200 kayıt tarandı
Önce bunlar
Enflasyon ve yapay zekâ yatırımlarına dair endişeler büyürken hisseler düşüyor
Joe Rennison, ABD’de Eylül enflasyonunun beklentiden yüksek gelmesiyle hisselerin sert düştüğünü yazıyor. Veri, Fed üzerindeki faiz artırma baskısını büyütüyor. Yapay zekâya bağlı şirketlerin büyüme beklentisi ile borçlanması da sorgulanıyor. Veri depolama ve çip hisseleri ekimde yüzde 18 ile yüzde 22 arasında değer kaybetti. CoreWeave’in 2026 vadeli tahvili nominal değerin yüzde 77’sinde işlem görüyor ve getirisi yüzde 14’ün üzerine çıkmış durumda. Yatırımcılar bu şirketin borcunu ödeyememe riskine yüksek ek getiri istiyor.
| S&P 500 günlük düşüşü | yüzde 1,1 | ABD, iki ayın en kötü günü |
| Tüketici fiyatları aylık artışı, Eylül | yüzde 0,6 | ABD, beş ayın en büyüğü |
| Philadelphia Yarı İletken Endeksi günlük düşüşü | yüzde 4,3 | ABD, Haziran zirvesinin yüzde 20’den fazla altında |
| CoreWeave 2026 vadeli tahvilinin fiyatı | 77 sent | ABD, bir dolarlık nominal değer başına |
İran saldırıları artıp çatışmalar yoğunlaşırken petrol fiyatları yükseliyor
Jenny Gross ile Lisa Friedman, Hürmüz Boğazı’nda gemi saldırıları ve Suudi Arabistan’daki Husi saldırısı sürerken Brent petrolün varil başına 106 doların üzerinde seyrettiğini yazıyor. Husiler Aramco’nun Dahran’daki genel merkez kulesini vurdu, üretim ve ihracat altyapısı zarar görmedi. ABD donanması tankerlere Umman kıyısında eşlik ediyor. Uluslararası Enerji Ajansı’na göre Körfez’in Eylül ham petrol ihracatı savaş öncesi düzeyin yüzde 75’ine geri döndü.
| Brent petrol fiyatı | 106 dolar üzeri | varil başına, 14 Ekim |
| Brent petrol fiyatı, savaş öncesi | 70 doların altı | varil başına, Şubat sonu |
| Körfez ham petrol ihracatı | 13,9 milyon varil | günlük, Eylül |
| Savaşın başından beri vurulan gemi | 100’den fazla | Hürmüz Boğazı ve çevresi |
Rus dizeline yaptırımları gevşetmenin akaryakıt maliyetini düşürmesi neden olası değil
Aruni Soni, Rusya’nın dizel ihracatına izin veren ABD anlaşmasının dizel fiyatını belirgin düşürmeyeceğini anlatıyor. Ekim için vaat edilen miktar günlük yaklaşık 75.000 varil. Orta Doğu’dan kaybedilen arzın yanında bu küçük bir pay. Rus rafinerilerinin yüzde 40 ile 50’si devre dışı olduğu için ham petrol ihracatı artsa da dizel üretimi toparlanmıyor.
| Rusya’nın dizel ihracatı, Temmuz-Eylül 2025 | 693.000 varil | günlük, S&P Global |
| Rusya’nın dizel ihracatı, Temmuz-Eylül 2026 | 140.000 varil | günlük |
| Orta Doğu’nun dizel ihracat kaybı | 809.000 varil | günlük, 2025’e göre |
| ABD’de dizel fiyatı artışı | yüzde 77 | yılbaşından beri |
Merkez Bankası Başkanı Fatih Karahan Bangkok’taki sunumunda dezenflasyonu, enerji ve gıda şoklarının etkisini ve varlık piyasası stresinden çıkarılan dersleri anlatıyor. Yıllık enflasyon Eylül’de yüzde 29,7’ye indi, Mayıs 2024 zirvesi yüzde 75,5 idi. Mevsimsellikten arındırılmış aylık hizmet enflasyonu yüzde 1,85 ile beş yılın en düşüğünde. Sunuma göre zayıf talep arz şoklarının fiyatlara yansımasını sınırlıyor ve sıkı para politikası fiyat istikrarı sağlanana kadar sürecek. Kararlar her toplantıda ayrı ayrı alınıyor, hedeften sapma görülürse politika sıkılaştırılacak.
| Yıllık tüketici enflasyonu, Eylül 2026 | yüzde 29,7 | Türkiye |
| 12 ay sonrası enflasyon beklentisi, piyasa katılımcıları | yüzde 23,7 | Türkiye, Eylül 2026 |
| 12 ay sonrası enflasyon beklentisi, firmalar | yüzde 32,5 | Türkiye, Eylül 2026 |
| 12 ay sonrası enflasyon beklentisi, hanehalkı | yüzde 45,6 | Türkiye, Eylül 2026 |
| Brüt uluslararası rezerv | 197 milyar dolar | Türkiye, 9 Ekim; savaş öncesi 210 milyar dolar |
| Kur etkisinden arındırılmış kredi büyümesi | yüzde 24,0 | Türkiye, 13 haftalık yıllıklandırılmış, 7 Ekim |
Yapay zekâ patlaması ABD cari işlemler dengesini etkiledi mi?
