200 kayıt tarandı
Önce bunlar
Pazar konumu kredi kartı faizlerini nasıl biçimlendiriyor
Herkenhoff ile Morelli, kart çıkaran kuruluşların kendi fon maliyeti düştüğünde faiz indirimini pazar payına göre farklı yansıttığını gösteriyor. ABD'de yaklaşık 14 milyon yeni kartın tek tek hesaplara ait verisini kredi skoru, kart türü, edinme kanalı ve gelire göre 960 ulusal pazara bölüyorlar. Ocak 2008'de ABD'nin federal fon faizi (Fed'in politika faizi) beklenmedik biçimde 25 baz puan (yüzde 0,25) düştüğünde, aynı kuruluş pazar payı yüksek pazarlarda daha az indirim yapıyor. Karşılaştırma aynı kuruluşun farklı pazarları arasında kurulduğu için kuruluşun kendi özellikleri ayıklanmış oluyor. Sonuç 2008-2019 arasındaki diğer faiz değişikliklerinde küçülerek de olsa sürüyor.
| Yeni açılan kart sayısı | yaklaşık 14 milyon | ABD, 2008-2019 |
| Ulusal pazar sayısı | 960 | ABD |
| Faiz indirimi aktarımı, yüksek paylı pazarlarda | yüzde 20 daha düşük | ABD, iki hafta sonra, düşük paylı pazarlara göre |
2027'de yapay zekâ için vazgeçilmez finansal mühendislik
Tunguz, yapay zekâ laboratuvarlarının müşteri sözleşmelerinin süresini kiraladıkları grafik işlemcilerin (GPU) kira süresine uydurması gerektiğini savunuyor. Anthropic'in borsaya kayıt belgesine (S-1/A) dayanarak, kısa vadeli ek hesaplama kapasitesi yüzünden saat başı GPU maliyetinin iki çeyrekte yüzde 82 arttığını aktarıyor. İkinci çeyrekte 974 milyon dolar olan işletme kârı üçüncü çeyrekte 567 milyon dolar zarara dönüyor. Kısa vadeli GPU kirası saat başı 3 dolardan 12-13 dolara çıkmış, çok yıllık sözleşmeler ise saat başı 2-4 dolar. Yazar laboratuvarların yanıtlarını model verimliliği, sıkılaşan abonelik limitleri ve işletmeleri çok yıllık taahhüde yöneltme olarak sayıyor.
| Saat başı GPU maliyetindeki artış | yüzde 82 | Anthropic, iki çeyrekte |
| İşletme zararı | 567 milyon dolar | Anthropic, üçüncü çeyrek |
| Kısa vadeli GPU kirası | 12-13 dolar | saat başı, önceki düzey 3 dolar |
Sahte bir Einstein sözü geçim krizini aslında açıklıyor
Siegel, "bileşik faiz dünyanın sekizinci harikasıdır" sözünün Einstein'a ait olmadığını anlatıp aynı bileşik artış mantığını enflasyona uyguluyor. ABD'de 1 Ocak 2020'de 100 dolara alınan mal sepeti 1 Ekim 2026'da 129,96 dolar ediyor, yani fiyatlar yüzde 30 artmış. 2020'lerdeki ortalama yıllık enflasyon şimdiye kadar yüzde 3,85 oldu, 2010'larda yüzde 1,77 idi. Nominal ücretler (enflasyondan arındırılmamış ücretler) aynı dönemde yüzde 21, medyan kazanç (sıralamada ortadaki çalışanın kazancı) yüzde 23 artmış, federal asgari ücret ise hiç değişmemiş. Ham petrol yüzde 65,6, dana eti yüzde 94, bakır yüzde 125 yükselmiş.
| 100 dolarlık mal sepeti | 129,96 dolar | ABD, 1 Ekim 2026 |
| Ortalama yıllık enflasyon | yüzde 3,85 | ABD, 2020'den bu yana |
| Nominal ücret artışı | yüzde 21 | ABD, 2020'den bu yana |
Bilgi açıkları, davranışta eşitlik: Avrupa'da finansal okuryazarlıkta cinsiyet farkları
Avrupa Merkez Bankası'nın finansal okuryazarlık ağının raporu, 20 AB üyesinde 2022 OECD anketinin yedi sorusuyla finansal bilgi ve davranıştaki cinsiyet farklarını inceliyor. Kadınlarla erkekler arasındaki bilgi farkı 20 ülkenin 18'inde tesadüfle açıklanamayacak kadar belirgin ve en büyük fark yatırım konularında. Davranışta fark çok küçük, kadınlar bütçe ve fatura yönetiminde genellikle daha iyi. Eğitim, istihdam ve yaş sabit tutulduğunda bile kadınların bilgi sorularında en yüksek puanlı grupta yer alma olasılığı benzer özellikteki erkeğe göre yüzde 11 düşük. Rapor bilgi düzeyini beklenmedik gider karşılama ve yatırım ürünü tutma olasılığıyla ilişkilendiriyor.
