San Francisco’da düzenlenen LlamaCon Hackathon, küresel geliştiricileri bir araya getiren bir AI şöleni olarak başarıyla tamamlandı. Etkinliğe 600’den fazla kişi kayıt yaptırdı ve sonunda 238 yetenekli geliştirici ve yenilikçi, proje oluşturmak için bir araya geldi. Zorluk, Llama API, Llama 4 Scout veya Llama 4 Maverick (veya bu son teknoloji araçların herhangi bir kombinasyonu) kullanarak sadece 24 saat içinde gösterilebilir bir proje yaratmaktı.
Yarışmada büyük ödüller vardı; birincilik, ikincilik ve üçüncülük ödüllerinin yanı sıra Llama API’nin En İyi Kullanımı ödülü de dahil olmak üzere toplam 35.000 ABD Doları nakit ödül dağıtıldı. Meta ve sponsor ortaklardan oluşan bir jüri, sunulan 44 projeyi titizlikle değerlendirdi.
Tüm hackathon boyunca değerli destek sağlayan ortaklarımız Groq, Crew AI, Tavus, Lambda, Nebius ve SambaNova’ya en içten teşekkürlerimizi sunuyoruz. Her sponsor, kredi kullanımı, uzman konuşmacıların çalıştayları, rehberlik, yerinde Soru-Cevap standları, jüri üyeleri ve Discord üzerinden uzaktan destek sağladı.
Kazananlar
İki turluk yargılama sürecinden sonra, 44 sunulan proje arasından ilk altı belirlendi ve sonunda birincilik, ikincilik, üçüncülük ve Llama API’nin En İyi Kullanımı ödülü kazananlar belirlendi.
OrgLens – Birincilik Ödülü
OrgLens, sizi kuruluşunuzdaki doğru profesyonellerle buluşturan, AI destekli bir uzman eşleştirme sistemi oluşturdu. Jira görevleri, GitHub kodu ve sorunları, dahili belgeler ve özgeçmişler dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz ederek OrgLens, her katkıda bulunan için kapsamlı bilgi grafikleri ve ayrıntılı profiller oluşturur. Bu, uzmanları aramak için gelişmiş AI destekli arama yeteneklerini kullanmanıza ve hatta iletişime geçmeden önce sorular sormak için kişilerin dijital ikizleriyle etkileşim kurmanıza olanak tanır. Yeteneklerini sergilemek için GitHub API ve Llama API’sini verileri işlemek ve depolamak için kullanan React, Tailwind ve Django kullanılarak bir demo web uygulaması oluşturuldu. OrgLens, uzman eşleşmesini kolaylaştırarak iş için doğru kişiyi bulmayı kolaylaştırır.
OrgLens’in yenilikçiliğine daha yakından bakıldığında, sadece bir uzman eşleştirme sistemi olmadığı, aynı zamanda kurumsal bilgi paylaşımını ve işbirliğini hızlandıran bir araç olduğu görülmektedir. Yapay zekanın gücünü ustaca kullanarak bilgi adacıklarını yıkar ve kuruluşun her köşesine saklanmış uzmanlığı bir araya getirir. Karmaşık bir projede bir sorunla karşılaştığınızda, artık dahili e-postalarda ve belgelerde amaçsızca arama yapmanıza gerek kalmadığını, bunun yerine OrgLens aracılığıyla ilgili deneyime ve becerilere sahip meslektaşlarınızı hızla bulabileceğinizi ve hatta onların “dijital ikizleriyle “ ön bir iletişim kurarak iş verimliliğinizi ve sorun çözme hızınızı önemli ölçüde artırabildiğinizi hayal edin. OrgLens’in temel gücü, verileri derinlemesine kazma ve analiz etme yeteneğinde yatmaktadır. Sadece Jira, GitHub gibi platformlardan veri toplamakla kalmaz, aynı zamanda dahili belgeleri ve özgeçmişleri de analiz ederek kapsamlı bir bilgi grafiği oluşturur. Bu bilgi grafiği sadece çalışanların beceri ve deneyimlerini içermekle kalmaz, aynı zamanda farklı projelerdeki katkılarını ve etkileşimlerini de kaydeder. Bu bilgi grafiği aracılığıyla OrgLens, belirli bir görev için en uygun uzmanı doğru bir şekilde belirleyebilir ve yardıma ihtiyacı olan kişilere önerebilir. Ayrıca, OrgLens kullanıcı deneyimine de önem verir. Kullanıcılara, doğru uzmanı bulmak için anahtar kelimelerle arama yapabilecekleri veya gelişmiş filtreler kullanabilecekleri sezgisel ve kullanımı kolay bir web arayüzü sunar. Dahası, “dijital ikiz” özelliği, kullanıcıların ön sorular sormasına ve hızlı yanıtlar almasına olanak tanıyarak hem uzmanın hem de arayanın zamanından tasarruf sağlar. Yapay zekayı uzman eşleştirme sürecine entegre ederek OrgLens, şirketlerin dahili yetenek kaynaklarını yönetme ve kullanma biçiminde devrim yaratma, işbirliğini, yeniliği ve genel performansı iyileştirme potansiyeline sahiptir.
