Alibaba Qwen 2.5 Omni: Çok Modlu Yapay Zekada Yeni Rakip

Arenaya Giriş: Alibaba’nın Gelişmiş Yapay Zekadaki İddialı Hamlesi

Yapay zekadaki durmak bilmeyen inovasyon hızı, endüstrileri yeniden şekillendirmeye ve insan-bilgisayar etkileşiminin sınırlarını yeniden tanımlamaya devam ediyor. Bu yoğun rekabetçi küresel ortamda, büyük teknoloji oyuncuları sürekli olarak sadece kademeli olarak daha iyi değil, aynı zamanda temelden daha yetenekli modeller sunmak için yarışıyor. Bu arenaya cesurca adım atan Alibaba Cloud’un Qwen ekibi, yakın zamanda büyüyen yapay zeka portföylerine önemli bir eklemeyi duyurdu: Qwen 2.5 Omni. Amiral gemisi seviyesinde bir teklif olarak konumlandırılan bu model, yalnızca başka bir dil modeli değil; gerçekten kapsamlı yapay zeka sistemlerine doğru sofistike bir sıçramayı temsil ediyor. Çarşamba günü piyasaya sürülen bu model, Alibaba’nın en üst düzeyde rekabet etme niyetini açıkça ortaya koyuyor ve Silicon Valley devlerinden çıkanlarla rekabet edebilecek yetenekler sunuyor. ‘Omni’ tanımı bile modelin iddiasını ima ediyor – algılama ve iletişim kurma yeteneğinde her şeyi kapsayıcı olmak, Qwen ailesi ve Alibaba’nın daha geniş yapay zeka stratejisi için dönüm noktası niteliğinde bir anı işaret ediyor. Bu sürüm sadece teknik ustalıkla ilgili değil; hızla gelişen yapay zeka ekosisteminde geliştirici ilgisini ve pazar payını yakalamayı amaçlayan stratejik bir hamle.

Metnin Ötesinde: İletişimin Tüm Spektrumunu Kucaklamak

Yıllardır yapay zeka ile birincil etkileşim modu metin tabanlı olmuştur. Güçlü olmasına rağmen, bu sınırlama doğası gereği iletişimin zenginliğini ve inceliğini kısıtlar. Qwen 2.5 Omni, gerçek çok modluluğu (multimodality) benimseyerek bu kısıtlamaları kırmayı hedefliyor. Bu, modelin yalnızca ekrandaki kelimeleri işlemekle sınırlı olmadığı anlamına gelir; algısal yetenekleri çok daha geniş bir duyusal spektruma yayılır.

Sistem, çeşitli girdilerden bilgi kabul etmek ve yorumlamak üzere tasarlanmıştır:

• Metin: Geleneksel istemlere ve veri analizine olanak tanıyan temel unsur.
• Görüntüler: Yapay zekanın fotoğraflardan diyagramlara ve karmaşık sahnelere kadar görsel içeriği ‘görmesini’ ve anlamasını sağlar.
• Ses: Modelin konuşulan dili, sesleri ve müziği işlemesine olanak tanıyarak ses tabanlı etkileşim ve analiz için kapılar açar.
• Video: Zaman içinde görsel ve işitsel bilgileri entegre ederek dinamik olayların, sunumların veya kullanıcı eylemlerinin anlaşılmasını sağlar.

Bu çok modlu girdi yeteneğinin önemi abartılamaz. Yapay zekanın dünya ve kullanıcının niyeti hakkında çok daha zengin, bağlama daha duyarlı bir anlayış oluşturmasını sağlar. Örneğin, bir kullanıcının sağladığı bir fotoğraftaki belirli bir nesne hakkında sözlü olarak soru sorduğunu veya bir yapay zekanın bir video konferans görüşmesini analiz ederek yalnızca konuşulan kelimeleri değil, aynı zamanda paylaşılan ekranlarda sunulan görsel ipuçlarını da anladığını hayal edin. Bu bütünsel kavrayış, yapay zekayı, farklı duyuların karmaşık durumları yorumlamak için uyum içinde çalıştığı insan benzeri algıya yaklaştırır. Bu çeşitli veri akışlarını eş zamanlı olarak işleyerek, Qwen 2.5 Omni daha önce tek modlu modeller için mümkün olmayan görevlerin üstesinden gelebilir ve daha sezgisel ve güçlü yapay zeka uygulamalarının önünü açabilir. Farklı kaynaklardan gelen bilgileri sorunsuz bir şekilde entegre etme yeteneği, çok yönlü gerçek dünyada etkili bir şekilde çalışabilen yapay zeka ajanları oluşturmak için kritik öneme sahiptir.

