— Zamanla tekrardan beraberiz. Eee, bir haftayı geçirdik galiba aradan; hızlıca ilk ilk istikrarımızın konumlarını görüyoruz.
— Yok ya, o kadar şeydim ki. "Yapmayız" falan diye düşünüyordum ama gerçekten mutluyum.
— Bana güvenmiyordun, değil mi? Kesin bir şekilde—
— Yok, kendime de güvenmiyorum abi, bu tarz şeylerde—
— Kendine de güvenmiyorsun, değil mi?
— Çok yan çiziyorum bu tarz şeylerde ya.
— Evet, evet. Ama şey güzel oldu; yani konseptin bir kere aşırı böyle sohbet tadında olması, video çekmeyecek olmamız ve video—
— Becerebileceğimiz tek tarz olabilir bu arada.
— Aynen öyle. Yani açıkçası bence şu anda da internette giden tarz genelde bu ya. Yani böyle çok ciddi şeylerin içerikleri falan ben süper tüketemiyorum. Zaten muhabbet de başladı mı akıyor. Seninle de öncesinde, yani şey bile yapmıyoruz; ne konuşalım, ne edelim hazırlığımız bile bir miktar sınırlı kalıyor ki o spontane sohbet enerjisini birazcık daha size aktarabiliyor olalım. Eee, evet. Bu hafta birazcık daha... tabii gene arada konuştuk, o kadar da değil. Eee, önümüze düşen güzel gelişme ve haberlerden bahsetmek gibi bir planımız vardı. İlk bahsedeceğimiz şeyler de benim kendi bookmark'larım açıkçası. İşte mimlerim var içinde, motivasyonlarım, rakipler, YouTube, startup ıvır zıvırları.
Eee, özellikle şu "bunu kullanırsın ve bunu okursun" bölümleri için birkaç şey var elimde. Eee, bu hafta kendim için kaydettiğim. Onlardan belki birazcık böyle başlamak isterim. Eee, benim ilgimi çeken, özellikle son dönemde kurcaladığım birkaç şeyden de bahsetmek istiyorum. Eee, öncelikle bu hafta benim kurcalama listemin başında olan şeylerden birisi, bir tane deep research agent'ı yapmaya çalışıyorum Thinkbuddy için. Eee, bunu da hazırlarken de aslında open source'ta var olan çözümlere biraz baktım. Eee, birkaç farklı çözüm var. Yani şu an zaten OpenAI yeni bir feature çıkarır çıkarmaz hemen open source bir implementasyonunu yapan birisi çıkıyor. Herkes fikirleri aç bir şekilde köşesinde bekliyormuş gibi görünüyor. Eee, bunu kullanmaya ve test etmeye başladım. Eee, ilk deneyimlerim fena değil.
Bir de Hugging Face'in benzer de paralel bir ürünü var. Eee, bunlar üzerinden aslında bir agent yapısı yaratmaya çalışıyorum. Bu haftaki—
— Özel olarak ne kullanıyorsun şu an?
— Ya bu tarz research modellerinde ilk başta test ederken ben hep Flash'la gitmeye çalışıyorum. Eee, bir de biz arada LightLLM diye bir ürün kullanıyoruz, sen de biliyorsun. Aslında ondan da bahsetmekte fayda var. Eee, bayağı hayat kurtarıcı bir ürün.
— Muhteşem bir şey. Open Router, LightLLM.
— Aynen öyle. Yani LightLLM'in en büyük güzelliği şu aslında size: Open source bir ürün. Eee, herhangi bir sunucuya gidip kurabiliyorsunuz. Eee, ve işte bir tane YAML dosyası, yani JSON dosyası gibi bir dosya hazırlıyorsunuz. İşte giriş bilgilerini veriyorsunuz modellerin. O size otomatik olarak bütün modelleri OpenAI formatına indiriyor. Yani gidip klasik AI Studio'daki garip formatı, Google'ın kendi ısrarla kullanmak istediği SDK'sını kullanmak durumunda kalmıyorsunuz. Bu da ne anlama geliyor? Yani gidip işte buradaki Google'ın kendi kod sistemini kullanmaktansa hepsini OpenAI gibi kullanabiliyorsunuz. Sadece model adını değiştirebiliyorsunuz. Bu da mesela bu tarz şeylerde çok esneklik sağlıyor. Mesela bu Open Deep Research'ü yazan abiler muhtemelen şey yapıyorlar; OpenAI API'ları üzerinden gidiyorlar. Genellikle hep öyle oluyor. Eee, siz de bu sayede işte Gemini'in mesela farklı modellerini de gene bu sistem dahilinde kullanabilmenizi sağlıyor.
Bu bence bayağı güzel bir şey. Gemini demişken, eee, bu hafta çıkan yeni modeller de gündemimizde var mı senin? Gemini hakkında bu hafta söyleyeceğin bir şey? Nasıldı senin ilk deneyimin? Bir süredir değiştirmeye çalıştığını biliyorum senin de favori LLM'lerini. Şu an senin triyon hangisi? Ne kullanıyorsun?
— Eee, ya şu anda günlük işlerimde ben hâlâ ChatGPT'ciyim bu arada. Eee, oradan devam ediyorum. O özellikle o 3 Mini High bayağı bayağı güzel yani. Beğendim. O One Pro'luk falan çok fazla işim olmuyor açıkçası. Eee, çok kısa işlerde GPT-4O yine. Yani günlük web browser'dan girdiğim şey yine ChatGPT ve Claude. Hâlâ Gemini'ye o açıdan alışamadım. Eee, ama API tarafında daha çok Claude ve Gemini gibi oldu. Gemini'de şöyle bir şey var: Bu hafta herkes şey yazmaya başladı; işte hani "Rug bitti, artık öldürdü RAG'i" bir iki milyon eee in-context token alınca.
Eee, onunla alakalı çok fazla konuşma var. Birkaç tane PDF de denedim, çok istediğim sonuçları da alamadım. Böyle uzun uzun özet bir türlü çıkarttıramıyorum. Eee, Gemini Advanced'de. Eee, biraz o sinirimi bozdu Gemini ile alakalı olarak.
— Evet, insanlar hemen bir şeyleri öldürmenin ve bitirmenin...
— Ya zaten bir de bak, bugün özellikle söylemek istiyordum. Hatta sana da: Abi resmen magazin basını gibi oldu şu an.
— Değil mi? Aynen öyle, aynen öyle.
— İşte OpenAI eee morth'u çekti, DeepSeek mahvetti, OpenAI'ın o 3'ü DeepSeek'i alt etti falan gibi sürekli. Birdenbire biri ölüp biri diriliyor, birini gömüyoruz, birini doğuruyoruz gibi oluyor. İşte birilerini öldürüyoruz. Yani şey, paparazzi'ye döndü hakikaten de Twitter.
— Cidden öyle ya. AI gündemi öyle çünkü herkes ilgi çekmeye çok çalışıyor ya. Eee.
— Allah sağ olsun, biraz tabii şey oldu Twitter'ımız da. Eee, eski tadı çok yok ya.
— Vallahi ben daha çok umutluyum biliyor musun? Elon Musk sonrası Twitter feed'inin özellikle...
— Yani o tarz içerik bakıyorsan okey ama işte benim artık şeye sinirim bozuluyor. Ya bak, iyi içerik üreticileri bile mecburen o şekilde yazıyorlar. Yani başka şansları yok. Yani sana bir şey sunmuyor, artık bir esneklik sunmuyor platform. Eee, politik bir tartışmaya da gider zaten burası da. Yoksa ben de aslında ilk eee aldığında yaptığı işlerde çok daha şeydi, pro Elon'cuydum ama. Eee, yani geldiği hal. AI'ı takip ettiğim için okey ama hele hele diğer şeylere bakacak olursan eee çok kötü yani.
— Evet, küçük üreticiler için fırsat yaratma açısından da zaten çoğu sosyal medya bu konuda çok kötü ya. Bir tek TikTok hakkında herhalde iyi şeyler duydum. Eee, genellikle birazcık eee AI'da kendi yani recommendation engine'lerinde eski şeyleri daha aktif bir şekilde eee kullanabiliyorlar.
— TikTok'ta... TikTok demişken hemen araya gireceğim, sen konuyu değiştirmeden. Eee, TikTok'tan bence böyle inanılmaz bir hamle eee bekliyoruz. Geçen de bir arkadaşlarla da konuşuyorduk. Yani bütün influencer'ları bitirebilecek bir şey içerisindeler şu an aslında. Eee, video generation modeli üretiyorlar sürekli. İşte iki hafta önce OmniHuman çıktı. Şimdi yeni Goku diye bir şey çıkardılar. Bu arada hiçbiri açık değil. Eee, direkt paper yayınlıyorlar. Goku'daki şeyler falan eee yine müthiş. Yani şeye şuna gidiyor olay: Sen kendi kendine influencer yapabileceksin gibi bir duruma gidiyor. Yani herhangi bir gerçek insan influencer'a eee gerek kalmayan eee bir ortama taşıyor olayı. Eee, TikTok o yüzden hani hak ettiğini veriyor falan diyoruz da en kötü darbeyi vurabilir yani bir taraftan da.
— Vallahi yani TikTok'taki yerli creator'lara bir bakınca şey, çok AI'ı garipleri sevemeyeceği de çok insan var yani. Özellikle kısa kısa böyle eğlenceli şey videolar çekiyorlar ya işte. Eee, sokakta falan komik böyle şiveli falan çok hoşuma giden influencer'lar var. Onlar gene kendini kurtarır. Eee, orada kolay kolay bir şey olmaz. Eee, ama yani tabii şey de şu da bir gerçek: Ya ben bu influencerlığı doğrudan AI'ın öldürebileceğini de bir tık zannetmiyorum. Hani bir şu sohbet mesela ki seninle benim aramdaki sohbetin klasik enerjisini iki AI da kendi arasında şu an eee konuşma teknolojisi dahilinde yapabilir de.
İki insan konuşması versus iki AI'ın konuşmasının ilgi çekiciliği arasında hani bir süre daha insanların creator'ları gerçek insanları eee takdir etme eğilimi daha fazla olur gibi geliyor bana. Ben de geçen gene şeyde X'te böyle bir şey gördüm. İşte Instagram 3 yıl içinde kapanacak, AI'la şöyle bir şey çıkıyor, kimse gerçekle doğruyu ayırt edemeyecek falan filan tarzı böyle büyük büyük laflar geliyordu. Ya kardeşim, gerçekle doğruyu ayırt etme gibi bir derdim yok. Ben Ozan'ı takip ediyorum. Ozan fotoğraf atıyorsa zaten Ozandır yani. Hani bir Instagram ondan ötürü bitsin. Eee, garip gerçekten Twitter'da olan şeyler. Bu arada bir genel yaklaşım olarak eee gene biraz konuya da çekeyim arada. Eee, dağılabiliyoruz çünkü. Eee, şimdi burada geçen şeyi gördüm: LangChain'in eee LLM'leri kullanarak nasıl bir brainstorming eee yaptırdığı ile ilgili falan.
Eee, birkaç hazırlık yapmış. Eee, değişiklik böyle stream it'le hazır template'ler hazırlamışlar. Burada bir farklı bir yaklaşımdan bahsetmek istiyorum. Yani genellikle bir prompt engineering dediğimiz zaman eee herkesin aklına hep işte sen işte bir tane editörsün ve buradan sonra bunları bunları yapacaksın tarzı böyle role defining dediğimiz eee act like prompting dediğimiz işte rol biçmeli prompting'ler daha çok ön planda oluyordu. Aslında bunun böyle birazcık daha kırmak isteyenler için eee bu bölüm eee biraz fikir verebilir. Bana da başka bir şey hatırlattı. Eee, onu da bir göstermek istiyorum. İşte siz herhangi bir soru sorduğunuzda eee gidip six thinking heads diye mesela bir düşünme yöntemi var.
Daha doğrusu bir problemi ele alma yöntemi var. İşte eee veri açısından riskler, faydalar, yaratıcılık gibi farklı perspektiflerden mesela değerlendiren eee eski bir şeymiş bu six thinking heads. Eee, bu bunun üzerinden mesela ya da bir 5N1K gibi eee konuyu ele alış ve daha derinleştiriş ile alakalı eee böyle bir brainstormers diye bir proje üzerine çalışmışlar. Çok da starlı bir şey değil aslında ama eee hoşuma gitti eee projenin genel akışı. Eee, bir bakıp kurcalayabilirsiniz. Ben şimdi bunu uyandırmaya çalışıyorum. Eee, burada benim ilgimi çeken şeylerden birisi şu oldu. Eee, burada Anthous diye bir eee şey var aslında.
