Yapay zeka ortamı, açık kaynak geliştirmenin işbirlikçi ruhuyla desteklenen, geçen yıl içinde dramatik bir dönüşüm geçirdi. Artık yalnızca teknoloji devlerinin alanı olmaktan çıkan büyük dil modelleri (LLM’ler), altyapıdan algoritma optimizasyonuna ve dağıtımına kadar her şeyi etkileyerek topluluk çabaları ve açık paylaşım yoluyla gelişiyor. Bu açık kaynak hareketi, yapay zekanın ilerlemesini hızlandırıyor, onu daha erişilebilir hale getiriyor ve gelecek nesil akıllı sistemlere katkıda bulunma fırsatını demokratikleştiriyor.
Bu arka plana karşı, GOSIM, CSDN ve 1ms.ai’nin ortak ev sahipliğinde düzenlenen GOSIM AI Paris 2025 konferansı, 6 Mayıs’ta Paris, Fransa’da başladı. Etkinlik, küresel teknoloji uygulayıcılarını ve araştırmacılarını, açık kaynaklı yapay zekadaki en son atılımları ve gelecekteki yönleri keşfetmek için bir araya getiren çok önemli bir platform görevi görüyor.
Konferans, Alibaba, Hugging Face, BAAI, MiniMax, Neo4j, Dify, MetaGPT, Zhipu AI, Eigent.AI, Docker, Inflow, Peking Üniversitesi, Fraunhofer, Oxford Üniversitesi ve Fransız openLLM topluluğu gibi önde gelen kuruluşlardan 80’in üzerinde teknoloji uzmanı ve akademisyenden oluşan etkileyici bir kadroya sahip. Huawei, Fransa’daki Tüm Çin Gençlik İnovasyon ve Girişimcilik Birliği, Çin-Fransız Yapay Zeka Birliği, Apache Yazılım Vakfı, Eclipse Vakfı, The Khronos Group, WasmEdgeRuntime, LF Generative AI Commons, Linux Foundation Araştırma, OpenWallet Vakfı, Açık Kaynak Girişimi (OSI), Software Heritage ve K8SUG gibi önemli ortaklar da aktif olarak katılıyor. Konferans, yapay zeka modelleri, altyapı, uygulama dağıtımı ve somut zeka gibi temel temalar etrafında toplanan 60’ın üzerinde teknik oturuma ev sahipliği yaparak, açık kaynak ekosisteminin evrimine ve ortaya çıkan eğilimlere kapsamlı bir bakış sunuyor.
Yapay Zeka ve Açık Kaynak Arasındaki Ortak Yaşam İlişkisi
GOSIM’in kurucu ortağı Michael Yuan, konferansı "Açık Kaynak Yetişti, Şimdi Ne Olacak?" başlıklı bir açılış konuşmasıyla başlattı. Açık kaynaklı yapay zekanın mevcut durumu ve gelecekteki gidişatı hakkındaki görüşlerini paylaşarak, bunun çok önemli bir ana ulaştığını vurguladı.
Yuan, "Açık kaynağın kapalı kaynak modellerine yetişmesinin 5-10 yıl süreceğini tahmin etmiştik, ancak bu hedefe beklenenden önce ulaşıldığı görülüyor," dedi. Qwen 3’ün yakın zamanda piyasaya sürülmesini örnek göstererek, açık kaynaklı modellerin artık sadece birbiriyle rekabet etmediğini, aynı zamanda belirli ölçütlerde onları bile aşarak tescilli amiral gemisi modellere doğrudan meydan okuduğunu belirtti. Yuan ayrıca, bu ilerlemenin yalnızca açık kaynak gelişmelerinden değil, aynı zamanda kapalı kaynak geliştirmenin beklentileri karşılayamaması ve performans darboğazlarıyla karşılaşmasının sonucu olduğunu öne sürdü. Aksine, açık kaynaklı modeller hızla gelişiyor, dik bir performans büyüme eğrisi sergiliyor ve gerçek bir "yetişme" olgusu gösteriyor.
Bu gözlem temel bir soruyu gündeme getiriyor: Yapay Genel Zeka’ya (AGI) ulaşmaktan ne kadar uzağız? Yuan, AGI’nin geleceğinin tek, her şeyi kapsayan bir modelde değil, özel donanım veya robotik cihazlara dağıtılan özel modeller, bilgi tabanları ve araçlardan oluşan bir ağda yatabileceğine inanıyor.
