Meta, yapay zeka alanındaki iddialı adımlarını Muse Spark ile bir kez daha ortaya koydu. Şirketin Superintelligence Labs tarafından geliştirilen bu yeni nesil dil modeli, Meta’nın ürün ekosistemine derinlemesine entegre olarak kullanıcı deneyimini baştan aşağı dönüştürmeyi hedefliyor. Muse Spark Nedir? Muse Spark, Meta’nın “kişisel süper zeka” vizyonunun ilk adımı olarak tanıtıldı. Bu model, özellikle bilim, matematik
Süper Lig’de sezonun son düzlüğüne girilmişken, en kritik soru yine aynı: şampiyonluk yolunda avantaj kimde? Bu soruyu klasik yorumculara değil, doğrudan yapay zekaya sorduk. Verilere, fikstüre ve mevcut puan durumuna bakarak oldukça net ama aynı zamanda ilginç bir cevap ortaya çıktı. 📊 Mevcut Durum: Küçük Fark, Büyük Etki Şu anki tabloya göre Galatasaray, Fenerbahçe’nin 1
Kendi bilgisayarında bir LLM çalıştırmaya başlayan çoğu kişi önce model dosyasının boyutuna bakıyor: “Model 28 GB ise, demek ki 32 GB VRAM yeter.” Ama pratikte iş o kadar basit değil. Çünkü belleği kullanan tek şey modelin kendisi değil. Modelin yanında bir de çalışma sırasında büyüyen ayrı bir alan var: KV cache. Özellikle uzun context kullanıyorsan,
Açık kaynak agent ekosistemi son dönemde hızla büyüyor. Bu alanda en çok dikkat çeken iki projeden biri Nous Research’in Hermes Agent’ı, diğeri ise OpenClaw. İlk bakışta ikisi de benzer görünebilir: kendi altyapında çalışan, araçlara erişebilen, mesajlaşma kanallarına bağlanabilen, kalıcı bir yapay zekâ yardımcı. Ama biraz yakından bakınca aralarında ciddi bir yaklaşım farkı olduğu görülüyor. Benim
OpenClaw’a ilk bakıldığında insanın gözüne hemen bazı ilginç kavramlar çarpıyor: SOUL.md, MEMORY.md, AGENTS.md…Bunlar klasik bir yazılım mimarisindeki sıradan config dosyaları gibi görünmüyor. Daha çok, bir yapay zekâ ajanına kimlik, karakter, alışkanlık ve süreklilik kazandıran yapı taşları gibi duruyorlar. Peki OpenClaw tam olarak hangi parçalardan oluşuyor?“Soul” yani ruh var, “memory” yani hafıza var; ama sistem bundan
Yazılım geliştirme dünyası, yapay zeka (AI) devrimiyle birlikte köklü bir dönüşümden geçiyor. Artık AI, sadece kod tamamlama veya hata ayıklama gibi basit görevlerde değil, aynı zamanda karmaşık özellikleri baştan sona geliştirebilen, testler yazabilen ve hatta üretim ortamındaki sorunları giderebilen otonom “ajanlar” olarak karşımıza çıkıyor. Bu alandaki en heyecan verici iki oyuncu ise Anthropic’in Claude Code’u
Yapay zekâ şirketi OpenAI, yaklaşık 100 milyar doların üzerinde yatırım toplamak üzere. Bu yatırım, şirketin toplam değerini 850 milyar doların üzerine çıkarabilir. Amazon, SoftBank, Nvidia ve Microsoft gibi büyük firmalar bu yatırım turuna katılmak için görüşmeler yapıyor. Anlaşmanın ilk kısmının şubat ayı sonuna kadar netleşmesi bekleniyor. Toplanan para, OpenAI’nin yapay zekâ altyapısını geliştirmesine ve gelecekteki
Sene bitmeden, Andrew Karpathy’nin yazısını sizler için derledik: 2025, LLM’lerde (Large Language Models – Büyük Dil Modelleri) güçlü ve olaylı bir ilerleme yılı oldu. Aşağıda, bana göre kişisel olarak dikkat çekici ve hafif şaşırtıcı olan bazı “paradigma değişimlerini” — yani kavramsal olarak manzarayı değiştiren şeyleri — sıralıyorum. 1. Doğrulanabilir Ödüllerden Pekiştirmeli Öğrenme (RLVR) 2025’in başında,
2025’in son günlerinde Google, yapay zeka dünyasını yine salladı. Kasım ayında duyurulan Gemini 3‘ün ardından, şimdi de Gemini 3 Deep Think modu resmen kullanıma sunuldu. 5 Aralık 2025 itibarıyla Google AI Ultra aboneleri bu özelliği aktif olarak kullanmaya başladı. Ben de hemen denedim ve sizin için detaylı bir inceleme yazmak istedim. Hazırsanız, gelin bu canavarı
Yapay zeka görüntü dünyası resmen deprem yaşıyor. Black Forest Labs, 25 Kasım’da sessiz sedasız FLUX.2 serisini patlattı ve şu anda herkes “bu nasıl mümkün?” diye çıldırıyor. FLUX.1 zaten açık kaynakın kralıydı, ama FLUX.2 direkt kapalı devleri (Midjourney, DALL·E 4, Imagen 4, Nano Banana Pro) tahtından indirmiş durumda! FLUX.2 Serisi Nedir? Neler Getiriyor? Black Forest Labs