Cihan.sd

[Cihan.sd @datamit_c]

@chandsmittus Özellikle son kısma katılmıyorum çünkü işe alımda üniye giriş derecesine belki bilgisiz bir IK personeli bakar. Nerede okuduğu elbette önemli olsa da öne geçen kriter her zaman eğitim hayatı boyunca yaptığı projeler ile birlikte mulakattaki case kere yaklaşımıdır.

[Jensen Huang @JensenHuang]

For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter.

AI will transform every industry, power every company, and be built by every country.

Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty.

The world needs both frontier closed models and frontier open models.

https://t.co/AUKzoQ5Ikb

[Cihan.sd @datamit_c]

@mstrYoda_ 3+ aydır planlamayı ve problem çözmeyi opus, planı uygulamayı ise cursor auto/composer 2.5 ile yapıyorum. Sonuç denetimlerini tekrar opus ile yapıp duruma göre gpt modelleri ile doğrulama yaptığım oluyor. Ciddi bütçe dostu ve verimli

[Cihan.sd @datamit_c]

Yazılım bilmeyenler localde, en iyi kodlamayı(en çok satır yazan :D ) elde etmek için "EN İYİ, EN BÜYÜK, EN UCUZ" model peşinde.

Fakat doğru harness/mimari ile case spesific iş kurgularına özel seçilen model candır. Emeğine sağlık @AlicanKiraz0

[Alican Kiraz @AlicanKiraz0]

Dostlar sizleri çok şaşırtacak bir benchmark hazırladım. Bu benchmark'da Qwen3.6-35B ile Kimi-K3 2.8T modelini kıyasladım. Biliyorum çok ütopik bir karşılaşma olarak gelebilir size. Ama inanın doğru loop döngüleri ve iterasyonlarla bu iki modelin birbirine nasıl yaklaştığını görünce çok şaşıracaksınız.

Bu test sonuçları aslında bize şunu da gösteriyor; alan spesifik doğru model finetuning'leri ve agent yapıları ile bir oyuncu GPU'sunda çalıştırdığınız bir LLM modelinin, Datacenter seviyesindeki bir altyapıda inference edilen bir model ile nasıl yarışabileceğini bize anlatıyor. Kısaca teki bir RTX 5090 32GB'de çalışırken diğeri 3x (8x Nvidia B200 192GB)'de inference edilebiliyor. Bu nedenle Ilya Sutskever'ın da podcast'lerinde bahsettiği gibi artık zaman Araştırma ve Keşif Çağı, Scaling değil...

Coding Benchmark: Qwen3.6-35B vs Kimi-K3 High
- Judge: ChatGPT 5.6 Pro
- Agent: Opencode
- Task: Çift sarkaç + iz (trail), Euler vs RK4 entegrasyon farkı burada görünür — kötü modelde sarkaç enerji kazanıp savrulur. Kaos davranışı görsel olarak tatmin edici.

Modellerde İterasyon Sayısı ve Cost Miktarı:
- Kimi-K3: 3 adet iterasyon - $0.59 cost
- Qwen3.6-35B: 8 adet iterasyon - $0.09 cost

Final Puantaj ve Özet
- Kimi K3 - high — 90,6/100
- Qwen3.6-35B — 71,6/100

Kimi; fizik mimarisi, chaos görselliği, trail doğruluğu, uzun süreli performans ve düşük risk açısından açık biçimde önde.

Qwen; daha geniş bir kontrol paneli, fullscreen, screenshot, preset ve ayarlanabilir chaos sayısı sunuyor. Ancak bunların önemli bölümü task’ın core kalitesini yükseltmiyor; hidden ×10 single-mode maliyeti, frame-dependent timestep, ters trail fade’i ve ölü Fade kontrolü toplam kaliteyi ciddi biçimde düşürüyor.

1) Prompt uyumu — 12 puan
- Kimi K3 - high: 11,0/12
- Qwen3.6-35B: 10,0/12

2) Çift sarkaç fiziği doğruluğu — 16 puan
- Kimi K3 - high: 15,5/16
- Qwen3.6-35B: 15,2/16

3) Entegratör ve zaman adımı mimarisi — 20 puan
- Kimi K3 - high: 18,5/20
- Qwen3.6-35B: 13,8/20

4) Enerji validator’ı ve nümerik şeffaflık — 10 puan
- Kimi K3 - high: 9,2/10
- Qwen3.6-35B: 8,1/10

5) Kaos davranışı — 12 puan
- Kimi K3 - high: 11,0/12
- Qwen3.6-35B: 8,5/12

6) Trail ve görsel anlatım — 8 puan
- Kimi K3 - high: 7,4/8
- Qwen3.6-35B: 4,2/8

7) Performans ve ölçeklenebilirlik — 8 puan
- Kimi K3 - high: 7,1/8
- Qwen3.6-35B: 2,6/8

8) UI, kontroller ve responsive davranış — 6 puan
- Qwen3.6-35B: 4,7/6
- Kimi K3 - high: 4,3/6

[Cihan.sd @datamit_c]

@S_Ozdemir_ Antalya için Gömbe, Saklıkent ve Feslikan yaylalarını tavsiye ederim.