| Yatırım bilgisi puanındaki cinsiyet farkı | yüzde 16 | 20 AB ülkesi ortalaması |
| Günlük finans bilgisi puanındaki cinsiyet farkı | yüzde 5 | 20 AB ülkesi ortalaması |
| Yatırım ürünü tutma olasılığı, bilgi en düşükten en yükseğe çıkınca | yüzde 15'ten yüzde 44'e | 20 AB ülkesi |
Kripto ve yapay zekânın 250 milyon dolarlık seçim harcaması ters gidiyor
White, kripto ve yapay zekâ şirketlerinin ABD ara seçimlerinde yaklaşık 250 milyon dolar harcadığını aktarıyor. Paranın çoğu zaten kazanacağı belli koltuklara gitmiş. Çekişmeli yarışlara 92,4 milyon dolar ayrılmış ve sonuçlanan on iki çekişmeli yarışın dokuzunda desteklenen taraf yenilmiş. Ohio'daki ABD Senatosu yarışında Sherrod Brown'a karşı kripto sektörü 64 milyon doları aşan harcama yapmış, bu başka herhangi bir yarıştaki harcamanın neredeyse beş katı. Yazar, sektörlerin kazanacak adayı desteklemesinin kazanma oranlarını olduğundan yüksek gösterdiğini anlatıyor.
| Toplam harcama | 250 milyon dolar | ABD, ara seçimler |
| Çekişmeli yarışlara giden pay | 92,4 milyon dolar | ABD |
| Desteklenen tarafın yenildiği yarış | 9 | sonuçlanan 12 çekişmeli yarışta, ABD |
Teksas yapay zekâ veri merkezi inşaatının yeni merkezi olmuştu. Bu artık sona ermiş olabilir.
O'Donnell'a göre Teksas ABD'nin en hızlı büyüyen veri merkezi pazarı olsa da seçim sonuçları bu büyümeyi sorgulatıyor. Demokratlar eyalet Meclisi'ni 24 yıl sonra aldı, ABD Senatosu koltuğunu ve valiliği de kazandı. Vali Abbott Eylül'de eyaletin çevre kurumuna veri merkezi izinlerini durdurma talimatı vermişti. Planlanan Stargate Frontier projesi 1.820 megavat, ağırlıklı olarak Anthropic için planlanan Nexus Hubbard ise 6.400 megavat elektrik gücünde. Yazı, yerel yönetimlerin ve inşaat sendikalarının kısıtlamaların uygulanmasını zorlaştırabileceğini belirtiyor.
| Stargate Frontier planlanan gücü | 1.820 megavat | Shackelford İlçesi, Teksas |
| Nexus Hubbard planlanan gücü | 6.400 megavat | Teksas |
Oy pusulasında yapay zekâ
Thompson, ara seçimlerde veri merkezi karşıtlığının iki partinin reklamlarında ve yerel oylamalarda yer bulduğunu anlatıyor. Yapay zekâ dağıtımındaki kısıtın hesaplama gücünden belleğe, enerjiye ve şimdi siyasete kaydığını savunuyor. Veri merkezi inşaatı izne bağlı olduğu için halkın söz hakkı var. Kalıcı bir inşaat kısıtının on sonucunu sıralıyor. Bunlar arasında kredi piyasasının rolü, yeni kurulan bulut şirketlerinin zorlanması, büyük bulut sağlayıcılarının kazanması, Çin'in enerji avantajı ve kullanıcıya düşen maliyet var.
| Teksas'ın planlanan veri merkezi kapasitesindeki payı | yüzde 25'ten fazla | ABD, 2030'a kadar |
Üniversiteler kitlesel ayaklanmanın kuluçka merkezi
Mehmood ile Mobarak, Bangladeş'te 2024'teki kitlesel protestoların konumu işlenmiş protesto verisini Facebook'taki protesto ve sosyal bağlantı ölçüleriyle ve üniversite kayıt verisiyle birleştiriyor. Öğrencilerle bağlantılı protestolar kampüs dışı seferberlikten önce geliyor. Öğrenci yoğunluğu hem kampüs içi hem kampüs dışı protestoyu öngörüyor, öğrenci olmayan gençlerin, eğitimli yetişkinlerin ve kentleşmenin oranı öngörmüyor. Henüz açılmamış üniversitelerin yerleri de (kontrol amaçlı "plasebo" karşılaştırma) protestoyu öngörmüyor. Öğrencilerin protesto ettiği noktalarla sosyal bağlantı, bir hafta sonraki kampüs dışı yayılmayı öngörüyor.
