Çinli çip üreticisi Enflame, Nvidia yarışında Şanghay IPO'sunda 4,073 kat talep topladı
Bilim & Teknoloji

Çinli çip üreticisi Enflame, Nvidia yarışında Şanghay IPO'sunda 4,073 kat talep topladı

Enflame Technology, Çin'in önde gelen AI çip üreticilerinden biri, Şanghay'ın teknoloji ağırlıklı Star Market'inde 6.12 milyar yuan (910.9 milyon ABD doları) tutarındaki halka arzı (IPO) ile perakende yatırımcılar arasında büyük bir heyecan yarattı. Bu durum, Nvidia'ya alternatif yerli ürünlere olan yatırımcı ilgisinin arttığını gösteriyor. Tencent Holdings destekli çip üreticisi, halka arzının perakende kısmının 4,073 kat fazla talep aldığını, yalnızca yaklaşık 7 milyon çevrimiçi yatırımcının 42.1 milyar hisse için sipariş verdiğini bildirdi.

ABD'nin ihracat kısıtlamaları, Çin'in teknoloji sahnesini 'boğaz noktaları' etrafında yeniden şekillendirdi: rapor
Bilim & Teknoloji

ABD'nin ihracat kısıtlamaları, Çin'in teknoloji sahnesini 'boğaz noktaları' etrafında yeniden şekillendirdi: rapor

Çinli teknoloji şirketleri, halka arz için başvuruda bulunanların giderek daha fazla, Pekin'in yabancı teknolojiye olan bağımlılığını kırmaya çalıştığı alanlarda yoğunlaştığını gösteriyor. ABD'nin ihracat kontrollerinin yıllar içinde ülkenin borsa umutlarını şekillendirmesiyle, bu yıl şimdiye kadar Şanghay'ın Yıldız Pazarında halka arz gerçekleştiren şirketlerin yaklaşık yüzde 20'si, Çin'in karşılaştığı önemli teknolojik "dar boğazları" aşmaya yönelik faaliyetlerde bulunuyor; bu oran 2022'de yalnızca yüzde 8,1'di.

