AA muhabirinin edindiği bilgiye göre kamu çalışanlarına, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı koordinesinde yürütülen 2026-2030 dönemi "Türkiye Yapay Zeka Eylem Planı"ndaki hedeflere uyumlu şekilde e-öğrenme yöntemiyle temel yapay zeka okuryazarlığı eğitimi verilecek.

Çalışanlara ayrıca görev ve sorumluluklarına göre hazırlanan kısa uygulama modülleri sunulacak. Eğitimler, kamu kurumlarının insan kaynakları sistemleri üzerinden zorunlu tutulacak. Personelin yalnızca eğitimleri tamamlayıp tamamlamadığı değil, eğitimlerdeki başarı düzeyi de düzenli izlenecek.

Kamu personelinin de hedef grupları arasında bulunduğu yapay zeka okuryazarlığı programlarında, yapay zekanın temel kavramları, üretken yapay zeka araçlarının güvenli kullanımı, kişisel verilerin korunması, yanlış bilgi ve "derin sahte" içeriklere karşı farkındalık ile etik kullanım ilkeleri öğretilecek. Eğitimleri tamamlayanlara, ölçme ve değerlendirme sonucunda kazandıkları temel yetkinlikleri gösteren seviye bazlı mikro sertifikalar verilecek.

Her kurumun yapay zeka yöneticisi olacak

Kamu kurumlarındaki dönüşüm, kullanım alanlarının belirlenmesi, uygulamaların sahada denenmesi ve başarılı projelerin yaygınlaştırılmasını içeren "tara-pilotla-ölçekle" döngüsüyle bütüncül bir yönetişim ve güven çerçevesinde yürütülecek.

Kamudaki bu dönüşümü yönetmek üzere kurumlarda bu alandan sorumlu birim amiri veya başkana bağlı üst düzey yönetici görevlendirilecek. Söz konusu yönetici, kurumun yapay zeka proje ve uygulamalarından oluşan portföyünü yönetecek, çalışmaların ilerleme durumunu düzenli olarak raporlayacak.

Görevlendirmelerin tamamlanmasının ardından tüm kurumlar, 12 hafta içinde üç yıllık "Yapay Zeka Yol Haritası" ile yıllık hedeflerini hazırlayacak. Pilot ve ilk ölçekli konuşlandırmalar için küçük-orta hacimli alımlar önceliklendirilecek, yapay zeka projelerine yönelik kamu alımlarına katılacak girişimlerin teknogirişim belgesine sahip olması esas alınacak.

Her bakanlıkta yapay zekadan yararlanılabilecek alanlar sistematik olarak taranacak. Potansiyeli yüksek alanlarda hızlı pilot uygulamalar başlatılacak, belirlenen başarı eşiğini geçen projeler 6 ile 12 ay içinde ölçeklendirilecek.

10 bakanlıkta 30 pilot başlatılacak

Plan kapsamında ilk 12 ayda en az 2 pilot dalgasıyla 10 veya daha fazla bakanlıkta toplam en az 30 yapay zeka pilotunun başlatılması hedefleniyor. En az 10 kritik kamu hizmeti için pilot aşamasından ölçeklendirmeye uzanan uçtan uca "pilot-ölçek hattı" kurulacak.

e-Devlet, vatandaşların yapay zeka destekli kamu hizmetlerini doğrudan deneyimleyeceği öncelikli dönüşüm alanı olacak. Kişiselleştirilmiş hizmet yönlendirmesi, başvuruların ön kontrolü ve akıllı belge desteği gibi uygulamalar öncelikle pilot olarak hayata geçirilecek.

En az 5 yapay zeka destekli vatandaş hizmetinin e-Devlet üzerinden pilotlanarak ölçeklendirilmesi planlanıyor. Uygulamalarda kişisel verilerin korunması, kararların açıklanabilir olması ve insan gözetimi ilkeleri dikkate alınacak. Kamu kurumlarında devreye alınan yüksek etkili yapay zeka sistemlerinin de belgelendirme ve değerlendirme süreçlerinden geçirilmesi zorunlu olacak.

Bursa'da geliştirilen yapay zeka destekli robot "Adam", yeni görevine danışmada başladı. Ulutek Teknopark Teknoloji Geliştirme Bölgesi'nde faaliyet gösteren bir bilişim firması tarafından tasarlanan robot, teknopark binasında danışma görevlisi olarak hizmet veriyor.

Borsa İstanbul AŞ'nin BISTECH Pay Piyasası Alım Satım Sistemi duyurusu Kamuyu Aydınlatma Platformunda yayımlandı.