Eee, daha önceden bunu bir arkadaşımla da konuşmuştuk. Yani aslında insanların düşünce akışlarını daha sistematik hale getirmek için onlara belirli framework'ler veriyor. İşte bir problemi ele alırken eee buradan bakarak yap, şöyle düşün. Eee, şup ya da bir şeyleri işte Eisenhower'ın matriksi var. İşte bir şeyleri önceliklendirirken neye göre önceliklendirmelisin gibi böyle düşünce sistemleri sana eee vermeye çalışıyor. Eee, bunun özellikle hani problem solving bölümündeki eee düşünce yaklaşımları eee aslında promptlamaya da çok çok müsait olabiliyor. Yani böyle birazcık buradan mesela kurcalayıp ben şeyi de burada gördüğüm için mesela six thinking heads'i eee işte burada her birine yani 6 tane uzman yaratıyorsun aslında ve bir konuyu ele aldırıyorsun. Ama 6 uzmanın da konuya bakış açısı eee birbirinden farklı oluyor.
Eee, bu tarz bir eee kullanım biraz prompting'de eee var olan sınırların dışına çıkmayı öğrenmek açısından da eee güzel olabiliyor. Yani bu tarz dokümanları da alıp herhangi bir AI'a atıp eee create eee system prompt to force AI eee to think like given document desem bunu doküman olarak ekleyecek çünkü. Aynen. Mesela burada gidip bir tane kendime bir sistem prompt hazırlatabiliyorum. Bu arada Gemini fanlığıma kaç puan? Gemini olmam. Eee, test ediyorum da modelleri. Eee, güzel. Mesela burada eee bunların tamamını aldık. Mesela sonra gidip eee bununla bir sistem prompt yaratıp mesela özellikle de böyle çoklu bir durumu ele alacak bir işiniz varsa mesela geldiniz bir tane custom bir şey oluşturdunuz. Buraya dediniz ki six thinking heads dediniz. Tamam mı? Eee, dünyadaki eee açlık sorununu eee ve suya ulaşma problemini 2030 yılına kadar nasıl çözebiliriz?
6 yaklaşım olan durumu ele al dedim. Zaten sistem prompt'umda da eee bunları belirtmiştim. Şimdi bak mesela bunu bir şekilde ele aldığında mesela bu problemi ya bu bir decision making framework aslında da eee yani farklı perspektiflerden konuya eee bakmaya AI'ı force'layabilmek, zorlayabilmek. Eee, bak mesela burada direkt bizim için e farklı farklı yaklaşımlar mesela getirdi. Bu arada DeepSeek'in arada Çince karakterler koyması beni hep çok güldürüyor yani. Evet ya. Çok garip bir olay. Eee, thinking olayının içinde oluyordu genelde de arada normalde de görebiliyoruz.
Şey, subliminal veriyor bu 29. kare efekti gibi aralarda Çince karakter basıyor. Eee, bu da mesela çok fark getirebiliyor yani. Eee, bu promptlama açısından e söylemek istediğim aslında önemli şeylerden birisiydi. Eee, senin var mı bununla ilgili e bir deneyimin prompting'le alakalı son dönemde yaptığın ve böyle seni şaşırtan bir şey Ozan?
— Eee, ya aslında son dönemde şunu daha çok Latitude'da da birazcık eee hatırlıyorsan bu test olayına birazcık girişmiştik. Eee, promptları test etmek en eee güzel, en verimli yol. Eee, hemen hemen hiç kullanılmıyor şu an. Çok az eee yerde ya da çok az sistemde kullanılan bir şey. Özellikle günlük yaptığımız işlerde zaten pek kullanılmıyor. Eee, ama yani her zaman daha iyisi oluyor hakikaten de promptun. Eee, ve biz sonsuz örnekleme bakamıyoruz. Yani sonsuzu geçtim. O kadar uzun uzun promptlar oluyor ki bir de sistem promptları artık eee anlattığımız, ettiğimiz sonucunu doğru şekilde değerlendirmek için yani 10-15 tane örneğe bile bakmak inanılmaz yorucu oluyor.
O yüzden Latitude gibi araçlarla ya da biraz önce sende de vardı, benim de bookmarklarımda var. Prompt Wizard eee gibi framework'lerle eee biraz daha böyle iteratif eee iyileştirme şeylerine gidilebilir. Eee, orada nasıl iyileştireceğine dair noktalarda da belki bu işte eee düşünme şekillerini eee işte problem nasıl çözülür, system thinking vesaire gibi eee orada belki böyle girdiler de verilebilir prompt'u eee iyileştirebilmesi için. Ama bence eee dikkat edilmesi gereken nokta prompt iyileştirmeye sürekli eee açık olmamız, durmadan bir geri bildirim eee toplamamız orada.
— Evet. Biz de mesela bunu gerçekten çok şey geç yapmaya başladık. Geç yaptıktan sonra da pişman olduk yani niye bunu daha önceden yapmamışız diye. Ama çok da zahmetli bir iş aslında böyle düzgün bir ürün kullanmazsanız. Ben de o yüzden bugün biraz Latitude'dan da bahsetmek istiyorum kısaca. Eee, sen de güzel bir pas attın orada. Eee, Latitude aslında kendi içinde eee ya ben kendi workflow'umda kullandığım bir şeyden bahsedeceğim. Eee, şimdi burada mesela eee şundan şunu göstermek istiyorum. Eee, bu burada bir prompt LM diye bir tane işte syntax var diyelim.
Yani bir yazı dizimi var, bir tarz var. İşte başında hangi modelin kullanacağını belirliyorsunuz. Sonrasında bir sistem prompt'u yazıyorsunuz. Sonra da aslında e örnekler ekleyebiliyorsunuz. User assistant gibi. Bu benim sesli dikteyle eee hatta dur bu eee bu benim sesli dikteyle mesajlarımı düzenleyip yazmamı sağlayan bir servisin promptları aslında. Eee, yani benim Whisper'dan sesimi Türkçeye bir şekilde text'e çevirdikten sonra metni daha da eee düzgün ve benim yazacağım hale getiriyor. Mesela ben birine böyle bir mesaj göndersem eee muhtemelen der ki Yiğit bunu AI'la mı yazdı? Yani genelde böyle yazmaz.
Hani boşluklar da kullanırım. Eee, küçük harfle de yazarım genelde. Eee, ona mesela uygun hale getiriyor ve tabii şey de yapıyor yani eee mesela işte Cloudy'yi yazdığın zaman eee AI'ın eee burada bunu Cloudy çevirmesi gerektiğini ya da işte Light LLM mi Light LLM olarak çevirmesi gerektiğini falan ben örneklerle tanımlıyorum. Hani senin de bu arada fiv shotsız prompt'un kalmış mıdır Ozan? Yani sen de çok örnekle çalışıyorsun sanırım değil mi? Bu Jason e output falan almıyorsan yani ben bayağı örnekçiyim çünkü burada 30 örneğin üstüne eee falan gidiyorum. Eee, bayağı bir faydalı oldu.
Mesela şu an benim günlük hayatımda neredeyse bütün konuşmalarımı eee, artık ben buradan yapıyorum eee, diyebilirim. Çok işime yaradı. Latitude'da da bunu almamın nedeni eee, işte size bir tane API da verebiliyor. İşte siz buraya textinizi atıyorsunuz. O gidiyor. Sizin bu prompt akışınızın içindeki işte variable'ınız nerede en son? Burada değil mi? Bunun içerisine o gönderdiğiniz mesajı koyuveriyor. E bu şekilde koyduğu zaman da aslında siz de rahatlıkla şey yapabiliyorsunuz. E düzenleme yapabiliyorsunuz. Mesela benim az önceki konuşmamın önemli bir bölümünü ben şöyle göstereyim size. Şey yaptım. Eee, az önce konuştuğum bölümleri bak mesela Cloud yazdığım zaman bunu Cloud'ye çevirmesi gerektiğini falan onları da anlamış yani. Bayağı bir hoşuna gitmiş.
Evet. Çok temiz bir hale getirdi. E yani burada en güzel yanlarından birisi hem hani burayı düzenli tutabiliyorsunuz hem işte e bir şeyleri test edebiliyorsunuz. Eee, mesela hızlı yazılmış bir tane metni buraya koyduğunuzda eee, işte ve run prompt dediğinizde bunu gerçekten mesela düzeltebilecek mi? Eee, mesela düzeltemedi. Çünkü Whisper'ın yaptığı tarz bir hata değil bu. Yazı yazma hatası. Eee, ve her yapılan iş için de size otomatik olarak bir evaluation yapabiliyor. Bu da çok güzel. Yani AI'ın burada yaptığı iş gerçekten düzgün müydü, değil miydi?
E bunları skorlayabiliyor. Yani siz bir isteği attınız, istek size döndü. Arkada bu loglanan her şeyi eee direkt eee şey haline getiriyor. Bir evaluation haline getiriyor. Diyor ki, "Tamam, Yiğit'in buradaki sesini e ve informal tarzını ve yazma stilini koruyarak yapmış 5 üzerinden 5 puan veriyorum." diyor. E bu da bize ne sağlıyor? Promptlarımızı sürekli olarak değiştirebiliyoruz ya da yeni bir versiyon çıktığımızda, bir değişiklik yaptığımızda o versiyonun e ortalama skoru ne kadar değişti? Ya da biz bu versiyona girdiğimiz zaman bizim median time'ımız yani ortalama diyebilirim, ortanca e zamanımız ne kadar değişti?
Eee bunları da analiz edebiliyorsunuz. Klasik cost analizlerine eee ek olarak eee valla genel olarak Latitude hakkında bayağı bir reklam yaptım. Tanımıyorum da bu arada şeyi ama çok başka özellikler de var tabii. Langtail da kullanabilirsiniz. Eee benzer bir şekilde. E bizim eskiden en çok sevdiğimiz buydu aslında. Eee ama biraz geri kaldılar açıkçası. Eee ama şeye shipment'a devam ediyorlar bu arada. Yani sürekli ekliyorlar, çıkarıyorlar da biraz yab. Yiğit senin de şeyin var zaten. Evet. Burada testimonial'ın olan tool yerine rakibiyle eee gitmende ne kadar işte ne kadar satabildiğini ethical AI budur abi işte testimonial değil hak edene değerini vermektir. Evet. Gerçekten öyle. Hemen iki dakikada saldım adamları ama testimonial'a bir link iliştirselerdi muhtemelen bu şekilde olmazdı.
Bak şirketimiz büyük değil diye bize 10 derece yaptıkları muameleyi yapmamışlar. Biz de hemen onları satıyoruz. E bunların playground'u bu arada çok güzel gerçekten. Hani hala bence en iyi şey playground'u. E prompt geliştirme e şeyi playground'u diyelim. Eee maşallah dediğimizde 40 yıl mı yaşıyor? Eee sanırım evet. Biraz bozmuşlar gibi. Değiştirdiler. Eee öyle mi? Bu yapıyor mu? Biraz değiştirdiler ama böyle de olmaması lazım. Belki tekrar değiştirmiş de olabilirler. Bu belki bunun paylaşım görünümü falandır ama login olduğunuzda eee genel olarak eee beğeneceğiniz bir şeyleri eee çıkaracağını düşünüyorum.
Eee evet. Benim elimdeki eee linkler biraz bunlar. Ozan istersen arkadan belki sen bana birkaç link atarsan. Sana hemen şeyi atayım. Eee sen text to speech olaylarını seviyorsun. Eee o yüzden hemen private chat'ten gönderiyorum. Artık text to speech'le yeni bir tane kütüphane, daha doğrusu kütüphane değil de bu Zifra AI diye bir şirket. Bilmiyordum ben bunları. Zon of diye bir şey duyurmuşlar. Öyle 30 saniyelik text to speech'le sonra üstüne biraz konuşuyorsun direkt voice klonlamaya falan başlıyor. Çok da hızlı diyorlar. Sitesine falan girip de eee biraz denedim. Hakikaten de bayağı düşük eee gecikmeyle çalışıyor.