Yapay zeka mimarisinin merkezi bir paradigmadan merkezi olmayan bir paradigmaya kaydığını daha da ayrıntılı olarak açıkladı. OpenAI’nin Tamamlama API’sinden büyük ölçekli bir akıllı aracı platformu oluşturmayı amaçlayan yeni Yanıtlar API’sine geçişini vurguladı. Yaklaşık 600.000 kullanıcı ve geliştirici bu dönüşüme katılarak dağıtılmış yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesine katkıda bulunuyor.
Yuan, "AGI’nin geleceği yalnızca tek, iyi finanse edilmiş bir şirket tarafından geliştirilmemelidir," diye iddia etti. "Bunun yerine, modelleri, bilgi tabanlarını, robotları ve yürütme sistemlerini kapsayan bir ekosistem ağı oluşturarak küresel işbirliği yoluyla inşa edilmelidir."
Yuan’ın konuşmasının ardından, OpenWallet Vakfı İcra Direktörü Daniel Goldscheider, Birleşmiş Milletler Genel Kurulu tarafından kabul edilen Küresel Dijital Sözleşme (GDC) projesine odaklanan "GDC Cüzdanları ve Kimlik Bilgileri" hakkında bir sunum yaptı. GDC’nin iki temel hedefi olduğunu açıkladı:
- Dijital teknolojilerin hayatımızı ve toplumsal gelişimi derinden dönüştürdüğünü, hem benzeri görülmemiş fırsatlar hem de öngörülemeyen riskler getirdiğini kabul etmek.
- Dijital teknolojilerin tüm insanlığın yararına olacak şekilde tüm potansiyelini gerçekleştirmenin, hükümetler, işletmeler, kar amacı gütmeyen kuruluşlar ve hatta kamu ve özel sektörler arasındaki engelleri yıkarak küresel işbirliğini gerektirdiğini vurgulamak.
Bu ortak anlayışa dayanarak, GDC, hükümetler, işletmeler, kar amacı gütmeyen kuruluşlar ve diğer paydaşlar arasında gerçek işbirliğini teşvik etmeyi amaçlayan "Küresel Dijital İşbirliği" girişimini doğurdu.
Operasyonel yönleri tartışırken Goldscheider, bu işbirliğinin herhangi bir tek kuruluş tarafından dikte edilmediğini, bunun yerine tüm ilgili uluslararası kuruluşları, standart belirleme kuruluşlarını, açık kaynak topluluklarını ve hükümetler arası kuruluşları katılmaya davet eden bir "ortak toplantı" yaklaşımını benimsediğini vurguladı. Bunun bir "kim kime liderlik ediyor" projesi olmadığını, her partinin bir sesi olduğu ve hiç kimsenin diğerinden daha önemli olmadığı eşit bir işbirliği platformu olduğunu açıkladı.
Küresel Dijital İşbirliği’nin doğrudan standartlar veya teknolojiler geliştirmeyi amaçlamadığını, bunun yerine farklı geçmişlere sahip kuruluşlar arasında bir diyalogu kolaylaştırmayı, bakış açılarını ve ihtiyaçlarını bir fikir birliğine varmak için sunmalarına izin vermeyi amaçladığını açıkladı. Daha sonra, belirli standartlar ve teknik çalışmalar ilgili uzman kuruluşlar tarafından ilerletilecektir. "Dijital kimlik" ve "biyometrik teknoloji"yi örnek göstererek, birçok kuruluşun zaten bu alanlarda çalıştığını ve herkesi bir araya getirmek, çoğaltmayı, çatışmaları ve kaynak israfını önlemek için tarafsız bir platforma ihtiyaç duyulduğunu vurguladı.
Dört Özel Forum: Açık Kaynaklı Yapay Zekanın Kapsamlı Analizi
Konferansta dört özel forum yer aldı: Yapay Zeka Modelleri, Yapay Zeka Altyapısı, Yapay Zeka Uygulamaları ve Somut Zeka. Bu forumlar, altta yatan mimariden uygulama dağıtımına ve model yeteneklerinden akıllı ajan uygulamalarına kadar kritik konuları ele aldı. Her forum, küresel işletmelerden ve araştırma kurumlarından önde gelen uzmanlara ev sahipliği yaparak, en son teknolojik eğilimlerin derinlemesine analizini sunmanın yanı sıra, açık kaynaklı yapay zekanın birden fazla alanda kapsamlı entegrasyonunu ve evrimini gösteren zengin mühendislik uygulama örneklerini sergiledi.
