CANLI
xAI, Imagine API’yi 2.0’a Yükseltmeye Hazırlanıyor: Görüntü ve Video Tek…·Microsoft MAI-Cyber-1-Flash’ı Duyurdu·Moonshot AI, Kimi K3 Model Ağırlıklarını ve Teknik Raporunu Açık…
24 Sep 2026 · 23:13 GMT+3
Ai Haber – Türkiyenin Yapay Zeka Haber Portalı
ARAŞTIRMA · PAPERS

Araştırma arşivi

47 makale — arXiv, NeurIPS, ICML, ACL ve Türk üniversitelerinden seçtiğimiz çalışmalar. Her birinin Türkçe özeti, içindekiler ve aihaber okuma görünümü var. Kayıt gerekmez.

47Toplam Makale
0Bu Hafta
9TR Özet Hazır
0🇹🇷 Yerli Yazar
⌕ 11 SONUÇ
6 #03

What Breaks Under Pruning in Smart Homes, and When? Evaluating LLM Degradation Across Architectures and Task Complexity

Congjing Zhang, Vashishtha Patil, Henning Lange, Usman Aleem · 15 Eyl 2026

Pruning can reduce the deployment cost of large language models (LLMs), but its impact on context-grounded tool calling remains poorly understood. We systematically study pruning-induced degradation in smart-home tool ca…

arXiv:2609.17515
6UP 6OKUMA
0 #06

Stellar Colosseum: A Many-Agent Harness for Long-Horizon Research in Mathematics and Theoretical Computer Science

Honghao Lin, David P. Woodruff, Yuan Deng, Jieming Mao + 2 · 14 Eyl 2026

Language models can produce plausible short proofs, but may still be unreliable on long-horizon research problems, where progress depends on a sequence of uncertain and interdependent decisions. We introduce Stellar Colo…

20 #08

Doğallığın Ötesinde: Otomatik Metin-Konuşma Değerlendiricilerini Dilbilimsel Temelli Boyutlar Üzerinde İncelemek

Oluwanifemi Bamgbose, Simon Rosen, Jash Shah, Lindsay Devon Brin + 5 · 10 Ağu 2026

Otomatik Metin-Konuşma (TTS) değerlendirme yöntemlerinin (Ortalama Görüş Puanı (MOS) yordayıcıları ve Ses Büyük Dil Modelleri (Audio-LLM) yargıçları) insan algısını yansıtması beklenir, ancak bunların dinleyicilerin gerç…

arXiv:2608.09930
20UP 20OKUMA
6 #10

Can LLMs Model Incorrect Student Reasoning? A Case Study on Distractor Generation

Yanick Zengaffinen, Andreas Opedal, Donya Rooein, Kv Aditya Srivatsa + 2 · 16 Mar 2026

Modeling student misconceptions in a realistic manner is critical for AI in education. In this work, we examine how large language models (LLMs) reason about misconceptions when generating distractor answers for multiple…

arXiv:2603.15547
6UP 6OKUMA
10 #11

Çevrimiçi Nefretin Sosyal Onay Teorisinden Hipotezlerin Test Edilmesi: Parler’dan Gelen 110 Milyon Mesajın Analizi

David M. Markowitz, Samuel Hardman Taylor · 14 Tem 2025

Nefret mesajlarındaki sosyal onay sinyallerinin daha fazla nefret ve toksisiteyi öngördüğünü savunan sosyal onay teorisi aracılığıyla, sosyal onayın çevrimiçi nefreti nasıl motive ettiğini inceledik. Parler'dan (2018-202…

arXiv:2507.10810
10UP 10OKUMA