Mert İnan

CS PhD candidate @Northeastern
Cognitive-aware MM convAI
interdisciplinarity lover
@FulbrightPrgrm @SCSatCMU
🦋: @merterm.bsky.social

[shouko @shoukointech]

Mathematician Sir Roger Penrose: "AI is a bad term. It's not intelligence"

[muzaffer @muzafferfth]

mappa anatolicorum lisansta kesintisiz 2 yılımı verdiğim bir digital humanities projesiydi. şu an bambaşka alanlara yönelmiş de olsam zamanında yaptığımız değerli bir işti ve güzel sonuçlar aldık. merak edenler için anamed sunumu:

https://t.co/dyL5Jog5Eo

https://t.co/iGHqrjj6fn

[Machine Learning Street Talk @MLStreetTalk]

> 1980: John Searle explains why we can't abstract away the causal properties that actually produce mind
> 2025: Minds, Brains, and "but what if we scaled the program"
> 2026: Twitter still thinks simulated water is wet when argument is rehashed
> 2035: Sam Altman: "ok fine it was autocomplete the whole time"
> 2045: Chalmers: "the hard problem was, in fact, hard"
> 2050: textbooks: "the 2020s functionalism revival is now considered an embarrassing episode, like phrenology"

[Gašper Beguš @begusgasper]

New paper out in Proceedings of the Royal Society B: we apply linguistic tools to sperm whale vowels.

The result: sperm whale vowels do not just look like human vowels. They also behave like them.

We found several parallels. Like in Latin, whales have short and long vowels. Like in Slovenian, some vowels prefer particular tones. Like in human language, there’s a lot of coarticulation (a process when you say “tense” but the word sounds like “tents”).

Observing vowels in whales is a matter of timing. Our vowels are fast, whale vowels are slow. Beats become pitch if they’re fast enough. If you slow down human vowels, they start sounding like whale clicks.

Applying linguistic tools to whales shows us that we’re much more similar to these wonderful ocean creatures than we previously believed and that their language is much more complex and structured.

@projectCETI @UCBerkeley

[アイアンバード『万博の機会を活かす行政書士』 @sturdy_ironbird]

万博のWASSEの思い出を振り返る。

こんな技術が存在するのかの塊だった！

[Alp Buğdaycı @alp_bugdayci]

Erken Cumhuriyet dönemi hakkında ezberleri sarsan çok önemli bir makale yayınlanmış. Makale, yaygın kanaatin aksine, erken Cumhuriyet döneminde dini elitlerin (şeyhler, sûfî liderler vb.) yoğun bir baskı ve zulümle karşılaşmadıklarını; aksine, tek parti iktidarı tarafından çeşitli biçimlerde rejime entegre edilmeye çalışıldıklarını ortaya koyuyor. Diğer bir deyişle, bu aktörlerin farklı derecelerde devletle iş birliği yaparak toplumsal statülerini büyük ölçüde koruyabildikleri ve çoğunlukla devlet kurumlarında istihdam edildikleri gösteriliyor.

Bilindiği üzere, 1925 yılında tarikatlar devrim kanunlarıyla kapatılmıştı. Ancak bu kurumların ortadan kaldırılmasının ardından, onları yöneten dini elitlerin akıbetine dair literatürde ciddi bir boşluk bulunuyor. Yaygın İslamcı veya Post Kemalist anlatı, tek parti iktidarının bu kişilere sistematik biçimde zulmettiğini, hatta çoğunu idam ettiğini ileri sürer. Buna karşılık söz konusu makale, bu anlatının önemli ölçüde abartı payı taşıdığını ve gerçeği tam olarak yansıtmadığını gösteriyor.

Makale, erken Cumhuriyet dönemi şeyhleri hakkında bir prosopografi çalışması mâhiyetimde aslında. 1925–1950 yılları arasında Türkiye’de öne çıkan 121 dinî elitin hayat hikâyeleri inceleniyor. Bu kapsamda söz konusu kişilerin meslekî dağılımları da tek bir veri setinde birleştiriliyor.(Aşağıdaki görsele bakabilirsiniz bunın için.) Bulgular, bu grubun büyük çoğunluğunun çeşitli devlet kurumlarında istihdam edildiğini ortaya koyuyor. Ayrıca, incelenen 121 kişi arasında yalnızca 6 kişinin kovuşturmaya (hapis veya idam) uğradığı, 6 kişinin ise sürgüne gönderildiği tespit ediliyor. Toplamda herhangi bir cezaya maruz kalanların oranının %10’un altında kalması da oldukça önemli.

