Genel Bakış: Bu rapor, dört popüler AI sohbet aracı – OpenAI’nin ChatGPT’si, Anthropic’in Claude’u, Google’ın Gemini’si (Bard) ve açık kaynak LLM'ler (ör. LLaMA tabanlı modeller) hakkında Reddit tartışmalarını analiz eder. Her biri için kullanıcıların bildirdiği yaygın sıkıntı noktalarını, en sık talep edilen özellikleri, karşılanmamış ihtiyaçları veya hizmet alamayan kullanıcı segmentlerini ve geliştiriciler, sıradan kullanıcılar ve iş kullanıcıları arasındaki algı farklılıklarını özetler. Bu noktaları açıklamak için Reddit başlıklarından alınan özel örnekler ve alıntılar dahildir.

ChatGPT (OpenAI)​

Yaygın Sıkıntı Noktaları ve Sınırlamalar​

• Sınırlı bağlam hafızası: En büyük şikayetlerden biri, ChatGPT’nin uzun konuşmaları veya büyük belgeleri önceki ayrıntıları unutmadan ele alamamasıdır. Kullanıcılar sık sık bağlam uzunluğu sınırına (birkaç bin token) ulaşır ve bilgileri kesmek veya özetlemek zorunda kalır. Bir kullanıcı, “bağlam penceresinin boyutunu artırmak en büyük iyileştirme olurdu… En çok karşılaştığım sınır bu” diye belirtti. Bağlam aşıldığında, ChatGPT başlangıçtaki talimatları veya içeriği unutur ve bu da oturum ortasında kalite düşüşlerine yol açar.

• GPT-4 için mesaj sınırları: ChatGPT Plus kullanıcıları, GPT-4 kullanımında 25 mesaj/3 saat sınırından şikayetçidir (2023'te mevcut bir sınır). Bu sınıra ulaşmak, işleri kesintiye uğratarak beklemeye zorlar. Yoğun kullanıcılar, bu sınırlamayı büyük bir sıkıntı noktası olarak görür.

• Katı içerik filtreleri (“nerfler”): Birçok Reddit kullanıcısı, ChatGPT’nin aşırı kısıtlayıcı hale geldiğini ve önceki sürümlerde ele alınan talepleri sıklıkla reddettiğini düşünüyor. Çok beğenilen bir gönderi, “bugünlerde sorduğunuz hemen her şey ‘Üzgünüm, yardımcı olamam’ yanıtını veriyor… Bu nasıl en kullanışlı araçtan Google Asistan’ın eşdeğerine dönüştü?” diye şikayet etti. Kullanıcılar, ChatGPT’nin kendi metinlerini (örneğin, giriş bilgileri) yeniden biçimlendirmeyi reddetmesi gibi örnekler veriyor. Aboneler, “kullanıcının ‘kötü’ şeyler yapabileceği gibi belirsiz bir kavram… sonuçları göstermemek için bir gerekçe olmamalı” diye savunuyor, çünkü modelin çıktısını istiyorlar ve bunu sorumlu bir şekilde kullanacaklar.

• Halüsinasyonlar ve hatalar: Gelişmiş yeteneğine rağmen, ChatGPT yanlış veya uydurma bilgileri güvenle üretebilir. Bazı kullanıcılar, modelin “aptallaştırıldığını” düşünerek bunun zamanla daha da kötüleştiğini gözlemledi. Örneğin, finans alanında bir kullanıcı, ChatGPT’nin NPV veya IRR gibi metrikleri doğru hesapladığını, ancak güncellemelerden sonra “çok fazla yanlış cevap alıyorum… düzeltmeden sonra bile yanlış cevaplar üretiyor. Gerçekten değişikliklerden sonra çok daha aptal hale geldiğine inanıyorum.” dedi. Bu tür öngörülemeyen yanlışlıklar, gerçeklere dayalı hassasiyet gerektiren görevler için güveni zedeler.

• Eksik kod çıktıları: Geliştiriciler, ChatGPT’yi kodlama yardımı için sıkça kullanır, ancak bazen çözümün parçalarını atladığını veya uzun kodları kestiğini bildirirler. Bir kullanıcı, ChatGPT’nin şimdi “kodu atladığını, yardımcı olmayan kod ürettiğini ve ihtiyacım olan şeyi yapmada başarısız olduğunu… O kadar çok kodu atlıyor ki çözümünü nasıl entegre edeceğimi bile bilmiyorum.” diye paylaştı. Bu, kullanıcıları geri kalanını çıkarmak için takip eden istemler istemeye veya cevapları manuel olarak birleştirmeye zorlar – bu zahmetli bir süreçtir.

• Performans ve çalışma süresi endişeleri: ChatGPT’nin bireysel kullanıcılar için performansının, kurumsal kullanım arttıkça azaldığına dair bir algı vardır. “Bant genişliğini ve işlem gücünü işletmelere tahsis ettiklerini ve bunu kullanıcılardan aldıklarını düşünüyorum, bu bir aboneliğin maliyeti göz önüne alındığında dayanılmaz!” diye bir Plus abonesi öfkeyle belirtti. Yoğun zamanlarda yaşanan kesintiler veya yavaşlamalar anekdot olarak kaydedilmiştir ve bu da iş akışlarını bozabilir.

Sıkça Talep Edilen Özellikler veya İyileştirmeler​

• Daha uzun bağlam penceresi / hafıza: En çok talep edilen iyileştirme, daha büyük bir bağlam uzunluğudur. Kullanıcılar, çok daha uzun konuşmalar yapmak veya büyük belgeleri sıfırlama olmadan beslemek istiyor. Birçok kişi, ChatGPT’nin bağlamını GPT-4’ün 32K token yeteneğiyle (şu anda API aracılığıyla mevcut) veya daha fazlasıyla eşleştirmeyi öneriyor. Bir kullanıcının dediği gibi, “GPT bağlamla en iyi şekilde çalışır ve başlangıçtaki bağlamı hatırlamadığında sinirlenirim… PDF’lerin bağlamı hakkında söylentiler doğruysa, bu temelde tüm sorunlarımı çözerdi.” Belgeleri yükleme veya kişisel verileri bağlama özellikleri için yüksek talep vardır, böylece ChatGPT bir oturum boyunca onları hatırlayabilir ve referans alabilir.

• Dosya işleme ve entegrasyon: Kullanıcılar, ChatGPT’ye dosya veya veri beslemenin daha kolay yollarını sıkça talep eder. Tartışmalarda, “Google Drive’ımı kopyalayıp yapıştırmak ve çalışmasını sağlamak” veya ChatGPT’nin kişisel dosyalardan doğrudan bağlam almasına izin veren eklentilere sahip olmak istediklerini belirtirler. Bazıları geçici çözümler denemiştir (PDF okuyucu eklentileri veya Google Dokümanlar’ı bağlamak gibi), ancak hatalar ve sınırlamalar hakkında şikayet etmişlerdir. Bir kullanıcı, ideal eklentisini “Link Reader gibi ama kişisel dosyalar için… sürücümün hangi bölümlerini bir konuşmada kullanacağımı seçmek… bu, GPT-4 ile ilgili tüm sorunlarımı temelde çözerdi.” olarak tanımladı. Kısacası, dış bilgi için daha iyi yerel destek (eğitim verilerinin ötesinde) popüler bir taleptir.

• Ücretli kullanıcılar için azaltılmış sınırlamalar: Birçok Plus kullanıcısı GPT-4 mesaj sınırına ulaştığı için, daha yüksek sınırlar veya sınırsız erişim için daha fazla ödeme seçeneği talep ederler. 25 mesaj sınırı keyfi olarak görülüyor ve yoğun kullanımı engelliyor. İnsanlar, uzun problem çözme oturumlarının kesilmemesi için kullanım tabanlı bir model veya daha yüksek bir sınır tercih ederler.

• “Sansürsüz” veya özel moderasyon modları: Kullanıcıların bir bölümü, içerik filtrelerinin sıkılığını değiştirme yeteneğine sahip olmak ister, özellikle ChatGPT’yi kendileri için kullanırken (kamuya açık içerik değil). Bir “araştırma” veya “sansürsüz” modun – uyarılarla ama katı reddetmeler olmadan – daha özgürce keşfetmelerine izin vereceğini düşünüyorlar. Bir kullanıcının belirttiği gibi, ödeme yapan müşteriler bunu bir araç olarak görüyor ve “[bunun için] para ödüyorum.” diyorlar. Sınırda olan sorulara bile yanıt alma seçeneği istiyorlar. OpenAI güvenliği dengelemek zorunda olsa da, bu kullanıcılar özel sohbetlerde politikaları gevşetmek için bir bayrak veya ayar öneriyorlar.

• Geliştirilmiş gerçeklik doğruluğu ve güncellemeler: Kullanıcılar genellikle daha güncel bilgi ve daha az halüsinasyon talep ederler. ChatGPT’nin bilgi kesme tarihi (önceki sürümlerde Eylül 2021) Reddit’te sıkça dile getirilen bir sınırlamaydı. OpenAI, tarama ve eklentiler tanıttı, bazı kullanıcılar bunları kullanıyor, ancak diğerleri sadece temel modelin daha sık yeni verilerle güncellenmesini talep ediyor. Özellikle matematik ve kodlama gibi alanlarda bariz hataların azaltılması sürekli bir dilek. Bazı geliştiriciler, ChatGPT hata yaptığında geri bildirimde bulunarak modelin iyileştirilmesini umuyorlar.

• Daha iyi kod çıktıları ve araçlar: Geliştiricilerin, içeriği atlamayan geliştirilmiş bir kod yorumlayıcı ve IDE’ler veya sürüm kontrolü ile entegrasyon gibi özellik talepleri vardır. (OpenAI’nin Kod Yorumlayıcı eklentisi – şimdi “Gelişmiş Veri Analizi”nin bir parçası – bu yönde bir adımdı ve övgü aldı.) Yine de, kullanıcılar genellikle kod üretiminde daha ince kontrol talep eder: örneğin, uzun olsa bile tam, filtrelenmemiş kod çıktısı seçeneği veya AI’nın hata yaptığı kodu kolayca düzeltme mekanizmaları. Temelde, ChatGPT’nin yanıtı rafine etmek için birden fazla isteme ihtiyaç duymadan güvenilir bir kodlama asistanı gibi davranmasını istiyorlar.

• Kalıcı kullanıcı profilleri veya hafıza: Bazılarının bahsettiği bir diğer iyileştirme, ChatGPT’nin kullanıcı hakkında oturumlar arasında bir şeyler hatırlamasına izin vermektir (rıza ile). Örneğin, birinin yazı stilini veya yazılım mühendisi olduğunu her yeni sohbette tekrar belirtmek zorunda kalmadan hatırlamak. Bu, API ince ayarı veya bir “profil” özelliği ile bağlanabilir. Kullanıcılar önemli bağlamı yeni sohbetlere manuel olarak kopyalıyor, bu yüzden kişisel tercihler için yerleşik bir hafıza zaman kazandırır.

Karşılanmamış İhtiyaçlar veya Kullanıcı Segmentleri​

• Uzun belgeleri olan araştırmacılar ve öğrenciler: ChatGPT’nin uzun araştırma makalelerini, kitapları veya büyük veri setlerini analiz etmesini isteyen kişiler hizmet alamıyor. Mevcut sınırlar, metni parçalara ayırmaya veya özetlere razı olmaya zorluyor. Bu segment, daha büyük bağlam pencerelerinden veya uzun belgeleri ele alacak özelliklerden büyük ölçüde fayda sağlar (token sınırlarını aşmaya çalışırken hakkında birçok gönderi olduğu gibi).

• Sınırların ötesinde yaratıcı hikaye anlatımı veya rol yapma arayan kullanıcılar: ChatGPT genellikle yaratıcı yazı için kullanılırken, bazı hikaye anlatıcıları uzun bir hikayedeki erken olayları unutan model veya yetişkin/korku içeriğini reddeden model tarafından kısıtlandığını hisseder. Hikayelerine devam etmek için alternatif modellere veya hilelere başvururlar. Bu yaratıcı kullanıcılar, daha uzun hafızaya sahip ve kurgusal şiddet veya olgun temalar konusunda biraz daha esnek bir ChatGPT sürümüyle daha iyi hizmet alır (makul ölçüde). Bir kurgu yazarı, AI hikayeyi kaybettiğinde, “ona tam formatı veya bağlamı hatırlatmam gerekiyor… İki istem önce harikaydı ama şimdi AI’yı yakalamak zorundayım diye sinirleniyorum.” dedi.

• Güç kullanıcıları ve alan uzmanları: Özelleşmiş alanlardaki profesyoneller (finans, mühendislik, tıp) bazen ChatGPT’nin yanıtlarını alanlarında derinlik veya doğruluk açısından yetersiz bulur, özellikle sorular son gelişmeleri içeriyorsa. Bu kullanıcılar daha güvenilir uzman bilgisi ister. Bazıları API veya özel GPT’ler aracılığıyla ince ayar yapmayı denemiştir. İnce ayar yapamayanlar, ChatGPT’nin alanına özgü sürümlerini veya güvenilir veritabanlarını entegre eden eklentileri takdir eder. Varsayılan formunda, ChatGPT, yüksek doğruluk ve alan bilgisi gerektiren kullanıcıları yeterince hizmet edemeyebilir (sıklıkla işini iki kez kontrol etmek zorunda kalırlar).

• Sansürsüz veya uç durum içeriği arayan kullanıcılar: Kullanıcıların azınlığı (güvenlik senaryolarını test eden hackerlar, aşırı kurgu yazarları vb.) ChatGPT’nin içerik kısıtlamalarını ihtiyaçları için çok sınırlayıcı bulur. Resmi ürün tarafından şu anda hizmet edilmeyen bu kullanıcılar (belirli içeriği açıkça kaçındığı için) genellikle jailbreak istemleriyle veya istedikleri yanıtları almak için açık kaynak modelleriyle deney yaparlar. Bu, OpenAI için güvenliği sağlamak adına kasıtlı bir boşluk, ancak bu kullanıcılar başka yerlere bakıyor demektir.

• Gizlilik bilincine sahip bireyler ve işletmeler: Bazı kullanıcılar (özellikle kurumsal ortamlarda) ChatGPT’ye hassas veri göndermekten gizlilik endişeleri nedeniyle rahatsızlık duyar. OpenAI’nin API verilerini eğitim için kullanmama politikaları vardır, ancak ChatGPT web arayüzü tarihsel olarak böyle garantiler sunmamıştır, bir devre dışı bırakma özelliği eklenene kadar. Gizli veri işleyen şirketler (hukuk, sağlık vb.) genellikle ChatGPT’yi tam olarak kullanamayacaklarını hisseder, ihtiyaçları karşılanmamış kalır, yerel çözümler geliştirmedikçe. Örneğin, bir Reddit kullanıcısı, şirketlerinin gizlilik nedenleriyle yerel bir LLM’ye geçtiğini belirtti. ChatGPT’nin yerinde veya özel örnekleri mevcut olana kadar, bu segment temkinli kalır veya daha küçük uzman satıcıları kullanır.

Kullanıcı Türüne Göre Algı Farklılıkları​

• Geliştiriciler/Teknik Kullanıcılar: Geliştiriciler, ChatGPT’nin en büyük savunucularından ve en sert eleştirmenlerinden biridir. Kod açıklama, şablon oluşturma ve hata ayıklamada yardımcı olma yeteneğini severler. Ancak, daha uzun bağlam ve kod doğruluğundaki sınırlamaları keskin bir şekilde hissederler. Bir geliştirici, ChatGPT’nin “yardımcı olmayan kod ürettiğini” ve önemli kısımları atlattığını, bu durumun “beni sinirlendiriyor… Ona ‘tembel olma’ demek istemiyorum – sadece tam sonucu istiyorum” dedi. Geliştiriciler, model güncellemelerinden sonra kalitedeki ince değişiklikleri bile fark eder ve kodlama yeteneğindeki “nerfler” veya düşüşler hakkında Reddit’te çok sesli olmuşlardır. Ayrıca sınırları zorlarlar (karmaşık istemler oluşturma, araçları zincirleme), bu yüzden genişletilmiş bağlam, daha az mesaj sınırı ve kodlama araçlarıyla daha iyi entegrasyon gibi özellikler isterler. Özetle, geliştiriciler ChatGPT’yi rutin görevleri hızlandırmak için değerlendirir, ancak mantık veya kod hatalarını hızlıca belirtirler – onu hala gözetim gerektiren bir genç asistan olarak görürler.

• Gündelik/Günlük Kullanıcılar: Daha gündelik kullanıcılar – genel bilgi, tavsiye veya eğlence isteyenler – genellikle ChatGPT’nin yeteneklerine hayran kalır, ancak kendi şikayetleri vardır. Yaygın bir gündelik kullanıcı hayal kırıklığı, ChatGPT’nin kendilerine masum görünen bir isteği reddetmesidir (muhtemelen bir politika kuralına takılma). Bir başlıkta orijinal poster bunu örnekledi, “sorun olmaması gereken bir istem yazdığımda ve şimdi reddettiğinde çok sinirleniyorum” dedi. Gündelik kullanıcılar ayrıca bilgi kesme noktasına (botun çok güncel olayları ele alamadığını bulmak) takılabilir ve bazen ChatGPT’nin açıkça yanlış bir yanıt verdiğini fark ederler. Geliştiricilerin aksine, AI’yı her zaman iki kez kontrol etmeyebilirler, bu da bir hata üzerine harekete geçerlerse hayal kırıklığına yol açabilir. Olumlu tarafta, birçok gündelik kullanıcı ChatGPT Plus’ın daha hızlı yanıtlarını ve GPT-4’ün geliştirilmiş çıktısını ayda 20 dolara değer bulur – “reddetme” sorunu veya diğer sınırlamalar deneyimi bozmazsa. Genel olarak, yardımcı, çok amaçlı bir asistan isterler ve ChatGPT’nin politika açıklamalarıyla yanıt verdiğinde veya basit bir yanıt almak için karmaşık bir isteme ihtiyaç duyduğunda sinirlenebilirler.

• İş/Profesyonel Kullanıcılar: İş kullanıcıları genellikle ChatGPT’ye üretkenlik ve güvenilirlik açısından yaklaşır. E-postaların hızlı taslağını çıkarma, belgelerin özetini çıkarma veya fikir üretme gibi şeyleri takdir ederler. Ancak, veri güvenliği, tutarlılık ve iş akışlarına entegrasyon konusunda endişelidirler. Reddit’te, profesyoneller ChatGPT’yi Outlook, Google Dokümanlar gibi araçlarda veya dahili sistemlerinde bir API olarak istediklerini tartıştılar. OpenAI’nin kurumsal müşterilere hizmet vermeye yönelmesiyle, ürünün odağının değiştiği hissi var: Ücretsiz veya bireysel kullanıcı deneyiminin biraz bozulduğu (örneğin, daha yavaş veya “daha az akıllı”) hissi var, çünkü şirket daha büyük müşterilere hizmet vermek için ölçeklendikçe. Doğru olup olmadığına bakılmaksızın, bu bir algıyı vurgular: İş kullanıcıları güvenilirlik ve öncelikli hizmet ister, bireysel kullanıcılar ise şimdi ikinci sınıf olduklarından endişe eder. Ayrıca, profesyoneller doğru çıktılara ihtiyaç duyar – gösterişli ama yanlış bir cevap hiç cevap olmamasından daha kötü olabilir. Bu nedenle, bu segment doğruluğa duyarlıdır. Onlar için, daha uzun bağlam (sözleşmeleri okuma, kod tabanlarını analiz etme) ve garanti edilen çalışma süresi gibi özellikler çok önemlidir. Uyum ve gizlilik gereksinimleri karşılandığı sürece, premium hizmet seviyeleri için daha fazla ödeme yapmaya isteklidirler. Bazı işletmeler, BT politikalarını karşılamak için OpenAI’nin API’sini sıkı veri işleme kurallarıyla kullanmayı veya yerinde dağıtımları keşfetmeyi bile düşünürler.

