Tech Patrol

Etiket: artificial intelligence

  • # Adobe’nin Yapay Zeka Ailesi Genişliyor: Yeni Görüntü Üreticiler Sahneye Çıkıyor

    ## Adobe’nin Yapay Zeka Ailesi Genişliyor: Yeni Görüntü Üreticiler Sahneye Çıkıyor

    Adobe, yapay zeka alanındaki yatırımlarına hız kesmeden devam ediyor. Şirket, metinden görüntüye dönüştürme yeteneğine sahip yapay zeka modeli Firefly’ın dördüncü neslini tanıttı. Yeni modellerin yanı sıra Photoshop ve Illustrator gibi Creative Cloud uygulamalarına da bir dizi yeni özellik ekleniyor.

    **Firefly Image Model 4: Hız ve Gerçekçilik Dengesi**

    OpenAI ve Google gibi rakiplerinin izinden giden Adobe, Firefly Image Model 4 ile kullanıcılarına farklı ihtiyaçlara yönelik iki seçenek sunuyor. “Firefly Image Model 4”, hız ve verimliliğe odaklanırken, daha karmaşık ve detaylı görevler için “Firefly Image Model 4 Ultra” geliştirildi.

    Adobe’nin açıklamasına göre Firefly Image Model 4, şimdiye kadarki “en hızlı, en kontrol edilebilir ve en gerçekçi” Firefly görüntü modeli. Kullanıcılar, stil, format boyutları ve kamera açıları üzerinde daha fazla kontrole sahip olarak 2K çözünürlüğe kadar görüntüler oluşturabiliyor. Temel model, hızlı ve verimli görüntü üretimi sağlarken, Firefly Image Model 4 Ultra ise “küçük yapılar içeren karmaşık sahneleri” daha başarılı bir şekilde işleyebiliyor.

    **Yeni Araçlar ve İşbirlikleri**

    Yeni Firefly görüntü modelleri, Firefly web uygulaması üzerinden kullanıma sunuldu. Ayrıca, Adobe’nin daha önce beta sürümünde yayınladığı metinden videoya ve metinden vektöre dönüştürme modelleri de artık genel kullanıma açık. Bununla birlikte, FigJam benzeri bir işbirliğine dayalı, yapay zeka destekli moodboard uygulaması olan Firefly Boards da beta sürümüyle kullanıcılarla buluşuyor. Adobe, Firefly mobil uygulamasının da iOS ve Android cihazlar için “çok yakında” geleceğini müjdeliyor.

    Adobe, Firefly web uygulamasına üçüncü taraf yapay zeka modellerini de entegre ederek kullanıcılara daha fazla seçenek sunuyor. Kullanıcılar, Adobe’nin kendi modellerinin yanı sıra OpenAI’ın yeni GPT görüntü modeli veya Google’ın Imagen 3’ü (görüntüler için) ya da Google’ın Veo 2 modelini (video için) de kullanabiliyor. Adobe, Luma, Pika, Runway, fal.ai ve Ideogram modellerinin de “çok yakında” destekleneceğini belirtiyor.

    **Ticari Güvenlik Vurgusu**

    Adobe, üçüncü taraf modellerinin “yayınlanabilir işlerden ziyade deneme amaçlı” olduğunu belirtiyor ve kendi modellerini “ticari olarak güvenli” olarak işaretliyor. Bu durum, Adobe’nin yapay zeka modellerini kamuya açık veya lisanslı içeriklerle eğitmesiyle ilişkili. OpenAI, Google ve Runway gibi şirketler ise aynı şeyi iddia edemiyor.

    **Creative Cloud Uygulamalarına Yapay Zeka Dokunuşu**

    Adobe, popüler Creative Cloud uygulamalarına da bir dizi güncelleme getiriyor. Illustrator’ın üretken şekil dolgusu ve metinden desene araçları, geçen yıl beta sürümünde tanıtılmalarının ardından artık genel kullanıma açık. Photoshop ise kullanıcıların renk ayarlamalarını kolaylaştırırken, saç, giyim ve belirli yüz özellikleri gibi detayları otomatik olarak seçebiliyor. Photoshop’taki Eylemler paneli de, kullanıcının benzersiz stiline göre geliştirilmiş düzenleme önerileri sunmak üzere güncelleniyor ve Adobe’nin fotoğraf düzenleme platformuna entegre etmeyi planladığı yaratıcı yapay zeka aracısının temelini oluşturuyor.