Zekanın Sesi: Gerçek Zamanlı Konuşma ve Video Etkileşimi

Girdi yetenekleri kadar etkileyici olan, Qwen 2.5 Omni’nin ifade yöntemleridir. Statik metin yanıtlarının ötesine geçen model, hem metnin hem de dikkat çekici derecede doğal sesli konuşmanın gerçek zamanlı üretiminde öncülük ediyor. Bu özellik, etkileşimleri akıcı, anlık ve ilgi çekici derecede insan benzeri hale getirmeyi amaçlayan tasarımının temel taşıdır.

‘Gerçek zamanlı’ vurgusu kritiktir. Bir sorguyu işleyip ardından fark edilir bir gecikmeyle yanıt üretebilen sistemlerin aksine, Qwen 2.5 Omni anındalık için tasarlanmıştır. Bu düşük gecikme süresi, yapay zekanın bir diyalog içinde, tıpkı bir insan katılımcı gibi dinamik olarak yanıt verebildiği gerçekten konuşmaya dayalı deneyimler yaratmak için esastır. Amaç, mevcut yapay zeka etkileşimlerinin yapay doğasını sıklıkla ele veren garip duraklamaları ortadan kaldırarak kesintisiz bir karşılıklı konuşma sağlamaktır.

Ayrıca, odak noktası doğal konuşmadır. Amaç, önceki metin okuma teknolojileriyle sıklıkla ilişkilendirilen monoton veya robotik ritmi aşmaktır. Alibaba, modelin insan prozodisini ve tonlamasını taklit eden bir şekilde gerçek zamanlı konuşma akışı kapasitesini vurgulayarak sözlü etkileşimlerin önemli ölçüde daha otantik ve daha az rahatsız edici hissettirmesini sağlıyor.

Etkileşimli derinliğe başka bir katman ekleyen şey, modelin video sohbet yeteneğidir. Bu, yapay zekanın potansiyel olarak yalnızca sözlü olarak yanıt vermekle kalmayıp, aynı zamanda kullanıcıdan gelen görsel girdiye gerçek zamanlı olarak tepki verebildiği yüz yüze tarzı etkileşimlere olanak tanır. Canlı bir video bağlamında görme, duyma ve konuşmanın bu kombinasyonu, daha somut ve kişisel yapay zeka asistanlarına doğru önemli bir adımı temsil ediyor.

Bu çıktı özellikleri toplu olarak kullanıcı deneyimini dönüştürür. Doğal bir şekilde sohbet edebilen, anında yanıt verebilen ve video aracılığıyla etkileşim kurabilen bir yapay zeka, bir araçtan çok bir işbirlikçi veya asistan gibi hissettirir. Yakın zamana kadar, bu tür sofistike gerçek zamanlı, çok modlu etkileşim yetenekleri büyük ölçüde Google (Gemini gibi modellerle) ve OpenAI (GPT-4o ile) gibi devlerin kapalı kaynak ekosistemleriyle sınırlıydı. Alibaba’nın bu teknolojiyi geliştirme ve kritik olarak açık kaynak yapma kararı, önemli bir demokratikleşme adımıdır.

Kaputun Altında: Ustaca ‘Thinker-Talker’ Mimarisi

Bu gelişmiş yetenekleri güçlendiren, Alibaba’nın ‘Thinker-Talker’ adını verdiği yeni bir sistem mimarisidir. Bu tasarım felsefesi, bilişsel işlemeyi ifade edici sunumdan akıllıca ayırır, her işlevi optimize ederken tek, birleşik bir model içinde mükemmel uyum içinde çalışmalarını sağlar. Gerçek zamanlı çok modlu etkileşimin karmaşıklıklarını verimli bir şekilde ele almak için tasarlanmış zarif bir çözümdür.