Claude (Anthropic)​

Yaygın Sıkıntı Noktaları ve Sınırlamalar​

• Kullanım sınırları ve erişim kısıtlamaları: Claude, güçlü bir model (Claude 2) sunması nedeniyle övgü aldı, ancak kullanıcılar hızla kullanım sınırlarıyla karşılaştı (özellikle ücretsiz katmanda). Belirli bir sayıda istemden veya büyük miktarda metinden sonra, Claude durabilir ve “Üzgünüm, bu konuşmayı şimdilik sonlandırmam gerekiyor. Lütfen daha sonra geri gelin.” gibi bir şey söyleyebilir. Bu sınırlama, Claude’u genişletilmiş bir kodlama veya yazma ortağı olarak gören kullanıcıları hayal kırıklığına uğratır. Hatta Claude Pro (ücretli) kullanıcıları bile “sınırsız zaman garantisi yok” diye belirtti; kotayı aşmak hala “daha sonra geri gelin” mesajını üretir. Ayrıca, Claude uzun süre resmi olarak coğrafi olarak kısıtlanmıştı (başlangıçta sadece ABD/İngiltere’de mevcuttu). Uluslararası kullanıcılar Reddit’te VPN veya üçüncü taraf platformlar kullanmak zorunda kaldı, bu da bir rahatsızlıktı. Bu, birçok ABD dışı kullanıcının erişim genişleyene kadar dışlanmış hissetmesine neden oldu.

• Çok büyük girdilerle yoldan sapma eğilimi: Claude’un başlık özelliği, 100k-token bağlam penceresi, son derece uzun istemlere izin verir. Ancak, bazı kullanıcılar Claude’a on binlerce token doldurduğunuzda, yanıtlarının daha az odaklanmış hale geldiğini fark etti. “100k süper kullanışlı ama talimatları düzgün takip etmezse ve yoldan saparsa, o kadar da kullanışlı değil,” diye bir kullanıcı gözlemledi. Bu, büyük bağlamlarla Claude’un sapabileceğini veya gevezelik etmeye başlayabileceğini, göreve devam etmek için dikkatli bir istem gerektirdiğini gösterir. Bu, bağlamı aşırıya itmenin doğasında olan bir sınırlamadır – model çok şey tutar ama bazen hangi ayrıntıların en önemli olduğunu “unutur”, bu da küçük halüsinasyonlara veya konudan sapmalara yol açar.

• Tutarsız biçimlendirme veya talimatlara itaat: Yan yana karşılaştırmalarda, bazı kullanıcılar Claude’un belirli direktifleri takip etme konusunda daha az öngörülebilir olduğunu buldu. Örneğin, Claude “etkileşimlerde daha insansı. Ama sistem mesajlarını daha az sıkı takip ediyor.” olarak tanımlanır. Bu, ona takip etmesi gereken sabit bir format veya çok katı bir kişilik verirseniz, Claude’un ChatGPT’den daha fazla sapabileceği anlamına gelir. Belirli formatlara (JSON formatları veya belirli stiller gibi) dayanan geliştiriciler, Claude’un ekstra yorum eklemesi veya şablona sıkı sıkıya uymaması durumunda bazen hayal kırıklığına uğrar.

• İçerik kısıtlamaları ve reddetmeler: ChatGPT’ninki kadar sık eleştirilmemiş olsa da, Claude’un güvenlik filtreleri de gündeme gelir. Anthropic, Claude’u etik kuralları takip eden anayasal AI (AI’nin kendisi etik kuralları takip eder) vurgusuyla tasarladı. Kullanıcılar genellikle Claude’un geniş bir konu yelpazesini tartışmaya istekli olduğunu bulur, ancak Claude’un ChatGPT’nin izin verebileceği talepleri reddettiği durumlar vardır. Örneğin, bir Reddit kullanıcısı “ChatGPT’nin daha az ahlaki kısıtlaması var… hangi gaz maskelerinin hangi koşullar için daha iyi olduğunu açıklarken Claude reddedecek” diye belirtti. Bu, Claude’un belirli “hassas” tavsiyeler konusunda daha katı olabileceğini (belki de potansiyel olarak tehlikeli rehberlik olarak değerlendirdiği) gösterir. Başka bir kullanıcı, “uzaylılar tarafından kaçırıldığını hayal et” gibi eğlenceli bir rol yapma senaryosu denedi, Claude reddetti, oysa Gemini ve ChatGPT katılacaktı. Yani, Claude’un kullanıcıları bazen daha izin verici olmasını beklerken şaşırtan filtreleri vardır.

• Çok modlu yetenek eksikliği: ChatGPT’nin aksine (2023’ün sonlarında, GPT-4 Vision ile görüntü anlama kazandı), Claude şu anda yalnızca metin tabanlıdır. Reddit kullanıcıları, Claude’un görüntüleri analiz edemediğini veya kendi başına web’de gezinemediğini belirtir. Bu tam olarak bir “sıkıntı noktası” değil (Anthropic bu özellikleri hiç tanıtmadı), ancak rakiplere göre bir sınırlamadır. Bir AI’nın bir diyagramı veya ekran görüntüsünü yorumlamasını isteyen kullanıcılar Claude’u bunun için kullanamaz, oysa ChatGPT veya Gemini bunu ele alabilir. Benzer şekilde, Claude’un şu anda resmi bir tarama modu olmadığından, güncel bilgilerin alınması bir üçüncü taraf aracı (örneğin, Poe veya arama motoru entegrasyonu) kullanmayı gerektirir.

• Küçük kararlılık sorunları: Birkaç kullanıcı, Claude’un bazen tekrarlayıcı olduğunu veya belirli istemler için döngülere takıldığını bildirdi (bu bazı daha küçük modellerde daha yaygın olsa da). Ayrıca, Claude’un önceki sürümleri bazen yanıtları erken sonlandırır veya büyük çıktılarla uzun zaman alırdı, bu küçük rahatsızlıklar olarak görülebilir, ancak Claude 2 hız konusunda iyileşmiştir.

Sıkça Talep Edilen Özellikler veya İyileştirmeler​

• Daha yüksek veya ayarlanabilir kullanım sınırları: Reddit’teki Claude meraklıları, Anthropic’ten konuşma sınırlarını artırmasını sıkça talep eder. 100k bağlamını tam anlamıyla kullanmak istiyorlar, yapay bir durma noktasına ulaşmadan. Bazıları, ücretli Claude Pro’nun bile önemli ölçüde daha fazla token sağlaması gerektiğini öne sürer. Diğerleri, belki de bir abonelik, ağır kullanıcılar için genişletilmiş erişim sunabilir – örneğin, “Claude, iki kat kullanım sınırları olan bir 100k bağlam moduna sahip olmalı” gibi bir “100k genişletilmiş mod” fikrini öne sürdü. Özünde, aboneler için sınırsız (veya yüksek kapasiteli) kullanım sunan bir plan talebi vardır.

• Uzun bağlam navigasyonunun iyileştirilmesi: 100k token’a sahip olmak çığır açıcı olsa da, kullanıcılar Claude’un bu bağlamı daha iyi kullanmasını istiyor. Bir iyileştirme, Claude’un bilgiyi önceliklendirme şeklini rafine etmek olabilir, böylece görevde kalır. Anthropic, modelin büyük olduğunda bile isteme bağlılığını geliştirebilir. Reddit tartışmaları, kullanıcıya büyük bir bağlamda “sabit” talimatları sabitleme izni vermek gibi teknikleri önerir. Girdinin bölümlerini segmentleme veya özetleme araçları da Claude’un büyük girdileri daha tutarlı bir şekilde ele almasına yardımcı olabilir. Kısacası, kullanıcılar Claude’a bir kitabı besleme olasılığını seviyor – sadece keskin kalmasını istiyorlar.

• Eklentiler veya web tarama: Birçok ChatGPT kullanıcısı eklentilere alıştı (örneğin, tarama, kod yürütme vb.) ve Claude’un benzer genişletilebilirliğe sahip olmasını istiyorlar. Yaygın bir istek, Claude’un resmi bir web arama/tarama işlevine sahip olmasıdır, böylece talep üzerine güncel bilgileri alabilir. Şu anda, Claude’un bilgisi çoğunlukla statiktir (2023 başlarına kadar eğitim verileri, bazı güncellemelerle). Claude web’i sorgulayabilseydi, bu sınırlamayı hafifletirdi. Benzer şekilde, Claude’un üçüncü taraf araçları (hesap makineleri veya veritabanı bağlayıcıları gibi) kullanabileceği bir eklenti sistemi, güç kullanıcıları için faydasını genişletebilir. Bu, Claude’un eksik olduğu bir özellik ve Reddit kullanıcıları, ChatGPT’nin eklenti ekosisteminin belirli görevlerde ona bir avantaj sağladığını sıkça belirtir.

• Çok modlu giriş (görüntüler veya ses): Bazı kullanıcılar Claude’un görüntü girdilerini destekleyip desteklemeyeceğini veya görüntü oluşturup oluşturmayacağını merak etmiştir. Google’ın Gemini’si ve OpenAI’nin GPT-4’ü çok modlu yeteneklere sahip, bu yüzden rekabetçi kalmak için kullanıcılar Anthropic’in bunu keşfetmesini bekliyor. Sıkça istenen bir özellik: “Claude’a analiz etmesi için bir PDF veya bir görüntü yükleyebilir miyim?” Şu anda cevap hayır (görüntüleri başka bir yerde metne dönüştürme gibi geçici çözümler dışında). Sadece görüntüden metne (OCR ve açıklama) izin vermek bile birçok kullanıcıyı tatmin eder. Bu, dilek listesinde, ancak Anthropic 2025 başı itibarıyla benzer bir şey duyurmadı.

• İnce ayar veya özelleştirme: İleri düzey kullanıcılar ve işletmeler bazen Claude’u kendi verileri üzerinde ince ayar yapıp yapamayacaklarını veya özel sürümler alıp alamayacaklarını sorar. OpenAI bazı modeller için ince ayar sunar (henüz GPT-4 için değil, ancak GPT-3.5 için). Anthropic, Claude 1.3 için bir ince ayar arayüzü yayınladı, ancak Claude 2 için geniş çapta tanıtılmadı. Reddit kullanıcıları, Claude’u şirket bilgileri veya kişisel yazı stili üzerinde eğitme yeteneğini sorguladı. Bunu yapmanın daha kolay bir yolu (her seferinde istem enjeksiyonları dışında) çok memnuniyetle karşılanır, çünkü bu, Claude’u belirli bir bilgi tabanını veya kişiliği hatırlayan kişiselleştirilmiş bir asistana dönüştürebilir.

• Daha geniş erişilebilirlik: ABD dışındaki kullanıcılar sıkça Claude’un resmi olarak kendi ülkelerinde başlatılmasını talep eder. Kanada, Avrupa, Hindistan vb. yerlerden gönderiler, Claude’un web sitesini VPN olmadan ne zaman kullanabileceklerini veya Claude API’nin daha geniş bir şekilde ne zaman açılacağını sorar. Anthropic temkinli davrandı, ancak talep küresel – birçok kişi için bir iyileştirme, basitçe “daha fazlamızın kullanmasına izin verin” olurdu. Şirketin erişimi kademeli olarak genişletmesi, bunu kısmen ele aldı.

Karşılanmamış İhtiyaçlar veya Kullanıcı Segmentleri​

• Uluslararası kullanıcı tabanı: Belirtildiği gibi, Claude’un birincil kullanıcı tabanı uzun süre coğrafya ile sınırlıydı. Bu, birçok potansiyel kullanıcıyı hizmet alamamış bıraktı. Örneğin, Claude’un 100k bağlamını merak eden Almanya’daki bir geliştiricinin resmi olarak kullanma yolu yoktu. Geçici çözümler var (üçüncü taraf platformlar veya VPN + desteklenen bir ülkede telefon doğrulaması), ancak bu engeller, sıradan uluslararası kullanıcıların etkili bir şekilde kilitlenmesine neden oldu. Karşılaştırıldığında, ChatGPT çoğu ülkede mevcuttur. Dolayısıyla, ABD dışındaki İngilizce konuşanlar ve özellikle İngilizce konuşmayanlar, Claude’un sınırlı yayılımı nedeniyle hizmet alamamıştır. Sadece erişim sorunları nedeniyle ChatGPT veya yerel modellere güvenebilirler.

• Kesin çıktı formatına ihtiyaç duyan kullanıcılar: Belirtildiği gibi, Claude bazen yanıtlarda özgürlük tanır. Çok yapılandırılmış çıktılara ihtiyaç duyan kullanıcılar (örneğin, bir uygulama için JSON veya belirli bir formatı takip eden bir cevap) Claude’u bu konuda ChatGPT’den daha az güvenilir bulabilir. Bu kullanıcılar – genellikle AI’yı bir sisteme entegre eden geliştiriciler – Claude’un bu tür görevler için daha sıkı bir mod veya talimatlara bağlılığını geliştirmesini sağlayacak bir şey olsaydı daha iyi hizmet alabilir. Şu anda, bu tür görevler için Claude’dan kaçınabilirler, formatları daha sıkı takip ettiği bilinen modellerle kalabilirler.

• Gündelik Soru-Cevap kullanıcıları (yaratıcı kullanıcılar karşısında): Claude genellikle yaratıcı görevler için övülür – akıcı, insansı düzyazı ve düşünceli makaleler üretir. Ancak, bazı kullanıcılar Reddit’te, basit soru-cevap veya gerçek sorgular için Claude’un bazen özlü cevaplar yerine uzun cevaplar verdiğini belirtti. ChatGPT ve Claude’u karşılaştıran kullanıcı, ChatGPT’nin genellikle kısa ve madde işaretli olduğunu, Claude’un ise varsayılan olarak daha anlatımsal olduğunu söyledi. Sadece hızlı bir gerçek cevap isteyen kullanıcılar (örneğin, “X’in başkenti ve nüfusu nedir?”) Claude’un biraz dolaylı olduğunu hissedebilir. Bu kullanıcılar, bir arama veya kısa bir model gibi bir şeyle daha iyi hizmet alır. Claude bunu yapabilir, ancak tarzı kısa bir Soru-Cevap beklentisine uymayabilir, bu da bu segmentin diğer araçlara (Bing Chat veya Google gibi) kaymasına neden olabilir.

• Güvenlik açısından kritik kullanıcılar: Tersine, çok dikkatli güvenlik uyumu gerektiren kullanıcılar (örneğin, AI’yı öğrencilerle kullanan eğitimciler veya sıfır risk isteyen kurumsal müşteriler) Claude’un hizalamasını bir artı olarak görebilir, ancak ChatGPT de oldukça hizalı olduğu ve daha fazla kurumsal özelliğe sahip olduğu için, bu kullanıcılar özellikle Claude’u seçmeyebilir. Küçük bir segmenttir, ancak Claude’un henüz bunu belirgin bir şekilde yakalayamadığını söyleyebiliriz. Claude’un güvenlik önlemlerini artırmanın veya “düşünce zincirini” görmenin kolay bir yolu yok (Anthropic’in anayasal AI yaklaşımıyla içsel olarak sahip olduğu, ancak son kullanıcılar bununla doğrudan etkileşimde bulunmaz, Claude’un genellikle kibar tonunu fark etmeleri dışında).

• İngilizce olmayan konuşmacılar (çıktı kalitesi): Claude öncelikle İngilizce eğitildi (çoğu büyük LLM gibi). Bazı kullanıcılar diğer dillerde test etti; birçok dilde yanıt verebilir, ancak kalitesi değişebilir. Örneğin, bir kullanıcı Fransızca veya Hintçe’de çok ince bir cevap isterse, Claude’un yetenekleri ChatGPT’ninki kadar ince ayarlı olmayabilir (GPT-4, belirli ölçütlerde diğer modellere göre daha yüksek çok dilli performans göstermiştir). Öncelikle İngilizce dışındaki dillerde konuşan kullanıcılar, Claude’un akıcılığını veya doğruluğunu biraz daha zayıf bulabilir. Bu segment, Anthropic’in çok dilli eğitimi kamuya açık bir öncelik olarak vurgulamadığı için biraz hizmet alamamıştır.

Kullanıcı Türüne Göre Algı Farklılıkları​

• Geliştiriciler/Teknik Kullanıcılar: Reddit’teki geliştiriciler, özellikle Claude 2 / Claude 3.5, kodlama görevleri için giderek daha fazla övgü aldı. 2024’ün sonlarında algı değişimi dikkat çekiciydi: birçok geliştirici, Claude’u ChatGPT’ye tercih etmeye başladı. “Kodlamada harika” performansını ve büyük kod tabanlarını bir seferde ele alabilme yeteneğini öne çıkarıyorlar. Örneğin, bir kullanıcı “Claude Sonnet 3.5, kodla çalışmak (analiz, üretim) [ChatGPT’den] daha iyi.” diye yazdı. Geliştiriciler, Claude’un büyük bir proje kodunu veya günlükleri alıp tutarlı analizler veya iyileştirmeler üretebilmesini takdir eder, bu da büyük bağlamı sayesinde mümkündür. Ancak, onun tuhaflıklarını da fark ederler – bazen daha fazla konuşma doluluğu eklemek veya bir spesifikasyonu harfiyen takip etmemek gibi. Genel olarak, birçok geliştirici hem ChatGPT’yi hem de Claude’u elinde tutar: biri adım adım mantık için (ChatGPT) ve biri geniş bağlam ve empatik anlayış için (Claude). “Birini seçmek zorunda kalsaydım Claude’u seçerdim” diyen bir yorumcu, ikisini günlük olarak karşılaştırdıktan sonra bu olumlu algıyı gösterir. Bu, özellikle beyin fırtınası, kod incelemesi veya mimari öneriler gibi kullanım durumları için ileri düzey kullanıcılar arasında çok olumlu bir algıyı gösterir. Geliştiricilerin tek yaygın şikayeti, Claude’un kullanım sınırlarına ulaşmalarıdır (örneğin, bir 50K-token istemi bir bütün depoyu analiz etmek için beslemek). Özetle, geliştiriciler Claude’u son derece güçlü bir araç olarak görüyor – bazı durumlarda ChatGPT’den üstün – sadece kullanılabilirlik ve biçimlendirmedeki bazı öngörülemezliklerle sınırlı.

• Gündelik/Non-teknik Kullanıcılar: Claude’u deneyen gündelik kullanıcılar genellikle onun dostane ve açık olduğunu yorumlar. Claude’un tarzı genellikle konuşma, kibar ve ayrıntılıdır. Yeni bir kullanıcı, ChatGPT ile karşılaştırarak “Claude daha empatik ve konuşma tonunu takip ediyor… ChatGPT çok sık madde işaretlerine geçiyor” diye gözlemledi. Bu insansı sıcaklık, Claude’u yaratıcı yazı, tavsiye veya sadece bilgi için sohbet eden insanlar için çekici kılar. Bazıları Claude’u “şefkatli” bir “kişiliğe” sahip olarak kişiselleştirir. Gündelik kullanıcılar ayrıca Claude’un ücretsiz sürümünün, bir abonelik olmadan GPT-4 seviyesinde zekaya erişim sağladığını beğenir (en azından oran sınırlarına kadar). Öte yandan, gündelik kullanıcılar Claude’un belirli konulardaki reddetmeleriyle karşılaşır ve nedenini anlamayabilir (Claude bunu özür dileyerek ama kararlı bir şekilde ifade eder). Bir gündelik kullanıcı, sınırda bir şey sorduysa ve Claude’dan bir ret aldıysa, bunu daha az yetenekli veya çok kısıtlı olarak algılayabilir, bunun bir politika duruşu olduğunu fark etmeden. Bir diğer yön, Claude’un isim tanınırlığı eksikliğidir – birçok gündelik kullanıcı, AI topluluklarına bağlı değilse denemeyi bile bilmeyebilir. Deneyenler genellikle “bir insanla konuşuyormuş gibi” hissettiklerini yorumlarlar. Açık uçlu veya kişisel soruları ele alma yeteneğiyle Claude’dan genellikle çok memnun kalırlar. Yani, gündelik kullanıcı algısı büyük ölçüde Claude’un çıktı kalitesi ve tonu ile ilgilidir, ancak kullanılabilirliği (belirli bir uygulama veya bölgede kullanma zorunluluğu) ve ara sıra “bunu yapamam” anlarıyla ilgili bazı kafa karışıklığı veya hayal kırıklığı vardır.

