{"id":41294,"date":"2026-03-26T09:00:45","date_gmt":"2026-03-26T06:00:45","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/"},"modified":"2026-03-26T09:00:45","modified_gmt":"2026-03-26T06:00:45","slug":"arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/","title":{"rendered":"ARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131"},"content":{"rendered":"

ARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131<\/h2>\n

Yapay zeka (YZ) d\u00fcnyas\u0131, son y\u0131llarda b\u00fcy\u00fck dil modellerinin (LLM) y\u00fckseli\u015fiyle adeta bir devrim ya\u015fad\u0131. GPT-4, Claude ve Gemini gibi modeller, do\u011fal dil i\u015fleme, i\u00e7erik \u00fcretimi ve karma\u015f\u0131k sorulara yan\u0131t verme yetenekleriyle insanl\u0131\u011f\u0131 hayrete d\u00fc\u015f\u00fcrd\u00fc. Ancak bu etkileyici ba\u015far\u0131lara ra\u011fmen, yapay genel zeka (AGI) hedefine ula\u015fmada hala a\u015f\u0131lmas\u0131 gereken \u00f6nemli engeller bulunuyor. \u00d6zellikle soyut ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ve bilinmeyen durumlara genelleme yapma kapasitesi, mevcut modellerin zay\u0131f karn\u0131 olmaya devam ediyor. \u0130\u015fte tam bu noktada, “ARC AGI 3” ad\u0131 verilen yeni bir modelin, \u00f6nde gelen t\u00fcm s\u0131n\u0131r modellerinin %1’in alt\u0131nda kald\u0131\u011f\u0131 zorlu Abstract Reasoning Corpus (ARC) benchmark’\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an bir ba\u015far\u0131 elde etmesi, YZ toplulu\u011funda b\u00fcy\u00fck yank\u0131 uyand\u0131rd\u0131. Bu makale, bu ba\u015far\u0131n\u0131n ne anlama geldi\u011fini, mevcut modellerin neden yetersiz kald\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve ARC AGI 3’\u00fcn yapay zeka yolculu\u011fumuz i\u00e7in nas\u0131l yeni bir paradigma sundu\u011funu detayl\u0131 bir \u015fekilde inceleyecektir.<\/p>\n

B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin S\u0131n\u0131rlar\u0131 ve ARC AGI 3 Meydan Okumas\u0131<\/h2>\n

Mevcut LLM’lerin Yetenekleri ve K\u0131s\u0131tlamalar\u0131<\/h3>\n

GPT-4, Claude ve Gemini gibi b\u00fcy\u00fck dil modelleri, milyarlarca parametre ve trilyonlarca kelimelik veri \u00fczerinde e\u011fitilerek geli\u015ftirilmi\u015ftir. Bu modeller, metin tabanl\u0131 g\u00f6revlerde ola\u011fan\u00fcst\u00fc performans sergiler: \u015fiir yazabilir, kod \u00fcretebilir, karma\u015f\u0131k konular\u0131 \u00f6zetleyebilir ve hatta farkl\u0131 diller aras\u0131nda \u00e7eviri yapabilirler. Ancak bu yetenekler genellikle, e\u011fitildikleri verilerdeki istatistiksel \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri tan\u0131ma ve taklit etme \u00fczerine kuruludur. Yani, g\u00f6rd\u00fckleri veriye benzer yeni \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretmekte \u00e7ok ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131rlar.<\/p>\n

Ne var ki, insan benzeri soyut ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme, problem \u00e7\u00f6zme ve tamamen yeni, daha \u00f6nce hi\u00e7 kar\u015f\u0131la\u015fmad\u0131klar\u0131 durumlara genelleme yapma konusunda ciddi k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 vard\u0131r. Bu modeller, kavramsal anlay\u0131\u015ftan ziyade y\u00fczeysel ili\u015fkilere odaklanma e\u011filimindedir. Bir g\u00f6revin temel prensiplerini veya ard\u0131ndaki mant\u0131\u011f\u0131 “anlamak” yerine, en olas\u0131 kelime dizisini tahmin etme prensibiyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar. Bu durum, \u00f6zellikle mant\u0131ksal \u00e7\u0131kar\u0131m, sembolik manip\u00fclasyon ve g\u00f6rsel-uzamsal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme gerektiren g\u00f6revlerde belirginle\u015fir.<\/p>\n

