Eigen RadarYapay Zekâ
Analiz

RedNote ile Jeonnam-Gwangju yapay zekâyı kendi bünyesinde kuruyor

RedNote 280 milyar parametreli açık ağırlıklı bir model yayımladı; Jeonnam-Gwangju'nun kendi memurları ise festival verisini işleyen bir yardımcı kurarak kurum içi yapay zekâyı günlük çalışmaya taşıdı.

Yapay Zekâ··Akşam
Bir belediye veri çalışanı, yarı saydam veri parçalarını yerel bir analiz çekirdeğinden boş rapor sayfalarına yönlendiriyor.

RedNote 280 milyar parametreli modelini açtı

RedNote'un yapay zekâ araştırma birimi Dots Studio, 280 milyar parametreli açık ağırlıklı Dots3-Note Preview modelini yayımladı. Şirket, modelin belirli görevlerde OpenAI, Anthropic, DeepSeek ve Z.ai modelleriyle eşit ya da daha yüksek sonuç verdiğini söylüyor. Bu karşılaştırma RedNote'un kendi ölçümüne dayanıyor ve haberde bağımsız bir sınama yer almıyor. Dots Studio modeli insanların günlük sorunlarını çözmeye dönük bir araç olarak konumlandırıyor; ağırlıkların açılması, dışarıdan yalnızca hazır bir hizmet satın almak yerine şirketin kendi modelini ürünlerine uyarlamasına da alan açıyor.[1]

Tüketici platformları temel modeli içeride geliştiriyor

South China Morning Post, RedNote'un adımını Çin'deki tüketici platformlarının kendi temel modellerini kurduğu daha geniş bir yönelişin parçası olarak aktarıyor. E-ticaret, oyun, sosyal medya ve seyahat şirketleri yalnızca dışarıdaki laboratuvarlardan model almakla yetinmiyor. Yemek teslimatı ve yerel hizmet platformu Meituan da kurum içi modeller geliştiriyor. Böylece DeepSeek, Z.ai, Moonshot AI ve MiniMax gibi yalnızca yapay zekâya odaklanan laboratuvarların yanında, geniş kullanıcı kitlesine ve kendi uygulama verisine sahip platformlar da model geliştiricisi konumuna geliyor.[1]

Kent çalışanları festival verisi için kendi yardımcısını yazdı

Jeonnam-Gwangju'da kullanılan çözümleme yardımcısı dışarıdan satın alınmadı; kentin veri çözümleme ekibi aracı 2026'da geliştirdi. Memurlar önceden doğrulanmış temel veriyi, festival ve etkinlikler için hazırlanmış adım adım istemlerle giriyor. Üretken model hareketli nüfus ile kart harcaması verisini işleyip ilk rapor taslağını çıkarıyor. Kentin veri çözümleme projeleri 2023'te 9 iken 2026'da 27'ye yükseldi; havalimanı hatları, çocuk bakımı, tek kişilik haneler ve 27 belediyenin mali kırılganlığı da çalışma alanları arasında.[2]

Kaynakça

  1. Haber kaynağıSouth China Morning PostRedNote'un araştırma kolu 280 milyar parametreli modeli açtı↩1↩2
  2. Haber kaynağı신아일보Bir Kore kentinin kendi personeli, festival verisini okuyan aracı kurdu↩