AIC // ARCHIVAL INSTITUTE • EST. 2024 CİLT IV • ISSN 2822-4191 • DOI: 10.1145/AIC PEER-REVIEWED MONOGRAPHIC BROADSHEET

AI Cronicles.

YAPAY ZEKÂ GÜNLÜKLERİ & KRONOLOJİSİ • THE ARCHIVAL JOURNAL OF THE SILICON ERA
§ STRATİGRAFİ: E01: SİBERNETİK VE MANTIK (1950–1989) E02: İSTATİSTİKSEL ÖĞRENME (1990–2011) E03: DERİN ÖĞRENME (2012–2021) E04: ÜRETKEN MODELLER (2022–2026) E05: OTONOM SINIR (2027+)
§ AKTİF TEZLER:
#Mamba-2-SSD #FlashAttention-3 #SAE-SparseAutoencoders #Blackwell-NVLink5 #IIT-Phi-Theory #Perceptron-Minsky #WorldModels-Sora #MechanisticInterpretability → TÜM ARŞİVİ İNCELE (108) ↗
§ TEMATİK HAVZA // PROTOKOL & SÜRÜ BİLİŞİ

Otonom Ajanlar & Sentetik Zihin

TOPLAM 18 MONOGRAFİ

Model Context Protocol (MCP), dinamik DAG yürütme ortamları, araç kullanım döngüleri ve otonom yazılım mühendisliği sürüleri.

18 Hakemli Monografi
5 Tarihsel Çağ
%100 Açık Erişim
NÖRAL BELLEK FABRİC VectorGraph Engine 100B+ Gömme Vektöründe Hiyerarşik HNSW ve Hibrit Bilgi Grafı İndeksleme. § RECALL@10: %99.8 Dağıtık Sharding · ACID Garantili Ajan Hafızası DÖKÜMANTASYONU İNCELE ↗
LEVHA 019 ↗
LEVHA 019 // AIC-AJA-0019 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0019
Üretken Modeller & Akıl Yürütme (2022 – 2026) 15 dk

Model Context Protocol (MCP) ve Dağıtık DAG: Self-Healing Kod Döngüleri

Ajanların araçlarla standart arayüzler üzerinden konuşmasını sağlayan MCP standardı, kod üretimi ve hata ayıklama süreçlerini tam otonom bir yönlendirilmiş döngüsüz çizge (DAG) topolojisine kavuşturuyor.

\mathcal{G} = (V, E) \quad \text{s.t.} \quad \forall v \in V, \, \text{Exec}(v) \to \text{Lint}(v) \lor \text{Rollback}(v)
LEVHA 020 ↗
LEVHA 020 // AIC-AJA-0020 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0020
Otonom Ajanlar & Sentetik AGI Çağı (2027 – Gelecek) 17 dk

Hierarchical Memory Consolidation: Ajanlarda Uzun Vadeli Vektör-Graf Sentezi

Sonsuz bağlam yanılsamasına karşı, ajanların binlerce saatlik çalışma döngüsünde öğrendikleri dersleri hiyerarşik graflarda damıtması.

M_{\text{consolidated}} = \alpha \cdot \text{DenseVector}(e) + (1-\alpha) \cdot \text{GraphWalk}(k)
LEVHA 021 ↗
LEVHA 021 // AIC-AJA-0021 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0021
Otonom Ajanlar & Sentetik AGI Çağı (2027 – Gelecek) 16 dk

Multi-Agent Consensus Protokolleri: Bizans Hata Toleranslı Sürü Zekası

Yüzlerce otonom kod ajanının aynı repo üzerinde çatışmasız çalışmasını sağlayan Bizans mutabakat ve oylama mimarileri.

N \ge 3f + 1 \implies \text{Ajan Sürüsü Hatalı Çıktıyı Tolere Eder}
LEVHA 022 ↗
LEVHA 022 // AIC-AJA-0022 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0022
Üretken Modeller & Akıl Yürütme (2022 – 2026) 13 dk

ReAct Döngüsünden Tool-Use Çekirdeklerine: Düşünce-Eylem Birleşimi

Dil modellerinin sadece yanıt veren orakllar olmaktan çıkıp komut satırı ve tarayıcı araçlarını yönlendiren eyleyicilere dönüşümü.