Yapay Zeka Büyük Modellerinin Temel Mantığının Yapı Çözümü
Yapay Zeka Modelleri forumu, büyük modeller alanındaki mimari yenilikler, açık kaynak işbirliği ve ekosistem evrimi hakkındaki görüşleri paylaşmak üzere açık kaynak topluluklarından ve araştırma kurumlarından uzmanları bir araya getirdi.
Hugging Face’teki Makine Öğrenimi Araştırma Mühendisi Guilherme Penedo, Open-R1 projesinin DeepSeek-R1 modelini çoğaltma çabalarını sergileyen "Open-R1: DeepSeek-R1’in Tamamen Açık Kaynaklı Bir Üretimi" sunumunu yaptı ve çıkarım görevleriyle ilgili verilerin açıklığını ve standardizasyonunu teşvik etmeye odaklandı. Zhiyuan Araştırma Enstitüsü Veri Araştırma Ekibi Teknoloji Lideri Guang Liu, algoritma, veri ve sistem düzeylerinde model performansında atılımlar yapmada küresel işbirliğinin önemini vurgulayan "OpenSeek: Yeni Nesil Büyük Modellere Yönelik İşbirlikçi İnovasyon"u paylaştı ve DeepSeek’i aşan yeni nesil büyük modeller geliştirmeyi amaçladı.
CSDN Kıdemli Başkan Yardımcısı Jason Li, DeepSeek’in teknik paradigmalar, model mimarisi ve endüstriyel ekoloji alanındaki yeniliklerinin yanı sıra küresel yapay zeka ekosistemi üzerindeki potansiyel etkisinin derinlemesine bir analizini sunan "DeepSeek’in Şifresini Çözme: Teknolojik İnovasyon ve Yapay Zeka Ekosistemi Üzerindeki Etkisi"ni sundu. MiniMax Kıdemli Araştırma Direktörü Yiran Zhong, ekibin Transformer mimarilerine verimlilik ve performans açısından potansiyel bir alternatif sunan Yıldırım Dikkat mekanizmasını tanıtan "Doğrusal Gelecek: Büyük Dil Modeli Mimarilerinin Evrimi"ni sundu. Oxford Üniversitesi Kraliyet Topluluğu Newton Uluslararası Üyesi Shiwei Liu, modeller derinleştikçe derin sinir ağlarının azalan katkılarını araştıran "Büyük Dil Modellerinde Derinlik Laneti"ni tartıştı ve derin katman kullanımını ve genel verimliliği artırmak için Pre-LN mekanizmasını geliştirmek için LayerNorm Ölçeklemesi kullanımını önerdi. Zhipu AI Araştırma Mühendisi Diego Rojas, "Kod Büyük Dil Modelleri: Belirteçlerin Ötesini Keşfetmek" başlıklı konuşmasında, mevcut büyük modellerin güçlü olmasına rağmen, verimsiz olan belirteçleştirmeye dayandığını belirtti ve modelleri daha hızlı ve daha güçlü hale getirmek için belirteçleştirmeyi atlamanın yeni yöntemlerini paylaştı. Fraunhofer IAIS Temel Modeller Ekibi Başkanı Nicolas Flores-Herr, "Küresel Olarak Rekabetçi ‘Avrupa Yapımı’ Büyük Dil Modelleri Nasıl Oluşturulur?" başlıklı konuşmasıyla forumu sonlandırdı ve Avrupa’nın çok dilli, açık kaynaklı ve güvenilir yerelleştirilmiş büyük model projeleri aracılığıyla veri, çeşitlilik ve düzenleyici zorlukların üstesinden geldiğini ve Avrupa değerlerini yansıtan yeni nesil yapay zekayı inşa ettiğini vurguladı.
Yapay Zeka Altyapısının Üçlüsü: Veri, İşlem Gücü ve Algoritmik Evrim
Büyük modeller için daha açık, verimli ve kapsayıcı bir temel oluşturmaya odaklanan Yapay Zeka Altyapısı forumu, araştırma kurumlarından ve işletmelerden önde gelen uzmanları veri, işlem gücü ve sistem mimarisi gibi kilit konularda derinlemesine tartışmalara girmeye çağırdı.
