi, Gemini'yi piyasadaki en iyi yapay zeka aracı yapabilir ve henüz bana sunulmamış olsa da Google yapay zeka deneyimini nasıl iyileştirdiğini görmeyi dört gözle bekliyorum.

Google bugün yalnızca Gemini Canvas'ı duyurmakla kalmadı, aynı zamanda Deep Research'ü NotebookLM'den Sesli Genel Bakış işlevini ekleyerek kullanıcıların araştırma raporlarından podcast oluşturmasına olanak tanıyor.

Google'ın Gemini güncellemeleri her zaman manşetlere çıkmasa da, AI aracını geliştirmek için sürekli çaba sarf edilmesi hakkında yazmaya değer. Gemini, piyasadaki en iyi AI sohbet robotlarından biri ve daha da iyi olmaya devam ediyor.

Kaynak: TechRadar

[™ Admin]

 

[™ Admin]

 

[™ Admin]

Google Yeni Nesil Yapay Zeka Mantık Modellerini Tanıttı

Google, şimdiye kadarki en büyük modeli olan ve 1 milyon jetonluk şaşırtıcı bir bağlam penceresine sahip Gemini 2.5 Pro'nun piyasaya sürülmesiyle yapay zeka inovasyonunu ilerletmeye devam ediyor. Bu önemli iyileştirme, modelin tek bir komutta yaklaşık 750.000 kelimenin bağlamını anlamasını sağlıyor.

Bu, Yüzüklerin Efendisi kitap üçlemesinin tamamından daha fazla metin! Gemini 2.5 Pro, OpenAI, Anthropic ve DeepSeek gibi rakiplerinin modellerini yenmek için açıkça oluşturuldu. Bu sürüm, üretken yapay zeka teknolojisinde bir dönüm noktasını temsil ediyor.

Yapay Zeka Mantığında Olağanüstü Performans

Gemini 2.5 Pro'nun piyasaya sürülmesiyle Google, karmaşık yapay zeka muhakemesi için en iyi modele sahip ilk olma konusunda güçlü bir inanca sahip olduğunu gösteriyor. Şaşırtıcı bir şekilde, modelimiz Humanity's Last Exam'da %18,8 puan alarak diğer teknoloji devlerinin en iyi performans gösteren yapay zeka modellerini geride bıraktı.

Model, çok modlu yetenekleri sayesinde görsel olarak ilgi çekici web uygulamaları ve aracı kodlama uygulamaları oluşturmada olağanüstü bir performans gösterdi.

Çok övülen bağlam penceresinin ötesinde, Gemini 2.5 Pro çeşitli yazılım geliştirme değerlendirmelerinde son derece iyi performans gösterdi. İnsan alanlı kod düzenleme kıyaslaması olan Aider Polyglot testinde dikkate değer bir %68,6 puan aldı. Bu başarı, OpenAI, Anthropic ve DeepSeek'in en iyi performans gösteren modellerini geride bıraktı.

SWE-bench Verified testinde, Gemini 2.5 Pro %63,8 puan alarak olağanüstü programlama becerileri ve kıyaslamada sağlam bir performans gösterdi. OpenAI'nin o3-mini ve DeepSeek'in R1 modellerini geride bıraktı, ancak Anthropic'in Claude 3.7 Sonnet'inin biraz gerisinde kaldı.

Gemini 2.5, Google AI Studio ve Gemini uygulaması aracılığıyla aylık 20$'lık AI planı Gemini Advanced'e abone olanlar için mevcuttur. Bu sürüm, Google'ın OpenAI'nin model serisine karşı şimdiye kadarki en zorlu meydan okumasını temsil ediyor ve ufukta daha da fazla ilerleme var. Ancak gelecekteki bir güncelleme, hayal edilemez 2 milyon token'a sabitlenmiş bir bağlam penceresiyle hala denizde.