Duyuruda, "Saat 10.51.32 itibarıyla BIST 100 endeksinde meydana gelen değişimin, eşik değer olan eksi yüzde 2'yi aşması ​​​​​​​sebebiyle Pay Piyasasında açığa satış yapılabilen işlem sıralarında açığa satış işlemlerinde seans sonuna kadar yukarı adım kuralı uygulanacaktır." ifadesi kullanıldı.

Evden Eve Nakliyeciler Derneği (END) Yönetim Kurulu Başkanı Erdoğan Bağlar, AA muhabirine yaptığı değerlendirmede, İstanbul'da evden eve nakliyat sektörünün 2026'da önemli bir hareketlilik yaşadığını söyledi.

Özellikle kentsel dönüşüm çalışmalarının yoğunlaştığı ilçelerde nakliye talebinin arttığını belirten Bağlar, Bağcılar, Zeytinburnu, Avcılar ve Kartal'ın yanı sıra Kadıköy ve Üsküdar'da da yoğunluk yaşandığını ifade etti.

Kentsel dönüşüm kaynaklı talepte geçen yılın aynı dönemine göre önemli bir artış olduğunu vurgulayan Bağlar, "Şu anda yüzde 60-70 artış var kentsel dönüşüm nedeniyle. Çünkü İstanbul'da 2026'da gerçekten büyük bir yoğunluk yaşanıyor." ifadelerini kullandı.

Bağlar, "Yıl içerisinde Bağcılar, Zeytinburnu, Avcılar, Anadolu Yakası'nda ise Kartal gibi semtlerde büyük bir nakliye talebi var. Biz evden eve nakliyat firmaları olarak hem depolama hem de taşıma konusunda büyük bir yoğunluk yaşıyoruz." diye konuştu.

"Günlük taşınma sayısı 5 bine yaklaşıyor"

İstanbul'daki taşınma hareketliliğinin boyutuna ilişkin de bilgi veren Bağlar, kent genelinde her gün binlerce hanenin taşındığını belirterek, günlük taşınma sayısının 4 bin 500 ila 5 bin arasında gerçekleştiğini söyledi.

Bağlar, İstanbul'da yaklaşık 1400-1500 belgeli nakliye firmasının bulunduğunu ifade ederek, dernek bünyesindeki kurumsal firmaların taşıma ve depolama hizmetlerinde yoğun şekilde çalıştığını söyledi.

Kentsel dönüşümün yalnızca inşaat sektörünü değil, evden eve nakliyat ve lojistik sektörünü de olumlu etkilediğini dile getiren Bağlar, dönüşüm sürecinin firmaların büyümesine katkı sunduğunu kaydetti.

Bağlar, "Sadece inşaat sektörüne değil, evden eve nakliyat sektörüne de gerçekten büyük bir katkı sundu. Şu anda tüm Türkiye'de üyelerimiz var ama İstanbul'da daha fazla yoğunluğumuz var, kentsel dönüşüm süreci de buna büyük bir katkı sağladı." dedi.

Yaz sezonunun yanı sıra tayin döneminin de taşınma hareketliliğini artırdığını belirten Bağlar, asker, polis, savcı ve hakim gibi farklı meslek gruplarında görev yeri değişen kişilerin de bu dönemde taşındığını söyledi.

Artan taleple birlikte nakliye firmalarının personel ihtiyacının da arttığını aktaran Erdoğan Bağlar, "Şu anda her firma bir araca 7-8 kişilik bir ekip gönderiyor. Biz de bu taşıma yoğunluğunu daha fazla eleman ile gerçekleştirmeye çalışıyoruz." diye konuştu.

Bağlar, kentsel dönüşümün hızlanmasının gelecek dönemde nakliye ve lojistik sektörlerinin iş hacmini daha da artırmasını beklediklerini ifade etti.

Depolama hizmetlerinde de yoğunluk yaşandığını belirten Bağlar, özellikle Kadıköy, Caddebostan, Suadiye, Üsküdar ve Ümraniye bölgelerinde talebin arttığını kaydetti.

İstanbul'da nakliye araçlarının park edebileceği alan konusunda sorun yaşandığını da dile getiren Bağlar, bu konuda İstanbul Büyükşehir Belediyesi (İBB) ile temas halinde olduklarını söyledi.

Bağlar, özellikle Maltepe ve Fındıklı Mahallesi'nde park sorununun yoğun şekilde hissedildiğini belirterek, sorunun yakın zamanda çözülmesini beklediklerini ifade etti.