Zhiyuan Araştırma Enstitüsü (BAAI) Başkan Yardımcısı Yonghua Lin, "İyilik İçin Yapay Zeka Açık Kaynağı: Kapsayıcı Uygulamalar, Adil Veri ve Evrensel İşlem Gücü" başlıklı konuşmasında, üç büyük veri kümesini kapsayan Çince İnternet Corpus CCI 4.0’ı başlattı: CCI4.0-M2-Base V1, CCI4.0-M2-CoT V1 ve CCI4.0-M2-Extra V1. CCI4.0-M2-Base V1, 35000 GB veri hacmine sahip, Çince ve İngilizce olmak üzere iki dilde ve CCI3.0’a kıyasla 5 kat artışla 5000 GB Çince veriye sahip. CCI4.0-M2-CoT V1, akıl yürütme yeteneğini geliştirmek için 450 milyon ters sentezlenmiş insan düşünce yörünge verisi içeriyor ve toplam belirteç sayısı 425B (425 milyar), şu anda küresel olarak mevcut olan en büyük açık kaynak sentetik veri kümesi olan Cosmopedia’nın (Hugging Face tarafından açık kaynaklı) yaklaşık 20 katı büyüklüğünde.
Huawei Kıdemli Yazılım Mühendisi Xiyuan Wang, ardından CANN mimarisinin yapay zeka çerçevelerini ve Ascend donanımını "Ascend CANN Tabanlı Eğitim ve Çıkarım İçin En İyi Uygulamalar" başlıklı konuşmasında nasıl bağladığını ve PyTorch ve vLLM gibi destekleyici ekosistemler aracılığıyla optimum eğitim çıkarımına nasıl ulaştığını tanıttı. Carrefour Veri Mimarı Guillaume Blaquiere, Google Cloud Run aracılığıyla GPU’ları destekleyen sunucusuz büyük model örneklerinin nasıl dağıtılacağını, maliyetleri azaltmayı ve kaynak kullanım verimliliğini artırmayı "LLM’nizi Sunucusuz Hale Getirme" başlıklı konuşmasında gösterdi. Peking Üniversitesi Mühendisi Yinping Ma, "Açık Kaynaklı Akıllı Bilgi İşlem Entegre Yönetimi ve Zamanlama Temel Yazılımı - SCOW ve CraneSched" başlıklı bir açılış konuşması yaparak, Peking Üniversitesi tarafından geliştirilen ve ülke genelinde düzinelerce üniversite ve işletmeye konuşlandırılan, akıllı bilgi işlem kaynaklarının birleşik yönetimini ve yüksek performanslı zamanlamasını destekleyen iki büyük açık kaynaklı temel yazılımı, SCOW ve CraneSched’i tanıttı. Beihang Üniversitesi Doktora adayı Yaowei Zheng, "verl: Hibrit Denetleyici Tabanlı Bir RLHF Sistemi" başlıklı konuşmasında Verl sistemindeki hibrit denetleyici mimarisinin tasarım konseptini paylaştı ve büyük ölçekli takviyeli öğrenme eğitimindeki verimlilik avantajlarını tartıştı. Oxen.ai CEO’su Greg Schoeninger, "DeepSeek-R1 Tarzı Takviyeli Öğrenme (GRPO) İçin Eğitim Veri Kümeleri ve Altyapısı"nı sundu ve veri kümesi oluşturma, altyapı oluşturma ve yerel eğitim kodu üretimi modelleri de dahil olmak üzere akıl yürütme LLM’leri için takviyeli öğrenme eğitim süreçleri için uygulama yolunu ayrıntılı olarak açıkladı.
"Kullanılabilir mi?"den "İyi Kullanılıyor mu?"ya: Yapay Zeka Uygulamaları Pratik Aşamaya Giriyor
Yapay Zeka Uygulamaları forumunda, önde gelen şirketlerden Ar-Ge uygulayıcıları ve teknoloji karar vericileri, büyük modeller tarafından yönlendirilen yapay zeka uygulamalarının gerçek dünya dağıtım yollarını ve gelecekteki olasılıklarını sergileyen çok çeşitli görüşleri paylaştılar.