Farklı Mentorluk Biçimlerinin Uygulanması
Bilim & Teknoloji

Farklı Mentorluk Biçimlerinin Uygulanması

Bu makale IEEE Spectrum'ın kariyer bülteninden aktarılmıştır. İçeriden ipuçları, uzman tavsiyeleri ve pratik stratejiler almak için şimdi kaydolun; teknoloji kariyer geliştirme şirketi Parsity ile işbirliği içinde yazılmış ve ücretsiz olarak e-posta kutunuza teslim edilmektedir! Birinden mentorluk istemek garip. Birine yaklaşarak "Mentorum olur musun?" demek, bana her zaman bir çocuğun bir partide başka bir çocuğa "Arkadaşım olur musun?" demesi gibi gelmiştir. Gerçekte sorduğunuz şey: "Kariyerimi yönlendirmek için belirsiz bir süre boyunca belirli bir miktar ücretsiz zaman ayırır mısın?" Bu şekilde çerçevelendiğinde, elbette bazı insanlar evet demekte tereddüt eder. Ancak resmi mentorluk, daha önce gelenlerin bilgeliğinden faydalanmanın tek yolu değildir. Hiç kimseye resmi olarak mentorluk istemedim. Yine de, birçok gayri resmi mentorum oldu. Kopyala-Yapıştır Yöntemi Başkalarından öğrenmenin bir yolu, gözlemlediğiniz şeyleri kopyalamaktır. Bazen bu, saygı duyduğunuz mühendislerin kitaplarını veya bloglarını okumak ve fikirlerini doğrudan işinize uygulamak anlamına gelir. Ayrıca, son derece yetenekli mühendislerle çalışma şansına da sahip oldum ve onların iyi yaptığı şeyleri utanmadan kopyaladım. Bu mühendislerden biriyle karşılaştığımda, neyi farklı yaptıklarını anlamaya çalışırım: Bir probleme nasıl yaklaşırlar? Ne okurlar? Toplantılarda nasıl iletişim kurarlar? Bilmediğim neye sahiptirler? Sonra, faydalı görünen her şeyi çalarak kendi kariyerime uygularım. Büyük sanatçılar çalar. Mühendisler de öyle yapmalıdır. Merak Katmanları Yine de, sadece gözlemlemenin sınırları vardır. Sorular sormak sizi daha da ileriye götürebilir. Yöneticilere zor konuşmalara nasıl yaklaştıklarını sordum ve mühendislerden, imkansız olduğunu düşündüğüm problemleri çözme süreçlerini sordum. Eğer biri olağanüstü bilgili görünüyorsa: "Şu anda ne okuyorsun?" Eğer birinin işine saygı duyuyorsam: "Daha iyi yapabileceğim bir şey nedir?" Bu derin sorular değil. Olmaları da gerekmiyor. Bir faydalı bilgi parçası alıyorsunuz, uyguluyorsunuz ve devam ediyorsunuz. Ve olağanüstü mühendislerle çalışmıyorsanız bile bunu yapabilirsiniz. Tek gerçek gereklilik meraktır. Anlamadığınız bir şeyle karşılaştığınızda, geçmek yerine araştırma yapmayı kural haline getirin. Kariyerinizi yönlendirecek bir kişiye ihtiyacınız yok. Bilmediğiniz şeyleri bilen insanların bir koleksiyonuna ihtiyacınız var. Onlara dikkat edin. Sorular sorun. Ve iyi kısımları utanmadan kopyalayın. Bana sorun! Bir kariyer sorunuz varsa, yaklaşan bir karar, işte bir problem, bir mülakat, ne olursa olsun—buradan gönderebilirsiniz: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdj_2BZIhrGF__7BCLH33zJ9NMv8C7Vsg9NNusASrYj7-9Idw/viewform. Adınızı ekleyebilir veya anonim kalabilirsiniz. Onları okuyacağım ve bazılarını gelecekteki makalelerde yanıtlayacağım. Bunu, "mentorum olur musun?" konuşması olmadan mentorluk olarak düşünün. —Brian Eğer Kaçırdıysanız: The Institute Haziran 2026 sayısı IEEE üyeleri, yararlanacakları geniş bir deneyim ve bilgiye sahiptir. The Institute'ın en son sayısında, birkaç üye mühendisler için kariyer tavsiyelerini paylaşıyor, mühendislerden mühendisler için. Ayrıca diğer IEEE programları ve kursları hakkında da bilgi alabilirsiniz. Daha fazla bilgi için burayı okuyun.

NASA'nın Yük Taşıyan Robot Koluna 300. IEEE Dönüm Noktası Unvanı Verildi
Bilim & Teknoloji