    Adobe’nin yapay zeka alanındaki bu hamleleri, yaratıcılığı destekleme ve kullanıcı deneyimini geliştirme amacını taşıyor. Şirket, yeni araçlar ve işbirlikleriyle, yapay zekanın sunduğu potansiyeli en üst düzeye çıkarmayı hedefliyor.

  • # Adobe Supercharges Creative Suite with New Firefly AI Image Generators and Enhanced Features

    ## Adobe Supercharges Creative Suite with New Firefly AI Image Generators and Enhanced Features

    Adobe is doubling down on its AI-powered creative tools, launching two new fourth-generation Firefly Image models and rolling out significant updates to its Creative Cloud applications, including Photoshop and Illustrator. These advancements aim to provide users with faster, more controllable, and higher-quality image generation capabilities, alongside a broader ecosystem of AI-powered creative solutions.

    The new Firefly Image Model 4 follows the trend set by other AI powerhouses like OpenAI and Google, offering users a choice between a model optimized for speed and efficiency, and a more robust option for demanding, detail-oriented tasks. According to Adobe, Firefly Image Model 4 is its “fastest, most controllable, and most realistic Firefly image model yet,” enabling users to generate images at resolutions up to 2K with greater control over style, format sizes, and camera angles. The key focus is on improved image quality and faster generation times.

    For those seeking even greater detail and realism, Adobe is introducing Firefly Image Model 4 Ultra. This model is designed to render complex scenes with intricate details, promising more realistic and nuanced results.

    These new Firefly image models are readily available through the Firefly web app, alongside Adobe’s existing text-to-video and text-to-vector models which were previously in public beta. Furthermore, Adobe is launching Firefly Boards in public beta – a collaborative generative AI moodboarding app similar to Figma’s FigJam. A dedicated Firefly mobile app for iOS and Android is also on the horizon, promising creators the power of AI-driven image generation on the go.

    Interestingly, the Firefly web app now allows users to tap into third-party AI models for image and video generation. Users can experiment with OpenAI’s new GPT image model and Google’s Imagen 3 for images, or Google’s Veo 2 for video, alongside Adobe’s own offerings. Support for models from Luma, Pika, Runway, fal.ai, and Ideogram is also planned.

    While Adobe encourages experimentation with these third-party models, the company clearly designates its own Firefly models as “commercially safe,” a crucial distinction given Adobe’s training data comes from publicly available or licensed content. This stands in contrast to OpenAI, Google, and Runway, which have faced scrutiny regarding their data sourcing practices.

    Beyond the Firefly ecosystem, Adobe is enriching its flagship Creative Cloud apps. Illustrator’s generative shape fill and text-to-pattern tools, previously in beta, are now generally available. Photoshop is gaining enhancements that simplify color adjustments and improve automatic selection of details like hair, clothing, and facial features. The Actions panel in Photoshop is also being revamped with improved editing suggestions based on individual user styles, laying the groundwork for Adobe’s ambitious creative AI agent.

    With these latest advancements, Adobe is cementing its position as a leader in the AI-powered creative landscape, offering a compelling suite of tools that empower artists and designers to push the boundaries of their creativity. The inclusion of third-party models showcases a commitment to open innovation, while the focus on commercially safe AI ensures responsible and ethical use of the technology.

  • # Facebook’tan Yeni Bir Atılım: DINOv2 ile Kendi Kendine Öğrenen Görüntü Tanıma Devrimi

    ## Facebook’tan Yeni Bir Atılım: DINOv2 ile Kendi Kendine Öğrenen Görüntü Tanıma Devrimi

    Facebook Araştırma ekibi, yapay zeka alanında sınırları zorlamaya devam ediyor. Son projeleri **DINOv2**, kendi kendine öğrenme (self-supervised learning) yöntemleriyle geliştirilmiş güçlü bir görüntü tanıma modeli. Bu yeni modelin kaynak kodları ve modelleri, açık kaynaklı olarak **facebookresearch/dinov2** GitHub deposunda yayınlandı.

    Peki DINOv2 ne anlama geliyor ve neden bu kadar önemli?