Vatandaşlara nakliye firması seçerken kurumsal ve belgeli firmaları tercih etmeleri çağrısında bulunan Bağlar, mağduriyet yaşamamaları için sosyal medya üzerinden rastgele firma seçmek yerine dernek üzerinden kurumsal firmalarla çalışılmasının daha doğru olacağını sözlerine ekledi.

Ağustos ayında otomobil ve hafif ticari araç satışlarında düşüş yaşandı. ODMD verilerine göre toplam pazar yüzde 20,28 daralırken, otomobil satışlarındaki gerileme yüzde 25,16 olarak kaydedildi.nbsp;

Satışlardaki düşüşe karşın markalar arasındaki sıralama da dikkat çekti. Peki, ağustos ayında en çok hangi otomobil markası satıldı? İşte ağustos ayı otomobil satışlarında öne çıkan markalar...

Google'ın Canva benzeri yapay zeka destekli görsel tasarım uygulaması Google Pics'i sizlere daha önce tanıtmıştık. Google, üretken yapay zeka destekli yeni görsel oluşturma ve düzenleme aracı Google Pics'i kullanıma sunmaya başladı. Canva ve Adobe Express gibi tasarım platformlarına alternatif olarak konumlanan Google Pics, tasarım sürecinin önemli bir bölümünü geleneksel araçlar yerine doğal dil komutları üzerinden gerçekleştirmeyi hedefliyor.

Gemini ve Google'ın Nano Banana görsel üretim modeli üzerine inşa edilen Google Pics, kullanıcıların sıfırdan görsel oluşturmasının yanı sıra mevcut görseller üzerinde ayrıntılı değişiklikler yapmasına da imkan tanıyor. Kullanıcılar bir görseldeki belirli bir nesneyi veya metni seçerek yapmak istedikleri değişikliği doğal dille tarif edebiliyor.

Google Pics ile poster, el ilanı, sosyal medya gönderisi, pazarlama materyali ve sunum görselleri gibi içerikler hazırlanabilecek. Google böylece özellikle profesyonel tasarım araçlarını kullanmayan Workspace kullanıcılarının günlük tasarım ihtiyaçlarını doğrudan kendi ekosistemi içinde karşılamayı amaçlıyor.

Görsellerdeki metinleri de düzenleyebiliyor

Google Pics'in dikkat çeken özelliklerinden biri görsellerde bulunan metinlere müdahale edebilmesi. Kullanıcılar görsel içindeki yazıları değiştirebiliyor, yeniden biçimlendirebiliyor veya başka bir dile çevirebiliyor. Bunun yanında görseldeki nesneler ayrı ayrı seçilerek dönüştürülebiliyor ya da değiştirilebiliyor. Platform aynı zamanda oluşturulan görselleri 2K ve 4K çözünürlüğe yükseltebiliyor. Görseller web, sosyal medya, basılı materyaller veya dijital platformlarda kullanılmak üzere farklı en-boy oranlarına hızlı bir şekilde kırpılabiliyor.

Google Pics'te iş birliği özellikleri de bulunuyor. Kullanıcılar hazırladıkları tasarımları ekip arkadaşlarıyla paylaşarak aynı içerik üzerinde birlikte çalışabiliyor. Bir komut sonucunda birden fazla görsel alternatifi oluşturulması da mümkün; böylece kullanıcılar alternatifler arasından istedikleri sonucu seçebiliyor. Google'ın Pics ile benimsediği yaklaşım, Canva ve Adobe Express'ten bazı noktalarda ayrılıyor.

Canva'nın şablonlar, stok içerikler ve içerik üreticilerinin oluşturduğu tasarım öğeleri etrafında şekillenen yapısına karşılık Google Pics, tasarım sürecini büyük ölçüde üretken yapay zeka ve komutlarla yürütüyor. Adobe Express gibi araçlarda kullanıcıların tasarımı doğrudan oluşturması ön plandayken Pics'te başlangıç noktası çoğunlukla kullanıcının ne istediğini tarif etmesi oluyor. Google'ın bu yaklaşımı özellikle basit kurumsal tasarım ihtiyaçlarında Canva ve Adobe gibi üçüncü taraf platformlara olan ihtiyacı azaltabilir. Şirket de Pics'i, kullanıcıların profesyonel bir grafik tasarımcı gibi hissetmesine gerek kalmadan nitelikli görseller hazırlamasını sağlayacak bir araç olarak konumlandırıyor.

