DeepSeek · Ajanlar · Araştırma
DeepSeek, ajan eğitimini esnek hale getiren altyapısı DSec’i anlatan bir makale yayımladı
Bu haber yayımlandıktan sonra düzeltildi (9 Ekim 2026). Ayrıntılar
Aralarında kurucu Liang Wenfeng’in de bulunduğu yaklaşık 130 yazarlı makale, DeepSeek Elastic Compute’u, kısaca DSec’i anlatıyor. Sistem, yapay zeka ajanlarının pekiştirmeli öğrenmeyle eğitildiği izole ortamları toplu halde üretiyor: basit fonksiyon çağrısından konteynere, hafif sanal makineden Android gibi tam bir işletim sistemi çalıştıran sanal makinelere kadar dört türü tek bir Python arayüzünden yönetiyor. Yaklaşık 160 düğümlük bir birim saniyede 5 binden fazla, günde yaklaşık 3 milyon ortam üretebiliyor ve aynı anda 380 binden fazlasını çalıştırabiliyor. Makale model sunumuyla değil, ajanların eğitildiği ortamlarla ilgili.
Kaynaklar
- arXiv, “DeepSeek Elastic Compute (DSec): A Sandbox Infrastructure for Effective Agentic Training at Scale”, (arxiv.org)
Düzeltmeler ve güncellemeler
- Instagram’da yayımlanan ilk metinde DSec’in yönettiği ortamlar arasında tam Windows ve macOS sistemleri sayılıyordu. Makalede Windows ya da macOS geçmiyor; tam sanal makine türü için verilen örnek Android, metin düzeltildi.
Bu haber hakkında
Bu haber Instagram’da @jarrus.ai hesabında 30 Eylül 2026 tarihinde paylaşıldı.
Bu haberde bir hata mı var? [email protected] · Instagram
Kısa link: thejarrus.com/h9-25
Bu haberin İngilizcesi: DeepSeek published a paper on DSec, its infrastructure for making agent training elastic
Aynı konuda
DeepMind’dan doğan ilaç keşif şirketi Isomorphic Labs, 40-50 milyar dolar değerlemeyle yatırım görüşüyor
Bloomberg’e göre DeepMind’dan doğan ilaç keşif şirketi Isomorphic Labs, en az 40 milyar dolar değerlemeyle yeni yatırım için ilk aşama görüşmeler yürütüyor.
Avrupa, ABD ve Çin arasında açık model savaşı kızıştı
Mistral, 6 Ekim’de Large 4’ü tanıttı. Aynı hafta Ecosia Mistral’i bıraktı, Reflection Beam’i duyurdu, DeepSeek’in 12 milyar dolarlık tura yaklaştığı bildirildi.
OpenAI’ın modeli 722 matematik makalesi yazdı
OpenAI 6 Ekim’de yayınlanmamış bir iç modelin ürettiği 722 matematik makalesini GitHub’da yayımladı; 7 Ekim’de 3’ünü geri çekti, katalogda 719 makale kaldı.