ARC AGI 3 Nedir? Neden Bu Kadar Zorlu?<\/h3>\n

Abstract Reasoning Corpus (ARC), Google DeepMind’dan Fran\u00e7ois Chollet taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen ve yapay zeka sistemlerinin insan benzeri ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ve genelleme yeteneklerini \u00f6l\u00e7meyi ama\u00e7layan benzersiz bir benchmark’t\u0131r. ARC, geleneksel YZ testlerinden farkl\u0131 olarak, y\u00fcksek d\u00fczeyde soyut ve kavramsal anlay\u0131\u015f gerektiren bir dizi g\u00f6rsel problemden olu\u015fur. Her problem, girdi-\u00e7\u0131kt\u0131 \u00e7iftleri \u015feklinde sunulan birka\u00e7 \u00f6rnekten ve ard\u0131ndan \u00e7\u00f6z\u00fclmesi gereken yeni bir test \u00f6rne\u011finden olu\u015fur. Ama\u00e7, bu \u00f6rneklerdeki temel d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm kural\u0131n\u0131 veya \u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc ke\u015ffetmek ve bu kural\u0131 yeni \u00f6rne\u011fe uygulayarak do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 \u00fcretmektir.<\/p>\n

ARC’yi bu kadar zorlu k\u0131lan \u015fey, g\u00f6revlerin do\u011fas\u0131nda yatan “s\u0131f\u0131r \u00f6rnekten \u00f6\u011frenme” (zero-shot learning) veya “az \u00f6rnekten \u00f6\u011frenme” (few-shot learning) gereksinimidir. Modellerin, sadece birka\u00e7 \u00f6rnekten genel bir prensibi \u00e7\u0131karmas\u0131 ve bunu tamamen yeni bir ba\u011flama uygulayabilmesi beklenir. Bu, ezberleme veya istatistiksel \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma ile ba\u015far\u0131lamaz; ger\u00e7ek bir kavramsal anlay\u0131\u015f, esneklik ve problem \u00e7\u00f6zme yetene\u011fi gerektirir. “ARC AGI 3” ise, bu zorlu benchmark’\u0131 a\u015farak mevcut t\u00fcm s\u0131n\u0131r modellerinin performans\u0131n\u0131 g\u00f6lgede b\u0131rakan, \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7\u0131c\u0131 bir yapay zeka sistemini temsil etmektedir.<\/p>\n

Mevcut S\u0131n\u0131r Modelleri Neden Ba\u015far\u0131s\u0131z Oldu? (%1 Alt\u0131 Skorlar\u0131n Analizi)<\/h2>\n

Veri Odakl\u0131 Yakla\u015f\u0131m\u0131n S\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131<\/h3>\n

GPT-5 (varsay\u0131msal), Claude ve Gemini gibi modellerin ba\u015far\u0131s\u0131, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde devasa veri k\u00fcmelerinden \u00f6\u011frenme kapasitelerine dayan\u0131r. Bu modeller, internetten toplanan milyarlarca metin ve kod \u00f6rne\u011fini analiz ederek dilin karma\u015f\u0131k yap\u0131lar\u0131n\u0131 ve d\u00fcnya hakk\u0131ndaki bilgileri \u00f6\u011frenir. Ancak bu “veri odakl\u0131” yakla\u015f\u0131m, baz\u0131 temel s\u0131n\u0131rlamalara sahiptir. \u00d6zellikle ARC gibi tamamen yeni ve soyut g\u00f6revlerde, modellerin e\u011fitim verilerinde do\u011frudan benzeri olmayan durumlarla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131klar\u0131nda zorlanmalar\u0131 ka\u00e7\u0131n\u0131lmazd\u0131r. \u00c7\u00fcnk\u00fc \u00f6\u011frendikleri, genellikle g\u00f6zlemledikleri verilerdeki korelasyonlard\u0131r, nedensel ili\u015fkiler veya temel prensipler de\u011fildir.<\/p>\n