• İş/Profesyonel Kullanıcılar: Claude’un iş algılarını kamuya açık Reddit’ten ölçmek biraz daha zordur (çünkü daha az kurumsal kullanıcı ayrıntılı olarak gönderir), ancak birkaç eğilim ortaya çıkar. İlk olarak, Anthropic Claude’u daha gizlilik odaklı ve kurumsal anlaşmalar imzalamaya istekli olarak konumlandırdı – bu, OpenAI ile ilgili veri endişeleri olan şirketlere hitap eder. Gerçekten de, bazı Reddit tartışmaları Claude’u Slack veya Notion gibi araçlar bağlamında, bir asistan olarak entegre edildiği yerlerde bahseder. Bu entegrasyonları kullanan profesyoneller Claude’un motor olduğunu fark etmeyebilir, ancak fark ettiklerinde yazı stilini ve uzun kurumsal belgeleri sindirme yeteneğini olumlu karşılaştırırlar. Örneğin, bir ekip uzun bir üç aylık raporu Claude’a besleyebilir ve makul bir özet alabilir – ChatGPT’nin daha küçük bağlamının zorlanacağı bir şey. Bununla birlikte, iş kullanıcıları belirli ekosistem özelliklerinin eksikliğini de fark eder; örneğin, OpenAI API’lerinde sistem mesajı kontrolü, işlev çağrısı vb. sunar, Anthropic ise daha sınırlı destek sunar. Bir iş çözümü üzerinde çalışan bir geliştirici, Claude’un konuşmalarda daha yönlendirilebilir olduğunu, ChatGPT’nin ise daha katı olduğunu… [ama] ChatGPT’nin çok yardımcı olabilecek web erişimi var diye belirtti. İma edilen, bir iş kullanıcısının ihtiyaç duyabileceği araştırma veya veri arama görevleri için (rekabetçi istihbarat gibi), ChatGPT’nin doğrudan bilgi çekebileceği, Claude’un ise ayrı bir adım gerektireceğidir. Genel olarak, iş kullanıcıları Claude’u çok yetkin bir AI olarak görüyor – bazı durumlarda dahili analitik görevler için daha iyi – ancak henüz entegrasyon açısından o kadar zengin değil. Maliyet bir diğer faktördür: Claude’un API fiyatlandırması ve koşulları OpenAI’ninki kadar kamuya açık değil ve bazı Reddit’teki girişimler Claude’un fiyatlandırması veya kararlılığı hakkında belirsizlik dile getirdi. Özetle, profesyoneller Claude’un yeteneklerine saygı duyuyor (özellikle yüksek düzeyde talimatları takip etme ve büyük girdileri özetleme konusundaki güvenilirliği), ancak onu daha yerleşik ChatGPT’ye tamamen taahhüt etmeden önce entegrasyon, destek ve küresel kullanılabilirlik açısından nasıl geliştiğini izliyorlar.

Google Gemini (Bard)​

Yaygın Sıkıntı Noktaları ve Sınırlamalar​

• Yanlış veya “aptal” yanıtlar: Google, Gemini destekli Bard yükseltmesini başlattığında Reddit’te bir geri bildirim seli ortaya çıktı, çoğu olumsuzdu. Kullanıcılar, Gemini’nin temel Soru-Cevap’ta ChatGPT’ye kıyasla yetersiz performans gösterdiğinden şikayet etti. “Google Gemini Hakkında %100 Dürüst Görüş” başlıklı bir değerlendirme, “Kırık, yanlış bir LLM sohbet botu” olarak belirtti. Başka bir hayal kırıklığına uğramış kullanıcı sordu: “Gemini hala nasıl bu kadar kötü? Gemini’den bir şey istediğimde ya yanlış cevaplar veriyor ya da eksik cevaplar veriyor, bu çok saçma”. Yan yana ChatGPT-4 ile karşılaştırdılar ve ChatGPT’nin “mükemmel, doğru, verimli cevabı tek seferde verdiğini”, oysa Gemini’nin dolambaçlı olduğunu ve doğru bilgiyi çıkarmak için çok fazla isteme ihtiyaç duyduğunu buldular. Özünde, erken kullanıcılar, Gemini’nin sık sık halüsinasyon gördüğünü veya soruların özünü kaçırdığını, doğru bilgiyi çıkarmak için aşırı istem çabası gerektirdiğini hissetti. Bu kalite tutarsızlığı, Gemini etrafındaki heyecan göz önüne alındığında büyük bir hayal kırıklığıydı.

• Aşırı laf kalabalığı ve dolgu: Birçok kullanıcı, Gemini’nin (yeni Bard formunda) genellikle uzun ve dolambaçlı yanıtlar ürettiğini, konunun özüne inmediğini belirtti. Bir kişi, “Gevezelik etti… 3 paragraf AI çöpü… sonunda, cevabı paragraflar dolusu çöpün içinde gömülü olarak ancak bahsetti” diye tanımladı. Bu, genellikle uygun olduğunda daha özlü yanıtlar veya madde işaretleri sunan ChatGPT ile keskin bir zıtlık oluşturur. Laf kalabalığı, kullanıcıların basit bir gerçek için çok fazla metni elemek zorunda kaldıklarında bir sıkıntı noktası haline gelir. Bazıları, Google’ın onu konuşkan veya “yardımcı” olacak şekilde ayarlamış olabileceğini, ancak çok fazla açıklama olmadan aşırıya kaçtığını düşündü.

• Google’ın kendi hizmetleriyle zayıf entegrasyon: Google’ın AI asistanının satış noktalarından biri, Google ekosistemiyle (Gmail, Dokümanlar, Drive vb.) entegrasyon olmasıdır. Ancak, erken kullanıcı deneyimleri bu konuda çok hayal kırıklığı yarattı. Bir kullanıcı, “Google’ın kendi ürünleriyle entegrasyon yapamaması, bu bir ‘özellik’ olarak tanıtıldı (bunu yapabileceğini bilmiyor gibi görünüyor)” diye öfkelendi. Örneğin, insanlar Gemini’den (Bard aracılığıyla) bir Google Dokümanını özetlemesini veya bazı bilgilerle bir e-posta taslağı oluşturmasını denedi – Google’ın tanıttığı özellikler – ve bot bu verilere erişemeyeceğini yanıtladı. r/GooglePixel’de bir kullanıcı yazdı: “Her seferinde Gemini’yi Google Dokümanlarım veya Drive’ımla kullanmaya çalıştığımda, hiçbir şey yapamayacağını söylüyor. Bu entegrasyon özelliklerine sahip olmanın anlamı nedir?”. Bu, vaat edilen yeteneklerle gerçek performans arasında önemli bir boşluk olduğunu gösterir, kullanıcıları “AI asistanı”nın Google’ın kendi ekosisteminde pek yardımcı olmadığı hissine kapılır.

• Reddetmeler ve yetenek karışıklığı: Kullanıcılar ayrıca Gemini’den tuhaf reddetmeler veya çelişkilerle karşılaştı. Aynı Reddit kullanıcısı, Gemini’nin “hiçbir neden olmadan bir şeyler yapmayı reddettiğini, diğer şeyleri yapabileceğini unuttuğunu… Geçen gün internet/veri erişimi olmadığını söyledi. Ne.” dedi. Bu, Gemini’nin yapabileceği görevleri (Bard’a bağlı olan canlı bilgileri almak gibi) reddettiğini veya kendi yetenekleri hakkında yanlış beyanlarda bulunduğunu gösterir. Bu tür deneyimler, sadece daha az zeki değil, aynı zamanda daha az güvenilir veya kendinin farkında bir AI izlenimi verdi. Başka bir kullanıcının renkli yorumu: “Gemini mutlak çöp. Ellerini havaya kaldırıp ‘Ne düşünüyorlardı?’ demek istediğiniz anlardan biri.” bu hayal kırıklığını özetliyor. Özünde, Gemini’nin ürün entegrasyonu ve tutarlılık sorunları, birçok erken benimseyen için yarım yamalak hissettirdi.

• Dikkat çekici olmayan kodlama yetenekleri: Genel Soru-Cevap kadar geniş çapta tartışılmasa da, birkaç kullanıcı Gemini’yi (Bard) kodlama görevlerinde test etti ve yetersiz buldu. AI forumlarında, Gemini’nin kodlama yetenekleri genellikle GPT-4’ün ve hatta Claude’un altında derecelendirildi. Örneğin, bir kullanıcı açıkça “Claude 3.5 Sonnet, ChatGPT 4o’dan kodlama için açıkça daha iyi… Gemini bu bağlamda mutlak çöp” dedi. Konsensüs, Gemini’nin basit kod yazabileceği veya temel algoritmaları açıklayabileceği, ancak daha karmaşık sorunlarda sıkça tökezlediği veya hatalı kod ürettiği yönündeydi. Geniş bir geliştirici araç setinin eksikliği (örneğin, ChatGPT’nin Kod Yorumlayıcısı veya sağlam işlev çağrısı eşdeğeri yok) da onu programcılar için ilk tercih yapmadı. Dolayısıyla, her sıradan kullanıcı kodla ilgilenmese de, bu segment için bir sınırlamadır.

• Mobil cihaz sınırlamaları: Gemini, Google’ın Asistanı’nın bir parçası olarak Pixel telefonlarda (Bard ile markalanmış “Asistan ile Bard” olarak) piyasaya sürüldü. Bazı Pixel kullanıcıları, bunu bir sesli asistan yedeği olarak kullanmanın sorunları olduğunu belirtti. Bazen sesli istemleri doğru bir şekilde algılamadı veya eski Google Asistan’a kıyasla yanıt vermesi uzun sürdü. Ayrıca, bazı klasik Asistan özelliklerini kaybetmek için opt-in yapma gerekliliği hakkında yorumlar vardı. Bu, Gemini’nin cihazlardaki entegrasyonunun tam olarak hazır olmadığı algısını yarattı, Google ekosisteminin güç kullanıcılarına akıllı bir asistan ile işlevsel bir asistan arasında seçim yapmaları gerektiğini hissettirdi.

Sıkça Talep Edilen Özellikler veya İyileştirmeler​

• Dramatik olarak geliştirilmiş doğruluk ve akıl yürütme: Kullanıcıların Gemini için istedikleri bir numaralı iyileştirme, daha akıllı ve daha güvenilir olmasıdır. Reddit geri bildirimleri, Google’ın yanıt kalitesindeki boşluğu kapatması gerektiğini açıkça ortaya koyuyor. Kullanıcılar, Gemini’nin Google’ın geniş bilgi erişimini kullanarak gerçek, doğrudan cevaplar vermesini, dolambaçlı veya yanlış olanları değil, bekliyor. Dolayısıyla talepler (genellikle alaycı bir şekilde ifade edilenler) şu şekilde özetlenebilir: genel bilgi ve akıl yürütmede GPT-4 kadar iyi veya daha iyi yapın. Bu, takip sorularını ve karmaşık istemleri daha iyi ele almayı içerir. Özünde, Gemini’nin “beyinini düzeltin” – bu iddia edilen çok modlu eğitim avantajlarını kullanarak bariz ayrıntıları kaçırmayı bırakmasını sağlayın. Google muhtemelen bunu net bir şekilde duydu: birçok gönderi, ChatGPT’nin mükemmel olduğu ve Gemini’nin başarısız olduğu belirli cevapları karşılaştırır, bu da iyileştirme için gayri resmi hata raporları olarak hizmet eder.

• Daha iyi entegrasyon ve bağlam farkındalığı: Kullanıcılar, Gemini’nin sorunsuz bir Google ekosistemi yardımcısı olma vaadini yerine getirmesini istiyor. Bu, Gmail, Takvim, Dokümanlar, Drive vb. ile düzgün bir şekilde arayüz oluşturması anlamına gelir. Bir kullanıcı “Açtığım belgeyi özetle” veya “Patronumdan gelen son e-postaya yanıt taslağı oluştur” gibi bir şey sorduğunda, AI bunu yapmalı – ve güvenli bir şekilde yapmalı. Şu anda, talep, Google’ın bu özellikleri etkinleştirmesi ve Gemini’nin böyle bir görevin mümkün olduğunu gerçekten tanımasını sağlaması yönündedir. Bard’ın kullanıcı içeriğine bağlanabileceği (izinle) tanıtıldı, bu yüzden kullanıcılar Google’ın bu entegrasyonu “açmasını” veya düzeltmesini talep ediyor. Bu, özellikle iş kullanıcıları için kilit bir özelliktir. Ayrıca, web tarama cephesinde: Bard (Gemini) web’de arama yapabilir, ancak bazı kullanıcılar kaynakları daha net bir şekilde belirtmesini veya son dakika haberlerini daha zamanında dahil etmesini istiyor. Yani Gemini’nin bağlantılı doğasını geliştirmek sıkça talep edilen bir şeydir.

• Özlülük kontrolleri: Laf kalabalığı şikayetleri göz önüne alındığında, bazı kullanıcılar yanıt stilini değiştirecek bir özellik önerir. Örneğin, varsayılan olarak kısa, özlü bir yanıt veren bir “kısa mod”, aksi takdirde ayrıntı istenirse. Tersine, çok ayrıntılı yanıtlar isteyenler için belki bir “detaylı mod”. ChatGPT, kullanıcı istemiyle (“kısa tut”) bunu dolaylı olarak sağlar; Gemini ile, kullanıcılar ayrıntı istemediklerinde bile fazla açıkladığını hissetti. Dolayısıyla, yerleşik bir ayar veya sadece uygun olduğunda özlü yanıtlar üretmek için daha iyi bir ayar, memnuniyetle karşılanacak bir iyileştirme olurdu. Özünde, laf kalabalığı ayarını ayarlayın.

• ChatGPT ile özellik eşitliği (kodlama, eklentiler vb.): Reddit’teki güç kullanıcıları özellikleri açıkça karşılaştırır. Google’ın Gemini/Bard’ının bir kod yürütme alanı (ChatGPT’nin Kod Yorumlayıcısı’na benzer), analiz için görüntü/PDF yükleme yeteneği (Gemini çok modlu olduğundan, kullanıcılar aslında özel görüntüleri beslemek istiyor, sadece sağlananları tanımlamasını değil) gibi şeyler sunmasını talep ederler. Sıkça bahsedilen bir diğer özellik, sohbet içi hafıza – Bard’ın geçmiş etkileşimlerin bazı hafızasına sahip olmasına rağmen, kullanıcılar ChatGPT kadar önceki bağlamı referans almasını veya ChatGPT’nin sohbet geçmişi gibi kalıcı sohbet depolaması olmasını istiyorlar, böylece kaydırıp gözden geçirebilir ve yeniden ziyaret edebilirler. Özünde, Google’dan ChatGPT Plus kullanıcılarının sahip olduğu tüm yaşam kalitesi özelliklerini yakalaması isteniyor: sohbet geçmişi, eklenti ekosistemi (veya en azından güçlü üçüncü taraf entegrasyonları), kodlama yardımı vb.

• Mobil uygulama ve ses iyileştirmeleri: Birçok gündelik kullanıcı, Bard/Gemini için özel bir mobil uygulama talep etti (ChatGPT mobil uygulamasına benzer). Web arayüzüne veya sadece Pixel Asistan’a güvenmek sınırlayıcıdır. iOS/Android genelinde resmi bir uygulama, sesli giriş, konuşan yanıtlar (gerçek bir asistan hissi için) ve sıkı entegrasyon, kullanıcı deneyimini büyük ölçüde iyileştirebilir. Bununla birlikte, Pixel sahipleri, Bard ile Asistan’ın daha hızlı ve daha işlevsel olmasını istiyor – temelde, eski Google Asistan’ın en iyisini (hızlı, kesin eylemler) Gemini’nin zekasıyla birleştirmek istiyorlar. Örneğin, “Hey Google” akıllı ev sesli komutlarına devam etme ve sadece sohbet yanıtları değil. Google, Gemini’nin ses modunu gerçekten eski asistanı özellik gerilemeleri olmadan değiştirecek şekilde iyileştirebilir.

• Şeffaflık ve kontrol: Bazı kullanıcılar Bard’ın kaynaklarına daha fazla içgörü veya stilini ince ayarlama yolu istemiştir. Örneğin, Bard’ın hangi Google sonucundan bilgi çektiğini gösterme (doğruluğu doğrulamak için) – Bing Chat’in bağlantıları belirttiği gibi. Ayrıca, Bard zaman zaman yanlış bilgi ürettiği için, kullanıcılar bunu işaretleyebilmek veya düzeltebilmek istiyor ve ideal olarak Bard’ın zamanla bu geri bildirimden öğrenmesi gerekiyor. Yanlış olduğunu belirten (“beğenmedim – bu yanlış çünkü…”) ve hızlı model iyileştirmesine yol açan kolay bir geri bildirim mekanizmasına sahip olmak, Google’ın dinlediğine dair güven aşılayacaktır. Temelde, AI’yı daha işbirlikçi bir asistan haline getirmek için özellikler, bir kara kutu yerine.

Karşılanmamış İhtiyaçlar veya Kullanıcı Segmentleri​

• Güvenilir bir kişisel asistan arayan kullanıcılar: İronik olarak, Google’ın hedeflediği grup – güçlü bir kişisel asistan isteyen insanlar – mevcut formunda Gemini tarafından en çok hizmet alamayanlardır. Yeni Bard tabanlı Asistan’ı açan erken benimseyenler bir yükseltme bekledi, ancak çoğu pratik anlamda bir düşüş hissetti. Örneğin, birisi bir sesli asistanın doğru bir şekilde trivia yanıtlamasını, hatırlatıcılar ayarlamasını, cihazları kontrol etmesini ve hesaplarından bilgi entegre etmesini istiyorsa, Gemini zorlandı. Bu, yoğun profesyoneller veya üretkenlik için asistanlara güvenen gadget meraklıları segmentini, ihtiyaçlarının karşılanmadığını hissettirdi. Bir kullanıcı, Pixel’in “Bard ile Asistan”ını “Google Asistan’ı geçerse” satın almayı düşüneceğini belirtti, bu da henüz geçmediğini ima ediyor. Dolayısıyla, bu segment hala güvenilir, gerçekten yardımcı bir AI asistanı bekliyor – Gemini gelişirse buna atlayacaklar.

• Ana dili İngilizce olmayan konuşmacılar / yerelleştirme: Google ürünleri genellikle mükemmel yerelleştirmeye sahiptir, ancak Bard/Gemini’nin lansmanda tüm dillerde eşit derecede güçlü olup olmadığı belirsizdir. Bazı uluslararası kullanıcılar, Bard’ın kendi ana dillerindeki yanıtlarının daha az akıcı veya yararlı olduğunu bildirdi, bu da onları yerel rakiplere geri itti. Gemini’nin eğitim verileri veya optimizasyonu İngilizce’yi tercih ettiyse, İngilizce olmayan kullanıcılar hizmet alamamış olabilir. ChatGPT veya yerel modellerin açıkça optimize edilmiş çok dilli yeteneklere sahip olduğu bu alanda Google geleneksel olarak mükemmel olabilir (çeviri teknolojisi göz önüne alındığında), ancak bu konuda kullanıcı geri bildirimi azdır – muhtemelen Gemini’nin bu toplulukları henüz etkilemediğini gösterir.