Şey nasıl? Canlılık nasıl? Ona bakmak lazım. Güzel. Burada hemen tabii ki Trump sesi falan da eklemişler. Eee buradaki demoya. Eee güzele benziyor ya. Bu ya 10 saniyede insanların sesini klonlayabiliyoruz. Argümanı eee bu çağda ne kadar rahat ifade ediliyor. Yani hani hoş bir şey değil yani. Benim 10 saniyelik sesimin kesiti sesimi klonlayabiliyor olmak çok başarılı ama yani eee gerçekten ilginç bir alan. Tabii Türkçede falan hani hala eee bir 11 Labs kalitesinde bir şey herhalde çıkmadı open source'ta. Eee keşke çıksa. Keşke çıksa. Eee real time'ı da bayağı güzel olmuş. Şey güzel. Emotion kontrolü güzel. Eee audio quality güzel. Fine tun speaking rate güzel. Bir denemek lazım. Hani bazen Türkçede de iyi çalışa da biliyorlar yani. E şans eseri eee de olsa.
Ya bunun üzerine de proje bir yani düşünüyorum ne yapabiliriz eee vesaire gibi de ya var aslında bir sürü tabii de eee ona belli de bir zaman gömmek gerekecek ama henüz Türkiye'de var mı bilmiyorum. Eee böyle customer service'te falan ya da çağrı merkezinde hakikaten de eee AI çağrı merkezi elemanı falan kullanan ben henüz duymadım öyle bir proje. Valla ben de pek duymadım. Eee ama pek de çok Türkiye gündeminde süper de takip ettiğim söylenemez. Evet. Türkçede yokmuş zaten bu arada. Türkçede yokmuş. Aynen. Hani belki dedim bir şekil bazı generative modellerde dil bağımsız çalışıyor ya.
Open AI TTS'inde de mesela Azerice desteği yok ama Azerice aslında şey yapabiliyor. Eee çıkarabiliyor. Bir deneyebilir miyim acaba diye düşündüm. Muhtemelen kötü bir ses gelecek. Eee güzelmiş abi. Eee belki farklı ürünlerde kullanabiliriz. Çünkü 11 Labs gerçekten çok pahalı bir çözüm. Eee iyi maliyetli eee bir şeylerin çıkması da lazım piyasaya. Aynen öyle. Ya bu bununla ilgili bir şey daha söyleyecektim de eee hatırlamaya çalışıyorum text to speech'le alakalı olarak. Eee bu şey de çok işe yarayabiliyor. İşte bu bu arada şeyden bahsetmek istiyorum ya. 11 Labs'in arkadaşlar Reader diye bir uygulaması var. Eee yeni çıktı sayılır. 1 buçuk ay falan oldu. Eee iPhone'da var. Android'e henüz çıktı mı bilmiyorum ama 11 Labs'in normalde sesleri dünyanın en iyi AI generated sesleri.
Eee ama bunları mesela ben normalde kendim yıllardır okumak istediğim bazı kitaplar var ama onları okumak yani ölüm gibi geliyor bana. O yüzden ben kitapları alıp kendi hayat hikayeme göre kitapların içindeki use case'leri özelleştirip tekrardan kendime sesli kitap haline eee getiriyorum. Biraz sapıkçı gelebilir bazılarınıza ama eee hani böylece kitap dinlenebilir bir şey oluyor. Çünkü zor yani. Çağımızda şu an oturup bir kitabı baştan sona okuyorum diyen varsa hani teknik iş kitaplarından falan bahsediyorum. Romandan değil, nonfictional olarak. Eee beni açıkçası çok etkiledi. Yani AI'da generate ettiğim textleri telefonuma atıyorum. Telefonumdan da çalışırken arkada dinliyorum. Özellikle böyle Cursor'da ya da Windsurf'te proje yapıyorsam hani böyle beyninin bir bölümünü kapatıp sadece enter'a basıp böyle göz ucuyla bilgisayara kontrol ettiğim bir state'e geçtiğin zaman arkada podcast çok lütfen güzel konuşalım.
Yani bunu kesinlikle deneyin. Şey de çok güzel içinde. İçine text atıyorsunuz. Sizin için o texti podcast'e çeviriyor. Eee notebook LM gibi. Eee direkt eee oradan da şey yapabiliyorsunuz yani dinleyebiliyorsunuz o podcast'in eee sesi. O da güzel bir özellik. Eee ondan da bahsetmek istedim. Aa evet. Şeyi gördük mü? Ben hemen sana birkaç en azından bu eee bilgilendirme amaçlı gönderelim. Karpati abimizin yeni bir videosu geldi. O izlenesi daha henüz daha bir saatini izledim ben ama yine el elendim. Vallaha yani Karpati bunu yapabilirsin mesela çevir işte özetlettir kendini okuttur kardeşim. Bu tam onu eee o projene uygun bir şey. Vallahi yani fırsatını bulduk. Hemen bir think reklamı yapalım. Eee bunun EA'de ben çok uğraştım. 3 saatlik videoda denedim mi bilmiyorum.
Eee canlı yayında fail olursa da artık can sağlığı diyeceğim. Eee yani Karpati'nin içerikleri gerçekten çok iyi ama hakikaten çok ağır teknik içerikler yani. Çok teknik ya. Evet. Gerçekten hani LLM'in internal'ları nedir, nasıl çalışır? Bunu bilmek isteyenler için. Bu arada hyperbolikçiler de bayağı eee şey olmuş. Eee trend olmuşlardır bu şey screen share'ile birlikte. Yani şu adamın 600k izlenmiş 6 günde ve hepsi böyle şey yani A plus insanlar. Müthiş bir kitlesi var gerçekten. Adamların hayatını değiştirmiştir diye düşünüyorum. Eee şeyden bahsediyor değil mi? Bir tık daha eee high level bir şekilde eee ELM'leri nasıl çok iyiymiş ya bu. Aynen. Yani tekrar nasıl düşünmemiz lazım ELM'ler hakkında biraz daha eee oraya değiniyor. İşte GPT-2'nin training eee şeyini falan, sürecini falan birazcık böyle üzerinden geçiyor.
Eee o yüzden hani anlayabilmek için eee bence önemli. Ya tabii bizim şimdi açık da yani bu yayındaki bence neredeyse kimsenin eee şeyi yoktur. Bir oturup matematik degreyi zaten yoktur yani. Hani LLM paper'ı okuyayım. Hani Deepseek R1 R2'de bir paper'ı çıkmış. Bir bunu kurcalayayım olayının pek olacağını zannetmiyorum ama şey açısından yani pratik için bayağı bir bilgi verir gibi geliyor bana. Eee iyi söyledin bunu Ozan. Bunu bir ara tüketmem lazım benim de. Eee yani bu Türkçeye çevirip okunacak tarzda bir şey de değil aslında.
Oturup eee gene bir kurcalamak lazım. Evet. Yani direkt izlesen daha iyi olur. Bilimsel girmişken iki tane de makale atayım ya da bir tanesini atacağım ya. Diğeri o kadar önemli değil de hem makale hem de biraz daha felsefi bir tartışmaya doğru eee götüren bir şeyi var. Süper. Sen onu atarken ben nihayet yarım saattir hatırlamaya çalıştığım beni bitiren o şeyi göstermek istiyorum. Artificial analistten az önce text to speech modellerinden bahsettik ya. İşte sesi oluşturan text üzerinden. Şimdi bunların benchmark'larında kalite algısı birazcık öznel bir şey olduğu için eee nasıl skorlama yapılıyor diye bir ilk düşünmüştüm ben.
İşte burada kalite ve fiyat üzerinden bir genellikle analiz yapılıyor. İşte sağ ve üst, sağ ve en üst bölümler en pahalı ve en kaliteli olan arkadaşlara ait. Eee en sol, en üstte fiyat performans diyebileceğimiz bir segment. Burayı zaten bayağı bir OpenAI domine ediyor. Eee hele ki zaten Türkçe için diyorsanız 11 Labs ve OpenAI dışında kaliteli neredeyse hiç alternatif yok. Burada ben şeyi göstermek istiyordum. Buradaki dataların eee nasıl skorlandığını görünce ben bayağı bir şaşırmıştım. Speech Arena diye bir eee şeyi var artificial analisisin.
Size bir tane mesela text veriyor. Eee ve size diyor ki bunlardan sence hangisi daha iyiydi? Kulağına hangisi daha insani geldi diye. Siz de bunlardan birini seçebiliyorsunuz. Siz bunu seçtikten sonra eee artık şey yapıyor. Eee direkt olarak tamamını dinlemeniz gerekiyor birini seçmek için. Diyor ki bak yiğit diyor sen Google Cloud'unkini beğendin. Azur'unkini beğenmemiştin diyor. Mesela bu da bence çok güzel bir olay. Hani bir aşinalık eee oluşturabilmeni sağlayan bir şey. Eee benzer şeyleri işte video arenada falan filan da yapmışlar. Hani böyle modellere dair birazcık daha farkındalığın olsun.
İşte bir bakışta AI generated videonun hangi modelle yapıldığını anlayabileyim diyorsanız şurada şöyle bir 23 saat geçirince eee bayağı bir şey geliştirebilirsiniz. Onu da bir not olarak eklemiş olayım. Evet. Ozan'dan bir paper geldi. A bu da güzel bir paper. Tabii ki okumadım ama güzelce özet işte o Ceminay'la özetleşme maceramı bu paper üstünde yapmıştım. Eee burada aslında şeyden bahsediyor ya birazcık daha eee nasıl evrimsel açıdan yaklaşabiliriz AI'ın gelişmesine gibi bir bayağı güzel derin bir konuyu eee ele alı oldu mu bu arada bu?
Az önce yok seninkini atmadım da o Karpati'nin videoyu atmıştım ya. O maşallah canavar gibi bu arada yani modelim çok iyidir yani hani şey yapamam. Eee vallahi çok aşırı uğraştım bununla ya. 3 saatlik video 37.000 token şeklinde. Eee Karpati burada ana başlıklar halinde ne anlatıyor? Bakalım şey çıkacak mı buradan. Belki YouTube'daki eee kesimler çıkar. Hım. Vallahi güzel birkaç model de seçelim o zaman. Eee LLM'lerin nasıl çalıştığını eee bilmeyen biri için. diyelim. Eee ekstra bir şey vermemize sanırım gerek yok. Eee evet. Bu arada bak şöyle bir şey de ekledik. Artık reasoning'i de görebiliyorsun şeyde bizim sistemde reasoning'li modellerde. Ya bak mesela şu açıdan güzel yani. Eee ben eskiden şey okumuştum.
O ADHD'li insanlar için işte kitap okurken kitabı önce bir hani indeksine bakmak, sonra bazı işte özetini okumak, sonra kitabı okumak gibi böyle farklı yollar kullananlar var. Ya bu tarz mesela eğitici videolarda böyle bir YouTube'u videonun atıp eee sonra buradaki texte bir bakıp fikir sahibi olup videoyu izlerken de sürekli olarak buraya sorular sorarak ya bak adam burada bunu diyor ama bu nedir? Bu nedir? Çünkü videonun bütün kontekstini ilk başta E'ye verdik ya mesela. Eee bu da bence çok kullanışlı bir öğrenme yöntemi eee olabilir. Ya da işte Ozan gibi paper atan arkadaşlarınız varsa ve sizin o paper'ı hiç okuyorsanız yoksa ve eee yani zor geliyorsa size biz de okumuyoruz.
Sen de hani okumadığını dürüstçe söylüyorsun da yok abi hepsini nasıl okuyayım ben o paper'ı? Yani doğru sen de haklısın. Gerçekten bazı paper'lar ekstra ekstra zor ve hani ya aslında burada çok da böyle matematiksel taklalar yok da bu bu arada tamamen şey çok daha işin felsefesinde olan eee bir şey ya bu tamamen evrimsel açıdan eee nasıl yaklaşabiliriz işte AI sistemleri doğadan biraz daha ilham alıp aslında gelişmeli gibi iki tane şeye dikkat çekiyor işte eee normalde bilinen bilinmeyenler var bir de bilinmeyen bilinmeyenler var.
Hemen dedim bana liseli gibi anlat bunu. Bu şekilde anlatma. O da bana sınavdan örnek verdi. Mesela zor soran bir hocanın hangi soru soracağını bilmezsin ama zor soracağını bilirsin. Bu bilinen bir bilinmeyen mesela dedi. Ama eve giderken uzaylıyla karşılaşıp karşılaşmayacağını bilmiyorsun. Bu bilinmeyen bir bilinmeyen gibi açıkladı orada da. AI'da şu an eee yani machine learning'de genel olarak bilinen bilinmeyenlerle çok iyi e başa çıkıldığını ama o işte bilinmeyen bilinmeyen denilen şeylerde eee çok iyi başa çıkılamadığını özellikle de bu e humanoid eee AI'da yani robotlarla falan gerçekten de etkileşime girdiğimiz noktada eee önemli bir problem olarak eee ele almış.