Alibaba Tongyi Lab Baş Araştırmacısı Yongbin Li, "Tongyi Lingma: Kodlama Yardımcısından Kodlama Aracısına" başlıklı konuşmasında Tongyi Lingma’nın teknik evrim ve ürün uygulamalarındaki son ilerlemelerini paylaştı. Huawei Yazılım Mühendisi Dongjie Chen, "Cangjie Magic: Büyük Modeller Çağında Geliştiriciler İçin Yeni Bir Seçenek" başlıklı bir açılış konuşması yaparak, geliştiricilerin akıllı HarmonyOS uygulamaları oluşturma verimliliğini önemli ölçüde artırabilen ve mükemmel bir geliştirme deneyimi sunabilen Cangjie programlama diline dayalı yapay zeka büyük model Aracısı geliştirme çerçevesini tanıttı. LangGenius Geliştirici Ekosistemi Direktörü Xinrui Liu, "Birlikte Çalışmak, Dify Tarafından Etkinleştirilen Teknik Güç"e odaklanarak, Dify’nin açık kaynak ekosistemini ve yapay zeka uygulamalarının yaygınlaştırılmasını hızlandırmadaki rolünü vurguladı.
Yapay zeka ve sistem mühendisliğinin kombinasyonuyla ilgili olarak, Makepad’in kurucu ortağı Rik Arends, benzersiz bir sunum yaptı: "Ortam Kodlamayı Kullanarak, Mobil Cihazlar, Web Sayfaları ve Karma Gerçeklik için Rust UI Oluşturmak İçin Yapay Zeka Kullanın" başlıklı konuşmasında, UI için yeni bir paradigma oluşturmak için ortam kodlamanın nasıl kullanılacağını araştırdı. Broadcom Spring ekibinden Ar-Ge Yazılım Mühendisi Christian Tzolov, "MCP Aracılığıyla Yapay Zeka Entegrasyonu İçin Birleşik Bir Paradigma" başlıklı konuşmasında, MCP Java SDK ve Spring AI MCP aracılığıyla yapay zeka modellerini mevcut sistemlerle ve kaynaklarla nasıl verimli bir şekilde entegre edileceğini göstermeye odaklandı. Futurewei Teknoloji Stratejisi Kıdemli Direktörü Wenjing Chu, "MCP ve A2A’daki ‘T’ Güven Anlamına Geliyor" başlıklı konuşmasında bakış açısını daha da yükseltti ve aracı tabanlı uygulamalarda gerçekten güvenilir yapay zeka sistemlerinin nasıl oluşturulacağını derinlemesine analiz etti. Ayrıca, Cegid Yazılım Mühendisliği Yöneticisi Hong-Thai Nguyen, "Cegid Pulse: Çok Aracılı İşletme Yönetim Platformu" başlıklı konuşmasında, pratik senaryolarla birlikte çok aracılı sistemin iş süreçlerini nasıl yeniden şekillendirebileceğini ve daha akıllı işletme karar alma ve operasyon elde edebileceğini tanıttı.
Büyük Modeller "Vücutlarla" Donatıldığında: Somut Zeka Geliyor
Somut zeka, yapay zeka alanında en zorlu ve umut verici gelişim yönlerinden biri haline geliyor. Bu forumda, endüstrinin önde gelen teknik uzmanlarından birçoğu "somut zeka" teması etrafında derinlemesine tartışmalara katılarak, mimari tasarım, model uygulama ve senaryo dağıtımındaki pratik keşiflerini paylaştılar.
ZettaScale CEO’su ve CTO’su Angelo Corsaro, Zenoh protokolünün "Zihin, Vücut ve Zenoh" başlıklı konuşmasında akıllı robot çağında algılama, yürütme ve biliş arasındaki engelleri nasıl yıkabileceğini tanıttı. Dora projesi Proje Yöneticisi Philipp Oppermann, dağıtılmış veri akışını uygulamak için Dora’da Zenoh’un önemli bir uygulamasını açıklayan "Dağıtılmış Veri Akışını Uygulamak İçin Dora’da Zenoh’u Kullanma"yı getirdi. Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Profesörü James Yang, otonom sürüş teknolojisinin karmaşık ortamlarda istikrarını ve güvenilirliğini sağlamak için düşmanca senaryolar oluşturarak otonom sürüş teknolojisinin güvenliğini nasıl artıracağını tanıtan "Otonom Sürüşte Düşmanca Güvenlik Açısından Kritik Senaryoların Üretimi" hakkında bir konuşma yaptı.