NASA'nın Yük Taşıyan Robot Koluna 300. IEEE Dönüm Noktası Unvanı Verildi

1960'larda NASA, çalışmalarını daha verimli hale getirmek ve maliyetleri azaltmak için yeniden kullanılabilir uzay mekiği sistemleri geliştirmeye başladı. Mekikler roket gibi fırlatılabiliyor, Dünya'nın yörüngesinde manevra yapabiliyor ve uçak gibi inebiliyordu. Ayrıca büyük uyduları yörüngeden alıp götürebiliyorlardı. Diğer ulaşım türlerinde olduğu gibi, makineler sonunda arızalanır ve parçaların değiştirilmesi veya tamir edilmesi gerekir. Dünya'ya taşınan kargo da nihai varış noktasına taşınmalıdır. Bu tür görevleri tamamlamak için, Kanada'nın Brampton kentindeki Spar Aerospace (şu anda MDA Space'in bir parçası) ve Ottawa'daki Ulusal Araştırma Konseyi, Shuttle Remote Manipulator System adında bir robot kol geliştirdi. Proje, ABD ve Kanada hükümetleri arasında ortak bir girişimdi. Canadarms olarak bilinen bu robotik araçlar, mekiklerin dış yüzeyine takıldı. Astronotların aletleri, uyduları ve diğer yükleri tutup transfer etmelerine olanak sağladı. Mekiklerin denetimleri ve onarımları robotlar kullanılarak gerçekleştirilebiliyordu. Sistem, 1981'de Columbia'nın ikinci uçuşunda ilk kez kullanıldı. Canadarm, beş mekikte ve Uluslararası Uzay İstasyonu'nda 30 yıl boyunca kullanıldı. Robot kol, 19 Haziran'da 300. IEEE Dönüm Noktası olarak adandı. Tören, MDA Space'in merkezinde gerçekleştirildi. IEEE Toronto Bölümü, adaylığı destekledi. “300. Dönüm Noktası'nın Canadarm olması uygun,” diyor IEEE Tarih ve Miras grubunun kıdemli direktörü Michael Geselowitz. “Teknoloji, havacılık, robotik ve bilgisayar alanlarını kapsıyor. ABD ve Kanada arasında uluslararası işbirliğini içeriyor ve IEEE ile üyelerinin bilim ve teknolojinin birçok sınırında nasıl öncü olduğunu gösteriyor.” Uzay keşfi için uluslararası işbirliği Yeniden kullanılabilir uzay aracı konusunda diğer ülkelerle işbirliği yapmak isteyen NASA, 1969'da Kanada'yı katılmaya davet etti. Ülkenin yetkililerinin hangi teknolojiyi katkıda bulunabileceğini belirlemesi biraz zaman aldı. Milestone web sayfasına göre, Kanada'nın döteryum uranyum nükleer reaktörlerinde harcanmış yakıt paketlerini yükleyen ve değiştiren bir robot hakkında bilgi edindiler. DSMA-Atcon (şu anda MDA Space'in bir parçası) tarafından geliştirilen bu robot, Canadarm'ın ilham kaynağı oldu. 1974'te Shuttle Remote Manipulator System'i tasarlayıp inşa etmek için bir öneri sunuldu. Robot kol, uzay mekiklerinin yük bölmesinin içeriğini boşaltacaktı. NASA projeyi onayladı ve geliştirme 1975'te başladı. O dönemde Kanada'nın bir uzay ajansı yoktu, bu nedenle ülkenin Ulusal Araştırma Konseyi projeye katkıda bulunan organizasyonları koordine etti. Spar Aerospace, DMSA-Atcon, CAE ve RCA Corp'un Kanada yan kuruluşunu içeren alt yüklenici ekibine liderlik etti. Toronto Üniversitesi Havacılık Çalışmaları Enstitüsü'nden mühendisler projeye katkıda bulundu. Sıfır yer çekimi için bir kol inşa etmek NASA'nın robot için katı gereksinimleri vardı: Kol, hafif olmalı ve mekik üzerine sığacak kadar küçük olmalıydı. Toronto Üniversitesi tarafından yayımlanan bir makaleye göre, ayrıca ileri geri, yukarı aşağı, sağa sola hareket edebilmeli ve üç dik açılı eksen etrafında dönebilmeliydi (altı serbestlik derecesi olarak bilinir). Tüm bunları başarmak için mühendis Peter Carlisle Hughes, robotu iki omuz eklemi, bir dirsek ve üç döner bilek ile tasarladı. “Her eklem altı serbestlik derecesine sahipti ve kol altı bağlantıya sahipti, böylece her açıdan herhangi bir şeyi yakalayıp her yere taşıyabiliyordu,” dedi Hughes makalede. IEEE yaşam üyesi, Havacılık Çalışmaları Enstitüsü'nde çalışıyordu. “Bu dönüm noktası, MDA Space'teki mühendisler, tasarımcılar, inşaatçılar ve operatörler olarak hepimizin tarih şekillendiren teknolojiler inşa etme ayrıcalığını hatırlatıyor.” —Holly Johnson, MDA Space başkan yardımcısı Kol 50 metre uzunluğundaydı ve 400 kilogram ağırlığındaydı. Uzay ortamının sert koşullarına dayanabilecek malzemelerden yapılmıştı: titanyum, paslanmaz çelik ve grafit epoksi. Kol o kadar hafifti ki, Dünya'nın yer çekiminde kendini destekleyemiyordu, bu nedenle Spar'ın Brampton'daki merkezinin laboratuvar zemininde hava yatakları üzerinde yatıyordu. CAE mühendisleri, IEEE Yaşam Üyesi David A. Weston dahil, gösterim ve kontrol panelini, ayrıca astronotların robotu izlemek ve çalıştırmak için kullanacağı el kumandalarını tasarladı. Robot kol sıfır yer çekiminde çalışmak üzere tasarlandığı için, onu test etmek için ağırlıks

Çin, Xi-Trump zirvesi öncesinde küresel yapay zeka iş birliği, rekabet değil çağrısında bulundu.
Bilim & Teknoloji

Çin, Xi-Trump zirvesi öncesinde küresel yapay zeka iş birliği, rekabet değil çağrısında bulundu.