Dolayısıyla, erken Cumhuriyet döneminde, hem post-Kemalist hem de İslamcı anlatıların iddia ettiği gibi dini elitlere yönelik katı ve tavizsiz bir baskıdan ziyade; siyasal sadakat gösterildiği ölçüde bu aktörleri sisteme entegre etmeye yönelik daha pragmatik ve esnek bir yaklaşımın benimsendiği görülüyor.

[Hinokami Kagura @Khuze_Elikhulu]

Guys have yall this seen this AMAZING story of a sperm whale giving birth and TEN (10) other female whales were midwives who assisted her with the birth and helped lift the baby to the surface to take a first breath??? Coz I'm not seeing yall making the requisite noise

[御水（みもい） @mimoi_sound]

グラフ上で点をグリグリ動かして母音を発音させるやつをp5.jsで作ったことがあります

[Mete Öztürk @meteecozturk]

Anamed’deki “Bütün Fener Burada” sergisinden, Yunan alfabesiyle Türkçe, Misailidis’in “Tamaşa-yi Dünyâ ve Cefakâr u Cefakeş” adlı kitabı (1871).

Sekizinci Bab’ın altında “Tekkeyi bekleyen çorbayı içer” atasözü. Şu iki sayfayı tekrar tekrar okudum.

[Stéphane d'Ascoli @stephanedascoli]

🚨 We're very happy to introduce TRIBE v2: a foundation model of the brain's responses to sight, sound & language.

📄 Paper: https://t.co/uHwgOvTrRD
▶️ Demo: https://t.co/9ZX6XcOXSM
💻 Code: https://t.co/PCc2yKyh1D
🤗 Model: https://t.co/GiTKzsHUhY

[Kaan Çorbacı @mimarkaanc]

İstanbul mimarisini dünyaya tanıtmak adına Istanbul Architecture (https://t.co/WgNzyJzLAf) websitesini kurdum. Kategorilerde çoklu filtremelerle istediğiniz yapılara ve bunlara tıklayınca yapıların bilgi, fotoğraf ve konumlarına ulaşabiliyorsunuz. Şu an 217 harika yapı yayında.

[Ali Gül @avaligul]

Şu tabloyu bir yabancıya göstersen “Bu ülkeye 2019’da atom bombası mı attılar?” diye sorar.

[Mansur Yavaş @mansuryavas06]

Anafartalar Caddesi’nde 25’i tescilli olmak üzere 121 yapıyı tarihi dokusunu koruyarak yeniledik, dükkânları ve kamusal alanları baştan sona düzenledik.

Ulus’un hafızasını koruyarak, daha düzenli, erişilebilir ve güvenli bir kent için çalışmaya devam ediyoruz.

[Özgür Özel @eczozgurozel]

Turpun Küçüğü - Basın Toplantısı https://t.co/FwdRjsFf0h

[The Figen @TheFigen_]

They are ants solving a geometric problem and it is mind-blowingly colorful.

[A.Benítez-Burraco @abenitezburraco]

Sevgili Twitter arkadaşım, Türkçe morfolojisi üzerine küçük bir çalışma yürütüyoruz. Eğer anadili Türkçe olan biriyseniz, lütfen aşağıdaki ankete katılabilir ve bağlantıyı kişilerinizle paylaşabilir misiniz? Çok teşekkür ederim!
#Türkiye

https://t.co/9ynUIq9Gmb

[Seren Selvin Korkmaz @selvinkorkmaz]

İmamoğlu ve İBB davası, her gün yenisine uyandığımız krizlerin arasında “normal bir süreçmiş” gibi sunulmaya ve bu şekilde devam ettirilmeye çalışılacak. Oysa 19 Mart, Türkiye’de hem önemli bir kırılma hem de on yılı aşkın süredir adım adım ilerleyen, siyasal rekabetin kurumsal koşullarını yeniden şekillendiren daha geniş bir otoriterleşme dinamiğinin parçası.