Bir LLM, bir resimdeki bir nesnenin ad\u0131n\u0131 veya bir metindeki bir c\u00fcmlenin anlam\u0131n\u0131 tahmin edebilir, ancak bir ARC g\u00f6revindeki soyut bir d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm kural\u0131n\u0131, bu kural\u0131 daha \u00f6nce binlerce kez g\u00f6rmemi\u015fse \u00e7\u0131karamaz. Bu durum, genelleme yetene\u011finin y\u00fczeyselli\u011fine i\u015faret eder. Modeller, \u00f6\u011frendiklerini yeni ve farkl\u0131 bir ba\u011flama aktarmakta zorlan\u0131rlar, \u00e7\u00fcnk\u00fc bu aktar\u0131m, derinlemesine kavramsal bir anlay\u0131\u015f gerektirir.<\/p>\n

Sembolik Ak\u0131l Y\u00fcr\u00fctme Eksikli\u011fi<\/h3>\n

\u0130nsan zekas\u0131, d\u00fcnyay\u0131 kavramlar, kurallar ve semboller arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla anlama ve manip\u00fcle etme yetene\u011fine sahiptir. \u00d6rne\u011fin, bir \u00e7ocuk, birka\u00e7 \u00f6rnekten “k\u0131rm\u0131z\u0131” kavram\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenir ve bu kavram\u0131 daha \u00f6nce hi\u00e7 g\u00f6rmedi\u011fi k\u0131rm\u0131z\u0131 nesnelere uygulayabilir. Bu, sembolik ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme yetene\u011fidir. Mevcut LLM’ler ise bu t\u00fcr sembolik ve kural tabanl\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131m yetene\u011finden yoksundur. Onlar i\u00e7in her \u015fey, y\u00fcksek boyutlu vekt\u00f6r uzaylar\u0131ndaki say\u0131lar ve bu say\u0131lar aras\u0131ndaki istatistiksel ili\u015fkilerdir.<\/p>\n

ARC g\u00f6revleri, temel olarak sembolik manip\u00fclasyon ve kural tabanl\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131m gerektirir. Bir modelin, verilen \u00f6rneklerdeki grid d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcn\u00fc bir dizi sembolik kurala d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmesi ve bu kurallar\u0131 yeni bir grid’e uygulamas\u0131 gerekir. LLM’ler bu t\u00fcr g\u00f6revleri, sembolik bir temsil olu\u015fturmak yerine, girdiyi en olas\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131ya istatistiksel olarak e\u015fle\u015ftirmeye \u00e7al\u0131\u015farak \u00e7\u00f6zmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar. Bu da genellikle ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131kla sonu\u00e7lan\u0131r, \u00e7\u00fcnk\u00fc do\u011fru e\u015fle\u015fme, veride do\u011frudan bulunmaz, t\u00fcretilmesi gerekir.<\/p>\n

\u00d6rnek: GPT-5 (Varsay\u0131msal), Claude ve Gemini’nin ARC Performans\u0131<\/h3>\n

Varsay\u0131msal olarak, GPT-5, Claude ve Gemini gibi en geli\u015fmi\u015f b\u00fcy\u00fck dil modelleri bile ARC AGI 3 benchmark’\u0131nda %1’in alt\u0131nda skorlar elde etmi\u015ftir. Bu durum, onlar\u0131n soyut ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ve genelleme yeteneklerindeki derin bo\u015flu\u011fu ortaya koymaktad\u0131r. A\u015fa\u011f\u0131daki tablo, bu durumu daha net g\u00f6stermektedir:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Model<\/th>\nARC AGI 3 Skoru (Varsay\u0131msal)<\/th>\nTemel Ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131k Nedeni<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
GPT-5 (Varsay\u0131msal)<\/td>\n< %1<\/td>\nVeri ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131, y\u00fczeysel genelleme, sembolik ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme eksikli\u011fi<\/td>\n<\/tr>\n
Claude<\/td>\n< %1<\/td>\nKavramsal anlay\u0131\u015f zay\u0131fl\u0131\u011f\u0131, yeni durumlara uyum zorlu\u011fu<\/td>\n<\/tr>\n
Gemini<\/td>\n< %1<\/td>\n\u0130statistiksel \u00f6r\u00fcnt\u00fcye a\u015f\u0131r\u0131 g\u00fcven, soyut prensip \u00e7\u0131karamama<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Bu d\u00fc\u015f\u00fck skorlar, mevcut LLM mimarilerinin, insan zekas\u0131n\u0131n temel bir \u00f6zelli\u011fi olan “sa\u011fduyulu ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme” (common-sense reasoning) ve “kavramsal modelleme” yetene\u011finden ne kadar uzak oldu\u011funu g\u00f6stermektedir. Gelecekteki LLM versiyonlar\u0131n\u0131n bu alanda ilerleme kaydetmesi i\u00e7in sadece model boyutunu veya veri miktar\u0131n\u0131 art\u0131rmak yeterli olmayacak; mimaride ve \u00f6\u011frenme paradigmalar\u0131nda k\u00f6kl\u00fc de\u011fi\u015fikliklere ihtiya\u00e7 duyulacakt\u0131r.<\/p>\n