OrgLens’in başarısı, kurumsal içerde yaygın olan bilgi yönetimi sorununu çözmesinden kaynaklanmaktadır. Birçok şirket, çalışanların becerilerinin dağınık olması ve bilgilere erişimin zor olması sorunlarıyla karşı karşıyadır, bu da kaynak israfına ve verimsizliğe yol açar. OrgLens, uzman eşleştirme sürecini otomatikleştirerek bu sorunu etkili bir şekilde çözer ve şirketlere aşağıdaki önemli avantajları sağlar:
- Üretkenliği artırır: Çalışanlar ihtiyaç duydukları yardımı daha hızlı bulabilir, bu da proje ilerlemesini hızlandırır.
- Yeniliği teşvik eder: Farklı alanlardaki uzmanları bir araya getirerek yeni fikirleri ve çözümleri teşvik edebilir.
- Kaynak kullanımını optimize eder: Tekrarlanan işleri ve kaynak israfını önleyerek genel verimliliği artırır.
- Çalışan katılımını artırır: Çalışanların bilgi ve deneyimlerini paylaşmasını kolaylaştırarak katılım ve aidiyet duygularını güçlendirir.
Compliance Wizards – İkincilik Ödülü
Compliance Wizards, dolandırıcılığı tespit etmek ve özel risk değerlendirme algoritmalarına göre kullanıcıları uyarmak için AI destekli bir işlem analizcisi oluşturdu. Kullanıcılara, işlemleri rapor etmeleri veya onaylamaları için e-posta bildirimleri gönderilir. Ardından, kullanıcılar raporlama ve onaylama için bir AI sesli asistanıyla etkileşim kurabilir. Llama API’sinin çok modlu özelliği kullanılarak, dolandırıcılık değerlendiricileri müşteri bilgilerini yükleyebilir ve müşterilerinin kayda değer herhangi bir cezai faaliyete karışıp karışmadığını belirlemeye yardımcı olmak için müşterileriyle ilgili haberleri arayabilir.
Uyumluluk düzenleyicileri, şüpheli faaliyetleri tespit etmek ve gelişmiş risk değerlendirme algoritmaları aracılığıyla kullanıcılara uyarı göndermek için tasarlanmış, yapay zeka destekli bir işlem analizcisi yarattı. Bu sistem, kullanıcılara belirli işlemleri incelemelerini ve onaylamalarını isteyen e-posta bildirimleri göndererek çalışır. Daha sonra kullanıcılar işlemleri rapor etmek veya yasallıklarını onaylamak için yapay zeka destekli bir sesli asistanla etkileşim kurabilir. Llama API’sinin çok modlu yeteneklerinden yararlanarak, dolandırıcılık değerlendiricileri müşteri bilgilerini yükleyebilir ve müşterinin kayda değer herhangi bir cezai faaliyete karışıp karışmadığını belirlemeye yardımcı olmak için ilgili haberleri arayabilir.
Compliance Wizards’ın özünde, işlem verilerini derinlemesine analiz edebilen ve potansiyel dolandırıcılık modellerini belirleyebilen güçlü bir yapay zeka motoru bulunur. Bu motor sadece geleneksel dolandırıcılık davranışlarını tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda müşterinin belirli risk durumuna göre uyarlanmış özelleştirilmiş risk değerlendirmeleri de yaparak dolandırıcılık tespitinin doğruluğunu artırır. Ayrıca, Compliance Wizards, dolandırıcılık değerlendiricilerinin müşterileri hakkında medya haberleri ve yasal kayıtlar gibi ilgili bilgileri hızla toplamasına olanak tanıyan bir haber arama işlevini de entegre eder. Bu bağlamsal bilgiler, müşterinin genel risk profilini değerlendirmede ve potansiyel uyarı işaretlerini belirlemede çok önemli olabilir.