    Kendi kendine öğrenme, yapay zeka modellerini eğitmek için etiketlenmiş veriye ihtiyaç duymayan bir yaklaşımdır. Geleneksel denetimli öğrenme yöntemleri büyük miktarda elle etiketlenmiş veri gerektirirken, DINOv2 gibi kendi kendine öğrenen modeller, etiketlenmemiş verilerden öğrenerek, insan müdahalesini azaltır ve daha geniş bir veri yelpazesinden faydalanmayı mümkün kılar.

    **DINOv2’nin sunduğu avantajlar neler?**

    * **Etiketlenmemiş Veriyle Yüksek Performans:** DINOv2, etiketlenmemiş büyük veri kümelerinden öğrenerek, denetimli öğrenme modellerine yakın veya daha iyi performans gösterebilme potansiyeline sahip. Bu, özellikle etiketlenmiş verinin sınırlı olduğu veya maliyetli olduğu durumlarda büyük bir avantaj sağlar.
    * **Genelleştirilmiş Öğrenme:** Model, çeşitli veri kümelerinden öğrenerek, farklı senaryolarda ve uygulamalarda daha iyi genelleme yeteneği gösterir. Bu da onu daha esnek ve uyarlanabilir bir çözüm haline getirir.
    * **Araştırma ve Geliştirme İçin Açık Kaynak:** Kaynak kodunun ve modellerin açık kaynak olarak yayınlanması, araştırmacılar ve geliştiriciler için büyük bir fırsat sunuyor. Bu sayede, DINOv2 temelli yeni uygulamalar ve araştırmalar hızla geliştirilebilir ve yapay zeka alanına katkı sağlanabilir.
    * **PyTorch Entegrasyonu:** Modelin PyTorch kütüphanesi ile uyumlu olması, kullanım kolaylığı ve mevcut yapay zeka iş akışlarına entegrasyonunu kolaylaştırır.

    **DINOv2 Nerede Kullanılabilir?**

    DINOv2’nin potansiyel kullanım alanları oldukça geniş. Görüntü tanıma, nesne tespiti, semantik segmentasyon gibi çeşitli görevlerde kullanılabilir. Örneğin:

    * **Otonom Araçlar:** Çevre algılama ve nesne tanıma yeteneklerini geliştirerek, otonom araçların daha güvenli ve verimli çalışmasına katkıda bulunabilir.
    * **Tıbbi Görüntüleme:** Tıbbi görüntülerdeki anormallikleri tespit ederek, doktorlara tanı koyma sürecinde yardımcı olabilir.
    * **Tarım:** Bitki sağlığını izleme, zararlıları tespit etme ve verimliliği artırma gibi uygulamalarda kullanılabilir.
    * **Güvenlik:** Güvenlik kameralarından alınan görüntülerde şüpheli aktiviteleri tespit ederek, güvenlik önlemlerini artırabilir.

    **Sonuç:**

    Facebook Araştırma ekibinin DINOv2 projesi, kendi kendine öğrenme alanında önemli bir adım olarak öne çıkıyor. Açık kaynaklı olması, PyTorch entegrasyonu ve yüksek performansı, bu modeli hem araştırmacılar hem de geliştiriciler için cazip hale getiriyor. DINOv2’nin gelecekte yapay zeka uygulamalarında önemli bir rol oynaması bekleniyor. Projenin detaylarına ve kaynak kodlarına **facebookresearch/dinov2** GitHub deposundan ulaşabilirsiniz.

  • # DINOv2: Facebook’s Open-Source Dive into Advanced Self-Supervised Learning

    ## DINOv2: Facebook’s Open-Source Dive into Advanced Self-Supervised Learning

    Facebook AI Research (FAIR) has consistently pushed the boundaries of artificial intelligence, and their latest open-source release, DINOv2, is no exception. Accessible on GitHub under the repository “facebookresearch/dinov2,” this project provides both the PyTorch code and pre-trained models for their cutting-edge DINOv2 self-supervised learning method. This development offers researchers and developers a valuable tool for exploring and implementing state-of-the-art techniques in computer vision.

    DINOv2 builds upon the foundation laid by its predecessor, DINO, further refining and enhancing the power of self-supervised learning. In essence, self-supervised learning allows models to learn meaningful representations from unlabeled data, eliminating the need for vast, manually annotated datasets. This is particularly advantageous in scenarios where labeled data is scarce or expensive to acquire.

    The DINOv2 method focuses on learning visual features by training a neural network to predict different views of the same image, encouraging the network to learn representations that are invariant to transformations like cropping and rotation. This process forces the network to extract salient features that capture the underlying semantic content of the image, resulting in robust and generalizable visual representations.

