ByteDance, yapay zekâ gelişimini sürdürebilecek yeni bir ölçeklenme yasası keşfetti
South China Morning Post
🔹 TikTok'un çatı şirketi ByteDance'in Seed AI ekibi, yapay zekâ ajanlarının gerçek dünya görevlerini yerine getirerek öğrenme hızını tanımlayan yeni bir ölçeklenme yasası geliştirdi.
🔹 Araştırmaya göre yapay zekâ ajanları, gerçek dünya ortamlarıyla uzun süre etkileşim kurarak öğrenme hızını yaklaşık her üç ayda bir iki katına çıkarabiliyor.
🔹 Bulgular, daha fazla veri ve işlem gücüne dayanan geleneksel model eğitiminin sınırlarına yaklaşılmasıyla birlikte yapay zekâ geliştirme yöntemlerine yeni bir alternatif sunuyor.
🔹 Araştırmacılar, yapay zekâ ajanlarının dağıtımdan sonra gerçek dünya ortamlarından nasıl öğrendiğine ilişkin bilgilerin hâlen sınırlı olduğunu belirtti.
🔹 Bu amaçla ekip, yazılım geliştirme, bilimsel araştırma, matematik ve uzmanlık gerektiren bilgi çalışmaları gibi alanları kapsayan, her biri en az 12 saat kesintisiz çalışmayı gerektiren 134 görevden oluşan EdgeBench adlı değerlendirme platformunu geliştirdi.
🔹 Araştırmada toplam 38 bin saatlik gerçek ortam etkileşimi kullanılarak beş gelişmiş yapay zekâ modeli test edildi.
🔹 Test edilen modeller arasında Anthropic'in Claude Opus 4.8'i, OpenAI'ın GPT-5.5 ve GPT-5.4 modelleri ile Çinli Zhipu AI ve DeepSeek modelleri yer aldı.
🔹 Sonuçlar, yapay zekâ ajanlarının performansının öngörülebilir matematiksel bir eğri izlediğini ve gerçek dünya deneyimleriyle düzenli biçimde gelişmeye devam edebildiğini gösterdi.
🔹 Araştırmacılar, gerçek ortamdan öğrenmenin gelecekte ön eğitim (pre-training) kadar önemli bir ölçeklenme alanı haline gelebileceğini değerlendirdi.
🔹 ByteDance ekibi, gerçek dünyada yaygın şekilde kullanılacak yapay zekâ sistemlerinin yalnızca eğitim sırasında edindikleri bilgiyle değil, görev sırasında sürekli öğrenerek gelişebilmesinin büyük ölçekli kullanım için kritik önem taşıdığını belirtti.