Aramizda
Aktif Üye
Kompakt AI güncellemesi: OpenAI, Deepmind, AI için Manhattan Projesi, ChatGPT-Fail
OpenAI tarayıcı pazarına dahil olmak istiyor
Reklamcılık
OpenAI, entegre bir AI sohbet robotu ve AI araması içeren bir tarayıcı geliştirmeyi planlıyor. Şirket, konsepti Condé Nast, Eventbrite ve Priceline gibi potansiyel müşterilere zaten sundu. Bu hamleyle OpenAI, Chrome ile tarayıcı pazarını domine eden Google ile doğrudan rekabet edebilecekti. Ancak hemen yayınlanması planlanmamaktadır.
Aynı zamanda Google, rekabet gözlemcilerinin baskısı altındadır. ABD Adalet Bakanlığı Chrome'un ve muhtemelen Android'in satışını talep ediyor. AB Komisyonu ayrıca Google'ın Dijital Pazarlar Yasası ile ilgili iş uygulamalarını da araştırıyor.
OpenAI, tarayıcı projesi için Ben Goodger (eski adıyla Firefox ve Chrome'da çalışıyordu) ve Darin Fisher (The Tarayıcı Şirketi, Mozilla, Google) dahil olmak üzere deneyimli geliştiricileri işe aldı. Projenin, kullanıcıların yapay zeka sohbet robotu gibi web siteleriyle etkileşime girebileceği bir “Doğal Dil Ağı”nın parçası olması amaçlanıyor.
Yapay zeka girişimi Anthropic'e 4 milyar dolar daha
Artık resmileşti: Yapay zeka girişimi Anthropic, Amazon Web Services ile iş birliğini derinleştiriyor. Amazon, 4 milyar dolarlık ek yatırım yaparak Anthropic'in birincil bulut ve eğitim ortağı haline geliyor. Anthropic mühendisleri, AWS'nin bir yan kuruluşu olan Annapurna Labs ile yakın işbirliği içinde çalışacak. Trainium çiplerinin arkasında bu var. Makine öğrenimi modellerinin eğitimi konusunda uzmandırlar. Ortaklığın amacı donanımın verimliliğini daha da optimize etmek olmalıdır. Anthropic, Vakıf modellerini Claude ailesi etrafında eğitirken bundan yararlanmak istiyor. Bu, Amazon'un startup'a yaptığı toplam yatırımı 8 milyar dolara çıkarıyor. Ancak şirket azınlık yatırımcısı olmaya devam ediyor. Diğer yatırımcılar arasında Google'ın ana şirketi Alphabet, Microsoft, Apple ve Nvidia yer alıyor.
Google Deepmind yapay zeka sistemlerinin “kafasına” böyle bakmak istiyor
Yapay zeka, bilgisayarlar ve İnternet ile etkileşim şeklimizde devrim yaratıyor. Eğer önemli bir sorun olmasaydı: Büyük dil modellerinin gerçekten ne kadar işe yaradığını veya neden bu kadar iyi çalıştıklarını hala tam olarak bilmiyoruz. Google Deepmind'de mekanik yorumlanabilirlik olarak adlandırılan çalışmaları inceleyen bir ekip, yapay zekanın arka planına bakmamızı sağlayacak yeni yöntemler üzerinde çalışıyor.
Gemma Scope aracı, araştırmacıların üretken sistemler çıktı ürettiğinde ne olacağını anlamalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Ekibe liderlik eden Neel Nanda, “Mekanistik yorumlanabilirliğin ana hedefi, bu sistemler içindeki algoritmaları pratik olarak tersine mühendislik yapmaya çalışmaktır” diyor. Deepmind, Google'ın yapay zeka modeli Gemma'da özellikleri veya daha büyük bir konsepti temsil eden veri kategorilerini bulmak için, çok sayıda katmanın her birine “Seyrek Otomatik Kodlayıcı” adı verilen bir araç uyguladı. Bu katmanları büyüten ve ayrıntılarının görülmesine olanak tanıyan seyrek bir otomatik kodlayıcıyı mikroskop gibi düşünebilirsiniz.