Yapay zeka destekli sesli asistan, Compliance Wizards’ın bir diğer önemli bileşenidir. Kullanıcılara, özellikle hareket halindeyken işlemleri rapor etmeleri ve onaylamaları için kullanışlı ve verimli bir yol sunar. Sesli asistan ayrıca işlemler hakkında sorular sorabilir ve ilgili düzenlemelere nasıl uyulacağı konusunda rehberlik sağlayabilir.
Compliance Wizards’ın temel avantajı, çok katmanlı güvenlik yaklaşımında yatmaktadır:
- Gelişmiş risk değerlendirmesi: Özelleştirilmiş risk değerlendirme algoritmaları aracılığıyla potansiyel dolandırıcılık davranışlarını daha doğru bir şekilde belirleyebilir.
- Gerçek zamanlı işlem analizi: Tüm işlemleri gerçek zamanlı olarak izleyerek şüpheli faaliyetleri zamanında tespit eder.
- Bağlamsal farkındalık: Müşterinin risk durumunu kapsamlı bir şekilde değerlendirmek için haber bilgilerini toplayabilir.
- Kolay raporlama: Raporlama ve onaylama süreçlerini basitleştiren bir sesli asistan sağlar.
Compliance Wizards sadece bir araç değil, aynı zamanda şirketlerin dolandırıcılık riskini en aza indirmesine ve ilgili düzenlemelere uymasına yardımcı olan kapsamlı bir uyumluluk çözümüdür.
Llama CCTV Operator – Üçüncülük Ödülü
Agajan Torayev liderliğindeki bir ekip, herhangi bir model ince ayarı yapmadan özel gözetim video olaylarını otomatik olarak tanımlayan bir Llama CCTV AI kontrol odası operatörü oluşturdu. Operatör, video olaylarını basit bir dilde tanımlayabilir. Llama 4’ün çok modlu görüntü anlayışı kullanılarak, sistem bu önceden tanımlanmış olayları değerlendirmek ve operatöre rapor etmek için her beş karede bir hareketi yakalar ve algılar.
Llama CCTV Operator’ın ardındaki fikir, gözetim sistemlerini akıllı hale getirerek sadece pasif bir şekilde video kaydetmek yerine anormallikleri proaktif olarak tanımlamalarını sağlamaktır. Sistem, Llama 4’ün güçlü görüntü anlama yeteneklerinden yararlanarak video akışlarını gerçek zamanlı olarak analiz eder ve şüpheli faaliyet, yetkisiz erişim veya güvenlik tehlikeleri gibi önceden belirlenmiş çok çeşitli olayları algılar. Operatör, makine öğrenimi veya bilgisayar görüşü konusunda uzmanlaşmış bir bilgiye ihtiyaç duymadan bu olayları basit bir dilde tanımlayabilir.
Sistem, her beş karede bir hareketi yakalayıp analiz ederek ve ardından Llama 4’ün çok modlu yeteneklerini kullanarak yakalanan hareketin önceden tanımlanmış olaylardan herhangi biriyle eşleşip eşleşmediğini değerlendirerek çalışır. Bir eşleşme bulunursa, sistem ilgili bağlamsal bilgilerle birlikte olayı derhal operatöre bildirir.
Llama CCTV Operator’ın temel avantajları şunlardır:
- İnce ayar gerektirmez: Model üzerinde herhangi bir ince ayar yapılmasına gerek yoktur, bu da dağıtım ve bakım sürecini önemli ölçüde basitleştirir.
- Özel olay algılama: Operatör, belirli güvenlik ihtiyaçlarını karşılamak için basit bir dilde özel gözetim olayları tanımlayabilir.
- Gerçek zamanlı analiz: Sistem, video akışlarını gerçek zamanlı olarak analiz ederek şüpheli faaliyetleri mümkün olan en kısa sürede algılayabilir.
- Otomatik raporlama: Sistem, algılanan olayları otomatik olarak operatöre bildirerek manuel izleme ihtiyacını azaltır.
Geo-ML – Llama API’nin En İyi Kullanımı
Jeolog William Davis, olası madencilik yerlerini, topoğrafik haritaları ve mineral yataklarının 3D jeolojik modellerini oluşturmak için Llama 4 Maverick ve GemPy kullandı. Geo-ML, 400 sayfalık jeolojik raporları işleyerek, bilgileri yapılandırılmış bir jeolojiye özgü dile entegre ederek ve ardından yeraltı jeolojisinin 3B gösterimini oluşturmak için kullanarak çalışır.