ARC AGI 3: Yeni Bir Paradigma m\u0131?<\/h2>\n

ARC AGI 3’\u00fcn Temel Yakla\u015f\u0131m\u0131 ve Mimarisi<\/h3>\n

ARC AGI 3’\u00fcn ba\u015far\u0131s\u0131, mevcut b\u00fcy\u00fck dil modellerinin veri odakl\u0131 ve istatistiksel yakla\u015f\u0131m\u0131ndan farkl\u0131 bir paradigma benimsedi\u011fini d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fcrmektedir. Bu modelin arkas\u0131ndaki temel fikir, ARC g\u00f6revlerini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in bir t\u00fcr “program sentezi” veya “kural ke\u015ffi” mekanizmas\u0131 kullanmas\u0131 olabilir. Yani, model sadece bir girdi-\u00e7\u0131kt\u0131 e\u015fle\u015fmesi \u00f6\u011frenmek yerine, g\u00f6zlemledi\u011fi \u00f6rneklerden yola \u00e7\u0131karak problemi \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in gerekli olan temel program\u0131 veya algoritmay\u0131 otomatik olarak olu\u015fturur.<\/p>\n

Bu, derin \u00f6\u011frenme ile sembolik yapay zekay\u0131 birle\u015ftiren hibrit bir yakla\u015f\u0131m olabilir. Model, girdileri anlamak ve potansiyel kurallar\u0131 \u00f6nermek i\u00e7in derin \u00f6\u011frenme yeteneklerini kullan\u0131rken, bu kurallar\u0131 mant\u0131ksal olarak birle\u015ftirmek ve test etmek i\u00e7in sembolik manip\u00fclasyon ve ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme mekanizmalar\u0131ndan faydalanabilir. Bir di\u011fer olas\u0131 yakla\u015f\u0131m ise, modelin meta-\u00f6\u011frenme yeteneklerine sahip olmas\u0131d\u0131r; yani, sadece g\u00f6revleri \u00e7\u00f6zmeyi de\u011fil, ayn\u0131 zamanda yeni g\u00f6revleri nas\u0131l \u00e7\u00f6zece\u011fini de \u00f6\u011frenir.<\/p>\n

Ba\u015far\u0131y\u0131 Getiren Temel Yenilikler<\/h3>\n

ARC AGI 3’\u00fcn \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131n ard\u0131nda yatan temel yenilikler \u015funlar olabilir:<\/p>\n

    \n
  • Kavramsal Modelleme:<\/strong> Model, ARC g\u00f6revlerindeki g\u00f6rsel girdileri sadece piksel dizileri olarak de\u011fil, nesneler, ili\u015fkiler, d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmler ve \u00f6zellikler gibi soyut kavramlar olarak temsil edebilir. Bu, insan zekas\u0131n\u0131n d\u00fcnyay\u0131 modelleme \u015fekline daha yak\u0131nd\u0131r.<\/li>\n
  • Program Sentezi\/Kural Ke\u015ffi:<\/strong> G\u00f6zlemledi\u011fi birka\u00e7 \u00f6rnekten yola \u00e7\u0131karak, problemi \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in gerekli olan temel algoritmay\u0131 veya d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm kurallar\u0131n\u0131 otomatik olarak sentezleyebilir. Bu kurallar, yeni ve daha \u00f6nce hi\u00e7 g\u00f6r\u00fclmemi\u015f durumlara do\u011frudan uygulanabilir.<\/li>\n
  • Genelleme Yetene\u011fi:<\/strong> Ezberleme yerine, temel prensipleri \u00f6\u011frenerek, bu prensipleri tamamen yeni ve farkl\u0131 ba\u011flamlara ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde aktarabilir. Bu, ger\u00e7ek “s\u0131f\u0131r \u00f6rnekten genelleme” kapasitesini g\u00f6sterir.<\/li>\n
  • Dinamik Ak\u0131l Y\u00fcr\u00fctme:<\/strong> Statik bir model olmak yerine, her g\u00f6rev i\u00e7in dinamik olarak bir \u00e7\u00f6z\u00fcm stratejisi geli\u015ftirebilir, farkl\u0131 hipotezleri test edebilir ve hatalar\u0131ndan ders \u00e7\u0131karabilir.<\/li>\n<\/ul>\n

