Salih Bilgin

SRE (Python, DevOps/Sec, CEH, Linux)
𐱅𐰇𐰼𐰰

[Salih Bilgin @bensalihbilgin]

İnşallah :) Birde güncellemeyenler var.

[ali özkan @aliozkan_]

Şu an onbinlerce kişi sunucularda php versiyonu güncelliyor #php2shell https://t.co/TzFIUi0SAQ

[Ali Öztürk | Dubliom @alihaydar_58_]

Türkçe, yapay zekâda neden İngilizceden "daha pahalı"?

Bu video 19 dakika, film tadında. Arkasında haftalar var. Şimdiden iyi seyirler 🍿
Ve Türkçede, bildiğim kadarıyla, daha önce kimse yapay zekânın içini böyle anlatmadı.

ChatGPT cevap verirken ne yapıyor, biliyor musunuz?
Düşünmüyor. Anlamıyor. Sadece tek bir soruyu milyarlarca kez soruyor:
"Sırada ne var?"

Bu videoda kuleye giriyoruz. Kat kat. Işın ışın. Formül ezberletmeden, gözünüzün önünde.
Anlatmakla kalmadık: ChatGPT'nin mimarisinin küçük bir benzerini bu video için sıfırdan eğittik.

Göreceksiniz:
▪️ Makine harf mi okuyor, kelime mi? (İkisi de değil)
▪️ Türkçe neden "pahalı"? Cevap kelimelerin parçalanmasında
▪️ Kelimeler birbirine nasıl "bakıyor"?
▪️ Makineye geleceği göstermeseydik ne olurdu?
▪️ Milyarlarca ayarı kim yaptı? (Cevap sizi şaşırtacak)

Bir ricam var. Bu video ücretsiz ve Türkçe. İzleyin, sonra yapay zekâyı merak eden birini tanıyorsanız ona da gönderin. Bu bilgi herkesin olmalı.

Şimdi bir oyun:
"Kedi, minderin üstüne..."
Sonraki kelimeyi şu an tahmin ettiniz, değil mi? Yorumlara yazın 👇
Makine ne dedi, neden dedi, videoda göreceksiniz.

[Salih Bilgin @bensalihbilgin]

@huacnlee I’ve been happily running @SeaweedFS in production. It’s very stable and excellent with small files. Highly recommended as another solid option alongside RustFS.

[Salih Bilgin @bensalihbilgin]

@enissoi @ErenAILab Bunu nasıl kaçırmışız bilmiyorum. Adamlar 70mio token test için veriyor. Bir deneyeyim. Teşekkürler bilgi için.

[Furkan Baytekin @furkanbytekin]

Projem sonunda yayında 🎉 https://t.co/BjUUbylBeP
Dosyalarınız asla bir sunucuya gitmez. Tamamen tarayıcıda çalışır ve videoya altyazı gömmeye kadar her şey sizin bilgisayarınızda yürütülür.

Mahremiyete değer verir. Sunucuya yüklemeyi ve indirmeyi beklemezsiniz.

Domaini 2030'a kadar bende 😅

[Salih Bilgin @bensalihbilgin]

@AlicanKiraz0 Bir tur atsaydın :)

[Salih Bilgin @bensalihbilgin]

Nereden baksan ikiside güzel hareket :)

[Alican Kiraz @AlicanKiraz0]

Dostlar çok özür dileyerek ve affınıza sığınarak büyük bir mutlulukla şunu paylaşmak istiyorum…

Sevgili @DarioAmodei , yarattigin açık kaynak model düşmanlığı ve siber güvenliği kullanarak oluşturduğun korku İmparatorluğunun çöküşünü görmek büyük bir keyif verdi… bunu da özellikle devamlı kutuplaştırdığın ve üstün gördüğün batılı şirketlerden birinin, özellikle de kendi baş rakibinin yapması muhteşemdi….

[Alican Kiraz @AlicanKiraz0]

Evet... Astra'nın bu rakamları çoğu şeyi açıklıyor gibi..

