Bilişsel ısınma. Büyük sır ortaya çıkıyor. Nihayet AI müzik üretim şirketi Suno'nun modellerini eğittiğini biliyoruz. Faaliyetleri açısından en büyüklerden biri. İşte çeşitli kaynaklardan derledikleri milyonlarca şarkı ve sözlerin bir taslağı. Bunlardan birkaçını saymak gerekirse 113.879 saat YouTube Music, 62.117 saat Pond5 ve 12.287 saat Deezer. Ayrıca Pond5, Jamendo, Freesound ve Uluslararası Müzik Puanı Kitaplığı Projesi hazır müzik kitaplıklarından seslerin yanı sıra RSS beslemeleri aracılığıyla podcast'ler de bulunmaktadır.
Suno, son yıllarda kayıt endüstrisinden, özellikle de telif hakkı verilerinin yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılmasıyla ilgili olarak birçok davayla karşı karşıya kaldı. UMG, Sony, Warner Music Group ve Production Music Library'nin tümü bir noktada Suno ile anlaşmazlık içindeydi (ya da hala da öyle). Suno'nun bugüne kadarki en derin argümanı, “esasen, açık internette erişilebilen makul kalitedeki tüm müzik dosyalarını” kullanmasıydı.
NURAL DISPATCH'TE ÖNCEKİ KONULAR
ACENTA GELECEĞİNDE GÜVENLİK
Google'ın yapay zekayı Hindistan'daki kitlelere uygun hale getirme niyetini ayrıntılı olarak anlattım. Bunlar arasında eğitim, tarım, sağlık hizmetleri vb. alanlardaki gerçek dünya uygulamaları yer alıyor. Bu hafta, I/O Connect India 2026'daki bir duyuruya dönmek istiyorum… özellikle Hindistan'ın yapay zeka ajanları çağındaki siber güvenlik aygıtlarıyla ilgili bir duyuruya.
Okumak: Google, yeni eğitim ve sağlık hizmetleri hamlesiyle Hindistan'ın yapay zeka ajanı olarak geleceği üzerine bahse giriyor
Google Hindistan yaptığı açıklamada, “Ajanların çağı bu sorumluluğu genişletiyor. Yazılım artık amacı yorumlayabiliyor, araçları kullanabiliyor ve bağımsız olarak eylem gerçekleştirebiliyor. Bu, geliştiricilere olağanüstü bir hız sağlıyor ancak aynı zamanda neyin güvence altına alınması gerektiğini de değiştiriyor. Güvenlik artık lansmandan önce son bir kontrol noktası olamaz. Aracıların nasıl oluşturulduğunu ve nasıl etkileşime gireceğini belirleyen, ilk günden itibaren temel mimarinin bir parçası olmalıdır.” dedi.
Bu amaçla Google Hindistan'da üç önemli girişim başlattı.
- Google, uzman siber güvenlik aracısı Sec-Gemini v3'ü Flipkart da dahil olmak üzere güvenilir hükümet ve kurumsal test uzmanlarının kullanımına sunduğunu söylüyor. Sec-Gemini karmaşık güvenlik verilerini analiz edebilir ve ekiplerin olayları hızlı bir şekilde araştırmasına yardımcı olabilir. Hint işletmeleri ve devlet hizmet sistemleri için daha yüksek tehdit algısı göz önüne alındığında bu durum anlamlı olacaktır.
- Bu konuda Google, Google DeepMind ve Project Zero tarafından geliştirilen güvenlik açığı araştırma ajanı Big Sleep'e atıfta bulunuyor ve yazılımdaki güvenlik açıklarının belirlenmesinde yardımcı olabileceğini söylüyor. Ayrıca otomatik olarak güvenlik düzeltmeleri yazabilen ve açık kaynaklı projelere doğrudan katkıda bulunabilen CodeMender aracısından da bahsediyorlar. Temmuz 2025, Big Sleep AI ajanı için bir an oldu. Google Tehdit İstihbaratı başkan yardımcısı Sandra Joyce o dönemde şöyle demişti: “Bunun, vahşi doğada bir güvenlik açığından yararlanma girişimlerini doğrudan engellemek için bir yapay zeka ajanının kullanıldığı ilk sefer olduğuna inanıyoruz.”
- Google India, “Yeni başlayan şirketlerin ilk günden itibaren güvenli bir şekilde inşa etmelerine yardımcı olmak için, gizlilik ve güvenlik araştırma ekibimiz tarafından geliştirilen güvenli bir çalışma zamanı ortamı olan CAPSEM'i (Acenteler için Yetenek Güvenliği) açık kaynak olarak kullanıyoruz” dedi. Basitçe açıklamak gerekirse CAPSEM, yapay zeka aracılarını barındıran ve onların erişimlerini güvenli bir şekilde kısıtlayan, arıza korumalı bir çalışma zamanı ortamıdır (bunu yalıtılmış bir sanal makine gibi düşünün). Bir aracının güvenliği ihlal edilirse veya kötü niyetli bir istemle karşılaşırsa tüm sistem tamamen korunmaya devam eder.
- Google ayrıca ağ bağlantılı sistemlerde çalışan bağımsız aracılara yönelik açık bir standart hakkındaki tartışmalarda da ön sıralarda yer almak istiyor. Aktif oturum açma belirteçlerini kullanıcının fiziksel cihaz donanımına kriptografik olarak bağlayan, çalınan oturum çerezlerini kötü niyetli aktörler tarafından derhal kullanılamaz hale getiren W3C Cihaza Bağlı Oturum Kimlik Bilgileri (DBSC) açık standardı ve ayrıca aracılar tarafından yürütülen yetkili düşük değerli (100 ABD dolarından az) finansal işlemleri güvenli ve izlenebilir hale getiren Aracılardan Ödemelere (AP2) protokolü için bir durum vardır.