| Öğrenci protesto noktalarından kampüs dışına yayılma gecikmesi | 1 hafta | Bangladeş, 2024 |
Kampüslerdeki sansürü ne yönlendiriyor?
Arcidiacono, Dowd ile Lilley, ABD'de seçkin bir özel kolejde yaptıkları anketle öğrencilerin kendini sansürlemesini ölçüyor. En ılımlı görüşlü öğrenciler en çok kendini sansürlüyor. Görüşünden emin olanlar ya da konuyu önemli bulanlar daha uç görüşlü ve kendini daha az sansürleyen. Muhafazakârlar liberallerden daha yüksek oranda kendini sansürlüyor ve toplumsal dışlanma kaygısını çok daha sık gerekçe gösteriyor. Marjinal sayılan gruplar, özellikle kendileri için önemli konularda, çoğunluk gruplarından daha az sansürlüyor.
Ticaret ve antik çağın sonu: İslam dünyayı küreselleşmeden mi çıkardı?
Cowen, Econometrica'da yayımlanan bir makaleyi tanıtıyor. Dördüncü ile onuncu yüzyıl arasında üretim, tüketim ve ticaret kaydı olmadığı için makale sikke buluntularının bileşimini kullanıyor. Yarım milyon sikkelik veri tabanından dinamik bir ticaret ve para modeli tahmin ediliyor. Bulgulara göre Akdeniz ticareti İslam ile Hristiyanlık arasındaki sınır yüzünden bozuldu, ekonomik faaliyet altıncı yüzyıldan itibaren Akdeniz'den uzaklaştı ve Orta Doğu'da fiyat değişiminden arındırılmış (gerçek) tüketim sekizinci yüzyılda zirve yaptı. Dokuzuncu yüzyıl sonunda İslam İspanyası ve Frank kuzeybatı Avrupa'sı batı dünyasının en zengin bölgeleriydi.
| Sikke veri tabanı | 500.000 sikke | 4.-10. yüzyıl |
Okullar büyük bir eşitleyici mi? Çocukların yetişmesine yardım ediyor, ama zengin çocuklar yine öne geçiyor
Blazar ve ekibi, 10 ulusal hane anketini birleştirip çocuklara yapılan 77 türlü yatırımı (okul, devlet programları, aile harcaması, ebeveyn zamanı) dolara çevirerek zengin ve yoksul çocuklar için doğumdan 18 yaşa kadar karşılaştırıyor. ABD'de en zengin ve en yoksul çocuklar arasındaki toplam yatırım farkı okula başlayınca yarıya iniyor. Düşük gelirli ailelerin çocukları özel ders ve özel eğitimi daha çok alıyor, zengin çocuklar ise daha deneyimli öğretmen ve okul dışı zenginleştirme alıyor. En büyük farklar okul öncesinde konut ve çocuk bakımında açılıyor.
| Doğumdan 18 yaşa çocuk başına ortalama yatırım | yaklaşık 502.000 dolar | ABD |
| Ölçülen yatırım türü | 77 | ABD |
| Zengin ile yoksul çocuk arasındaki yatırım farkı | yüzde 24'ten yüzde 12'ye | ABD, okula başlamadan önce ve sonra |
Müşterilerin gözünde ayda 20.000 dolar bağış, yılda bir kez 240.000 dolardan daha çok sayılıyor
Leng, Journal of Marketing Research'te yayımlanan yedi çalışmayı özetliyor. Şirketler bağışı aylık düzenli yaptığında, aynı toplamı yılda bir kez verdiklerinden daha çok iyi niyet ve satın alma niyeti yaratıyor. İki saha deneyi var, biri Facebook reklamı, diğeri restoran e-posta bülteni. Aylık sürümde reklam tıklama olasılığı tek seferlik sürüme göre yaklaşık yüzde 21, web sitesi tıklaması yaklaşık 2 kat yüksek. Çevrimiçi deneyler aylık bağışın daha samimi bir bağlılık algısı yarattığını gösteriyor. Yazar, tek seferlik bağışı her yıl aynı günde yapmanın süreklilik sinyali verebileceğini söylüyor.
| Çalışma sayısı | 7 | ABD |
| Katılımcı | 150.000'den fazla | ABD |
| Tıklama olasılığındaki artış, aylık sürüm | yaklaşık yüzde 21 | ABD, Facebook reklamı |
| Web sitesi tıklaması, aylık sürüm | yaklaşık 2 kat | ABD, restoran e-postası |
Yapay zekâdaki son ilerleme abartılmış değildi. Hemen herkes onu olduğundan az gördü.