[Alican Kiraz @AlicanKiraz0]

Frontier LLM Coding Benchmark - Double Pendulum Challenge: Fable 5.1 x GLM 5.3 x Sol 5.6 x Qwen 3.8

Agent: Cursor - Effort: Max
Task: Bu taskta modelden, tam nonlinear double pendulum fiziğini gerçek RK4 integrasyonu ile simüle eden ve bunu sinematik, seyir odaklı bir Canvas 2D deneyimine dönüştüren tek dosyalık bir HTML uygulaması üretmesi bekleniyor.

Zorluk: Fizik doğruluğunu korurken sabit timestep, enerji korunumu ve kaotik ayrışma gibi nümerik gereksinimleri; glow trail, kamera hareketi, HiDPI render ve sahne koreografisiyle aynı anda yönetebilmesinde. Özellikle chaos modunda mikroskobik başlangıç farklarının gerçekten fizik üzerinden büyümesi ve bunun görsel olarak etkileyici ama performanslı biçimde sunulması modelleri zorluyor.

İncelemelerde bu kez bir farklılık yapacağız dostlar, sanırım LLM'ler hakkında biraz "Marka" kaygısı yaşıyoruz. O nedenle benchmark video ve sonuçlarında A, B, C ve D olarak ilk adım da paylaşmak istedim. Yorumlarda da modellerin isimleriyle performans eşleşmelerini paylaşacağım.

Modellerin çözüm maliyeti ve süresi:
- GLM 5.3 - 4.5 dolar - 58m
- GPT‑5.6 Sol - 8.2 dolar - 22m
- Fable 5.1 - 22 dolar - 1h 25m
- Qwen3.8-max - 5.4 dolar - 2h 11m

🎉Overall Kazanan: B 🎉

Testin sonuçlarıında ki en önemli nokta tek istekle LLM'in %85 üstü başarı sağlamaları oldu. Tüm Frontier LLM'ler artık en üst noktalara ulaşmış durumda. Planlama + Uygulama ile en basit iki istekli harness ile sonuçlar oldukça yakınlaşacaktır.

Teknik Puanlamalar:
C - 91,5
A - 91,0
B- 89,0
D- 87,5

Çıktılar:
A — en güvenilir teknik uygulama
B — güçlü temel, fakat iki kırık kontrol
C — en iyi çıktı
D — gösterişli, fakat denklemleri değiştiren bir kısayol var

Özet hüküm
- Görsel demo veya portföy çıktısı: C
- Fiziksel doğruluk ve üretim güvenilirliği: A
- Düzeltildikten sonra en güçlü alternatif: B
- Fizik rubric’i açısından riskli: D

[Didem @didemkalayci]

Ben Didem! İşletmeler için Minyatür Menü adını verdiğim 3 boyutlu menüler yapıyorum, yurt dışına da birçok menü gönderdim ve bunlar da son 1 ayda yaptığım menülerden bazıları❤️

Kendime ait bir atölyeye geçebilmek ve daha iyi koşullarda çalışabilmek en büyük hayallerimden, daha çok insana çalışmalarımı gösterebilmem gerekiyor paylaşarak destek olur musun?🥹

[Alican Kiraz @AlicanKiraz0]

Dostlar aklımda güzel bir Finetuning Hackathon'u yapma fikri var. Netleştirince bu hafta tarihleri haber edeceğim. Kazanan arkadaşımıza naçizane 2 aydır biriken abone ücretinin üstüne ekleyip RTX 5060Ti hediye etmek istiyorum. 🌹Tamamen tüm organizasyonu kendim finanse edeceğim.

İki Faz şeklinde düşündüm, ilkinde belirttiğim bir +200B parametreli MoE model için finetuning kodu başarıyla yazan 10 arkadaşımızı belirleyeceğiz. Sonra en güzel kısmı olan 9B altı bir model için verilen göreve uygun 10 saat içinde size ayarladığım A100 yada A40 GPU'da finetune etmenizi rica edeceğim. En son 10 modelide online benchmark'a tabi tutacağız beraber ve kazanan modelin sahibi arkadaşımıza GPU'sunu naçizane hediye edeceğim. ❤️

Bu arada Hackathon'da hangi GPU'yu kullanmak istersiniz?

[Oğuz Ergin @oguzergin]

Uzun süredir üzerinde çalıştığım bir projeyi bugün duyurmanın mutluluğunu yaşıyorum.

