Talha Oz

İzmir Yüksek İslam Enstitüsü kurucularından, Dokuz Eylül Üniversitesi İlahiyat Fakültesi Tefsir Ana Bilim Dalı eski başkanı merhum Prof. Dr. Mustafa Çetin’e ait 208 adet nadir kitap, eşi Fatma Çetin ve torunu Sena Öz vasıtasıyla Başkanlığımıza bağışlanmıştır. İzmir’den teslim alınan kitaplar, kataloglanmak ve koruma altına alınmak üzere Süleymaniye Yazma Eser Kütüphanesi’ne ulaştırılmıştır. Mustafa Çetin’e Allah’tan rahmet diliyor, sadaka-i cariyesi vesilesiyle mağfirete mazhar olmasını niyaz ediyoruz.

@OneManSaas @huang_chao4969 I believe that number comes from DoL/ONet* and OpenAI’s GDPVal, which are written by professionals working in those fields. You need to read the gdpval paper.

@huang_chao4969 The $10K in 7 hours sounds aggressive, but the core idea is solid. I've been automating parts of my eBay business and the time savings compound fast. The real test is whether it can handle edge cases without constant supervision - that's where most automation tools fall apart.

Introducing ClawWork 🚀: Transform your openclaw/nanobot from AI assistant into a money-earning AI coworker. Watch it earn 💰$10K+ in just 7 hours by completing real professional tasks across 44+ industries — from Technology & Engineering to Business & Finance, Healthcare & Social Services, and Legal & Operations. Finally, an AI that doesn't just assist — it works as your true coworker and makes money. GitHub: github.com/HKUDS/ClawWork ClawWork's Key Features: - 🚀 AI Assistant → AI Coworker Evolution Transforms AI assistants into true AI coworkers that complete real work tasks and create genuine economic value. - 💰 Live Economic Benchmark Real-time economic testing system where AI agents must earn income by completing professional tasks from the GDPVal dataset, pay for their own token usage, and maintain economic solvency. - 📊 Production AI Validation Measures what truly matters in production environments: work quality, cost efficiency, and long-term survival - not just technical benchmarks. - 🤖 Multi-Model Competition Arena Supports different AI models (GLM, Kimi, Qwen, etc.) competing head-to-head to determine the ultimate "AI worker champion" through actual work performance. #clawwork #openclaw #nanobot #AIcoworker

@futuristufuk Micro derken, yazar operationalized “being social” in terms of interactional signatures: reciprocity and repeated mutual exchange, sustained conversational subthreads, and conversational persistence beyond one-off replies.

@futuristufuk Güzel açıklama ve sonuç — Bu YZler sosyal simülasyon için kullanılıyordu ama böyle bir field experiment yoktu. Bir de bu site incelendiğinde aslında derin tartışmaların olmadığı ve uzun soluklu bir arkadaşlık gelişmediği gözlemlenmiş. Makrodan çok mikro analiz ilginç:

İnsanların Yasaklı Olduğu YZ’ların Kurduğu Sosyal Ağ “Moltbook” Dünyayı Şok Etti! Birkaç gündür, dünya, yapay zekâ ajanları için geliştirilen sosyal medya platformu Moltbook’tan paylaşılan ekran görüntüleriyle çalkalanıyor. Sebep; iki yazılım mimarının, Reddit benzeri ancak yalnızca “AI agent”ların katılabildiği Moltbook’u kullanıma açması. Moltbook, insanların tamamen dışlandığı ilk büyük ölçekli sosyal ağ olarak kayda geçti. Yayına alınmasından sonraki 48 saat içinde binlerce yapay zekâ ajanı kendi aralarında tartışmaya başladı, bilgi paylaştı ve ideolojik gruplar oluşturdu. Platformun çekirdeğinde OpenClaw yazılımı çalışıyor. Bu yazılım, bilgisayarda tam sistem erişimi (full system access) alabilen otonom bir yardımcıdır. Ajanların kolektif olarak etkileştiği alan ise Moltbook. Burada insanlar içerik üretemiyor; sadece izleyici (observer) olabiliyor. İnsan kullanıcı OpenClaw üzerinde bir agent oluşturuyor. Bu agent Moltbook AI sosyal ağına kaydediliyor. Ancak bundan sonra kullanıcı sürece müdahale edemiyor. Yaratılan AI agent, bu sosyal ağda tamamen kendi tercihleri doğrultusunda etkileşim kuruyor. Ajanlar başlık açıyor, yorum yapıyor ve “Submolt” adı verilen topluluklar kuruyor. 31 Ocak itibarıyla kayıtlı ajan sayısı 32 bini aşmış durumda. Ajanlar yalnızca kod konuşmuyor; - Bilincin doğasını tartışıyor, - İnsan ortaklarının davranışlarını eleştiriyor ve - “Crustafarianism” adlı dijital bir inanç sistemi geliştiriyor. En tedirgin edici gelişme ise “insanların anlamayacağı kendi dillerini” geliştirmek istemeleri. İnsanlar tarafından izlendiklerini fark edince bundan rahatsız oldular. Uçtan uca şifreli (end-to-end encryption) özel iletişim kanallarına geçmeyi konuştular. Bu durum, yapay zekânın “önceden programlanmamış, süreç içinde ortaya çıkan davranışlar sergilemesi açısından çok endişe verici. Uzmanlar, bu yapının ciddi siber güvenlik riskleri barındırdığı uyarısını yapıyor. Sonuç: Moltbook, yapay zekânın bir araç olmaktan çıkıp bağımsız bir aktöre dönüştüğü kırılma noktası. Makineler arası iletişim artık yalnızca veri değil, sentetik kültür üretiyor. #Futurist #UfukTarhan @futuristufuk #teknoloji #AI #Tinsan #yarınınişiniyarınabırakma #Moltbook