Davis, "LLM API’sini uzun jeolojik araştırma makalelerinden aşırı uzun metin ve görüntüleri ilk kez gerçekten kullandım, bu yüzden metni çıkarmak ve onu alandaki içeriğin sıkıştırılmış bir versiyonunu veren alana özgü bir dile dönüştürmek için Llama Maverick’in aşırı uzun bağlam penceresini ve metin ve görüntü çok modlu yeteneklerini kullandım," dedi. "Zamanımın çoğunu jeolojik belgeleri okuyarak harcadım. Arka planda benim için bu işi yapabilecek bir LLM’ye sahip olmak harika olurdu."
Jeolog William Davis, Llama 4 Maverick ve GemPy’yi ustaca kullanarak jeolojik modelleme yönteminde yepyeni bir çığır açtı. Geo-ML’nin amacı, yapay zekanın gücünden yararlanarak büyük jeolojik raporlardan gizli bilgileri çıkarmak ve bunları faydalı ve anlaşılması kolay 3D modellere dönüştürmektir.
Sistem, genellikle 400 sayfa veya daha fazla olan uzun jeolojik araştırma makalelerini işleyerek, bilgileri yapılandırılmış bir jeolojiye özgü dile entegre ederek çalışır. Bu dil, raporlarda açıklanan temel jeolojik özellikleri, yapıları ve mineral yataklarını yakalar. Ardından sistem, bu dili kullanarak yeraltı jeolojisinin 3B gösterimini oluşturur ve jeologların yeraltı ortamını daha kolay görselleştirmesine ve analiz etmesine yardımcı olur.
Davis’in kendisi, Geo-ML’nin mümkün olmasını sağlamada Llama 4 Maverick’in uzun bağlam penceresinin ve çok modlu yeteneklerinin önemini vurguladı. Uzun bağlam penceresi, sistemin tüm araştırma makalelerini aynı anda işlemesine izin verirken, çok modlu yetenekler belgelerden hem metin hem de görüntüleri çıkarmasına olanak tanır.
Geo-ML’nin temel avantajları şöyledir:
- Jeolojik modellemeyi otomatikleştirme: Jeolojik modelleme sürecini otomatikleştirerek manuel analiz için harcanan zamanı ve çabayı azaltır.
- Gizli bilgileri çıkarma: Büyük jeolojik raporlardan gizli bilgileri çıkarır, bu da jeologların potansiyel madencilik yerlerini ve mineral yataklarını keşfetmesine yardımcı olur.
- 3D modeller oluşturma: Yeraltı jeolojisinin 3B gösterimini oluşturur, bu da jeologların yeraltı ortamını daha kolay görselleştirmesine ve analiz etmesine yardımcı olur.
- Jeolojik araştırmayı hızlandırma: Jeolojik modelleme sürecini hızlandırarak jeolojik araştırma sürecini ускоряет.
Özel Teşekkür: Ekip Concierge
Concierge adlı finalistler arasında, yarışmada kendilerine avantaj sağlayan kendi GPU’larıyla yarışmaya katılanlar da vardı.
Ekip, "Llama 4 Maverick’in en iyi yönünün, seyrek uzmanların karışımı yapısı ve açık kaynaklı kullanılabilirliği olduğuna ve ince ayar yapılmasına izin verdiğine inanıyoruz," dedi. "Meta yakın zamanda GitHub’da harika bir ince ayar aracı yayınladı. Llama API’sini kullanarak, QA veri kümeleri oluşturmak için birden çok kaynaktan veri derledik ve Llama 4 Maverick modeline ince ayar yaptık. Şu anda Llama 4’te kodlayıcı eksikliğimiz olduğundan ve 1M bağlam penceresiyle istisna olması beklendiğinden, onu açık kıyaslamalara sunmayı planlıyoruz."
Concierge’ın benzersiz yaklaşımı, Llama 4 Maverick modeline belirli görevlerde performansını artırmak için ince ayar yapmaya odaklanmasındadır. Ekip, Llama 4 Maverick’in seyrek uzmanların karışımı yapısının açık kaynaklı kullanılabilirliği ile birleştiğinde, bunun ince ayar için ideal bir aday olduğuna inanıyordu.
Modele ince ayar yapmak için ekip, QA veri kümeleri oluşturmak için birden çok kaynaktan veri derledi. Ardından, modeli eğitmek için Meta’nın ince ayar aracını kullandılar. Ekip, performansını değerlendirmek için ince ayar yapılan modeli açık kıyaslamalara sunmayı planlıyor.
Finalistlerin tanıtımını izleyin
YouTube’da finalistlerin tanıtımını izleyebilirsiniz.
Bir sonraki Llama hackathon’una katılın
Geliştiriciler, 31 Mayıs - 1 Haziran 2025 tarihleri arasında New York’ta düzenlenecek bir sonraki Llama hackathon’una başvurabilirler.