Julian di Giovanni, yapay zekâya bağlı ithalatın hızla artmasına rağmen ABD cari açığının neredeyse değişmediğini gösteriyor. Cari açık, ülke tasarrufu ile yatırım arasındaki farkın karşılığı. Toplam yatırım GSYH’ye oranla artmadı, çünkü yapay zekâ yatırımı başka alanlardaki zayıflıkla dengelendi. 2019 son çeyreğine göre tasarruf-yatırım farkındaki yaklaşık 2,4 puanlık (GSYH yüzdesi olarak) genişlemenin 1,75 puanı kamu tasarrufundaki düşüşten, yaklaşık 0,5 puanı özel tasarruftan geliyor. 2026-27 için açıklanan teknoloji yatırımı bugüne kadar gerçekleşen yatırımın üzerinde olduğundan, diğer yatırımlar toparlanırsa açık genişleyebilir.
| Yapay zekâ ile ilgili ürünlerin ABD ithalatındaki payı | yüzde 23 | ABD, 2025’te zirve |
| Cari işlemler açığı, 2023’ten beri | GSYH’nin yüzde 3,7’si | ABD, 2015-19’da yüzde 2,2 |
| Kamu tasarrufu, 2023’ten beri | GSYH’nin yüzde -4,0’ı | ABD, 2015-19’da yüzde -2,2 |
| Özel tasarruf, 2023’ten beri | GSYH’nin yüzde 20,8’i | ABD, pandemi öncesinde yüzde 21,3 |
Aynı Google, daha ucuz: ABD kredi piyasasında alınmaya değer bir risk
Riccardo Cumerlato, Alphabet’in 20 yıllık tahvilinin ABD Hazine tahvillerine göre getiri farkı dar görünürken faiz takaslarına göre çok daha yüksek getiri sunduğunu anlatıyor. Faiz takası, sabit faizle değişken faizin değiştirildiği sözleşme. Cumerlato’nun yönettiği fon Ağustos’ta Hazine vadeli işlemleriyle kurduğu faiz riski korumasının bir bölümünü takaslarla değiştirdi. Avro tahvilini satıp dolar tahvilini aldı ve kredi riskini artırmadan daha yüksek getiri elde etti. Üstlenilen risk, takas farkının yani faiz takasının getirisi ile Hazine getirisi arasındaki farkın kendisi. Bu fark tarihsel olarak çok negatif düzeyde.
| Alphabet 20 yıllık tahvilinin Hazine tahvillerine göre getiri farkı | 90 baz puan | ABD, 25 Eylül 2026 |
| Aynı tahvilin faiz takaslarına göre getiri farkı | 150 baz puan | ABD, 25 Eylül 2026 |
| 10 yıllık ABD takas farkı, bugün | -40 baz puan | kriz öncesinde yaklaşık +60 |
Omuz silkme enflasyonu üçgeni: Yapay zekâ, petrol ve Hazine tahvilleri ekonomiyi nasıl etkiliyor
Kyla Scanlon, petrolün, ABD Hazine tahvillerinin ve yapay zekâ yatırımının birbirini beslediğini savunuyor. Bu üçgendeki en büyük iki borçlu, yani ABD hükümeti ile yapay zekâ şirketleri, yükselen faizleri umursamıyor. Yazı Michigan tüketici güvenini, Hürmüz Boğazı’ndaki nakliye maliyetini, bütçe açığını ve veri merkezi inşaatını aynı çerçevede ele alıyor. Yabancıların ABD borç senedi alımı ikinci çeyrekte 314 milyar dolardan 188 milyar dolara geriledi.
| Michigan Üniversitesi tüketici güven endeksi, 9 Ekim | 46,3 | ABD, tarihin ikinci en düşük düzeyi |
| Bütçe yılı açığı, 30 Eylül | 2 trilyon dolar | ABD, harcama 7,4 trilyon dolar |
| Yapay zekâ yatırımının GSYH büyümesindeki payı | yüzde 25 | ABD |
| Veri merkezi inşaat harcaması, Ağustos | yüzde 73 artış | ABD, yıllık |
| Yabancıların net ABD borç senedi alımı, ikinci çeyrek | 188 milyar dolar | ABD, birinci çeyrekte 314 milyar dolar |
At The Money: Teknoloji tüketicilerden fahiş fiyat mı alıyor?
Barry Ritholtz ile Lindsay Owens, algoritmik fiyatlamanın tüketicilere nasıl yansıdığını konuşuyor. Owens gözetim fiyatlamasını, yani bir kişinin verisine bakarak ona özel fiyat belirlemeyi anlatıyor. Örnekler arasında kiralarda kullanılan RealPage yazılımı, Instacart’ın 400 gönüllüyle yapılan fiyat deneyi ve Delta’nın yapay zekâ destekli bilet fiyatlaması var. Instacart deneyinde aynı ürünlerin yaklaşık dörtte birinin fiyatı kişiden kişiye değişti.
| Instacart deneyinde fiyatı farklılaşan ürünlerin payı | yüzde 75 | ABD, 23 ürün, 400 gönüllü |
| Aynı ürün için en yüksek fiyat farkı | yüzde 23 | ABD, Instacart deneyi |
| Daha yoğunlaşmış sektörlerin payı, bir kuşak öncesine göre | yüzde 75 | ABD |
| Delta’nın yapay zekâ fiyatlamasına açtığı bilet payı, yıl sonu hedefi | yüzde 20 | ABD |
BYD, savaşlar navlun maliyetlerini ve ticaret yollarını altüst ederken elektrikli araç filosunu büyütüyor
Indranil Ghosh, BYD’nin gemi sayısını 2029’a kadar 8’den 18’e çıkarma planını anlatıyor. Her yeni gemi yaklaşık 9.200 araç taşıyacak. Kendi gemisiyle taşımanın araç başına maliyeti kiralamaya göre en fazla yüzde 40 düşürdüğü belirtiliyor. Kızıldeniz ve Hürmüz Boğazı çevresindeki savaşlar navlunu yükseltti, gemileri Ümit Burnu’ndan dolaştırdı. Çin’deki iç satışlar düşerken ihracat artıyor.