Google Docs ve Slides'a entegre ediliyor

Bu arada Google Pics'in yalnızca bağımsız bir Workspace uygulaması olarak sunulmadığını belirtelim. Araç aynı zamanda Google Docs ve Google Slides'a entegre ediliyor. Böylece kullanıcılar bir doküman veya sunumdaki görseli seçip farklı bir tasarım uygulamasına geçmeden Pics'in yapay zeka destekli düzenleme araçlarını kullanabilecek.

Google, entegrasyonun ilerleyen haftalarda Google Drive'a da geleceğini belirtiyor. Google I/O sonrasında test kullanıcılarının erişimine açılan Pics; Workspace Business Standard, Business Plus, Enterprise Standard ve Enterprise Plus abonelerinin yanı sıra Google AI Pro ve Ultra bireysel aboneleri ile Google AI Pro for Education kullanıcılarına sunulmaya başladı. Ürünün önümüzdeki haftalarda daha geniş bir kullanıcı kitlesine açılması bekleniyor.

Google Pics'in özellikle dikkat çekici yanı ise şirketin üretken yapay zekayı Workspace'e yalnızca bir sohbet asistanı olarak değil, doğrudan içerik üretim aracı olarak yerleştirmesi. Docs, Slides ve ilerleyen dönemde Drive entegrasyonuyla birlikte Pics, Google'ın kullanıcıları temel tasarım işleri için kendi ekosistemi içinde tutma stratejisinin yeni parçalarından biri olacak gibi görünüyor.

Anthropic, kodlama, bilgi yoğun görevler ve uzun süreli problem çözme süreçlerine odaklanan yeni yapay zeka modelleri Claude Fable 5.1 ve Claude Mythos 5.1'i kullanıma sundu. Şirket, Fable 5.1'in önceki Fable 5 modeline kıyasla performansını artırırken özellikle ajan tabanlı iş yüklerinde maliyetleri önemli ölçüde düşürdüğünü belirtiyor. Ayrıca Anthropic, yeni modelle birlikte, rakiplerin gelişmiş modellerin yeteneklerini kopyalamasında kullanılan model damıtma yöntemlerine karşı yeni önlemler devreye alıyor.

Anthropic'e göre Claude Fable 5.1 ve Claude Mythos 5.1 aslında aynı temel yapay zeka modelini kullanıyor. İki model arasındaki temel fark ise güvenlik önlemlerinde ortaya çıkıyor. Fable 5.1 genel kullanıma sunulurken Mythos 5.1, siber güvenlik ve yaşam bilimleri gibi alanlarda çalışan ve Anthropic'in doğrulama programlarına kabul edilen kullanıcılar için daha esnek güvenlik kısıtlamalarıyla çalışıyor.

Ajan tabanlı görevlerde maliyet yüzde 45'e kadar düşebiliyor

Claude Fable 5.1'in öne çıkan noktalarından biri maliyet tarafında. Modelin giriş ve çıkış token fiyatları Fable 5 ile aynı kalıyor. Buna göre model, API üzerinden 1 milyon girdi tokenı için 10 dolar, 1 milyon çıktı tokenı için ise 50 dolar fiyatlandırılıyor. Anthropic buna karşılık önbellekten yapılan okumaların fiyatını yüzde 75 düşürerek 1 milyon token başına 0,25 dolara çekti.

Şirket, bu değişiklik sayesinde tipik iş yüklerinde Fable 5'e kıyasla yaklaşık yüzde 25 maliyet avantajı sağlandığını belirtiyor. Çok sayıda araç çağrısı ve uzun bağlam kullanan yoğun ajan tabanlı görevlerde ise maliyet avantajının yaklaşık yüzde 45'e ulaşabileceği ifade ediliyor.

Anthropic, Fable 5.1'in düşük veya orta seviyede işlem gücü kullanıldığında da Fable 5 ile benzer veya daha yüksek performans gösterebildiğini ifade ediyor. Claude Code'da model varsayılan olarak yüksek işlem seviyesinde çalışırken Claude Cowork ve Claude.ai'da orta seviye kullanılıyor.

Kodlama ve bilimsel araştırma performansı arttı

Şirketin paylaştığı benchmark sonuçlarında en dikkat çekici artışlardan biri bilimsel araştırma görevlerinde görülüyor. Fable 5.1, Terminal-Bench-Science 0.1 testinde yüzde 52,6 puan elde ederken Fable 5'in skoru yüzde 24,7 seviyesinde kalıyor.