KABLOLU WILSDOM'DA EN SON
Yeni bir başlangıcın ipucu
Mira Murati'nin Düşünme Makineleri Laboratuvarları nihayet Inkling adlı ilk yapay zeka modelini piyasaya sürdü. OpenAI'nin eski CTO'su (ve Sam Altman'ın 2023'teki çöküşü sırasında kısaca CEO) olan Murati, 41 milyarı aktif olmak üzere toplam 975 milyar parametreyle Inkling'e Uzmanlar Karışımı transformatörü diyorlar başlıklı bir gönderide yazdı. 1 milyon token'a kadar bağlam penceresini destekler. 45 trilyon metin, resim, ses ve video tokenı üzerinde önceden eğitildi. Çalışmalarımı takip edenler, Eylül 2024'te Mira Murati'nin mirasında yazılacak daha çok bölüm olduğunu söylediğimi hatırlayacaktır. O zamanlar pek çok kişiye imkansız gibi görünmüş olabilir. Asla olmadı.
Resmi gönderide, “Farklı boyutlardaki modellerden oluşan bir ailenin ilki: bunun yanı sıra, 12B aktif parametrelere sahip, benzer bir tarif kullanılarak eğitilmiş, daha da düşük maliyet ve gecikmeyle güçlü performans elde eden daha hafif bir model olan Inkling-Small'ın bir ön izlemesini paylaşıyoruz” diyor.
AIME 2026 gerekçesinde ve IFBench sohbet kıyaslamalarında Inkling, Zhipu'nun GLM 5.2 ve OpenAI GPT-5.6 Sol'una yakındır, ancak Inkling'in başka yerlere yetişmesi için daha kat etmesi gereken uzun bir yol var.
“Inkling geniş kapsamlı olacak şekilde tasarlandı. Onu tek bir alan için dar bir şekilde optimize etmek yerine aracı, akıl yürütme, kodlama, komut takibi, nesnellik, vizyon ve ses görevleri konusunda eğittik. Bu genişlik, gerçek dünyadaki özelleştirme ve dağıtım için önemlidir: farklı kullanıcılar, yalnızca kıyaslama testlerinde daha iyi performans gösteren değil, çok farklı iş akışlarına da uyum sağlayabilen modellere ihtiyaç duyar.” resmi gönderide, beklentileri düşük tutmaya yönelik bir girişim gibi görünüyor.
ÇİN KENDİNİ Yapay Zeka Ortağı Olarak Sunuyor
Mehran Gül geçenlerde bana iki şey söyledi. Birincisi, insanlar (özellikle Anthropic'in Mythos modeli bir süre çevrimdışı kaldıktan sonra) Amerikan teknolojisinin alıcısı olmadıklarını, en iyi ihtimalle Amerikan teknolojisinin her an kesilebilecek kiracıları olduklarını giderek daha fazla fark ediyorlar. İkincisi, geçmişte Çin'e güven ve güvenilirlikle ilgili sorular sorulurken, ülke artık kendisini daha güvenilir bir ortak olarak konumlandırıyor ve aynı sorular artık Amerikalılara da soruluyor.
Bu, Çin Başbakanı Xi Jinping'in Çin'i küresel güney için yapay zeka ortağı olarak konumlandırdığı Şangay'daki 2026 Dünya Yapay Zeka Konferansı (WAIC) öncesinde iyi bir perspektifti.
Google Çeviri aracılığıyla Mandarin dilinden çevrilen konuşmasında, “Çin, yapay zeka gelişiminin fırsatlarını ve zorluklarını daha açık bir tutum, daha pragmatik önlemler ve daha uzun vadeli bir vizyonla ele almak ve ele almak için tüm taraflarla çalışmaya hazır.” dedi.
Yapay zeka savaşları son aylarda önemli ölçüde yoğunlaştı. ABD şirketlerinin oluşturduğu her güçlü yapay zeka modeline Çin sınır laboratuvarları daha ucuz ancak benzer yeteneklere sahip modellerle yanıt veriyor. 2026 Stanford HAI Yapay Zeka Endeksi Raporuna göre, en iyi ABD ve Çin yapay zeka modelleri arasındaki performans farkı %2,7 gibi çok ince bir seviyeye düştü; ABD toplam en iyi model sayısında ve özel yatırımda lider olurken, Çin araştırma hacmi, patentler ve alıntılarda lider konumda.
Geliştiricilerin ve kullanıcıların yüzlerce farklı AI modeline (OpenAI'nin Claude, Gemini ve GPT gibi) tek bir hesap ve API anahtarı aracılığıyla erişmesine olanak tanıyan bir hizmet olan OpenRouter, son bulgularında Çin modellerinin Haziran başından bu yana token paylaşımında ABD modellerini geride bıraktığını belirtiyor. Token, işlenmiş verilerin temel birimidir.
Trafiği yüzlerce model üzerinden yönlendiren ABD merkezli bir platform olan OpenRouter, Haziran ayı başlarında Çin'de geliştirilen modellerin, platformda işlenen temel veri birimi olan token payında ABD modellerini geride bıraktığını söyledi. DeepSeek'in payı yılın başındaki %9 civarından iki katına çıkarak %18'e çıktı.
Analiz ayrıca “Xiaomi, Minimax ve Tencent dahil olmak üzere bir grup Çin açık kaynak modelinin son altı ay içinde token hisselerinin arttığını gördüğünü” belirtiyor. Bu, başta Google ve OpenAI olmak üzere bazı önde gelen Amerikan model şirketlerinin pahasına olmuş gibi görünüyor.”
Bir yanıt yazın