Eski OpenAI araştırmacılarının kurduğu humans&, NVIDIA Blackwell altyapısında eğitilen 550B parametreli Persimmon ile insan davranış simülasyonunda çığır açtı.
Cohere, 50'den fazla dilde üstün çeviri yapan 218B parametreli MoE mimarili North Small Translate modelini ve çok adımlı ajan doğrulama sistemini tanıttı.
DeepSeek-V4.1-Flash 552 milyar parametrelik MoE mimarisi, 1M bağlam penceresi ve 4 kat düşük bellek tüketimiyle resmi olarak çıktı. İşte tüm detaylar.
Fransız yapay zekâ öncüsü Mistral AI, Avrupa Birliği mevzuatlarına tam uyumlu ve GDPR dostu 120 milyar parametreli Mistral Concorde modelini piyasaya sürdü.
Girdi, çıktı ve önbellek okuma fiyatlarında büyük rekabet; 2026 Eylül ayı itibarıyla en popüler LLM API sağlayıcılarının güncel token maliyet analizi.
Llama.cpp'nin GGUF dosya formatı, kuantizasyon seviyeleri (Q4_K_M, Q5, Q8), doğruluk kaybı analizleri ve VRAM hesaplama formülü.
8B, 70B ve devasa 671B MoE mimarili modelleri ev donanımında çalıştırmak için gereken gerçekçi RAM, VRAM, işlemci ve depolama gereksinimleri.
İnternet bağlantınız olmasa bile verilerinizin yüzde 100 gizli kaldığı kendi yerel yapay zekânızı Ollama ile kurun; model indirme ve entegrasyon rehberi.
OpenAI ve Anthropic öğrenci indirimi veriyor mu? 2026'da aylık 20 dolar ödemeden gelişmiş modellere çok daha ucuza erişmenin 5 pratik yolu.
Google DeepMind, 10 milyon token bağlam pencereli ve 15 milisaniye gecikmeli Gemini 3.8 Flash modelini duyurdu. Otonom ajanlarda maliyet yüzde 40 düşüyor.
Anthropic Claude Pro ve Team planlarında vaat edilen '20 kat daha fazla mesaj hakkı'nın uzun bağlam pencerelerinde ve kodlama işlerinde neden sadece 2 kat gibi hissettirdiği ortaya çıktı.
Fransız kâr amacı gütmeyen yapay zekâ laboratuvarı Kyutai, internete bağlanmadan doğrudan dizüstü bilgisayarda çalışan, 100 milisaniye gecikmeli çift yönlü sesli yapay zekâ modeli Moshi 2.0'ı açık kaynak yayınladı.
Alibaba Cloud, 1 trilyon parametreli hibrit MoE mimarisine sahip, 100'den fazla dilde akıl yürüten ve Claude 3.5'i geride bırakan Qwen 3 Max modelini açık ağırlıklı olarak yayınladı.
OpenAI, yapay zekâ kod editörü Cursor ile olan ayrıcalıklı API ve erken model erişim ortaklığını sonlandırarak kendi birinci parti kodlama ortamı 'Canvas IDE'yi yayınlama kararı aldı.
Meta, açık ağırlıklı Llama 4 ailesini duyurdu: 10 milyon token bağlamlı Scout 109B, çok modlu Maverick 400B ve 2 trilyon parametreli Behemoth MoE süper modeli yayınlandı.
Gemini 4 Ultra ve GPT-6'yı hangi senaryoda hangisini seçmelisiniz? 100 milyon token bağlam, nöro-sembolik muhakeme ve otonom araştırma yeteneklerini görev bazlı karşılaştıran karar rehberi.
Anthropic, Claude Artifacts özelliğini herkese açarak kullanıcıların sohbet penceresi içinde tek tıkla interaktif React uygulamaları, SVG animasyonları ve veri panelleri yayınlamasını sağladı.
DeepSeek, trilyon parametreli modelleri düşük maliyetle çalıştıran MLA KV-cache sıkıştırması, mHC eğitim kararlılığı ve O(1) Engram bellek mimarisini tanıttı.
Paris merkezli Mistral AI, Avrupa'nın egemen yapay zekâ amiral gemisi Mistral Large 3'ü ve izole kurumsal platformu Le Chat Enterprise'ı duyurdu.
Anthropic Claude Cowork ve Google Gemini Spark, bilgisayar ekranını okuyup uygulamaları otonom yöneten işletim sistemi entegre ajan çağını başlattı.
Meta, tüketici bilgisayarlarında sıfır veri sızıntısıyla yerel çalışan 30 milyar parametreli açık ağırlıklı Muse Glimmer modelini duyurdu. Her zaman açık yerel ajan mimarisi.