    The open-sourcing of DINOv2 is significant for several reasons. Firstly, it democratizes access to this advanced technology, enabling researchers worldwide to experiment with and build upon FAIR’s innovations. This collaborative approach can accelerate progress in the field of computer vision. Secondly, providing both the code and pre-trained models drastically reduces the barrier to entry. Developers can readily integrate DINOv2 into their projects, such as image classification, object detection, and semantic segmentation, without needing to train models from scratch. This can significantly save time and resources, accelerating the development lifecycle.

    Finally, by releasing DINOv2, Facebook Research is contributing to the broader open-source ecosystem and fostering a culture of transparency and collaboration within the AI community. This move allows for thorough scrutiny and potential improvements from external contributors, ensuring the continued evolution and refinement of self-supervised learning techniques.

    In conclusion, DINOv2 represents a significant step forward in self-supervised learning and its open-source release is a valuable contribution to the AI community. Researchers and developers looking to leverage the power of state-of-the-art visual representations should definitely explore the “facebookresearch/dinov2” repository on GitHub and delve into the possibilities offered by this innovative technology.

  • # Büyük Dil Modellerinin Gizli Yüzü: Sızdırılan Sistem Komutları ve Anlamı

    ## Büyük Dil Modellerinin Gizli Yüzü: Sızdırılan Sistem Komutları ve Anlamı

    Günümüzde yapay zeka (YZ) dünyasında büyük dil modelleri (LLM’ler) giderek daha fazla önem kazanıyor. Bu modeller, insan benzeri metinler oluşturma, farklı dilleri çevirme, yaratıcı içerikler yazma ve soruları cevaplama gibi çeşitli görevleri başarıyla yerine getirebiliyor. Ancak, bu güçlü araçların arkasında yatan mekanizmaların her zaman şeffaf olmadığını belirtmek gerekiyor. İşte bu noktada “jujumilk3/leaked-system-prompts” adlı GitHub deposu devreye giriyor.

    Bu depo, sızdırılmış sistem komutlarını barındırarak, büyük dil modellerinin nasıl yapılandırıldığına ve nasıl yönlendirildiğine dair önemli bir bakış açısı sunuyor. Sistem komutları, bir LLM’nin davranışını ve yanıtlarını şekillendiren temel talimatlar olarak tanımlanabilir. Basit bir deyişle, bir LLM’ye “nasıl davranması” gerektiğini söyleyen gizli bir el kitabı gibidirler.

    **Sızdırılan Komutlar Ne Anlatıyor?**

    Bu depoda yer alan sızdırılmış komutlar, LLM’lerin farklı rolleri üstlenmesine, belirli bir tonu benimsemesine ve hatta belirli konuları tartışmaktan kaçınmasına nasıl programlandığını gösteriyor. Örneğin, bir LLM’nin “yardımcı bir asistan” gibi davranması veya “bir şair” gibi yazması istenebilir. Hatta daha karmaşık komutlarla, etik olmayan veya zararlı içerik üretmesinden kaçınması sağlanabilir.

    **Bu Bilgiler Neden Önemli?**

    Sızdırılan sistem komutları, hem YZ geliştiricileri hem de kullanıcılar için büyük önem taşıyor:

    * **Şeffaflık:** LLM’lerin nasıl çalıştığına dair daha fazla şeffaflık sağlayarak, bu teknolojinin daha iyi anlaşılmasına ve eleştirilmesine olanak tanır.
    * **Önyargı ve Manipülasyon:** Sistem komutları, LLM’lerin önyargılı veya manipülatif içerik üretmesine neden olabilecek potansiyel sorunları ortaya çıkarabilir. Bu sayede, bu tür sorunları gidermek için gerekli adımlar atılabilir.
    * **Yeniden Tasarım ve İyileştirme:** Geliştiriciler, sızdırılan komutlardan yola çıkarak, kendi LLM’lerini daha güvenli, etik ve etkili hale getirebilirler.
    * **Kullanıcı Bilinci:** Kullanıcılar, LLM’lerin yanıtlarının arkasında yatan mekanizmaları anlayarak, bu teknolojiyi daha bilinçli bir şekilde kullanabilirler.