    Teknik Detaylar ve Uygulama Alanlar\u0131<\/h3>\n

    ARC AGI 3’\u00fcn teknik mimarisi, b\u00fcy\u00fck olas\u0131l\u0131kla, bir “yorumlay\u0131c\u0131” veya “y\u00fcr\u00fct\u00fcc\u00fc” mod\u00fcl\u00fc ile bir “\u00f6\u011frenici” veya “sentezleyici” mod\u00fcl\u00fcn\u00fc birle\u015ftiren karma\u015f\u0131k bir yap\u0131ya sahiptir. \u00d6\u011frenici mod\u00fcl, verilen \u00f6rneklerden olas\u0131 kurallar\u0131 ve kavramlar\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131rken, yorumlay\u0131c\u0131 mod\u00fcl bu kurallar\u0131 yeni girdilere uygulayarak \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 tahmin eder. Model, bu iki mod\u00fcl aras\u0131ndaki geri bildirim d\u00f6ng\u00fcleri sayesinde kendini s\u00fcrekli iyile\u015ftirebilir.<\/p>\n

    Bu t\u00fcr bir ba\u015far\u0131n\u0131n uygulama alanlar\u0131 geni\u015ftir: robotik, otomatik kod \u00fcretimi, bilimsel ke\u015fif, yeni algoritmalar\u0131n tasar\u0131m\u0131 ve hatta insan beyninin \u00e7al\u0131\u015fma prensiplerini anlama konular\u0131nda yeni kap\u0131lar a\u00e7abilir. \u00d6zellikle, az veriyle h\u0131zl\u0131 \u00f6\u011frenme ve genelleme yapma yetene\u011fi, YZ’nin daha \u00f6nce eri\u015filemeyen bir\u00e7ok alana yay\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilir.<\/p>\n

    ARC AGI 3’\u00fcn Ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131n Anlam\u0131 ve AGI Yolculu\u011funa Etkileri<\/h2>\n

    Yapay Genel Zeka (AGI) Hedefine Bir Ad\u0131m Daha m\u0131 Yakla\u015ft\u0131k?<\/h3>\n

    ARC AGI 3’\u00fcn ARC benchmark’\u0131ndaki \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an ba\u015far\u0131s\u0131, yapay genel zeka (AGI) hedefine ula\u015fma yolunda \u00f6nemli bir kilometre ta\u015f\u0131 olarak g\u00f6r\u00fclebilir. ARC, AGI’nin temel bile\u015fenlerinden biri olan soyut ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ve genelleme yetene\u011fini \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Bu testte bu kadar y\u00fcksek bir performans sergilemek, modelin insan benzeri bili\u015fsel yeteneklere do\u011fru \u00f6nemli bir ad\u0131m att\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir. Ancak, sadece ARC’de ba\u015far\u0131l\u0131 olmak, AGI’ye ula\u015f\u0131ld\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelmez. AGI, geni\u015f bir yelpazedeki bili\u015fsel g\u00f6revlerde insan seviyesinde veya \u00fcst\u00fcn performans g\u00f6stermeyi gerektirir. ARC AGI 3, bu geni\u015f yelpazenin kritik bir par\u00e7as\u0131n\u0131 ele alm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n