\text{Trace}_t = (\text{Thought}_t, \text{Action}_t, \text{Observation}_t)
LEVHA 023 ↗
LEVHA 023 // AIC-AJA-0023 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0023
Üretken Modeller & Akıl Yürütme (2022 – 2026) 22 dk

Otonom Kod Doğrulama ve Formal Verification Ajanları

Kritik havacılık ve finans sistemlerinde yapay zeka tarafından üretilen algoritmaların matematiksel kesinlik testinden geçirilmesi.

\vdash \forall x : T, \, P(x) \implies Q(\text{AgentCode}(x))
LEVHA 024 ↗
LEVHA 024 // AIC-AJA-0024 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0024
Üretken Modeller & Akıl Yürütme (2022 – 2026) 15 dk

Tree-of-Thoughts ve Graph-of-Thoughts ile Keşifsel Problem Çözme

Karmaşık satranç ve matematik problemlerinde LLM leri arama ağacı düğümleri olarak kullanan Graph-of-Thoughts metodolojisi.

V(s) = \max_a [ R(s,a) + \gamma \sum P(s'|s,a) V(s') ]
LEVHA 025 ↗
LEVHA 025 // AIC-AJA-0025 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0025
Üretken Modeller & Akıl Yürütme (2022 – 2026) 14 dk

Self-Reflective Loop: Reflexion Mimarisi ve Bellek Düzeltmeleri

Başarısız denemelerden ders çıkaran ve sonraki turda kendi hatasını hatırlayarak strateji değiştiren Reflexion ajan mimarisi.

M_{\text{episodic}} \leftarrow M_{\text{episodic}} \cup \{\text{SelfReflection}(\text{Error})\}
LEVHA 026 ↗
LEVHA 026 // AIC-AJA-0026 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0026
Üretken Modeller & Akıl Yürütme (2022 – 2026) 18 dk

Generative Agents: Küçük Kasabada Yaşayan 25 Sentetik Kişilik

Sevgililer günü partisi organize eden yapay zeka sakinlerinin sosyolojik etkileşimleri ve bellek geri çağırma algoritması.

\text{Relevance} \times \text{Recency} \times \text{Importance} \implies \text{Hafıza Çağrısı}
LEVHA 027 ↗
LEVHA 027 // AIC-AJA-0027 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0027
Üretken Modeller & Akıl Yürütme (2022 – 2026) 16 dk

WebVoyager ve OS-World: Görsel Ajanların Ekran ve Fare Kontrolü

Çok modlu modellerin işletim sistemi masaüstünde pencereleri açıp bilet rezervasyonu yapabilme yeteneklerinin teknik dökümü.

\text{Action}(x, y, \text{click}) = \text{VisionModel}(\text{Screenshot}, \text{Goal})
LEVHA 028 ↗
LEVHA 028 // AIC-AJA-0028 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0028
Üretken Modeller & Akıl Yürütme (2022 – 2026) 11 dk

AutoGPT ve BabyAGI: 2023’ün İlk Otonom Ajan Çılgınlığının Mirası

2023 ilkbaharında GitHub ı sarsan otonom görev döngülerinin teknik anatomisi, neden çöktükleri ve günümüze bıraktıkları dersler.

\text{TaskQueue} \leftarrow \text{GenerateTasks}(\text{Objective}, \text{Result})
LEVHA 029 ↗
LEVHA 029 // AIC-AJA-0029 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0029
Üretken Modeller & Akıl Yürütme (2022 – 2026) 13 dk

SWARM Mimarileri: OpenAI Swarm ve Hafif Ajan Koordinasyonu

Müşteri hizmetleri ve teknik destek gibi alanlarda ajanların birbirine parametresiz görev devretme pratikleri.