Bilge ve Yonga: 7-12 yaş çocuklar için 32 kitaplık bir bilgisayar mimarisi serisi. Tamamı ücretsiz, bugün yayında.

Yıllardır üniversitede bilgisayar mimarisi anlatıyorum. Öğrencilerin çoğu bir işlemcinin içinde ne olup bittiğini ilk kez ikinci ya da üçüncü sınıfta duyuyor. Oysa bu konuların özü, doğru anlatıldığında bir çocuğun rahatlıkla kavrayacağı şeyler: bir anahtar açılır ve kapanır, her şey sıfır ve birle yazılır, işlemci bir buyruğu alır, anlar ve yapar.

Seride meraklı bir çocuk olan Bilge ile küçük robot arkadaşı Yonga var. Bilge sorar, Yonga anlatır. Kumdan yonga nasıl çıkar, bilgisayar neden ısınır, önbellek ne işe yarar, bir program nasıl makine diline dönüşür. Her kitabın sonunda kısa bir "Bugün Ne Öğrendik?" özeti var.

426 sayfa, her sayfanın kendi çizimi var. Kapaklarla birlikte 458 özgün görsel. Tarayıcıda okunuyor, isteyen PDF ya da EPUB indiriyor.

Bir şeyi de açıkça söyleyeyim. Bu seriyi birkaç yayınevine anlattım, destek çıkan olmadı, çoğundan yanıt bile gelmedi. Açık erişimi ilke olarak zaten tercih ediyorum, kitaplar bu yüzden ücretsiz. Ama çocukların kitabı eline alıp sayfasını çevirme deneyimini yaşayamıyor olması benim için bir eksiklik.

Ülkemizde yayıncılığın mürekkep ve kağıt masrafını hesaplamanın ötesine geçmesi gerekiyor. Bir eserin değeri satacağı kopya sayısıyla ölçülmüyor.

Basmak isteyen bir yayınevi çıkarsa kapım açık. Tek koşulum, kitapların dijitalde ücretsiz kalması.

https://t.co/o5sHPrIwzT

[Alican Kiraz @AlicanKiraz0]

Dostlar Selamlar, TYT benchmark'ımın devamında bu kez Frontier LLM'leri AYT 2026 Matematik sınavına tabi tuttum; Bu kez asıl test ettiğim şey modellerin yanında, "reasoning effort" ayarıydı. 17 modelin none → low → medium → high → xhigh → max düşünme bütçeleriyle toplam 73 varyant, 40 soru ve toplam 2.920 çözüme ulaştırdım. Sonuçlar yine çok ilginç ve reasoning effort'a karşı tüm düşüncelerinizi değiştirecek boyutta...

Yavaştan sonuçlara bakacak olursak; sıralamada yüksek reasoning (high/xhigh/max) varyantları geride kaldı. Zirvede Claude Sonnet 5'in MEDIUM varyantı var; hatta kendi max'inin üstünde.

Peki neden? Ham veriye inince ortaya çıkan şey çok düşünmek modeli saçmalatıyor değil de, üç ayrı mekanizma öne çıkıyor;

1) Token tavanı: Uzun düşünme zincirleri 131.072 token limitine çarpıp cevaba ulaşamadan kesiliyor. Geçersiz cevapların üçte ikisi high/xhigh/max varyantlarından geldi; cevapsız soru "yanlış" sayılınca yüksek effort sistematik ceza yiyor. Çünkü basit modeller bile düşük token ile çözerken advance modeller daha yüksek maliyetle daha çok token yakması eksi puan olmalı.

2) Format kayması: Modellerden biri soruyu 72 bin token düşünüp DOĞRU çözdü; ama cevabı istenen "CEVAP: X" kalıbı yerine "Answer: B" diye yazdığı için yanlış sayıldı. Zincir uzadıkça format disiplini bozuluyor.

3) Tavan etkisi: Sınav bu modeller için artık çok kolay — ortalama doğruluk %92,5 ve 40 sorunun 17'sini 73 varyantın tamamı çözdü. Kazanılacak soru kalmayınca ekstra düşünmenin getirisi yok, ama kesilme/kayma riski var.

