Riot Games, VALORANT 13.06 yama notlarında Warden adlı yeni tüfeği ve Gauntlet Glitched oyun modunu duyurdu. Warden, 2x yakınlaştırmalı dürbünüyle orta ve uzun mesafede nişan almayı kolaylaştırmayı hedefliyor. Silah 2.900 krediye satın alınabiliyor. Yeni seçeneğin mevcut tüfeklerle rekabet edip etmeyeceğini oyuncuların gerçek maçlarda göstereceği açık, fakat fiyatı ve açıklanan hasar değerleri nasıl bir rol için tasarlandığını şimdiden anlatıyor. Warden’ın şarjörü 18 mermi alıyor. Riot Games atış hızını saniyede 6,5 mermi olarak verdi. Şirketin yama notlarında kafa isabeti 200, gövde isabeti 50, bacak isabeti 42 hasar olarak listeleniyor. Bu sayılar silahın tek başına her durumda üstün olacağını göstermiyor; zırh, mesafe, atış ritmi ve oyuncunun isabet oranı çatışmanın sonucunu değiştirebilir. 2x dürbün Warden’ın en ayırt edici yönü. VALORANT’ta görüş açısını büyütmek, hedefi daha kolay seçmeye yardım ederken yakın mesafedeki ani çatışmalarda farklı bir kullanım hissi yaratabilir. Riot, silahı özellikle kontrollü atış yapmak isteyen oyunculara seçenek olarak sunuyor. Warden’ı denemek isteyenlerin satın alma fiyatını takım ekonomisiyle birlikte değerlendirmesi gerekecek; 2.900 kredi, tur içindeki diğer ekipman kararlarını da etkiliyor. Yamanın ikinci büyük yeniliği Gauntlet Glitched. Modda sekiz ikili takım karşılaşıyor ve maçlar ikiye iki düzenleniyor. Oyuncular karşılaşmalar öncesinde yetenek seçimine de katılıyor. Böylece standart beşe beş taktik düzeninden daha kısa, doğrudan çatışmalara odaklanan bir … VALORANT’a 2x dürbünlü Warden tüfeği ve Gauntlet modu geldi haberi ilk önce Teknoblog üzerinde yayımlandı.
Read the full story at the source
This story was published by Teknoblog.
See other sources covering this event →
PrismML, Bonsai adlı 1 bitlik görsel dil modelini Snapdragon AR1 Gen 1 kullanan bir akıllı gözlükte çalıştırdığını duyurdu. Şirketin paylaştığı demoda model, görüntü ve metin verisini gözlüğün kendi donanımında işliyor. Bu yaklaşım bulut bağlantısına duyulan ihtiyacı bazı görevlerde azaltabilir. Ancak duyuruda tüketicilerin satın alabileceği yeni bir gözlük tanıtılmadı; paylaşılan sonuçlar bir teknoloji gösterimine ait. Bonsai’nin yaklaşık iki milyar parametresi bulunuyor. Bunların 1,7 milyarı dil, 300 milyonu görsel bölümde yer alıyor. PrismML’nin 1 bitlik ağırlık düzeni, modelin bellekte kapladığı alanı azaltmayı amaçlıyor. Şirketin verdiği sayıya göre ağırlıklar 0,43 GB yer tutuyor. Aynı karşılaştırmada 4 bitlik sürüm için 1,66 GB belirtiliyor. Bu fark, yalnızca 4 GB belleği bulunan bir gözlükte başka işlemler için yer açabilir. PrismML hız ölçümü de paylaştı: Bonsai saniyede 15,36 token üretirken karşılaştırılan 4 bitlik model 7,44 token üretiyor. Bu veriler şirketin kendi testlerine dayanıyor. Hangi görevde, hangi sıcaklıkta ve ne kadar uzun süre çalışıldığı gibi koşullar gerçek kullanım deneyimini etkiler. Dolayısıyla oranı bütün akıllı gözlük uygulamalarına yaymak doğru olmaz. Görsel dil modeli, kamera görüntüsünü yorumlayıp kullanıcıya doğal dilde yanıt verme görevlerinde kullanılabilir. Örneğin bir tabelayı okumak, görülen nesneyi tanımlamak veya kısa bir soruya çevredeki görüntüye bakarak karşılık vermek mümkün olabilir. PrismML’nin demosu bu tür yerel işlemlere yönelik; gerçek … PrismML, 1 bitlik Bonsai modelini akıllı gözlükte çalıştırdı haberi ilk önce Teknoblog üzerinde yayımlandı.
