Güzel soru.
Ben birkaç farklı AI üyeliği kullanıyorum. Claude Code’un limiti dolunca Codex’e geçiyorum. :)
Session’ları kaldığı yerden devretmek ve context’i korumak için birçok araç var.
Seçin, beğenin, birisini kullanın. 👇
🇹🇷 cli-continues
👉 https://t.co/WNKzwy0140
claude-swap (Claude hesapları arasında geçiş)
👉 https://t.co/z1Qq7t37zx
agentmemory
👉 https://t.co/ITTTi8EN1a
ai-memory
👉 https://t.co/CNTfCAWRgC
I'm 27
Software engineer from Turkey
Not a solo founder (yet), but seeing all of you on my feed made me want to join
Looking to meet more builders here
@AIMevzulari@peldiero bari API kullansaydın diyeceğimde 3 AI ya 30 bin tl civarıödüyorsun vergilerle, bu kadar çok şeyi tek başına yapıyorsan hepsini kontrol etmen zor muhtemelen günün çoğunu prompt monkey olarak geçiriyorsundur paranı çıkartmak için
Introducing PhoneLLM, an open model for voice agents.
GPT 5.6 Terra performance on typical voice agent tasks at 1/3 the latency and 1/18 the cost.
For voice agents, we need models that are both very low latency and very good at tool calling and instruction following.
There's a trade-off here, and we often have to compromise on either latency or capability when building voice agents. With PhoneLLM (and the training and data stack that made this model possible) we're fixing this problem.
For the last couple of years, most of the effort in frontier model development has gone towards leveraging test-time compute. Which is awesome! Models of all shapes and sizes are available that perform really, really well ... if you have "thinking" turned on for your model.
But if you need your agent to respond at voice conversation speed, you can't use thinking models.
PhoneLLM is a full-weights fine-tune of NVIDIA Nemotron Nano 30B. We trained on a wide range of real-world telephone and customer support use cases. The training focused on taking the excellent Nano 30B base capabilities and teaching the model to do typical voice agent tasks with thinking disabled.
The results are really good: accurate tool calling and concise, on-topic responses in long conversations.
And fast: TTFAT measured server-side is <100ms if you run PhoneLLM on a lightly loaded B200. :-)
But seriously, when we characterize model latency, we do it with full, end-to-end, batched request simulations using real Pipecat voice agent pipelines.
You can serve more than 80 concurrent agents on a single B200 with P95 end-to-end TTFAT <600ms. Including network overhead. That's an LLM cost-per-minute around $0.0025. (1/4 of a cent.) At a latency lower than any third-party API offers today.
More details about this model, including weights on @huggingface, how to spin it up with one click on Modal, and a starter project repo you can clone, are in the thread ...
@Sezeryaason bugünkü kredi faizleriyle 400k 10 ay %0 yaklaşık 130 135k avantajlı görünüyor yani 120k promosyonu az farkla geçiyor ama bu hesap sabit değil 10 ayda faizler düşebilir 120k da altın vs değerlendirilirse aradaki fark kapanabilir hatta tersine dönebilir hemen harcayacaksan 400k al
NotebookLM’i hem araştırma hem öğrenme için kullanıyorum. Agent gelince işin başı değişti.
Eskiden kaynağı ben buluyordum. PDF, rapor, link atıp soru soruyordum. Şimdi boş defter açıp konuyu yazıyorum. Deep Research kendi planını kuruyor, siteleri tarıyor, rapor ve kaynak listesi getiriyor. Ben hangisini deftere alacağıma bakıyorum. Agent tarama işini yapıyor. Deftere giren şey yine benim seçtiğim kaynak.
Ondan sonrası ayrı. Sohbet o yığının dışına çıkmıyor. Cevabı olduğu gibi yutmuyorum, nereden geldiğine bakıyorum. Başka AI modeller gibi her şeyi biliyormuş gibi konuşmuyor. Senin defterine bakıyor....
Öğrenme de aynı yerde duruyor. Aynı kaynaktan ses özeti çıkarıp yolda dinliyorum. Takıldığım yeri eve gelince yine o deftere soruyorum. Eskiden araştırma bir yerde açık sekmelerde kalırdı, öğrenme başka yerde yarım kalırdı...
Büyük bir nimet
No code more knowledge...
My full interview with Tibo (@thsottiaux)
0:45 Tibo's Lessons from Google DeepMind
4:22 Building OpenAI’s Relentless Culture
7:23 Astra & Next Gen Models
11:18 How Fast AI Changes Developer Workflows
14:27 ChatGPT & Codex Merging
20:25 OpenAI vs. Anthropic
23:37 Why OpenAI Keeps Resetting Limits
30:25 Recursive Self-Improvement
32:00 Dangers That Caused "The Pause"
34:13 Will Ultra Fast Become the Default?
43:20 Why Everyone Needs to Try AI