Buradan nasıl çözebiliriz? Çözüm yöntemleri ne olabilir? İşte doğadan nasıl ilham alınabilir gibi şeylere birazcık bakıyor. Hani işin eee o felsefe tarafını eee sevenlerin de hoşuna gidebilir o açıdan. Güzel. Çok iyi ya. Bak mesela bir konu hakkında yani sen bana bundan bahsederken bir yandan benim bunu sürekli sorgulayıp bundan yanıtlar almam eee çok güzel bir öğrenme yöntemi. Yani sadece biraz insanı artık bu tarz şeyler harbi de çok üşengeçliğini de arttırıyor ve bilgiyi direkt tüketme şeyinden de çok çıkarıyor. O da süper bir şey değil yani. Eee geçen de bununla ilgili şey vardı ya. Kesin görmüşsündür. Şey aramışlar.
Eee Chat GPT'nin mesaj patenleri ile ilgili birkaç aramayı Google Academics'te aramışlar. 500 600 tane paper'da hani direkt Chat GPT'den doğrudan copy paste yaptığını falan tespit etmişler. Hani akademi de artık AI'la hani AI'la yazılan metinleri biz AI'la özetletip kendi çıktılarımızı almaya çalışıyoruz falan. Eee gerçekten şey bak daha deep research falan çıkmadan önce Stanford kendisi şey yapmıştı zaten. Eee research modülü çıkarmıştı. Hatta bunu konuşuyorduk hatırlıyorsan. Üniversitelerin bence böyle bir noktaya gitmesi lazım. Hani sınav AI'ı engellemek yerine AI'ı kontrol edilebilir kaynaklar arasında tutması ve orada takip etmesi lazım öğrenciyi nasıl hazırladığını falan gibi.
O tarz bir şey var. Eee Stanford Üniversitesi'nin direkt hani konuyla alakalı girdiğinde sana belli bir araştırma raporu vesaire çıkartıyor. OpenAI'da education tarafı var. OpenAI'ın eee kurumsal tarafı eee up ayrı bir yer zaten. Eee OpenAI Enterprise orada education'da ayrı bir eee başlık. Onlar da neyle? California State University ile eee çok büyük bir anlaşma yaptılar. Yani şimdiye kadarki en büyük eee şey yaptılar. Evet. Ne olduğunu biliyor musun? Peki nasıl bir ürün veriyorlar? Yani şeyde klasik Chat GPT'den daha farklı. Daha farklı. Aynen. E fine tune edilmiş falan gibi bir şeyler veriyorlar anladığım kadarıyla. Biraz daha işte eee akademik kullanıma eee yönelik yazmış zaten değil mi? Direkt şey vermiyor yani raftakini vermiyor sana. Onun üzerinden bir şeyler yapıyor.
Güzel. Ben bunu YouTube'da kesin kullanan birileri vardır. Hemen stoklar eee bir şeyler çıkarmaya çalışırım. Bu arada senin ikinci linkini henüz açmadım. Eee o arada da hızlıca birkaç soru alalım mı? Güzel eklemeler de var. Olur tabii ki. Serkan güzel şeyler eklemişsin ama biz o arada onları kaçırmışız abi. Kusura bakma. Eee en baştan başlayalım. Eee sizlere de iyi izlemeler arkadaşlar. İyi yayınlar diyenlere teşekkürler. Eee Serkan Bite Dance'i gömmüş. Haklı. Aynen. Paper. Sadece paper var şu an. Ya Bite Dance demişken yani eee adamlar Curse'ü competitor'da yapmışlar yani.
Hani gördün mü bunu? Tra diye bir şey. Bunu görmedim. Yok. Aynen. Yani bu pazara da maşallah girmeyen kalmadı yani. Evet ya. Çok burada şu an bir Curse'nin en büyük rakibi kimdi ya? Windsurf. Heh. Windsurf. Aslında bir tane daha vardı sanki. Jetli falan bir şey olabilir mi? Kodyum. Kodyum. Heh. Tamam. Daha çok daha hızlı cevap veren, daha eee tasarruflu olan falan bir şeydi sanki. Bunların arasında şimdi hangisi en iyi? Abi çok yani öznel bir şey. Eee Windsurf bu aralar güzel bir atak yapıyor.
Ben mesela bu konuya iyi bir yanıt verebileceğimi düşünüyorum. Çünkü son dönemde mesela bir projeye başlarken ikisini de açıyorum. Hem Windsurf hem Curse'a aynı promptları yazıp yazmaya çalışıyorum falan. 23 tane projede denedim bunu. Yani kimisine Windsurf Onur Özcan bayılıyor Windsurf'e. Adam hep falan yaptı yani. Görmüştür belki Twitter'da. Eee IOS'e pit çıkardı baştan sona. O zaten onun Türkiye temsilcisi gibi takılıyor bu aralar. Bayağı bir şey yaptı. Adamları büyüttü yani Ortadoğu'da. Eee onlar da bu arada yani San Francisco'ya da her yerde Windsurf reklamı vardı yani.
İyi bir yatırım almışlar herhalde. Metrolar falan her yeri giydirmişlerdi. Eee ben yani Cursor'ı eee biraz Cursor rules'larım falan da oturduğu için eee daha aktif kullanıyorum. Eee yani açıkçası bence hala kral Cursor gibi geliyor. Özellikle agent modunu kullanmayanlar Windsurf'ü çok beğenebiliyorlar. Yani fark etmeyen de çok oluyor bu arada. Eee yani onu da tekrardan söyleyeyim. Yani Cursor ekibinin de böyle bir zayıflığı var. Eee bu agent modunu mesela koskoca Danny Post'ma bile geçen yeni fark etmiş. Demiş ki kardeşim böyle bir agent modu var.
Ben hep normalini kullanıyordum demiş. Onlar da şey yazmışlar altına. İnternet bağlatmışsın kardeşim hayırlı olsun. Yanıtlar gelmiş. Eee şey ya bu mükemmel bir olay yani. Böyle kullanmıyorsanız Cursor'ı bir kere tamamen başka bir ürün kullanacaksınız gibi hazırlayın kendinizi. İçinde mesela Yolo diye bir mod var. Şey yapabiliyorsun abi mesela kodu yazdı deploy edecek ya eee bazı komutları bana sormadan çalıştırsın diyebiliyorsun. Mesela oraya bir prompt yazıyorsun. Ben dedim ki execute whatever you want dedim. Hani zaten bir sıkıntı bir şey yapmayacağını biliyorum. Bir başlatıyorum işi. Yani en son diyorum ki Google Cloud'a deploy et diyorum. Cloud run olarak gidiyor Docker file'larını oluşturuyor falan filan. Deployuna kadar her şeyini yapıyor. Yani inanılmaz bir noktaya geldi. Böyle basics bilgisayar şey yazılım 101 bilen birinin gerçekten yani çok fazla ürün yapabileceğini düşünüyorum ben burada.
Ya tabii ki böyle büyük data pipeline'ı falan sıkıntılı çileli ürünlerde gene sorunlar yaşanır ama ya bence hala çoğu insan yeterince kullanmıyor diyebilirim. Eee benim hala favorim Cursor ama Windsurf de denenebilir. İkisinde de yani ikisi de çok ucuz ürünler zaten. Sundukları değerin yanında bedava ürünler. Zaten uzun bir sürede bitmiyor karadeniz falan. Bunlar zaten full zarar ediyorlar yani emin olabilirsiniz. Eee 15 dolara verip bu kadar AI kredisi yani ile çok uğraşan biri olarak rahatlıkla söyleyebilirim ki zarar ediyorlardır burada. Eee siz buradaki competition'dan faydalanabilirsiniz. Bence ikisini de denemek lazım ama sorumun yanıtı bence hala kral Cursor diyebiliriz. Bu arada hemen araya girip eee birazcık sorularla yayın arasında eee şey var, fark var. Eee o yüzden bizim siz sorduğunuzda biz birazcık geç görmüş oluyoruz soruyu.
O yüzden cevap da geç gelebilir. Eee bir agent'larla alakalı eee AI agent tarafına sanırım hani AI dünyasına değil de agent tarafına ilk girmek başlamak isteyen insanlara ne önerirsiniz gibi bir şey gelmiş. Eee vallahi ben AI'ın herhangi bir noktasında direkt zaten cevabım no code da yani NAT'ten öğrenin oluyor. E çünkü zaten sen de o sırada NAT'ten açtın ya. Biz ne yapsak bir NAT'ten dövmesi falan mı yaptırsak artık ya? Olabilir gerçekten de. Hayır artık oraya doğru gidiyor yani şey yani eee sadece bir şey okuyarak ya da bakarak öğrenebileceğimiz bir şey değil bence.
En azından benim kafam öyle çalışmıyor. Ben o şekilde öğrenemiyorum. Uygulamak zorundayım yani. Eee orada gördüğüm şeyi NAT'de de çat çat eee bunu uygulayabiliyoruz. Gerçekten çok kolay yani öğrenmesi falan. Eee o yüzden bence biraz böyle no code dünyasına girip hemen bir şeyler eee ufak bir use case hemen bir şey build edeyim. Eee ondan sonra zaten bir bakmışsınız öğreniyorsunuz yani. Aynen öyle. Yani gerçekten hiç hiç hiç hiç zor bir şey değil. Eee açıkçası yani böyle bir arayüzü var kendi içinde. İşte içinde bir tane mesela model bağlamak istiyorsanız eee modeli buradan bağlayabiliyorsunuz.
İşte içinden modellerinizi eee seçebiliyorsunuz. Böyle tutabiliyorsunuz. İşte içine kendiniz bir tane eee klasik eee şey de koyabilirsiniz. Bir memory de koyabilirsiniz. Ya da kendiniz bir tane tool bağlayabiliyorsunuz. Mesela buna ki bence en önemli özelliklerinden biri bu. NAT'de bir sürü iş yapılabiliyor çok kolay bir şekilde. Eee ya işte bu git bir şeyler varsa bunu burada Slack'e gönder ya da Slack'ten şunu al tarzı böyle promptlarınızı buraya bağlayıp çalıştırabiliyorsunuz. En azından şu konuda çok avantajlı. Bu AI agent dediğim meselenin aslında çok da büyük bir şey olmadığını hani bizzat denediğinde kurcaladığında aslında çok kolay geliştirilebildiğini görmen açısından eee çok faydalı olabilen bir şey. O yüzden ben herkese bir NAT kurcalamalarını öneririm.
Yani NAT zaten bence yani herkesin eee kesin kesin öğrenmesi gereken bir şey. Eee Türkçe içerik hiç yok galiba değil mi NAT hakkında? Eee vallahi hiç bilmiyorum ki üzücü. Eee ama yani çok da aslında Türkçe bir içeriğe de gerek yok yani. Hani İngilizcesi iyi olmayanlar için söylüyorum. O kadar zaten görünüyor ya. Onu ona bağla, bunu buna bağla gibi falan gidiyor. Aynen. Aynen. Bir iki tane videoda eşlik ettirirsiniz kendinizi. Sonrasında zaten akıyor yani öğrendikten sonra. Eee mesela MACOM'dan hani NAT'e geçme olayını çok şey yaptılar.
Çok geciktiren arkadaşlarımız oldu. Biz artık kızıyoruz yani hani abi niye kullanmıyorsun diye. En güzel yanı da bedava olması NAT'nin. Hani eee open source olması kendinize kurabiliyor olmanız, hiçbir sınırın olmaması neredeyse e free şey paid sürümüyle birlikte e sınırlamanın olması çok güzel. O yüzden mutlaka burada üretmenizi tavsiye ederiz biz. E biz de bir içerik üretirsek muhtemelen NAT üzerinden üretiriz. Belki ilerleyen ders şeylerde haftalarda bir tane böyle bir saatte bir proje yapıyoruz falan tarzı bir konseptte yapılabilir. Eee eğer videoyu like'layıp abone olup hiç öyle taleplerimiz yok arkadaşlar. Sadece şaka yapıyorum. Agent kavramında birazcık sadece şey var. Yine üzerine tartışılan şeylerden birinde agent nedir, ne değildir? İşte eğer bir decision making yapmıyorsa yine agent mı denmeli, denmemeli mi falan?