Asıl bulgu şu: düşünmeyi AÇMAK büyük kazanç (kapalı vs açık arasında matematikte ortalama +8 net; sözel bölümde bu farkın yarısından azı, yani asıl matematikte kritik). Ama daha ÇOK düşünmek fark yaratmıyor: Claude Fable 5 ve Opus 5, beş effort seviyesinde 40 soruda tek bir cevabı bile değiştirmedi. Buna rağmen koşu bütçesinin %80'i minimum effort'un üstündeki varyantlara gitti; ortalama getirisi +1 net bile değil! Lütfen bu kısma çok dikkat edin...

Geçen paylaşımda tokenmaxxing ve Frontier FOMO demiştim; buna bir de "reasoning maxxing" eklemek gerekiyor. Reasoning'i kapatmak pahalıya mal oluyor, ama max'a çekmek çoğu zaman sadece faturayı büyütüyor. Doğru model seçimi kadar doğru düşünme bütçesi seçimi de önem kazanıyor.

Dürüstlük notu: 40 soruluk bir bölümde gürültü payı yüksek; bu veriyle "medium daha iyi" diyemeyiz — diyebileceğimiz şey "max daha iyi değil". Bu bile tek başına yeterince düşündürücü. Umarım katma değerli bir test olmuştur. Devamındaki testleride payla��acağım. ❤️

[Salih Bilgin @bensalihbilgin]

@AlicanKiraz0 Topluluğun büyük kısmı söylüyor diye her zaman doğru olacak diye birşey yok çünkü konfor alanında çıkmayanlar dinlememek başarıyı getiriyor. Tebrik ederim :)

[Alican Kiraz @AlicanKiraz0]

Dostlar büyük bir onur ve mutlulukla paylaşmak isterim ki; yeni 35B parametreli MoE mimarili Trendyol Siber Güvenlik modelimiz bağımsız ve en prestijli siber güvenlik benchmark’larından CS-Eval’de tüm kategorilerde Global Top 6’da yer aldı, ve açık kaynaklı modeller arasında da 1. oldu 🎉

Naçizane bence ülkecek Yapay Zeka sadece kullanıcısı olduğumuz ve dışa bağımlı olduğumuz bir teknoloji yada araç olarak kalmamalı, kurumsal hayata adapte olan, özelleştirdiğimiz yapı ve modellerle güvenle kullandığımız ve verimizi güvenle emanet ettiğimiz ülkemizin sınırlarında hayat bulan bir ekosisteme sahip olmalı. 🙏🏻🧡 Bu doğrultuda da ben ve arkadaşlarım gece-gündüz devamlı açık kaynak birçok farklı domainde modeller, datasetler ve Agent sistemler üretip açık kaynak paylaşarak ülkemize destek olmaya çalışıyoruz. 🙏🏻

Şuan Huggingface’de yer alan Trendyol Security LLM v2 70B modelimize göre yaklaşık 2 kat daha küçük ve 2.3 kat daha hızlı bir model mimarisi ile zorlu finetune’lar sonrası bu sonuçlara ulaştık 🎉 Çalışma kapsamında, güncel ve teknik açıdan oldukça zorlu modellerden biri olan Qwen3.6-35B-A3B üzerinde fine-tuning yaptık ve yaklaşık 3.8 milyar token Türkçe ve İngilizce verilerden oluşan açık kaynak devasa bir veri seti ile train ettik 🧡 Yakında Trendyol Huggingface hesabımızdan da yeni versiyonu yayınlıyor olacağız 🙏🏻🎉

[Luiz Carlos Largo @LARGOESPN]

Um dos estádios MAIS DIFERENTES fica na Turquia! 🐊🇹🇷

O estádio do Bursaspor, conhecido como Timsah Arena, foi construído em formato de um crocodilo gigante.

A arena homenageia o 💚mascote do clube: os “Crocodilos Verdes”

🏗️ A construção demorou mais de 5 anos
👥 Capacidade para mais de 43 MIL torcedores

🏆 A ideia do projeto surgiu após o primeiro título nacional da história do Bursaspor em 2010.

🌍 Facilmente um dos estádios mais exóticos do futebol mundial.

[YokerAI @IATheYoker]

Google acaba de hacer algo que Claude Design no esperaba.
Y lo hizo gratis, en abierto, para todo el mundo.

Se llama DESIGN.md.

Pero primero hay que hablar de lo que provocó esto.

