Mert İnan @Merterm

3/N We often take human–AI collaboration for granted: train a capable model, give people access, and collaboration will just happen. It doesn’t. Collaboration is often accompanied by frictions. In fact, 49.7% of the conversations we analyzed contain some forms of frictions. The good news: some friction is productive, leading to clarification, refinement, or learning. And users actively attempt to recover in 78.7% of conversations with friction. But not all recovery strategies work equally well. Challenging the model’s reasoning, asking for simpler outputs, and correcting factual errors are among the most effective. Simply repeating or rephrasing the request without changing its substance is less successful. While one path to convert more instances of friction into productive ones is to educate users, another important path is to enable AI models with stronger error-recovery capabilities. Technically, this requires robust long-context capability that remains unbiased by prior errors and behavior shaping that balances task completion with communication.

keyboard_arrow_left Previous keyboard_arrow_right Next

In our work "single cortical neurons as deep artificial neural networks" we strongly suggested that one biological neuron has a deep network equivalent of computations packed inside it, but we never definitively showed a neuron solving any specific computational task so it was not clear whether these computations are utilizable in practice In this work, @IdoAizenbud shows that a single neuron solves multiple specific hard computational tasks and demonstrates that all these dendritic computations are indeed very utilizable, locking down the remaining gap from our previous work More than that, in order to do all this, we developed a new and general method to determine if any specific computation can be mapped onto a single neuron, for any specific computation one has in mind. We do this by constructing a deep neural network for the neuron, a differentiable digital twin, through which one can propagate gradients and optimize using gradient descent for any purpose. These optimization changes transfer nicely from the twin to the real neuron simulation! We term this new method TwinProp (as gradients are propagated through the twin) One interesting and important property of this method is that it does not require any explicit computation of the derivative for the object we wish to propagate gradients through during training. it's all taken care of by the process of constructing a sufficiently accurate deep network twin for that object (in our case, a single highly complex biological neuron). This only requires a sufficiently large input-output dataset of that object. This also means that even if the original object is not differentiable at all (like the spiking of a single neuron), the digital twin has the ability to approximate the derivatives in a practically useful way nevertheless. I believe this method is extremely general and can be widely utilized in many different scientific fields for many different objects beyond single neurons, despite it being developed specifically to answer questions relating single neuron computation, that we specifically care most about. Many more details in Ido's original thread link to the paper on bioRxiv: biorxiv.org/content/10.648…

Ido Aizenbud @IdoAizenbud

4 months ago

What can a neuron compute? Real biological neurons are complex, but how capable are they? Using a new method, we found that a single cortical neuron can classify cats vs dogs, recognize spoken words, and solve 10-bit parity, all tasks thought to require entire networks. (1/15)

57 420 2K 382K 2K

Mathematician Sir Roger Penrose: "AI is a bad term. It's not intelligence"

mappa anatolicorum lisansta kesintisiz 2 yılımı verdiğim bir digital humanities projesiydi. şu an bambaşka alanlara yönelmiş de olsam zamanında yaptığımız değerli bir işti ve güzel sonuçlar aldık. merak edenler için anamed sunumu: youtu.be/1rgLRZigS5M?si… mappaanatolicorum.com

muzaffer @muzafferfth

5 months ago

bugün ibn haldun'da günhan börekçi börekçi hoca ile lisansta geliştirdiğim proje @manatolicorum üzerine konuştuk. ibn haldun'un ulaşımı felaket hocaları çok hoşsohbet. konferanslardaki tatlı ikramı işinde çok iyiler. günhan hoca da işinin ehli genius bir hoca.

0 0 21 9K 4

> 1980: John Searle explains why we can't abstract away the causal properties that actually produce mind > 2025: Minds, Brains, and "but what if we scaled the program" > 2026: Twitter still thinks simulated water is wet when argument is rehashed > 2035: Sam Altman: "ok fine it was autocomplete the whole time" > 2045: Chalmers: "the hard problem was, in fact, hard" > 2050: textbooks: "the 2020s functionalism revival is now considered an embarrassing episode, like phrenology"

ℏεsam @Hesamation

5 months ago

Google DeepMind researcher argues that LLMs can never be conscious, not in 10 years or 100 years. "Expecting an algorithmic description to instantiate the quality it maps is like expecting the mathematical formula of gravity to physically exert weight."