Eee yani orada da birazcık çünkü bazen agent dediğimizde mesela chatbota da agent dendiği oluyor. Hani bence değil mesela agent aslında ya bir decision making olmadıktan sonra bir şeyler arasında seçmiyorsa sadece bir answering gibi kullanıyorsan o zaman eee sanki şey değil gibi agent değil gibi eee düşünüyorum ben. Genel tanımda biraz daha ona yakın. Eee o yüzden orada tam olarak ne istediğimizi de bilmiyor. Belki de hani eee Mehmet sen agent derken belki de bambaşka chatbot'tan falan da bahsetmiş olabilirsin. O zaman bu tool'lar falan eee mesela çok gerekli olmuyor.
Bambaşka şeyler oluyor ama eee çok güzel YouTube'da EAT'in biraz önce açtığı gibi tutorial'lar var. Orada kocaman büyük büyük e agent agentic workflow'lar kurmuşlar. İşte takviminde planlıyor, mail dağıtıyor, işte Telegram'dan aslında en basit örneği yani böyle gününüzü e planlayan tarzda agentlar. O tarz bir eee örnek projeyle başlarsanız eğer bence çok gerisi hızlı bir şekilde gelir. Vallahi güzel dedin. Yani herkesin de bu arada kendi ilgi alanıyla alakalı bir şeyi bulması mümkün. NAT tutorial'ı bulması mümkün. Son yıllarda özellikle bunlar uçtu yani. Eee şu an Evet. İnanılmaz. Hiç böyle değildi ya abi. 67 ay önce bile bence bu kadar değildi. Değildi. Evet. Aynen. Biz gene kardeşim her zamanki gibi önden yakalıyoruz yani. Tabii bize bir faydası olmadı ama gerçekten tam şu an yatırım yapılacak şirket yani.
Bence çok daha da geleceği var. Yapı yani çok aşırı basitleştiriyor çünkü bu yazılım üretme kısmını baştan sona sadece agent da değil başka yapanlar var. Bak Cursor falan gibi eee diyor ya bu kadar kolay hale gelecekse bir taraftan da software eee ortaya çıkarmak eee bu en büyük tehdit de eee NATN falan yani burada bir taraftan da aynen öyle ama yani gene de bence bu olay hani bir akış işçiliğini yaptırmak eya daha kontrol edilebilir ya hani bu bu aslında bunlar da Cursor'a bir yandan tehdit yani iki farklı böyle paradigma gibi öyle şey benzer bir çıktı şey amaç aslında yani kolaylaştırmak ya da eee ortadan kaldırmak oradaki o eee hasılı eee aynen öyle ben şeyi deneyeceğim ya ilerleyen şimdi birkaç tane eee epey advanced bir NATN workflow'larım var ama bir taraftan da eee aslında hardcode'a geçmek istiyorum yani çünkü platformu bir yerden çıkaracağım komple başka bir yere taşıyacağım falan.
NATN Jason'larıyla Cursor'a gittin mi hiç? Öyle bir şey denedin mi? Gittim. Gittim. Gitmez olur muyum? Nasıl? Bir şey güzel bir şey çıkartıyor mu? Eee, hiç, hiç fena değil ya. Bak mesela en basitinden King Pad'deki bizim prompt enhance ya gerçi bu çok eee şey oldu da eee mesela waitlist çekirim. Tamam mı? Benim eee basitçe yaptığım bir şey. Redis'e gidip bir datayı eee kontrol eden bir bir şeyler bir şeyler. Eee bir ufak deneme yapalım mesela. Direkt Tingpad'ye atalım. AI gibi düşünelim bunu. Şimdi NAT'in en güzel yanlarından biri de Jason'ı direkt böyle size şey olarak veriyor.
Yani bir şey kanvasta ne varsa tümünü seçip kopyaladığınızda böyle bir Jason çıktısı verebiliyor. Eee bir öncelikle ben şey yaparım. Explain the flow of the script shown above desek. Şey below desek. Ben çok kullandım. E now write the equivalent of it by using Python işte fast API desem mesela hatta artık şu Cemin'den ötürü hiç beklemiyorum. Stop deyip geçiyorum. Aynen. Bak mesela direkt önde yaptığım email validation checkim. Check waitlist API'ım. Gayet güzel argümanları, ıvır zıvırları hepsi geldi. Yani burada bir de ben genellikle bu tarz kodları bir de eee bizim remix'te bir tekrar işletiyorum. Birinin kaçırdığı use case'i diğeri yakalayabiliyor falan. O açıdan da çok güzel olabiliyor. Eee yaptı aslında yani NAT'den prototip yapıp anlatacağım flow'u NAT'den anlatıp sonra E'ye de yaptırabilirsin.
Hani çok deep dive kurulumunu yapmadan e onun için bir illüstrasyon toolu gibi bile kullanabilirsin. Çok çok güzel bir şey. Eee AI agent framework'le alakalı eee yine Serkan'dan soru gelmiş. Orada e açıkçası CRI diye düşündüm ben ama eee geçen de bir post okudum. Böyle birkaç tane bu agentic framework'ü karşılaştıran onu bir türlü bulamıyorum. Eee eğer hani sizin yazmak istediğiniz e şu framework'ü denedim e bu güzel falan dediğiniz varsa eee onlara da ben bakmak çok isterim yani. Çünkü benim en çok maruz kaldığım CRI olduğu için direkt onunla denemeye başlayacağım yani framework tarafında.
Vallahi yani eee ben biraz şeye baktım. E Open AI'ın Swarm'ına baktım. Kodunu falan inceledim bayağı bir AI'la. Heh. Swarm'dı bu arada bir o şey asıl aklıma gelmeyen. Bu da son zamanlarda çıkmıştı çünkü. Aynen öyle. Son zaman dediğim de 4 ay olmuş ya. Zaman da ne hızlı geçiyor ya. Eee burada da yani işte birkaç güzel örnek var. İşte uçak bileti satın alması sürecinde mesela bir tane design handoff olayı var. Ya şimdi asıl Ozan'ın az önce dediği olayı da destekliyor gerçekten. Agent dediğimiz olay yani birden fazla karakter mesela buradaki example'larda işte bir tane eee karşılayıcı var, bir tane işte refund edici var, bir tane işte rezervasyon yapıcı var.
Farklı alanlarda uzmanlaşmış agent'lar birbirlerini çağırıyorlar. Yani to call gibi kullanıyor. Kullanıcı diyor işte bağlanıyor telefonla bir şeyler söylüyor. Ona göre bu agent devreye giriyor falan. Onun üzerine böyle bir demosu var. Yani agent birazcık daha bu düzeyde kompleks kendi kendine karar verebilen eee modellerde çok sık kullanılıyor. Crew'ya da biraz bakındım ama çok aktif kullanmadım. Ama şey bunun sahibi Twitter'da çok şey yapıyor, hype'lıyor. Yani işte Apple'da bizi kullanıyor. CRI'yı çünkü iş ilanlarında kullanıyorlarmış da hani bilen gelsin falan diye. E bu da onlar için gerçek şey yapan en eee pushlayan şeylerden birisi.
Eee Otojen'e de bir ara bakmıştık Serkan ama öyle büyük proje çıkarmadım yani. Ben de hep şeyde baktım. Eee bunların ilk çıkan şeyi neydi ya? Super GPT mi ne böyle bir şeyle çıktı ya bu ilk başta Baby AGI falan filan böyle bir şeyler çıkmıştı ya o ilk agent denemeleri Twitter'daki Y Combinator'cı bir adam yapmıştı. He o tarz mevzular da döneminde denemiştik. Eee ya iyi bir use case lazım denemek için aslında. E ben de çok uzun süredir böyle bir şey yapmıyorum. Benim şu an yaptığım agenting body'deki işte web search agent'ı. O da aslında bir agent yani.
Çünkü çok fazla use case'i var. Kullanıcının sorduğu soruyu parçalara ayırması gerekiyor. Bu parçalara göre yeni aramalar yapması, buradan gelen bilgileri toplaması ve günün sonunda bu bütün bilgileri harmanlayıp tek bir yanıt vermesi ve bütün modellerde de bunun çalışabilmesi gerekiyor. Mesela bu tarz durumlar birazcık eee daha zorlayıcı eee olabiliyor e agentlar açısından. Eee Mehmet biz teşekkür ederiz. Sen de NAT'de güzel şeyler yapıp yayında bir sonraki yayınlarda bize yazarsan biz şunu yaptık, bunu yaptık çok mutlu oluruz biz. Çünkü NAT Türkiye temsilcileri olarak çok güzel NATN başlattık. Çok da mutlu oluyoruz yani gördüğümüz zaman. Çünkü gerçekten mükemmel bir ürün. Eee var mı kaçırdığımız bir soru Ozan? Evet. Bir tane soru. Eee İlyas'ın sorusunu kaçırmışız. O eee sana sormuş aslında.
Eee gördün mü sen soruyu? Gördüm gördüm. Yiğit selam. Eğer konusunda çok önyargılarım vardı. Makine öğrenmesine şey olmadığını saydım. Ancak son 6 aydır fikrim değişti. Eee Evet. Hı hı. Yukarıda sorunun devamı. Aynen gördüm. Eee abi yani machine learning'den kesinlikle çok öte bir şey. Eee klasik bir tahmin falan yaptığımız bir şey değil sonuçta önyargıda. O yüzden hani ben çok şey AI maksimalist şeylerinden birisi olarak eee zaten öncesinde seninle konuşsaydık kesin seni ikna ederdim. Eee ama hala çok erken aşama diyebiliriz yani. Eee piyasa açısından. Eee şimdi bu az önce bahsettiğimiz CRI bu dört uzman olayı için gayet yeterli. Ya da NAT'de eee kendin eee bu tarz eee workflow'lar yaratırsın. Her toolu da bir tane agent'a bağlarsın. Yani mesela başka bir NATN workflow'unu çağırabiliyorsun burada.
Mesela onu da bir tool olarak bağlayabiliyorsun ya. Mesela işte bu ne olsun? Refund yapan agent olsun. İşte bu mesela eee reservation yapan eee şey olsun. Eee agent olsun. Mesela bunları da ayrı ayrı böyle oluşturup işte kendi toolları olan bir şey yapıp bunu ana eee agent onları da alt agentları gibi falan konumlarsan dediğin olayı yazmadan koymak gerekiyor. Orchestrator tarzı bir şey eee koyup yani şey düşünmemek lazım. Eğer birden böyle çok fazla karar alıcı alınacak bir durum varsa mesela tek agent'la bitmek zorunda değil hiçbir workflow. Sizin bir orchestrator'ınız olur. İlk karar vericiniz hangi subagent'a gideceğini düşünür.
Sonra her subagent'ın da eee mesela atıyorum eee SEO tarafı için sizin content üreten bir agent'ınız olabilir. Eee competitor research yapan bir agent'ınız olabilir. Ama en başta da hangi agent'ı seçmesi gereken bir agent'ınız olmalı aslında. Ya zaten burada asıl yapılması gereken şey ne? Bizim eskiden işte girip işte oraya girip buradan data çekip yaptığımız şeyi doğal dille bir şekilde söylediğimizde önce ilk şartı benim söylediğim şeyi tam olarak anlayıp doğru yere eee workflow'u kanalize eden o orchestrator'ın olması. Ondan sonra da her bir karar verici için e bir şey aslında eee agent şeydeki yapı için NAT'eki yapı için bayağı uygun. Aynen. Ve çok kolay abi yani. Evet. Farklı agent'ları birbirine bağlayabilmek falan. İlk başta biraz zorluk çekersiniz ama bir gün içinde falan böyle bir de dopamin salınımı yavaş olan bir ürün yani.
Kullanıyorsun böyle bir şey yapıyorsun. Aa ulan çok güzel. Ben bununla bunu yaparım. Sonra bir şey daha yapıyorsun. Sürekli bir win kazanıyorsun üst üste. Oyun gibi çok eğlenceli. Bıkmazsanız eee ve böyle bir ay geçirirseniz yani sizi iki kat daha iyi yapar yani. Çünkü AI'la AI'ın şu an faydalarından tam olarak fayd AI'dan tam olarak faydalanabilmek için kesinlikle API kullanmak gerekiyor. Yani bilmiyorum bu çok bold bir söylem olur mu Ozan ama eee yok bence olmaz yani. Tabii ki günlük işlerimizde eee web arayüzü çok çok eee yeterli.