Alibaba Cloud, 2.4T parametreli amiral gemisi Qwen 3.8-Max ve açık ağırlıklı Qwen 3.8-27B modelini duyurdu. Ayarlanabilir muhakeme derinliği ve benchmark zaferleri.
xAI Grok 4.6'yı duyururken, DeepSeek açık kaynaklı Harness ajan mimarisini, Alibaba ise muhakeme ayarlı Qwen 3.8 ailesini yayınladı. Yeni nesil modellerin teknik analizi.
Anthropic, Claude tarafından üretilen metinlere görünmez istatistiksel filigran ve dosyalara C2PA imzası ekledi. AB Yapay Zeka Yasası uyumu ve SEO dünyasındaki yankıları.
Meta, bilgisayar ve Mac'lerde yerel olarak çalışabilen 30B parametreli yapay zeka modeli Muse Glimmer'ı duyurdu. Modelin detayları ve performansı haberimizde.
OpenAI, GPT-5.6 ailesinde fiyat kesintisine gitti. Şirketler AI faturasına duyarlı hale geldi. Sol, Terra, Luna ve rekabet fiyatları nasıl etkiler?
Moonshot Kimi K3 fiyat baskısı Big Tech kazanç sezonunu nasıl gölgeliyor? Ucuz zekâ, pahalı altyapı ve Temmuz 2026 piyasa dili — net analiz Net karar notu.
DeepSeek ve diğer. Çin laboratuvarları yeni model dalgalarıyla — sıklıkla açık veya düşük maliyetli konumlandırmayla — ABD frontier lab’larının fiyat ve algı.
OpenAI 2026’da GPT-5.6 ailesini genişletirken hükümet denetimi ve gözetim baskısı artıyor. Model yetenekleri, güvenlik vaatleri ve regülasyon gerilimi.
DeepSeek, mimari ve eğitim verimliliği ile aynı skora daha az kaynakla yaklaşma iddiasını piyasaya sürdü. Yatırımcı sorusu değişti: Harcanan her dolar.
Temmuz 2026’da yapay zekâ arenasına yeni bir isim girdi: Thinking. Machines. Lab , ilk üretim modeli. Inkling ’i açık ağırlıklı (open-weight) olarak duyurdu.
GPT-5.6 Sol ile Claude Fable 5: zekâ indeksi, kod ajanı ve fiyat. Temmuz 2026’da hangi senaryoda hangisini seçmelisiniz? Karar odaklı pratik rehber burada.
Alan. Turing'in 1950 tarihli sorusu bugün hâlâ güncel: Makineler düşünebilir mi? Turing testi, hesaplama ve modern. LLM tartışması arasındaki köprüyü sade.
2017’de yayımlanan “Attention Is All You Need” makalesi, yapay zekâ tarihinin dönüm noktalarındandır. Hemen hepsinin omurgasında Transformer ailesinin izi.
Her birkaç ayda bir aynı manşet döner: “Yapay zekâ duvara tosladı.”. Sonra yeni bir model çıkar, manşet tersine döner 2026’da doğru soru tek kelimelik değil.
Daha büyük ve daha ajanik modeller faturaları nasıl şişiriyor? Eğitim vs çıkarım maliyeti ve düşürme yolları. Her yeni model manşeti yetenek iddiası taşır.
Moonshot Kimi K3 ile Anthropic Claude Fable 5: benchmark, fiyat ve açık ağırlık. Kurumsal güvenlik mi, maliyet/ölçek mi? Senaryoya göre seçim rehberi.
Açık model seçimi: DeepSeek V4 Pro ile Kimi K3’te parametre, kod endeksi ve self-host maliyeti. Hangi iş yükünde hangisi; ne zaman API, ne zaman yerel?
Zhipu GLM-5.2 ile Moonshot Kimi K3: kodlama, uzun bağlam ve self-host senaryosunda hangisi daha mantıklı? Ham skor değil, iş yüküne göre seçim rehberi.
Muse Spark 1.1 , Meta Superintelligence Labs’in (MSL) Muse ailesindeki güncel model sürümüdür Abartısız teknik özet ve pratik seçim kriterleri Net karar notu.
Agentic kod, SWE sinyalleri ve token maliyeti: GPT-5.6 Sol ile Kimi K3 hangi işte öne çıkar? Repo onarımı, günlük IDE ve bütçe için pratik karar çerçevesi.
OpenAI’nin. GPT-5.6 ailesi tek bir model değil: Sol (amiral gemi), Terra (dengeli / günlük iş) ve Luna (hızlı ve uygun maliyet). Soru çoğu geliştiricide aynı.