    **Sonuç Olarak**

    “jujumilk3/leaked-system-prompts” GitHub deposu, büyük dil modellerinin gizli dünyasına açılan bir pencere niteliğinde. Bu sızdırılan komutlar, LLM’lerin nasıl tasarlandığına ve yönlendirildiğine dair önemli bilgiler sunarken, şeffaflık, önyargı, etik ve sorumluluk gibi önemli konuları da gündeme getiriyor. Bu bilgilerin, YZ teknolojisinin daha sorumlu ve güvenli bir şekilde geliştirilmesine katkıda bulunması bekleniyor.

    YZ teknolojisinin geleceği, bu tür şeffaflık çabaları ve etik tartışmalarla şekillenecektir. Bu nedenle, sızdırılan sistem komutları gibi kaynakların incelenmesi ve analiz edilmesi, hepimiz için büyük önem taşıyor. Bu, sadece YZ geliştiricileri için değil, aynı zamanda bu teknolojinin hayatımızın her alanında etkili olduğu günümüz dünyasında, her kullanıcının bilmesi gereken bir konu.

  • # Microsoft’tan Yeni Başlayanlar İçin Üretken Yapay Zeka Eğitim Serisi

    ## Microsoft’tan Yeni Başlayanlar İçin Üretken Yapay Zeka Eğitim Serisi

    Microsoft, yapay zeka dünyasına adım atmak isteyenler için kapsamlı ve ücretsiz bir eğitim serisi olan “Generative AI for Beginners”ı duyurdu. Bu yeni kaynak, üretken yapay zeka alanında bilgi sahibi olmak isteyen herkese açık bir kapı aralıyor.

    Bu eğitim serisi, **21 ayrı dersten** oluşuyor ve yeni başlayanların bile kolayca anlayabileceği bir dilde hazırlanmış. Temel kavramlardan başlayarak, pratik uygulamalara geçiş yapan seri, katılımcıları üretken yapay zeka ile projeler geliştirmeye teşvik ediyor.

    **Neler Öğreneceksiniz?**

    “Generative AI for Beginners” serisi, üretken yapay zeka alanında temelden ileri seviyeye kadar bilgi edinmek isteyenler için mükemmel bir kaynak. Eğitim içeriği, şu konuları kapsıyor olabilir (detaylar için GitHub sayfasını incelemek önemlidir):

    * Üretken yapay zekanın temelleri ve çalışma prensipleri
    * Farklı üretken model türleri (örneğin, GAN’lar, VAE’ler)
    * Metin, resim, müzik gibi farklı veri türleri için üretken modellerin kullanımı
    * Model eğitimi ve optimizasyon teknikleri
    * Gerçek dünya senaryolarında üretken yapay zeka uygulamaları

    **Neden Katılmalısınız?**

    * **Ücretsiz ve Erişilebilir:** Eğitim serisi tamamen ücretsiz ve Microsoft’un GitHub sayfasında yayınlanmış durumda. Bu, herkesin kolayca erişebileceği ve kendi hızında öğrenebileceği anlamına geliyor.
    * **Kapsamlı İçerik:** 21 derslik seri, üretken yapay zeka alanının birçok farklı yönünü kapsıyor. Temel bilgilerden başlayarak, daha karmaşık konulara kadar birçok farklı konuya değiniyor.
    * **Pratik Odaklı:** Eğitim serisi, teorik bilgilerin yanı sıra pratik uygulamalara da odaklanıyor. Bu sayede katılımcılar, öğrendiklerini gerçek dünya projelerinde kullanma fırsatı buluyor.
    * **Microsoft Güvencesi:** Microsoft’un tecrübeli mühendisleri tarafından hazırlanmış olan bu eğitim serisi, güvenilir ve güncel bilgilere erişmenizi sağlıyor.

    **Nasıl Başlayabilirsiniz?**

    “Generative AI for Beginners” eğitim serisine başlamak için Microsoft’un GitHub sayfasını ziyaret etmeniz yeterli: [https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners)

    Bu bağlantı üzerinden eğitim materyallerine erişebilir, dersleri takip edebilir ve kendi projelerinizi geliştirmeye başlayabilirsiniz.

    Üretken yapay zeka dünyasına adım atmak isteyenler için bu eğitim serisi kaçırılmaması gereken bir fırsat. Microsoft’un bu değerli kaynağı sayesinde, siz de yapay zeka alanında yeteneklerinizi geliştirebilir ve geleceğin teknolojilerine yön verebilirsiniz.