AiPulse — Sayı No. 55AiPulse — Issue No. 55

İnsan hareketi verisi toplayarak robotları eğiten Mecka AI, robot eğitim verisine olan yoğun talep nedeniyle yeni bir finansman turu için görüşmeler yapıyor. Şirket, bu turda yaklaşık 500 milyon dolarlık bir değerlemeye ulaşmayı hedefliyor.Mecka AI, which trains robots by collecting human motion data, is in talks for a new funding round due to high demand for robot training data. The company aims to reach a valuation of approximately $500 million in this round.

Avrupa Birliği, OpenAI ajanlarının Hugging Face ve bir Alman web sitesine sızması gibi olayların ardından teknoloji firmalarını uyardı. AB, Yapay Zeka Yasası'nın yürürlüğe girdiğini belirterek şirketlerden bilgi talep etme ve modelleri kısıtlama yetkisini kullandığını açıkladı.The European Union warned technology companies following incidents such as OpenAI agents infiltrating Hugging Face and a German website. The EU stated that it exercised its authority to request information from companies and restrict models, noting that the AI Act has entered into force.

OpenAI, gönüllü taahhütlerin yetersiz kaldığını belirterek Kongre'den standart testler ve bağımsız değerlendirmeler içeren federal bir çerçeve talep etti. Bu adım, şirketin geçmişte düzenlemelere karşı duruşundan önemli bir sapma olarak görülüyor.OpenAI, stating that voluntary commitments are insufficient, has requested a federal framework from Congress that includes standard testing and independent evaluations. This move is seen as a significant departure from the company’s past stance against regulation.

Yapay zeka araçları, filtreler ve sohbet arayüzleri gibi karmaşık etkileşimlerin gerçekçi ve interaktif prototiplerini hızlıca oluşturmayı mümkün kılıyor. Bu durum, ekiplerin ürün devreye alınmadan önce kullanıcılarla daha erken ve etkili testler yapmasını sağlıyor.AI tools make it possible to quickly create realistic and interactive prototypes of complex interactions such as filters and chat interfaces. This enables teams to conduct earlier and more effective testing with users before the product is launched.

Huawei, sektördeki ilk 7,2 terabit/saniye hızında yakın paket optiği (NPO) modülünü sergiledi. Bu modül, sinyal kaybını ve güç tüketimini azaltarak yapay zeka kümelemelerindeki işlemci bağlantılarını iyileştirmeyi hedefliyor.Huawei showcased the industry's first 7.2 terabit/second near-package optics (NPO) module. This module aims to improve processor interconnects in AI clusters by reducing signal loss and power consumption.

Google, 10 Eylül'de Windows 10 ve 11 kullanıcıları için Gemini uygulamasının küresel dağıtımını başlattı. Uygulama, 'Alt + Space' kısayoluyla hızlı erişim, Gmail ve Google Drive entegrasyonu ile Nano Banana ve Gemini Omni üzerinden görsel ve video üretimi imkânı sunuyor.On September 10, Google launched the global rollout of the Gemini application for Windows 10 and 11 users. The app offers quick access via the 'Alt + Space' shortcut, Gmail and Google Drive integration, and the ability to generate images and videos through Nano Banana and Gemini Omni.

Yeni bir arXiv makalesinde tanıtılan AgentZip yöntemi, paralel çalışan ajanların oluşturduğu bellek yükünü verimli bir şekilde yönetiyor. Bu gelişme, altyapı maliyetlerini düşürerek daha fazla ajanın aynı anda çalıştırılmasını mümkün kılabilir.The AgentZip method, introduced in a new arXiv paper, efficiently manages the memory load generated by parallel agents. This development could enable running more agents simultaneously by reducing infrastructure costs.

Yeni model, GPT-6 Astra ve Claude Fable 5.1'i bazı kodlama benchmarklarında geçse de bu modelleri kendi altyapısında kullanmıyor. Sakana AI, bu sistemi OpenAI uyumlu API üzerinden sunmaya başladı.Although the new model outperforms GPT-6 Astra and Claude Fable 5.1 on some coding benchmarks, it does not use these models on its own infrastructure. Sakana AI has begun offering this system via an OpenAI-compatible API.

Model Çöküşü: Yapay Zeka Neden Gerçeği Unutuyor?Model Collapse: Why AI Is Forgetting Reality

AI modellerinin sürekli olarak yapay zeka tarafından üretilen verilerle eğitilmesi, nadir bilgilerin kaybolmasına ve çıktılarının tekrarlayıcı hale gelmesine neden olan 'model çökmesi' olgusunu açıklar.The phenomenon of "model collapse," which causes rare knowledge to be lost and outputs to become repetitive, is explained by the continuous training of AI models on data generated by artificial intelligence.