330 4K 29K 5.0M 9K

New paper out in Proceedings of the Royal Society B: we apply linguistic tools to sperm whale vowels. The result: sperm whale vowels do not just look like human vowels. They also behave like them. We found several parallels. Like in Latin, whales have short and long vowels. Like in Slovenian, some vowels prefer particular tones. Like in human language, there’s a lot of coarticulation (a process when you say “tense” but the word sounds like “tents”). Observing vowels in whales is a matter of timing. Our vowels are fast, whale vowels are slow. Beats become pitch if they’re fast enough. If you slow down human vowels, they start sounding like whale clicks. Applying linguistic tools to whales shows us that we’re much more similar to these wonderful ocean creatures than we previously believed and that their language is much more complex and structured. @projectCETI @UCBerkeley

万博のWASSEの思い出を振り返る。 こんな技術が存在するのかの塊だった！

Erken Cumhuriyet dönemi hakkında ezberleri sarsan çok önemli bir makale yayınlanmış. Makale, yaygın kanaatin aksine, erken Cumhuriyet döneminde dini elitlerin (şeyhler, sûfî liderler vb.) yoğun bir baskı ve zulümle karşılaşmadıklarını; aksine, tek parti iktidarı tarafından çeşitli biçimlerde rejime entegre edilmeye çalışıldıklarını ortaya koyuyor. Diğer bir deyişle, bu aktörlerin farklı derecelerde devletle iş birliği yaparak toplumsal statülerini büyük ölçüde koruyabildikleri ve çoğunlukla devlet kurumlarında istihdam edildikleri gösteriliyor. Bilindiği üzere, 1925 yılında tarikatlar devrim kanunlarıyla kapatılmıştı. Ancak bu kurumların ortadan kaldırılmasının ardından, onları yöneten dini elitlerin akıbetine dair literatürde ciddi bir boşluk bulunuyor. Yaygın İslamcı veya Post Kemalist anlatı, tek parti iktidarının bu kişilere sistematik biçimde zulmettiğini, hatta çoğunu idam ettiğini ileri sürer. Buna karşılık söz konusu makale, bu anlatının önemli ölçüde abartı payı taşıdığını ve gerçeği tam olarak yansıtmadığını gösteriyor. Makale, erken Cumhuriyet dönemi şeyhleri hakkında bir prosopografi çalışması mâhiyetimde aslında. 1925–1950 yılları arasında Türkiye’de öne çıkan 121 dinî elitin hayat hikâyeleri inceleniyor. Bu kapsamda söz konusu kişilerin meslekî dağılımları da tek bir veri setinde birleştiriliyor.(Aşağıdaki görsele bakabilirsiniz bunın için.) Bulgular, bu grubun büyük çoğunluğunun çeşitli devlet kurumlarında istihdam edildiğini ortaya koyuyor. Ayrıca, incelenen 121 kişi arasında yalnızca 6 kişinin kovuşturmaya (hapis veya idam) uğradığı, 6 kişinin ise sürgüne gönderildiği tespit ediliyor. Toplamda herhangi bir cezaya maruz kalanların oranının %10’un altında kalması da oldukça önemli. Dolayısıyla, erken Cumhuriyet döneminde, hem post-Kemalist hem de İslamcı anlatıların iddia ettiği gibi dini elitlere yönelik katı ve tavizsiz bir baskıdan ziyade; siyasal sadakat gösterildiği ölçüde bu aktörleri sisteme entegre etmeye yönelik daha pragmatik ve esnek bir yaklaşımın benimsendiği görülüyor.

M. Brett Wilson @brettirmo

6 months ago

"Sufi Leaders in the Early Turkish Republic: Profession, Privilege, and Persecution (1925–1950)" Open Access cup.org/4dRfgMr What happened to Sufi leaders after prohibition of Sufism by the Turkish state in 1925? Were they persecuted? This article examines their fates

23 97 455 278K 549

Guys have yall this seen this AMAZING story of a sperm whale giving birth and TEN (10) other female whales were midwives who assisted her with the birth and helped lift the baby to the surface to take a first breath??? Coz I'm not seeing yall making the requisite noise

The Associated Press @AP

6 months ago

Rare footage of a sperm whale giving birth has offered scientists a window into the behavior of these large, elusive mammals.

54 2K 13K 3.7M 2K

グラフ上で点をグリグリ動かして母音を発音させるやつをp5.jsで作ったことがあります

Anamed’deki “Bütün Fener Burada” sergisinden, Yunan alfabesiyle Türkçe, Misailidis’in “Tamaşa-yi Dünyâ ve Cefakâr u Cefakeş” adlı kitabı (1871). Sekizinci Bab’ın altında “Tekkeyi bekleyen çorbayı içer” atasözü. Şu iki sayfayı tekrar tekrar okudum.