Google, Gemini 3.8 Live için Live Avatar adlı yeni bir görsel konuşma özelliğini duyurdu. Şirketin 24 Eylül açıklamasına göre sistem, sesli yanıtı düşük gecikmeli video üretimiyle eşleştiriyor. Ekrandaki karakter konuşurken dudak hareketleri ve yüz ifadeleri oluşturuyor. Google ilk erişimi Gemini Enterprise üzerinden sağlıyor; dolayısıyla bugün duyurulan yeniliği herkesin Gemini uygulamasında açılmış bir özellik olarak düşünmemek gerekiyor. Canlı avatarın amacı, sesli bir yapay zeka görüşmesine görsel bir karşılık eklemek. Şirket özellikle müşteri hizmetleri ve etkileşimli ürün anlatımları gibi kurumsal kullanım alanlarını gösteriyor. Bir otel girişinde bilgi kontrolü yapan veya kullanıcıya bir işlemi adım adım anlatan karakter buna örnek olabilir. Bu senaryolarda asıl değer, görüntünün sesle ne kadar uyumlu kaldığı ve yanıtların bekleme süresinin görüşmeyi bozup bozmadığıyla ortaya çıkacak. Google, Live Avatar’ın işitsel ve görsel girdileri aynı anda işleyebildiğini söylüyor. Araç çağrılarını arka planda yaparken görüşmenin sürmesini sağlayan eşzamansız çalışma da duyurunun parçası. Böylece sistem bilgi aramak için kısa süreli duraksadığında avatarın tamamen kaybolması veya konuşmanın kopması gerekmiyor. Bunun gerçek hizmetlerde ne kadar tutarlı çalışacağı, geliştiricilerin uygulamalarına bağladıkları araçlara da bağlı. Dil desteğinde 97 sayı öne çıkıyor. Google, avatarın diller arasında geçiş yaparken dudak hareketini ve yüz ifadelerini yeni konuşmaya uyarlayabildiğini belirtiyor. Bu iddia özellikle farklı ülkelerde çalışan hizmetler için önemli. Yine … Google, konuşurken yüz ifadesi üreten Gemini Live Avatar’ı duyurdu haberi ilk önce Teknoblog üzerinde yayımlandı.
Google Fotoğraflar’daki yapay zeka destekli Wardrobe özelliği iPhone’a da açılıyor. Google’ın 24 Eylül duyurusuna göre iOS dağıtımı ABD, Hindistan ve Brezilya’daki uygun kullanıcılara başladı. Araç, kıyafetlerin kullanıcının fotoğrafında nasıl görünebileceğine dair yapay zeka ile bir önizleme oluşturuyor. Türkiye için erişim tarihi açıklanmadığından özelliğin bütün iPhone kullanıcılarına geldiği izlenimini vermemek gerekiyor. Wardrobe, kullanıcının kendi fotoğraflarında görünen kıyafetleri dijital bir koleksiyonda topluyor. Parçalar kategoriye göre bulunabiliyor, farklı giysilerle yeni kombinler hazırlanabiliyor. Oluşturulan görünüm sanal olarak denenebiliyor. Bu önizleme, gardıroptaki parçaları yeniden değerlendirmeye yardımcı olabilir; ancak kumaşın gerçek duruşunu veya beden uyumunu kesin biçimde ölçmüyor. Google bu özelliği daha önce Android tarafında duyurmuştu. Teknoblog’da aktardığımız ilk plan içinde iOS desteği gelecek aşama olarak yer alıyordu. Yeni açıklama o aşamanın belirli ülkelerde başladığını gösteriyor. Dolayısıyla önceki haberin aynısını tekrar etmiyoruz; erişimin değişen kısmı iPhone desteği ve açıklanan bölge listesi. Şirket aynı gün Fotoğraflar’a ilişkin başka araçlardan da söz etti. Remix için yeni şablonlar ve görüntü düzenleme seçenekleri duyuruldu. Bu işlevlerin kapsamı ile Wardrobe’un ülke listesi aynı değil; bir özelliğin kullanıma sunulması diğerinin aynı hesaba otomatik olarak geleceği anlamına gelmiyor. Kullanıcıların uygulamadaki görünürlüğü cihaz, hesap ve bölgeye göre değişebilir. Wardrobe’un iPhone erişimi üç ülkeyle sınırlı Google, Wardrobe’un iOS dağıtımında ABD, Hindistan ve Brezilya’yı açıkça sayıyor. … Google Fotoğraflar’ın yapay zeka gardırop özelliği iPhone’a geldi haberi ilk önce Teknoblog üzerinde yayımlandı.