\text{Routine}(\text{Context}) \xrightarrow{\text{transfer}} \text{Agent}_B(\text{Context})
LEVHA 030 ↗
LEVHA 030 // AIC-AJA-0030 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0030
Derin Öğrenme & Ölçekleme Yasaları (2012 – 2021) 20 dk

AlphaGo ve MCTS: Sezgisel Derin Öğrenmenin Ajan Stratejisi

Lee Sedol karşısında atılan meşhur 37. hamlenin arkasındaki değer ve politika ağlarının olasılıksal çatışması.

a^* = \arg\max_a \left[ Q(s, a) + u(s, a) \right], \quad u \propto \frac{P(s, a)}{1 + N(s, a)}
LEVHA 031 ↗
LEVHA 031 // AIC-AJA-0031 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0031
Derin Öğrenme & Ölçekleme Yasaları (2012 – 2021) 16 dk

DQN: Atari Oyunlarını Ham Piksellerden Öğrenen İlk Derin Ajan

DeepMind ın 2013-2015 yıllarında Breakout oyununda tünel kazmayı öğrenen derin Q-öğrenme ajanının devrimsel matematiği.

L_i(\theta_i) = \mathbb{E} \left[ \left( r + \gamma \max_{a'} Q(s', a'; \theta_i^-) - Q(s, a; \theta_i) \right)^2 \right]
LEVHA 032 ↗
LEVHA 032 // AIC-AJA-0032 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0032
İstatistiksel Öğrenme & Veri Çölü (1990 – 2011) 15 dk

Takviyeli Öğrenmede Bellman Denklemi ve Markov Karar Süreçleri

Richard Bellman ın optimal denetim teorisinden doğan ve tüm modern ajan matematiğinin çatısını oluşturan Bellman eşitlikleri.

V^\pi(s) = \sum_a \pi(a|s) \sum_{s'} P(s'|s,a) [ R(s,a,s') + \gamma V^\pi(s') ]
LEVHA 033 ↗
LEVHA 033 // AIC-AJA-0033 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0033
İstatistiksel Öğrenme & Veri Çölü (1990 – 2011) 12 dk

TD-Gammon: Gerald Tesauro ve Tavla Oynayan Temporal Difference Ajanı

1992 yılında IBM Thomas J. Watson merkezinde yazılan TD-Gammon ın tavla kuramına kazandırdığı yeni açılış hamleleri.

\Delta \mathbf{w} = \alpha (r_{t+1} + \gamma V(s_{t+1}) - V(s_t)) \nabla_{\mathbf{w}} V(s_t)
LEVHA 034 ↗
LEVHA 034 // AIC-AJA-0034 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0034
Sibernetik & Mantık Kışları (1950 – 1989) 14 dk

Braitenberg Taşıtları: Basit Mekanik Sensörlerden Doğan Sentetik Davranış

Valentino Braitenberg in 1984 tarihli zihin deneyleri: İki ışık sensörü ve iki tekerlekle inşa edilen sevgi, korku ve hırs.

\omega_{\text{sol}} \propto I_{\text{sağ}}, \, \omega_{\text{sağ}} \propto I_{\text{sol}} \implies \text{Saldırganlık / Korku İllüzyonu}
LEVHA 035 ↗
LEVHA 035 // AIC-AJA-0035 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0035
Sibernetik & Mantık Kışları (1950 – 1989) 17 dk

Rodney Brooks ve Subsumption Mimarisi: Temsilsiz Zeka ve Böcek Felsefesi

Elephants Don t Play Chess makalesiyle sembolik yapay zekaya meydan okuyan ve Roomba süpürgelerine giden robotik devrim.

\text{Dünya kendi kendisinin en iyi modelidir} \implies \text{Sembolik Haritalar Gereksizdir}
LEVHA 036 ↗
LEVHA 036 // AIC-AJA-0036 MULTI-AGENT DAG // CONSENSUS BUS LEADERWORKER_AWORKER_BCRITICEXEC ÇÖZÜNÜRLÜK: FP8/BF16 DOI: 10.1145/AIC.2026.0036
Sibernetik & Mantık Kışları (1950 – 1989) 13 dk

SHRDLU: Terry Winograd ve Mikro Bloklar Dünyasının Semantik Ajanı

1970 lerin başında MIT de geliştirilen SHRDLU sisteminin doğal dil sorgularını mantıksal eylemlere dönüştürme marifeti.

\text{"Mavi piramidi kırmızı küpün üstüne koy"} \implies \text{LISP Semantik Ayrıştırıcı}
ESC