Blog
Technical analysis, insights, and commentary on AI research, robotics, and reinforcement learning.
SAE'lerin Kompozisyonel Genelleme Çöküşü: Sözlük Öğrenmesindeki Gizli Kriz
Giriş Büyük dil modellerinin (LLM) iç dünyasını anlama çabası olan mechanistic interpretability (mekanistik yorumlanabilirlik) alanında son yıllarda...
Read moreThe Geometry of Superposition: Why Sparse Autoencoders Fail at Compositional Generalization
The mechanistic interpretability community is repeating the mistake of variational autoencoders. In the rush to understand large language models, we h...
Read moreFederated Learning'de Gizlilik Tehlikesi: SOMP ve Büyük Dil Modellerinde Gradyan Tersine Çevirme Saldırıları
Giriş Birleşik öğrenme (federated learning), özellikle sağlık, hukuk ve finans gibi hassas verilerin işlendiği alanlarda, veri gizliliğini korumak a...
Read moreOtonom Araçlarda Çok Kaynaklı ve Çok Modlu Verilerin Gizli Maliyeti: Yedeklilik Analizi
Giriş Günümüz otonom araç ekosisteminde araştırma ve geliştirme faaliyetlerinin büyük çoğunluğu algoritmik mimarilerin iyileştirilmesine odaklanmış ...
Read moreThe Redundancy Paradox: Why Less Data Improves Perception in Autonomous Vehicles
Autonomous vehicles rely on a sensor architecture that treats redundancy as a safety imperative. The prevailing assumption has been simple; more senso...
Read moreYaratıcılığın Tokenleştirilmesi: CAT ve Akıllı Tüketim Çağında Yaratıcı Üretim
Giriş Metinden görüntüye (text-to-image, T2I) modelleri son yıllarda görsellik kalitesi ve istem bağlılığı (prompt adherence) açısından belirgin ile...
Read moreBatch Normalization'da İstatistiksel Örnekleme: Hesaplama Maliyetini Azaltmanın Yeni Yolu
Giriş Derin sinir ağlarının (Deep Neural Networks, DNN) eğitiminde karşılaşılan gradyan patlaması ve yok olması sorunlarını çözmede Batch Normalizat...
Read moreThe Statistical Efficiency of Batch Normalization: Why Sampling Trumps Hardware Optimization
Batch Normalization has become the silent workhorse of modern deep learning. Since its introduction by Ioffe and Szegedy in 2015, it has enabled the t...
Read moreMetamemory in Machines: Autonomous Synthetic Curation for Code Generation
Introduction The prevailing paradigm for improving large language model performance on specialized tasks relies heavily on curated datasets and care...
Read moreNovoMolGen ve Moleküler Dil Modellerinde Ön Eğitim Paradoksu: Perplexity ile Performans Arasındaki Kopukluk
Giriş İlaç keşfi ve yeni molekül tasarımı, insanlığın karşı karşıya olduğu en karmaşık bilimsel mücadelelerden biri olmaya devam ediyor. Kimyasal uz...
Read moreThe Perplexity Trap: Why Molecular Language Models Need to Rethink Pretraining Objectives
Introduction The hunt for novel therapeutic molecules confronts one of computational chemistry's most daunting statistics: the space of synthesizabl...
Read moreVideo Düzenlemede Yapı ve Hareketin Ayrıştırılması: SAMA ve İçsel Temsillerin Yükselişi
Giriş Yapay zeka destekli video üretimi ve düzenleme alanında son yıllarda kaydedilen ilerlemeler, difüzyon modellerinin görsel dünyayı modelleme ka...
Read moreFactorized Representations and the End of External Scaffolding in Video Editing
The fundamental challenge in instruction guided video editing has always been the dual mandate. Models must execute precise semantic modifications spe...
Read moreUncertainty in Recurrent Computation: An Ensemble View of Temporal Credit Assignment
Recurrent neural networks have long served as the workhorse for sequential data processing, from natural language processing to the modeling of biolog...
Read moreSequoia: Sürekli Öğrenme Araştırmalarını Birleştiren Hiyerarşik Çerçeve ve Uzmanlaşma Paradoksu
Giriş Sürekli Öğrenme (Continual Learning, CL), yapay zeka sistemlerinin durağan olmayan (non-stationary) ortamlarla etkileşim halindeyken zaman içi...
Read moreThe Inheritance Problem: Why Sequoia's Taxonomy Exposes Deep Tensions in Continual Learning Research
Continual Learning remains fractured. Despite decades of research into algorithms that learn sequentially without forgetting, the field lacks consensu...
Read moreZorluk Bilincinde Hesaplama Tahsisi: CODA ile Uyarlanabilir Çıkarım
Son dönemde büyük dil modellerinin (LLM) karmaşık problem çözme yeteneklerini artırmak için kullanılan en etkili stratejilerden biri, test zamanı ölçe...
Read moreThe Marginal Cost of Thought: Optimality and Adaptation in Large Reasoning Models
Introduction The emergence of large reasoning models has validated a fundamental bet in modern artificial intelligence: namely, that inference time ...
Read moreIndefinite Implicit Search: Reframing Optimality in Continual Reinforcement Learning
The prevailing narrative in reinforcement learning treats the field as an optimization problem with a terminus. We initialize parameters, expose an ag...
Read moreOffline Veri Kümelerinde Gizli Değişkenlere Karşı Dayanıklı Kontrol: Otomatik Ödül Şekillendirme ile Kausal Yaklaşım
Giriş Simülasyon ile gerçek dünya arasındaki uçurum, pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning, RL) tabanlı robotik sistemlerin en temel sorunlar...