Çin'in bilim ve teknoloji bakanı Yin Hejun, Pekin ve Washington'un bu ay sonunda liderleri arasında planlanan bir toplantı öncesinde ticaret ve teknoloji gerilimleriyle karşı karşıya kalırken, yapay zekanın sunduğu fırsatları ve riskleri yönetmek için küresel işbirliği çağrısında bulundu. Amerika Birleşik Devletleri'nde düzenlenen G20 İnovasyon Bakanları Toplantısı'nda konuşan Yin, yapay zeka ve diğer yeni teknolojilerin gelişiminin "eşi benzeri görülmemiş derecede aktif" bir döneme girdiğini belirtti.

Yapay Zeka Verimliliği, Bize Bir Sonraki Uzmanlar Neslini Kaybettirebilir
Bilim & Teknoloji

Yapay Zeka Verimliliği, Bize Bir Sonraki Uzmanlar Neslini Kaybettirebilir

On yıl kadar önce, ABD'deki bir nükleer santral için bir türü olmayan tam dijital kontrol sisteminin kontrol tasarımını yönettim. Kağıt üzerinde, modern bir yolcu uçağının yaptığı gibi kendini yönetmesi için mühendislik yapılmış güzel bir makineydi; operatörler, nadiren ihtiyaç duyulan bir sistemi izliyordu. Verimlilik odaklı bir gözlemciye geriye dönük görünen bir karar aldık: Sistem kendi başına çalışabilecekken, kasıtlı olarak dizilimler içinde manuel adımlar bıraktık. Belirli bir sorunu çözüyorduk. Sadece otomasyonu denetleyen bir operatör, yavaş yavaş operatör olmaktan çıkıyor. Eller soğuyor. Santralin gerçekten ne yaptığını anlamak için zihinsel model bulanıklaşıyor. Sonra otomasyon kontrolü geri veriyor. Bu her zaman en kötü gün oluyor, çünkü otomasyon yalnızca kafası karıştığında veya sıkıntıya girdiğinde duruyor. Ama o noktada, yıllardır gerçekten makineyi çalıştırmamış bir kişi koltukta oturuyor. Manuel adımlar, insanı güncel tutmak için oradaydı. Tasarım gereği verimsizdi, bilerek. O santral, politikalar ve ekonomiler nedeniyle asla inşa edilmedi; mühendislikle ilgili olmayan nedenlerden dolayı raflara kaldırıldı. Ancak tasarım içgüdüsü projeden daha uzun sürdü ve şimdi her yönetim kurulunu tüketen tartışmaya sunabileceğim en yararlı fikrin bu olduğuna inanıyorum: AI, insan uzmanlığının inşa edildiği işi yaptığında ne olur? AI, Mühendislik Kariyer Merdivenini Bozuyor Veriler göz ardı edilemeyecek kadar çarpıcı hale geldi. Harvard Üniversitesi'nde yapılan bir çalışma, 280.000'den fazla ABD firmasındaki yaklaşık 65 milyon işçiyi kapsayarak, şirketler jeneratif AI'yi benimsedikten sonra, junior istihdamın altı çeyrek içinde yaklaşık %9 düştüğünü, kıdemli istihdamın ise büyümeye devam ettiğini buldu. Stanford'un ADP bordro kayıtları üzerindeki analizi de aynı yönde: En genç işçiler, en fazla AI maruziyeti olan mesleklerde 2022 sonrasında zemin kaybetti, oysa daha deneyimli meslektaşları kendi pozisyonlarını korudu. Stanford araştırmacıları, kayıpların AI'nın iş otomasyonu yaptığı yerlerde yoğunlaştığını; yalnızca desteklediği yerlerde ise junior istihdamın sabit kaldığını veya arttığını buldu. Neden-sonuç ilişkisi hala tartışmalı ve dürüstlük bunu söylemeyi gerektiriyor. New