The Thinker: Bu bileşen, modelin bilişsel çekirdeği, ‘beyni’ olarak işlev görür. Çeşitli girdileri – metin, görüntüler, ses ve video – işleme ve anlama sorumluluğunu taşır. Araştırmacılar, temel olarak çeşitli modaliteleri ortak bir temsil alanına kodlamada usta olan bir Transformer kod çözücü mimarisine dayandığını açıklıyor. Bu, Thinker’ın ilgili bilgileri çıkarmasına, farklı veri türleri arasında akıl yürütmesine ve nihayetinde yanıtın içeriğini formüle etmesine olanak tanır. Girdi bağlamının kapsamlı anlayışına dayanarak ne söylenmesi veya iletilmesi gerektiğini belirler. Çok modlu füzyonun gerçekleştiği yer burasıdır ve modelin örneğin konuşulan bir sorguyu bir görüntü içindeki bir öğeyle ilişkilendirmesini sağlar.

The Talker: Eğer Thinker beyinse, Talker ‘ağız’ olarak işlev görür ve Thinker’ın formüle ettiği yanıtı ifade etmekten sorumludur. Kritik rolü, Thinker’dan gelen kavramsal çıktıyı almak ve onu kesintisiz, doğal sesli bir konuşma akışı (veya gerekirse metin) olarak işlemektir. Araştırmacılar bunu çift yollu otoregresif Transformer kod çözücü (dual-track autoregressive Transformer decoder) olarak tanımlıyor. Bu özel tasarım, muhtemelen konuşmanın akıcı, akış benzeri üretimini kolaylaştırır ve potansiyel olarak tonlama ve hız gibi yönleri daha basit mimarilerden daha etkili bir şekilde ele alır. ‘Çift yollu’ doğası, gerçek zamanlı konuşma için gereken düşük gecikme süresine katkıda bulunan paralel işleme yollarını ima edebilir. Sunumun sadece doğru değil, aynı zamanda uygun şekilde zamanlanmış ve doğal sesli olmasını sağlar.

Sinerji ve Entegrasyon: Thinker-Talker mimarisinin parlaklığı entegrasyonunda yatmaktadır. Bunlar garip bir şekilde birbirine zincirlenmiş iki ayrı model değildir; tek, uyumlu bir sistemin bileşenleri olarak çalışırlar. Bu sıkı entegrasyon önemli avantajlar sunar:

• Uçtan Uca Eğitim: Girdi algısından (Thinker) çıktı üretimine (Talker) kadar tüm model bütünsel olarak eğitilebilir. Bu, sistemin tüm etkileşim akışını optimize etmesine olanak tanır ve potansiyel olarak boru hattı yaklaşımlarına kıyasla anlama ve ifade arasında daha iyi tutarlılığa yol açar.
• Kesintisiz Çıkarım: Çalışma sırasında bilgi, Thinker’dan Talker’a sorunsuz bir şekilde akar, darboğazları en aza indirir ve Qwen 2.5 Omni’yi tanımlayan gerçek zamanlı metin ve konuşma üretimini sağlar.
• Verimlilik: Bileşenleri tek bir model içinde birlikte çalışacak şekilde tasarlayarak, Alibaba anlama ve üretme için birden fazla, farklı model çalıştırmaya kıyasla daha fazla verimlilik elde edebilir.

Bu mimari, çok modlu yapay zekanın zorluklarını ele almak için düşünceli bir yaklaşımı temsil eder, sofistike işlemeyi duyarlı, doğal etkileşim ihtiyacıyla dengeler. Gerçek zamanlı, insan benzeri konuşmanın talepleri için inşa edilmiş teknik bir temeldir.

Stratejik Bir Hamle: Açık Kaynağın Gücü

Belki de Qwen 2.5 Omni lansmanının en çarpıcı yönlerinden biri, Alibaba’nın teknolojiyi açık kaynak yapma kararıdır. OpenAI ve Google gibi rakiplerin en ileri çok modlu modellerinin genellikle tescilli olduğu, kendi ekosistemleri içinde sıkı bir şekilde korunduğu bir çağda, Alibaba farklıbir yol izliyor. Bu hamle, hem Alibaba hem de daha geniş yapay zeka topluluğu için önemli stratejik sonuçlar taşıyor.

Modeli ve temel mimarisini Hugging Face ve GitHub gibi platformlar aracılığıyla erişilebilir hale getirerek, Alibaba esasen küresel geliştirici ve araştırma topluluğunu çalışmalarını kullanmaya, incelemeye ve üzerine inşa etmeye davet ediyor. Bu, bazı rakipler tarafından tercih edilen ‘duvarlı bahçe’ yaklaşımıyla keskin bir tezat oluşturuyor. Bu açık stratejiyi ne motive ediyor olabilir?