• Kurumsal müşteriler (şu ana kadar): Büyük kuruluşlar, güven ve yetenek boşlukları nedeniyle Bard/Gemini’yi geniş çapta benimsemedi. Kuruluşlar tutarlılık, alıntılar ve iş akışlarına entegrasyon ister (Office 365, MS Copilot aracılığıyla OpenAI’nin teknolojisiyle derinlemesine entegre edilmiştir). Google’ın eşdeğeri (Duet AI with Gemini) hala gelişiyor. Gemini/Bard, GPT-4 ile eşit veya üzerinde bir düzeyde e-posta taslakları oluşturma, slayt desteleri oluşturma veya Google Sheets’te veri analiz etme yeteneğini kanıtlayana kadar, kurumsal kullanıcılar Google’ın çözümünün ihtiyaçlarını tam olarak karşılamadığını hissedeceklerdir. r/Bard’da profesyonellerden gelen bazı gönderiler, “Bard’ı iş görevleri için denedim, ChatGPT kadar iyi değildi, bu yüzden bekleyip göreceğiz” şeklindedir. Bu, kurumsal kullanıcıların şu anda hizmet alamayan bir segment olduğunu gösteriyor – Google Workspace’e uyum sağlayan ve çıktıları sürekli doğrulama gerektirmeyen bir AI istiyorlar.

• Google ekosisteminde her şeyin bir arada olduğu çözümleri tercih eden kullanıcılar: Google’ı her şey için kullanan (arama, e-posta, belgeler) ve tüm sohbet ihtiyaçları için bir Google AI kullanmayı sevecek bir kullanıcı segmenti var – eğer bu kadar iyi olsaydı. Şu anda, bu kullanıcılar biraz hizmet alamıyor çünkü belirli şeyler için ChatGPT’yi ve diğerleri için Bard’ı kullanıyorlar. Yanlış yanıt kalitesi nedeniyle ChatGPT’ye güveniyor olabilirler, ancak Bard’ı tarama veya entegrasyon girişimleri için kullanıyor olabilirler. Bu bölünmüş deneyim ideal değildir. Bu tür kullanıcılar gerçekten sadece bir uygulama/asistan içinde kalmak istiyorlar. Gemini gelişirse, etrafında toplanacaklar, ancak o zamana kadar “hepsine hükmedecek bir asistan” kullanım durumları karşılanmıyor.

• Google Cloud’daki geliştiriciler/veri bilimcileri: Google, geliştiriciler için Gemini modellerini Vertex AI platformu aracılığıyla yayınladı. Ancak, erken raporlar ve ölçütler, Gemini’nin (özellikle mevcut “Gemini Pro” modeli) GPT-4’ü yenmediğini öne sürdü. AI hizmetleri için Google Cloud’u tercih eden geliştiriciler, bu nedenle model kalitesi tarafından biraz hizmet alamıyor – ya biraz daha düşük bir modeli kabul etmeleri ya da OpenAI’nin API’sini ayrı olarak entegre etmeleri gerekiyor. Bu kurumsal geliştirici segmenti, her şeyi tek bir yığında tutabilmek için güçlü bir Google modeline aç. Gemini’nin performansı bazı alanlarda açıkça üstün olana veya fiyatlandırma cazip bir neden sunana kadar, bu grubun ihtiyaçlarını rekabetçi terimlerle tam olarak karşılamıyor.

Kullanıcı Türüne Göre Algı Farklılıkları​

• Geliştiriciler/Teknoloji Meraklıları: Teknoloji meraklıları, Google olduğu için Gemini’ye yüksek beklentilerle yaklaştı. Elleriyle test ettikten sonra algıları hızla bozuldu. Reddit’teki birçok geliştirici, Gemini’yi zorlu sorular veya favori zorlu sorularıyla test etti ve geride kaldığını buldu. Bir programcı açıkça, “Gemini, Llama 3.0’ın eskiden olduğu gibi mutlak çöp” diyerek, onu bazı açık modellerin bile altında sıraladığını belirtti. Geliştiriciler, mantık hatalarına ve laf kalabalığına özellikle duyarlıdır. Bu yüzden Gemini, uzun ama yanlış cevaplar verdiğinde, hızla güvenilirliğini kaybetti. Öte yandan, geliştiriciler Google’ın potansiyelini tanır; bazıları “daha fazla ince ayarla, Gemini daha iyi olacak” umudunu taşır ve güncellemelerden sonra periyodik olarak yeniden test eder. Şu anda, çoğu geliştirici, neredeyse tüm ciddi görevlerde GPT-4’ten daha düşük olarak algılar (kodlama, karmaşık problem çözme). Belirli şeyleri takdir ederler: örneğin, Gemini, bir eklentiye ihtiyaç duymadan gerçek zamanlı bilgiye (Google araması aracılığıyla) erişebilir, bu da güncel sorgular için yararlıdır. Bir geliştirici, Bard’ı “X hakkında en son makaleleri ara ve özetle” gibi bir şey için kullanabilir, burada web verilerini alıntılayabilir. Ancak, kendi kendine mantık yürütme için diğer modellere yönelirler. Özetle, teknoloji meraklıları Gemini’yi umut verici bir çalışma olarak görüyor, ancak şu anda bir nesil geride hissediyor. Tam güvenlerini kazanmadı ve genellikle Google’ı iyileştirmeye teşvik etmek için hatalarını vurgulayan yan yana karşılaştırmalar yayınlıyorlar.

• Gündelik/Günlük Kullanıcılar: Gündelik kullanıcılar, telefonlarında veya web üzerinden yeni Bard’a erişim kazananlar, karışık duygular yaşadı. Birçok gündelik kullanıcı başlangıçta Bard’a (Gemini) ücretsiz ve bir Google hesabıyla erişimin kolay olması nedeniyle yaklaştı, GPT-4 ise ücretliydi. Bazı gündelik kullanıcılar aslında basit kullanımlar için iyi deneyimler bildirir: örneğin, r/Bard’da bir Reddit kullanıcısı, Gemini’nin onlara yasal belgeleri gözden geçirme, metin yazarlığı ve hatta bir fotoğraftan kıyafet bedenlerini tanımlama gibi şeylerde yardımcı olduğunu belirten olumlu bir inceleme verdi. “Gemini, sorularımı yanıtlamak için değerli bir kaynak oldu… güncel bilgi… ücretli sürüme o kadar alıştım ki ücretsiz sürümün nasıl performans gösterdiğini hatırlayamıyorum.” – bu, en azından bazı Bard Advanced’e zaman (ve para) yatıran gündelik kullanıcıların günlük yaşamda faydalı bulduğunu gösteriyor. Bu kullanıcılar, pratik, günlük yardım için kullanma eğilimindedir ve modeli sınırlarına kadar zorlamayabilirler. Ancak, birçok diğer gündelik kullanıcı (özellikle ChatGPT’yi de denemiş olanlar) hayal kırıklığına uğradı. Seyahat tavsiyesi, trivia veya bir görevde yardım isteyen sıradan insanlar, Bard’ın yanıtlarını daha az net veya yararlı buldu. Buradaki algı bölünmüş: marka sadık Google kullanıcıları vs. zaten ChatGPT tarafından şımartılmış olanlar. İlk grup, ChatGPT’yi fazla kullanmadılarsa, bazen Bard/Gemini’yi ihtiyaçları için “oldukça iyi” bulur ve arama ile entegre olduğunu ve ücretsiz olduğunu takdir eder. İkinci grup neredeyse her zaman karşılaştırır ve Gemini’yi yetersiz bulur. “Bard’ı neden kullanayım ki ChatGPT %90 daha iyi?” diyebilirler. Yani, gündelik kullanıcı algısı gerçekten önceki referans çerçevesine bağlıdır. AI asistanlarına yeni olanlar, Gemini’yi yardımcı bir yenilik olarak değerlendirebilir; rekabetle deneyimli olanlar ise “hala bu kadar kötü” olduğunu ve gelişmesi gerektiğini düşünür.

• İş/Profesyonel Kullanıcılar: Birçok profesyonel, Google Workspace entegrasyonu (Duet AI) ile piyasaya sürüldüğünde Bard’ı denedi. Bu grubun algısı temkinli bir şüpheciliktir. Bir yandan, Google’ın veri gizliliği ve entegrasyon (örneğin, AI aracılığıyla Dokümanları düzenleme, Takvim davetlerinden toplantı özetleri çıkarma vb.) vaatlerine güvenirler. Öte yandan, erken testler genellikle Gemini’nin gerçek hatalar yaptığını veya genel çıktılar sağladığını gösterdi, bu da iş kullanımı için güven verici değildir. Örneğin, bir profesyonel Bard’dan bir müşteri raporu taslağı oluşturmasını isteyebilir – Bard yanlış veri eklerse veya zayıf içgörüler sağlarsa, bu daha fazla zahmet olabilir. Bu nedenle, profesyonel kullanıcılar Bard’ı kritik olmayan görevlerde pilot olarak kullanma eğilimindedir, ancak önemli çıktılar için hala GPT-4 veya Claude’a güvenirler. Bard’ın “prime time” için hazır olmadığı algısı da var: birçok kişi Bard’ı “henüz hazır değil” olarak gördü ve beklemeye karar verdi. Bazı olumlu algılar, gerçek zamanlı veri sorguları gibi alanlarda vardır – örneğin, Reddit’te bir finans analisti, Bard’ın Google araması sayesinde son piyasa bilgilerini çekebileceğini, ChatGPT’nin ise eklentiler etkinleştirilmedikçe yapamayacağını belirtti. Dolayısıyla, güncel verilerin anahtar olduğu alanlarda, birkaç profesyonel bir avantaj gördü. Bir diğer nüans: Google ekosisteminde olan insanlar (örneğin, yalnızca Google Workspace kullanan şirketler) sadece Bard/Gemini’nin çevrelerine uyduğu için biraz daha olumlu bir görüşe sahip. Onun gelişmesini umuyorlar, tamamen farklı bir ekosisteme geçmek yerine. Özetle, iş kullanıcıları Gemini’yi potansiyel olarak çok faydalı olarak görüyor (Google’ın veri ve araç entegrasyonu göz önüne alındığında), ancak 2025 başı itibarıyla tam güven kazanmadı. “Henüz orada olmayan yeni yarışmacı” olarak algılanıyor – izlemeye değer, ancak henüz görevler için tercih edilen bir çözüm değil. Google’ın itibarı bu kalabalıktan biraz sabır satın alıyor, ancak sonsuz değil; eğer Gemini belirgin şekilde iyileşmezse, profesyoneller onu geniş çapta benimsemeyebilir, diğer çözümlerle kalabilirler.

Açık Kaynak LLM'ler (ör. LLaMA tabanlı Modeller)​

Yaygın Sıkıntı Noktaları ve Sınırlamalar​

• Donanım ve kurulum gereksinimleri: Bulut sohbet botlarının aksine, açık kaynak LLM’ler genellikle kullanıcıların bunları yerel donanımda veya bir sunucuda çalıştırmasını gerektirir. Bu hemen bir sıkıntı noktası sunar: birçok model (örneğin, 70 milyar parametreli bir LLaMA modeli) sorunsuz çalışmak için çok fazla VRAM’e sahip güçlü bir GPU gerektirir. Bir Reddit kullanıcısının özlü bir şekilde belirttiği gibi, “Çoğu tüketici donanımında yerel LLM’ler, herhangi bir karmaşık geliştirme için gereken hassasiyete sahip olmayacak.” Ortalama bir kişi için sadece 8GB veya 16GB GPU (veya sadece bir CPU) ile yüksek kaliteli bir modeli çalıştırmak yavaş veya tamamen imkansız olabilir. Kullanıcılar, sığacak daha küçük modellere başvurabilir, ancak bunlar genellikle daha düşük kaliteli çıktı verir (“daha aptal” yanıtlar). Kurulumun karmaşıklığı başka bir sorundur – model ağırlıklarını yüklemek, Oobabooga veya LangChain gibi ortamları ayarlamak, tokenizasyon kitaplıklarını yönetmek vb. geliştirici olmayanlar için göz korkutucu olabilir. Teknik olarak yetenekli kullanıcılar bile yeni model sürümlerini, GPU sürücü tuhaflıklarını vb. takip etmenin zahmetli olduğunu belirtir. “Ciddi anlamda, yerel LLM’leri nasıl kullanıyorsunuz?” başlıklı bir başlıkta, birçok modelin “ya düşük performans gösterdiğini ya da donanımımda sorunsuz çalışmadığını” paylaşan ve pratik tavsiyeler isteyen insanlar vardı.

• En son kapalı modellere göre düşük performans: Açık kaynak modelleri hızlı ilerleme kaydetti, ancak 2025 itibarıyla birçok kullanıcı, hala en iyi özel modellerin (GPT-4, Claude) karmaşık akıl yürütme, kodlama ve gerçek doğruluğunda geride kaldığını belirtiyor. Canlı bir örnek: r/LocalLLaMA’da bir kullanıcı, kendi ana dilinde çıktıları karşılaştırdı ve “Denediğim diğer tüm modeller başarısız… Yakın bile değiller [GPT-4’e]. ChatGPT 4 yazmada kesinlikle harika” dedi. Bu duygu yaygın olarak yankılanır: daha küçük açık modeller (ince ayarlı 13B veya 7B gibi) boyutlarına göre etkileyici olabilir, ancak derin anlayış veya çok adımlı mantık gerektiren görevlerde zorlanırlar. Daha büyük açık modeller (65B, 70B) GPT-3.5 seviyesine yaklaşsa bile, GPT-4’ün ele aldığı türden zorlu sorunlarda tökezleyebilirler. Kullanıcılar, özellikle niş bilgi veya istemler eğitim dağıtımından biraz saptığında açık modellerde daha fazla halüsinasyon ve hata gözlemler. Yani, ham yetenek boşluğu bir sıkıntı noktasıdır – yerel modelleri kullanırken beklentileri düşürmek gerekir, bu da ChatGPT’nin güvenilirliğine alışkın olanlar için sinir bozucu olabilir.

• Sınırlı bağlam uzunluğu: Çoğu açık kaynak LLM geleneksel olarak daha küçük bağlam pencerelerine sahiptir (2048 token, belki 4k token) ChatGPT veya Claude’un sunduğu şeylere kıyasla. Bazı yeni ince ayarlar ve mimariler bunu genişletiyor (örneğin, LLaMA-2’nin 8K veya 16K token sürümleri var ve MPT-7B gibi araştırmalar 16K bağlamı vardı). Ancak, çok uzun bağlam açık modellerinin pratik kullanımı hala erken aşamalardadır. Bu, yerel model kullanıcılarının benzer hafıza sorunlarıyla karşılaştığı anlamına gelir – model, harici hafıza şemaları (geri alma için vektör veritabanları gibi) uygulamazlarsa konuşmanın veya metnin önceki bölümlerini unutur. Reddit tartışmalarında, kullanıcılar sık sık sınırlar içinde kalmak için geçmişi manuel olarak özetlemek veya kesmek zorunda kaldıklarını belirtir, bu da zahmetlidir. Bu, özellikle özel modellerin bağlam uzunluklarını daha da ileriye taşıdığı bir sınırlamadır (Claude’un 100k’si gibi).

• Bazı modellerde ince ayarlı talimat izleme eksikliği: Birçok açık model talimat ayarlıdır (Alpaca, LLaMA-2-Chat vb.), ancak hepsi ChatGPT kadar titizlikle RLHF eğitilmemiştir. Bu, yerel modellerin bazen

AI düzenlemesinde beklenmedik bir değişim yaşanıyor: Sadece teknoloji devleri değil, geleneksel şirketler de Avrupa'nın AI gizlilik tartışmasının merkezinde yer alıyor. Başlıklar genellikle Meta ve Google gibi şirketlere odaklansa da, asıl dikkat çekici olan, ana akım küresel şirketlerin AI dağıtımı ve veri gizliliği karmaşık manzarasında nasıl yol aldıklarıdır.

AI Düzenlemesinde Yeni Normal​

İrlanda Veri Koruma Komisyonu (DPC), Avrupa'nın en etkili AI gizlilik düzenleyicisi olarak ortaya çıktı ve AB'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) aracılığıyla olağanüstü güç kullanıyor. Avrupa genel merkezleri Dublin'de bulunan büyük teknoloji şirketlerinin çoğu için ana denetleyici otorite olarak, DPC'nin kararları küresel teknoloji manzarasında yankılanıyor. GDPR'nin tek durak mekanizması altında, DPC'nin veri koruma konusundaki kararları, şirketlerin 27 AB üye devletinin tamamındaki operasyonlarını etkili bir şekilde bağlayabilir. Küresel yıllık gelirin %4'üne veya 20 milyon €'ya kadar (hangisi daha yüksekse) varan cezalarla, DPC'nin AI dağıtımlarına yönelik yoğun denetimi sadece başka bir düzenleyici engel değil – küresel şirketlerin AI geliştirmeye yaklaşımını yeniden şekillendiriyor. Bu inceleme, geleneksel veri korumanın ötesine geçerek yeni bir alana uzanıyor: şirketlerin AI modellerini nasıl eğittikleri ve dağıttıkları, özellikle de kullanıcı verilerini makine öğrenimi için yeniden kullanırken.

Bu durumu özellikle ilginç kılan şey, bu şirketlerin çoğunun geleneksel teknoloji oyuncuları olmaması. Operasyonlarını ve müşteri deneyimlerini iyileştirmek için AI kullanan yerleşik şirketlerdir – müşteri hizmetlerinden ürün önerilerine kadar. İşte tam da bu yüzden hikayeleri önemlidir: her şirketin bir AI şirketi olacağı geleceği temsil ediyorlar.

Meta Etkisi​

Buraya nasıl geldiğimizi anlamak için Meta'nın son düzenleyici zorluklarına bakmamız gerekiyor. Meta, AI modellerini eğitmek için halka açık Facebook ve Instagram gönderilerini kullandıklarını duyurduğunda, bir zincirleme reaksiyon başlattı. DPC'nin tepkisi hızlı ve sert oldu, Meta'nın Avrupa verileri üzerinde AI modelleri eğitmesini etkili bir şekilde engelledi. Brezilya hızla aynı yolu izledi.

Bu sadece Meta ile ilgili değildi. Yeni bir emsal oluşturdu: Müşteri verilerini AI eğitimi için kullanan herhangi bir şirket, hatta halka açık veriler bile, dikkatli adımlar atmalıdır. "Hızlı hareket et ve şeyleri kır" günleri, en azından AI ve kullanıcı verileri söz konusu olduğunda, sona erdi.

Yeni Kurumsal AI Oyun Kitabı​

Küresel şirketlerin nasıl yanıt verdiği konusunda özellikle aydınlatıcı olan şey, sorumlu AI geliştirme için ortaya çıkan çerçeveleridir:

1. Düzenleyicileri Önceden Bilgilendirme: Şirketler artık önemli AI özelliklerini dağıtmadan önce düzenleyicilerle proaktif olarak etkileşime giriyor. Bu, geliştirmeyi yavaşlatabilir, ancak sürdürülebilir bir yol oluşturur.

2. Kullanıcı Kontrolleri: Kullanıcıların verilerinin AI eğitiminde nasıl kullanılacağı üzerinde kontrol sahibi olmalarını sağlayan sağlam vazgeçme mekanizmalarının uygulanması.

3. Kimliksizleştirme ve Gizlilik Koruma: Farklılaştırılmış gizlilik ve sofistike kimliksizleştirme teknikleri gibi teknik çözümler, kullanıcı verilerini korurken AI yeniliğini mümkün kılmak için kullanılıyor.

4. Dokümantasyon ve Gerekçelendirme: Geliştirme sürecinin standart parçaları haline gelen kapsamlı dokümantasyon ve etki değerlendirmeleri, hesap verebilirlik ve şeffaflık yaratıyor.

İleriye Giden Yol​

Beni iyimser yapan şey şu: sorumlu AI geliştirme için pratik bir çerçevenin ortaya çıktığını görüyoruz. Evet, yeni kısıtlamalar ve süreçler var. Ancak bu koruyucu önlemler yeniliği durdurmuyor – onu daha sürdürülebilir bir yöne yönlendiriyor.

Bunu doğru yapan şirketler önemli bir rekabet avantajına sahip olacaklar. Kullanıcılar ve düzenleyicilerle güven inşa edecekler, uzun vadede AI özelliklerinin daha hızlı dağıtımını sağlayacaklar. Erken benimseyenlerin deneyimleri, yoğun düzenleyici inceleme altında bile, gizlilik endişelerine saygı gösterirken AI ile yenilik yapmaya devam etmenin mümkün olduğunu gösteriyor.