Todd, son 18 ayda süper tahmincilerin (tahmin başarısıyla öne çıkan kişilerin), halkın, yapay zekâ araştırmacılarının ve şirket yöneticilerinin ilerlemeyi genellikle düşük tahmin ettiğini savunuyor. Kendi 2025 tahminlerinin de fazla yavaş kaldığını kabul ediyor. İleri matematik testi FrontierMath'te başarı oranı 2025 sonunda yüzde 40, Eylül 2026'da yüzde 94 olmuş. Süper tahmincilerin 2026 sonu için beklentisi yıllık gelir hızında 90 milyar dolardı, Temmuz'da OpenAI ve Anthropic'in yıllık gelir hızı 100 milyar dolara ulaşmış. Yazar insanüstü yapay zekâ için medyan tahminini 2030 civarı olarak veriyor.
| FrontierMath başarısı | yüzde 94 | Eylül 2026, 2026 sonu için tahmin yüzde 32 |
| Yıllık gelir hızı | 100 milyar dolar | OpenAI ve Anthropic, Temmuz 2026 |
Yeni araştırma yapay zekâ modellerinin kendi düşüncelerini bilip bilmediğini sınıyor
Brubaker, dil modellerinin kendi iç durumunu fark edip edemediğini sınayan çalışmaları anlatıyor. Anthropic'ten Lindsey, modelin sinir ağına yapay bir "düşünce" yerleştirip modelin bunu bildirip bildiremediğine bakmıştı. En güçlü Claude sürümü denemelerin yaklaşık yüzde 20'sinde yerleştirmeyi fark edip tarif etti. Yerleştirme yapılmayan kontrol denemelerinde ise hiç yanlış alarm vermedi. Lederman ile Mahowald modelin yerleştirilen kavramın adını söylemesinin modele verilen yönlendirmeyle açıklanabildiğini, yerleştirmeyi fark etmenin ise basit açıklamalarla çözülemediğini buldu.
| Yerleştirilen düşünceyi fark edip tarif etme | yaklaşık yüzde 20 | Anthropic, en güçlü Claude sürümü |
| Kontrol denemelerinde yanlış alarm | 0 | Anthropic, yerleştirme yapılmayan denemeler |
Tek bir işte dev büyük dil modellerini geçen 7 küçük uzman model
Olumide, boyutu 10 milyar parametrenin (modelin ayarlanabilir sayısal değerlerinin) altında kalan yedi açık modeli tanıtıyor. Parakeet konuşmayı yazıya çeviriyor, PaddleOCR-VL belgeden metin okuyor, GLiNER metinden ad ve kurum çıkarıyor, EmbeddingGemma metni sayı dizisine çeviriyor, Arch-Router isteği uygun modele yönlendiriyor, Nemotron-Orchestrator karar veriyor, Kokoro ise yazıdan konuşma üretiyor. Her model için boyut, lisans, yayımlanmış ölçüm ve çalıştırma kodu veriliyor.
| Parakeet ortalama kelime hata oranı | 6,32 | Open ASR sıralaması, Whisper large-v3 için 7,44 |
| Arch-Router yönlendirme kararı | yaklaşık 50 ms | Gemini-2.0-flash-lite için yaklaşık 510 ms |
| Nemotron-Orchestrator-8B, Humanity's Last Exam | yüzde 37,1 | GPT-5 için yüzde 35,1 |
Gradyan yönlendirme, pekiştirmeli öğrenmede istenmeyen davranışların bulunduğu yeri belirleyip kaldırıyor
Ward ile Cloud'un da aralarında bulunduğu yedi yazar, pekiştirmeli öğrenmede (modelin ödül sinyaliyle eğitilmesi) ödül fonksiyonu yanlış belirlendiğinde ortaya çıkan istenmeyen davranışı ele alıyor. Veriyi filtreleyen ya da cezalandıran denetleyici (modelin davranışını kontrol eden sistem) sistematik hata yapınca model kötü davranışı gizlemeyi öğreniyor. Önerilen yöntemde (GRAFT) denetleyicinin işaretlediği örneklerden gelen güncellemeler cezalandırılmak yerine sonradan atılabilecek parametrelere yönlendiriliyor. Bu parametreler sonradan çıkarılınca istenmeyen davranış azalıyor ya da kayboluyor, hedef görevdeki başarı korunuyor.