Terminal-Bench 4.0 kodlama testinde ise Fable 5.1 yüzde 55,8 puan elde ediyor. Daha esnek siber güvenlik önlemlerine sahip Mythos 5.1'in aynı testteki skoru yüzde 60,9'a çıkıyor. Fable 5'in skoru ise yüzde 42 seviyesinde.

Uzun süreli görevler de modelin odaklandığı alanlar arasında. Anthropic, Fable 5.1'in bir problemi çözmeye çalışırken kısa yollara başvurmak yerine temel nedeni bulmaya daha fazla odaklandığını ifade ediyor. Şirketin paylaştığı örneklerden birinde yatırım şirketi Millennium'un sistemlerinde yıllardır açıklanamayan ve yaklaşık her bir milyon çalıştırmada bir ortaya çıkan nadir bir yazılım hatasının Fable 5.1 tarafından tespit edildiği belirtiliyor.

Yeni modelin bilimsel araştırmalardaki kullanımı da dikkat çekiyor. Anthropic'in aktardığına göre Fable 5.1, NASA'nın Magellan görevi tarafından toplanan radar görüntülerini kullanarak Venüs'ün yaklaşık üçte birini kapsayan yeni ve yüksek çözünürlüklü bir yükseklik haritası oluşturdu. Şirket, yeni haritanın önceki çalışmalara kıyasla daha ayrıntılı sonuçlar sunduğunu belirtiyor.

Mythos 5.1 ise protein tasarımı ve hesaplamalı biyoloji alanlarında test edildi. Anthropic'e göre model, yedi açık kaynaklı derin öğrenme modeline yönelik geliştirdiği GPU optimizasyonlarıyla bazı modellerin çalışma hızını 2,5 kata kadar artırdı.

Model damıtma saldırılarına karşı yeni önlemler

Claude Fable 5.1 ile gelen dikkat çekici yeniliklerden biri de model damıtmayı zorlaştırmaya yönelik anti-distillation mekanizmaları oldu. Model damıtma, daha gelişmiş bir yapay zeka modelinin çıktılarının büyük ölçekte toplanarak başka bir modelin eğitilmesinde kullanılması anlamına geliyor. Anthropic'e göre bu tür operasyonlarda binlerce sahte hesap kullanılabiliyor ve gelişmiş modellerin sahip olduğu yetenekler, aynı güvenlik önlemleri olmadan başka modellere aktarılabiliyor.

Bu nedenle yeni oluşturulan Claude API hesaplarında önemli bir değişiklik devreye alındı. Kullanıcıların artık çok turlu bir konuşmada Claude'un önceki düşünme kayıtlarını korurken konuşmanın geçmiş bağlamını manuel olarak değiştirmesine izin verilmiyor. Anthropic, bunun kamuya açık olarak belgelenmiş model damıtma yöntemlerinden birinin önünü kapattığını ifade ediyor.

Anthropic daha önce yaklaşık 24 bin sahte hesap üzerinden gerçekleştirilen ve 16 milyondan fazla Claude etkileşimini kapsayan model damıtma faaliyetleri tespit ettiğini açıklamıştı. Şirket bu faaliyetlerle bağlantılı olarak DeepSeek, Moonshot AI ve MiniMax'in adını vermişti. Söz konusu yeni kısıtlama şimdilik yeni API hesaplarını etkiliyor. Mevcut hesaplar değişiklikten hemen etkilenmeyecek ancak Anthropic, gelecekte yayımlanacak modellerle birlikte bu yaklaşımın tüm hesaplara uygulanacağını belirtiyor.

Mythos 5.1, doğrulanmış kullanıcılara açılıyor

Claude Mythos 5.1 ise Fable 5.1'in daha esnek güvenlik politikalarıyla sunulan versiyonu olarak konumlanıyor. Model özellikle siber güvenlik ve yaşam bilimlerinde profesyonel çalışmalar yürüten doğrulanmış kişi ve kuruluşları hedefliyor. Anthropic, Mythos 5.1'e erişimi Cyber Verification Program ve Life Sciences Verification Program üzerinden sağlamayı planlıyor. Yaşam bilimleri programı ABD hükümetiyle birlikte geliştirildi ve ilk katılımcılar programa dahil edildi. Anthropic'in kod tabanlarını güvenlik açıklarına karşı tarayan Claude Security ürünü de artık Mythos 5.1 tarafından destekleniyor.