Buna ek olarak, Zhiyuan Araştırma Enstitüsü’nde somut zeka araştırmacısı Minglan Lin de "RoboBrain: Robot İşlemi için Birleşik Bir Beyin Modeli ve RoboOS: RoboBrain ve Robot Akıllı Temsilcileri için Hiyerarşik İşbirliği Çerçevesi" konusuna odaklandı ve RoboBrain’in robotların zeka düzeyini nasıl artırabileceğini ve RoboOS’nin robot işbirliğindeki önemli rolünü gösterdi. Voyage Robotics’in kurucusu Ville Kuosmanen, açık kaynaklı VLA modellerini kullanarak robot uygulamalarına nasıl güçlü destek sağlayacağını açıklayan "Açık Kaynaklı VLA Modelleri ile Robot Uygulamaları Oluşturma" hakkında harika bir konuşma yaptı. Son olarak, Menlo Research’te büyük dil modeli araştırmacısı Huy Hoang Ha, "Mekansal Akıl Yürütme LLM: Robot İşlemi ve Navigasyonu Desteklemek İçin 2D ve 3D Anlayışını Geliştirme" başlıklı açılış konuşmasında mekansal akıl yürütmenin robotların karmaşık 2D ve 3D ortamlarını daha iyi anlamalarına nasıl yardımcı olabileceğini, böylece operasyon ve navigasyon yeteneklerini nasıl geliştirebileceğini tartıştı.
Spotlight Konuşmaları: Son Teknoloji Teknolojileri ve Yenilikçi Uygulamaları Aydınlatmak
Spotlight Konuşmaları 1. Gün, endüstri uzmanlarının son teknoloji teknolojileri ve yenilikçi uygulamalar hakkındaki ilgi çekici sunumlarına yer verdi. Bu bölüm, çeşitli alanlardaki teknoloji uygulayıcılarının yapay zekanın en son gelişmelerini ve pratik uygulamalarını tartışmaları için bir platform görevi gördü. Fransız Atom Enerjisi Komisyonu’nda (CEA) Araştırma Mühendisi Cyril Moineau, Eclipse Aidge projesinin "Aidge" başlıklı konuşmasında, derin sinir ağlarının gömülü platformlarda dağıtımını ve optimizasyonunu nasıl desteklediğini ve böylece uç akıllı sistemlerin geliştirilmesini nasıl hızlandırdığını tanıttı.
Bielik.ai’de Veri Bilimcisi Paweł Kiszczak, Polonya yerel yapay zeka projesi Bielik’in en son ilerlemesini ilk kez bu konferansta kamuoyuyla paylaştı ve projenin açık kaynaklı dil modelleri ve eksiksiz bir araç ekosistemi aracılığıyla yerel bir otonom yapay zeka sisteminin inşasını nasıl desteklediğini anlatan "Bielik.AI’nin Yükselişi" başlıklı bir konuşma yaptı. Bielik projesi yalnızca birden fazla açık kaynaklı dil modeli (1,5B, 4,5B ve 11B’yi kapsayan parametre ölçekleri) yayınlamakla kalmadı, aynı zamanda veri kümelerini, değerlendirmeyi, eğitimi ve ince ayarı kapsayan uçtan uca bir araç zinciri oluşturdu ve araştırma ekiplerini ve geliştiricileri temel modellere dayalı olarak ince ayar yapmayı veya sürekli olarak ön eğitim yapmayı destekleyerek büyük modeller için Ar-Ge eşiğini büyük ölçüde azalttı ve yerel teknoloji inovasyon yeteneklerini teşvik etti.