    Bu ba\u015far\u0131, AGI’nin sadece daha b\u00fcy\u00fck modeller ve daha fazla veriyle de\u011fil, ayn\u0131 zamanda temel algoritmik ve mimari yeniliklerle m\u00fcmk\u00fcn olabilece\u011fi fikrini g\u00fc\u00e7lendirmektedir. ARC AGI 3, “ak\u0131ll\u0131” sistemlerin sadece istatistiksel \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri ezberlemekten \u00f6teye ge\u00e7erek, d\u00fcnyay\u0131 kavramsal olarak anlayabilen ve bu anlay\u0131\u015f\u0131 yeni durumlara uygulayabilen sistemler olabilece\u011fini kan\u0131tlam\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n

    Gelecekteki Yapay Zeka Ara\u015ft\u0131rmalar\u0131 \u0130\u00e7in Y\u00f6nelimler<\/h3>\n

    ARC AGI 3’\u00fcn ba\u015far\u0131s\u0131, yapay zeka ara\u015ft\u0131rmalar\u0131 i\u00e7in yeni y\u00f6nelimler belirlemektedir:<\/p>\n

      \n
    • Hibrit Yakla\u015f\u0131mlar:<\/strong> Derin \u00f6\u011frenme ve sembolik yapay zekay\u0131 birle\u015ftiren hibrit modellerin \u00f6nemi artacakt\u0131r. Bu yakla\u015f\u0131mlar, derin \u00f6\u011frenmenin g\u00fc\u00e7l\u00fc \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma yeteneklerini sembolik YZ’nin mant\u0131ksal ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme kapasitesiyle birle\u015ftirerek daha sa\u011flam ve genellenebilir sistemler olu\u015fturabilir.<\/li>\n
    • Kavramsal \u00d6\u011frenme ve Genelleme:<\/strong> Ara\u015ft\u0131rmalar, sadece veri odakl\u0131 yakla\u015f\u0131mlar yerine, sistemlerin temel kavramlar\u0131 nas\u0131l \u00f6\u011frendi\u011fi ve bu kavramlar\u0131 nas\u0131l genelledi\u011fi \u00fczerine odaklanacakt\u0131r. Az \u00f6rnekten \u00f6\u011frenme ve s\u0131f\u0131r \u00f6rnekten \u00f6\u011frenme yetenekleri, YZ’nin gelece\u011fi i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/li>\n
    • Program Sentezi ve Meta-\u00d6\u011frenme:<\/strong> Yapay zeka sistemlerinin sadece g\u00f6revleri \u00e7\u00f6zmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda g\u00f6revleri \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in gereken algoritmalar\u0131 veya programlar\u0131 otomatik olarak sentezleyebilmesi, AGI’ye giden yolda temel bir ad\u0131m olacakt\u0131r. Meta-\u00f6\u011frenme, yani \u00f6\u011frenmeyi \u00f6\u011frenme yetene\u011fi, bu alandaki ilerlemeyi h\u0131zland\u0131racakt\u0131r.<\/li>\n
    • Sa\u011fduyulu Ak\u0131l Y\u00fcr\u00fctme:<\/strong> Sistemlerin d\u00fcnyay\u0131 insan benzeri bir sa\u011fduyuyla anlamas\u0131 ve ak\u0131l y\u00fcr\u00fctmesi, gelecekteki YZ ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131n temel hedeflerinden biri olmaya devam edecektir.<\/li>\n<\/ul>\n

      Etik ve Toplumsal Yans\u0131malar<\/h3>\n

      Daha yetenekli yapay zeka sistemlerinin geli\u015ftirilmesi, beraberinde \u00f6nemli etik ve toplumsal sorumluluklar\u0131 da getirmektedir. ARC AGI 3 gibi bir modelin ba\u015far\u0131s\u0131, YZ’nin potansiyel g\u00fcc\u00fcn\u00fc bir kez daha g\u00f6zler \u00f6n\u00fcne sermektedir. Bu t\u00fcr sistemler, insanl\u0131\u011fa bilim, t\u0131p, e\u011fitim ve daha bir\u00e7ok alanda muazzam faydalar sa\u011flayabilirken, k\u00f6t\u00fcye kullan\u0131m potansiyelleri veya kontrol d\u0131\u015f\u0131 geli\u015fme riskleri de ta\u015f\u0131maktad\u0131r. Bu nedenle, yapay zeka geli\u015ftirme s\u00fcrecinde \u015feffafl\u0131k, hesap verebilirlik ve etik ilkelerin g\u00f6zetilmesi her zamankinden daha kritik hale gelmektedir. Sorumlu yapay zeka geli\u015ftirme, bu teknolojinin insanl\u0131\u011f\u0131n yarar\u0131na kullan\u0131lmas\u0131 i\u00e7in elzemdir.<\/p>\n