• Hızlandırılmış Benimseme ve İnovasyon: Açık kaynak kullanımı, dünya çapındaki geliştiriciler ve araştırmacılar için giriş engelini önemli ölçüde düşürebilir. Bu, Qwen teknolojisinin daha hızlı benimsenmesine yol açabilir ve topluluk, Alibaba’nın öngörmemiş olabileceği şekillerde modelin yeteneklerini denedikçe ve genişlettikçe inovasyonu teşvik edebilir.
• Bir Topluluk ve Ekosistem Oluşturma: Aktif bir açık kaynak topluluğu, Qwen modelleri etrafında canlı bir ekosistem yaratabilir. Bu, değerli geri bildirimler üretebilir, hataları belirleyebilir, iyileştirmelere katkıda bulunabilir ve sonuçta platformu güçlendirerek potansiyel olarak belirli alanlarda fiili bir standart olarak yerleşmesini sağlayabilir.
• Şeffaflık ve Güven: Açıklık, modelin yeteneklerinin, sınırlamalarının ve potansiyel önyargılarının daha fazla incelenmesine olanak tanır. Bu şeffaflık, yapay zeka sistemleri günlük hayata daha fazla entegre oldukça giderek daha önemli hale gelen kullanıcılar ve geliştiriciler arasında güveni artırabilir.
• Rekabetçi Farklılaşma: Kapalı modellerin hakim olduğu bir pazarda, açık kaynak stratejisi güçlü bir farklılaştırıcı olabilir ve esnekliğe, özelleştirmeye ve satıcı kilitlenmesinden kaçınmaya öncelik veren geliştiricileri ve kuruluşları çekebilir.
• Yetenek Çekme: Açık kaynak yapay zeka hareketine önemli ölçüde katkıda bulunmak, Alibaba’nın alandaki lider olarak itibarını artırabilir ve en iyi yapay zeka yeteneklerini çekmeye yardımcı olabilir.

Elbette, açık kaynak yapmanın rakiplerin teknolojiden yararlanması gibi potansiyel dezavantajları yoktur. Ancak Alibaba, topluluk katılımının, hızlandırılmış inovasyonun ve yaygın benimsemenin faydalarının bu risklerden daha ağır bastığına bahse giriyor gibi görünüyor. Daha geniş yapay zeka ekosistemi için bu sürüm, daha önce kısıtlanmış olan son teknoloji çok modlu yeteneklere erişim sağlayarak potansiyel olarak oyun alanını eşitleyebilir ve daha küçük oyuncuları ve akademik kurumları en ileri yapay zeka geliştirmelerine daha tam olarak katılmaları için güçlendirebilir.

Ölçüm: Performans ve Verimlilik Hususları

Alibaba, Qwen 2.5 Omni’yi yüksek performanslı bir model olarak konumlandırmaktan çekinmiyor. Bağımsız, üçüncü taraf doğrulaması her zaman kritik olsa da, şirket kendi iç testlerinden elde ettiği sonuçları paylaşarak modelin zorlu rakiplere karşı kendi başına ayakta durduğunu öne sürdü. Özellikle Alibaba, Qwen 2.5 Omni’nin çok modlu yetenekleri değerlendirmek için tasarlanmış bir kıyaslama olan OmniBench’te Google’ın Gemini 1.5 Pro modelinden daha iyi performans gösterdiğini iddia ediyor. Ayrıca, önceki özel Qwen modellerinin (görsel-dil için Qwen 2.5-VL-7B ve ses için Qwen2-Audio) tek modlu görevlerdeki performansını aştığı bildiriliyor, bu da genelci bir çok modlu sistem olarak gücünü gösteriyor.