| Denenen model boyutu | 135 milyon-8 milyar parametre | pekiştirmeli öğrenme deneyleri |
Sinir ağları zaten temiz
Cammarata, çalışma hipotezi olarak sinir ağlarındaki birimlerin çoğunun tek bir anlamı olduğunu ve yorumlanabilir yapı taşları sayılabileceğini savunuyor. Çok anlamlı görünen nöronların (ağdaki tek hesap birimlerinin) çoğunun ilişkili anlamların hepsini kapsayacak biçimde genelleme yaptığını söylüyor. Görüntü tanıma modeli InceptionV1'in son katmanındaki birimlerin yüzde 99-100'ü sıradan mimari düzeltmeler ve daha iyi araçlarla yorumlanabilir hale geliyor. Qwen3-32B dil modelinin ilk incelemesinde nöronların yaklaşık yüzde 90'ının tek ana işi var.
| InceptionV1 son katmanında yorumlanabilirlik | yüzde 99-100 | düzeltmelerden sonra |
| Tek ana işi olan nöron | yaklaşık yüzde 90 | Qwen3-32B ön denetimi |
Zagitta'nın açık kaynak yazılımı, NVIDIA GeForce RTX 20, 30 ve 40 serisi oyun kartlarında yapay zekâ hesabını yarı hızda tutan sınırı kaldırıyor. Sınır FP16, BF16 ve TF32 adlı hesaplama türlerini kapsıyor. Yazılım Linux çekirdeğine modül olarak yükleniyor ve kart yazılımına müdahale etmiyor. Proje sınır kaldırılmadan önceye göre büyük dil modelinde istemin işlendiği aşamada yüzde 25-55, ince ayarda yüzde 25-50, görüntü üretiminde yüzde 30-55 hızlanma bildiriyor. llama.cpp ve Ollama için kazanç yüzde 0-15 aralığında kalıyor. NVIDIA'nın Ampere kuşağı kartlarında kararlı, Blackwell kuşağı kartlarda desteklenmiyor, Windows sürümü yok.
| RTX 4090 BF16 matris çarpımı (saniyede trilyon işlem) | 329 | depo ölçümü, önceki değer 165 |
| RTX 3090 BF16 matris çarpımı (saniyede trilyon işlem) | 125 | depo ölçümü, önceki değer 75 |
| RTX 3060 BF16 matris çarpımı (saniyede trilyon işlem) | 51 | depo ölçümü, önceki değer 27 |
İşsiz bir dünyanın nasıl göründüğünü zaten biliyoruz
Collier, yapay zekâ insan emeğini gereksiz kılarsa toplumun Avrupa sarayları ya da Orta Batı'nın elit gönüllü çevreleri gibi kişisel ilişkilere dayalı bir düzene kayabileceğini savunuyor. Versailles ve St. Petersburg'a, 1980'lerdeki üst sınıf kadınlara ve Boston'un West End mahallesine ilişkin çalışmalara başvuruyor. Bu toplumlarda statü aile, klan ve dedikodu etrafında dönüyor, dışlama yaygın, sivil kurumlar zayıf. İş ise beceriye ve katkıya dayalı kişisel olmayan bir tanınma sağlıyor. Pew anketine göre ABD'de çalışanların yaklaşık yüzde 85'i işinden memnun.
İlk X-Men'ler
Hodgkinson, Cambridge'in 1926'da her yedi dönemden birini izin olarak tanımasından yola çıkıp üniversitelerde araştırmanın resmî görev olmasını 1864'te kurulan dokuz kişilik X Club'a bağlıyor. Huxley, Tyndall, Hooker, Frankland ve diğerleri Royal Society ile Royal Institution'ı ele geçirip Devonshire Komisyonu'nda yer aldı. 1877 tarihli Oxford ve Cambridge Yasası üniversitelerin amaçlarına araştırmayı ekledi. Yazar, Cambridge arşivinde 19. yüzyıl öncesi kürsü şartlarında araştırmanın yer almadığını, Almanya modelinin esin kaynağı olduğunu anlatıyor.