      Sonu\u00e7<\/h2>\n

      GPT-5, Claude ve Gemini gibi b\u00fcy\u00fck dil modellerinin ARC AGI 3 benchmark’\u0131nda %1’in alt\u0131nda skorlar elde etmesi, bu modellerin soyut ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ve genelleme yeteneklerindeki mevcut s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 a\u00e7\u0131k\u00e7a ortaya koymu\u015ftur. Ancak, “ARC AGI 3” ad\u0131 verilen yeni bir modelin bu zorlu benchmark’\u0131 a\u015farak \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an bir ba\u015far\u0131 elde etmesi, yapay zeka alan\u0131nda yeni bir d\u00f6nemin habercisi olabilir. Bu ba\u015far\u0131, sadece daha b\u00fcy\u00fck modeller ve daha fazla veriyle de\u011fil, ayn\u0131 zamanda hibrit yakla\u015f\u0131mlar, kavramsal \u00f6\u011frenme, program sentezi ve meta-\u00f6\u011frenme gibi temel algoritmik ve mimari yeniliklerle AGI’ye do\u011fru ilerleyebilece\u011fimizi g\u00f6stermektedir. ARC AGI 3, yapay genel zeka yolculu\u011fumuzda \u00f6nemli bir kilometre ta\u015f\u0131 olarak, YZ ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131n gelece\u011fi i\u00e7in yeni ufuklar a\u00e7makta ve insan benzeri zekaya ula\u015fma umutlar\u0131m\u0131z\u0131 tazelemektedir. Bu t\u00fcr geli\u015fmelerin, etik ve sorumlu bir \u015fekilde y\u00f6netilmesi, insanl\u0131k i\u00e7in sundu\u011fu potansiyel faydalar\u0131 en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karacakt\u0131r.<\/p>\n

      S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/h2>\n

      ARC AGI 3 nedir?<\/h3>\n

      ARC AGI 3, Abstract Reasoning Corpus (ARC) benchmark’\u0131nda, GPT-5, Claude ve Gemini gibi mevcut b\u00fcy\u00fck dil modellerinin %1’in alt\u0131nda skorlar ald\u0131\u011f\u0131 bir ortamda, \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an bir ba\u015far\u0131 elde eden ve soyut ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ile genelleme yetene\u011finde \u00fcst\u00fcn performans g\u00f6steren yeni bir yapay zeka modelidir. Modelin ad\u0131, ARC benchmark’\u0131na olan odaklanmas\u0131n\u0131 ve AGI’ye y\u00f6nelik hedefini yans\u0131tmaktad\u0131r.<\/p>\n

      Mevcut LLM’ler neden ARC AGI 3’te ba\u015far\u0131s\u0131z oldu?<\/h3>\n

      Mevcut b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler), genellikle devasa veri k\u00fcmelerinden istatistiksel \u00f6r\u00fcnt\u00fcler \u00f6\u011frenme prensibiyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. ARC AGI 3’\u00fcn gerektirdi\u011fi soyut ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme, sembolik manip\u00fclasyon ve daha \u00f6nce hi\u00e7 kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lmam\u0131\u015f durumlara genelleme yapma yetenekleri, bu veri odakl\u0131 yakla\u015f\u0131mlar\u0131n s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 zorlamaktad\u0131r. LLM’ler, kavramsal anlay\u0131\u015ftan ziyade y\u00fczeysel ili\u015fkilere odakland\u0131klar\u0131 i\u00e7in, ARC’deki temel prensipleri veya d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm kurallar\u0131n\u0131 ke\u015ffetmekte zorlan\u0131rlar.<\/p>\n

      ARC AGI 3, AGI’ye ula\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z anlam\u0131na m\u0131 geliyor?<\/h3>\n