Bunun Gelecek İçin Anlamı​

Etkileri teknoloji sektörünün çok ötesine uzanıyor. AI yaygınlaştıkça, her şirket bu sorunlarla başa çıkmak zorunda kalacak. Başarılı olacak şirketler:

• AI geliştirmelerine ilk günden itibaren gizlilik hususlarını dahil edenler
• Veri koruma için teknik çözümlere yatırım yapanlar
• Kullanıcı kontrolü ve veri kullanımı için şeffaf süreçler oluşturanlar
• Düzenleyicilerle açık diyalog sürdürenler

Daha Büyük Resim​

Burada olanlar sadece uyum veya düzenleme ile ilgili değil. İnsanların güvenebileceği AI sistemleri inşa etmekle ilgili. Ve bu, AI teknolojisinin uzun vadeli başarısı için hayati öneme sahip.

Gizlilik düzenlemelerini engel değil de tasarım kısıtlaması olarak gören şirketler, bu yeni dönemde başarılı olacaklar. Daha iyi ürünler inşa edecekler, daha fazla güven kazanacaklar ve nihayetinde daha fazla değer yaratacaklar.

Gizlilik düzenlemelerinin AI yeniliğini engelleyeceğinden endişe duyanlar için, erken kanıtlar aksini gösteriyor. Doğru yaklaşımla, hem güçlü AI sistemlerine hem de güçlü gizlilik korumalarına sahip olabileceğimizi gösteriyor. Bu sadece iyi etik değil – iyi iş.

Teknoloji geliştikçe, yapay zeka (AI) ve Web3 kadar dönüştürücü ve birbirine bağlı az trend vardır. Son yıllarda, hem endüstri devleri hem de girişimler, bu teknolojileri sadece finansal ve yönetim modellerini değil, aynı zamanda yaratıcı üretim manzarasını da yeniden şekillendirmek için harmanlamaya çalıştı. AI ve Web3 entegrasyonunun özünde, operasyonel verimlilik, artan güvenlik ve yaratıcılar ve kullanıcıların eline gücü geri veren yeni iş modelleri vaat eden bir statüko meydan okuması yatmaktadır. Bu rapor, mevcut pazar entegrasyonlarını parçalara ayırır, önemli vaka çalışmalarını inceler ve bu birleşmenin hem fırsatlarını hem de zorluklarını tartışır. Boyunca, akıllı, başarılı karar vericiler ve yenilikçi yaratıcılarla yankı uyandıracak ileriye dönük, veri odaklı, ancak eleştirel bir bakış açısını koruyoruz.

Giriş​

Dijital çağ sürekli yeniden icatla tanımlanır. Merkeziyetsiz ağların (Web3) doğuşu ve yapay zekanın hızlı ivmesi ile teknolojiyle etkileşim şeklimiz kökten yeniden icat ediliyor. Web3'ün kullanıcı kontrolü ve blockchain destekli güven vaadi, şimdi AI'nın analitik yetenekleri ve otomasyon yetenekleriyle benzersiz bir şekilde tamamlanıyor. Bu ittifak sadece teknolojik değil—finans ve tüketici hizmetlerinden sanata ve sürükleyici dijital deneyimlere kadar endüstrileri yeniden tanımlayan kültürel ve ekonomik bir dönüşüm.

Cuckoo Network'te, görevimiz merkeziyetsiz AI araçlarıyla yaratıcı devrimi beslemek olduğunda, bu entegrasyon, yapımcılar ve yaratıcılar için canlı bir ekosistemin kapılarını açıyor. Yaratıcılığın sanat, kod ve akıllı otomasyonun bir birleşimi haline geldiği çevresel bir kaymaya tanık oluyoruz—herkesin merkeziyetsiz AI'nın manyetik gücünden yararlanabileceği bir geleceğin yolunu açıyor. Bu ortamda, AI destekli sanat üretimi ve merkeziyetsiz hesaplama kaynakları gibi yenilikler sadece verimliliği artırmakla kalmıyor; dijital kültürün dokusunu yeniden şekillendiriyorlar.

AI ve Web3'ün Kesişimi: İşbirlikçi Girişimler ve Pazar İvmesi​

Anahtar Girişimler ve Stratejik Ortaklıklar​

Son gelişmeler, disiplinler arası işbirliklerinin hızlanan bir trendini vurguluyor:

• Deutsche Telekom ve Fetch.ai Vakfı Ortaklığı: Legacy telekomlar ve yeni nesil teknoloji girişimleri arasındaki birleşmenin sembolik bir hareketi olarak, Deutsche Telekom'un yan kuruluşu MMS, 2024'ün başlarında Fetch.ai Vakfı ile ortaklık kurdu. AI destekli otonom ajanları merkeziyetsiz bir ağda doğrulayıcılar olarak dağıtarak, merkeziyetsiz hizmet verimliliğini, güvenliğini ve ölçeklenebilirliğini artırmayı hedeflediler. Bu girişim, AI ile blockchain'i harmanlamanın merkeziyetsiz ağlarda operasyonel parametreleri ve kullanıcı güvenini artırabileceğine dair pazara net bir sinyal gönderiyor. Daha fazla bilgi edinin

• Petoshi ve EMC Protokolü İşbirliği: Benzer şekilde, 'tap to earn' platformu Petoshi, EMC Protokolü ile güçlerini birleştirdi. İşbirlikleri, geliştiricilerin AI tabanlı merkeziyetsiz uygulamalar (dApps) ile bunları verimli bir şekilde çalıştırmak için gereken genellikle zorlu hesaplama gücü arasındaki boşluğu kapatmalarına odaklanıyor. Hızla genişleyen dApp ekosisteminde ölçeklenebilirlik zorluklarına bir çözüm olarak ortaya çıkan bu ortaklık, performansın AI tarafından desteklendiğinde yaratıcı ve ticari girişimleri önemli ölçüde artırabileceğini vurguluyor. Entegrasyonu keşfedin

• Endüstri Diyalogları: Ethereum kurucu ortağı Joseph Lubin gibi endüstri liderleri, Axios BFD New York 2024 gibi büyük etkinliklerde AI ve Web3'ün tamamlayıcı rollerini vurguladılar. Bu tartışmalar, AI'nın kişiselleştirilmiş içerik ve akıllı analiz yoluyla etkileşimi artırabileceği, Web3'ün ise bu yeniliklerin gelişmesi için güvenli, kullanıcı tarafından yönetilen bir alan sunduğu fikrini sağlamlaştırdı. Etkinlik özetini görün

Girişim Sermayesi ve Yatırım Trendleri​

Yatırım trendleri bu birleşmeyi daha da aydınlatıyor:

• AI Yatırımlarında Artış: 2023 yılında, AI girişimleri önemli bir destek aldı—ABD girişim sermayesi fonlamasında %30'luk bir artış sağladı. Özellikle, OpenAI ve Elon Musk'ın xAI gibi şirketler için büyük fonlama turları, yatırımcıların AI'nın yıkıcı potansiyeline olan güvenini vurguladı. Büyük teknoloji şirketlerinin 2024 ve sonrasında AI ile ilgili girişimlerde 200 milyar doları aşan sermaye harcamalarını zorlayacakları tahmin ediliyor. Reuters

• Web3 Fonlama Dinamikleri: Buna karşılık, Web3 sektörü, 2023'ün ilk çeyreğinde %79'luk bir düşüşle geçici bir durgunluk yaşadı—bu düşüş, uzun vadeli bir düşüşten ziyade bir yeniden kalibrasyon olarak görülüyor. Buna rağmen, 2023'te toplam fonlama 9.043 milyar dolara ulaştı ve önemli miktarda sermaye, kurumsal altyapı ve kullanıcı güvenliğine yönlendirildi. Bitcoin'in %160 yıllık kazanç dahil olmak üzere sağlam performansı, blockchain alanındaki pazar dayanıklılığını daha da örnekliyor. RootData

Bu trendler, momentumun yalnızca mevcut verimlilikleri ele almakla kalmayıp, tamamen yeni gelir akışlarını ve yaratıcı potansiyelleri de açığa çıkaran merkeziyetsiz çerçeveler içinde AI entegrasyonuna doğru kaydığı bir teknoloji ekosisteminin resmini çiziyor.

AI ve Web3'ün Birleşmesinin Faydaları​

Artan Güvenlik ve Merkeziyetsiz Veri Yönetimi​

AI ile Web3'ün entegrasyonunun en çekici faydalarından biri, güvenlik ve veri bütünlüğü üzerindeki derin etkisidir. AI algoritmaları—merkeziyetsiz ağlara gömüldüğünde—blockchain işlemlerini izleyebilir ve analiz edebilir, dolandırıcılık faaliyetlerini gerçek zamanlı olarak tespit edip önleyebilir. Anomali tespiti, doğal dil işleme (NLP) ve davranış analizi gibi teknikler, düzensizlikleri belirlemek için kullanılır ve hem kullanıcıların hem de altyapının güvenli kalmasını sağlar. Örneğin, AI'nın yeniden giriş saldırıları ve bağlam manipülasyonu gibi savunmasızlıklara karşı akıllı sözleşmeleri koruma rolü, dijital varlıkları korumada paha biçilmez olduğunu kanıtlamıştır.

Ayrıca, merkeziyetsiz sistemler şeffaflıkla gelişir. Web3'ün değişmez defterleri, AI kararları için denetlenebilir bir iz sağlar ve birçok algoritmanın 'kara kutu' doğasını etkili bir şekilde gizemden arındırır. Bu sinerji, güvenin kritik bir para birimi olduğu yaratıcı ve finansal uygulamalarda özellikle önemlidir. AI destekli güvenlik hakkında daha fazla bilgi edinin

Operasyonel Verimlilik ve Ölçeklenebilirlik Devrimi​

AI sadece bir güvenlik aracı değil—aynı zamanda operasyonel verimlilik için güçlü bir motor. Merkeziyetsiz ağlarda, AI ajanları, iş yüklerinin dengelenmesini ve enerji tüketiminin en aza indirilmesini sağlayarak hesaplama kaynaklarının tahsisini optimize edebilir. Örneğin, işlem doğrulama için en uygun düğümleri tahmin ederek, AI algoritmaları blockchain altyapılarının ölçeklenebilirliğini artırır. Bu verimlilik, sadece daha düşük operasyonel maliyetlere yol açmakla kalmaz, aynı zamanda blockchain ortamlarında daha sürdürülebilir uygulamaların yolunu açar.

Ayrıca, platformlar dağıtılmış hesaplama gücünden yararlanmaya çalışırken, Petoshi ve EMC Protokolü arasındaki ortaklık gibi işbirlikleri, AI'nın merkeziyetsiz uygulamaların hesaplama kaynaklarına erişimini nasıl kolaylaştırabileceğini gösterir. Bu yetenek, hızlı ölçeklenme ve kullanıcı benimsemesi arttıkça hizmet kalitesini korumada kritik öneme sahiptir—geliştiriciler ve sağlam dApp'ler oluşturmak isteyen işletmeler için önemli bir faktör.

Dönüştürücü Yaratıcı Uygulamalar: Sanat, Oyun ve İçerik Otomasyonunda Vaka Çalışmaları​

Belki de en heyecan verici sınır, AI ve Web3 birleşiminin yaratıcı endüstriler üzerindeki dönüştürücü etkisidir. Birkaç vaka çalışmasını inceleyelim:

1. Sanat ve NFT'ler: Art AI'nın "Eponym" gibi platformlar, dijital sanat dünyasını kasıp kavurdu. Başlangıçta bir e-ticaret çözümü olarak başlatılan Eponym, sanatçıların ve koleksiyonerlerin AI tarafından üretilen sanat eserlerini Ethereum blockchain'inde değiştirilemez tokenlar (NFT'ler) olarak basmalarına olanak tanıyarak bir Web3 modeline dönüştü. Sadece 10 saat içinde, platform 3 milyon dolar gelir elde etti ve ikincil piyasa hacminde 16 milyon dolardan fazla bir artış sağladı. Bu atılım, AI tarafından üretilen sanatın finansal uygulanabilirliğini göstermenin yanı sıra, sanat pazarını merkeziyetsizleştirerek yaratıcı ifadeyi demokratikleştiriyor. Vaka çalışmasını okuyun

2. İçerik Otomasyonu: Önde gelen bir geliştirici platformu olan Thirdweb, içerik üretimini ölçeklendirmede AI'nın faydasını gösterdi. YouTube videolarını SEO optimize edilmiş kılavuzlara dönüştürmek, müşteri geri bildirimlerinden vaka çalışmaları oluşturmak ve ilgi çekici bültenler üretmek için AI'yı entegre ederek, Thirdweb içerik çıktısını ve SEO performansını on kat artırdı. Bu model, dijital varlıklarını orantılı olarak manuel çabayı artırmadan genişletmek isteyen yaratıcı profesyoneller için özellikle yankı uyandırıyor. Etkisini keşfedin

3. Oyun: Oyun alanında, merkeziyetsizlik ve AI, sürükleyici, sürekli gelişen sanal dünyalar yaratıyor. Bir Web3 oyunu, karakterlerden geniş ortamlara kadar yeni oyun içi içerik oluşturmak için Otomatik Çok Ajanlı AI Sistemini entegre etti. Bu yaklaşım, oyun deneyimini artırmakla kalmaz, aynı zamanda oyunun zamanla organik olarak gelişmesini sağlayarak sürekli insan gelişimine olan bağımlılığı azaltır. Entegrasyonu eylemde görün

4. Veri Değişimi ve Tahmin Pazarları: Geleneksel yaratıcı uygulamaların ötesinde, Ocean Protocol gibi veri merkezli platformlar, AI'yı paylaşılan tedarik zinciri verilerini analiz etmek, operasyonları optimize etmek ve endüstriler genelinde stratejik kararları bilgilendirmek için kullanır. Benzer şekilde, Augur gibi tahmin pazarları, çeşitli kaynaklardan gelen verileri sağlam bir şekilde analiz etmek için AI'yı kullanarak olay sonuçlarının doğruluğunu artırır—bu da merkeziyetsiz finansal sistemlerde güveni artırır. Daha fazla örnek keşfedin

Bu vaka çalışmaları, merkeziyetsiz AI'nın ölçeklenebilirliğinin ve yenilikçi potansiyelinin tek bir sektörle sınırlı olmadığını, yaratıcı, finansal ve tüketici manzaralarında dalgalanma etkileri yarattığını somut kanıtlar olarak hizmet eder.

Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler​

AI ve Web3 entegrasyonunun vaatleri büyük olsa da, dikkatli değerlendirmeyi gerektiren birkaç zorluk vardır:

Veri Gizliliği ve Düzenleyici Karmaşıklıklar​

Web3, veri sahipliği ve şeffaflığa verdiği önemle övülür. Ancak, AI'nın başarısı, büyük miktarda veriye erişime bağlıdır—bu gereklilik, gizliliği koruyan blockchain protokolleriyle çelişebilir. Bu gerilim, gelişen küresel düzenleyici çerçevelerle daha da karmaşık hale gelir. Hükümetler, yeniliği tüketici korumasıyla dengelemeye çalışırken, SAFE İnovasyon Çerçevesi ve Bletchley Deklarasyonu gibi uluslararası çabalar, dikkatli ama birleşik düzenleyici eylem için zemin hazırlıyor. Düzenleyici çabalar hakkında daha fazla bilgi edinin

Merkeziyetsiz Bir Dünyada Merkezileşme Riskleri​

En paradoksal zorluklardan biri, AI geliştirmesinin potansiyel merkezileşmesidir. Web3'ün ethosu gücü dağıtmak olsa da, AI yeniliğinin çoğu birkaç büyük teknoloji oyuncusunun elinde yoğunlaşmıştır. Bu merkezi geliştirme merkezleri, şeffaflık ve topluluk kontrolü gibi temel Web3 ilkelerini baltalayarak, doğası gereği merkeziyetsiz ağlara hiyerarşik bir yapı dayatabilir. Bunu hafifletmek, AI sistemlerinin adil ve tarafsız kalmasını sağlamak için açık kaynak çabaları ve çeşitli veri kaynakları gerektirir. Daha fazla bilgi edinin

Teknik Karmaşıklık ve Enerji Tüketimi​

AI'yı Web3 ortamlarına entegre etmek küçük bir iş değildir. Bu iki karmaşık sistemi birleştirmek önemli hesaplama kaynakları gerektirir, bu da enerji tüketimi ve çevresel sürdürülebilirlik hakkında endişeleri artırır. Geliştiriciler ve araştırmacılar, enerji verimli AI modelleri ve dağıtılmış hesaplama yöntemlerini aktif olarak araştırıyorlar, ancak bunlar hala gelişmekte olan araştırma alanlarıdır. Anahtar, yeniliği sürdürülebilirlikle dengelemek olacaktır—sürekli teknolojik iyileştirme ve endüstri işbirliği gerektiren bir zorluk.

Yaratıcı Manzarada Merkeziyetsiz AI'nın Geleceği​

AI ve Web3'ün birleşimi sadece teknik bir yükseltme değil; kültürel, ekonomik ve yaratıcı boyutlara dokunan bir paradigma değişimidir. Cuckoo Network'te, merkeziyetsiz AI ile iyimserliği besleme misyonumuz, yaratıcı profesyonellerin benzeri görülmemiş faydalar elde edeceği bir geleceğe işaret ediyor:

Yaratıcı Ekonomiyi Güçlendirmek​

Her yaratıcı bireyin, onları destekleyen merkeziyetsiz ağlar kadar demokratik olan sağlam AI araçlarına erişimi olduğu bir dünya hayal edin. Bu, Cuckoo Chain gibi platformların vaadidir—yaratıcıların çarpıcı AI sanatı üretmelerine, zengin konuşma deneyimlerine katılmalarına ve kişisel hesaplama kaynaklarını kullanarak yeni nesil Gen AI uygulamalarını güçlendirmelerine olanak tanıyan merkeziyetsiz bir altyapı. Merkeziyetsiz bir yaratıcı ekosistemde, sanatçılar, yazarlar ve yapımcılar artık merkezi platformlara bağlı kalmazlar. Bunun yerine, yeniliklerin paylaşıldığı ve daha adil bir şekilde paraya çevrildiği topluluk tarafından yönetilen bir ortamda çalışırlar.

Teknoloji ve Yaratıcılık Arasındaki Boşluğu Kapatmak​

AI ve Web3'ün entegrasyonu, teknoloji ve sanat arasındaki geleneksel sınırları ortadan kaldırıyor. AI modelleri, geniş, merkeziyetsiz veri setlerinden öğrendikçe, sadece yaratıcı girdileri anlamada değil, aynı zamanda geleneksel sanatsal sınırları zorlayan çıktılar üretmede de daha iyi hale geliyorlar. Bu evrim, her yaratımın hem yenilikçi hem de kanıtlanabilir şekilde özgün olmasını sağlayarak, yaratıcılığın AI'nın hesaplama gücü ve blockchain'in şeffaflığı ile artırıldığı yeni bir dijital zanaatkarlık biçimi yaratıyor.

Yeni Perspektiflerin ve Veri Destekli Analizin Rolü​

Bu sınırı keşfederken, yeni modellerin ve entegrasyonların yeniliğini ve etkinliğini sürekli olarak değerlendirmek zorunludur. Pazar liderleri, girişim sermayesi trendleri ve akademik araştırmalar tek bir gerçeği işaret ediyor: AI ve Web3 entegrasyonu, başlangıç aşamasında ancak patlayıcı bir aşamada. Analizimiz, veri gizliliği ve merkezileşme riskleri gibi zorluklara rağmen, merkeziyetsiz AI tarafından beslenen yaratıcı patlamanın benzeri görülmemiş ekonomik fırsatlar ve kültürel değişimler için yol açacağı görüşünü destekliyor. Eğrinin önünde kalmak, ampirik verileri dahil etmeyi, gerçek dünya sonuçlarını incelemeyi ve düzenleyici çerçevelerin yeniliği desteklemesini sağlamayı gerektirir.