“Grok nasıl bu kadar konuşkan?” sorusunun cevabı sihir değil, eğitim boru hattıdır . xAI’nin Grok ailesi, genel dil modeli pratiklerinin üzerine kendi veri.
Son iki yılda. Çin menşeli dil modelleri, Batı medyasında. “sürpriz rakip” manşetleriyle döndü. Bazı açık ağırlıklı modeller, belirli benchmark’larda. Amerikan.
Google, modern internetin belki de en büyük veri ve altyapı imparatorluklarından birini kurdu. Liste uzadıkça. “neden hâlâ her zaman en iyi modeli onlar.
Claude ve GPT, bugünün en çok kıyaslanan asistan ailelerinden ikisi. İçeriden bakınca ise ton, güvenlik felsefesi, uzun belge disiplini ve ürün ekosistemi.
Kimi K3 mimarisi: Delta Attention, Attention Residuals ve uzun bağlam. Açık frontier ölçeğinde dikkat maliyeti nasıl taşınıyor — teknik özet Net karar notu.
Grok 4.5'in güçlü yanları, zayıf kaldığı yerler, mizah dili, güncel bilgi iddiası ve kimler için mantıklı olduğu. Abartısız, deneyim odaklı bir değerlendirme.
AI modelleri kendi hatalarını nasıl fark edip düzeltebiliyor? Self-critique, reflection ve verifier: ne işe yarar, nerede demo abartısı devreye girer?
Reasoning modelleri eskisinden ne farklı yapıyor? Test-time compute, uzun. CoT ve günlük kullanımda ne zaman işe yarar — abartısız teknik özet rehberi.
Model gerçekten düşünüyor mu, yoksa istatistik mi yapıyor? Stochastic parrot tartışması, yetenek ve mekanizma farkı — abartısız mühendislik çerçevesi.
Mekanistik yorumlanabilirlik ne vaat ediyor? Circuits, abartı ve sınırlar: kara kutuyu tamamen açtık iddiası erken — ölçülebilir program özeti burada.
Knowledge distillation ve soft labels: küçük model büyüğün. “özünü” nasıl kopyalar? Ne zaman işe yarar, nerede kalite kaybı olur — pratik seçim rehberi.
Aşağıdaki bölümler, Attention. Haritaları. Gerçekten. Modelin. “Baktığı. Yeri”. Gösteriyor mu sorusunu manşet dilinden çıkarıp mühendislik diline indirger.
Yapay zeka gerçekten düşünüyor mu, yoksa dev bir tahmin motoru mu? Token, dikkat mekanizması, eğitim, halüsinasyon ve insan muhakemesi arasındaki farkları.
Decision. Transformer, sequence modeling. RL, RTG. Ödülden geriye doğru nasıl düşünülür. Decision. Transformer, pekiştirmeli öğrenmeyi sequence modeling’e.
AI neden kendinden emin yanlış cevap üretir? Halüsinasyon mekanizması, riskler ve pratik azaltma yöntemleri. Chatbot kendinden emin bir kaynak uydurduğunda.
Context window dolunca model neyi unutur? Truncation, lost-in-the-middle ve uzun sohbet/RAG iş yükünde unutmayı azaltan pratik taktikler Net karar notu.
Scaling laws: daha büyük model her zaman daha mı iyi? Chinchilla, compute-optimal ve veri sınırı — abartısız, ölçülebilir bir teknik özet Net karar notu.
Ardışık öğrenme, replay, LoRA izolasyonu. Model yeni şey öğrenirken eskisini neden unutuyor. Yeni bir SFT serisi, eski yetenekleri sessizce öldürebilir.
Nöron aktivasyonlarını okumak kararı açıklar mı? Feature viz, superposition ve SAE: kedi nöronu hikâyeleri ile mühendislik gerçeği arasındaki net fark.
Pretraining ile SFT/fine-tune aynı “eğitim” değil. Domain uyumu, veri ve GPU saati: ne zaman sıfırdan, ne zaman ince ayar — net kriterler ve tuzaklar.
“Aniden öğrendi” manşetleri hem heyecan hem şüphe üretir. Bu yazı, emergence iddiasını soğukkanlı okur. Karar vermeden önce kriterleri ve riskleri netleştirin.
Seyrek dikkat, sliding window, global token, BigBird tipi desenler ve long-context verim takası. Full self-attention her token’ın her token’a bakmasına izin.
Dropout regularizasyon, ensemble etkisi. Modelin kendi kendini unutturması neden işe yarıyor. Modele. “kendini unutturmak” kulağa saçma gelir; regularizasyon.