York Fed'deki araştırmacılar, genç mezun işsizlikteki artışın büyük kısmını AI'ye değil, uzaktan çalışmaya atfediyor ve firmaların uzaktan eğitip mentorluk yapamadıkları deneyimsiz insanları işe almakta isteksiz olduklarını savunuyor. Ancak açıklamaların paylaştığı noktaya dikkat edin. Bir modelin şekillendirici işi üstlenmesi ya da mesafe nedeniyle mentorluk ilişkisinin kopması, her iki durumda da aynı bozuk mekanizmayı tanımlıyor: uzmanlığın kıdemliden junior'a geçtiği staj kanalı. Her iki durumda da "giriş seviyesi" sessizce "üç yıl deneyim gereklidir" anlamına gelmeye başladı. Gürültüyü ortadan kaldırdığınızda, sizi yanıltıcı derecede basit bir sorunla karşı karşıya kalıyorsunuz: önce junior mühendis olmanız gerekiyor ki kıdemli mühendis olasınız. Uzmanlık indirilemez. Başarısız inşaatlar, çıkmaz hata ayıklama oturumları ve yetenekli bir AI'nın şimdi yeni başlayanı mutlu bir şekilde kurtardığı "bu nasıl oldu" anlarıyla kazanılır. Bu tür anları yeterince azaltırsanız, kağıt üzerinde bir modeli denetleyebilen ancak modelin ne zaman kesinlikle, felaketle yanlış olduğunu bilmek için içgüdü geliştiremeyen bir grup üretirsiniz. Çoğu yorum, tanı ile sınırlı kalıyor ya da junior işlerin kaybını ekonomik bir sorun olarak ele alan politika çözümlerine yöneliyor. Ancak bu aynı zamanda bir mühendislik sorunu ve güvenlik açısından kritik alanlar bu sorunu çözmeyi öğrenmek için on yıllar harcadı. Havacılığın Otomasyon Paradoksu Hakkındaki Dersleri Kendi kariyerim otomasyonun keskin ucunda başladı. Okuldan çıktığım ilk iş, bir savaş uçağının motorunun nasıl tepki vereceğini, herhangi bir pilottan daha hızlı bir şekilde belirleyen dijital jet motoru kontrol yazılımını doğrulamak ve geçerliliğini sağlamaktı. O zamanlarda, 1980'lerin sonlarında, merkezi gerilim görünüyordu: Makine, rutin durumlarda insanı geride bırakıyor, ancak insan, makinenin öngöremediği durumlarda uçak ile felaket arasında tek engeldi. Bu gerilim otomasyon paradoksu olarak bilinir; giderek daha yetenekli otomasyon, insan operatörlere daha az pratik sağlar, yalnızca en zor durumları onlara bırakır. Havacılık, bu boşlukta insan becerilerinin nasıl atrofik hale geldiğini tekrar tekrar ve pahalı bir şekilde öğrendi

Sınır AI maliyetle: Anthropic'in Fable 5.1'in ABD-Çin model yarışına ne anlama geldiği
Bilim & Teknoloji

Sınır AI maliyetle: Anthropic'in Fable 5.1'in ABD-Çin model yarışına ne anlama geldiği

Anthropic'in güçlü yeni Claude Fable 5.1 modeli, bütçe dostu açık ağırlık modellerinin dünya genelinde ticari çekiş kazanmasına rağmen, Çinli rakiplerine karşı performans ölçümlerinde liderliğini genişletti. Amerikan şirketi, Fable 5.1'in yanı sıra Mythos 5.1 adında kısıtlı erişime sahip bir versiyonun, yazılım kodlama ve karmaşık bilgi çalışmaları için dünyanın en gelişmiş modeli olduğunu Çarşamba günü duyurdu. Standart versiyon, Yapay Analiz'in Zeka Endeksi'nde 66 puan aldı ve...