🚨 We're very happy to introduce TRIBE v2: a foundation model of the brain's responses to sight, sound & language. 📄 Paper: ai.meta.com/research/publi… ▶️ Demo: aidemos.atmeta.com/tribev2/ 💻 Code: github.com/facebookresear… 🤗 Model: huggingface.co/facebook/tribe…

İstanbul mimarisini dünyaya tanıtmak adına Istanbul Architecture (istanbularch.com) websitesini kurdum. Kategorilerde çoklu filtremelerle istediğiniz yapılara ve bunlara tıklayınca yapıların bilgi, fotoğraf ve konumlarına ulaşabiliyorsunuz. Şu an 217 harika yapı yayında.

Şu tabloyu bir yabancıya göstersen “Bu ülkeye 2019’da atom bombası mı attılar?” diye sorar.

Bayrak Medya @bayrakmedya

6 months ago

Bir marketçi, aynı ürünlerin 2013, 2018 ve 2026 yıllarındaki fiyatlarını karşılaştırdı.

224 862 4K 1.8M 1K

Anafartalar Caddesi’nde 25’i tescilli olmak üzere 121 yapıyı tarihi dokusunu koruyarak yeniledik, dükkânları ve kamusal alanları baştan sona düzenledik. Ulus’un hafızasını koruyarak, daha düzenli, erişilebilir ve güvenli bir kent için çalışmaya devam ediyoruz.

Turpun Küçüğü - Basın Toplantısı x.com/i/broadcasts/1…

They are ants solving a geometric problem and it is mind-blowingly colorful.

Sevgili Twitter arkadaşım, Türkçe morfolojisi üzerine küçük bir çalışma yürütüyoruz. Eğer anadili Türkçe olan biriyseniz, lütfen aşağıdaki ankete katılabilir ve bağlantıyı kişilerinizle paylaşabilir misiniz? Çok teşekkür ederim! #Türkiye docs.google.com/forms/d/e/1FAI…

İmamoğlu ve İBB davası, her gün yenisine uyandığımız krizlerin arasında “normal bir süreçmiş” gibi sunulmaya ve bu şekilde devam ettirilmeye çalışılacak. Oysa 19 Mart, Türkiye’de hem önemli bir kırılma hem de on yılı aşkın süredir adım adım ilerleyen, siyasal rekabetin kurumsal koşullarını yeniden şekillendiren daha geniş bir otoriterleşme dinamiğinin parçası. Türkiye’de demokratik gerileme tek seferlik kırılmalarla değil çoğu zaman kademeli ve birbirini besleyen ihlaller üzerinden ilerledi. Önceki ihlallere verilen sınırlı tepkiler, sessizlikler ya da kurumsal tavizler, sonraki müdahalelerin zeminini hazırladı. Böylece siyasal alanın sınırları adım adım daraldı. Bu nedenle burada hatırlanması gereken en temel mesele şu: demokrasinin temel unsurlarından biri olan seçme ve seçilme hakkı fiilen sınırlandırılıyor. 2023 seçimleri ve özellikle 2024 yerel seçimleri sonrasında ortaya çıkan tablo şunu gösteriyordu: Mevcut siyasi zeminde seçmen davranışı değişmeye başlamıştı. Uzun süredir siyaseti belirleyen kimliksel fay hatları kısmen kırılıyor, muhalefet ise özellikle yerel yönetimler üzerinden “iktidar alternatifi” olabileceğini göstermeye başlıyordu. Bu akışın önünde durmak için ya suyun kaynağını kurutmak ya da akacağı yatağı değiştirmek gerekiyordu. Seçimi tamamen ortadan kaldırmıyorsunuz. Ama rakip oyuncuları kırmızı kartla sahadan atıyor, oyunun kurallarını değiştiriyor ve sahayı her gün biraz daha kendinize doğru eğiyorsunuz. Kazanmayı garanti altına alana kadar kuralları bükebilmeniz için de bu olanların hayatın akışının parçasıymış gibi görünmesi lazım. Ya da çok büyük krizlerin arasında hiç görünmemesi…

someone connected LIVING BRAIN CELLS to an LLM Cortical Labs grew 200,000 human neurons in a lab and kept them alive on a silicon chip, they taught the neurons to play Pong, then DOOM now someone wired them into a LLM... real brain cells firing electrical impulses to choose every token the AI generates you can see which channels were stimulated, the feedback from the neurons in choosing that letter or word