Modern açık ve kapalı. LLM’lerin büyük kısmı konum bilgisini. “eklenen vektör” olarak değil, RoPE ile dikkat geometrisinin içine gömer. Bu yazı, döndürmenin ne.
“Adım adım düşün” sihirli bir büyü gibi anlatılır. Gerçekte modele ekstra token bütçesi ve yapı vermektir. Karar vermeden önce kriterleri ve riskleri.
Büyük batch, genelleme, LR ölçekleme. Batch size büyüyünce öğrenme dinamiği neden değişir. Daha büyük batch daha hızlı epoch demektir — ama öğrenme dinamiği.
Batch bağımlılığı, Pre-LN/Post-LN ve RMSNorm: Transformer neden LayerNorm ailesine kaydı? Eğitim kararlılığı için hangi normalizasyonu ne zaman seçin?
Interpretability, probing, sınırlar. Modelin içine girip ne düşündüğünü görebilir miyiz. Kara kutu retoriği abartılıdır ama. “zihin okuma” da abartıdır.
LoRA ve PEFT: dev modeli neden baştan eğitmezsiniz? Adapter maliyeti, ne zaman yeterli olduğu ve ne zaman tam fine-tune gerektiği — net rehber Net karar notu.
Word2vec analojileri, kosinüs benzerliği, statik vs bağlamsal embedding, ne zaman çalışır ne zaman efsanedir. “Kral − erkek + kadın = kraliçe” yapay zekâ.
Beam search neden bazen sıkıcı cevaplar üretir? Diversity trade-off ve ne zaman sampling’e dönülmeli — decoding için pratik seçim rehberi Net karar notu.
Bu yazı, neyin sıkıştığını, GPTQ/AWQ/GGUF dünyasını ve hangi görevlerin kırıldığını anlatır Abartısız teknik özet ve pratik seçim kriterleri Net karar notu.
BPE, WordPiece, token sınırları, Türkçe/kod şişmesi, bağlam maliyeti ve LLM faturası. Tokenizer neden görünmez altyapıdır. Rakam, bağlam ve risk aynı.
Bu yazı, top-k ve top-p’nin zarın yüzlerini nasıl belirlediğini anlatır Abartısız teknik özet ve pratik seçim kriterleri Net karar notu Net karar notu.
Chatbot’ların “kibar ve işe yarar” hissi çoğunlukla saf next-token loss’tan gelmez. RLHF ve türevleri, insan tercihini sayısal hedefe çeviren katmandır.
İleri–geri geçiş, gradyan akışı, otomatik türev. Zincir kuralı milyarlarca parametreyi nasıl günceller. Milyarlarca parametre. “tek tek el ile” türetilmez.
Parametre ikiye katlanınca yetenek ikiye katlanmaz. Bu yazı, sıçramalı görünümün nedenlerini anlatır. Karar vermeden önce kriterleri ve riskleri netleştirin.
Mixture-of-Experts nasıl çalışır? Router, aktif vs toplam parametre, yük dengeleme ve ölçek pratiği. Ne zaman. MoE seçilir, nerede maliyet/kalite kırılır?
Softmax sıcaklığı, entropi, sampling. Temperature yaratıcılığı nasıl değiştirir. Ürün arayüzündeki. “yaratıcılık” kaydırıcı çoğu zaman temperature’dır.
Bu yazı, neden erken adımların kırılgan olduğunu ve yaygın schedule’ları anlatır. Aniden Hızlanan Model Neden Bozulur sorusunu manşet dilinden çıkarıp.
Her yeni token, modelin. “şimdiye kadarki her şeyi” tekrar okuması gibi hissedilir — ama iyi bir serving yığını bunu. KV cache ile optimize eder. Cache yoksa.
Halüsinasyon neden olur? Model yalan söylemez; next-token ve belirsizlikte uydurur. RAG ve azaltma stratejileriyle abartısız teknik bir çerçeve Net karar notu.
Transformer’ın en şaşırtıcı özelliği attention’ın gücüdür; en kırılgan varsayımı ise sıranın modelde açıkça temsil edilmesidir. Position bilgisini çıkarırsanız.
Train loss vs val loss, genelleme, ezberleme. Loss sıfıra inerse ne olur. Kayıp sıfıra inmek zafer ilanı değil; bazen ezberin matematiksel ifadesidir.
Self-attention nedir? QKV, softmax ve değer ağırlıkları ne işe yarar? Transformer dikkat mekanizmasını adım adım ve abartısız teknik dille anlatıyoruz.
Gradyan, öğrenme oranı, SGD vs. AdamW, kayıp yüzeyi. Gradient descent gerçekte nasıl iniş yapıyor. Gradyan inişi, kayıp yüzeyinde eğim yönünde kontrollü.