MSI, MS-C9ZA adlı yeni endüstriyel bilgisayarını tanıttı. Şirketin duyurusuna göre cihaz, NVIDIA Jetson Orin Nano platformunu küçük bir kasaya yerleştirerek üretim hatlarında ve saha sistemlerinde yapay zeka işlemlerini yerel olarak yürütmeyi hedefliyor. Bunun anlamı, kamera veya sensörden gelen her verinin işlenmek üzere uzak bir sunucuya gönderilmek zorunda olmaması. Yine de gerçek hız, kullanılan modelin büyüklüğüne ve sistemin çalışma koşullarına bağlı olacak. MS-C9ZA’da altı çekirdekli Arm Cortex-A78AE işlemci ve Ampere mimarili grafik birimi bulunuyor. MSI, 8 GB LPDDR5 belleği Jetson Orin Nano modülüyle birlikte sunuyor. Bu donanım, görüntü analizi ve otomasyon gibi görevler için tasarlanmış. Ancak şirket tek bir performans sayısıyla bütün uygulamaların nasıl çalışacağını göstermiyor. İşletmelerin kendi modellerini ve kamera akışlarını deneyerek kapasiteyi belirlemesi gerekecek. Kasanın ölçüleri 126 × 96 × 74 mm. Bu boyut, bilgisayarın kontrol panosu gibi alanlara yerleştirilmesini kolaylaştırabilir. MSI, cihazın eksi 25 ile 60 santigrat derece arasındaki ortamlarda çalışabileceğini belirtiyor. Ürün bu nedenle ofis masasında kullanılan bir mini PC’den çok, toz, titreşim ve sıcaklık değişiminin görülebildiği endüstriyel alanlara yöneliyor. Bağlantı tarafında iki gigabit Ethernet portu, USB, I2C, UART ve CAN arabirimleri var. Farklı bağlantılar, kameradan sensöre ve makine kontrol birimine uzanan donanımların aynı sistemle konuşması için gerekli. Giriş çıkış uçlarındaki 1,3 kV izolasyon da elektriksel gürültünün … MSI, Jetson Orin Nano’lu endüstriyel yapay zeka bilgisayarını duyurdu haberi ilk önce Teknoblog üzerinde yayımlandı.