İlginç bir teknik detay, modelin boyutudur: yedi milyar parametre. Parametre sayılarının yüz milyarlara hatta trilyonlara çıkabildiği modern büyük dil modelleri bağlamında, 7B nispeten mütevazıdır. Bu parametre boyutu büyüleyici bir denge sunar:

• Verimlilik Potansiyeli: Daha küçük modeller genellikle hem eğitim hem de çıkarım (modeli çalıştırma) için daha az hesaplama gücü gerektirir. Bu, potansiyel olarak daha düşük işletme maliyetlerine ve modeli daha az güçlü donanımda, hatta gelecekte uç cihazlarda çalıştırma yeteneğine dönüşür. Bu, Alibaba’nın modelin uygun maliyetli yapay zeka ajanlarının oluşturulmasını ve dağıtılmasını sağladığı iddiasıyla doğrudan uyumludur.
• Yetenek vs. Boyut: Daha büyük modeller genellikle daha büyük ham yetenekler sergilese de, mimarideki (Thinker-Talker gibi) ve eğitim tekniklerindeki önemli ilerlemeler, daha küçük modellerin bile belirli görevlerde, özellikle etkili bir şekilde optimize edildiğinde, son teknoloji performansa ulaşabileceği anlamına gelir. Alibaba, 7B parametreli modellerinin, özellikle çok modlu etkileşimde, ağırlık sınıfının üzerinde performans gösterdiğinden emin görünüyor.

Bildirilen ‘uçtan uca konuşma talimatında geliştirilmiş performans’ da dikkate değerdir. Bu muhtemelen modelin sözlü olarak verilen karmaşık komutları anlamada ve sağlanan tüm çok modlu bağlamı dikkate alarak bunları doğru bir şekilde yürütmede daha iyi olduğu anlamına gelir. Bu, güvenilir ses kontrollü ajanlar ve asistanlar oluşturmak için kritik öneme sahiptir.

Güçlü kıyaslama performansı (dahili olarak bildirilmiş olsa da), çok modlu çok yönlülük, gerçek zamanlı etkileşim ve potansiyel olarak verimli 7B parametre mimarisinin birleşimi, son derece pratik ve dağıtılabilir bir yapay zeka modeli resmi çiziyor. Maliyet etkinliğine odaklanma, Alibaba’nın devasa, kaynak tüketen modelleri çalıştırmayla ilişkili potansiyel olarak engelleyici maliyetlere katlanmadan gelişmiş yapay zeka yeteneklerini entegre etmek isteyen geliştiricileri hedeflediğini gösteriyor.

Potansiyeli Ortaya Çıkarma: Sektörler Arası Uygulamalar

Herhangi bir yeni yapay zeka modelinin gerçek ölçüsü, yeni uygulamaları etkinleştirme ve gerçek dünya sorunlarını çözme potansiyelinde yatmaktadır. Qwen 2.5 Omni’nin çok modlu anlama ve gerçek zamanlı etkileşimin benzersiz karışımı, çok sayıda sektörde geniş bir olasılıklar manzarası açar.

Bu potansiyel kullanım durumlarını düşünün:

• Yeni Nesil Müşteri Hizmetleri: Sesli veya görüntülü sohbet yoluyla müşteri sorgularını ele alabilen, kamera aracılığıyla gösterilen ürün sorunlarını anlayabilen ('Cihazım neden bu sesi çıkarıyor?' ses/video eşliğinde) ve gerçek zamanlı olarak görsel veya sözlü talimatlar sağlayabilen yapay zeka ajanları hayal edin.
• Etkileşimli Eğitim ve Öğretim: Yapay zeka öğretmenleri öğrencilerle sözlü diyalog kurabilir, görüntü aracılığıyla yakalanan el yazısı notları veya diyagramları analiz edebilir, oluşturulan görselleri kullanarak kavramları gösterebilir ve bir video oturumu sırasında öğrencinin gerçek zamanlı sözlü ve sözsüz geri bildirimlerine dayanarak açıklamaları uyarlayabilir.
• Gelişmiş Erişilebilirlik Araçları: Model, görme engelli bireyler için karmaşık görsel sahneleri gerçek zamanlı olarak tanımlayan veya konuşma güçlüğü çekenler için metin girdisinden yüksek kaliteli konuşma üreten uygulamaları güçlendirebilir, hatta işitme engellilere yardımcı olmak için video sohbetlerinde dudak okuyabilir.
• Daha Akıllı İçerik Oluşturma ve Yönetimi: Görüntüler ve videolar için otomatik olarak ayrıntılı açıklamalar oluşturarak, multimedya içeriğini yazıya dökerek ve özetleyerek veya hatta çok modlu projelerin ses kontrollü düzenlenmesini sağlayarak içerik oluşturuculara yardımcı olmak.
• Akıllı İşbirliği Platformları: Video toplantılarına katılabilen, gerçek zamanlı transkripsiyon ve çeviri sağlayabilen, sunulan görsel yardımcıları anlayabilen ve hem işitsel hem de görsel bilgilere dayanarak temel tartışma noktalarını ve eylem öğelerini özetleyebilen araçlar.
• Daha Doğal Kişisel Asistanlar: Basit sesli komutların ötesine geçen, bu tür teknolojiyle güçlendirilmiş gelecekteki asistanlar, kullanıcının ortamından (kamera/mikrofon aracılığıyla) bağlamı anlayabilir, akıcı bir sohbete girebilir ve birden çok veri türünü içeren karmaşık görevleri yerine getirebilir.
• Sağlık Hizmetleri Desteği: Dikte edilen notları dinlerken tıbbi görüntüleri analiz ederek doktorlara yardımcı olmak veya bir yapay zekanın hasta etkileşimlerini yazıya dökmeye yardımcı olabileceği ve bir video konsültasyonu sırasında tartışılan ilgili görsel veya işitsel semptomları işaretleyebileceği tele-sağlık platformlarını güçlendirmek.
• Perakende ve E-ticaret: Sesli komutlara yanıt veren sanal deneme deneyimlerini etkinleştirmek veya kullanıcıların ürünü görüntülü sohbet yoluyla gösterebildiği etkileşimli ürün desteği sağlamak.