Kaynak: Google

[™ Admin]

 

[™ Admin]

 

[™ Admin]

 

[™ Admin]

60 Minutes, Google'ın yapay zeka laboratuvarı DeepMind'ı ziyaret ediyor

60 Minutes, gelecek hafta robotların akıl yürütmeyi öğrendiği Google'ın yapay zeka laboratuvarı DeepMind'a geri dönüyor.

 

 

[™ Admin]

 

[™ Admin]

Çin'in DeepSeek'i, yapay zekanın soruları yanıtlamada daha iyi olmasına yardımcı olacak bir yol buldu. İşte nasıl çalıştığı

Çinli yapay zeka girişimi DeepSeek, rakiplerinden daha iyi ve daha hızlı genel sorgu sonuçları sunmak için büyük dil modellerinin (LLM'ler) muhakeme yeteneklerini geliştirmenin yeni bir yolunu tanıttı.

DeepSeek, şirketin daha ucuz olduğunu ve OpenAI'nin rakibi ChatGPT modeli kadar iyi performans gösterdiğini iddia ettiği bir yapay zeka (AI) modeli ve sohbet robotu olan R1 ile Ocak ayında sahneye çıktığında bir çılgınlığa yol açtı.

Çin'in Tsinghua Üniversitesi'ndeki araştırmacılarla iş birliği yapan DeepSeek, Cuma günü yayınlanan son makalesinde yapay zeka modellerini kendi kendine iyileştirmek için bir teknik geliştirdiğini söyledi.

Altta yatan teknoloji, yapay zekayı içerikleri değerlendirmek için kendi kurallarını geliştirmesi için eğiten ve ardından bu kuralları ayrıntılı eleştiriler sağlamak için kullanan öz-ilkeli eleştiri ayarlama (SPCT) olarak adlandırılır.

Daha büyük modeller kullanmak yerine aynı anda birkaç değerlendirme çalıştırarak daha iyi sonuçlar elde eder.

Bu yaklaşım, yapay zeka modellerinin ürettiği şeyleri kontrol eden ve derecelendiren, insanların SPCT ile sorduğu sorularla eşleştiğinden emin olan bir makine öğrenme sistemi olan üretken ödül modellemesi (GRM) olarak bilinir.

Nasıl çalışır?

Genellikle, yapay zekayı geliştirmek, eğitim sırasında modelleri büyütmeyi gerektirir ve bu da çok fazla insan çabası ve hesaplama gücü gerektirir. Bunun yerine DeepSeek, yapay zekanın yanıtlarını gerçek zamanlı olarak değerlendiren yerleşik bir "yargıç" içeren bir sistem oluşturdu.

Bir soru sorduğunuzda, bu yargıç yapay zekanın planlanan yanıtını hem yapay zekanın temel kurallarıyla hem de iyi bir yanıtın nasıl görünmesi gerektiğiyle karşılaştırır.

DeepSeek bu kendini geliştiren sisteme "DeepSeek-GRM" adını veriyor. Araştırmacılar, bunun modellerin Google'ın Gemini, Meta'nın Llama ve OpenAI'nin GPT-4o gibi rakiplerinden daha iyi performans göstermesine yardımcı olacağını söyledi.

DeepSeek, bu gelişmiş yapay zeka modellerini açık kaynaklı yazılım olarak kullanıma sunmayı planlıyor, ancak henüz bir zaman çizelgesi verilmedi.

Makalenin yayınlanması, DeepSeek'in en son R2 sohbet robotunu duyurmaya hazırlandığı yönündeki söylentilerin dönmesiyle geldi. Ancak şirket, bu tür yeni bir sürüm hakkında kamuoyuna açıklama yapmadı.

Kaynak: AfricaNews

[™ Admin]

 

[™ Admin]

 

[™ Admin]

Google, Anthropic'in MCP AI veri protokolünü benimseyen son dev oldu

Yapay zeka segmentindeki rekabet giderek daha da kızışıyor. Önemli isimler, AI tabanlı geliştirmelerin büyümesini ve ilerlemesini sağlayan yenilikleri ve gelişmeleri sürekli olarak duyuruyor. Geçtiğimiz yıl Anthropic, AI modelleri ile veri tabanları veya veri sistemleri arasındaki iletişim için MCP protokolünü duyurdu. Şimdi Google, AI modellerinde veri yönetimi için Anthropic'in MCP protokolünü de benimseyeceğini duyurdu.