Claude Fable 5.1 şu anda Claude'un kendi platformunun yanı sıra Amazon Web Services, Google Cloud ve Microsoft Azure üzerinden kullanılabiliyor. Geliştiriciler modele Claude API üzerinden claude-fable-5-1 adıyla erişebiliyor. Mythos 5.1'in erişimi ise şimdilik doğrulanmış siber güvenlik ve yaşam bilimleri kullanıcılarıyla sınırlı.

Yapay zeka araştırmacısı Fei-Fei Li'nin kurucu ortakları arasında yer aldığı World Labs, mekansal zeka alanında geliştirdiği yeni dünya modeli Atlas'ı tanıttı. Şirketin "omni model" olarak nitelendirdiği Atlas, metin, görsel, video ve 3D verileri tek bir mimari içinde işleyebiliyor.

Sıfırdan önceden eğitilen Atlas, teknik olarak çok modlu otoregresif bir difüzyon transformer'ı üzerine kurulu. Model, kendisine verilen farklı türdeki girdileri ortak bir mekansal bağlamda birleştiriyor. Böylece yalnızca görüntü üretmekle kalmıyor; nesnelerin ve ortamların üç boyutlu yapılarını dikkate alarak sahnenin görünmeyen bölümlerini tahmin edebiliyor.

Atlas'ın öne çıkan özellikleri

Atlas'ın öne çıkan özelliklerinden biri, kamera konumlarını ve hareket rotalarını doğrudan girdi olarak kabul etmesi. Mevcut video üretim modellerinde kamera hareketleri çoğunlukla metin komutlarıyla tarif edilirken Atlas, kamera geometrisini modelin doğal girdilerinden biri olarak kullanıyor. Kullanıcılar böylece kamera açısını, konumunu ve sahne içindeki hareketini daha ayrıntılı biçimde belirleyebiliyor.

Model, bir ila altı referans görsel ve önceden belirlenen kamera rotalarıyla 1440p çözünürlükte, bir dakikaya kadar video oluşturabiliyor. Tek bir fotoğraftan nesnelerin ya da ortamların farklı açılardan nasıl görüneceğini tahmin edebilen Atlas, giriş görselinde yer almayan kısımları da üreterek sahneyi genişletebiliyor. Birbiriyle bağlantısı bulunmayan farklı görsellerin üç boyutlu uzayda konumlandırılması ve aralarındaki geçişlerin tek bir ortam içinde oluşturulması da mümkün.

Gerçek dünyadaki alanların 3D olarak yeniden oluşturulmasında kullanılabiliyor

Atlas, gerçek dünyadaki alanların 3D olarak yeniden oluşturulmasında da kullanılabiliyor. Model, tek bir görselden başlayarak yeni bakış açıları ve 3D geometri üretebildiği gibi, daha yüksek doğruluk gerektiğinde onlarca hatta yüzü aşkın görseli bağlam olarak işleyebiliyor. World Labs'e göre iki veya üç fotoğraf dahi birçok sahnenin yeniden oluşturulması için yeterli olabiliyor. Girdi sayısı arttıkça modelin görünmeyen alanları tahmin etme ihtiyacı azalıyor ve ortaya çıkan sonuç gerçek ortama daha fazla yaklaşıyor.

Oluşturulan sahneler yalnızca iki boyutlu görseller veya videolar şeklinde sunulmuyor. Atlas, oyun, tasarım, görsel efekt ve robotik çalışmalarında kullanılabilecek 3D nokta bulutları ile "3D Gaussian splat" formatında çıktılar da verebiliyor. Şirket, kendi testlerinde Atlas'ın seyrek görüntülerden 3D rekonstrüksiyon konusunda bu iş için özel olarak geliştirilen bazı açık kaynaklı modellerden daha iyi sonuç verdiğini belirtiyor. Ancak açıklanan performans sonuçları henüz bağımsız araştırmacılar tarafından doğrulanmış değil.

Diğer kullanım alanı: Robotik simülasyonlar

Atlas'ın bir diğer kullanım alanını robotik simülasyonlar oluşturuyor. Bir ortamın cep telefonuyla kaydedilen görüntülerinden 3D simülasyon hazırlanabiliyor; ardından sanal bir robotun bu ortamda hareket ederken kameraları ve derinlik sensörleriyle göreceği veriler üretilebiliyor. Nesnelerin konumları, aydınlatma, arka plan ve robotun hareketleri değiştirilerek eğitim ve test süreçleri için farklı senaryolar yaratılabiliyor.

