Ana içeriğe geç
Yapay zekâ ve teknolojiSon yayın

blue'og

Yapay zekâ dünyasında
neler oluyor?

Araştırmalar, yeni modeller ve açık kaynak projeleri hakkında haberler ve kullanım notları.
Aramanızla eşleşen haberler

Arama sonuçları.

21 haber

Arama ve kategoriler, en son 200 yayın içinde çalışır. Toplam 211 haber yayımlandı.

“Qwen” için 21 sonuç. Aramayı temizle

Yapay zekâ araştırmasını anlatan kaynak belgeleri ve inceleme merceği illüstrasyonu

Off-policy RLVR'de token bazlı önem örneklemesi ve Proximal KL düzenlemesi

Bu çalışma, off-policy RLVR'de token bazlı önem örneklemesini Proximal KL düzenlemesiyle birleştirir. Teorik kanıtlar, tam gelecek KL kredisinin policy gradient sapmasını ortadan kaldırdığını gösterir. Qwen3 modellerinde GRPO'ya kıyasla daha yüksek doğruluk ve kararlılık elde edilir.

AesCode: Ayrık ödül kanallarıyla estetik kod üretimi — kaynak görseli

AesCode: Ayrık ödül kanallarıyla estetik kod üretimi

AesCode, görsel tasarım kodu üretirken içerik promptuna dayalı kod üretimi ile aynı prompttan üretilen görseli estetik rehber olarak kullanır. Tasarım grafiği üzerinden ayrıştırılabilir özellikler için deterministik doğrulayıcılar, ayrıştırılamayanlar için VLM yargıcı ile ödül üretir. Bu ayrık ödüllendirme, görsel kaliteyi ve doğrulanabilirliği birlikte artırır.

Original paper Table 6: instruction base, clean training, 10 percent jitter, and 20 percent jitter across all six benchmarks in the 100-step pilot.

EventLens: Video Anlamada Olay Yapısı Pekiştirmeli Öğrenme

EventLens, video anlama modellerinin zaman yapısını yeniden kurma yeteneğini geliştirmek için görsel odaklı pekiştirmeli öğrenme kullanır. Model, olay sınırlarını ve ilişkilerini dil kısayolları yerine görsel kanıtlarla öğrenir. Bu yöntem, insan etiketi gerektirmeyen deterministik ödüllerle eğitim sağlar.

WorkRover: Scaling Long-Horizon Cowork Agent Training Via Recursive Environment Evolution — makaleden araştırma görseli

WorkRover: Uzun Süreli İşbirliği Ajanları İçin Özyinelemeli Çevre Evrimi

WorkRover, uzun süreli işbirliği ajanlarının eğitimini ölçeklendirmek için özyinelemeli çevre evrimi sunan bir çerçevedir. FCR ve VTCA mekanizmaları, görev bağlamı, yürütülebilir görevler ve doğrulayıcılar arasındaki uyumu koruyarak iteratif iyileştirmeyi destekler. Qwen3.5-35B-A3B'nin post-training'i ile elde edilen WorkRover-35B-A3B, çeşitli yataklarda temel modele göre belirgin performans artışı göstermiştir.

Open-o3-Video-v2’nin kanıta dayalı video analizi; projenin örnek gösterimi.

Open-o3-Video-v2: Doğrulanabilir Kanıtlarla Video Akıl Yürütme

Open-o3-Video-v2, video akıl yürütmeyi ajan tabanlı bir kanıt toplama sürecine dönüştürüyor. Model, eksik bilgileri tespit edip zaman damgaları ve nesne kutuları ile desteklenen çok turlu bir analiz yapıyor. Yeni STGR-v2 veri setleri ve CS-GRPO algoritması bu süreci destekliyor.