Sonuç​

AI ve Web3'ün çevresel birleşimi, teknolojinin ön cephesinde en umut verici ve yıkıcı trendlerden biri olarak duruyor. Güvenliği ve operasyonel verimliliği artırmaktan yaratıcı üretimi demokratikleştirmeye ve yeni nesil dijital zanaatkarları güçlendirmeye kadar, bu teknolojilerin entegrasyonu, tüm endüstrileri dönüştürüyor. Ancak, geleceğe bakarken, önümüzdeki yol zorluklardan arınmış değil. Merkeziyetsiz AI'nın tam potansiyelini kullanmak için düzenleyici, teknik ve merkezileşme ile ilgili endişeleri ele almak çok önemli olacaktır.

Yaratıcılar ve yapımcılar için bu birleşim bir eylem çağrısıdır—merkeziyetsiz sistemlerin sadece yeniliği güçlendirmekle kalmayıp, aynı zamanda kapsayıcılığı ve sürdürülebilirliği de teşvik ettiği bir dünyayı yeniden hayal etme davetidir. AI destekli merkeziyetsizleşmenin ortaya çıkan paradigmalarını kullanarak, güvenli ve verimli olduğu kadar yaratıcı ve iyimser bir gelecek inşa edebiliriz.

Pazar, yeni vaka çalışmaları, stratejik ortaklıklar ve veri destekli kanıtlarla gelişmeye devam ettikçe, bir şey açık: AI ve Web3'ün kesişimi bir trendden daha fazlasıdır—bir sonraki dijital yenilik dalgasının inşa edileceği temel taştır. İster deneyimli bir yatırımcı, ister teknoloji girişimcisi, isterse vizyoner bir yaratıcı olun, bu paradigmayı benimsemenin zamanı şimdi.

Bu heyecan verici entegrasyonun her nüansını keşfetmeye devam ederken bizi izlemeye devam edin. Cuckoo Network'te, dünyayı merkeziyetsiz AI teknolojisiyle daha iyimser hale getirmeye kararlıyız ve sizi bu dönüştürücü yolculuğa katılmaya davet ediyoruz.

Referanslar:

• Deutsche Telekom & Fetch.ai Ortaklığı
• Petoshi & EMC Protokolü İşbirliği
• Axios BFD New York 2024 Özeti
• Reuters AI Fonlama Trendleri
• RootData Web3 Pazar Dinamikleri
• Logicful Art AI’nın Eponym Vaka Çalışması
• Leap AI’nin Thirdweb Vaka Çalışması
• Uinno.io Web3 Oyun
• Plato AiStream Web3’te AI Dönüşümleri

Bu birleşmedeki fırsatları ve zorlukları kabul ederek, sadece geleceğe hazırlanmakla kalmıyor, aynı zamanda daha merkeziyetsiz ve yaratıcı bir dijital ekosisteme doğru bir hareketi de teşvik ediyoruz.

Sıklıkla daha büyük modellerden, daha geniş bağlam pencerelerinden ve daha fazla parametreden bahsediyoruz. Ancak gerçek atılım, boyutla ilgili olmayabilir. Model Bağlam Protokolü (MCP), AI asistanlarının çevreleriyle nasıl etkileşimde bulunduğuna dair bir paradigma değişimini temsil ediyor ve bu değişim şu anda gerçekleşiyor.

AI Asistanlarının Gerçek Sorunu​

Her geliştiricinin bildiği bir senaryo: Kod hatalarını ayıklamak için bir AI asistanı kullanıyorsunuz, ancak asistanınız deposunuza erişemiyor. Ya da piyasa verileri hakkında soru soruyorsunuz, ancak bilgisi aylar öncesine ait. Temel sınırlama, AI'nın zekası değil; gerçek dünyaya erişememesi.

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), yalnızca eğitim verileriyle bir odada kilitli kalmış parlak akademisyenler gibiydi. Ne kadar zeki olurlarsa olsunlar, güncel hisse senedi fiyatlarını kontrol edemezler, kod tabanınıza bakamazlar veya araçlarınızla etkileşime giremezler. Şimdiye kadar.

Model Bağlam Protokolü (MCP) ile Tanışın​

MCP, AI asistanlarının dış sistemlerle nasıl etkileşimde bulunduğunu kökten yeniden tasarlar. Daha fazla bağlamı giderek daha büyük parametre modellerine sıkıştırmaya çalışmak yerine, MCP, AI'nın gerektiğinde dinamik olarak bilgi ve sistemlere erişmesi için standart bir yol oluşturur.

Mimari, zarif bir şekilde basit ama güçlüdür:

• MCP Hostları: AI modellerinin çalıştığı ve çeşitli hizmetlerle etkileşimde bulunduğu Claude Desktop gibi programlar veya araçlar. Host, AI asistanı için çalışma zamanı ortamı ve güvenlik sınırlarını sağlar.

• MCP İstemcileri: MCP sunucularıyla iletişimi başlatan ve yöneten AI asistanı içindeki bileşenler. Her istemci, belirli görevleri yerine getirmek veya belirli kaynaklara erişmek için özel bir bağlantı sürdürür ve istek-yanıt döngüsünü yönetir.

• MCP Sunucuları: Belirli hizmetlerin yeteneklerini açığa çıkaran hafif, özel programlar. Her sunucu, Brave üzerinden web araması yapmak, GitHub depolarına erişmek veya yerel veritabanlarını sorgulamak gibi bir tür entegrasyonu ele almak için özel olarak tasarlanmıştır. Açık kaynak sunucular mevcuttur.

• Yerel ve Uzak Kaynaklar: MCP sunucularının erişebileceği temel veri kaynakları ve hizmetler. Yerel kaynaklar, bilgisayarınızdaki dosyalar, veritabanları ve hizmetleri içerirken, uzak kaynaklar sunucuların güvenli bir şekilde bağlanabileceği harici API'ler ve bulut hizmetlerini kapsar.

Bunu, AI asistanlarına API odaklı bir duyusal sistem vermek gibi düşünün. Eğitim sırasında her şeyi ezberlemeye çalışmak yerine, artık ihtiyaç duydukları bilgileri sorgulayabilirler.

Neden Önemli: Üç Atılım​

1. Gerçek Zamanlı Zeka: Bayat eğitim verilerine güvenmek yerine, AI asistanları artık otoriter kaynaklardan güncel bilgileri çekebilir. Bitcoin'in fiyatını sorduğunuzda, geçen yılın değil, bugünün rakamını alırsınız.
2. Sistem Entegrasyonu: MCP, geliştirme ortamları, iş araçları ve API'lerle doğrudan etkileşimi sağlar. AI asistanınız sadece kod hakkında konuşmakla kalmaz, aynı zamanda deponuzu görebilir ve etkileşimde bulunabilir.
3. Tasarımda Güvenlik: İstemci-host-sunucu modeli, net güvenlik sınırları oluşturur. Kuruluşlar, AI yardımlarının faydalarını korurken ayrıntılı erişim kontrolleri uygulayabilir. Artık güvenlik ile yetenek arasında seçim yapmaya gerek yok.

Görmek İnanmaktır: MCP'nin Eylemde Görülmesi​

Claude Desktop Uygulaması ve Brave Search MCP aracı kullanarak pratik bir örnek oluşturalım. Bu, Claude'un web'de gerçek zamanlı arama yapmasını sağlayacak:

1. Claude Desktop'u Yükleyin​

2. Bir Brave API anahtarı edinin​

3. Bir yapılandırma dosyası oluşturun​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

ve ardından dosyayı şu şekilde değiştirin:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktop Uygulamasını Yeniden Başlatın​

Uygulamanın sağ tarafında, Brave Search MCP aracı kullanarak internet aramaları için iki yeni araç (aşağıdaki resimde kırmızı daire içinde vurgulanmıştır) fark edeceksiniz.

Yapılandırıldıktan sonra, dönüşüm sorunsuzdur. Claude'a Manchester United'ın son maçı hakkında soru sorun ve eski eğitim verilerine güvenmek yerine, doğru ve güncel bilgileri sunmak için gerçek zamanlı web aramaları yapar.

Büyük Resim: MCP Neden Her Şeyi Değiştiriyor​

Buradaki etkiler basit web aramalarının ötesine geçiyor. MCP, AI yardımı için yeni bir paradigma oluşturuyor:

1. Araç Entegrasyonu: AI asistanları artık bir API'ye sahip herhangi bir aracı kullanabilir. Git işlemleri, veritabanı sorguları veya Slack mesajlarını düşünün.
2. Gerçek Dünya Temellendirmesi: Güncel verilere erişerek, AI yanıtları eğitim verileri yerine gerçekliğe dayalı hale gelir.
3. Genişletilebilirlik: Protokol genişleme için tasarlanmıştır. Yeni araçlar ve API'ler ortaya çıktıkça, MCP ekosistemine hızla entegre edilebilirler.

MCP için Sırada Ne Var​

MCP ile mümkün olanların sadece başlangıcını görüyoruz. AI asistanlarının:

• Gerçek zamanlı piyasa verilerini çekip analiz etmesi
• Geliştirme ortamınızla doğrudan etkileşimde bulunması
• Şirketinizin iç belgelerine erişip özetlemesi
• İş akışlarını otomatikleştirmek için birden fazla iş aracı arasında koordinasyon sağlaması

İleriye Giden Yol​

MCP, AI yetenekleri hakkında düşünme şeklimizde temel bir değişimi temsil ediyor. Daha büyük bağlam pencerelerine sahip daha büyük modeller oluşturmak yerine, AI'nın mevcut sistemler ve verilerle etkileşimde bulunması için daha akıllı yollar yaratıyoruz.

Geliştiriciler, analistler ve teknoloji liderleri için MCP, AI entegrasyonu için yeni olasılıklar açıyor. Sadece AI'nın ne bildiği değil, ne yapabileceği ile ilgili.

AI'daki gerçek devrim, modelleri büyütmekle ilgili olmayabilir. Onları daha bağlı hale getirmekle ilgili olabilir. Ve MCP ile bu devrim zaten burada.

DeepSeek'in Açık Kaynak Devrimi: Kapalı Kapılar Ardındaki Bir AI Zirvesinden İçgörüler​

DeepSeek, AI dünyasında fırtınalar estiriyor. DeepSeek-R1 hakkındaki tartışmalar henüz soğumamışken, ekip bir bomba daha patlattı: açık kaynaklı çok modelli bir model, Janus-Pro. Hız baş döndürücü, hedefler net.

İki gün önce, Shixiang tarafından düzenlenen ve yalnızca DeepSeek'e odaklanan kapalı kapılar ardındaki bir tartışma için bir grup üst düzey AI araştırmacısı, geliştirici ve yatırımcı bir araya geldi. Üç saat boyunca, DeepSeek'in teknik yeniliklerini, organizasyon yapısını ve yükselişinin daha geniş etkilerini - AI iş modelleri, ikincil pazarlar ve AI araştırmalarının uzun vadeli yönü üzerindeki etkilerini - incelediler.

DeepSeek'in açık kaynak şeffaflığı anlayışına uygun olarak, toplu düşüncelerimizi kamuoyuna açıyoruz. İşte tartışmadan elde edilen, DeepSeek'in stratejisini, teknik atılımlarını ve AI endüstrisi üzerindeki potansiyel etkisini kapsayan özet içgörüler.

DeepSeek: Gizem ve Misyon​

• DeepSeek'in Temel Misyonu: CEO Liang Wenfeng sadece bir AI girişimcisi değil - o, özünde bir mühendis. Sam Altman'dan farklı olarak, sadece vizyona değil, teknik uygulamaya odaklanıyor.
• DeepSeek Neden Saygı Kazandı: MoE (Uzman Karışımı) mimarisi önemli bir ayırt edici özellik. OpenAI'nin o1 modelinin erken replikasyonu sadece bir başlangıçtı - gerçek zorluk, sınırlı kaynaklarla ölçeklenmek.
• NVIDIA'nın Onayı Olmadan Ölçeklenmek: 50.000 GPU'ya sahip olduğu iddialarına rağmen, DeepSeek muhtemelen yaklaşık 10.000 eski A100 ve 3.000 yasak öncesi H800 ile çalışıyor. ABD laboratuvarları her soruna hesaplama gücü atarken, DeepSeek verimliliğe zorlanıyor.
• DeepSeek'in Gerçek Odağı: OpenAI veya Anthropic'ten farklı olarak, DeepSeek "AI'nın insanlara hizmet etmesi" fikrine takıntılı değil. Bunun yerine, zekanın peşinde. Bu, onun gizli silahı olabilir.

Kaşifler vs. Takipçiler: AI'nın Güç Yasaları​

• AI Gelişimi Bir Adım Fonksiyonudur: Yetişme maliyeti, liderlik etmeye göre 10 kat daha düşüktür. "Takipçiler" geçmiş atılımlardan, hesaplama maliyetinin bir kısmıyla yararlanırken, "kaşifler" körü körüne ilerlemek zorunda kalır ve büyük Ar-Ge masraflarını üstlenir.
• DeepSeek OpenAI'yi Geçebilir mi? Mümkün - ama sadece OpenAI tökezlerse. AI hala açık uçlu bir sorun ve DeepSeek'in akıl yürütme modellerine yaklaşımı güçlü bir bahis.

DeepSeek'in Arkasındaki Teknik Yenilikler​

1. Denetimli İnce Ayar (SFT) Sonu mu?​

• DeepSeek'in en yıkıcı iddiası: Akıl yürütme görevleri için SFT artık gerekli olmayabilir. Eğer doğruysa, bu bir paradigma değişikliğini işaret eder.
• Ama O Kadar Hızlı Değil... DeepSeek-R1 hala SFT'ye, özellikle hizalama için, güveniyor. Gerçek değişiklik, SFT'nin nasıl kullanıldığı - akıl yürütme görevlerini daha etkili bir şekilde damıtmak.

2. Veri Verimliliği: Gerçek Hendek​

• DeepSeek Neden Veri Etiketlemeye Öncelik Veriyor: Liang Wenfeng'in verileri kendisinin etiketlediği bildiriliyor, bu da önemini vurguluyor. Tesla'nın kendi kendine sürüşteki başarısı, titiz insan anotasyonundan geldi - DeepSeek aynı titizliği uyguluyor.
• Çok Modelli Veri: Henüz Hazır Değil—Janus-Pro'nun piyasaya sürülmesine rağmen, çok modelli öğrenme aşırı derecede pahalı olmaya devam ediyor. Henüz hiçbir laboratuvar ikna edici kazanımlar göstermedi.

3. Model Damıtma: Çift Kenarlı Bir Kılıç​

• Damıtma Verimliliği Artırır Ama Çeşitliliği Azaltır: Bu, uzun vadede model yeteneklerini sınırlayabilir.
• Damıtmanın "Gizli Borcu": AI eğitiminin temel zorluklarını anlamadan, damıtmaya güvenmek, yeni nesil mimariler ortaya çıktığında beklenmedik tuzaklara yol açabilir.

4. Süreç Ödülü: AI Hizalama'da Yeni Bir Sınır​

• Sonuç Denetimi Tavanı Belirler: Süreç tabanlı pekiştirmeli öğrenme, hile yapmayı önleyebilir, ancak zekanın üst sınırı hala sonuç odaklı geri bildirimlere bağlıdır.
• RL Paradoksu: Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) satranç gibi tanımlı bir kazanma koşuluna sahip değildir. AlphaZero, zaferin ikili olması nedeniyle çalıştı. AI akıl yürütmesi bu netlikten yoksundur.

OpenAI Neden DeepSeek'in Yöntemlerini Kullanmadı?​

• Odaklanma Meselesi: OpenAI ölçeğe öncelik veriyor, verimliliğe değil.
• ABD'deki "Gizli AI Savaşı": OpenAI ve Anthropic, DeepSeek'in yaklaşımını göz ardı etmiş olabilir, ancak bu uzun sürmeyecek. DeepSeek'in uygulanabilir olduğu kanıtlanırsa, araştırma yönünde bir değişiklik bekleyin.

2025'te AI'nın Geleceği​

• Transformers'ın Ötesinde mi? AI muhtemelen farklı mimarilere ayrılacak. Alan hala Transformers'a odaklanmış durumda, ancak alternatif modeller ortaya çıkabilir.
• RL'nin Kullanılmayan Potansiyeli: Pekiştirmeli öğrenme, matematik ve kodlama gibi dar alanlar dışında yeterince kullanılmamaktadır.
• AI Ajanlarının Yılı mı? Hype'a rağmen, henüz hiçbir laboratuvar bir atılım AI ajanı sunmadı.

Geliştiriciler DeepSeek'e Geçecek mi?​

• Henüz Değil. OpenAI'nin üstün kodlama ve talimat takip etme yetenekleri hala ona bir avantaj sağlıyor.
• Ama Fark Kapanıyor. DeepSeek ivmesini korursa, geliştiriciler 2025'te geçiş yapabilir.

OpenAI Stargate 500 Milyar Dolarlık Bahis: Hala Mantıklı mı?​

• DeepSeek'in Yükselişi NVIDIA'nın Hakimiyetini Sorguluyor. Eğer verimlilik, kaba kuvvet ölçeklemesini geçerse, OpenAI'nin 500 milyar dolarlık süper bilgisayarı aşırı görünebilir.
• OpenAI Gerçekten 500 Milyar Dolar Harcayacak mı? SoftBank finansal destekçi, ancak likiditeye sahip değil. Uygulama belirsizliğini koruyor.
• Meta, DeepSeek'i Tersine Mühendislik Yapıyor. Bu, önemini doğruluyor, ancak Meta'nın yol haritasını uyarlayıp uyarlayamayacağı belirsiz.

Pazar Etkisi: Kazananlar ve Kaybedenler​

• Kısa Vadeli: AI çip hisseleri, NVIDIA dahil, dalgalanma yaşayabilir.
• Uzun Vadeli: AI'nın büyüme hikayesi sağlam kalıyor - DeepSeek sadece verimliliğin ham güç kadar önemli olduğunu kanıtlıyor.

Açık Kaynak vs. Kapalı Kaynak: Yeni Cephe​

• Eğer Açık Kaynak Modeller Kapalı Kaynak Performansının %95'ine Ulaşırsa, tüm AI iş modeli değişir.
• DeepSeek, OpenAI'yi Zorluyor. Açık modeller gelişmeye devam ederse, özel AI sürdürülemez olabilir.

DeepSeek'in Küresel AI Stratejisine Etkisi​

• Çin Beklenenden Daha Hızlı Yetişiyor. Çin ve ABD arasındaki AI farkı, daha önce düşünüldüğü gibi iki yıl değil, 3-9 ay kadar kısa olabilir.
• DeepSeek, Çin'in AI Stratejisi İçin Bir Kavram Kanıtıdır. Hesaplama sınırlamalarına rağmen, verimlilik odaklı yenilik işe yarıyor.

Son Söz: Vizyon Teknolojiden Daha Önemli​

• DeepSeek'in Gerçek Farkı, Hırsıdır. AI atılımları, sadece mevcut modelleri iyileştirmek değil, zekanın sınırlarını zorlamakla gelir.
• Bir Sonraki Savaş Akıl Yürütme. Bir sonraki nesil AI akıl yürütme modellerine öncülük eden, endüstrinin yönünü belirleyecek.

Bir Düşünce Deneyi: DeepSeek CEO'su Liang Wenfeng'e bir soru sorma şansınız olsaydı, ne olurdu? Şirket büyürken en iyi tavsiyeniz nedir? Düşüncelerinizi paylaşın - öne çıkan yanıtlar, bir sonraki kapalı kapılar ardındaki AI zirvesine davet kazanabilir.

DeepSeek, AI'da yeni bir sayfa açtı. Tüm hikayeyi yeniden yazıp yazmayacağı henüz belli değil.

Giriş​

AI manzarası büyük bir değişim geçiriyor. Geçtiğimiz iki hafta boyunca, önde gelen AI araştırmacıları ve geliştiricileri ile kapalı kapılar ardında bir tartışma düzenledik ve 2025'te endüstrinin gidişatı hakkında büyüleyici içgörüler ortaya çıkardık. Ortaya çıkan şey, güçlerin karmaşık bir şekilde yeniden düzenlenmesi, yerleşik oyuncular için beklenmedik zorluklar ve teknolojinin geleceğini şekillendirecek kritik dönüm noktalarıdır.