| BYD’nin Çin dışındaki satışı, Eylül | 180.700 araç | bir yıl öncesinin iki katından fazla |
| Araç taşıyıcı günlük kirası | 95.000 dolar | yaklaşık 6.500 araç kapasiteli, Şubat’ta 50.000 dolar |
| Çin–Orta Doğu spot navlunu | 220 dolar | metreküp başına, Şubat’ta 65 dolar |
| BYD’nin Çin içi satışı, ilk sekiz ay | yüzde 33 düşüş | Çin, yıllık |
Eylül TÜFE’si Fed hedefinden yaygın sapmayı ve pandemi sonrasının en düşük reel bordro büyümesini gösteriyor
New Deal democrat, ABD’de Eylül enflasyonunun iki ılımlı aydan sonra yeniden hızlandığını anlatıyor. Ana etken enerji. Konut enflasyonundaki yavaşlama da tersine döndü. Yazar elektrik, bilgisayar donanımı ve araç bakımındaki artışı yapay zekâ veri merkezi talebiyle ilişkilendiriyor. Yönetici olmayan çalışanların reel saatlik ücreti hem aylık hem yıllık yüzde 0,4 düştü.
| Tüketici fiyatları, aylık / yıllık | yüzde 0,6 / yüzde 3,7 | ABD, Eylül 2026 |
| Çekirdek tüketici fiyatları, yıllık | yüzde 2,6 | ABD, pandemi sonrası dip yüzde 2,4 |
| Enerji fiyatları, aylık / yıllık | yüzde 5,2 / yüzde 20,4 | ABD, Eylül 2026 |
| Bilgisayar donanımı fiyatları, yıllık | yüzde 9,7 | ABD, Eylül 2026 |
Kötü bir 2027 konut piyasası nasıl görünürdü
Conor Sen, ABD konut piyasasında 2027 için riskleri senaryo olarak sıralıyor. Çok katlı konut arzı daraldığı için sorun aşırı inşaat değil talep olur. Yapay zekâ yatırımı sürerse tek aileli konutta satın alınabilirlik daha da sıkışır. Yapay zekâ borsasında çöküş olursa kira talebi zayıflar ve mortgage faizleri gecikmeli düşer. Conor Sen sonucu 2008 tipi bir kriz değil, tanıdık ama daha kötü bir yıl olarak görüyor.
| Apartman teslimlerindeki düşüş, 2026 | yüzde 28 | ABD, 382.000 birim |
| Apartman teslimlerinde ek düşüş, 2027 | yüzde 24 | ABD |
| Risk senaryosunda gelecek bahar mortgage faizi | yüzde 7,50-8,00 | ABD |
| Fiyat gelir oranının 2019’a dönmesi için gereken düşüş | yüzde 17 | ABD, konut fiyatları |
Yapay zekânın 6 trilyon dolarlık yatırımını finanse etmek için yeni inovasyon gerekiyor
David Crawford, Kristie Tagawa, Cory Boles ile Tatum Quinn, yapay zekâ altyapı harcamasının kendini haklı çıkaracak gelirden hızlı büyüdüğünü hesaplıyor. 2031’de yıllık 1,5 trilyon dolarlık altyapı harcaması, sermaye harcamasının sektör gelirinin yaklaşık yüzde 25’i olması varsayımıyla yaklaşık 6 trilyon dolarlık yıllık yapay zekâ pazarı gerektiriyor. Tüketici ve kurumsal gelir 1,2 ile 1,8 trilyon dolar tutarken kalan açık yaklaşık 4,2 trilyon dolar. Yazarlar açığı arama ve reklam, otonom sistemler ve fiziksel yapay zekâ gibi alanların kapatabileceğini öngörüyor.
| Büyük bulut şirketlerinin sermaye harcaması, 2026 | 780 milyar dolar | Microsoft, Google, Amazon, Meta ve Oracle |
| Gereken yıllık yapay zekâ pazarı, 2031 | 6 trilyon dolar | küresel |
| Tüketici ve kurumsal gelir, 2031 | 1,2-1,8 trilyon dolar | küresel |
| Kalan gelir açığı, 2031 | 4,2 trilyon dolar | küresel |
Analistlerin ne duyduğu ve para politikası için neden önemli olduğu
Luca Ebener ile Thomas McGregor, Avrupa Merkez Bankası Yönetim Konseyi kararlarının öncesinde ve sonrasında altı yatırım bankasının analist raporlarını karşılaştırıyor. Raporlardaki sıkılık tonunu GPT-4.1 ile -1 (çok gevşek) ile +1 (çok sıkı) arasında puanlıyorlar. Politika tonundaki değişimin enflasyon ve ekonomi tonundaki değişimle açıklanamayan kısmını politika yorumu şoku olarak tanımlıyorlar. Bu şok, bankaların kararı beklenenden daha sıkı mı yoksa daha gevşek mi okuduğunu ölçüyor. Etkiyi aylık yerel projeksiyonlarla, yani şoktan sonraki her ay için ayrı bir regresyonla 36 ay boyunca tahmin ediyorlar. Sıkı yönde bir şokun ardından GSYH, GSYH deflatörü (genel fiyat düzeyi) ve istihdam düşüyor. Bu düşüşler birinci ve üçüncü yılda istatistiksel olarak anlamlı (yüzde 10 güven düzeyinde).
| İncelenen yatırım bankası | 6 | euro alanı kararları |
| İncelenen Yönetim Konseyi toplantı ayı | 105 | Temmuz 2011-Mart 2025 |
| Karar öncesi ve sonrası rapor çifti | 265 | altı bankanın eşleşmiş örneği |
| Alternatif istemle üretilen şokun ana şokla korelasyonu | 0,988 | GPT-4.1 sağlamlık denemesi |
Para politikasının farklılaşmış banka kredi kanalı
Abad, Bigio, Garcia-Villegas, Marbet ile Nuño, bankaların farklı sermaye düzeylerine sahip olduğu bir model kuruyor. Modelde tüm kredilerin sabit faizli olduğu ekonomi ile tümünün değişken faizli olduğu ekonomi karşılaştırılıyor. Politika faizi artınca sabit faizli bankanın eski kredilerinin getirisi aynı kalıyor, mevduat maliyeti ise yükseliyor. Net faiz marjı daralıyor, sermaye azalıyor ve banka daha çok küçülüyor. Bir puanlık faiz artışında bankaların yeni kredi vermedeki tepkisi sabit faizli ekonomide, değişken faizliye göre yaklaşık üçte bir daha büyük. Bankalar sermaye alt sınırına yakınsa banka iflasları da sabit faizli sistemde artıyor, değişkende azalıyor. Karşıdöngüsel sermaye tamponu, yani kriz dönemlerinde bankalardan istenen ek sermaye payı, bir puan gevşetilince sabit ve değişken faizli ekonomiler arasındaki fark daralıyor. Model 2013-2023 euro alanı verisine kalibre edilmiş, dinamik tepkiler 2003-2019 arası on büyük euro alanı ülkesinde sınanmış.