Gayet iyi. Birçok işimizi hallediyoruz ama işte bir proses çözmek istediğimizde böyle zincirli bir şey olduğunda eee olmuyor. Canvas'tır, projects'tir falan bir yere kadar onlarda custom GPT falan eee çok fazla eee atıyorum büyük datayı işleyemiyorsunuz mesela custom GPT'de. Onun için böyle bir sistem kurmak zorundasınız. Tabii aynen öyle. Ya da işte yüzlerce sayfayı ziyaret edip buradan bilgiler çıkarıp falan bir şeyler ya hayal gücünüzü de geliştiriyor. Birilerine bağımlı olmadan bir şeyler yapabiliyor olmak. NAT'nin bu curserlardan falan en büyük avantajı ve farkı aslında rahatlıkla size şey imkanı verebilmesi. Yani programın neresinde ne hata oldu? Ben bu programı paylaştım. 100 kere çalıştı. 3 tane hata çıktı. Bu hatalar neden oluştu? Bunları çok rahat kontrol etmenizi sağlıyor.
Yani biraz o programlamanın ana mantığını algılamak açısından da çok çok iyi bir başlangıç eee diyebilirim. Eee son tur bir sorularımıza bakalım istersen. Sonra da artık bir saatimizi doldurduk. Çok da istersen uzatmayalım abi. Aynen. Saat de Türkiye'de 10 oldu zaten. Üf, bu 3 saat ne zaman 2 saate iniyor ya? 3 saat çok fazla bir saat farkı. Ben San Francisco'da o 11 saati yaşadıktan sonra Lizbon gene şey oldu yani. Canım vatanım oldu. Eee, evet. O zaman eee, İlyas bu şekilde işte onları bağlayacak daha eee, agent bazı böyle görev görev değil de eee, karar vericilerin hepsinin gidip kendi görevlerini tek başlarına gerçekleştirip ondan sonra eee, bütün veriyi harmanlayabileceği belki çıktı yani bu işin çıktısında ayrı bir AI olabilir.
Agent değil de son eee, finalde öyle bir kontrol olur ya da işte öyle bir sistem tasarlarsın ki ki o da birkaç kademeli olabilir. Bu arada tek kademeli hiçbir zaman özellikle API'lerle çalışırken çünkü chat yaparken farkındaysanız bir şey yazıyorsunuz sonra tekrar yazıyorsunuz sonra tekrar yazıyorsunuz. API'larla çalışırken de hiçbir zaman tek bir sorguda bir şey halletmiyoruz aslında. Zaten hall olmaması gerekiyor. Çok advance bir şey yapıyorsanız bir kere en basitinden insansanız siz web arayüzünde yazdığınızı kontrol ediyorsunuz. Doğru mu yanlış mı biliyorsunuz. API'da bunu görebilmek için ikinci bir belki de eee, AI modu nodu eklemeniz gerekiyor. Buna bir bak doğru mu değil mi işte self consistency ve benzeri yapılar kurmanız gerekiyor. Eee, olabildiğince aslında yapacağınız şu an manuel yaptığınız ya da bir kısmını manuel yaptığınız task'ı küçük parçalara bölüp bölüp bölüp bölüp ben bunun neresini işte rule based bir sistemle yapabilirim.
O zaman standart AI ile çözebileceğiniz bir şey. Neresi bunun rule based değil? Yani çok fazla olasılık var. Benim hesap edemeyeceğim kadar olasılık var. O zaman onu agent'a eee dedike etmek gibi bir eee mantıkla eee tasarlayabilirsiniz sistemi. Aynen. Ya İlyas'ın dediği şeyde sen anlatırken benim kafamda şöyle bir şey canlandı. Bir tane ana planlayıcı bir agent var. Bunun kullandığı toollardan biri serp'te keyword'leri decide şey karar veriyor ve bu agent hangi keyword'ler için content brief hazırlanacağı ile ilgili. Sonra bu serp API'ya giden bir tane toolu var bunun. Bu bu toolu gidiyor kullanıyor. İçinden işte belirli serp API sonuçları alıyor. Bir tane daha toolu var. O tool da URL'i direkt markdown'a çeviriyor. Bir tane daha toolu var. O da verilen hatta bu URL'i markdown'a çevirme işini bir tane agent'a verebiliriz.
O gidip URL'i ziyaret edip sorulan soru bağlamında onun içeriğini özetleyip dönebilir. Daha iyi olur bu sayede. Hani bir sürü sayfayı gezecek ya content brief yaratmak için gerekli olan özünü çıkarabilir yani. Eee sonra bir tane de gidip search volume datasını alabileceğiniz Hrefsem gibi bir API'ye bağlanıp eee buradan da işte data al, ilişkili keyword'leri tara al tadında bir eee tool daha bağlanır. Mesela bunu direkt NAT'de deneyebilirsin yani ve çok faydalı eee güzel sonuçlar da alabilirsin. NAT'in oradaki arayüzünün dandik olmasına bakmayın. Hani webhook triggerıyla açıp bunu API gibi çalıştırıp bolt new'dan eee onun üstüne eee güzel bir şeyler yazabilirsiniz.
Ya da yanılmıyorsam yakınlarda Upstash bir tane eee şey çıkardı. Eee Upstash bu arada çok çok iyi şirket. Bayağı fanıyım yani. Eee kurucularında da Türk olması ayrı bir gurur vesilesi. Eee işte chat aynen AI chat components for Next JS diye bir şey çıkardılar. Eee şu an ekranım paylaşılmıyor da merak edenler bakabilir. Eee orada da direkt hani bu tarz bir şeyi de ona bağlayıp eee kendi sitenizde asistan bile yapabilirsiniz. Yani tek önemli olan şey hani bunlara böyle bir önyargıyla yaklaşmayın ve eee yani yapamam ben falan diye girdiğinizde zaten banko yapamıyorsunuz.
Bilgili kurcalamakta fayda var. Çoğu arkadaşıma çünkü ben bu gazı veriyorum. 100 kişiden biri falan yapıyor. E çoğu da jargondan korkuyor. Yani bu kullandığımız teknik terimler falan gerçekten hiç zor şeyler değil. Biz gidip Andrew Carp şey gibi NG gibi ya da Karpati gibi elelem yaratmıyoruz. Yani birilerinin yaptığı ürünleri kullanarak daha akıllı çözümler yaratmaya çalışıyoruz. Çok da bununla ilgili yetenek eksiği var. Türkiye'de ekstra eksik var. Eee o yüzden ellerinizi kirletirseniz süper olur deyip toparlamış olalım. Data stacks de çok güzel bu arada ürün olarak.
Eee Langflow eee onun üstünden bakabilirsiniz. Data stacks'e de eee Astra mıydı onların şeyinin adı? Aynen. Eee oradan da bakılabilir. Eee bu kadardı bugünkü konuşmamız. Önümüzdeki hafta yepyeni haberleriyle eee biz de magazin bugün hiç magazin konuşmadık ya. Elon Musk satın almaya çalıştığı paralar falanlar filanlar. Neyse haftaya konuşuruz onu. Scam olman scam olman falan filan. Güzel konuşuruz. Haftaya bir şeyimiz olsun. E sözümüz olsun. Rica ederiz. Eee siz katıldığınız için eee biz sizlere teşekkür ediyoruz. Kendinize çok iyi bakın. Öyleyse görüşmek üzere. Hoş.
— We’re back together. It’s been over a week. Let’s check our initial rankings.
— No way. I really thought we wouldn't pull it off. I’m genuinely happy.
— You didn't trust me, did you? Definitely—
— No, I don't even trust myself with this stuff.
— You don't trust yourself either, right?
— I always flake out on things like this.
— Yeah, totally. I love the conversational vibe. No cameras, no pressure.
— Honestly, it might be the only style we can actually pull off.
— Exactly. It’s the current trend online anyway. I can’t stand overly formal content. Once we start talking, it just flows. We don’t even script these. We keep the prep minimal. We want to keep that raw, spontaneous energy for you guys. Yeah. We did chat a bit beforehand, but not much. We planned to cover some cool news and updates. I’m pulling from my own bookmarks today. It’s a mix of memes, motivation, competitors, YouTube, and startup stuff. I’ve got a few things saved for our "read this, use that" segments. I want to start there. I’ve been digging into some interesting tools lately. I’d love to share what’s been catching my eye.
At the top of my list is a deep research AI agent for Thinkbuddy. I’ve been checking out existing open-source solutions for it. There are a few different ways to go about it. OpenAI drops a feature. Someone immediately open sources an implementation. It’s like everyone is hungry for ideas. I started testing this out. My first impressions are pretty solid. Hugging Face has a similar product running in parallel. I’m trying to build an AI agent structure with these. This week—
— What exactly are you using right now?
— I always start testing research models with Flash. We also use LightLLM, as you know. It’s worth mentioning. That tool is a total lifesaver.
— It’s amazing. Open Router, LightLLM.
— Exactly. The best part about LightLLM is that it’s open source. You can host it on any server. You just set up a YAML or JSON file. You plug in your model credentials. It automatically converts all models to OpenAI format. You don't have to deal with AI Studio's weird formats. You can skip Google's proprietary SDK. This means you can use everything just like OpenAI. You don't need their specific code system. You just swap the model name. It offers incredible flexibility. The guys behind Open Deep Research likely use OpenAI API. That's the standard. This setup lets you run different Gemini models within the same system.
That’s a huge plus. Speaking of Gemini, are the new models on your radar? Any thoughts on Gemini this week? How was your first experience? I know you've been testing different LLM options lately. What’s your current go-to? What are you using?
— Honestly, I’m still a ChatGPT guy for daily tasks. I’m sticking with that. The 3 Mini High is actually really good. I don't really need the One Pro for my workflow. For quick tasks, I still use GPT-4o. I still use ChatGPT and Claude in the browser. I haven't fully adjusted to Gemini yet. But for API work, I’m leaning toward Claude and Gemini. Everyone is saying Gemini killed RAG this week. That’s because of the two million in-context token limit. There’s so much talk about it. I tried a few PDFs. I didn't get the results I wanted. I can't get a decent long summary. Not in Gemini Advanced. That really annoyed me about Gemini.
— Yeah, people are so quick to kill things off.
— Look, I wanted to mention this today. It’s like a tabloid press now.
— Right? Exactly, exactly.
— OpenAI pulled this, DeepSeek crushed that, OpenAI’s model beat DeepSeek. It’s constant. Someone dies, someone rises. We’re burying one, birthing another. We’re killing people off. Twitter has turned into total paparazzi.
— Seriously. The AI scene is just everyone chasing clout.
— Honestly, Twitter isn't what it used to be. It’s lost its spark.
— I’m actually more optimistic. Especially about the feed post-Elon Musk.
— If you like that content, sure. But it’s frustrating now. Even top creators are forced to write that way. The platform offers zero flexibility. Let’s not even get into the politics. I was pro-Elon at first. But look at it now. It’s fine for following AI, but everything else is pretty bad.
— Most social platforms are terrible for small creators. TikTok is the only exception. They use their recommendation engines and AI much more effectively.
— Speaking of TikTok, I have to jump in. We’re expecting a massive move from them. I was discussing this with friends. They’re building something that could end the influencer era. They keep pumping out video generation models. OmniHuman dropped two weeks ago. Now there's this new thing called Goku. None of them are open source, by the way. They just drop papers. The tech in Goku is insane. It’s heading toward a world where you can build your own AI agent influencer. We’re moving to a space where you don't need real human influencers anymore. We say TikTok gets what it deserves. But honestly, this could be a massive blow to them.
— Looking at local creators on TikTok, many won't like AI. Especially those making fun, short-form content. I love those creators doing funny street interviews with local accents. They’ll be fine. They’re safe for now. But let’s be real. I don’t think AI will kill influencer culture entirely. Sure, two LLMs could replicate our conversation right now using current speech tech. But there’s a difference between two humans talking and two AIs. People will still prefer real human creators for a long time. I saw a post about this on X recently.
People were making huge claims. Like Instagram dying in three years or AI making reality indistinguishable. Look, I don't care about distinguishing reality. I’m just here for Ozan. If Ozan sends a photo, it’s Ozan. Instagram should just end there. Twitter is getting weird. Let’s get back on track. We tend to drift. I saw something about LangChain using LLM for brainstorming. They prepped some templates with Streamlit. I want to discuss a different approach. Usually, prompt engineering means role-playing. People always say, "You are an editor, do this." That "act like" prompting is everywhere.