Bu sadece bir rapor değil—endüstrinin geleceğinin bir haritası. 2025'i tanımlayan kazananlara, kaybedenlere ve kritik bahislere dalalım.

Kazananlar: Yeni Bir Güç Yapısı Ortaya Çıkıyor​

Anthropic: Pragmatik Öncü​

Anthropic, 2025'te net ve pragmatik bir strateji ile lider olarak öne çıkıyor:

• Model Kontrol Protokolü (MCP): MCP sadece teknik bir spesifikasyon değil, kodlama ve ajan iş akışları için endüstri çapında standartlar oluşturmayı amaçlayan temel bir protokoldür. Bunu ajan çağı için TCP/IP olarak düşünün—Anthropic'i AI birlikte çalışabilirliğinin merkezine yerleştirmeyi amaçlayan iddialı bir hamle.
• Altyapı Ustalığı: Anthropic’in hesaplama verimliliği ve özel çip tasarımı konusundaki odaklanması, AI dağıtımının ölçeklenebilirlik zorluklarını ele almadaki öngörüsünü gösteriyor.
• Stratejik Ortaklıklar: Güçlü modeller inşa etmeye odaklanarak ve tamamlayıcı yetenekleri ortaklarına dış kaynak olarak sağlayarak, Anthropic işbirlikçi bir ekosistem oluşturuyor. Claude 3.5 Sonnet modeli, altı ay boyunca kodlama uygulamalarında zirvede kalarak AI terimleriyle bir ömür boyu süren bir başarıya imza atıyor.

Google: Dikey Entegrasyon Şampiyonu​

Google’ın hakimiyeti, AI değer zincirinin tamamı üzerindeki eşsiz kontrolünden kaynaklanıyor:

• Uçtan Uca Altyapı: Google’ın özel TPU'ları, geniş veri merkezleri ve silikon, yazılım ve uygulamalar arasında sıkı entegrasyon, aşılmaz bir rekabet avantajı yaratıyor.
• Gemini Exp-1206 Performansı: Gemini Exp-1206'nın erken denemeleri yeni ölçütler belirledi ve Google’ın yığın genelinde optimize etme yeteneğini pekiştirdi.
• Kurumsal Çözümler: Google’ın zengin iç ekosistemi, iş akışı otomasyon çözümleri için bir test alanı olarak hizmet veriyor. Dikey entegrasyonları, saf AI şirketlerinin veya geleneksel bulut sağlayıcılarının eşleşemeyeceği şekillerde kurumsal AI'ya hakim olmalarını sağlıyor.

Kaybedenler: Zor Zamanlar Kapıda​

OpenAI: Bir Kavşakta​

Erken başarısına rağmen, OpenAI artan zorluklarla karşı karşıya:

• Organizasyonel Mücadeleler: Alec Radford gibi yüksek profilli ayrılıklar, potansiyel iç uyumsuzluk sinyalleri veriyor. OpenAI’nin tüketici uygulamalarına yönelmesi, AGI'ye odaklanmasını zayıflatıyor mu?
• Stratejik Sınırlamalar: ChatGPT'nin başarısı, ticari olarak değerli olsa da, yeniliği kısıtlıyor olabilir. Rakipler ajan iş akışlarını ve kurumsal düzeyde uygulamaları keşfederken, OpenAI sohbet botu alanında sıkışıp kalma riski taşıyor.

Apple: AI Dalgasını Kaçırmak​

Apple’ın sınırlı AI ilerlemeleri, mobil inovasyondaki uzun süreli hakimiyetini tehdit ediyor:

• Stratejik Kör Noktalar: AI, mobil ekosistemlerin merkezine yerleşirken, Apple’ın AI odaklı uçtan uca çözümlere etkili katkılarının olmaması, temel işini zayıflatabilir.
• Rekabetçi Savunmasızlık: AI'yı ekosistemlerine entegre etmede önemli bir ilerleme kaydetmezse, Apple hızla yenilik yapan rakiplerinin gerisinde kalma riski taşıyor.

2025 İçin Kritik Bahisler​

Model Yetenekleri: Büyük Ayrışma​

AI endüstrisi, iki olası gelecekle bir kavşakta duruyor:

1. AGI Sıçraması: AGI'de bir atılım, mevcut uygulamaları geçersiz kılabilir ve endüstriyi bir gecede yeniden şekillendirebilir.
2. Kademeli Evrim: Daha olası olarak, kademeli iyileştirmeler pratik uygulamaları ve uçtan uca otomasyonu yönlendirecek ve kullanılabilirliğe odaklanan şirketleri temel atılımların önüne geçirecek.

Şirketler, temel araştırmayı sürdürme ve anında değer sunma arasında bir denge kurmalıdır.

Ajan Evrimi: Yeni Sınır​

Ajanlar, AI-insan etkileşiminde dönüştürücü bir değişimi temsil ediyor.

• Bağlam Yönetimi: İşletmeler, basit istem-yanıt modellerinin ötesine geçerek iş akışlarına bağlamsal anlayış ekliyor. Bu, mimarileri basitleştiriyor ve uygulamaların model yetenekleriyle evrimleşmesine olanak tanıyor.
• İnsan-AI İşbirliği: Özerklik ile denetimi dengelemek anahtardır. Anthropic’in MCP’si gibi yenilikler, ajanlar ve kurumsal sistemler arasında sorunsuz iletişimi mümkün kılan bir Ajan Uygulama Mağazası için zemin hazırlayabilir.

İleriye Bakış: Yeni Mega Platformlar​

AI İşletim Sistemi Çağı​

AI, platform paradigmalarını yeniden tanımlamaya, dijital çağ için yeni "işletim sistemleri" yaratmaya hazırlanıyor:

• Altyapı Olarak Temel Modeller: Modeller, API-öncelikli geliştirme ve standartlaştırılmış ajan protokolleri ile yeniliği yönlendiren platformlar haline geliyor.
• Yeni Etkileşim Paradigmaları: AI, geleneksel arayüzlerin ötesine geçerek cihazlara ve ortam ortamlarına sorunsuz bir şekilde entegre olacak. Robotik ve giyilebilir AI ajanları çağı yaklaşıyor.
• Donanım Evrimi: Özelleşmiş çipler, uç bilişim ve optimize edilmiş donanım form faktörleri, AI'nın endüstriler arasında benimsenmesini hızlandıracak.

Sonuç​

AI endüstrisi, pratik uygulamanın, altyapının ve insan etkileşiminin ön plana çıktığı belirleyici bir aşamaya giriyor. Kazananlar:

• Gerçek sorunları çözen uçtan uca çözümler sunmakta başarılı olacaklar.
• Rakiplerini geride bırakmak için dikey uygulamalarda uzmanlaşacaklar.
• Verimli dağıtım için güçlü, ölçeklenebilir altyapı inşa edecekler.
• Özerklik ile dengeyi sağlayan insan-AI etkileşim paradigmalarını tanımlayacaklar.

Bu kritik bir an. Başarılı olacak şirketler, AI'nın potansiyelini somut, dönüştürücü bir değere dönüştürenler olacak. 2025 ilerledikçe, bir sonraki mega platformları ve ekosistemleri tanımlama yarışı çoktan başladı.

Siz ne düşünüyorsunuz? AGI atılımına mı gidiyoruz yoksa kademeli ilerleme mi hakim olacak? Düşüncelerinizi paylaşın ve sohbete katılın.

Cuckoo Ağı, merkeziyetsiz AI altyapısını IoTeX'in gelişen ekosistemine getirerek Katman 2 çözümü olarak IoTeX'e genişlediğini duyurmaktan heyecan duyuyor. Bu stratejik ortaklık, Cuckoo'nun AI model sunma konusundaki uzmanlığını IoTeX'in sağlam MachineFi altyapısıyla birleştirerek her iki topluluk için de yeni fırsatlar yaratıyor.

İhtiyaç​

IoTeX kullanıcıları ve geliştiricileri, verimli, merkeziyetsiz AI hesaplama kaynaklarına erişime ihtiyaç duyarken, AI uygulama geliştiricileri ölçeklenebilir blockchain altyapısına ihtiyaç duyar. Cuckoo Zinciri, IoTeX üzerinde inşa ederek bu ihtiyaçları karşılıyor ve merkeziyetsiz AI pazarını yeni bir ekosisteme genişletiyor.

Çözüm​

IoTeX üzerinde Cuckoo Zinciri şunları sunar:

• IoTeX'in MachineFi altyapısıyla sorunsuz entegrasyon
• AI model sunumu için daha düşük işlem maliyetleri
• Merkeziyetsiz AI uygulamaları için artırılmış ölçeklenebilirlik
• IoTeX ve Cuckoo Zinciri arasında zincirler arası birlikte çalışabilirlik

Airdrop Detayları​

Bu genişlemeyi kutlamak için Cuckoo Ağı, hem IoTeX hem de Cuckoo topluluğu üyeleri için bir airdrop kampanyası başlatıyor. Katılımcılar, çeşitli etkileşim aktiviteleriyle $CAI token kazanabilirler:

1. IoTeX ekosisteminden erken benimseyenler
2. Ağa katkıda bulunan GPU madencileri
3. Zincirler arası etkinliklere aktif katılım
4. Topluluk katılımı ve geliştirme katkıları
5. Referans bağlantınızı paylaşarak referanslarınızın ödüllerinin %30'unu kazanın

Başlamak için https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ adresini ziyaret edin.

Liderlikten Alıntı​

"Cuckoo Zinciri'ni IoTeX üzerinde Katman 2 olarak inşa etmek, AI altyapısını merkeziyetsizleştirme misyonumuzda önemli bir dönüm noktasıdır," diyor Cuckoo Ağı'nın CPO'su Dora Noda. "Bu işbirliği, verimli, erişilebilir AI hesaplamasını IoTeX'in yenilikçi MachineFi ekosistemine getirirken, merkeziyetsiz AI pazarımızı genişletmemizi sağlıyor."

Sıkça Sorulan Sorular

S: Cuckoo Zinciri'nin IoTeX üzerindeki L2'sini benzersiz kılan nedir?

C: Cuckoo Zinciri'nin IoTeX üzerindeki L2'si, merkeziyetsiz AI model sunumunu IoTeX'in MachineFi altyapısıyla benzersiz bir şekilde birleştirerek IoT cihazları ve uygulamaları için verimli, maliyet etkin AI hesaplaması sağlar.

S: Airdrop'a nasıl katılabilirim?

C: https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ adresini ziyaret ederek nitelikli işlemleri tamamlayın ve ödüller kazanın.

S: Daha fazla $CAI nasıl elde edebilirim?

• $CAI token stake etmek
• GPU madenci düğümü çalıştırmak
• Zincirler arası işlemlere katılmak
• Topluluk geliştirmesine katkıda bulunmak

S: GPU madencileri için teknik gereksinimler nelerdir?

C: GPU madencileri şunlara ihtiyaç duyar:

• NVIDIA GTX 3080, L4 veya üstü
• Minimum 8GB RAM
• İlk 10 madenci arasında olmak için $CAI stake etmek ve oy almak
• Güvenilir internet bağlantısı Ayrıntılı kurulum talimatları için belgelerimizi cuckoo.network/docs adresinde ziyaret edin.

S: Bu IoTeX kullanıcılarına ne gibi faydalar sağlar?

C: IoTeX kullanıcıları şunlara erişim kazanır:

• Merkeziyetsiz AI hesaplama kaynakları
• AI hizmetleri için daha düşük işlem maliyetleri
• Mevcut MachineFi uygulamalarıyla entegrasyon
• GPU madenciliği ve stake yoluyla yeni kazanç fırsatları

S: Zincirler arası işlevsellik nasıl çalışır?

C: Kullanıcılar, varlıklarını IoTeX, Arbitrum ve Cuckoo Zinciri arasında köprü altyapımızı kullanarak sorunsuz bir şekilde taşıyabilecekler, bu da ekosistemler arasında birleşik likidite ve birlikte çalışabilirlik sağlar. Arbitrum köprüsü başlatıldı ve IoTeX köprüsü hala geliştirme aşamasında.

S: Lansman için zaman çizelgesi nedir?

C: Zaman çizelgesi:

• 8 Ocak haftası: Cuckoo Zinciri ana ağında airdrop dağıtımına başlanması
• 29 Ocak haftası: IoTeX ve Cuckoo Zinciri arasında köprü kurulumu
• 12 Şubat haftası: Otonom ajan başlatma platformunun tam lansmanı

S: Geliştiriciler Cuckoo Zinciri'nin IoTeX L2'si üzerinde nasıl geliştirme yapabilir?

C: Geliştiriciler, Cuckoo Zinciri'nin tam EVM uyumluluğunu koruduğu için tanıdık Ethereum araçlarını ve dillerini kullanabilirler. Kapsamlı belgeler ve geliştirici kaynakları cuckoo.network/docs adresinde sunulacaktır.

S: Toplam airdrop tahsisi nedir?

C: “IoTeX x Cuckoo” airdrop kampanyası, toplam 1 milyar $CAI token arzından erken benimseyenler ve topluluk üyeleri için ayrılan toplam %1'lik tahsisin bir kısmını dağıtacaktır.

İletişim Bilgileri

Daha fazla bilgi için topluluğumuza katılın:

• Web Sitesi: https://cuckoo.network
• Discord: https://cuckoo.network/dc
• Telegram: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

Ritual, 2023 yılında eski Polychain yatırımcısı Niraj Pant ve Akilesh Potti tarafından kurulan, blokzincir ve AI kesişiminde yer alan iddialı bir projedir. Archetype tarafından yönetilen ve Polychain Capital'den stratejik yatırım alan 25 milyon dolarlık bir Seri A ile desteklenen şirket, zincir içi ve zincir dışı karmaşık etkileşimleri mümkün kılmak için kritik altyapı boşluklarını ele almayı hedefliyor. Önde gelen kurumlar ve firmalardan 30 uzmandan oluşan bir ekiple, Ritual, doğal dil ile oluşturulan akıllı sözleşmeler ve dinamik piyasa odaklı kredi protokolleri gibi kullanım alanlarını hedefleyerek AI yeteneklerini doğrudan blokzincir ortamlarına entegre eden bir protokol inşa ediyor.

Müşterilerin AI için Neden Web3'e İhtiyacı Var?​

Web3 ve AI entegrasyonu, geleneksel, merkezi AI sistemlerinde görülen birçok sınırlamayı hafifletebilir.

1. Merkeziyetsiz altyapı manipülasyon riskini azaltır: AI hesaplamaları ve model çıktıları birden fazla, bağımsız olarak işletilen düğüm tarafından yürütüldüğünde, herhangi bir tek varlığın—geliştirici veya kurumsal bir aracı olsun—sonuçları değiştirmesi çok daha zor hale gelir. Bu, kullanıcı güvenini ve AI destekli uygulamalarda şeffaflığı artırır.

2. Web3 yerel AI, zincir üzerindeki akıllı sözleşmelerin kapsamını sadece temel finansal mantığın ötesine genişletir. AI döngüde olduğunda, sözleşmeler gerçek zamanlı piyasa verilerine, kullanıcı tarafından oluşturulan istemlere ve hatta karmaşık çıkarım görevlerine yanıt verebilir. Bu, algoritmik ticaret, otomatik kredi kararları ve sohbet içi etkileşimler (örneğin, FrenRug) gibi mevcut, silo edilmiş AI API'leri altında imkansız olan kullanım durumlarını mümkün kılar. AI çıktıları doğrulanabilir ve zincir üzerindeki varlıklarla entegre olduğu için, bu yüksek değerli veya yüksek riskli kararlar daha fazla güvenle ve daha az aracı ile yürütülebilir.

3. AI iş yükünü bir ağ üzerinde dağıtmak potansiyel olarak maliyetleri düşürebilir ve ölçeklenebilirliği artırabilir. AI hesaplamaları pahalı olabilse de, iyi tasarlanmış bir Web3 ortamı, tek bir merkezi sağlayıcı yerine küresel bir hesaplama kaynakları havuzundan yararlanır. Bu, daha esnek fiyatlandırma, geliştirilmiş güvenilirlik ve sürekli, zincir üzerinde AI iş akışları için olasılıkları açar—hepsi düğüm operatörlerinin hesaplama güçlerini sunmaları için paylaşılan teşviklerle desteklenir.

Ritual'ın Yaklaşımı​

Sistem, Web3 x AI alanındaki farklı zorlukları ele almak için tasarlanmış üç ana katmana sahiptir—Infernet Oracle, Ritual Zinciri (altyapı ve protokol) ve Yerel Uygulamalar.

1. Infernet Oracle​

• Ne Yapar Infernet, Ritual'ın ilk ürünü olup, zincir üzerindeki akıllı sözleşmeler ile zincir dışı AI hesaplamaları arasında bir köprü görevi görür. Sadece dış verileri getirmek yerine, AI model çıkarım görevlerini koordine eder, sonuçları toplar ve bunları zincir üzerinde doğrulanabilir bir şekilde geri döndürür.
• Ana Bileşenler
  • Kapsayıcılar: Herhangi bir AI/ML iş yükünü barındırmak için güvenli ortamlar (örneğin, ONNX, Torch, Hugging Face modelleri, GPT-4).
  • infernet-ml: Popüler model çerçeveleri ile kullanıma hazır entegrasyonlar sunan AI/ML iş akışlarını dağıtmak için optimize edilmiş bir kütüphane.
  • Infernet SDK: Geliştiricilerin AI çıkarım sonuçlarını talep eden ve tüketen akıllı sözleşmeler yazmasını kolaylaştıran standart bir arayüz sağlar.
  • Infernet Düğümleri: GCP veya AWS gibi hizmetlerde dağıtılan bu düğümler, zincir üzerindeki çıkarım isteklerini dinler, kapsayıcılarda görevleri yürütür ve sonuçları tekrar zincir üzerine teslim eder.
  • Ödeme & Doğrulama: Hesaplama ve doğrulama düğümleri arasında ücret dağıtımını yönetir ve görevlerin dürüstçe yürütülmesini sağlamak için çeşitli doğrulama yöntemlerini destekler.
• Neden Önemlidir Infernet, geleneksel bir oraclenin ötesine geçerek zincir dışı AI hesaplamalarını doğrular, sadece veri akışlarını değil. Ayrıca, tekrarlanan veya zaman duyarlı çıkarım görevlerini zamanlamayı destekler, AI destekli görevleri zincir üzerindeki uygulamalara bağlamanın karmaşıklığını azaltır.

2. Ritual Zinciri​

Ritual Zinciri, AI dostu özellikleri hem altyapı hem de protokol katmanlarında entegre eder. Akıllı sözleşmeler ve zincir dışı hesaplama arasında sık, otomatik ve karmaşık etkileşimleri yönetmek için tasarlanmıştır, tipik L1'lerin yönetebileceğinden çok daha öteye uzanır.

2.1 Altyapı Katmanı​

• Ne Yapar Ritual Zinciri'nin altyapısı, standart blokzincirlerden daha karmaşık AI iş akışlarını destekler. Önceden derlenmiş modüller, bir zamanlayıcı ve EVM++ adlı bir EVM uzantısı aracılığıyla, sık veya akışkan AI görevlerini, sağlam hesap soyutlamalarını ve otomatik sözleşme etkileşimlerini kolaylaştırmayı amaçlar.

• Ana Bileşenler

  • Önceden Derlenmiş Modüller

    :

    • EIP Uzantıları (örneğin, EIP-665, EIP-5027) kod uzunluğu sınırlarını kaldırır, imzalar için gazı azaltır ve zincir ile zincir dışı AI görevleri arasında güven sağlar.
    • Hesaplama Önceden Derlemeleri akıllı sözleşmeler içinde AI çıkarımı, sıfır bilgi kanıtları ve model ince ayarı için çerçeveleri standartlaştırır.