Otomatik kodlayıcıların zor kısmı, bunların ne kadar ayrıntılı olması gerektiğine karar vermektir. Deepmind'ın çözümü, otomatik kodlayıcının bulması gereken özelliklerin sayısını değiştirerek, farklı boyutlarda seyrek otomatik kodlayıcılar çalıştırmaktı. Bu şekilde dil modellerindeki önyargı veya hataların nedenleri belirlenip buna göre düzeltilebilir. Mekanistik yorumlanabilirlik, sözde hizalamaya giden makul bir yol olabilir; bu, yapay zekanın aslında ondan beklediğimiz şeyi yapmasını sağlayan bir süreçtir. Gemma ve otomatik kodlayıcılar açık kaynak olduğundan bu proje, ilgilenen diğer araştırmacıları yazılımın bulduklarına bakmaya ve modelin iç mantığına ilişkin yeni bilgiler kazanmaya teşvik etmeyi amaçlamaktadır.
ABD Komisyonu yapay zeka için “Manhattan Projesi” önerdi
ABD Kongre komisyonu, Çin ile rekabette öne geçmek için Yapay Genel Zekayı (AGI) geliştirmeye yönelik devasa bir “Manhattan Projesi” benzeri program öneriyor. Bu amaçla önde gelen yapay zeka şirketlerinin uzun vadeli sözleşmeler ve finansman alması gerekiyor.
Çin'in endüstriyel casusluğuna karşı korunmak için, Çin'in ABD biyoteknoloji şirketlerine yatırım yapmasına izin verilmesi, belirli Çin teknolojilerinin ithalatına kısıtlama getirilmesi ve Çinli yatırımcıların ABD'nin stratejik teknoloji sektörlerinde yönetim kurulunda yer almasının yasaklanması gibi daha katı yasalar öneriliyor.
Çin, ABD kuvvetlerindeki zayıf noktalardan yararlanmaya yönelik gelecekteki askeri stratejide yapay zekaya merkezi bir rol veriyor. Ülke yapay zeka eğitimine büyük yatırım yaptı ve yapay zeka araştırma makalelerinin sayısında Amerika Birleşik Devletleri'ne liderlik ediyor. Kongrenin öneriyi takip edip etmeyeceği henüz bilinmiyor.
Apple'ın LLM Siri'sinin en erken 2026'da ortaya çıkması planlanıyor
Apple, dijital asistanı Siri'nin gelişmiş dil modelleriyle yeni bir versiyonunu geliştiriyor. Dahili olarak “LLM Siri” olarak bilinen sürümün, daha insan benzeri konuşmalara olanak sağlaması ve daha karmaşık istekleri işleyebilmesi amaçlanıyor. Bloomberg'e göre yeni Siri sürümü 2025 yılına kadar duyurulmayacak ve en erken 2026 baharına kadar kullanıcılara sunulmayacak. Apple şu anda bunu iPhone'larda, iPad'lerde ve Mac'lerde ayrı bir uygulama olarak test ediyor. Uzun vadede teknolojinin mevcut Siri arayüzünün tamamen yerini alması amaçlanıyor. Lansmandan önce Apple, ChatGPT'yi önümüzdeki ay Apple Intelligence'a entegre etmek gibi birkaç geçici adım planlıyor. Yeni Siri'nin, özellikle veri korumasına odaklanarak tüm bu yetenekleri doğrudan entegre etmesi amaçlanıyor. Ancak Apple yine de özel üçüncü taraf yapay zeka sistemlerine erişim sunabilir.
Yapay zeka aslında ne kadar akıllı? Üretken yapay zekanın işimiz, boş zamanlarımız ve toplumumuz açısından ne gibi sonuçları var? Haberler'nin “Yapay Zeka Güncellemesi”nde The Decoder ile birlikte size hafta içi her gün en önemli yapay zeka gelişmelerine ilişkin güncellemeleri sunuyoruz. Cuma günleri uzmanlarla yapay zeka devriminin farklı yönlerini inceliyoruz.
Açık video yapay zekası için yeni kriter
Yapay zeka start-up'ı Genmo, bugüne kadar halka açık en büyük yapay zeka video oluşturma modeli olarak Mochi 1 video modelini piyasaya sürdü. 10 milyar parametre ile hareket kalitesinde ve metin talimatlarının uygulanmasında yeni standartların belirlenmesi amaçlanıyor. Mochi 1, 30 FPS'de ve 5,4 saniyeye kadar 480p çözünürlükte videolar üretebiliyor. Sıvılar, kürk ve saç hareketleri gibi fiziksel efektleri gerçekçi bir şekilde simüle eder ancak fotogerçekçi içerik için optimize edilmiştir. 2024 yılında 720p versiyonunun da gelmesi bekleniyor. Model, metin ve videoyu ayrı ayrı işleyen yeni bir “Asimetrik Difüzyon Transformatörü” mimarisini temel alıyor. Kıyaslamalarda, istemleri uygularken rakip modellere göre daha yüksek doğruluk ve daha gerçekçi hareketler elde eder. Kod ve ağırlıklar Apache 2.0 lisansı kapsamında mevcuttur.