World Labs, Atlas'ın gelecekte 3D dünya oluşturma platformu Marble'ın ve şirketin diğer ürünlerinin temelini oluşturacağını açıkladı. Model şimdilik yalnızca seçili iş ortaklarıyla erken erişim kapsamında kullanıma sunuluyor. Atlas'ın fiyatlandırması, genel kullanıma açılacağı tarih, model büyüklüğü ve eğitiminde kullanılan hesaplama kapasitesi ise paylaşılmadı.

Fei-Fei Li ve ekibi tarafından 2024 yılında kurulan World Labs, yapay zeka sistemlerinin fiziksel dünyayı ve üç boyutlu ilişkileri anlayabilmesini amaçlayan mekansal zeka teknolojilerine odaklanıyor. Şirket, Şubat 2026'da AMD, Autodesk, Nvidia, Fidelity ve diğer yatırımcıların katıldığı turda 1 milyar dolar yatırım almıştı. Böylece World Labs'in aldığı toplam yatırım yaklaşık 1,23 milyar dolara ulaşmıştı.

Görsel: ChatGPT

Yapay zeka ile video, ses ve belgelerde arama yapmayı sağlayan teknolojiler geliştiren Clipto, 15 milyon dolar yatırım aldı. Şirketin 15 milyon dolarlık yatırım turunda HSG (eski adıyla Sequoia China), GL Ventures, EnvisionX Capital, Palm Drive Capital, Hans Tung, Lu Zhang ve 522 Ventures yer aldı. Clipto'nun yatırım turu hisse karşılığında gerçekleştiriidi. 

2023 yılında kurulan şirketin değerlemesi 250 milyon dolar oldu. ABD merkezli Clipto, yeni yatırımı tüketici cihazlarında çalışacak yapay zeka modelleri ve bilgi işlem altyapısını geliştirmek ve daha fazla yapay zeka ajanıyla entegrasyon sağlamak için kullanacağını açıkladı. 

Hongwen Henry Kang tarafından kurulan şirket, kullanıcıların bilgisayarlarında bulunan video, ses kaydı, görsel, toplantı ve dokümanları yapay zeka ile aranabilir hale getiriyor. Clipto, kullanıcılar dosya adlarını veya klasörleri tek tek incelemek yerine, doğal dil kullanarak aradıkları içeriği tarif edebiliyor ve Clipto ilgili dosyayı ya da videodaki belirli bir anı bulabiliyor.

Platform özellikle çok miktarda video ve ses içeriğiyle çalışan içerik üreticileri, gazeteciler, araştırmacılar, pazarlamacılar, hukukçular ve akademisyenler için tasarlanıyor. Örneğin kullanıcı, yıllar önce kaydettiği bir röportajda belirli bir kişinin söylediği bir sözü arayabiliyor ve doğrudan ilgili dakikaya ulaşabiliyor.

Clipto ayrıca içerikleri özetleyebiliyor, önemli noktaları çıkarabiliyor ve kaynak dosyadaki ilgili bölüme geri yönlendirebiliyor. Clipto'nun önemli özelliklerinden biri ise verileri mümkün olduğunca cihaz üzerinde işleyerek yerel bir yapay zeka hafızası oluşturması.

Kullanıcılar bu hafızayı ChatGPT, Claude ve Cursor gibi yapay zeka araçlarına MCP üzerinden bağlayabiliyor. Böylece kullanıcı, farklı uygulamalardaki kendi dosyaları ve kayıtları hakkında yapay zekaya soru sorabiliyor; sistem de yanıtı ilgili dosya, kişi veya zaman damgasıyla ilişkilendirebiliyor.

Apple ile OpenAI arasındaki ticari sır davasında yeni bir gelişme yaşandı. Apple, eski çalışanı ve şu anda OpenAI'da görev yapan Chang Liu'nun kullandığı MacBook üzerinde gerçekleştirilen ilk adli incelemenin yeni kanıtlar ortaya çıkardığını öne sürdü. Şirket, söz konusu bulguları mahkemeye sunduğu yeni dosyada "şoke edici kanıtlar" olarak nitelendiriyor.

>Hatırlatmak gerekirse Apple, temmuz ayında eski çalışanlarının şirketin ticari sırlarını OpenAI'ın yararına kullanmak üzere çaldığını iddia ederek dava açmıştı. Davanın taraflarından Chang Liu, Apple'da kıdemli sistem elektrik mühendisi olarak çalışıyordu ve ocak ayında OpenAI'a katıldı. Apple'ın iddiasına göre Liu, şirketten ayrılmasının ardından bir güvenlik açığından yararlanarak gizli mühendislik dosyalarına erişmeye devam etti.