Türkiye’de demokratik gerileme tek seferlik kırılmalarla değil çoğu zaman kademeli ve birbirini besleyen ihlaller üzerinden ilerledi. Önceki ihlallere verilen sınırlı tepkiler, sessizlikler ya da kurumsal tavizler, sonraki müdahalelerin zeminini hazırladı. Böylece siyasal alanın sınırları adım adım daraldı.

Bu nedenle burada hatırlanması gereken en temel mesele şu: demokrasinin temel unsurlarından biri olan seçme ve seçilme hakkı fiilen sınırlandırılıyor.

2023 seçimleri ve özellikle 2024 yerel seçimleri sonrasında ortaya çıkan tablo şunu gösteriyordu: Mevcut siyasi zeminde seçmen davranışı değişmeye başlamıştı. Uzun süredir siyaseti belirleyen kimliksel fay hatları kısmen kırılıyor, muhalefet ise özellikle yerel yönetimler üzerinden “iktidar alternatifi” olabileceğini göstermeye başlıyordu.

Bu akışın önünde durmak için ya suyun kaynağını kurutmak ya da akacağı yatağı değiştirmek gerekiyordu.

Seçimi tamamen ortadan kaldırmıyorsunuz. Ama rakip oyuncuları kırmızı kartla sahadan atıyor, oyunun kurallarını değiştiriyor ve sahayı her gün biraz daha kendinize doğru eğiyorsunuz. Kazanmayı garanti altına alana kadar kuralları bükebilmeniz için de bu olanların hayatın akışının parçasıymış gibi görünmesi lazım. Ya da çok büyük krizlerin arasında hiç görünmemesi…

[chiefofautism @chiefofautism]

someone connected LIVING BRAIN CELLS to an LLM

Cortical Labs grew 200,000 human neurons in a lab and kept them alive on a silicon chip, they taught the neurons to play Pong, then DOOM

now someone wired them into a LLM... real brain cells firing electrical impulses to choose every token the AI generates

you can see which channels were stimulated, the feedback from the neurons in choosing that letter or word

[Machine Learning Street Talk @MLStreetTalk]

Images are great way to understand AI slop visually, this is a random frame of this popular video.

There are three microphones, the two directional microphones aren’t even pointing at her and one seems to be pointing behind her (this is absurd)

The camera behind seems to be something from the 1980s with a terrible lense and a camera would never be placed in this position on a shoot.

The window doesn’t fit the geometry of the roof behind. Countless more examples in the rest of the video, and as the length increases the probability of an average person spotting it converges to 100% within about 30-60 seconds.

Posting stuff like this is playing Russian roulette with your reputation if you are a serious creator producing authentic content. There will always be people out there with more domain knowledge than you who can spot the incoherences. Posting any content is always an adversarial game with the perception of the audience, but in my opinion it needs to be optimised so that only one in 10,000, 100,000 to 1,000,000 people (depending on how serious the content is) can spot the incoherences/glitches.

Assume they are always there even if you can't spot them (they always are). Experts will even know which particular model you used to generate it.

[Cameron Witkowski @witkowski_cam]

To define slop we need to formalize what an “attention economy” really is.

When you (or an LLM) reads something, you invest attention. There’s a cost economically and in time. You pay it because you’re hoping to get something out of reading. Some spark of insight, some deeper understanding, or “world model compression” as Karpathy puts it. You might think you’re just reading, but you’re actually investing and hoping for a return.

Investing time reading slop content rightfully pisses you off. You feel the same way when you buy a piece of mass-produced junk, or follow careless advice.

What distinguishes slop content is a) false promised value, b) carelessness, negligence or disregard for the audience.

Both terms are quantifiable in dollars (which can be exchanged for bits or joules) if we treat information as bearing economic utility in a market of actors. Pricing content becomes like pricing securities, consumables— or perhaps events in prediction markets are the closest analogue. The connection between Bayesian inference (world modeling/info-theory) and value/utility is also rich and nuanced, nicely treated in Friston &co’s work on Active Inference which I would recommend for those interested.

Since the value of information drops once consumed, the upshot is LLMs inherently lead to slop because they’re static and never generating novel content.

Of course humans can generate slop too, but at least they learn. That’s what makes us special. Hence where my research, focus, and attention has been for the last year, and which I am incredibly excited to be pursuing :)