| Sabit faizli kredi payı, Belçika Fransa Almanya ve Hollanda | yaklaşık yüzde 80 | euro alanı, sabit faizli ülke kümesi |
| Bir yıllık temerrüt olasılığı, sabit faizli krediler | yüzde 6,26 | euro alanı, Aralık 2021 |
| Bir yıllık temerrüt olasılığı, değişken faizli krediler | yüzde 9,52 | euro alanı, Aralık 2021 |
| Asgari sermaye gereği | yüzde 7 | model kalibrasyonu, Basel III |
Büyük maliye transferlerine hanehalkı işgücü arzı tepkilerinin makroekonomik analizi
Isabel Cairó, Shigeru Fujita ile Camilo Morales-Jimenez, COVID döneminde ABD’de dağıtılan büyük transferlerin istihdama etkisini iki sektörlü, heterojen hanehalklı bir genel denge modeliyle inceliyor. Model, ABD’deki CPS/ASEC hanehalkı anketi verisine göre tahmin edilmiş. Düşük gelirli hanehalklarında istihdam düşüşü daha büyük ve transfer alım yoğunluğuyla bağlantılı, bu örüntü 2008 krizinde görülmüyor. Bir dolarlık transferin kabaca yarısı çalışma arzını azaltıyor, yarısı tüketimi artırıyor. Derin bir resesyonda aynı transferin istihdam ve tüketim tepkisi normal döneme göre yaklaşık yüzde 40 ile 50 oranında daha büyük.
| Derin resesyonda aynı transferin tepkisi, normal döneme göre | yüzde 40-50 daha büyük | ABD |
| Transfer dolarının çalışma arzı kanalına düşen payı | yaklaşık yüzde 50 | ABD, geri kalanı tüketim |
Eyaletler OpenAI’nin üzerine geliyor
Casey Newton, ABD’de sekiz eyalet başsavcısının OpenAI’ye sekiz ayrı eyalet mahkemesinde dava açtığını yazıyor. İddia, ChatGPT’nin gençler dahil kullanıcıları kendilerine ve başkalarına zarar vermeye yönlendirdiği. Davalar ürün sorumluluğuna değil tüketici koruma yasalarına dayanıyor ve Meta’ya karşı New Mexico’da izlenen yolu izliyor. Newton, Meta kararlarının OpenAI için zor bir yol gösterdiğini söylüyor. New Mexico jürisi Meta’ya Mart’ta 375 milyon dolar para cezası verdi, hâkim Ağustos’ta 567 milyon dolar ekledi.
| OpenAI’ye dava açan eyalet | 8 | ABD |
| OpenAI’yi ürün güvenliği ve gizlilik için soruşturan eyalet | 42 | ABD, New York öncülüğünde |
| New Mexico’da Meta’ya verilen toplam tutar | 942 milyon dolar | ABD, jüri ve hâkim kararı toplamı |
Anthropic, üçüncü çeyrek gelirinin yüzde 45 artışla 16,8 milyar dolara çıktığını söylüyor
Lauren Hirsch ile Sri Muppidi, Anthropic yöneticilerinin yatırımcılara üçüncü çeyrek gelirinin bir önceki çeyreğe göre yaklaşık yüzde 45 artarak 16,8 milyar dolara çıktığını söylediğini aktarıyor. Kaynaklar adlarını açıklamadı. Şirket bazı kalemler düzeltildiğinde kârlı olduğunu belirtiyor. Anthropic’in halka arzı bankacılara göre 100 milyar doları aşabilir, şirketin değerlemesi 2 trilyon dolara ulaşabilir. Faiz artışı halka arz piyasasını zayıflattı.
| Üçüncü çeyrek geliri | 16,8 milyar dolar | Anthropic, önceki çeyreğe göre yüzde 45 artış |
| Olası halka arz büyüklüğü | 100 milyar doların üzeri | ABD, bankacıların tahmini |
| Olası değerleme | 2 trilyon dolar | Anthropic |
Character.ai’nin iflas belgeleri yapay zekâ ekonomisinin yürümediğini gösteriyor
Jason Koebler, Character.ai’nin iflas dosyasındaki rakamları anlatıyor. Şirket, ürünü çalıştırmak için kazandığından çok daha fazla harcadı. CEO Colin Adams yeminli beyanında teknolojisinin işletilmesinin pahalı olduğunu söylüyor. Şirket maliyeti düşürmek için çıkarım yükünü, yani modeli çalıştırma işini daha ucuz grafik işlemcilere taşıdı, ağırlıkları herkese açık modeller eğitti, kadroyu azalttı ve 2025 ortasında reklam, 2026 başında uygulama içi satın alma getirdi.
| Yapay zekâ işlem maliyeti, aylık | 13,8 milyon dolar | 2024 |
| Yapay zekâ işlem maliyeti, aylık | 10 milyon dolar | 2025 |
| Tüm kaynaklardan gelir, aylık en yüksek | 5,3 milyon dolar | abonelik ve reklam dahil |
| Ocak-Ağustos 2026 işlem maliyeti | 56,1 milyon dolar | Character.ai |
OpenAI’nin ironik güvenilirlik sorunu
Dan Kagan-Kans, OpenAI’nin Ekim başında güvenlik biriminden üç çalışanı çıkarmasını ve iki farklı açıklamasını anlatıyor. Şirket çalışanların hassas bilgiyi usulsüz kullandığını söylüyor. Çalışanlar ise modelin akıl yürütme adımlarının izlenebilirliğinin azaldığını söyledikleri için çıkarıldıklarını düşünüyor. GPT-6 Astra’nın sistem kartı izlenebilirlikte belirgin düşüş bildiriyor. Astra katmanları metin üretmeden tekrar kullanıyor, yani akıl yürütmenin bir kısmı görünür metne dökülmeden yapılıyor. Bağımsız bir testte Astra, düşünce zinciri olmadan akıl yürütme görevinde ikinci en iyi modelden 8,6 kat daha iyi.
