Listening

[Listening @HakimTask80805]

@Avenoxai Zaten salı günü sıfırlanıyordu

[Listening @HakimTask80805]

@ryan_ntk It is sloppy as a model from 6 months ago. I think It is only better than Gemini

[Listening @HakimTask80805]

@citipitibaby mat temeli yoksa calculusü nasıl geçecek?

[Listening @HakimTask80805]

@HelldiverGodGuy @cafkafk LoL, I get 6 TPS with Ryzen CPU that only consumes 50W

[Listening @HakimTask80805]

@serbest1piyasa öyle miymiş?

[Listening @HakimTask80805]

@Avenoxai "AI subsidies will end bro"
Chat subscriptions will be 799$/mo

[Listening @HakimTask80805]

@shubics bilkentte de kaya tırmanma duvarı ama giden yok

[Listening @HakimTask80805]

@oktayarslan Hocam ben Bilkent EE 4. sınıfım. Kendi 7 nm PDK'mı geliştirdim. Kullandığım wokstation 64 GB RAM'li ama diske offload yaparak 2TB'lık mesh solver geliştirdim. haftalarca sadece tek transistörü simüle etti.

[Listening @HakimTask80805]

@0xIlyy Who shall subsidize AI? AI providers operate on thin margins, no room for giving away free tokens

[Listening @HakimTask80805]

@Kerem_Erkan nm işindeki kültür şokunu CMOS dersinde yaşadım. 2 nm dediği transistörün kanal genişliği(W). L yani uzunluğu çok daha büyük, 10 nm civarı. Yetmedi, transistörler 2 nm aralıklarla seri bir şekilde yerleştirilemiyor. Contactlar ve adalar için de epeyce geniş alan gerek.

[Listening @HakimTask80805]

@EC_6699 yapay zeka tıpın içinden geçmeye başlarsa onu da görürüz

[Listening @HakimTask80805]

@Samaytwt notice the location

[Listening @HakimTask80805]

@ILoveQwenAI @millivanilli_0 @yigtdogn @oktayarslan Olayı şu post https://t.co/8nab7MVRXS

[Oktay Arslan @oktayarslan]

2026'da Üniversiteye Yeni Yerleşen Mühendislik Öğrencilerine Tavsiyeler:

1. İlk yıl kendinize ciddi bir çalışma laboratuvarı kurun.

Evinizde ayrı bir oda ayırın.

Örneğin:
- MacBook Pro M5 Max - güçlü taşınabilir bilgisayar
- NVIDIA RTX 5090 tabanlı masaüstü bilgisayar - yapay zeka ve bilgisayarlı görü çalışmaları
- Eğitim amaçlı osiloskop: Tektronix veya Keysight
- Sinyal üreteci: Keysight
- Lehim istasyonu: Hakko
- 3B yazıcı: Prusa veya Bambu Lab
- Mikrodenetleyici: STM32, ESP32, Arduino
- Geliştirme bilgisayarı: Raspberry Pi
- Robotik: NVIDIA Jetson + çeşitli algılayıcılar + motorlar

İlk yıl için 10.000 - 30.000 dolar seviyesinde bir laboratuvar kurmak gayet makul.

Amaç oyuncak toplamak değil.

Dört yıl boyunca sürekli bir şeyler üretmek.

[Listening @HakimTask80805]

@ILoveQwenAI @millivanilli_0 @yigtdogn @oktayarslan Evet

[Listening @HakimTask80805]

@millivanilli_0 @ILoveQwenAI @yigtdogn @oktayarslan Başta 30 bin dolarlık bütçe öngörmüştük. Ama dikkatlice gözden geçirince bu devin modern araştırmalae için yeterli bile olmadığını fark ettik. Büyük şirketlerde bu cihazdan milyonlarca var. Fszla abartmamak kaydıyla 72'lisinden aldık.

[Listening @HakimTask80805]

@Dragonomi 273 GB/s memory çok düşük bir hız. Sparse MoE harici çok yavaş kalır. Model inference'ta önemli olan memory bandwidth.

[Listening @HakimTask80805]

@ILoveQwenAI @yigtdogn babam bu yıl üniversiteye başladım diye @oktayarslan 'ın postu üzeirne aldı. çok da abartılacak bir setup değil. büyük dil modellerini tecribe etmek için ideal ama o kadar da büyük değil, Kimi K3 train ederken batch size 24, bayağı yetersiz kalıyor

[Listening @HakimTask80805]

@ILoveQwenAI @yigtdogn 72 tane var. NV switchler ile bağlı