Yapay zeka kodunun programcılara maliyeti 2.500 dolar
Bir kripto para meraklısı, sahte Solana API'si içeren ChatGPT kodunu kullandıktan sonra 2.500 dolar kaybetti. Kripto para birimi ticareti için bir “bump bot” programlamak istiyordu ve API aracılığıyla özel anahtarını ileten ChatGPT tarafından önerilen koda güveniyordu.
Olay, birkaç temel güvenlik kusurunu ortaya çıkardı: geliştirme amacıyla bir üretim hesabının kullanılması ve özel bir anahtarın açığa çıkarılması. Dolandırıcı, 30 dakika içerisinde tüm kripto varlıklarını cüzdandan çekmeyi başardı.
Yaralı taraf, olayı OpenAI'ye ve sahte veri deposunu GitHub'a bildirdi; bu bilgi daha sonra kaldırıldı. Bu durum, yapay zeka tarafından oluşturulan sonuçlara körü körüne güvenilmemesi gerektiğini ve eleştirel incelemenin gerekli olduğunu gösteriyor.
AI bilgisayarlarındaki kullanıcılar daha yavaş
Üretken yapay zekanın dijital ofis çalışmasını daha verimli hale getirdiği ve zamandan tasarruf sağladığı söyleniyor ancak Intel tarafından yapılan bir araştırmaya göre hala bir sorun var: Anket, kullanıcıların yeni yapay zekalı bilgisayarlardan birinde, yani akıllı telefona sahip bir bilgisayarda çalıştığını gösterdi. NPU (Sinir İşleme Birimi), normal bir PC veya dizüstü bilgisayar başında oturanlara göre bilgisayar çalışmalarına daha fazla zaman harcadı. Intel bunu “rahatsız edici bir istatistik” olarak nitelendirdi. Yapay zeka ile bilgisayardaki birçok rutin görev için kesinlikle zaman tasarrufu potansiyeli olacaktır. Peki yapay zekalı bilgisayarlar neden yardımcı olmuyor? Çip üreticisi, bunun olası bir nedeninin, birçok yapay zeka kullanıcısının, istenen sonuçları elde etmek için yapay zeka sohbet robotlarıyla en iyi nasıl iletişim kuracağını bulmak için hala çok zaman harcaması olduğuna inanıyor. Bundan Intel açısından hala açıklığa kavuşturulmaya büyük bir ihtiyaç olduğu sonucu çıkıyor. Bu nedenle yapay zeka destekli ürünler sunan şirketlerin, yapay zekanın potansiyelinden gerçekten yararlanılabilmesi için uygulama ve kullanım hakkında daha fazla bilgi sağlaması gerekiyor.
Microsoft, AI Shell'i piyasaya sürdü
Microsoft, AI Shell'i genel önizleme sürümü olarak yayımladı. Proje, kabuğu yapay zeka yetenekleriyle donatıyor, Azure OpenAI ve Azure'daki Copilot'tan yapay zeka aracılarıyla etkileşim seçenekleri sunuyor ve bağımsız bir uygulama olarak veya Microsoft'un açık kaynaklı kabuğu PowerShell 7 ile birlikte kullanılabiliyor. AI Shell, bir komut satırı kabuk arayüzünden oluşuyor, AI aracıları oluşturmak için bir çerçeve, bir PowerShell modülü ve iki yerleşik AI aracısı: Azure OpenAI aracısı, Azure OpenAI tarafından sağlanan herhangi bir AI modelinden yararlanabilir ve uygundur. Microsoft'a göre, çok çeşitli sorgular için uygundur, doğaldır dil yorumlar ve kod üretimi. Azure'daki yapay zeka destekli Copilot aracı önizleme olarak mevcuttur ve bulut merkezli yardım sağlama konusunda uzmanlaşmıştır. AI Shell, Windows, macOS ve Linux'ta kullanılabilir.
Bu, Haberler Online'ın 25 Kasım 2024 tarihli yapay zeka güncellemesiydi. Her iş günü saat 15:00'ten itibaren yeni bir bölüm yayınlanacaktır.
(igr)