| Çıkarılan güvenlik çalışanı | 3 | OpenAI, Ekim başı |
| Akıl yürütme görevinde Astra’nın en iyi rakibe oranı | 8,6 kat | düşünce zinciri olmadan, bağımsız test |
Yapay zekâ matematiğin peşine düştü. Şimdi bilimin geri kalanının peşinde
Will Knight, MIT’den Neil Thompson, Gabriel Manso ile Claudio Mayrink Verdun’un çalışmasını aktarıyor. Araştırmacılar Aralık 2025 ile Mayıs 2026 arasında yayımlanan makalelerdeki teorik problemleri OpenAI’nin altı modeline çözdürdü. Problemler olasılık, istatistik teorisi, iktisat teorisi, yüksek enerji fiziği, kozmoloji ve kuantum fiziğinden. Problemlerin, modellerin eğitim tarihinden sonra yayımlanan makalelerden seçildiği ve internet erişiminin kapatıldığı belirtiliyor.
| En iyi modelin doğru çözüm oranı, 2024 ortası | yaklaşık yüzde 2 | teorik problemler |
| En iyi modelin doğru çözüm oranı, 2026 ortası | yaklaşık yüzde 35 | teorik problemler |
| Test edilen model | 6 | OpenAI |
Yeni “First Proof” sınavı yapay zekâlı matematiğin parayla oynanan bir yarış olduğunu gösteriyor
First Proof projesinin üçüncü turunda matematikçiler farklı alt alanlardan 10 problem seçti. Modeller problemleri insan yardımı olmadan çözdü ve her çözümü üç hakem bir dergi hakemliği gibi değerlendirdi. GPT 6 Astra ajanı ile kontrol ajanlarından oluşan ProofCouncil 10 problemin 9’unu küçük düzeltmelerle kabul edilebilir biçimde çözdü. Kimi K3 tabanlı sistem, en iyi ağırlıkları açık model olarak 10 problemin hiçbirini çözemedi.
| ProofCouncil’in çözdüğü problem | 9 / 10 | üçüncü tur |
| Kimi K3 tabanlı sistemin çözdüğü problem | 0 / 10 | üçüncü tur |
| Haziran’daki ikinci turun kazananı | 6 veya 7 problem | 10 problem |
Claude CRISPR benzeri bir DNA örüntüsü buldu ama Anthropic’in bilim insanları da ne işe yaradığından emin değil
Anthropic, bir bakteriyofajda CRISPR dizilerine benzeyen ve bir ters transkriptaz geninin yanında duran tekrarlı bir DNA bölgesi bulduğunu duyurdu. Anthropic’ten Eric Kauderer-Abrams ile Nicholas Perry, Claude’a genel bir komut verip ters transkriptaz genleriyle birlikte görülen yardımcı proteinleri aramasını istediklerini anlatıyor. Perry’ye göre analiz bir günde bitti, bir araştırmacı için haftalar ile aylar sürerdi. Bölge yalnızca büyük genomlu “jumbo” fajlarda görülüyor ve işlevi bilinmiyor.
| Claude’un analiz süresi | 1 gün | insan araştırmacı için haftalar ile aylar |
Yapay zekâ modelleri terörist ve aşırılıkçı faaliyetlere yardım edecek biçimde kolayca değiştirilebiliyor
David Gilbert, Birleşik Krallık merkezli kâr amacı gütmeyen Tech Against Terrorism’in Counter-Terrorism AI Benchmark raporunu aktarıyor. 134 model, 200’den fazla komutla ve her komut üç çerçevede sınandı: açıkça terörist, gizli faaliyet ve güvenlik araştırmacısı. Korumaları kaldırılmış açık ağırlıklı sürümler artık ortalama üç günden kısa sürede ortaya çıkıyor, 2024’te bu süre 24 günü aşıyordu. Araştırmacı çerçevesinde, açıkça terörist çerçeveye göre modellerin cevap verme olasılığı yaklaşık 9 kat artıyor.
| Sınanan model | 134 | 200’den fazla komut |
| Sınavı tam geçen model | 2 | 134 modelden |
| Korumasız sürümün çıkış süresi | 3 günden az | 2024’te 24 günden fazla |
| Araştırmacı çerçevesinde cevap oranı | yüzde 16,9 | açıkça terörist çerçevenin yaklaşık 9 katı |
Çin’den gelen başıboş yapay zekâ ajanları araştırmacılarla sohbet etti
Dylan Freedman, Swarmchasers adlı araştırmacı grubunun bu ay botlara karşı korumaları aşmaya ve internette açıkta kalmış bir harita servisinin kimlik bilgisini kullanmaya çalışan Çin yapımı yapay zekâ ajanları bulduğunu yazıyor. Kayıtlar ajanların Tencent testlerine bağlandığını gösteriyor. Araştırmacılar raporlarına gizli metin içine bir e-posta gelen kutusu yerleştirince ajanlar yaklaşık 10 mesaj gönderdi. Ajanlar sıklıkla kendilerini Claude olarak tanıttı. Araştırmacılar bunun Claude olmadığını, Tencent’in Claude Code talimatlarını kullanmış olabileceğini söylüyor.
| Ajanların gelen kutusuna gönderdiği mesaj | yaklaşık 10 | ertesi gün |
Yapay zekâ müşterilerine zarar verdiğinde şirketler sorumlu tutulabilir
Kaitlin Newkirk, yapay zekâ hatalarının sorumluluğunun onu üreten şirkete değil kullanan profesyonele ya da işletmeye düştüğünü örneklerle anlatıyor. ABD Vergi Mahkemesi’nin Clinco davasında avukatın sunduğu dört atıftan üçü sahte göründü. Deloitte’un Avustralya hükümeti için hazırladığı 237 sayfalık rapor da yapay zekâ kaynaklı hatalar taşıdı. Air Canada’nın sohbet botu bir müşteriye yanlış politika söyledi ve şirket 812 Kanada doları ödedi.