  • Zamanlayıcı: Görevlerin sabit bir programda (örneğin, her 10 dakikada bir) çalışmasına izin vererek dış "Keeper" sözleşmelerine olan bağımlılığı ortadan kaldırır. Sürekli AI destekli faaliyetler için önemlidir.

  • EVM++: EVM'yi yerel hesap soyutlaması (EIP-7702) ile geliştirir, sözleşmelerin belirli bir süre için işlemleri otomatik olarak onaylamasına izin verir. Bu, insan müdahalesi olmadan sürekli AI destekli kararları (örneğin, otomatik ticaret) destekler.

• Neden Önemlidir AI odaklı özellikleri doğrudan altyapısına gömerek, Ritual Zinciri karmaşık, tekrarlayan veya zaman duyarlı AI hesaplamalarını kolaylaştırır. Geliştiriciler, gerçekten "akıllı" dApp'ler oluşturmak için daha sağlam ve otomatik bir ortam kazanır.

2.2 Konsensüs Protokol Katmanı​

• Ne Yapar Ritual Zinciri'nin protokol katmanı, çeşitli AI görevlerini verimli bir şekilde yönetme ihtiyacını ele alır. Büyük çıkarım işleri ve heterojen hesaplama düğümleri, sorunsuz yürütme ve doğrulama sağlamak için özel ücret-pazar mantığı ve yenilikçi bir konsensüs yaklaşımı gerektirir.
• Ana Bileşenler
  • Rezonans (Ücret Pazarı):
    • Farklı karmaşıklık seviyelerine sahip AI görevlerini uygun hesaplama düğümleriyle eşleştirmek için "müzayedeci" ve "aracı" rollerini tanıtır.
    • Güçlü düğümlerin karmaşık görevleri duraksamadan yönetmesini sağlamak için neredeyse kapsamlı veya "demetli" görev tahsisi kullanır.
  • Senfoni (Konsensüs):
    • AI hesaplamalarını doğrulama için paralel alt görevlere böler. Birden fazla düğüm, süreç adımlarını ve çıktıları ayrı ayrı doğrular.
    • Büyük AI görevlerinin ağı aşırı yüklemesini önlemek için doğrulama iş yüklerini birden fazla düğüme dağıtır.
  • vTune:
    • Düğüm tarafından gerçekleştirilen model ince ayarını "arka kapı" veri kontrolleri kullanarak zincir üzerinde nasıl doğrulayacağını gösterir.
    • Ritual Zinciri'nin daha uzun, daha karmaşık AI görevlerini minimum güven varsayımlarıyla yönetme yeteneğini gösterir.
• Neden Önemlidir Geleneksel ücret pazarları ve konsensüs modelleri, ağır veya çeşitli AI iş yükleriyle mücadele eder. Her ikisini de yeniden tasarlayarak, Ritual Zinciri görevleri dinamik olarak tahsis edebilir ve sonuçları doğrulayabilir, zincir üzerindeki olanakları temel token veya sözleşme mantığının çok ötesine genişletebilir.

3. Yerel Uygulamalar​

• Ne Yaparlar Infernet ve Ritual Zinciri üzerine inşa edilen yerel uygulamalar, bir model pazarı ve bir doğrulama ağı içerir, AI destekli işlevselliğin zincir üzerinde yerel olarak nasıl entegre edilebileceğini ve paraya dönüştürülebileceğini gösterir.
• Ana Bileşenler
  • Model Pazarı:
    • AI modellerini (ve muhtemelen ince ayarlı varyantlarını) zincir üzerindeki varlıklar olarak tokenleştirir.
    • Geliştiricilerin AI modellerini satın almasına, satmasına veya lisanslamasına izin verir, gelirleri model yaratıcılarına ve hesaplama/veri sağlayıcılarına ödüllendirir.
  • Doğrulama Ağı & "Hizmet Olarak Rollup":
    • Harici protokollere (örneğin, L2'ler) sıfır bilgi kanıtları veya AI destekli sorgular gibi karmaşık görevleri hesaplamak ve doğrulamak için güvenilir bir ortam sunar.
    • Ritual'ın EVM++, zamanlama özellikleri ve ücret-pazar tasarımını kullanarak özelleştirilmiş rollup çözümleri sağlar.
• Neden Önemlidir AI modellerini doğrudan zincir üzerinde ticarete uygun ve doğrulanabilir hale getirerek, Ritual blokzincir işlevselliğini AI hizmetleri ve veri kümeleri için bir pazara genişletir. Daha geniş ağ, özel hesaplama için Ritual'ın altyapısından da yararlanabilir ve AI görevlerinin ve kanıtlarının hem daha ucuz hem de daha şeffaf olduğu birleşik bir ekosistem oluşturur.

Ritual'ın Ekosistem Gelişimi​

Ritual'ın "açık AI altyapı ağı" vizyonu, sağlam bir ekosistem oluşturmakla el ele gider. Çekirdek ürün tasarımının ötesinde, ekip, model depolama, hesaplama, kanıt sistemleri ve AI uygulamaları genelinde ortaklıklar kurarak ağın her katmanının uzman desteği almasını sağlar. Aynı zamanda, Ritual, zincirinde gerçek dünya kullanım durumlarını teşvik etmek için geliştirici kaynaklarına ve topluluk büyümesine büyük yatırım yapar.

1. Ekosistem İşbirlikleri

• Model Depolama & Bütünlük: AI modellerini Arweave ile depolamak, onların değişmez kalmasını sağlar.
• Hesaplama Ortaklıkları: IO.net, Ritual'ın ölçeklenme ihtiyaçlarına uygun merkeziyetsiz hesaplama sağlar.
• Kanıt Sistemleri & Katman-2: Starkware ve Arbitrum ile işbirlikleri, EVM tabanlı görevler için kanıt üretim yeteneklerini genişletir.
• AI Tüketici Uygulamaları: Myshell ve Story Protocol ile ortaklıklar, daha fazla AI destekli hizmeti zincir üzerine getirir.
• Model Varlık Katmanı: Pond, Allora ve 0xScope ek AI kaynakları sağlar ve zincir üzerindeki AI sınırlarını zorlar.
• Gizlilik Geliştirmeleri: Nillion, Ritual Zinciri'nin gizlilik katmanını güçlendirir.
• Güvenlik & Stake Etme: EigenLayer, ağda güvenliği ve stake etmeyi destekler.
• Veri Kullanılabilirliği: EigenLayer ve Celestia modülleri, AI iş yükleri için hayati olan veri kullanılabilirliğini artırır.

2. Uygulama Genişlemesi

• Geliştirici Kaynakları: AI kapsayıcılarını nasıl çalıştıracağınızı, PyTorch'u nasıl çalıştıracağınızı ve GPT-4 veya Mistral-7B'yi zincir üzerindeki görevlere nasıl entegre edeceğinizi ayrıntılı olarak açıklayan kapsamlı kılavuzlar. Infernet aracılığıyla NFT oluşturma gibi uygulamalı örnekler, yeni başlayanlar için engelleri azaltır.
• Finansman & Hızlandırma: Ritual Altar hızlandırıcı ve Ritual Realm projesi, Ritual Zinciri üzerinde dApp'ler geliştiren ekiplere sermaye ve mentorluk sağlar.
• Dikkat Çeken Projeler:
  • Anima: Kredi verme, takaslar ve getiri stratejileri arasında doğal dil isteklerini işleyen çoklu ajanlı DeFi asistanı.
  • Opus: Planlanmış ticaret akışlarına sahip AI tarafından üretilen meme tokenları.
  • Relic: AMM'lere AI destekli tahmin modelleri entegre ederek daha esnek ve verimli zincir üzeri ticaret hedefler.
  • Tithe: ML kullanarak kredi protokollerini dinamik olarak ayarlayarak getiriyi artırırken riski azaltır.

Ürün tasarımını, ortaklıkları ve çeşitli AI destekli dApp'leri hizalayarak, Ritual kendisini Web3 x AI için çok yönlü bir merkez olarak konumlandırıyor. Geliştirici desteği ve gerçek finansman fırsatları ile tamamlanan ekosistem-öncelikli yaklaşımı, zincir üzerinde daha geniş AI benimsenmesi için zemin hazırlıyor.

Ritual'ın Görünümü​

Ritual'ın ürün planları ve ekosistemi umut verici görünüyor, ancak birçok teknik boşluk devam ediyor. Geliştiricilerin hala model-çıkarım uç noktalarını kurma, AI görevlerini hızlandırma ve büyük ölçekli hesaplamalar için birden fazla düğümü koordine etme gibi temel sorunları çözmeleri gerekiyor. Şimdilik, çekirdek mimari daha basit kullanım durumlarını yönetebilir; asıl zorluk, geliştiricileri zincir üzerinde daha yaratıcı AI destekli uygulamalar oluşturmaya teşvik etmektir.

İleride, Ritual finans üzerine daha az odaklanabilir ve hesaplama veya model varlıklarını ticarete uygun hale getirmeye daha fazla odaklanabilir. Bu, katılımcıları çeker ve zincirin tokenini pratik AI iş yüklerine bağlayarak ağ güvenliğini güçlendirir. Token tasarımıyla ilgili detaylar henüz net olmasa da, Ritual'ın vizyonu, Web3'ü daha derin, daha yaratıcı bir alana iterek karmaşık, merkeziyetsiz, AI destekli uygulamaların yeni bir neslini ateşlemektir.

Cuckoo Network ve Swan Chain arasında, merkeziyetsiz AI ve blockchain teknolojisi dünyasında öncü iki güç arasında heyecan verici yeni bir ortaklığı duyurmaktan mutluluk duyuyoruz. Bu işbirliği, gelişmiş AI yeteneklerine erişimi demokratikleştirme ve daha verimli, erişilebilir ve yenilikçi bir AI ekosistemi oluşturma misyonumuzda önemli bir adımı işaret ediyor.

Genişletilmiş GPU Kaynakları ile Merkeziyetsiz AI'yi Güçlendirmek​

Bu ortaklığın merkezinde, Swan Chain'in geniş GPU kaynaklarının Cuckoo Network platformuna entegrasyonu yer alıyor. Swan Chain'in küresel veri merkezi ve hesaplama sağlayıcıları ağına dayanarak, Cuckoo Network merkeziyetsiz Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) sunma kapasitesini önemli ölçüde artıracak.

Bu entegrasyon, her iki şirketin vizyonlarıyla mükemmel bir uyum içindedir:

• Cuckoo Network'ün merkeziyetsiz AI model sunma pazarı oluşturma hedefi
• Swan Chain'in kapsamlı blockchain altyapısı aracılığıyla AI benimsenmesini hızlandırma misyonu

AI ile Sevilen Anime Karakterlerini Hayata Geçirmek​

Bu ortaklığın gücünü göstermek için, sevilen anime kahramanlarından esinlenen birkaç karakter tabanlı LLM'nin ilk sürümünü duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Bu modeller, yetenekli Cuckoo yaratıcı topluluğu tarafından oluşturulmuş olup, Swan Chain'in GPU kaynakları üzerinde çalışacak.

Hayranlar ve geliştiriciler, bu karakter modelleriyle etkileşime geçip üzerine inşa edebilecek, yaratıcı hikaye anlatımı, oyun geliştirme ve etkileşimli deneyimler için yeni olanaklar açacaklar.

Karşılıklı Faydalar ve Paylaşılan Vizyon​

Bu ortaklık, her iki platformun güçlü yönlerini bir araya getiriyor:

• Cuckoo Network, merkeziyetsiz pazarı ve AI uzmanlığını AI görevlerini verimli bir şekilde dağıtmak ve yönetmek için sağlar.
• Swan Chain, sağlam GPU altyapısını, yenilikçi ZK pazarını ve hesaplama sağlayıcıları için adil tazminat taahhüdünü katkıda bulunur.

Birlikte, AI yeteneklerinin geliştiriciler ve kullanıcılar için dünya çapında daha erişilebilir, verimli ve adil olduğu bir geleceğe doğru çalışıyoruz.

Topluluklarımız İçin Bu Ne Anlama Geliyor​

Cuckoo Network topluluğu için:

• Daha hızlı işlem ve daha karmaşık AI modellerini mümkün kılan daha geniş bir GPU kaynak havuzuna erişim
• Benzersiz AI modelleri oluşturma ve para kazanma fırsatlarının genişlemesi
• Swan Chain'in verimli altyapısı sayesinde potansiyel olarak azaltılmış maliyetler

Swan Chain topluluğu için:

• Cuckoo Network'ün pazarı aracılığıyla GPU kaynaklarını para kazanmanın yeni yolları
• En son AI uygulamalarına ve canlı bir yaratıcı topluluğa maruz kalma
• Swan Chain altyapısının artan talebi ve kullanımı potansiyeli

İleriye Bakış​

Bu ortaklık sadece bir başlangıç. İlerledikçe, teknolojilerimizi entegre etmenin ve her iki ekosistem için değer yaratmanın ek yollarını keşfedeceğiz. Özellikle, Swan Chain'in ZK pazarı ve Evrensel Temel Gelir modelini kullanarak GPU sağlayıcıları ve AI geliştiricileri için daha fazla fırsat yaratma potansiyelinden heyecan duyuyoruz.

Bu heyecan verici yolculuğa birlikte çıkarken daha fazla güncelleme için bizi izlemeye devam edin. Merkeziyetsiz AI'nin geleceği parlak ve Swan Chain gibi ortaklarla, bu geleceği gerçeğe dönüştürmeye bir adım daha yakınız.

Her iki topluluğu da bu ortaklığı kutlamaya davet ediyoruz. Birlikte sadece teknoloji inşa etmiyoruz – AI'nin geleceğini şekillendiriyor ve dünya çapında yaratıcıları güçlendiriyoruz.

Cuckoo Network

• Kaynak: https://cuckoo.network/blog/
• Telegram: https://cuckoo.network/tg/
• Discord: https://cuckoo.network/dc/

Swan Chain hakkında daha fazlası

• Web sitesi: https://www.swanchain.io
• Twitter: https://twitter.com/swan_chain
• Telegram: https://t.me/swan_chain/
• Discord: https://discord.gg/swanchain
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/swancloud

Cuckoo Network'te, Cuckoo Chat'i tanıtmaktan heyecan duyuyoruz; AI, Web3 ve anime hayranlığının yenilikçi bir birleşimi. Naruto ile ninja teknikleri hakkında konuşmayı veya Light Yagami'ye adalet anlayışını sormayı hayal edin. Artık bu mümkün—doğrudan Cuckoo Network portalından.

Cuckoo Chat ile, Llama üzerine inşa edilmiş ve merkeziyetsiz web3 altyapımızla güçlendirilmiş gelişmiş sohbet AI sayesinde, en sevilen 17 anime karakterini hayata geçirdik. İster sıradan bir izleyici olun, ister tutkulu bir anime hayranı, Cuckoo Chat, favori karakterlerinizle gerçek zamanlı sohbet etmenizi sağlayan benzersiz ve sürükleyici bir deneyim sunar.

Cuckoo Chat'in Farkı Nedir?​

Cuckoo Chat sadece başka bir sohbet botu değil. Cuckoo Network'teki daha geniş vizyonumuzun bir parçası olarak AI'yi merkeziyetsizleştirmek, etkileşimlerinizin güvenli, ölçeklenebilir web3 altyapısıyla desteklenmesini sağlamak için buradayız. Her karakterin yanıtları, merkeziyetsiz AI düğümlerimiz aracılığıyla işleniyor; bu da daha hızlı, daha özel ve güvenilir etkileşimler anlamına geliyor. Ayrıca, Cuckoo Chat'i kullanarak ödüller kazanabilirsiniz, benzersiz teşvikli GPU ağımız sayesinde!

Karakterlerle Tanışın: Artık Sohbet Formunda Favori Kişilikleriniz​

İlk sürümümüz, yaratıcı topluluklarımız tarafından oluşturulan 17 ikonik karakter içeriyor; bu karakterler, otantik kişiliklerini, geçmişlerini ve tuhaflıklarını yansıtacak şekilde özenle tasarlandı. Sohbet etmeye hazır olun:

• Naruto Uzumaki: Konoha'nın kararlı ninjası
• Son Goku: Dünya'nın durdurulamaz Saiyan koruyucusu
• Levi Ackerman: Attack on Titan'dan insanlığın en güçlü askeri
• Light Yagami: Adalet hakkında konuşmaya hazır Death Note'un sahibi
• Saitama: Her dövüşü tek bir yumrukla kazanan yenilmez kahraman
• Doraemon: Sonsuz aletlere sahip gelecekteki robot kedi

Ve daha birçok karakter, Monkey D. Luffy, Tsunade ve SpongeBob SquarePants (evet, SpongeBob da burada!). Her sohbet, başka hiçbir yerde bulamayacağınız sürükleyici, karakter odaklı bir deneyim sunuyor.

Nasıl Çalışır? Basit!​

1. Ziyaret Edin: cuckoo.network/portal/chat adresine gidin.
2. Seçin: Listeden favori anime karakterinizi seçin.
3. Sohbet Edin: Sohbetinize başlayın! Her sohbet, sanki seçtiğiniz karakterle doğrudan konuşuyormuşsunuz gibi hissediliyor.

Her sohbet oturumunda, merkeziyetsiz bir AI ile etkileşimde bulunuyorsunuz; bu da sohbetlerinizin Cuckoo Network'ün merkeziyetsiz GPU madencileri aracılığıyla güvenli bir şekilde işlenmesi anlamına geliyor. Her etkileşim özel, hızlı ve tamamen ağ boyunca dağıtılmıştır.

Cuckoo Chat'i Neden Yaptık: Anime Hayranları İçin, Web3 Yenilikçileri Tarafından​

Cuckoo Network'te, AI ve Web3'ün sınırlarını zorlamaya tutkulu bir şekilde bağlıyız. Cuckoo Chat ile sadece eğlenceli bir deneyim yaratmadık—AI'yi merkeziyetsizleştirme ve kullanıcıların verileri ve etkileşimleri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmasını sağlama misyonumuza uygun bir platform inşa ettik. Web3 dünyası geliştikçe, Cuckoo Chat, fandomlar ile en son teknolojinin yenilikçi bir köprüsü olarak hizmet ediyor.

Burada durmuyoruz. Cuckoo Chat, daha fazla karakter, daha derin etkileşim modelleri ve kullanıcı geri bildirimleri ve katılımıyla desteklenen yeni özelliklerle büyümeye devam edecek. Daha fazla güncelleme için bizi takip edin ve merkeziyetsiz AI'nın geleceğinin bir parçası olun!

Sırada Ne Var?​

Cuckoo Chat evrenini sürekli genişletiyoruz! Yakında, her sohbetle bağlantılı NFT tabanlı koleksiyonlar tanıtacağız; kullanıcılar, anime karakterleriyle yaptıkları sohbetlerden benzersiz anları mintleyebilecekler. Ayrıca, dünya genelindeki hayranlar için sohbetleri geliştirmek amacıyla çok dilli destek sunmak için çalışıyoruz.

Katılın!​

Sesiniz önemli. Cuckoo Chat'i kullandıktan sonra, deneyiminizi Discord veya 𝕏/Twitter üzerinden bizimle paylaşın. Geri bildirimleriniz, bu özelliğin geleceğini doğrudan şekillendiriyor. Sohbet etmek istediğiniz bir karakter var mı? Bize bildirin—önerilerinize dayanarak Cuckoo Chat kadrosunu genişletmek için her zaman çalışıyoruz.

Favori anime karakterlerinizle şimdi Cuckoo Chat üzerinden sohbet etmeye başlayın. Bu sadece bir sohbet değil—anime hayranlığının kalbine merkeziyetsiz bir macera!

Cuckoo Chat'i Neden Seveceksiniz:​

• Otantik AI destekli anime karakterleriyle sürükleyici sohbetler
• Web3 destekli gizlilik ve merkeziyetsiz altyapı
• Favori sohbetlerinize bağlı ödüller ve gelecekteki NFT'ler

Cuckoo Chat ile bu heyecan verici yeni yolculuğa katılın—anime hayranlığı, Web3'ün geleceğiyle buluşuyor.