[Ali Behrouz @behrouz_ali]

Moving from conventional ML to continual learning requires revisiting even the fundamental concepts such as “test”/“train” time.

LLMs Need Sleep and Dreaming! We introduce a phase, where the model consolidates its fragile short-term memories into stable long-term memories, and then dreams to recursively self-improve over time. For memory consolidation, we introduce a new form of distillation, called Knowledge Seeding (KS), where a small model(s) distills its knowledge to a larger model. Our experiments on continual learning and reasoning tasks show that this new phase can help the model to perform better and relatively better mitigates catastrophic forgetting.

[Cihan.sd @datamit_c]

@arifgpt @dijoyen yılda 1 kez stripe ile ödeme çekilen üyeliklerin de hatırlatma/uyarı mailleri ya hiç olmaz ya da spam a gönderilir

[Cihan.sd @datamit_c]

@jesafarin Bugün denk gelmişti, fiyat ve yaşı görünce paylaşayım dedim.

https://t.co/NSk2ieE5IF

[Emre Savcı @mstrYoda_]

Arkadaşlar fr*ntend yazdığınız için yapay zeka yazılımcıları bitirdi sanıyorsunuz. Bir gün backend öğrenirseniz o işin öyle olmadığını anlarsınız.

[Cihan.sd @datamit_c]

@Bakkaltalih @AlicanKiraz0 Proje dokümantasyonun iyiyse, belli bir plana göre gelistiriyorsan, claude memory i aktardıgında ortalık karışmadan devam edebilirsin. Fakat ortalık karışırsa zaten bu modelden değil senin geliştirme methodunun eksik olması kaynaklı olur.

[Cihan.sd @datamit_c]

@arifgpt - sadece para kazanma odaklı iş bilmeden, ai vibe ile yapılan saas ürün, gerçek müşteri kazanırsa bu olur normal.

- iade için başarı kriteri müşteriye mi platforma göre mi?

- Kvkk demiş stripe kullanılıyor. (gdpr mı demek istedi acaba)

[Emre Savcı @mstrYoda_]

AI tarafından elenenler bence şu profiller olacak:

Araştırmayı ve bilgi edinmeyi bırakarak kendi gelişimini durduran, her şeyi yapay zekaya yaptıranlar.

Şu an bir delüzyon var, sadece AI ile ilerleyenler sanıyor ki diğerlerine ihtiyaç olmayacak.

[Cihan.sd @datamit_c]

@ulusalomer 2012 de iyi bir şirketten staj daveti almıştım, annem net olarak göndermeyeceğini söylemişti. O dönem çok kızsam da belli bir olgunluk dönemi sonrası çok mantıklı bulmuştum 😅

[Cihan.sd @datamit_c]

@rsalimx @daisydotnow https://t.co/prxlPwftAF

[Cihan.sd @datamit_c]

Bsg

[Chubby♨️ @kimmonismus]

"open source is kind of a distraction you still can’t really see what’s happening inside the model, so it’s not truly "free."

After watching the clip, I’m even more convinced of open source than I was before.

[Cihan.sd @datamit_c]

@AlicanKiraz0 Ya amaç ipo yolunda hype yaratmaksa...

[Cihan.sd @datamit_c]

@AlicanKiraz0 Amacınıza yönelik kağıt üstünde qwen dense hem bağlam büyüklüğü hem tool calling hem de agentic bazda daha iyi değil mi?

[Cihan.sd @datamit_c]

@AlicanKiraz0 Neden qwen 3.6 yerine gemma 4 teknik anlamda ihtiyacınıza yönelik ne artısı var?

[Cihan.sd @datamit_c]

@fkadev ipo için lazım bu hype lar. Malı halka nasıl kitleyecekler ki başka türlü.

[Brave @brave]

@IntCyberDigest You can keep blocking ads by using Brave. Our browser has a built-in ad blocker which isn't affected by Google's planned changes for extensions.