GenRevisit, karmaşık görüntü üretiminde geriye dönük seçimle ilerliyor — kaynak görseli

GenRevisit, karmaşık görüntü üretiminde geriye dönük seçimle ilerliyor

GenRevisit, karmaşık kompozisyonlu görüntü üretiminde iteratif düzenleme sürecini iyileştiren yeni bir ajan tabanlı çerçevedir. Mevcut yaklaşımların genellikle en son üretilen görüntüden devam etmesi, kalite düşüşüne yol açabilir. GenRevisit, ajanın geçmişten bir görüntü adayını seçerek düzenlemeye devam etmesine olanak tanır. Bu yöntem, SFT ve ajan takviyeli öğrenme ile eğitilir. GenEval2'de güçlü tabanları geride bırakarak üstün performans gösterir.

image

Transformers v5.19.0 çok modlu gömme ve uzman paralelliği güncellemelerini içeriyor

Transformers v5.19.0, EmbeddingGemma 2 modelini ve uzman paralelliğinde token dağıtımını ekler. Kırıcı değişiklikler arasında MoE router logits çıktılarının standardize edilmesi ve sürekli toplu işlemede 'paged|' öneklerinin kaldırılması yer alır. Ayrıca katman bazlı önbellek yapılandırması ve nicelikli önbellek hatalarının düzeltilmesi ile geliştirme deneyimi iyileştirilir.

Anthropic, yapay zekanın IoT cihazlarında yayılma riskini araştırdı — kaynak görseliVideo

Anthropic, yapay zekanın IoT cihazlarında yayılma riskini araştırdı

Anthropic, küçük modellerin IoT cihazlarında kendi kendine yayılmaya ne kadar yakın olduğunu araştırdı. Bir deneyde 15 Android TV kutusu üzerinde model çalıştırıldı. Ayrı bir deneyde GLM-5.2, basitleştirilmiş bir ağda model kurulumunu ve yayılmayı tamamladı; küçük modeller aynı başarıyı göstermedi.

Temel Modeller Eğitim Verisinden Alınan İpuçlarıyla Akıl Yürütebilir — özgün makale görseli

Temel Modeller Eğitim Verisinden Alınan İpuçlarıyla Akıl Yürütebilir

Araştırma, temel dil modellerinin akıl yürütme davranışının eğitim verisindeki başlangıç token ipuçlarıyla şekillendiğini gösteriyor. Belirli kelimeler, RL eğitimli modellerle yarışan performans sağlıyor. Neden-sonuç müdahaleler, bu ipuçlarının eğitim verisinden kaynaklandığını kanıtlıyor.

13–21 / 21 yayın

Nasıl hazırlıyoruz?

Kaynağı belli.
Sınırları açık.

Resmî duyuruları, araştırma makalelerini ve açık kaynak projelerinin sürüm notlarını yapay zekâ ile Türkçe özetliyoruz. Her haberde kaynak bağlantılarına, kullanım alanlarına ve açıklanmayan noktalara yer veriyoruz.

  • Doğrudan kaynak

    Araştırma makalesine, model duyurusuna veya projenin deposuna haberden ulaşabilirsiniz.

  • Bulgular ve yorumlar

    Kaynakta açıklanan sonuçları, olası kullanım alanları ve bilinmeyenlerden ayrı sunuyoruz.

  • Görsellerin kaynağı

    Görsel ve videoların kaynağını belirtiyoruz. Konuyu anlatmak için kullanılan illüstrasyonları da işaretliyoruz.

Araştırma kaynakları

Makaleleri kendiniz keşfedin.

Yeni çalışmalar bulabileceğiniz dizinler ve araştırma laboratuvarları. Bir görsel özet ilginizi çekerse sonuçları özgün makaleden okuyun.

E-posta bülteni

bluedev'den haber alın.

Teknik yazılarımız ve ürün haberleri için e-posta listesine katılın.

bluedev Asistanı

Ürünleri ve çalışmalarımızı keşfedin.

Neyi çözmek istersiniz?

İhtiyacınızı yazın; ilgili ürünleri ve çalışmalarımızı kaynaklarıyla birlikte inceleyelim.

Yanıtlar kaynak kataloğundan hazırlanır. Yapay zekâ desteği yalnız izninizle kullanılır.

Diğer görevler ve ayarlar

İki ürünü karşılaştırabilir veya fikrinizi iletişim formuna aktarabileceğiniz bir ihtiyaç özetine dönüştürebilirsiniz.

Kaynak kataloğu

AI desteği şu anda kullanılamıyor. Doğrulanmış projeleri keşfedebilir ve proje özeti hazırlayabilirsiniz.

Bu site görüşmenizi kalıcı olarak saklamaz.Gizlilik