---
title: "Minds Research Lab"
description: "Minds Research Lab'den sentetik kitleler, anket yaklaşımı, kalıcı yapay zeka katılımcıları ve çoklu ajan çeşitliliği üzerine kıyaslama araştırmaları."
canonical_url: "https://getminds.ai/research/tr/overview"
last_updated: "2026-08-13T13:04:11.123Z"
---

# Minds Research Lab

Sentetik katılımcıları gerçeklikle test ediyoruz. Kıyaslama programımız Minds'ı resmi anket dağılımları, gerçek mülakat katılımcılarının sonraki yanıtları, aynı modele dayalı basit referans çizgileri ve önde gelen temel modellerle karşılaştırır.

## En son araştırmalar

### [Minds Araştırma Kıyaslaması 2026: Gerçek İnsanlara Karşı Test Edildi](/research/real-world-validation-benchmarks-2026)

GSS, ANES, CES, PISA, PIAAC, Food and You, PRISM, NASA sözlü tarih arşivleri ve iki açık nitel derlem kapsayan eksiksiz doğrulama programı. Minds, anket dağılımı hatasını **19.72 yüzdelik puana** varan oranlarda azaltmış ve ayrılmış nitel yanıtlarda jenerik temel modelleri geride bırakmıştır.

### [Gerçek Anket Kıyaslamaları: Minds Popülasyon Sonuçlarını Ne Kadar Yakından Yeniden Üretiyor](/research/survey-approximation-benchmarks-2026)

İkili, sıralı, nominal, çoklu seçimli ve 0-10 arası sorularda bağımsız anket testleri. ABD ulusal anketleri, beş ülkedeki öğrenci verileri, yetişkin becerileri verileri ve gerçek 301-Mind ürün paneli genelinde yeniden üretilen temel iyileşme.

### [Gerçek Mülakat Yanıtlarında Minds, GPT-5.4 ve Claude Sonnet 5'e Karşı](/research/minds-vs-foundation-models-qualitative-2026)

22 gerçek kişiden alınan 66 sonraki yanıtta Minds, jenerik GPT-5.4'ü **25.49 puan** ve Claude Sonnet 5'i **30.05 puan** geride bıraktı. Körleme değerlendirme yapan ikinci bir hakem bu sıralamayı doğrulamıştır.

### [Spark Etkisi: Çoklu Ajanlı Yapay Zekada Yaratıcı Çeşitlilik](/research/spark-effect-creative-diversity-multi-agent-ai)

Persona koşullu ajanlar, tekdüze komut vermeye kıyasla **+4.1 puanlık bir çeşitlilik kazancı** elde ederek insan uzmanlarla arasındaki farkın %82'sini kapattı. [Makaleyi arXiv üzerinde okuyun](https://arxiv.org/abs/2510.15568).

## Araştırma alanları

### Sentetik popülasyon sadakati

Sentetik panellerin sorular, popülasyonlar, ülkeler ve yanıt biçimleri genelinde gerçek yanıt dağılımlarını yeniden üretip üretmediğini ölçüyoruz.

### Kalıcı nitel katılımcılar

Modellenmiş bir katılımcının, gerçek bir kişinin bakış açısını, gerekçelerini, özgün detaylarını ve üslubunu sonraki mülakat sorularında sürdürüp sürdüremediğini test ediyoruz.

### Çoklu ajan çeşitliliği

Farklılaştırılmış ajanların, tekdüze temel model komutlarına kıyasla daha geniş ve daha az tekrarlayıcı bakış açılarını nasıl ürettiğini inceliyoruz.

### Değerlendirme ve kıyaslama

Ürün araştırmalarını yanlışlanabilir tutmak için ayrılmış insan kanıtlarını, basit referans çizgilerini, anonim aday sıralamasını, tekrarlanan hakemleri ve yorumlanabilir metrikleri kullanıyoruz.

## Açık kıyaslama kaynakları

Doğrulama programımız, [General Social Survey](https://gss.norc.org/), [ANES](https://electionstudies.org/data-center/2024-time-series-study/), [Cooperative Election Study](https://doi.org/10.7910/DVN/X11EP6), [PISA](https://www.oecd.org/en/data/datasets/pisa-2022-database.html), [PIAAC](https://www.oecd.org/en/data/datasets/piaac-2nd-cycle-database.html), [Food and You 2](https://www.food.gov.uk/research/food-and-you-2/food-and-you-2-wave-10), [PRISM](https://arxiv.org/abs/2404.16019) ve [NASA Oral Histories](https://www.nasa.gov/history/history-publications-and-resources/oral-histories/nasa-list/) dahil olmak üzere bağımsız olarak yayınlanmış kaynakları kullanmaktadır.

Açık ürün metodolojisi için [Minds Sentetik Araştırma Panellerini Nasıl Oluşturur](/research/methodology) başlıklı yazıyı okuyun.