Yapay zeka dünyası hızla gelişiyor. A2A protokolü, yapay zeka aracıları arasında kusursuz iletişim ve işbirliğini teşvik etmek için Google'ın yenilikçi çözümüdür. A2A, farklı AI sistemleri arasındaki boşlukları doldurur ve kusursuz etkileşimi kolaylaştırır.
Yapay zeka destekli derin araştırma araçları, bilimsel yayıncılığı yeniden şekillendiriyor. Bu araçların bilimsel literatür incelemeleri üzerindeki etkisi ve gelecekteki rolü inceleniyor.
Microsoft'un AI sektöründeki agresif büyümesinde yavaşlama belirtileri var. Ancak bu, stratejik bir yeniden ayarlamadır, geri çekilme değil. Eğitimden çıkarıma geçiş ve verimli kaynak tahsisi ön planda.
OpenAI, GPT-4.1 ile yapay zeka fiyat savaşını başlattı. Yeni model, daha iyi kodlama, genişletilmiş bağlam penceresi ve düşük API fiyatları sunuyor. Bu, Anthropic, Google ve xAI'ye doğrudan bir meydan okuma anlamına geliyor.
Değişken koşullar, eksik bilgiler ve kısıtlı süreler altında, AGI'ye tüm kararları emanet edebilir miyiz? Etkili karar alma süreçlerinin önündeki engeller nelerdir? Bu soruları çok yönlü bir analizle inceliyoruz.
OpenAI'nin GPT-4.5 modelinin geliştirilmesi, 100.000 GPU'luk bir küme ve 'feci sorunların' üstesinden gelmeyi içeriyordu. Sam Altman ve ekip, iki yıllık bir süreci, altyapı zorluklarını ve veri verimliliğinin önemini tartıştı.
GPT-4.5'in Turing testini geçmesi, yapay zeka ve insan arasındaki çizgiyi bulanıklaştırıyor. Bu başarı, AI'nın potansiyel etkileri hakkında hem heyecan hem de endişe yaratıyor. AI'nın toplum üzerindeki olası etkileri değerlendirilmeli ve etik sınırlar belirlenmelidir.
AI topluluğunda GPT-4.1 dedikoduları yayılıyor. OpenAI, GPT-4o ile GPT-5 arasındaki boşluğu kapatacak GPT-4.1 üzerinde çalışıyor. Piyasaya sürülme olasılığı düşünülenden daha yakın olabilir.
Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka entegrasyonunun temel taşı haline geliyor. Bu 'AI için USB-C' paradigması hızla teoriden somut bir gerçekliğe dönüşüyor. MCP'nin ne olduğunu, mimarisini ve ekosistemini keşfedin.
OpenAI'ın GPT-4.5 eğitiminin derinlemesine incelenmesi, hesaplama zorlukları, atılımlar ve Sam Altman'ın ekiple diyaloglarını içerir. Veri verimliliğine odaklanma ve büyük ölçekli eğitimdeki zorlukların üstesinden gelme ele alınmaktadır.