NASA, PRIMA adlı uzak kızılötesi uzay teleskobunu geliştirme sürecinin bir sonraki aşamasına taşıdı. Ajansın 23 Eylül tarihli açıklamasına göre görev, yeni Probe Explorers sınıfının ilk üyesi olacak. Hedef 2033’te fırlatma ve beş yıllık gözlem; ancak NASA henüz görevin uygulama aşamasına geçmesi için son onayı vermedi. PRIMA, görünür ışığın sakladığı yıldız ve galaksi oluşum süreçlerini uzak kızılötesi dalga boylarında araştıracak. Görev şu anda Phase B adı verilen ön tasarım ve teknoloji geliştirme aşamasına giriyor. NASA, maliyet, teknik ilerleme ve takvimi daha sonra yeniden değerlendirecek. Bu incelemenin olumlu sonuçlanması hâlinde ekip uygulama aşamasına geçebilecek. Dolayısıyla 2033 tarihi kesinleşmiş bir fırlatma randevusu değil, mevcut geliştirme planının hedefi. PRIMA’nın yaklaşık 1,8 metre çapındaki teleskobu uzak kızılötesi ışığı ölçecek. Bu ışık, uzaydaki toz bulutlarının ve soğuk maddelerin incelenmesinde araştırmacılara farklı bilgiler sağlar. James Webb Uzay Teleskobu kızılötesi gözlemler yapıyor; PRIMA ise daha uzun dalga boylarına odaklanarak başka bir pencere açacak. Böylece radyo teleskoplarıyla mevcut kızılötesi gözlemevleri arasındaki veri boşluğunun bir bölümünü doldurması bekleniyor. Bilim hedefleri arasında Güneş Sistemi dışındaki gezegenlerin kökeni bulunuyor. Ekip ayrıca galaksilerle onların merkezindeki kara deliklerin zaman içindeki gelişimini araştırmak istiyor. Toz ve ağır elementlerin evrimi de görev planında yer alıyor. NASA bu sorulara tek bir teleskobun kesin yanıt vereceğini söylemiyor; PRIMA’nın … NASA, uzak kızılötesi PRIMA teleskobunu 2033 için seçti haberi ilk önce Teknoblog üzerinde yayımlandı.
İsveçli taşımacılık şirketi Einride, otonom kamyonlarının yeni kuşağında NVIDIA DRIVE Hyperion platformunu kullanmak üzere iş birliği yaptığını açıkladı. 21 Eylül tarihli duyuru, hesaplama donanımı, sensörler, yazılım ve güvenlik düzeninin ağır yük taşımacılığına uyarlanmasını kapsıyor. Einride bu altyapıyı mevcut müşteri taşımacılığı ağında büyümek için kullanmayı hedefliyor. Ancak şirket, bütün araçların hangi tarihte otonom sürüşe geçeceğine ilişkin tek bir takvim vermiyor. Einride hâlihazırda ABD, Avrupa ve Orta Doğu’da yüzlerce elektrikli kamyon işletiyor. Şirket, sözleşmeli müşteri operasyonlarında otonom araçlara da yer verdiğini söylüyor. Yeni ortaklık bu deneyimin üzerine kuruluyor; geliştirme sıfırdan başlayan bir kavram gösterisinden ibaret değil. Buna karşılık mevcut ağdaki elektrikli kamyonların tamamı sürücüsüz değil, dolayısıyla toplam filo sayısını otonom araç sayısı gibi okumamak gerekiyor. NVIDIA DRIVE Hyperion, seviye 4 otonom sürüş için işlem ve sensör mimarisi sunuyor. Einride bu referans altyapıyı ağır kamyonun boyutlarına, kullanım koşullarına ve güvenlik gereksinimlerine göre uyarlayacak. Şirketin kendi Einride Driver yazılımı araç üzerindeki sürüş kararlarını yönetecek. NVIDIA ise temel hesaplama platformunu ve yapay zeka geliştirme araçlarını sağlayacak. Ortaklığın bir başka bileşeni NVIDIA Halos güvenlik sistemi. Einride, yazılımı doğrulama, düzenleyici onayları alma ve müşteri görevlerini yürütme sorumluluğunu kendisinde tutuyor. Bu ayrım önemli, çünkü bir platformun teknik olarak seviye 4 sürüşe uygun tasarlanması, her ülkede ve her güzergâhta … Einride, otonom kamyonları için NVIDIA DRIVE Hyperion’u seçti haberi ilk önce Teknoblog üzerinde yayımlandı.
Comments