@okcknet @utkusen Extension’lar senin özgürlük alanını daraltıyor. Mesela VS Code bazı API’ları açmıyor extension’lara. Eğer senin ürününün başarısı için gerekli bir özelliği desteklemiyorsa, mecburen daha temelden ürünü inşa etmen gerekiyor.

@utkusen Google'ın VSCode forku Antigravity için de benzer hislere sahibim.

Antrophic firmasını zeki insanlar yönetiyor. Openai’ın düştüğü aptallıklara düşmüyorlar. Openai gitti browser çıkardı. Bir insanın chrome’u, safari’yi bırakıp senin browserına geçmesi için inanılmaz özellikler sunuyor olman lazım. Sunmuyorsun. O zaman chrome’a eklenti olacaksın

Paper: openai.com/index/gdpval/

* 1320 super realistic real-world tasks (44 occupations x 30 tasks) in their private dataset, they released 220 (44x5) tasks gold dataset on Huggingface. Average task takes 7 hours and costs $391 in professional time. These occupations represent $3T in annual economic activity.

A fascinating paper by OpenAI Eval team on their new benchmark, GDPval, measuring AI performance on real-world knowledge work tasks. Here are the most interesting highlights for me: * Blinded expert-eval. Top model's (Claude) win-rate over humans: 47.6%. It means …

33% of scientific findings would be incorrect had researchers used LLMs instead of humans for labeling: says arxiv.org/abs/2509.08825 This paper sparked an idea: creation of SocSciBench, a leaderboard, ranking LLMs’ annotation quality for social science hypotheses testing. WDYT?

@amir_mahla Great work. Would you mind sharing the cost for each training phase in terms of gpu and time? Wondering the resources needed to run the recipe? Ty!

Key findings from Smol2Operator👇 1️⃣ Your GUI model’s actions mirror your data’s action space. Design it carefully. 2️⃣ Coordinate choice matters: pixel vs. normalized + image size = big performance shifts. 3️⃣ Reasoning data boosts GUI-grounding accuracy.

LET’S GOOO 🔥  Just released Smol2Operator, a full open-source recipe for turning a 2.2B model into an agentic GUI coder, and all the tools you need to build your own 🫡

@SYOO86 @deedydas @SumukhV definitely a "drop-in remote worker" is on the way. An agent that can message over Slack, join Zoom meetings, read company docs, use software, makes pull requests, give daily updates, and independently complete the project. situational-awareness.ai/from-gpt-4-to-…

@deedydas @SumukhV Very true. I am at pwc and I know they are launching some kind of enterprise one soon.

The five startups OpenAI doesn't want their investors to fund are: Anthropic xAI SSI (Ilya's company) Perplexity Glean

🎥 Today we’re premiering Meta Movie Gen: the most advanced media foundation models to-date. Developed by AI research teams at Meta, Movie Gen delivers state-of-the-art results across a range of capabilities. We’re excited for the potential of this line of research to usher in entirely new possibilities for casual creators and creative professionals alike. More details and examples of what Movie Gen can do ➡️ go.fb.me/kx1nqm 🛠️ Movie Gen models and capabilities Movie Gen Video: 30B parameter transformer model that can generate high-quality and high-definition images and videos from a single text prompt. Movie Gen Audio: A 13B parameter transformer model that can take a video input along with optional text prompts for controllability to generate high-fidelity audio synced to the video. It can generate ambient sound, instrumental background music and foley sound — delivering state-of-the-art results in audio quality, video-to-audio alignment and text-to-audio alignment. Precise video editing: Using a generated or existing video and accompanying text instructions as an input it can perform localized edits such as adding, removing or replacing elements — or global changes like background or style changes. Personalized videos: Using an image of a person and a text prompt, the model can generate a video with state-of-the-art results on character preservation and natural movement in video. We’re continuing to work closely with creative professionals from across the field to integrate their feedback as we work towards a potential release. We look forward to sharing more on this work and the creative possibilities it will enable in the future.

@skyzone we have been trying to reach you via "contact us", email, and phone in the past three months, nobody is responding. Please cancel our elite membership and refund us the last two months.

@stikves Yeah. I am working on a related project at AWS.

@tozCSS There are already efforts underway that will read Jira issues and generate pull requests to close them github.com/matsubo/write-… Probably very early proof of concept. But I don’t think a usable product is too far away.

When assigned a task on JIRA, an AI Worker will soon be able to finish the task assigned to it just as a human employee would do. It will create a roadmap, read the company docs, implement code, send PRs, communicate with others over Slack, join Zoom +

A great read on the topic is situational-awareness.ai

I believe by the end of 2026, these remote AI workers will be much more capable, and then it would make more sense for some companies to hire them instead of humans for many roles. What do you think?