Bilmiyorsanız, Anthropic, Claude AI modellerinin ana şirketidir. Claude'un popülaritesi bir süredir artıyor. Örneğin, bu LLM, Amazon'un yükseltilmiş Alexa+ asistanına güç veriyor. Şubat ayında şirket, platforma yapılan en son büyük güncelleme olarak Claude 3.7 Sonnet'i duyurdu. Mart ayında Anthropic, hala eksik olduğu bir özellik olan Claude'un web erişimini test etmeye başladı. Şirket, rakipleriyle arasındaki farkı kapatmak ve bazı yönlerden onları geride bırakmak için çok çalışıyor.

Google, Gemini AI'yı veri sistemleriyle iletişim kurmak için Anthropic'in MCP protokolünü benimsiyor

Bununla birlikte, Anthropic'in Model Context Protocol (MCP) gibi daha fazla AI ürünü var. Bu protokol, büyük veya küçük veri sistemleri ile AI platformları arasında iki yönlü iletişimi kolaylaştırır. Geliştiriciler, AI destekli uygulamalarını ve hizmetlerini oluşturmak için bunu kullanabilirler. Anthropic, MCP'yi açık kaynaklı hale getirerek standart olarak benimsenmesini kolaylaştırdı.

Aslında, şirket MCP'yi yalnızca Kasım 2024'te piyasaya sürdü, ancak TechCrunch'ın bildirdiğine göre Block, Apollo, Replit, Codeium ve Sourcegraph gibi şirketler bunu zaten destekliyor. Hatta OpenAI bile birkaç hafta önce gelecekte MCP'yi kullanacağını doğruladı. Şimdi, tartışmasız en büyüğü olan Google, bu trene katılıyor ve protokole büyük bir ivme kazandırıyor.

Google DeepMind CEO'su Demis Hassabis, X/Twitter'da "MCP iyi bir protokol ve hızla ajan AI dönemi için açık bir standart haline geliyor" dedi. "MCP ekibi ve sektördeki diğerleriyle birlikte daha da geliştirmeyi dört gözle bekliyorum."

Bununla birlikte, Google'ın MCP uygulaması hakkında hala hiçbir ayrıntı yok. Şirketin bunu bir şekilde Gemini AI modelleri ve SDK ile entegre edeceğini biliyoruz. Umarım yakında daha fazla haber ortaya çıkar.

Kaynak: Android Headlines

[™ Admin]

Yapay Zeka Sayesinde Veri Merkezleri ABD'deki Elektrik Talebinin Büyümesinin Yarısını Tetikleyecek

Uluslararası Enerji Ajansı'nın yeni raporuna göre, yapay zekanın yükselişiyle desteklenen veri merkezleri, 2030'a kadar ABD'deki elektrik talebinin büyümesinin neredeyse yarısını karşılayacak.

Raporda, on yılın sonunda ABD'nin veri merkezleri için alüminyum, çelik, çimento, kimyasallar ve "diğer tüm enerji yoğun malların" üretiminden daha fazla elektrik kullanacağı belirtiliyor.

Bu haber, Büyük Teknoloji'nin ABD genelindeki yapay zeka odaklı veri merkezlerine büyük yatırımlar yaptığı bir dönemde geldi. Geçtiğimiz yıl Elon Musk'ın xAI'si, Tennessee, Memphis'teki Colossus süper bilgisayarını en az bir milyon GPU'ya çıkarmayı planladığını duyurdu; bu durum, gazla çalışan yerinde türbinlerinin havayı kirlettiğini iddia eden sakinlerin hoşnutsuzluğuna yol açtı.

Bu arada, ChatGPT üreticisi OpenAI, Oracle ve Softbank Ocak ayında, önümüzdeki dört yıl içinde ABD genelinde AI veri merkezleri geliştirmek ve AI için elektrik üretmek amacıyla 500 milyar dolar yatırım yapmayı planlayan Stargate adlı bir ortak girişim duyurdu.

