Gemini, Uluslararası Üniversiteler Arası Programlama Yarışması Dünya Finalleri’nde altın madalya seviyesine ulaştı.
Gemini 2.5 Deep Think, dünyanın en saygın bilgisayar programlama yarışmasında çığır açan bir performans sergileyerek soyut problem çözme yeteneğinde önemli bir ilerleme kaydetti.
Gemini 2.5 Deep Think’in gelişmiş bir sürümü, 2025 Uluslararası Üniversiteler Arası Programlama Yarışması (ICPC) Dünya Finalleri’nde altın madalya seviyesinde bir başarı elde etti. Bu önemli başarı, Gemini 2.5 Deep Think’in iki ay önce Uluslararası Matematik Olimpiyatı (IMO)’nda kazandığı altın madalyanın üzerine inşa edildi. Bu çalışmalar sonucunda elde edilen yenilikler, Gemini Deep Think’in gelecek sürümlerine entegre edilmeye devam ederek öğrencilerin ve araştırmacıların erişebileceği gelişmiş yapay zeka yeteneklerinin sınırlarını genişletecek.
Bu tür yarışmalarda karmaşık görevleri çözmek, derin soyut akıl yürütme, yaratıcılık, daha önce hiç karşılaşılmamış sorunlara özgün çözümler üretme yeteneği ve gerçek bir ustalık kıvılcımı gerektirir. Rekabetçi programlama ve matematiksel muhakemedeki bu atılımlar, Gemini’nin soyut problem çözmede kaydettiği derin ilerlemeyi ortaya koyarak, yapay genel zekaya (AGI) doğru giden yolda önemli bir adım teşkil ediyor.
Uluslararası Üniversiteler Arası Programlama Yarışması (ICPC), küresel çapta en eski, en büyük ve en prestijli üniversite düzeyindeki algoritmik programlama yarışması olarak kabul edilmektedir. Bu yarışma, IMO gibi lise düzeyindeki olimpiyatlardan bir üst seviyede yer almaktadır. Her yıl yaklaşık 3000 üniversiteden ve 103’ten fazla ülkeden katılımcılar, gerçek dünya kodlama problemlerini çözmek için mücadele etmektedir. Bu yılki dünya finalleri 4 Eylül’de Azerbaycan’ın Bakü şehrinde düzenlenmiş olup, yarışmanın önceki aşamalarından gelen en iyi takımları bir araya getirdi. Beş saatlik süre boyunca, her takım karmaşık algoritmik problemlerle karşı karşıya geldi. Nihai sıralamalar, yalnızca kusursuz çözümlerin puan kazandığı ve her dakikanın değerli olduğu iki acımasız prensibe bağlıydı. Yarışan 139 takım arasından sadece ilk dört takım altın madalya kazandı.
Gemini 2.5 Deep Think’in gelişmiş bir versiyonu, yarışma organizatörlerinin rehberliğinde ICPC kurallarına uygun olarak uzaktan, çevrimiçi bir ortamda canlı olarak yarıştı. İnsan yarışmacılardan 10 dakika sonra başlayan model, aynı beş saatlik zaman kısıtı altında 12 problemden 10’unu doğru bir şekilde çözerek altın madalya seviyesinde bir performans sergiledi. Gemini, sadece 45 dakika içinde sekiz problemi ve üç saat içinde iki problemi daha çözerek, çözümlerini üretmek için çok çeşitli gelişmiş veri yapıları ve algoritmalar kullandı. Toplamda 677 dakikada 10 problemi çözen Gemini 2.5 Deep Think, yarışmadaki üniversite takımlarıyla karşılaştırıldığında genel sıralamada 2. sırada yer alacaktı.
ICPC Küresel İcra Direktörü Dr. Bill Poucher, konuya ilişkin yaptığı açıklamada şunları belirtti: “ICPC her zaman problem çözmede en yüksek standartları belirlemekle ilgili olmuştur. Gemini’nin bu arenaya başarıyla katılması ve altın madalya seviyesinde sonuçlar elde etmesi, gelecek nesil için gereken yapay zeka araçlarını ve akademik standartları tanımlayan önemli bir anı işaret etmektedir. Google DeepMind’ı tebrik ediyoruz; bu çalışma, herkesin yararına olacak dijital bir rönesansa ivme kazandırmamıza yardımcı olacaktır.”