Second State’ten Teknik Lider Hung-Ying Tai, "LlamaEdge ile Uç Cihazlarda GenAI Modellerini Çalıştırma"yı paylaştı ve üretken yapay zeka modellerini uç cihazlarda dağıtmada LlamaEdge’in hafif ve yüksek performanslı yeteneklerini göstererek daha esnek ve verimli bir yerel akıl yürütme deneyimi getirdi. Peking Üniversitesi’nde Doktora adayı Tianyu Chen, "Kendi Kendine Evrim Çerçevesine Dayalı Rust Kodu için Otomatik Resmi Doğrulama Elde Etme" başlıklı konuşmasında, SAFE çerçevesinin Rust kodu resmi doğrulamasının verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırarak "veri sentezi-model ince ayarı" kendi kendine evrim mekanizması yoluyla yetersiz eğitim verileri sorununu nasıl hafiflettiğini tanıttı. Illuin Technology’de Ar-Ge Direktörü Gautier Viaud, ekibin ColBERT mimarisi ve PaliGemma modeline dayalı olarak oluşturduğu ColPali sisteminin, "ColPali: Görsel Dil Modeline Dayalı Verimli Belge Alma" başlıklı konuşmasında grafik ve metin bilgilerini birleştirerek belge alma doğruluğunu ve verimliliğini nasıl etkili bir şekilde artırdığını paylaştı. Son olarak, Dynamia.ai CEO’su Xiao Zhang, HAMi yardımıyla heterojen GPU kaynaklarını daha iyi nasıl yöneteceğini ve zamanlayacağını ve "Heterojen Yapay Zeka Altyapısının K8’li Küme Yeteneklerinin Kilidini Açma: HAMi’nin Gücünü Serbest Bırakma" başlıklı konuşmasında yapay zeka altyapısının kullanım oranını ve gözlemlenebilirliğini nasıl artıracağını tanıttı.
Çeşitli Etkileşimler ve İlk Günün Önemli Anları
Yüksek yoğunluklu açılış konuşmalarına ek olarak, konferansta çeşitli özel birimler de yer aldı. Kapalı Kapılar Toplantısı birimi, sınır ötesi işbirliğini teşvik etmek için stratejik diyaloglara ve derinlemesine sektör alışverişlerine odaklandı. Showcase Oturumları, işletmelerin ve araştırma kurumlarının en son yapay zeka teknolojisi ürünlerini sunmaya odaklandı ve çok sayıda ziyaretçinin durup iletişim kurmasını sağladı. Rekabet Oturumlarında, dünyanın dört bir yanından yapay zeka ve robotik geliştiricileri, mühendisleri ve robotik meraklıları, taklit öğrenmenin pratik keşiflerini gerçekleştirmek için açık kaynaklı SO-ARM100 robotik kol kitine odaklandılar. Kit, Hugging Face’in LeRobot çerçevesini entegre ediyor ve katılımcılara sağlam bir teknik temel sağlamak için NVIDIA’nın yapay zeka ve robotik teknolojilerini birleştirerek ACT ve Diffusion Policy dahil olmak üzere en son yapay zeka mimarilerini destekliyor. Katılımcılar, etkilerini ve fizibilitesini kapsamlı bir şekilde değerlendirmek için gerçek senaryolarda pratik keşifler yaptılar.
Çalıştay Oturumları, Open Atom Açık Kaynak Vakfı tarafından geliştirilen ve işletilen açık kaynak projesini keşfederek OpenHarmony ekosistemini temel konu olarak aldı. OpenHarmony, tüm senaryo, tüm bağlantı ve tüm zeka çağı için akıllı bir terminal işletim sistemi çerçevesi oluşturmaya, çeşitli akıllı cihazlara hizmet veren ve Her Şeyin İnterneti endüstrisinin gelişimine yardımcı olan açık, küreselleşmiş ve yenilikçi lider bir dağıtılmış işletim sistemi platformu oluşturmaya kendini adamıştır. Konferans alanında, katılımcılar bir dizi pratik çalıştay aracılığıyla OpenHarmony’nin çok cihazlı işbirliği ve hafif sistem tasarımındaki temel avantajlarını derinlemesine anladılar ve sürücü geliştirmeden uygulama dağıtımına kadar temel süreçlere kişisel olarak katıldılar. Uygulamalı uygulama, geliştiricilerin yalnızca "aşağıdan uca" teknik yolunu açmasına yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda sistem düzeyinde geliştirme ve hata ayıklama yeteneklerini de kapsamlı bir şekilde iyileştiriyor.
GOSIM AI Paris 2025 1. Gün gündemi başarılı bir şekilde sona erdi, ancak heyecan devam ediyor. Yarın konferans, yapay zeka modelleri, yapay zeka altyapısı, yapay zeka uygulamaları ve somut zeka olmak üzere dört ana forum etrafında ilerlemeye devam edecek ve daha fazla ağır misafir ve ilk elden pratik içerik yakında gelecek olan merakla beklenen PyTorch Günü’nü ağırlayacak, bu yüzden bizi izlemeye devam edin!