This episode offers a fresh perspective. It reminded me of something else. I want to show you that too. When you ask a question, you can use the Six Thinking Hats method. It’s a way to tackle problems. You look at data, risks, benefits, and creativity. It’s an old framework. They built a project called "Brainstormers" using this or the 5W1H method. It’s not a huge project, but I liked the flow. You should check it out. I’m trying to get it running now. One thing really caught my eye here. It’s called Anthous.
I discussed this with a friend before. It gives people frameworks to systematize their thinking. It tells you how to approach a problem. Or you could use the Eisenhower Matrix. It gives you frameworks for how to prioritize things. These problem-solving approaches are perfect for prompting. You can experiment with this. Take the Six Thinking Hats method. You create six experts to analyze one topic. Each expert has a totally different perspective. This helps you push the boundaries of prompting. You can upload these documents to an AI. Just tell it to create a system prompt that forces the AI to think like the document.
Exactly. I can generate a custom system prompt right here. How do you rate my Gemini fanboy level? I’m just testing the models. It’s pretty good. We took all of this. Use it to build a system prompt. If you have a complex task, create a custom tool. Let’s call it Six Thinking Hats. Ask it how to solve world hunger and water access by 2030. I told it to use those six approaches. It’s a solid decision-making framework. You’re basically forcing the AI to view the problem from multiple perspectives.
Look, it gave us different approaches. DeepSeek dropping Chinese characters always cracks me up. It’s so weird. It usually happens during the thinking process. But we see it in normal output too. It’s like a subliminal 25th-frame effect. It just injects Chinese characters. That can really change the output. That was a key point about prompting. Ozan, have you had any surprising experiences with prompting lately?
— Actually, remember when we started testing prompts at Latitude? Testing is the most efficient way to go. Hardly anyone does it right now. Very few systems actually use it. We don't use it in our daily workflows. But there’s always a better prompt out there. We can't check infinite samples. Prompts and system prompts are getting so long. Evaluating 10 or 15 examples is exhausting. Use tools like Latitude or Prompt Wizard. I have those bookmarked too. They help with iterative improvements. You can feed them frameworks like system thinking or problem-solving. That helps the LLM refine the prompt itself.
The main takeaway is to stay open to optimization. Always keep gathering feedback.
— Yeah. We started doing this way too late. We really regret not doing it sooner. It’s a huge hassle without the right product. That’s why I want to talk about Latitude today. Great setup. I’ll talk about how I use Latitude in my own workflow. I want to show you something here. Let’s call this syntax Prompt LLM. It’s a specific format. You define the model at the top. Then you write a system prompt. You can add examples too. Like user and assistant turns. This is the prompt for my voice dictation service.
It takes my Whisper transcriptions and cleans them up. It makes them sound like me. If I sent a raw message, people would ask if an AI wrote it. I don't usually write like that. I use spaces and lowercase letters. The prompt fixes that. I also use examples to teach it. Like when I say "Cloudy," it knows to output "Claude." Or "Light LLM" for "LiteLLM." Do you still use few-shot prompting, Ozan? You work with a lot of examples, right? Unless you’re getting JSON output, I’m a big fan of examples. I’m using over 30 shots here. It’s been super helpful.
I basically handle all my daily conversations through this now. It’s been a huge help. I use Latitude because it gives me an API. You just send your text over. It takes that message and drops it right into your prompt flow. It finds your variable automatically. This makes editing everything super easy. Let me show you a chunk of my earlier talk. Look, when I typed "Cloud," it knew to change it to Claude. It actually understood the context. Pretty impressive. It cleaned it up perfectly. The best part is keeping things organized and testable. If I paste some rough text and hit run prompt, can it actually fix it?
It didn't fix it. That's a writing error, not a Whisper glitch. It also runs an automatic evaluation for every task. That’s a great feature. Was the AI output actually good? It scores the results. Every request and response gets logged and evaluated. It says. "It kept Yiğit’s informal tone and style." It gives it a 5 out of 5. So what does this give us? We can constantly tweak our prompts. When we release a new version, we track the score changes. We can see how our median time shifts with each update.
You can analyze all of this. It goes beyond basic cost analysis. I’ve really been hyping up Latitude. I don’t even know them personally. There are other great features too. You could also use Langtail. It’s a similar vibe. We used to love that one the most. Honestly, they’ve fallen behind a bit. They’re still shipping updates though. They keep adding and removing things. It’s a bit hit or miss. Yiğit, you have experience there too. Exactly. Choosing a competitor over a tool you have a testimonial for shows real integrity. That’s ethical AI, man. Give credit where it’s due. I roasted them in two minutes. If they’d just linked my testimonial, maybe I’d be nicer.
They didn't treat us like a big enterprise, so we’re calling them out. Their playground is still top-tier. Honestly, it’s the best one out there. It’s the best playground for prompt engineering. Did we jinx it? Maybe. It feels like they broke something. They changed it up. Is that right? Does it still work? They tweaked it, but it shouldn't be like this. Maybe they changed it back. This might just be the public view. Once you log in, I think you’ll still like it.
Yeah, these are the links I have. Ozan, maybe send me a few. I'll shoot you something. You love text-to-speech stuff. I'm sending it via private chat. It's not a library, but a company called Zifra AI. I hadn't heard of them. They announced something called Zon of. You use 30 seconds of text-to-speech. Then you talk a bit. It starts voice cloning immediately. They say it's fast. I checked their site. It works with very low latency. How's the liveliness? We need to check that. It's nice. They added a Trump voice to the demo. It looks good. The argument that we can clone voices in 10 seconds is easily proven now.
I mean, it's not exactly a good thing. Cloning my voice from a 10-second clip is impressive. It's a wild field. We still don't have an open source equivalent to 11 Labs quality for Turkish. I really wish we did. The real-time performance is great. Emotion control is solid. Audio quality is good. Fine-tuning the speaking rate is nice. We should test it. Sometimes they work well in Turkish by pure luck. I'm thinking about projects we could build. There are tons of ideas. It just takes time. I don't know if anyone in Turkey is doing this yet. I haven't heard of any AI customer service or call center agents being used.
Honestly, I haven't heard of it either. I don't follow the Turkish scene that closely. It's not available in Turkish anyway. I thought maybe some generative models work language-agnostically. OpenAI TTS doesn't support Azerbaijani. But it can actually output it. I wondered if I should try it. It’ll probably sound bad. Still, that’s cool. Maybe we can use it in other products. 11 Labs is really expensive. We need more cost-effective solutions on the market. Exactly. I was going to mention something else about text-to-speech. Let me try to remember.
I want to talk about 11 Labs Reader. It’s a new app. It came out about a month and a half ago. It’s on iPhone. Not sure about Android yet. 11 Labs has the best AI generated voices in the world. I’ve had books I wanted to read for years. But actually reading them feels like a chore. So I take the books and customize the use cases to my own life. Then I turn them into my own audiobooks. It might sound a bit weird to some of you. But it makes the books listenable. It’s tough these days. I mean, who actually sits down and reads a technical book cover to cover? I’m talking non-fiction, not novels.
Honestly, I’m impressed. I take text generated by AI and send it to my phone. I listen to it while I work. When I’m coding in Cursor or Windsurf, I zone out. I just hit enter and keep an eye on the screen. Having a podcast in the background is a game changer. You should definitely try this. It’s a great feature. You drop in text and it turns it into a podcast. It’s just like NotebookLM. You can listen to the audio directly from there. It’s a really cool feature.
I wanted to mention that. Oh, did we see this? Let me send you a few things for reference. Karpathy dropped a new video. It’s a must-watch. I’ve only seen an hour so far, but I’m already blown away. Seriously, Karpathy, you could just translate this or have it summarized. Have it read to you, man. It’s perfect for your project. Let’s take this chance to plug our AI tool. I’ve put a lot of work into this. I don't know if I tried it on a three-hour video yet.
If it fails on the live stream, so be it. Karpathy’s content is top-tier, but it’s heavy. It’s super technical. It’s for people who really want to know the internals of an LLM and how they work. By the way, the Hyperbolic guys are trending hard after that screen share. This guy got 600k views in six days. The audience is A-plus talent. It’s a massive community. I bet they’ve changed a lot of lives. It’s talking about LLMs at a higher level, right? This is so good. It’s rethinking how we view LLMs. It covers the GPT-2 training process too.
It’s important for understanding the basics. Honestly, nobody watching this has a math degree. Nobody is sitting down to read an LLM paper. I doubt anyone is digging into the Deepseek R1 or R2 papers. But it offers great practical insights. Good call, Ozan. I need to check this out myself. It’s not really something you can just translate to Turkish and read. You have to sit down and dig into it. Watching it is better. Since we’re on the topic of papers, I’ll drop one or two. One is more important. It leans into a philosophical discussion.
Awesome. While you drop that, I’ll show you what I’ve been trying to remember. We talked about text-to-speech models earlier. Since quality is subjective, I wondered how they benchmark these things. They usually analyze quality versus price. The top right is for the most expensive, high-quality models. The top left is the price-performance segment. OpenAI is totally dominating that space. For Turkish, there are almost no quality alternatives besides 11 Labs and OpenAI. I wanted to show you how they score this data. It really surprised me. Artificial Analysis has this thing called Speech Arena.
They give you a text. They ask which one sounds better or more human. You pick one. You have to listen to the whole thing to choose. It tells you, "Hey, you liked the Google Cloud version." "You didn't like the Azure one." I think that's a great feature. It helps you build familiarity. They did similar things for video arenas too. It helps you gain awareness of these models. If you want to spot AI generated video models at a glance. Spend 2-3 hours here. You'll develop a real eye for it. Just a quick note. Oh, Ozan sent a paper. This is a good one.
I haven't read it yet, but I used Gemini to summarize it. It discusses an evolutionary approach to AI development. It’s a pretty deep topic. Did that actually work? I didn't send yours, I sent the Karpathy video. That thing is a beast. The model is excellent. I worked so hard on this. It’s a 3-hour video, 37,000 tokens. What are the main points Karpathy covers here? Let's see what pops up. Maybe some YouTube clips. Nice. Let's pick a few models. Perfect for someone who doesn't know how LLM works.
I don't think we need extra input. Yeah. By the way, we added something new. You can see the reasoning in our system now. It works with reasoning models. It's actually pretty cool. I read about this before. People with ADHD often scan the index first. They read the summary before the book. You can do the same with educational videos. Drop a YouTube link here. Get the text. Get the gist. Then ask questions while watching. Like, what does he mean by that? We fed the whole context to the AI already. It’s a super useful way to learn. Or if your friends like Ozan send you papers. You don't want to read them. It’s too much work. Honestly, we don't read them either.
You’re being honest about not reading them. How could I read all those papers? You’re right. Some papers are incredibly tough. There aren't even many math tricks involved. It’s more about the philosophy. It’s about how AI systems should take inspiration from nature. It highlights known unknowns and unknown unknowns. I told it to explain like I'm in high school. Don't be so technical. It used a test analogy. You know a tough teacher will give a hard test. That's a known unknown. But you don't know if you'll meet an alien on the way home.
It called that an unknown unknown. AI and machine learning handle known unknowns well. But they struggle with unknown unknowns. This is a huge issue for humanoid AI. Especially when we interact with robots. It looks at solutions and nature-inspired methods. Philosophy fans will love this part. It’s great. I love how I can question you while you explain. It’s a fantastic way to learn. But it makes people lazy. It kills the drive to actually consume information. That’s not great. You’ve probably seen that study from a while back.
They checked Google Scholar for ChatGPT patterns. They found 500 or 600 papers with direct copy-pastes. Academia is just using AI to summarize AI text now. We’re just chasing automated outputs. Stanford released a research module before deep research even launched. Remember when we talked about that? Universities need to pivot. Don't ban AI. Integrate it as a controlled resource. Track how students use it to prepare. It’s like that. Stanford has a tool for specific research reports. OpenAI has an education arm. Their enterprise side is totally separate. OpenAI Enterprise is one thing. Education is a different category.
They signed a massive deal with California State University. It’s their biggest one yet. Do you know what it is? How does the product differ? It’s not just standard ChatGPT. It’s different. Exactly. It seems like they’re providing fine-tuned models. It’s built for academic use, right? They aren't just giving you the off-the-shelf version. They’re building on top of it. Nice. Someone on YouTube is definitely using this. I’ll stalk them and pull some insights. I haven't opened your second link yet. Should we take a few quick questions? We have some great comments. Sure. Serkan, sorry we missed your additions earlier.