Eşi benzeri görülmemiş bir anda, modelimiz ilk yarım saat içinde, yarışmadaki hiçbir üniversite takımının çözemediği C Problemini başarılı ve verimli bir şekilde çözdü. C Problemi, birbirine bağlı kanallardan oluşan bir ağ aracılığıyla belirli depolara sıvı dağıtımına yönelik bir çözüm bulmayı gerektiriyordu; amaç, tüm depoları mümkün olan en kısa sürede dolduracak bir kanal konfigürasyonu tespit etmekti. Her kanalın açık, kapalı veya kısmen açık olabilmesi nedeniyle sonsuz sayıda olası konfigürasyon bulunmakta, bu da optimal konfigürasyonu aramayı oldukça zorlaştırmaktaydı. Gemini, zekice bir içgörüyle etkili bir çözüm buldu: İlk olarak her deponun diğerlerine kıyasla ne kadar önceliklendirilmesi gerektiğini temsil eden bir “öncelik değeri”ne sahip olduğunu varsaydı. Belirli bir öncelik değerleri seti verildiğinde, kanalların en iyi konfigürasyonu dinamik programlama algoritması kullanılarak bulunabilir. Gemini, minimax teoremini uygulayarak orijinal probleme, ortaya çıkan akışı en kısıtlı hale getiren öncelik değerlerini bularak yaklaşılabileceğini keşfetti. Öncelik değerleri ve optimal akışlar arasındaki ilişkiyi kullanarak, Gemini kase benzeri dışbükey çözüm uzayında optimal öncelik değerlerini hızla bulmak için iç içe üçlü aramalar (nested ternary searches) kullandı ve C Problemini çözdü.
Bu dönüm noktası niteliğindeki performansımız, ön eğitim (pre-training), son eğitim (post-training), özgün pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) teknikleri, çok adımlı muhakeme ve paralel düşünme gibi bir dizi ilerlemeyi bir araya getirdi. Bu yenilikler, Gemini’nin karmaşık problemleri çözmek için farklı yollar keşfetmesine, çözümleri doğrulamasına ve yanıt vermeden önce sürekli olarak tekrarlamasına yardımcı oldu. Örneğin, pekiştirmeli öğrenme sürecinde, Gemini’yi yazılımcıların karşılaştığı en zor problemlerden bazıları için akıl yürütmeye ve kod üretmeye, sonuçlara ilişkin geri bildirimlerden ders çıkarmaya ve yaklaşımlarını geliştirmeye yönelik olarak eğittik. Bir problemi ele almak için birden fazla Gemini ajanı kendi çözümlerini önerir, kod ve testleri çalıştırmak üzere terminalleri kullanır ve ardından tüm denemelere dayanarak çözümleri yineler. Şirket içi çalışmalarımız, Gemini 2.5 Deep Think’in benzer bir sürümünün 2023 ve 2024 ICPC Dünya Finalleri’nde de altın madalya seviyesinde performans sergileyebileceğini, yani dünyanın en iyi 20 rekabetçi kodlayıcısı kadar iyi performans gösterebileceğini ortaya koymaktadır.
ICPC’de altın madalya seviyesine ulaşmak, yazılım geliştirme için doğrudan pratik sonuçlar doğurmakta ve yapay zekanın programcılar için gerçek bir problem çözme ortağı olabileceğini göstermektedir. Yarışmadaki en iyi yapay zeka ve insan çözümleri birleştirilseydi, 12 problemin tamamı eksiksiz ve doğru bir şekilde çözülmüş olacaktı. Bu durum, yapay zekanın insan uzmanların beceri ve bilgilerini tamamlayıcı, benzersiz ve özgün katkılar sunma potansiyelini ortaya koymaktadır. Matematik ve kodlamanın ötesinde, bu başarımız soyut akıl yürütmede güçlü yeni bir yeteneği sergilemektedir. ICPC için gereken beceriler (karmaşık bir problemi anlamak, çok adımlı mantıksal bir plan geliştirmek ve bunu kusursuzca uygulamak) yeni ilaçlar veya mikroçipler tasarlamak gibi birçok bilimsel ve mühendislik alanında ihtiyaç duyulan becerilerle aynıdır. Bu, yapay zekanın sadece bilgi işlemekten, dünyanın en zorlu muhakeme problemlerinden bazılarını insanlığın yararına olacak şekilde çözmeye yardımcı olmaya doğru ilerlediğini göstermektedir.
Google AI Ultra aboneliğine sahip Gemini kullanıcıları, Gemini uygulaması içinde Gemini 2.5 Deep Think’in daha hafif bir sürümünü şimdiden kullanabilmektedir. Yakın gelecekte ise çok daha akıllı yapay zeka tabanlı kodlama asistanları, geliştiricilerin giderek karmaşıklaşan mühendislik zorluklarının üstesinden gelmelerine yardımcı olabilir. Lojistik ve hata ayıklamadan bilimsel araştırmalara kadar, en zorlu ve çözülemez görünen problemlerin bazılarına yönelik çözümler, yapay zekayı işbirlikçi bir araç olarak kullanarak yakında erişilebilir hale gelebilir.