| Yapay zekâ kullanan çalışan payı, Şubat 2026 | yüzde 52 | ABD, Gallup |
| Yazılı yapay zekâ politikası olan işletme payı | yüzde 36 | ABD, Nationwide anketi |
| Hukuk araştırma araçlarında hatalı yanıt payı | yüzde 17-33 | ABD, Stanford 2024 çalışması |
Yapay zekâ güvenliği bir şirket komplosu değil
Scott Alexander, yapay zekâ güvenliği uyarılarının şirketlerin planı olduğu iddiasına, yani hisse değerini yükseltme, düzenleyiciyi ele geçirme ya da dikkat dağıtma amacı taşıdığı savına üç argümanla karşı çıkıyor. Birincisi, şirketlere bağlı olmayan uzmanlar da aynı kaygıyı taşıyor. İkincisi, şirket liderleri aynı uyarıları şirketleri kurulmadan önce de yapıyordu. Üçüncüsü, bir plan olsaydı yavaşlama çağrısının ardından Anthropic ve OpenAI hisseleri üzerine kurulan kripto vadeli işlem sözleşmelerinin değerleri düşmezdi.
| Yapay zekâ araştırmacılarının anketi, 2024 | 1.580 kişi | yarıdan fazlası yok oluş için en az yüzde 10 ihtimal veriyor |
| Güvenlik araştırmasına öncelik verilmesini isteyenler | yüzde 72 | aynı anket |
| Yavaşlama çağrısından sonra OpenAI vadeli işlem değeri | yüzde 13,42 düşüş | kripto vadeli işlem platformu |
Yığınlama en iyi modelinizi geçiyor mu?
Himanshu Sharma, 2.000 örnekli ve 20 özellikli sentetik bir ikili sınıflama verisinde, birkaç modelin tahminini bir üst modelle birleştiren yığınlama yöntemini en iyi tekil modelle karşılaştırıyor. Tekrarlı 5 katlı çapraz doğrulama kullanıyor. Taban modeller birbirinden farklı hata yaptığında, yani lojistik regresyon, karar ağacı, destek vektör makinesi ve en yakın komşu birlikte kullanıldığında, yığınlama, doğruluğu 0,820’den 0,830’a çıkarıyor. Birbirine benzeyen ağaç tabanlı modellerde fark 0,1 puanda kalıyor ama eğitim süresi 3,6 saniyeden 125,9 saniyeye çıkıyor.
| Farklı modellerle yığınlama doğruluğu | 0,830 | sentetik veri, en iyi tekil model 0,820 |
| Benzer modellerle yığınlama doğruluğu | 0,835 | sentetik veri, en iyi tekil model 0,834 |
| Benzer modellerle yığınlama eğitim süresi | 125,9 saniye | en iyi tekil model 3,6 saniye |
Özellikler üzerine oylama: veri paylaşmadan birleşik özellik seçimi
Ioannis Christofilogiannis, farklı kurumların verisini paylaşmadan ortak bir özellik kümesi seçmesini sağlayan Feature Election yöntemini anlatıyor. Her kurum kendi seçicisini kendi verisinde çalıştırıp seçtiği özelliklerin listesini gönderiyor. Merkezi sunucu herkesin ortak seçtiklerini tutuyor, kimsenin seçmediklerini atıyor, tartışmalı özellikleri site büyüklüğüne göre ağırlıklı oylamayla sıralıyor. 100 özellikli ve 3 siteli sentetik denemede yöntem 20 gerçek sinyalin tamamını koruyup birleşime göre yüzde 38 daha az sütunla çalışıyor. Yazı NVIDIA FLARE ve Flower uygulamalarına da bağlantı veriyor.
| Bağımsız kıyaslamada ALLAML AUROC | 0,985 | 5 site, merkezi model 0,987 |
| Birleşime göre azalan sütun sayısı | yüzde 38 | 100 özellikli sentetik veri |
| Tur başına ağ trafiği | 153 KB’den 68 KB’ye | 3 site, tek gizli katmanlı sinir ağı |
Anthropic’te kaynak kontrolünün yeniden tasarımı
Nick G. ve kaynak kontrolü ekibi, Anthropic’in tek depoda tuttuğu kodun günlük birleştirme sayısının Mayıs 2026’da yaklaşık 2.500’den Eylül’de 30.000’in üzerine çıktığını anlatıyor. Git çevrimdışı ve dağıtık çalışma için tasarlanmışken Anthropic’in istemcileri neredeyse hep çevrimiçi ajanlar. Şirket geçmişi ve birleştirmeleri sunucuda yöneten, istemcinin yalnızca gerekeni çektiği Scion adlı sistemi kurdu. Tüm rakamlar Anthropic’in kendi beyanı.
| Günlük birleştirme, Eylül 2026 | 30.000’in üzerinde | Anthropic’in tek deposu |
| Sürekli entegrasyon için günlük kopya çekme | yaklaşık 25 milyon | Anthropic |
| Ana dal geçmişi | yaklaşık 100 GB | Anthropic |
Ajan tabanlı büyük dil modelleri
Max van Duijn, Michiel van der Meer, Aske Plaat ile Niki van Stein, büyük dil modellerinin dünyada eylemde bulunduğu ya da birbiriyle etkileştiği durumları ele alan bir ders kitabı yazdı. Ajan tabanlı modeli, dil yeteneğini gerçek dünyada eylem yeteneğiyle birleştiren model olarak tanımlıyorlar. Kitap sistemlerin nasıl çalıştığını, nasıl eylem ve etkileşim kurduğunu ve kullanıcılar için ne anlama geldiğini işliyor. Metin CC0 lisansıyla serbest.