My bad. Let’s start from the top. Thanks to everyone watching. Thanks for the well wishes. Serkan roasted ByteDance. He’s right. It’s just a paper for now. Speaking of ByteDance, they built a competitor to Cursor. Did you see it? It’s called Trae. I haven't seen it. No. Everyone is jumping into this market. Seriously. Who was the biggest competitor to Cursor again? Windsurf. Right. Windsurf. I think there was another one too. Maybe something like Jet? Codium. Yeah, Codium. Okay. It felt faster and more efficient. Which one is the best? It’s subjective. Windsurf is making a strong move lately.
I can answer this well. I open both when starting a project. I run the same prompts in Windsurf and Cursor. I’ve tested this on 23 projects. Onur Özcan loves Windsurf. He’s been posting about it. You might have seen it on Twitter. He built an entire iOS app with it. He’s basically their local rep now. He’s really grown their presence in the Middle East. They had Windsurf ads everywhere in San Francisco. They must have raised a lot of money. They plastered the subways. I use Cursor more because my Cursor rules are dialed in. Honestly, Cursor is still king. People who don't use the AI agent mode often prefer Windsurf.
Many people don't even notice the difference. I have to point that out. The Cursor team has a weakness there. Even Danny Postma just discovered the AI agent mode recently. He said, "Wait, there's an AI agent mode?" He said he was just using the standard version. They replied, "Welcome to the internet, brother." It’s a game changer. If you aren't using it, prepare yourself. It’s like using a completely different product. There’s a Yolo mode. You can let it run commands without asking. I just set the prompt to execute whatever you want. I know it won't break anything.
I just kick off the task. I tell it to deploy to Google Cloud. It handles Cloud Run and builds the Docker files. It handles the entire deployment. It’s reached an insane level. Even with basic software 101 skills, you can build so much. Sure, complex data pipelines are still a pain. But most people aren't using these tools enough. Cursor is still my favorite. You should try Windsurf too. Both are incredibly cheap. They’re basically free for the value they provide. They’re definitely operating at a loss. As someone who uses a ton of LLM credits. I can tell you they’re losing money at 15 bucks.
Take advantage of this competition. Try both, but Cursor is still the king. By the way, there’s a slight lag between your questions and the stream. We see your questions a bit late. So our answers might be delayed. Someone asked how to get started with AI agents. Honestly, for any part of AI, I always recommend starting with NAT. You already started with NAT. Maybe we should get NAT tattoos? That could actually work. It’s heading that way. You can’t learn this just by reading.
That’s not how my brain works. I have to build it. I see it in NAT and just apply it. It’s super easy to learn. Jump into the no-code world. Build a small use case. Before you know it, you’ve learned it. It’s really not hard at all. It has its own interface. You can connect any model you want right there. Pick your models from the list. Drag and drop them. Add some classic memory. Or connect your own tool. That’s one of its best features.
You can do so much in NAT easily. Like, if this happens, send it to Slack. Or grab this from Slack. Just plug in your prompts and run them. It’s a huge advantage. It shows you that an AI agent isn't some massive mystery. You’ll see how easy it is to build once you tinker with it. I highly recommend everyone play around with NAT. NAT is something everyone needs to learn. There’s basically no Turkish content on it. That’s pretty sad. Honestly, you don’t even need Turkish content. If your English isn't great, it’s still fine.
It’s super visual. You just connect this to that. It’s that simple. Follow along with a couple of videos. Once you get the hang of it, it flows. People really dragged their feet moving from MACOM to NAT. We actually get annoyed now. Why aren't you using it? The best part is NAT is free. It’s open source. You can self-host it. There are almost no limits. Even the paid version has very few restrictions. We highly recommend building here. If we create content, we’ll probably use NAT. Maybe in the coming weeks, we can do a one-hour project build session.
Like and subscribe—just kidding, we don't care about that. There’s still debate around the AI agent concept. What actually defines an agent? If it doesn't do any decision-making, is it really an agent? People call simple chatbots agents sometimes. I don't think that counts. If there’s no decision-making involved, it’s not an agent. If it’s just answering questions, it’s not an agent to me. It’s closer to the general definition. It doesn't quite know what we want yet. Mehmet, maybe you meant a basic chatbot when you said AI agent. In that case, these tools aren't really necessary.
It’s a totally different ballgame. But there are great tutorials on YouTube, like the ones EAT showed. They’ve built massive agentic workflows. They plan calendars, send emails, or manage your day via Telegram. Start with a project like that. Everything else will follow quickly. Well said. Everyone can find something relevant to their interests. You can easily find a NAT tutorial. These have really taken off lately. It’s incredible right now. It wasn't like this before. Even six or seven months ago, it wasn't this advanced. We’re ahead of the curve as always. It hasn't helped us much yet, but these are prime companies to invest in.
It has a huge future. It simplifies software development from start to finish. It’s not just AI agents doing this either. Tools like Cursor make it so easy. If software creation becomes this simple, it’s a huge threat to things like NATN. It’s a different paradigm, but the goal is the same. It’s about simplifying or removing the friction. I’m going to try something new. I have some advanced NATN workflows, but I want to move to hardcoding. I plan to migrate the platform elsewhere entirely.
Ever tried taking NATN JSONs into Cursor? Have you tested that? I have. Definitely. How is it? Does it output anything good? It’s actually not bad at all. Take our prompt enhance in King Pad. Or wait, let’s use the waitlist check. It’s a simple script I wrote. It hits Redis to check some data. Let’s run a quick test. Let’s drop it into Cursor. Think of it like an AI agent. One of the best parts of NAT is how it gives you JSON directly.
You can select everything on the canvas and copy it as a JSON output. I usually start by saying. "Explain the flow of the script shown below." I’ve used that a lot. Then I’ll say, "Write the equivalent using Python and FastAPI." Thanks to Gemini. I don't even wait anymore. I just hit stop and move on. Look, it handled my email validation and waitlist API check. It got all the arguments and everything right. I usually run this code through Remix too. One catches the use cases the other misses. It’s a great workflow. You can prototype a flow in NAT and have an LLM build it.
You don't even need a deep dive setup. You can use it just as an illustration tool. It’s really powerful. Serkan asked a question about AI agent frameworks. I was thinking CRI, but I read a post about it recently. I can't find a good comparison of these agentic frameworks. If you’ve tried any and liked them, let me know. I’d love to check them out. Since I’m mostly exposed to CRI, I’ll start testing with that. I looked into OpenAI’s Swarm. I dug into the code with an AI. That’s the one I couldn't remember. It came out recently. Well, four months ago.
Time flies. There are some great examples there. Like a design handoff for booking flights. It supports what Ozan said earlier. It uses multiple specialized agents. One for support, one for refunds, and one for reservations. These specialized agents call each other. It’s like a tool call. A user connects and speaks. The system routes them to the right agent. It’s a solid demo. Agents are best for these complex, autonomous models. I checked out CrewAI, but haven't used it much. The founder is always hyping it on Twitter. They claim Apple uses them. They even list CRI in job postings. That’s a huge push for them.
Serkan and I looked at AutoGen, but didn't build anything big. I mostly looked at the early stuff. Remember those first experiments like BabyAGI? A Y Combinator guy started that whole trend on Twitter. We tried those things back in the day. You need a solid use case. I haven't done that in a while. My current work at Agenting Body is a web search AI agent. It’s a true agent. It has so many use cases. It breaks down user queries. It runs new searches, gathers data, and synthesizes it. It delivers one final answer. It has to work across all models.
These scenarios can be pretty challenging for AI agents. Mehmet, thanks for joining. Keep building cool stuff at NAT. Let us know how it goes in future streams. We’d love to hear about it. As NAT Turkey reps, we launched NATN. We love seeing the community grow. It’s a perfect product. Ozan, did we miss any questions? Yes, we missed one from Ilyas. He asked you directly. Did you see it? Yeah, I saw it. Hey Yigit. I had major biases against AI. I thought it was just machine learning. My mind changed over the last six months. Yeah, I see the rest of the question. It’s definitely way beyond machine learning.
It’s not just classic predictive modeling. As an AI maximalist, I would’ve convinced you earlier. But honestly, we’re still in the very early stages. For the market, CRI is perfect for those four experts. Or use NATN. You can build your own workflows there. Connect every tool to an AI agent. You can even trigger another NATN workflow right there. You can link them as tools. Maybe one agent handles refunds. Another agent handles reservations. Build them separately with their own tools. Position them as sub-agents under a main agent. You don't need to hardcode the logic.
Use an orchestrator. Don't think you need one agent for everything. If there are many decisions, don't limit yourself to one workflow. Use an orchestrator. It decides which sub-agent to call first. Each sub-agent has a role. For SEO, you might have a content agent. Or a competitor research agent. But you need a lead agent to pick the right one. The goal is simple. We used to pull data manually. Now we use natural language. The orchestrator must understand the intent. It routes the workflow to the right place.
Each decision-maker fits the NATN structure perfectly. It’s super easy. Connecting different agents is a breeze. You might struggle at first. But you'll get the hang of it in a day. It’s a very rewarding product. You start using it and think, "Wow. This is great." You realize what you can build. You keep stacking wins. It’s like a game. It’s fun. If you stick with it for a month, you’ll be twice as good. To really leverage AI, you have to use the API. I don't know if that's a bold claim, Ozan. Actually, no, it’s not. Web interfaces are fine for daily tasks.
They work well for most things. But for complex, chained processes, they fall short. Canvas or projects only go so far. You can't process massive data in a custom GPT. You need to build your own system. Exactly. Or scrape hundreds of pages to extract data. It boosts your creativity. You can build things without depending on anyone else. The biggest advantage of NAT over tools like Cursor is the visibility. Where did the code fail? I ran this 100 times and got 3 errors. It lets you debug those issues easily.
It’s a great way to grasp the core logic of programming. Let’s check the final questions. We’ve hit the hour mark. Let’s wrap it up. It’s 10 PM in Turkey anyway. Man, when is this 3-hour gap becoming 2? 3 hours is way too much. After living through that 11-hour gap in San Francisco, Lisbon feels like home. Yeah. So, Ilyas, you connect them like this. Not just tasks, but decision-makers. They handle their own jobs solo. Then they merge all the data. The final output could even be a separate AI.
Not an AI agent, but a final controller. Or you design a multi-stage system. You never use a single stage with APIs. Think about chatting. You write, then you write again, and again. We never solve things in one API query. It shouldn't be done that way. If you're doing something advanced, you check the web interface yourself. You verify if it's right or wrong. To see this in an API, you need a second AI node. You need to check if it's correct. Build structures like self-consistency. Break down your manual tasks into tiny pieces. Ask yourself: where can I use a rule-based system?
That part is solved with standard AI. Where is it not rule-based? Where are there too many variables to calculate? That’s where you dedicate an AI agent. That’s how you design the system. Exactly. Ilyas's point sparked an idea. Picture a main planner AI agent. It uses a tool to decide on SERP keywords. It then creates content briefs for those keywords. It has a tool for the SERP API. It pulls specific results. It has another tool to convert URLs to markdown. We could even assign that to a dedicated agent.
That agent visits the URL. It summarizes the content based on the query. It’s much more efficient. It extracts the core essence needed for the brief. You could also connect an API like Ahrefs or Semrush. It would pull search volume and scan related keywords. You can test this directly in NAT. You’ll get great results. Don't mind the clunky UI. Use a webhook trigger to run it like an API. Build something cool on top of it. Also, Upstash recently released something. Upstash is a fantastic company. I’m a huge fan. It’s great that the founders are Turkish. They launched AI chat components for Next JS.
My screen isn't shared, but check it out. You can connect this logic to build your own site assistant. Don't be biased against these tools. If you say you can't do it, you definitely won't. It pays to tinker. I push my friends to do it. Only one in a hundred actually tries. Most are scared of the jargon. These technical terms aren't that hard. We aren't building LLM models like Andrej Karpathy. We use existing tools to build smarter solutions. There’s a huge talent gap here. It’s even worse in Turkey. Get your hands dirty. That’s my advice. By the way, DataStax is a great product.
Check out Langflow. Is it called Astra for DataStax? Yeah. Look into that too. That’s it for today. We’ll be back next week with fresh news. We didn't even cover the gossip today. Elon Musk’s acquisition drama and all that. We’ll save it for next week. Scams and everything else. It’ll be a good talk. Let’s promise to cover it then. You’re welcome. Thanks for joining us. Take care. See you next time. Bye.
This transcript was generated using AI speech recognition and verified against subtitle style rules.