Çin'in ikinci büyük dökümhanesi Hua Hong, artan AI destekli talebi karşılamak için 2 milyar ABD Doları yatırım yapıyor.
Bilim & Teknoloji

Çin'in ikinci büyük dökümhanesi Hua Hong, artan AI destekli talebi karşılamak için 2 milyar ABD Doları yatırım yapıyor.

Büyük Çin dökümhane Hua Hong Grace Semiconductor, Çin'in Wuxi şehrindeki devasa kapasite genişlemesine 2 milyar ABD doları yatırıyor. Bu yatırım, yapay zeka altyapısına olan artan yerel talebi karşılamak ve ABD teknoloji kısıtlamalarını aşmak amacıyla yapılıyor. Yeni sermaye, doğudaki bu şehirdeki üçüncü tesisi olan yeni bir 12 inçlik özel hattın inşasını finanse edecek. Ülkenin ikinci en büyük sözleşmeli çip üreticisi, Salı günü Hong Kong borsa düzenleyicisine yaptığı başvuruda bunu belirtti. Tamamen...

Çin, WeChat, RedNote ve Douyin'deki AI derin sahtekarlıklarına ve tıklama tuzaklarına karşı sert önlemler alıyor
Bilim & Teknoloji

Çin, WeChat, RedNote ve Douyin'deki AI derin sahtekarlıklarına ve tıklama tuzaklarına karşı sert önlemler alıyor

Çin, yapay zeka tarafından üretilen "kalitesiz" içeriklere - sosyal medya ve haber akışlarını dolduran düşük kaliteli, kitlesel üretim sentetik içeriklere - karşı geniş kapsamlı bir kampanyanın parçası olarak sert önlemler alıyor. Ülkenin en üst düzey internet denetim kurumu, Çarşamba günü yaptığı açıklamada, Siber Uzay İdaresi'nin (CAC) 5.61 milyondan fazla zararlı veya yasadışı içeriği temizlediğini ve son operasyonunda yaklaşık 49,000 hesabı kaldırdığını belirtti.

Çin'in AMEC'i, kendine yeterliliği hızlandırmak için 1 günde 6 çip üretim makinesi tanıttı
Bilim & Teknoloji

Çin'in AMEC'i, kendine yeterliliği hızlandırmak için 1 günde 6 çip üretim makinesi tanıttı

Çinli çip ekipman devi Advanced Micro-Fabrication Equipment (AMEC), Pekin'in kendi kendine yeterlilik hamlesinin tetiklediği artan yerel talebi karşılamak için araştırma ve geliştirmeyi hızlandırırken, bir günde farklı ticarileşme aşamalarında altı yeni makine tanıttı. Salı günü Wuxi'de düzenlenen bir sektörel konferansta duyurulan yeni ürün serisi, çip üretimindeki ana adımları kapsıyor; mikroskobik desenleri wafer'lara kazıyan aşındırma araçlarından, malzeme biriktiren sistemlere kadar...

