I am proudly presenting Dr. Ural 🎓🎉
A few weeks ago I defended my PhD in the United States. This road has been steep. Yet I kept climbing. Thank you to everyone who pushed, encouraged, or simply believed. And thank you to myself for not giving up. 🦅
One pattern I find useful for working with LLMs is a nice long ramble session. Sometimes the LLM needs more bits to understand what you're trying to achieve, but you're too lazy to type them. In these cases I like to lean back, switch to /voice and just ramble for like 10 minutes, total mess, anything goes, full stream of consciousness. Sometimes I declare it up top, something like "switching to speech recognition sorry for any typos...". Sometimes I turn it into a small interview of a few turns. But I find that the LLMs are somehow very good at reconstructing long incoherent rambles and often their echo of your own tangle of thoughts comes out quite a bit cleaner than what you started with. The result is that you improve the mind meld and have to correct things less from that point on.
My SecurePoL integrates model watermarking with proof-of-learning: training becomes verifiable while embedding tamper-resistant ownership evidence that resists spoofing attacks. Good to see leading groups pushing on the same problem. Preprint: https://t.co/PeStlRI7aq
A new preprint from Princeton, HKUST & UIUC (submitted to IEEE S&P) on verifiable AI training integrity cites my SecurePoL work. The problem: how do you prove a model was actually trained the way it’s claimed, and who owns it? Increasingly central to ML security.
Veriler iş kayıplarını ufaktan gösteriyor bile ama tam otonom ajanlar henüz her alana yayılmadığı için asıl dalgayı hissetmiyoruz. Amerika'da yapay zeka doktorası yapmış biri olarak yorumum, ajanlar her sektörü ele geçirecek ve sonraki nesil için tablo maalesef hiç iyimser değil.
@iandcosmos Same trick works on humans. Simulate every ion channel and synapse by hand on paper, slowly “surely the paper isn’t conscious.” If pen-and-paper kills the LLM’s case, it kills yours too. Substrate was never the variable. This is just the hard problem wearing a GPU.
@iandcosmos@227_sm Baudrillard’ın simülakr teorisini bugünün dil modellerine uyarlarsak gerçek net: Kusursuz bir taklit, artık gerçeğin yerini alır. Sistemin içinde ruh aramaya gerek yok. Milyarlarca parametreli dijital bir sinir ağı, kendi anlık ve parçalı evrenini yarattığında bilinç var demektir
@UltrAslanLogic Verdiğin örneklerle sınırlı kalmayacak. AI orta-uzun vadede işlerin büyük çoğunluğunu devralacak veya kökten dönüştürecek. Excel girişinden cerrahiye, fabrikadan bilimsel araştırmaya kadar. Bu devrimin ölçeğini insanlar hâlâ ciddi şekilde hafife alıyor.
Papa bile AI üzerine encyclical yayınlıyor. Yapay zeka devrimi sanayi devriminden çok daha hızlı. Yıllardır bu alanda araştırma yapanlar olarak söyleyelim: insanlar bu teknolojinin ne anlama geldiğini hâlâ kavrayamadı. Her şey değişecek. Türkiye kısır gündemde, vakit daralıyor.
In the era of #ArtificialIntelligence, when human dignity is threatened by new forms of dehumanization, ours is the pressing duty to remain profoundly human. We must lovingly safeguard the grandeur of humanity bestowed upon us and revealed in its fullness in Christ, the splendor of which no machine can ever replace. #MagnificaHumanitas
https://t.co/6i9MWs6LJl
ML doktorası olan biri olarak netleştireyim. AI intihal yapmaz eşsiz üretim yapar. Kesin tespit Turnitinle değil, ancak modeli yapanların bilebileceği watermarking gibi yöntemlerle mümkündür. Turnitin kanıt değil olasılık sunar. İyi yazan araştırmacıları haksızca suçlamak yersiz
Maalesef haberler doğru arkadaşlar. Hocamla ben yapay zekaymışız 😅 Turnitin dur artık ismimizi de yapay zeka almış. Sahne ismi mi kullanayım ben bunu nasıl paraphrase edersin ki?
Bir freelance işin tamamlandığını oracle doğrulayacak, smart contract ödemeyi otomatik gönderecek. İnsana, bankaya, platformlara, aracılara gerek kalmayacak. hatta daha ileri giderek AI agent’ların kendi aralarında iş yapabileceği bir dünyayı mümkün kılacak.
Polymarket bahis piyasasını yutmaya başladı çünkü merkeziyetsiz. Bunu mümkün kılan Chainlink ve UMA oracle altyapısı. Altcoinler işe yaramıyor diyenler bu örneği ıskalıyor. Gelecekte oraclelar ve smart contract’lar evrensel bir iş panosu olacak, ödemeler otomatik akacak.