Bu örnekler sadece yüzeyi çiziyor. Modaliteler arasında gerçek zamanlı olarak bilgi işleme ve üretme yeteneği, insan-yapay zeka etkileşiminin doğasını temelden değiştirerek onu daha sezgisel, verimli ve daha geniş bir karmaşık, gerçek dünya görevleri yelpazesine uygulanabilir hale getirir. Alibaba tarafından vurgulanan maliyet etkinliği, bu tür sofistike ajanların dağıtımını daha da hızlandırabilir.

Elle Deneyimleme: Qwen 2.5 Omni’ye Erişme

İnovasyonun erişilebilirlikle geliştiğini kabul eden Alibaba, Qwen 2.5 Omni’yi küresel topluluğa kolayca sunmuştur. Yeteneklerini keşfetmeye hevesli geliştiriciler, araştırmacılar ve yapay zeka meraklıları modele birden çok kanaldan erişebilir:

• Açık Kaynak Depoları: Model ve potansiyel olarak mimarisi ve eğitimi hakkındaki ayrıntılar popüler açık kaynak platformlarında mevcuttur:
  • Hugging Face: Yapay zeka modelleri ve veri kümeleri için merkezi bir merkez, kolay indirme ve geliştirme iş akışlarına entegrasyon sağlar.
  • GitHub: Koda erişim sağlayarak uygulamanın daha derinlemesine incelenmesini sağlar ve topluluk katkılarını kolaylaştırır.
• Doğrudan Test Platformları: Koda hemen dalmadan modelin yeteneklerini deneyimlemek isteyenler için Alibaba etkileşimli test ortamları sunar:
  • Qwen Chat: Muhtemelen kullanıcıların modelle metin aracılığıyla etkileşim kurmasına olanak tanıyan ve potansiyel olarak konuşma ve çok modlu özelliklerini sergileyen bir arayüz.
  • ModelScope: Alibaba’nın yapay zeka modelleri için kendi topluluk platformu, deney ve keşif için başka bir yol sunar.

Bu çok yönlü yaklaşım, çeşitli teknik uzmanlık seviyelerine sahip bireylerin ve kuruluşların Qwen 2.5 Omni ile etkileşim kurabilmesini sağlar. Hem ham maddeleri (açık kaynak kodu ve model ağırlıkları) hem de kullanıcı dostu test platformlarını sağlayarak, Alibaba aktif olarak denemeyi ve benimsemeyi teşvik ediyor. Bu erişilebilirlik, model etrafında bir topluluk oluşturmak, geri bildirim toplamak ve nihayetinde bu güçlü çok modlu yapay zekanın mümkün kıldığı çeşitli uygulamaları gerçekleştirmek için kritik öneme sahiptir. Sürüm, dünyayı sadece tanık olmaya değil, aynı zamanda yapay zeka geliştirmenin bir sonraki dalgasına aktif olarak katılmaya davet ediyor.