Ancak Microsoft, yakın zamanda Ohio'da veri merkezleri inşa etme planlarıyla "ilerlemeyeceklerini" duyurdu.

Rapor, küresel olarak veri merkezlerinden gelen enerji tüketiminin 2030 yılına kadar iki katından fazla artacağını öngörüyor. Veri merkezlerinin 2030 yılında yıllık 945 terawatt-saat (TWh) kullanacağı bildiriliyor (bu rakam, 2024'teki 415 TWh'den fazla). Ancak enerji tüketimindeki bu büyük artışın eşit şekilde dağıtılması beklenmiyor. Raporda, bu tahmini artışın en büyük payının ABD'ye ait olacağı, ardından Çin'in geleceği belirtildi.

Bazı akademisyenlere göre, veri merkezlerinden gelen bu AI kaynaklı enerji talebi, zincirleme çevre sorunlarına yol açabilir. VU Amsterdam'da araştırmacı olan Alex de Vries, bilim dergisi Nature'a bunun "iklim hedeflerimize ulaşma yeteneğimiz için ciddi bir risk olabileceğini" ve "fosil yakıtlara olan bağımlılığımızı artırabileceğini veya en azından uzatabileceğini" söyledi.

Nisan 2024'te MIT araştırmacısı Robert Stoner, PCMag'e enerji şirketlerinin yapay zeka veri merkezleri için tesisler inşa etme konusunda isteksiz olabileceğini söyledi. "Kamu hizmetleri şirketleri sistemlerine yenilenebilir enerji santralleri eklemekten gerçekten hoşlanmıyorlar," dedi. "Onları strese sokuyorlar, sistemde bu kaynaklar yoksa günün farklı saatlerinde çok fazla tepe akımı ekliyorlar."

Birçok ABD politikacısı da çevresel etki konusunda endişeli. Aralık ayında New York eyalet senatörü Kristen Gonzalez, veri merkezi operatörlerini tesislerini eyaletin çevresel hedefleriyle uyumlu miktarda yenilenebilir enerjiyle beslemeye ve hem su hem de enerji tüketimleri hakkında yıllık bir rapor hazırlamaya zorlayacak bir yasa tasarısı sundu.

Kaynak: PCMag

[™ Admin]

 

[™ Admin]

 

[™ Admin]

Gemini raporunun ardından Google'ın yapay zeka güvenliği vaatleri incelemeye alındı

Google, amiral gemisi yapay zeka modeli Gemini 2.5 Pro hakkında bir güvenlik raporu paylaştı. Uzmanlar, raporun temel riskleri açıklamadığını söylüyor.

Şirket, Gemini 2.5 Pro'yu müşterilerine sunmasından birkaç hafta sonra, Perşembe günü teknik raporu yayınladı. Belge, Google'ın model üzerinde gerçekleştirdiği dahili testleri listeliyor ancak sistemin aşırı yüklenme veya kötüye kullanım altında nasıl davrandığına dair çok az bilgi sunuyor. Raporu inceleyen araştırmacılar, TechCrunch'a eksik ayrıntıların Gemini 2.5 Pro'nun geniş kullanım için gerçekten güvenli olup olmadığına karar vermeyi zorlaştırdığını söyledi.

Teknik raporlar, halkın gelişmiş AI sistemlerinin ne yapabileceğini ve ne yapamayacağını öğrenmesinin ana yollarından biridir. Kapsamlı bir rapor genellikle bir modelin nerede başarısız olduğunu ve nerede kötüye kullanılabileceğini gösterir. Birçok AI araştırmacısı, bu raporları bir şirketin güvenlik iddialarını desteklemek için dürüst çabalar olarak ele alır.

Google, güvenlik raporlamasını farklı şekilde ele alır.

Google, bir model artık "deneysel" olarak etiketlenmediğinde bir rapor yayınlar ve belirli "tehlikeli yetenek" bulgularını hemen yayınlanmayan ayrı bir denetime taşır. Sonuç olarak, kamuya açık belge Google'ın test ettiği her tehdidi kapsamıyor.