Apple'ın MacBook incelemesinde ortaya çıktığını iddia ettiği bulgular

Apple'ın mahkemeye sunduğu yeni belgelerde dört bulgu öne çıkıyor. Şirket, Liu'nun Apple'a ait gizli bir devre şemasını indirmekle kalmayıp bu şemayı OpenAI'daki çalışmalarında kullandığını iddia ediyor. Apple ayrıca Liu'nun Apple'ın üçüncü taraf bulut depolama sistemlerine erişiminin hem kendisi hem de OpenAI'daki diğer kişiler tarafından bilindiğini öne sürüyor.

Şirketin bir başka iddiası ise kanıtların yok edilmesiyle ilgili. Apple'a göre Liu, şirketin kendisi hakkında yürüttüğü dahili soruşturmadan haberdar olduktan sonra OpenAI'daki bir çalışma arkadaşına kanıtların silinmesi için talimat gönderdi. TechCrunch, bu kişinin Yu-Ting Peng olduğunu ve haziran ayında gerçekleşen yazışmada talebi yerine getireceğini belirttiğini aktarıyor.

Apple ayrıca Liu'nun OpenAI'daki çalışmalarında, Apple bünyesinde kullanılan dahili bir mühendislik uygulamasıyla aynı ismi taşıyan bir araç kullandığını iddia ediyor. Ancak yalnızca aracın isminin aynı olmasının, uygulamanın kendisinin Apple'dan alındığını kanıtlamadığını belirtmekte fayda var.

Gizli devre şemasının yapay zeka ajanı tarafından kullanıldığı iddiası

Davadaki dikkat çekici detaylardan biri de yapay zeka agent'larıyla ilgili. Apple'ın iddiasına göre Liu, mart ayında şirketin gizli devre şemalarından birini LTspice isimli elektrik mühendisliği yazılımında çalıştırdı. Aynı dönemde gönderdiği mesajlarda ise kullandığı yapay zeka ajanının LTspice'ı çalıştırmayı ve sonuçları incelemeyi öğrendiğini belirtti.

Apple, ticari sır niteliğindeki bilgilerin bir yapay zeka agent'ına veya modele aktarılmasının özellikle önemli olduğunu savunuyor. Şirkete göre bir yapay zeka sisteminin bu bilgilerden öğrenmesi, söz konusu ticari sırların kullanımını geri döndürülmesi zor ve sürekli yayılabilecek bir hale getirebilir.

Apple'ın devre şemasının kullanıldığını tespit etmesinin arkasında ise iCloud senkronizasyonu bulunuyor. Şirketin aktardığına göre Liu, şemayı bir Mac mini üzerinde kullandı ve buradaki veriler daha sonra iCloud üzerinden incelenen MacBook'a senkronize edildi. Apple şimdi söz konusu Mac mini'ye de erişmek istiyor.

Apple, hızlandırılmış keşif süreci talep ediyor

Yeni bulgular, Apple'ın mahkemeden istediği hızlandırılmış keşif (expedited discovery) sürecinin de merkezinde yer alıyor. Şirket; belgelerin daha erken teslim edilmesini ve OpenAI çalışanları ile yöneticilerinin ifadelerinin daha hızlı alınmasını istiyor. Apple, mevcut delillerin kaybolabileceğini ve davada başka eski çalışanların da yer alabileceğini savunuyor.

Apple ayrıca OpenAI'ın Apple teknolojisine dayalı donanımlar üzerinde çalışmasını dava sonuçlanana kadar engelleyebilecek bir ihtiyati tedbir talep ediyor. Apple'ın ilk dava dosyasına göre 400'den fazla eski Apple çalışanı şu anda OpenAI bünyesinde çalışıyor.

OpenAI'ın ise Apple'ın suçlamalarını daha önce reddettiğini hatırlatalım. Şirket, Liu'nun Apple'dan ayrıldıktan sonraki erişiminin eski çalışma arkadaşlarının yardım talepleriyle bağlantılı olduğunu savunmuş; devam eden erişimin Apple'ın çalışan ayrılıklarında sistem erişimlerini düzgün şekilde kapatmamasından kaynaklandığını öne sürmüştü. Apple ise buna karşılık Liu'nun erişiminin sıradan bir "artık erişim" olmadığını, daha önce bilinmeyen nadir bir kimlik doğrulama açığından yararlanıldığını iddia ediyor.