[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-world-model::tr":3,"gloss-cluster-world-model::tr":23,"gloss-next-world-model::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"world-model","core-ai","Dünya Modeli (World Model)","Dünya modeli, öğrenilmiş bir iç simülatördür: bir ortamın eylemlere karşılık nasıl değişeceğini tahmin eden ve sistemin harekete geçmeden önce sonuçları \"hayal etmesine\" izin veren bir sinir ağı. Fikir model tabanlı pekiştirmeli öğrenmeden gelir — Ha ve Schmidhuber'in 2018 çalışması, ajanları ortamın kendi rüyaları içinde eğitti — ve DeepMind'ın Dreamer serisi, ajanların karmaşık kontrolü neredeyse tamamen hayal içinde öğrenebildiğini gösterdi. Terim artık Sora ve Genie gibi büyük video üretim modellerini de adlandırıyor; gerekçe, akla yatkın gelecek kareleri tahmin etmenin fiziği, nesne kalıcılığını ve neden-sonucu örtük olarak öğrenmeyi gerektirdiği. Şüpheciler, inandırıcı video üretmenin tutarlı bir nedensel model sürdürmekle aynı şey olmadığını söylüyor; aksaklıklar (bir görünüp bir kaybolan nesneler) bu boşluğu açığa çıkarıyor. Geliştiriciler için dünya modelleri, robotik, otonom sürüş ve etkileşimli 3B ortamların — gerçek dünyada deneme yanılmanın çok yavaş ya da tehlikeli olduğu alanların — arkasındaki araştırma bahsi olarak önemlidir.","Dünya modeli, ortamın eylemlere tepkisini tahmin eden öğrenilmiş bir simülatördür — robotik ve video üretiminin arkasındaki araştırma bahsi.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":15,"name":16},"foundation-model","Foundation Model (Temel Model)",{"slug":18,"name":19},"reinforcement-learning","Pekiştirmeli Öğrenme (RL)",{"slug":21,"name":22},"video-synthesis","Video Sentezi",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,58],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":35},{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]