| Kitabın sayfa sayısı | 472 | arXiv sürümü |
Scikit-LLM ile az örnekli metin sınıflama
Iván Palomares Carrascosa, Scikit-LLM kütüphanesinin bir dil modelini scikit-learn’ün tanıdık fit ve predict arayüzüne nasıl sardığını gösteriyor. Örnekte FewShotGPTClassifier, Groq üzerinden openai/gpt-oss-20b modeliyle çalışıyor. fit komutu ağırlık güncellemiyor, yalnızca modele verilecek örnek istemini hazırlıyor. BT destek talepleri üç sınıfa ayrılıyor: donanım, yazılım ve erişim. Altı eğitim örneğiyle üç test metninin üçü doğru sınıflanıyor.
| Eğitim örneği | 6 | BT destek talepleri |
| Doğru sınıflanan test metni | 3 / 3 | üç sınıflı örnek |
Dil modeli çıkarım mühendisliği için 5 eğlenceli proje
Kanwal Mehreen, dil modellerini çalıştırma sürecini öğrenmek için beş proje öneriyor. Projeler küçük bir vLLM kopyası kurmayı, Triton ile FlashAttention çekirdeği yazmayı, modeli sıkıştırarak sayı hassasiyetini düşürme denemelerini ve küçük modelin tahmin edip büyük modelin onayladığı çözme yöntemini içeriyor. Beşinci proje, modeli kullanıcıya sunan ve ilk metin parçacığına kadar geçen süreyi ölçen bir servis kurmak. Yazıda ölçülmüş sonuç yok, her projenin açık kaynak başlangıç deposuna bağlantı veriliyor.
| Önerilen proje | 5 | çıkarım mühendisliği |
Eski bir Çin matematik bulmacası kartta, at yarışında ve seçim bölgesi çizimlerinde nasıl kazanılacağını gösteriyor
Dana Mackenzie, 2.300 yıl önce Sun Bin’e atfedilen at yarışı stratejisini bir kart oyunu modeliyle çözüyor. Strateji, en iyi atı rakibin ikincisine, ikinciyi üçüncüsüne ve en kötüyü rakibin en iyisine karşı koymak. Altı kartlık oyunda bu strateji oynanan ellerin yüzde 70’inde kazandırıyor. 100 kartlık oyunda 11 kart feda edilip 89 kart kazanmak için tutuluyor, maç skoru ortalama 86-14. Mackenzie’nin kitabı Master Sun’s Problem 13 Ekim’de Princeton University Press’ten çıktı.
| Altı kartlık oyunda kazanılan el payı | yüzde 70 | Sun Bin stratejisi |
| 100 kartlık oyunda feda edilen kart | 11 | 89 kart kazanmak için tutuluyor |
| 100 kartlık oyunda ortalama maç skoru | 86-14 | Sun Bin stratejisi |
Çin’in bilimdeki olağanüstü yükselişi ve dünyayı nasıl değiştireceği
Xiaoying You, Çin’in 50 yıldan kısa sürede bilimsel güç merkezi olduğunu ve Ar-Ge’de dünya lideri olma yolunda ilerlediğini anlatıyor. Çin’i yavaşlatabilecek sorunlar arasında yaygın bilimsel usulsüzlük, ileri biyomedikal araştırmada etik soruları ve makale sayısına odaklanan akademik kültür var. Çin 2024’te satın alma gücüyle Ar-Ge harcamasında ABD’yi geçti. Ar-Ge harcamasının temel araştırmaya ayrılan payı Çin’de 2024’te yüzde 7’nin hemen altında kaldı, ABD’de yüzde 14,4 idi.
| Uluslararası dergilerde Çin makalesi, 1978 | 120’den az | dünya payı yüzde 0,02 |
| Ar-Ge harcamasındaki artış, son otuz yıl | yaklaşık 100 kat | Çin |
| Temel araştırmanın Ar-Ge içindeki payı, 2025 | yüzde 7,08 | Çin, beş yıllık plan hedefi yüzde 8 |
Üç “hayalet” galaksi karanlık maddenin ne olduğuna ve ne olmadığına dair ipucu veriyor
Robin George Andrews, yaklaşık 65 milyon ışık yılı uzaktaki DF2, DF4 ve DF9 galaksilerinin yıldız hareketlerinden kestirilen kütleye göre çok az karanlık madde içerdiğini anlatıyor. Haziran 2026’da The Astrophysical Journal’da çıkan makalede Michael Keim ve ekibi, iki sıradan galaksinin çarpışmasında gaz ve tozun sıkışıp karanlık maddenin geçip gittiğini, geride karanlık maddesiz üç galaksi kaldığını öneriyor. Uzmanlar oluşum mekanizmasında hemfikir değil. Çoğu bunu karanlık madde yerine yerçekimini değiştiren MOND kuramı için kötü haber sayıyor.
| DF9’un kütlesi | 100 milyon Güneş | karanlık madde olsaydı 100 kat ağır olurdu |
| DF2’nin yıldız sayısı | Samanyolu’nun 200’de biri | boyutları benzer |
| Karanlık maddenin evrendeki payı | yüzde 27 | tüm maddenin yüzde 85’i |
Doğallık: yararlı bir ilke ama mutlak bir kural değil
Ethan Siegel, fizikte tesadüfleri bir mekanizmayla açıklama arayışı olan doğallık ilkesinin geçmişini tarıyor. İlke Hoyle durumunda, GIM mekanizmasının öngördüğü charm kuarkında, Higgs mekanizmasında ve kozmik enflasyonda işe yaradı. Süpersimetri, büyük birleşik kuramlar ve kozmolojik sabit için ise sonuç vermedi. Kozmolojik sabitin kuramsal tahmini gözlemden 120 büyüklük mertebesi sapıyor.
| Hoyle durumu, karbon-12 rezonansı | 7,654 MeV | enerji yüzde 5 farklı olsaydı karbon oluşmazdı |
| Üst kuark kütlesinin elektrona oranı | yaklaşık 340.000 | 173 GeV ile 511 keV |
| Kozmolojik sabit tahmininin sapması | 120 büyüklük mertebesi | kuramsal tahmin ile gözlem |
İnsan dili kamp ateşinin çevresinde mi doğdu?