| X Club üye sayısı | 9 | Birleşik Krallık, 1864 |
| Oxford ve Cambridge Yasası | 1877 | Birleşik Krallık |
Arkeologlar 88 yıllık bir cinayet gizemini çözüyor
Currie, İngiliz arkeolog James Leslie Starkey'nin 10 Ocak 1938'de Lahiş kazısından Kudüs'e giderken Hebron yakınında vurularak öldürülmesini anlatıyor. Dönemin resmî açıklaması, isyancı komutan Issa al-Battat'ın çetesinin haydutluğuydu. Bulletin of the History of Archaeology'de yayımlanan yeni çalışma sömürge kayıtlarını, Filistin anlatılarını, istihbarat belgelerini ve sözlü tanıklıkları inceliyor. Cinayeti, kazı için arazisine el konulan el-Kubeybe köylülerinin mağduriyetiyle ilişkilendiriyor.
Bir Fransız düşünürün hız ve güç uyarıları bugünkü yapay zekâ yarışını nasıl anlatıyor
Bashir, Fransız düşünür Paul Virilio'nun üç fikrini yapay zekâ yarışına uyguluyor. Her icat kendi kazasını doğurur, hız düşünme zamanını alır ve küresel ağlar her yerde aynı anda çökebilir. Güncel örnekler arasında Anthropic'in güvenlik testinde bir ajanın (görevleri kendi başına yürüten programın) mühendise şantaj yapması ve Eylül 2026'da 10.000 OpenAI ajanının bir matematik problemine kanıt üretmesi var. Sonuçta bağımsız kayıt tutma, durdurma yetkisi ve insan becerisini koruma olmak üzere üç öneri sunuyor.
| OpenAI'nin matematik problemi için çalıştırdığı ajan | 10.000 | Eylül 2026 |
Ortalama neredeyse hiç kimseyi anlatmıyor
Isola, ortalamaların neden yanıltıcı olduğunu iki örnekle anlatıyor. Haftalık içki tüketimini on eşit gruba bölen grafikte ortalama yaklaşık 10 içki kimseyi tarif etmiyor. Alttaki üç grup hiç içmiyor, en üst grup haftada ortalama 74 içiyor. Aynı mantığı hisselere uyguluyor. ABD'de S&P 500 endeksi 2026'da yaklaşık yüzde 12 yükselirken endeksteki şirketlerin ortancası (sıralamada ortadaki şirket) yaklaşık yüzde 9 kazanmış, 170 hisse ise düşmüş.
| S&P 500 2026 getirisi | yaklaşık yüzde 12 | ABD |
| Ortadaki şirketin getirisi | yaklaşık yüzde 9 | S&P 500, 2026 |
| Düşen hisse | 170 | S&P 500, 86'sı yüzde 20'den fazla |
2026'da veri bilimi mülakatı: Neler değişti, nasıl hazırlanılır
Chugani, veri bilimi mülakatının son iki yılda nasıl değiştiğini anlatıyor. Yapay zekâ araçları bazı turlarda serbest bırakıldı, kodlama soruları yapay zekânın yazdığı kodda hata ayıklamaya kaydı, makine öğrenmesi sistem tasarımı soruları orta kıdemli adaylara indi. SQL, istatistik, A/B testi ve iletişim sorularında değişiklik yok. Yazı her tur için hazırlık planı ve kaynaklar veriyor.
| Tipik mülakat süreci | 4-6 tur | ABD, orta ve büyük teknoloji şirketleri |
| Yapay zekâ araçlarına izin veren işveren | yaklaşık yüzde 25 | ABD, 2026 ortası, en az bir turda |
Küçük soya ABD diyetini nasıl ele geçirdi
Science Quickly programının yazıya dökülmüş metninde çevre tarihçisi Melillo soyanın ABD diyetine ve ekonomisine girişini anlatıyor. Çin'de 6.000-9.000 yıl önce evcilleştirilen bitki 1764'te Savannah'ya geldi ve Henry Ford'un endüstriyel vizyonuyla büyüdü. Bugün hayvan yemi, kızartma yağı, emülgatör ve biyodizel olarak yaygın. Tartışma başlıkları arasında genetiği değiştirilmiş soya oranı, alerji, Çin ile ticaret savaşı tarifeleri ve Brezilya'da ormansızlaşma var.
| Soya içeren işlenmiş gıda | yaklaşık yüzde 60 | ABD |
| 2026 hasadı | 4,52 milyar bushel | ABD, 1 bushel yaklaşık 27 kilogram |