      Hay\u0131r, sadece ARC AGI 3’\u00fcn ARC benchmark’\u0131ndaki ba\u015far\u0131s\u0131, yapay genel zekaya (AGI) ula\u015f\u0131ld\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelmez. AGI, geni\u015f bir yelpazedeki bili\u015fsel g\u00f6revlerde insan seviyesinde veya \u00fcst\u00fcn performans g\u00f6stermeyi gerektirir. Ancak ARC AGI 3’\u00fcn soyut ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ve genelleme yetene\u011findeki ba\u015far\u0131s\u0131, AGI’ye giden yolda \u00f6nemli ve kritik bir ad\u0131m\u0131 temsil etmektedir. Bu, YZ’nin temel bili\u015fsel yeteneklerde ilerleme kaydetti\u011fini g\u00f6stermektedir.<\/p>\n

      Bu geli\u015fme g\u00fcnl\u00fck hayat\u0131m\u0131z\u0131 nas\u0131l etkileyecek?<\/h3>\n

      ARC AGI 3 gibi modellerin geli\u015ftirdi\u011fi soyut ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme ve genelleme yetenekleri, gelecekteki yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131 derinden etkileyecektir. Bu, robotlar\u0131n daha karma\u015f\u0131k ve bilinmeyen ortamlarda g\u00f6rev yapabilmesini, yapay zeka sistemlerinin daha az veriyle daha h\u0131zl\u0131 \u00f6\u011frenebilmesini, yeni bilimsel ke\u015fiflerin h\u0131zlanmas\u0131n\u0131 ve hatta otomatik kod \u00fcretiminin \u00e7ok daha yetenekli hale gelmesini sa\u011flayabilir. Uzun vadede, YZ’nin problem \u00e7\u00f6zme ve yarat\u0131c\u0131l\u0131k kapasitesini art\u0131rarak bir\u00e7ok sekt\u00f6rde devrim yaratabilir.<\/p>\n

      Gelecekte hangi yapay zeka modelleri ARC AGI 3’\u00fc takip edebilir?<\/h3>\n

      Gelecekteki yapay zeka modelleri, ARC AGI 3’\u00fcn ba\u015far\u0131s\u0131ndan ilham alarak hibrit yakla\u015f\u0131mlara, yani derin \u00f6\u011frenme ile sembolik yapay zekay\u0131 birle\u015ftiren mimarilere y\u00f6nelebilir. Ayr\u0131ca, program sentezi, meta-\u00f6\u011frenme ve kavramsal modelleme gibi alanlardaki ara\u015ft\u0131rmalar h\u0131z kazanacakt\u0131r. Sadece model boyutunu veya veri miktar\u0131n\u0131 art\u0131rmak yerine, algoritmik ve mimari yeniliklere odaklanan modellerin, AGI hedefine ula\u015fmada daha ba\u015far\u0131l\u0131 olmas\u0131 beklenmektedir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Yapay zeka (YZ) d\u00fcnyas\u0131, son y\u0131llarda b\u00fcy\u00fck dil modellerinin (LLM) y\u00fckseli\u015fiyle adeta bir devrim ya\u015fad\u0131.","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-41294","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131 - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"ARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Yapay zeka (YZ) d\u00fcnyas\u0131, son y\u0131llarda b\u00fcy\u00fck dil modellerinin (LLM) y\u00fckseli\u015fiyle adeta bir devrim ya\u015fad\u0131.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-03-26T06:00:45+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"14 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"ARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131\",\"datePublished\":\"2026-03-26T06:00:45+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/\"},\"wordCount\":2876,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/\",\"name\":\"ARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131 - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-03-26T06:00:45+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"ARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"ARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131 - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"ARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131","og_description":"Yapay zeka (YZ) d\u00fcnyas\u0131, son y\u0131llarda b\u00fcy\u00fck dil modellerinin (LLM) y\u00fckseli\u015fiyle adeta bir devrim ya\u015fad\u0131.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-03-26T06:00:45+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"14 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"ARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131","datePublished":"2026-03-26T06:00:45+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/"},"wordCount":2876,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/","name":"ARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131 - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-03-26T06:00:45+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/arc-agi-3-buyuk-dil-modellerinin-1-alti-skorlarina-karsi-cigir-acan-bir-basari\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"ARC AGI 3: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin %1 Alt\u0131 Skorlar\u0131na Kar\u015f\u0131 \u00c7\u0131\u011f\u0131r A\u00e7an Bir Ba\u015far\u0131"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41294","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=41294"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41294\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41294"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=41294"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=41294"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}