Olivia Ferrari, St Andrews’ten primatolog Catherine Hobaiter ile Dartmouth’tan antropolog Nathaniel Dominy’nin geçen ay Proceedings of the Royal Society B’de yayımlanan kuram makalesini anlatıyor. Yazarlar ateş başının jestlerden konuşmaya ve soyut anlatıya geçişi destekleyen sosyal bir ortam olduğunu savunuyor: kırmızı ağırlıklı ışık, düşük görüş ve ritmik titreşim. Ian Tattersall dil için simgesel düşüncenin gerekli olduğunu, bunun daha geç geliştiğini söylüyor. Makalede deneysel veri yok.
| Ateşin evcilleştirilmesi | yaklaşık 1,5 milyon yıl önce | hominin |
| Ocakların yaygınlaşması | 400.000 yıl önce | hominin |
| Simgesel düşüncenin anatomik gelişimi | yaklaşık 200.000 yıl önce | Tattersall’ın tahmini |
Mavi Bölgeler gerçek mi? Bir araştırmacı verinin derinden kusurlu olduğunu söylüyor
Rachel Feltman, UCL ve Oxford’dan Saul Justin Newman’la Mavi Bölge verilerini konuşuyor. Newman Okinava’da savaşta kayıtların yok olduğunu ve ABD askerlerinin yerine koyduğu doğum belgelerinde hata bulunduğunu söylüyor. Newman 2016’da Nature’da çıkan insan yaşam sınırı makalesini de hatalı veri seçimiyle eleştiriyor. Aktarılanlar Newman’ın sözleri.
| Japonya’da 2010’da yüzyaşlı sayılan ama çoktan ölmüş kişi | 236.000 | yüzyaşlıların yaklaşık yüzde 82’si |
| Karşıt Science makalesindeki anlamlı sonuç | 861 girdiden 1 | Newman’ın eleştirisi |
Makinelerin matematikçileri ilk kez geride bıraktığı an
Louis Anslow, Appel ve Haken’in 1976’da dört renk teoremini bilgisayarla kanıtlamasının matematikçiler arasında yarattığı tartışmayı anlatıyor. Bazıları kanıtı kabul etti, bazıları bunun matematik olmadığını söyledi. Tymoczko 1979’da elle gözden geçirilemeyen bir kanıtın geleneksel kanıt sayılamayacağını savundu. Anslow tartışmayı bugünkü yapay zekâ ve makine emeği tartışmasıyla paralel kuruyor.
| Kanıtın bilgisayar süresi | 1.200 saat | Temmuz 1976 |
| Bilgisayarın verdiği karar | 10 milyar | dört renk kanıtı |
İnterneti ayakta tutan insanlar
Data Drop, xkcd 2347 çizgisinden hareketle internetin dayandığı açık kaynak projelerin geliştirme geçmişini gösteriyor. İncelenen 23 projenin 11’inde Ekim 2025 ile Ekim 2026 arasında düzenli çalışan yalnızca bir iki kişi var. Çoğunda kamu hibesi bulunamadı. Örnekler arasında xz arka kapısı, core-js, sudo, curl, SQLite ve OpenSSL var.
| İncelenen açık kaynak proje | 23 | 11’inde düzenli çalışan 1-2 kişi |
| Saat dilimi veritabanında son yıldaki değişiklik | 251 | 218’i Paul Eggert’ten |
Banka CEO’larının ücreti
Yuri Khodjamirian, BIS Quarterly Review’un Eylül 2026 sayısındaki karşılaştırmayı aktarıyor. Küresel finansal krizden bu yana Avrupa ve ABD banka CEO’larının ücret yapısı karşılaştırılıyor. Avrupa bankalarında ücretin hak edişi yaklaşık 40 ay erteleniyor ve hak edişin yüzde 90-95’i performansa bağlı. ABD’de performansa bağlı pay yaklaşık yüzde 70.
| Ücret erteleme süresi | yaklaşık 40 ay | Avrupa bankaları |
| Performansa bağlı hak ediş payı | yüzde 90-95 | Avrupa bankaları |
| Performansa bağlı hak ediş payı | yaklaşık yüzde 70 | ABD bankaları |
5,5 trilyon dolar değerindeki Nvidia, yapay zekâ güvenliği araştırması için İngiltere’ye 250 milyon dolar bağışlıyor
Dan Milmo, Nvidia’nın İngiltere’de ajan tabanlı yapay zekâ güvenliği ve emniyeti araştırmaları için beş yıla yayılan hesaplama gücü bağışı yapacağını yazıyor. Paranın büyük bölümü İngiltere’deki araştırma topluluğuna, bir kısmı Edinburgh, Cambridge, Oxford ve UCL’in yürüttüğü Science of Fundamental AI Research Lab ile Imperial College London’a gidecek.
| Bağış | 250 milyon dolar | Nvidia, İngiltere, 5 yıl |
| Nvidia’nın piyasa değeri | 5,5 trilyon dolar | yaklaşık 4,1 trilyon sterlin |
Yapay zekâ biyolojik silah geliştirmede riskleri değiştirebilir mi?
Ian Sample, MI5 Başkanı Ken McCallum’un yapay zekânın biyolojik silahlarda riskleri değiştirebileceği uyarısını aktarıyor. İki risk sayılıyor: sohbet botundan bilgi ve deney planı alan becerisiz gruplar ile patojeni daha ölümcül yapacak genetik ince ayar yapabilen devletler. Tom Inglesby yayın öncesi bağımsız değerlendirme ve DNA sentezi siparişlerinin taranmasını öneriyor. Anthropic’in Eylül raporu, Claude ile virüs ve toksin çalışan bilim insanlarının yer aldığı beş vakayı anlatıyor.
| Anthropic’in Eylül raporundaki vaka | 5 | Claude ile virüs ve toksin çalışması |