Birkaç analist, yeni Gemini 2.5 Pro belgesinin sınırlı açıklamanın çarpıcı bir örneği olduğunu söyledi. Ayrıca, raporun Google'ın geçen yıl "ciddi zarar" verebilecek gelecekteki yapay zeka güçlerini tespit etmek için duyurduğu bir politika olan Sınır Güvenlik Çerçevesi'ne veya FSF'ye hiçbir zaman atıfta bulunmadığını fark ettiler.

Yapay Zeka Politikası ve Stratejisi Enstitüsü'nün kurucu ortağı Peter Wildeford, "Bu rapor çok seyrek, asgari bilgi içeriyor ve modelin kamuoyuna duyurulmasından haftalar sonra geldi" dedi. "Google'ın kendi vaatlerini yerine getirip getirmediğini teyit etmek imkansız ve bu nedenle modellerinin güvenliğini ve emniyetini değerlendirmek imkansız."

Secure AI Project'in kurucu ortağı Thomas Woodside, herhangi bir makalenin yayınlanmasından memnun olduğunu ancak Google'ın düzenli takipler yayınlama planından şüphe ettiğini söyledi. Şirketin tehlikeli yetenek testlerinden elde edilen sonuçları en son Haziran 2024'te paylaştığını ve bu makalenin aynı yılın Şubat ayında duyurulan bir modeli kapsadığını belirtti.

Gözlemciler, Google'ın geçen hafta açıkladığı daha ince ve daha hızlı bir model olan Gemini 2.5 Flash için hiçbir güvenlik makalesi görmeyince güven daha da azaldı. Bir şirket sözcüsü, bir Flash makalesinin "yakında geleceğini" söyledi.

Woodside, "Umarım bu, daha sık güncellemeler vermeye başlamanın gerçek bir vaadidir," dedi. "Bu güncellemeler, henüz kamuoyuna ulaşmamış modellerin sonuçlarını da içermelidir, çünkü bu modeller de ciddi riskler oluşturabilir."

Google artık şeffaflıkta yetersiz kalıyor

Meta'nın yeni Llama 4 modelleri için güvenlik notu yalnızca birkaç sayfadan oluşuyor ve OpenAI, GPT‑4.1 serisi için hiçbir rapor yayınlamamayı tercih etti.

Ayrıntı eksikliği gergin bir zamanda ortaya çıkıyor. İki yıl önce Google, ABD hükümetine kapsam dahilindeki her "önemli" AI modeli için güvenlik belgeleri yayınlayacağını söyledi. Şirket, diğer ülkelerdeki yetkililere de benzer taahhütlerde bulunarak AI ürünleri hakkında "kamu şeffaflığı" sunacağını söyledi.

Demokrasi ve Teknoloji Merkezi'nde AI yönetimi konusunda kıdemli danışman olan Kevin Bankston, önde gelen laboratuvarların yayınlarını güvenlik konusunda "dibe doğru yarış" olarak nitelendirdi.

"OpenAI gibi rakip laboratuvarların yayın öncesi güvenlik testi süresini aylardan günlere indirdiğine dair raporlarla birleştiğinde, Google'ın en iyi modeli için bu yetersiz belgeler, şirketler modellerini piyasaya sürerken AI güvenliği ve şeffaflığı konusunda dibe doğru bir yarışın sıkıntılı hikayesini anlatıyor" diye ekledi.

Google, güvenlik çalışmalarının çoğunun kapalı kapılar ardında gerçekleştiğini söylüyor. Şirket, her modelin herhangi bir kamu lansmanından önce "düşmanca kırmızı takım" dahil olmak üzere sıkı testlerden geçtiğini belirtiyor.

Kaynak: Cyriptopolitan

[™ Admin]

Google, yunus iletişimini anlamak için yapay zeka modelini duyurdu

Google, yunus iletişimini çözmeyi amaçlayan yeni bir yapay zeka modelinin geliştirildiğini duyurdu.

 

[™ Admin]

Google DeepMind CEO'su Genie 2'yi gösteriyor

Bu hafta, 60 Minutes muhabiri Scott Pelley, şirketin yapay zeka araştırma merkezi olan Google DeepMind'ın öncülüğünde yapay zeka teknolojisinde gerçekleşen büyük bir sıçramayı bildirdi.