Read moreCausal Bounds for Robust Control: Reimagining Reward Shaping Through the Lens of Confounding
The persistent failure of reinforcement learning agents when transferred from simulation to physical hardware remains one of the most pressing challen...
Read moreSürekli Pekiştirmeli Öğrenmede Modüle Edici Maskeler: Durağan Temsiller ve Bileşik Görevlerin Geometrisi
Yaşam boyu öğrenme (lifelong learning), biyolojik öğrenmeye benzer şekilde yapay zeka sistemlerinin sürekli ve artımlı olarak bilgi edinmesini hedefle...
Read moreThe Illusion of Permanence: Why Modulating Masks Solve Forgetting but Create New Constraints in Lifelong Reinforcement Learning
Introduction Lifelong learning remains one of the most stubborn gaps between biological intelligence and artificial systems. While humans and animal...
Read moreOrganik Kod Üretmek: Çevrimiçi Depo Hafızası ile Gelecek Pull Request'leri Öngörmek
Giriş Yapay zeka destekli yazılım mühendisliği son üç yılda gözle görülür bir ivme kazandı. Büyük dil modelleri (Large Language Models, LLM) üzerine...
Read moreFrom Snapshots to Histories: Teaching Coding Agents the Archaeology of Codebases
The Alien Code Problem The software engineering research community has reached a peculiar inflection point. Large language model based coding agents...
Read moreKorelasyonlar Süperpozisyonun Geometrisini Nasıl Şekillendiriyor: Bag-of-Words Süperpozisyonu ve Yapıcı Girişim
Giriş Derin öğrenme modellerinin iç işleyişini anlama çabası olan mekanistik yorumlanabilirlik (mechanistic interpretability) alanında, süperpozisyo...
Read moreBeyond Regular Polytopes: How Correlations Reshape Superposition in Neural Networks
The Puzzle of Neural Geometry Mechanistic interpretability has long operated under a compelling geometric narrative. Following the influential frame...
Read moreThe Compilation Bottleneck: Why Conversational Memory Systems Need Better Filters, Not Better Palaces
Introduction The contemporary landscape of conversational AI is obsessed with memory palaces. Research teams worldwide are constructing elaborate ar...
Read moreZamanın Ötesinde Bellek: Chronos ve Uzun Dönemli Konuşma Belleğinin Yeni Paradigması
Giriş Son yıll...
Read moreTemporal Precision in Neural Dialogue: Analyzing the Chronos Memory Architecture
Introduction As Large Language Models enable conversational agents to maintain relationships spanning months or years, the architecture of long-term...
Read moreUzun Bağlamda Görsel Kayıp: Inter-Modal Distance Invariant Position Encoding ile Çok Modlu Modellerde Kalıcı Görsel Tutarlılık
Giriş: Görsel Sinyallerin Uzun Metinlerde Eritilmesi Sorunu Çok Modlu Büyük Dil Modelleri (Multimodal Large Language Models, MLLM'ler), görsel ve di...
Read moreBeyond Sequential Distance: Rethinking Position Encoding in Multimodal Language Models
As Multimodal Large Language Models (MLLMs) evolve from single turn question answering systems into sophisticated agents capable of processing lengthy...
Read moreYaşam Boyu Pekiştirmeli Öğrenmede İstatistiksel Bağlam
Yaşam Boyu Pekiştirmeli Öğrenmede İstatistiksel Bağlam...
Read moreWhen the World Changes Without Warning: Statistical Context Detection in Lifelong Reinforcement Learning
The promise of lifelong reinforcement learning rests on an assumption so fundamental it often goes unquestioned. We assume that when an agent encounte...
Read moreVideo Difüzyon Modellerinin Gizli 3D Bilgisi: VEGA-3D ile Mekansal Öncülleri Açığa Çıkarmak
Giriş: Mekansal Körlük ve Yeni Bir Paradigma Multimodal Large Language Models (MLLM'ler) son yıllarda görsel anlama yeteneklerinde kayda değer ilerl...
Read moreThe Geometry of Imagination: How Video Generation Models Learn Spatial Structure Without Ever Seeing a Point Cloud
Introduction Multimodal Large Language Models have achieved remarkable proficiency in semantic understanding, yet they remain fundamentally spatiall...
Read moreThermodynamic Response Theory as an Operational Framework for Singular Bayesian Models
Singular statistical models have long presented a conceptual tension in Bayesian statistics. While mixtures, neural networks, and low-rank factorizati...
Read moreBeyond Execution: The Architecture of Scientific Memory in AI Agents
The current generation of AI agents has largely solved the execution problem in computational materials science. Given a specific simulation task, mod...
Read moreCoCoEvo and the Evolutionary Turn in Automated Code Generation: Beyond the Test Case Bottleneck
Large Language Models have transformed software engineering research, yet a persistent structural limitation constrains their practical deployment. Cu...
Read moreCustomTex: Çok Referanslı Özelleştirme ile Yüksek Sadakatli İç Mekan Sahne Tekstürizasyonu
Giriş 3D sahne oluşturma ve tekstürizasyon, mimari görselleştirme, sanal gerçeklik ve film prodüksiyonu gibi alanlarda kritik bir rol oynar. Ancak m...
Read moreCustomTex and the Disentanglement of Scene Appearance: Toward Factorized 3D Assets
Introduction The generation of photorealistic 3D indoor scenes remains a bottleneck in computer graphics and vision, particularly when user customiz...
Read more