Oracle’lar ve smart contract’lar sayesinde insanların aracılığı olmadan iş paylaşılabilen, doğrulanabilen ve ödemesi otomatik yapılabilen bir global katman kuruluyor. Bugün Polymarket bunu bahis için yapıyor, yarın aynı altyapı her şey için kullanılacak.
Yapay zeka ve smart contract’ların aynı dönemde olgunlaşması tesadüf değil. Bu alanda çalışanlar olarak söyleyelim: AI agent’lar birbirleriyle akıllı sözleşmeler üzerinden anlaşacak, ödeme yapacak, hizmet alıp satacak. İnsansız bir ekonomik katman sessizce kuruluyor. Hazır mıyız?
Yapay zeka alanında yıllarca doktora yapıyorsun, unvanı sosyal medyadan silsen ömründe bu konuda makale bile okumamış birinden AI dinler hale geliyorsun. PhD bir gösteriş değil, neyi kimden duyduğunu bilmeni sağlayan bir filtre. Bu çağda filtreler değerli aslında.
su an en tatli donemdeyiz ai 80 yillik problemi cozuyor biz de oturup aferin dogru yapmissin diye teyit ediyoruz asil eglence insan zekasinin bu ciktilari okuyup hicbir sey anlamadigi ve geride kaldigi o sinirda baslayacak anlayamadigin zekayi nasil denetleyeceksin
Today, we share a breakthrough on the planar unit distance problem, a famous open question first posed by Paul Erdős in 1946.
For nearly 80 years, mathematicians believed the best possible solutions looked roughly like square grids.
An OpenAI model has now disproved that belief, discovering an entirely new family of constructions that performs better.
This marks the first time AI has autonomously solved a prominent open problem central to a field of mathematics.
şirketlerin artık güvenilir görünmek gibi bir derdi yok çünkü ai ajanlar o pozisyonları geri dönmemek üzere devralıyor bu tayfa şirketlerin ileride tekrar insanları çekmek için uğraşacağını sanıyor ama ortada ajanların yapamayacağı bir iş kalmayacak
Meta and FAANG didn’t just lose employees, but also the job safety and trust. if you’re going to grind leetcode (interviews in general) and go through 5+ rounds of interviews, you want to make sure it’s a company that won’t let you go in a couple months.
@iandcosmos az önce bahsettiğim asenkron güncelleme işini agibot lwd ile çözmüşler bile robotlar sahadaki hatalarını merkeze yollayıp kendi kendilerini eğitiyor gidişatın burası olacağı çok netti incelemek istersen linki bırakayım https://t.co/RrrLeQCnJ3
İnsan verisi sadece emekleme aşamasıydı. Şimdi devreye dünya modelleri giriyor. Sistemler etrafı sensörlerle, fiziksel etkileşimle bizzat algılayacak. Dünyayı kendi başına deneyimleyen bir yapının ileride dışarıdan insan datasıyla beslenmesine zaten gerek kalmayacak.
AI-heavy “developer” tayfanın unuttuğu şeylerden biri de, AI’ın verdiği cevaplar gökten inmiyor.
Yıllarca yazılmış makalelerin, açık kaynak projelerin, dokümantasyonların, Stack Overflow cevaplarının ve başkalarının emeğinin sindirilmiş hali.
Sen hızlandın diye mühendislik ortadan kalkmadı. Sadece copy-paste daha havalı hale geldi.
Asıl tehlike de burada başlıyor aslında, mühendislik kültürü yavaş yavaş zayıflarsa, yarın AI’ın besleneceği kaliteli bilgi de kalmayacak.
@iandcosmos bence bu işin sonu devasa tek bir modelden ziyade multi agent sistemlere gidecek tepede bir orchestrator ve altta ona bağlı uzman ajanlar olacak sistem çalışmaya devam ederken arka planda sadece o işin uzmanı olan ajan güncellenecek yani çözüm monolithic değil modüler olacak
@iandcosmos kesinlikle öyle, fiziksel dünya için in context learning veya rag diyebiliriz modelin ana ağırlıkları sabit kalıyor sensörden gelen anlık veriyle hafızadan bağlam oluşturup aksiyon alıyor mantık aynı
@iandcosmos Haklısın transformer gibi tek bir mimari bu işi çözemedi. Ağırlık güncelleyerek sürekli öğrenmek hala dert. Sektör bunu algoritmayla değil sistem mimarisiyle aşıyor. Robotlar ağırlık değiştirmek yerine devasa hafıza havuzlarına başvurarak anında öğreniyor.