Pelley, kameralar ve mikrofonlarla görebilen ve duyabilen Google DeepMind'ın yapay zeka asistanı Astra'yı, Birleşik Krallık'taki DeepMind genel merkezinin yakınındaki Londra sokaklarında bir test sürüşüne çıkardı.

"Baktığım bu bina hakkında bana ne söyleyebilirsin?" diye sordu, Astra, mikrofonlar ve bir kamera ile donatılmış siyah bir gözlük takarak.

"Burası alışveriş ve yemek bölgesi olan Coal Drops Yard," diye yanıtladı yapay zeka ajanı.

60 Minutes tarafından seçilen sanat eserleriyle dolu bir galeride, Pelley bir akıllı telefon kaldırdı ve Astra'ya önünde durduğu tablonun ne olduğunu sordu.

Yapay zeka ajanı, tablonun Edward Hopper'ın "Automat" olduğunu tanıdı.

Pelley, Astra'ya tablonun konusu olan bir kadının, bir kafeteryada tek başına oturmasının hangi duyguları ifade ettiğini sordu.

Astra, "düşünceli ve tefekkürlü göründüğünü" ve ifadesinin "yalnızlık hissi"ni ima ettiğini söyledi.

Ve biraz zorlayarak, Astra daha da fazlasını yapabilirdi: tablonun etrafında bir hikaye yarattı.

"Şehirde soğuk bir akşam. Belki de bir Salı. Kadın, belki de Eleanor, restoranda tek başına oturuyor ve sıcak bir fincan kahvenin tadını çıkarıyor," dedi Astra.

"Kendini geleceği düşünürken, hayallerinin peşinden gidip gitmemesi gerektiğini merak ederken buldu."

Google DeepMind CEO'su ve kurucu ortağı Demis Hassabis ile yaptığı bir röportajda, Pelley bir yapay zeka ajanının beklenmedik bir şey yaptığı anlar olup olmadığını sordu.

"Bu, DeepMind'ın başlangıcından beri birçok kez oldu," dedi Pelley'e.

"[Astra gibi] son sistemlerle... fiziksel dünyayı anlamada bu kadar iyi olabilmek, bu kadar çabuk bu kadar iyi olmasını beklemiyorduk."

Bu haberi bildirirken, 60 Minutes görüntü, video ve hatta 3 boyutlu etkileşimli ortamlar üreten üretken AI'daki gelişmeler hakkında daha fazla şey öğrendi.

İki yıl önce, Pelley ve bir 60 Minutes ekibi basit metin komutları kullanarak kısa videolar üretebilen bir AI modeli için bir demo gördü.

"Kanatlı bir golden retriever" oluşturmak için bir metin istemi yazdıktan sonra, ekranda birkaç görüntü belirdi, kanatlı çimenlerde yürüyen altın tüylü bir köpek yavrusunu gösteriyordu, görüntü oldukça bulanık ve bozuktu.

İki yıl sonra, teknoloji şaşırtıcı bir ilerleme kaydetti.

Ürün geliştirme direktörü Tom Hume, 60 Minutes yardımcı yapımcısı Katie Brennan'a video üreten bir AI modeli olan Veo 2'nin bir gösterimini gösterdi.

Benzer bir komut, ancak daha fazla metin eklenerek, çimen ve çiçek tarlasında koşan kanatlı bir golden retriever yavrusunun fotogerçekçi bir videosunu üretti.

Güneş ışığı, koşarken çırpınan kuş benzeri kanatlarından parlıyordu. Bir film kamerasıyla çekilmiş, keskin ve ayrıntılı bir canlı aksiyon sahnesi gibi görünüyordu.

Hassabis ve DeepMind araştırma bilimcisi Jack Parker-Holder, Pelley'e Genie 2 adlı bir yapay zeka modeli gösterdi.

Genie 2, bir insan oyuncu veya yapay zeka ajanı tarafından keşfedilebilen tek bir statik görüntüden 3 boyutlu bir dünya yaratabilir.