Anthropic lanzó Claude Design con límites de uso ridículos.
Cerrado. Caro. Controlado.
La herramienta de diseño con IA más potente del momento, pero con la llave en su bolsillo.

Google vio la jugada.

Y respondió de la única forma que duele de verdad:

Abrió el código. Gratis. Para todo el mundo.

Se llama DESIGN.md.
Un estándar abierto que cualquier IA puede leer.
En cualquier herramienta. En cualquier plataforma.

El problema que resuelve es real:

Los agentes de IA no tienen ni idea de tu sistema de diseño.
No saben qué significa tu color primario.
No saben si ese botón es accesible.
No saben para qué sirve cada componente.

Cada vez que usabas IA para diseñar, empezabas de cero.

DESIGN.md lo resuelve con un solo archivo.

Tres cosas concretas que hace:

1️⃣ Tokens de diseño
Tus colores, tipografías y espaciados con descripciones en lenguaje natural.
La IA entiende para qué sirve cada valor, no solo cuál es.

2️⃣ Validación de accesibilidad
El agente comprueba sus decisiones contra las reglas WCAG.
Sin que tú tengas que revisar cada detalle manualmente.

3️⃣ Portabilidad total
Exportas e importas tus reglas de un proyecto a otro.
Un archivo. Cualquier herramienta. Cualquier plataforma.

Incluidas las de Anthropic.

Eso es lo que más duele en ese lado de la mesa.

Anthropic construyó muros.
Google tiró la pared entera.

El repositorio está en GitHub: https://t.co/UJ5RVJPvwJ

Esto es lo que pasa cuando los grandes se pelean.
Nosotros ganamos.

[Salih Bilgin @bensalihbilgin]

Kesinlikle bizden de dinle.

[Martina Morena. @morena_mar2586]

«Si quieres entender Turquía,
no escuches las noticias, escucha a la gente».

En los últimos dos meses lo he entendido muy bien. En las noticias se da una mala imagen de los turcos y se presenta a Turquía como si fuera un mal lugar.
Pero todo es justo lo contrario de lo que se ve en las noticias: los turcos son gente muy amable y sincera. Y, por lo que he visto, Turquía es un lugar paradisíaco. Espero que nuestra amistad con los turcos dure para siempre.

[Berryxia.AI @berryxia]

MIT一招，直接把AI巨头过去5年的百亿“上下文窗口军备竞赛”打成笑话！

所有大模型最头疼的“Context Rot”（上下文腐烂）终于被干掉了！

MIT CSAIL三位研究员刚放出的RLM（Recursive Language Models）直接把规则改了：

✅ 超长文档不再塞进AI窗口，而是以外部Python变量存着

✅ AI像顶尖程序员一样写代码：正则搜索、结构导航、精准切片

✅ 需要哪块就只拉哪块，读完后递归生成子AI并行分析，再主AI合成答案

✅ 无总结、无丢失、无性能衰减
实测结果炸裂：

• 最难的长上下文基准上，传统前沿模型接近0分

• RLM直接双位数百分比提升
• 可处理1000万token（主流模型原生窗口的100倍！）

• 成本甚至更低

代码已开源，GitHub一键替换现有LLM调用，零改动就能支持以前完全不可能的超长任务。

上下文窗口战争？结束了。

MIT不是把窗口做更大，而是直接走出了战场。
这才是2026年真正的具身智能/长期Agent杀手级方案。

（原论文+完整代码已附👇）

[Savaş Tunca @SAVASTUNCA_]

İlginç bir şey söyleyim size.
Hayatım boyunca çok farklı işler yaptım. Şirket hikayesi şudur: "Bak Mathilda, insanlar için gözlerini feda etsen, 'zaten kördü' derler."

Aşırı çalıştığım zamanlar oldu. Gece şirkette yattığım zamanlar oldu. Sonra birgün ayrıldım, ertesi gün şirket ayrı ben ayrı. Benim sık söylediğim bir laf var. Çalışırken iyisin, sabahlarken iyisin, ama giderken kapının kolunu vermezler adama. Şirket budur.

Bu yüzden, bir şirket için çalışırken, kimse çok büyük fedekarlıklar göstermemeli, hayatına, sağlığına dikkat etmeli.