1707 Sipariş Ar-Ge 2026 Yılı 3. Çağrısı Açıldı
Bilim & Teknoloji

1707 Sipariş Ar-Ge 2026 Yılı 3. Çağrısı Açıldı

1707 Sipariş Ar-Ge 2026 Yılı 3. Çağrısı Açıldı utku.cetin Çar, 09/02/2026 - 08:58 1707 Siparişe Dayalı Ar-Ge Projeleri için KOBİ Destekleme Çağrısı kapsamında 2026 yılı üçüncü çağrısı açıldı. TÜBİTAK Teknoloji ve Yenilik Destek Programları Başkanlığı (TEYDEB) tarafından yürütülen 1707 Sipariş Ar-Ge Programı, müşteri kuruluşun gereksinimlerini karşılamak üzere tasarlanan çözüm önerilerinin, KOBİ'ler tarafından Ar-Ge faaliyetlerine dönüştürülerek ticarileşebilir çıktılara ulaşılması hedefini benimsemektedir. TÜBİTAK ve Müşteri Kuruluş, bu önemli süreçte eş finansman yoluyla KOBİ'lerin gereksinim odaklı Ar-Ge faaliyetleri gerçekleştirmelerini sağlamaktadır.KOBİ’ler müşterisi hazır yenilikçi ürün ve süreçler gerçekleştirmektedir. Sanayi kuruluşları arasında finansman riskinin paylaşılmasına ve fikri sınai haklar üzerinde anlaşılmasına zemin hazırlanmakta, proje yönetiminde görece daha deneyimli olan kuruluşların deneyimlerini KOBİ’lere aktarmasına imkân tanınmaktadır. 1707 Siparişe Dayalı Ar-Ge Projeleri için KOBİ Destekleme Çağrısı kapsamında 2026 yılında üç farklı çağrı dönemi planlanmaktadır. Taslak takvim şu şekildedir: Çağrı Açılış TarihiÇağrı Kapanış Tarihi1.Çağrı Dönemi (Tamamlandı)2 Ocak 202613 Mart 20262.Çağrı Dönemi (Tamamlandı)4 Mayıs 202617 Temmuz 20263.Çağrı Dönemi1 Eylül 202613 Kasım 20263. çağrı döneminde 1707 Siparişe Dayalı Ar-Ge Projeleri için KOBİ Destekleme Çağrısı 2026-3 (1707 Sipariş Ar-Ge 2026-3) açılmıştır.Proje başvuruları TEYDEB Proje Değerlendirme İzleme Sistemi (PRODİS) üzerinden 01 Eylül 2026–13 Kasım 2026 (23:59, TSİ) tarih aralığında alınacaktır.1707 Sipariş Ar-Ge 2026 yılı 3. Çağrı Dönemi’nde açılan çağrılar kapsamında TÜBİTAK 2026-2028 Öncelikli Ar-Ge ve Yenilik Konu Başlıklarından sadece "Endüstride Teknolojik Sıçrama" ve "Dijital Liderlik" konularında sunulan projelere değerlendirme aşamasında öncelik verilecektir. Çağrılar hakkında detaylı bilgiye buradan ulaşabilirsiniz. PAYLAŞ

Tencent'in Hy4 modeli, ekosistem odaklı eğitim sonrası açık kaynaklı yapay zeka sıralamalarında yükseldi.
Bilim & Teknoloji

Tencent'in Hy4 modeli, ekosistem odaklı eğitim sonrası açık kaynaklı yapay zeka sıralamalarında yükseldi.

Analistlere göre, Tencent Holdings'ın geniş ürün ekosistemini kullanarak yeni Hy4 önizleme modelini eğitme stratejisi, AI ajanları geliştirmede ona bir avantaj sağlıyor ve amiral gemisi model paketini açık kaynak teklifleri arasında üst sıralara geri getiriyor. Çinli teknoloji devinin, önizleme modellerinin Tencent'in ürün yelpazesinde ilk kez kullanıldığı "farklılaştırılmış ürün-artı-model stratejisi", kullanıcı verilerini toplamasına ve bu bilgileri sonraki eğitim turlarına geri beslemesine olanak tanıdı.

ARDEB 1001 Programı’nın 2026 Yılı 2. Dönem Başvuru Süresi Uzatıldı
Bilim & Teknoloji

ARDEB 1001 Programı’nın 2026 Yılı 2. Dönem Başvuru Süresi Uzatıldı

ARDEB 1001 Programı’nın 2026 Yılı 2. Dönem Başvuru Süresi Uzatıldı “1001-Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı”nın 2026 yılı 2. dönem başvuru süresi uzatılmıştır. Araştırma Destek Programları Başkanlığı (ARDEB) tarafından yürütülen bu programın başvuru süresi, çevrim içi başvuruların tamamlanması ve projelere ilişkin elektronik imza işlemlerinin gerçekleştirilmesi için son tarih 14 Eylül 2026 saat 23.59 olarak güncellenmiştir. Elektronik imza işlemleri için ayrıca ek süre verilmeyecektir. Bu nedenle, proje başvuru onayının ve elektronik imza sürecinin belirtilen tarihe kadar eksiksiz şekilde tamamlanması hususunda gereğini önemle rica ederiz.