Parker-Holder, bir ekranda bir çalışanın fotoğrafını işaret etti: Kaliforniya'daki bir şelalenin tepesinden ufka bakan manzara.

"Bu yüzden, modeli oyun benzeri olmayan bu görüntüyle uyarıyoruz ve Genie onu daha sonra etkileşime girebileceğiniz oyun benzeri bir dünyaya dönüştürüyor," diye açıkladı.

Aniden, fotoğraftaki şelalenin tepesinden başlayan birinci şahıs video oyununa benzeyen bir video oynatıldı.

Avatar, şelalenin tepesindeki havuzun etrafında yürüdü, su damlaları havaya sıçrıyordu. Sağa döndüklerinde, orijinal fotoğrafta olmayan bir manzara belirdi.

Başka bir örnekte, bir kağıt uçak Batı manzarasında uçuyordu. Uçak ilerledikçe yeni özellikler ortaya çıktı.

"Her bir sonraki kare yapay zeka tarafından üretiliyor," diye açıkladı Parker-Holder.

Hassabis ve Parker-Holder, Pelley'e bu simüle edilmiş 3B ortamların, görevleri yerine getirebilen yapay zeka "ajanlarını" eğitmek için de kullanılabileceğini söyledi.

Ekranda, üç kapının önünde meşale tutan bir şövalyenin görüntüsü belirdi. Sağdaki kapı bir merdiven uçuşuna çıkıyor.

Parker-Holder, "en yetenekli yapay zeka ajanlarından" birini alıp merdivenlerden yukarı çıkmasını istediklerini açıkladı.

Yapay zeka tarafından kontrol edilen şövalye merdivenlerden yukarı çıktı, merdivenin üzerine mavi ışık döküldü ve etrafında yeni duvarlar belirdi.

"Cin dünya modeli etrafındaki dünyayı anında yaratıyor ve orada ne olduğunu hayal ediyor," diye açıkladı Parker-Holder.

Pelley, Hassabis'e bu teknolojinin pratik etkisinin ne olacağını sordu.

Hassabis, "Eğlence, oyun ve video üretimi için birçok etkisi var," dedi.

"Ama aslında daha büyük hedef... bir dünya modeli, dünyamızı anlayabilen bir model inşa etmek."

Hassabis, bu teknolojinin gelecekteki sürümlerinin, yapay zeka ajanlarının yeni beceriler öğrenebileceği, görevler gerçekleştirebileceği ve insanlarla ve nesnelerle etkileşime girebileceği sonsuz çeşitlilikte simüle edilmiş ortamlar yaratabileceğini söyledi.

Hassabis, bu eğitimin robotlar için de işe yarayabileceğini söyledi.

"Gerçek dünyada veri toplamak çok daha zor, çok daha pahalı ve çok daha yavaş. Örneğin, robotik veriler," diye açıkladı Hassabis.

"Gerçek dünyada bunların yalnızca küçük bir miktarını toplayabilirsiniz. Ancak simüle edilmiş dünyalarda, neredeyse sınırsız miktarda toplayabilirsiniz. Yani, önce simüle edilmiş dünyalarda robotla, simüle edilmiş bir robot olarak öğrenirsiniz. Ve sonra sonunda gerçek dünya verilerinden birazıyla ince ayar yaparsınız."

Pelley, Google Earth, Google Maps ve Google Street View için toplanan Google'ın coğrafi veri hazinesinin yapay zekayı eğitmek için de kullanılıp kullanılamayacağını merak etti.

"Şu anda aslında araştırdığımız şey bu... potansiyel olarak Yapay Zeka sistemlerimize gerçek dünya anlayışı ve coğrafi anlayış kazandırmak için Sokak Görünümü türü verileri kullanmak," dedi Hassabis.

"Öte yandan, gerçek yerlerin statik görüntülerini canlandırmak gibi şeyler hayal edebilirsiniz, ister kendi tatil fotoğraflarınız ister Sokak Görünümü olsun... [ve] bunları etkileşimli ve 3 boyutlu hale getirerek etrafınıza bakabilirsiniz."

Kaynak: CBS NEWS

[™ Admin]