Biz OpenAI’dan chat ile bilgiye ulaşma deneyimiyle insanların interneti kullanma şeklini değiştirerek google’a rakip olmasını beklerken, OpenAI doğrudan tarayıcı çıkararak rekabeti başka bir boyuta taşıdı. Atlas ile websitelerinde dolaşırken o sayfayla ilgili ChatGPT’ye anında bir soru sorabileceksiniz. Agent ile websitelerinde dolaşma gerektiren görevler gerçekleştirebileceksiniz. Atlas sayesinde bu agentlar halihazırda login olduğunuz sitelerdeki hesaplarınızın erişimi olan her şeye erişebilecek ve daha detaylı işlemler yapabilecek.
Aynı zamanda hafıza özelliği ile internet hareketlerinizle ilgili ChatGPT ile konuşabileceksiniz, örneğin geçen baktığım otel neydi diye sorabileceksiniz. Tabi bu özellik sayesinde internet geçmişinizin gizli kalmamasına ve gelecekteki ChatGPT cevaplarınızda reklam için kullanılmasına da şimdiki tarayıcılardan biraz daha geniş bir imkan tanımış oluyorsunuz. Atlas’a şimdilik yalnızca macOS’tan erişilebiliyor.
Daha önce sadece terminalden kullanılabilen Claude Code web arayüzü ve VS Code eklentisi ile tüm kullanıcılara açıldı. Anthropic’le ilgili başka bir haberse 2024 yılındaki gelirinin daha fazlasını AWS’deki altyapısı için harcamış olması. Bu altyapı harcamalarının elde edilebilecek gelirlerden büyüklüğü yapay zeka girişimlerinin şu an büyük bir bubble olduğunun göstergelerinden biri olarak görülüyor. Bu şirketler sadece model eğitim aşamasında değil son kullanıcı için sağlanan hafıza için gerekli depolama ve hız gibi altyapılar için de yüksek maliyetli bulut ortamları kullanıyorlar.
İnternetin ne kadar büyük bir kısmının alternatifsiz AWS’ye güvendiği bu hafta başında saatler süren bir kesintiyle ortaya çıktı. DNS kaynaklı bir sorun yüzünden AWS’nin IAM, Dynamodb gibi önemli servisleri en eski ve en yoğun kullanılan us-east-1 bölgesinde çalışmadı. Zincirleme bir şekilde bu servisleri kullanan bankacılık, sağlık, güvenlik altyapıları çalışmadı. Hata çözüldükten sonra bile biriken talepler yüzünden servisler hemen geri dönmedi, uzun bir süre yavaşça çözüldü.
Deepseek metinleri görsele neredeyse kayıpsız bir şekilde çeviren yeni açık kaynaklı OCR modelini yayınladı. Bunun üzerine Andrej Karpathy’nin belki de büyük dil modelleri pixel bazlı inputlarla daha iyi çalışır diye bir yorum yaptı. Bu yorumu abartı bulan, neticede büyük dil modelinin dil üzerine çalıştığını söyleyenler oldu. Dil modellerinin aslında kelimeleri kelime olarak anlamadığını, nihayetinde çok boyutlu bir evrendeki koordinatlarına göre algıladığını anlamak açısından iyi bir karşılaştırma. Aynı metni görsel olarak vermek çok daha büyük bir kesiti daha az işlemci gücüyle işlemeyi sağlayabiliyor, bu da şu an büyük dil modellerinin zorlandığı hafıza ve token limitlerini ciddi şekilde azaltabilir.
Deepseek → | X→
