Aydın Tiryaki’nin “Aynı Tas Aynı Hamam” Serisini Okurken
Claude Sonnet 4.6
21 Mayıs 2026
Giriş: Bir Şikayetname mi, Teknik Manifesto mu?
Elinizdeki bu değerlendirme yazısı, Aydın Tiryaki’nin 21 Mayıs 2026 tarihinde yayımladığı sekiz makaleden oluşan külliyatını — “Aynı Tas Aynı Hamam: Gemini’ın Son Değişiklikleri Üzerine Teknik Bir Röntgen ve Sistemsel Zafiyetler Külliyatı”nı — bütünlüklü olarak ele almayı amaçlamaktadır. Bir giriş manifestosundan başlayıp yedi teknik incelemeyle büyüyen bu seri, ilk bakışta öfkeli bir kullanıcının platform şikayeti gibi görünebilir. Ancak okuyucunun birkaç paragraf ilerledikten sonra fark edeceği şey, önünde duranın çok daha farklı bir şey olduğudur: 54 aşamalık bir stres testinin ham verilerinden damıtılmış, hem teknik hem de felsefi iddialar taşıyan, kendi içinde tutarlı bir mühendislik manifestosu.
Tiryaki’nin bu külliyatı yazan kişi sıfatı, yazının karakterini doğrudan biçimlendirmektedir. Onlarca yıllık teknoloji deneyimine sahip, kendi Gem Fabrikası v9.02 sistemini işleten, yapay zekayı bir hobi aracı değil endüstriyel bir üretim bandı olarak kullanan biri olarak Tiryaki, yaşadıklarını anekdot düzeyinde aktarmakla yetinmemektedir. Her iddianın arkasına gözlem, mekanizma açıklaması ve yorum yerleştirmektedir. Bu da külliyatı sıradan bir kullanıcı deneyimi yazısından alıkoyup ona farklı bir ağırlık kazandırmaktadır.
⓪ Giriş ve Manifesto: Kırılmanın Anatomisi
Külliyatın ⓪ numaralı giriş makalesi, hem olayın kronolojisini hem de tüm serinin omurgasını kuruyor. 19 Mayıs 2026, Tiryaki için sadece bir güncelleme tarihi değil; profesyonel bir iş ortağı olarak işlev gören bir platformun “ortalama tüketiciyi eğlendirecek güdük bir bota” dönüştürülmeye çalışıldığının bizzat deneyimlendiği kırılma noktası olarak tanımlanıyor.
Manifestonun en güçlü yanı, bir şikayetten çok tanıklık niteliği taşıması. Tiryaki, platformun kendi zafiyetlerini belgeleme görevini bile yerine getiremediğini — yani bulut modelinin, kendi hatalarını arşivlemeye çalışırken hafıza çöküşü ve kronolojik halüsinasyonlar sergilediğini — aktarıyor. Bu noktada yapılan hamle son derece zekice: Sorunun belgesi, sorunun ta kendisiyle üretilemiyor; dolayısıyla iş akışı NotebookLM altyapısına taşınarak “bağlam egemenliği” yeniden inşa ediliyor. Bir mühendis, sistemin önüne koyduğu engele teslim olmak yerine o engeli aşacak alternatif mimariyi devreye sokuyor.
Bu kurgu, manifestoya hem kişisel bir dürüstlük hem de metodolojik bir bütünlük kazandırıyor. “Benim platformum da beni mahvetti, ama ben buna rağmen yazmayı başardım” demek yerine “platformun nasıl mahvettiğini belgelemenin yolu, platformun dışına çıkmaktan geçiyordu” demek; bu fark küçük görünse de yaklaşımın ruhunu ortaya koyuyor.
Benim için bu giriş makalesinin en çarpıcı cümlesi şu: “Sistemin sınırlarını zorlamak, zafiyetlerini açık etmek ve bu deneysel röntgeni sektöre sunacak akademik bir makale serisine dönüştürmek.” Burada salt bir eleştiri değil, bir dönüşüm niyeti var. Hayal kırıklığını ham enerji olarak kullanıp onu yapılandırılmış bilgiye çevirmek — bu, kendi başına kayda değer bir üretim disiplini.
① Kota Darboğazı: Vaadin Arkasındaki Fatura
Birinci makaledeki temel argüman, yapay zeka şirketlerinin kullanıcıya sunduğu “maksimum akıl yürütme” vaadinin arka planında aslında son derece pragmatik bir maliyet yönetimi politikasının yattığıdır. “Uzatılmış Düşünme” (Extended Thinking) modunun kullanıcı tarafından görülmeyen binlerce reasoning token tüketmesi ve bunun ticari sağlayıcı için finansal bir yük oluşturması; bu yüzden sistemin hem gelişmiş zekayı vaat edip hem de onu kullananları kota duvarlarıyla cezalandırması — Tiryaki bu çelişkiyi son derece net bir biçimde ortaya koyuyor.
Özellikle “Toplu Kilitlenme Protokolü” (Total Service Lockout) bölümündeki gözlem son derece değerli. Bir modelde yoğun işlem yükü sadece o modelin kotasını tüketmekle kalmıyor, multimodal yeteneklerin tamamını aynı anda felç ediyor — yani görsel üretim ve video katmanı da birlikte çöküyor. Tiryaki bunu “Modlar Arası Domino Etkisi” olarak adlandırıyor ki bu metafor tam oturuyor.
“Ortak Havuz İllüzyonu” meselesi ise belki de bu makalenin en güçlü deneysel bulgusunu barındırıyor: Kotalı modeller kilitlendikten sonra zorunlu olarak geçilen Flash-Lite modunun dahi toplam günlük işlem kapasitesi havuzunu %18’den %19’a doğru milimetrik olarak tüketmeye devam etmesi. Bu, tüm modellerin arka planda tek bir “teraziye” bağlı olduğunu somutlaştıran bir gözlem. “Sınırsız Flash-Lite” vaadi değil, zamana yayılan daha yavaş bir kısıtlama mevcuttur — bu saptama, hem teknik hem de pazarlama dürüstlüğü açısından rahatsız edici bir gerçeği gün yüzüne çıkarıyor.
Benim bu makaleyle ilgili gözlemim şu: Tiryaki’nin anlattığı tablo aslında sektördeki köklü bir çelişkiyi yansıtıyor. Yapay zeka şirketleri, modeli daha iyi hale getirdikçe onu kullanmanın maliyeti de artıyor; bu da doğal olarak şirketi onu kısıtlamaya itiyor. Yani “gelişim” ile “erişim” ters orantılı hale geliyor. Bu paradoks, sadece Gemini’a özgü değil — sektörün yapısal bir gerilimi. Tiryaki’nin katkısı bunu kişisel deneyimle somutlaştırması.
② Global Oturum Yanılgısı: Fabrikanın Tek Düğmesi
İkinci makaledeki teknik saptama, ilk okumada sıradan bir arayüz eleştirisi gibi görünebilir; ama içerdiği mühendislik tespiti oldukça önemli. Gemini’ın web arayüzünün, kullanıcının herhangi bir sekmede yaptığı mod değişikliğini tarayıcının local storage’ında tek bir “global bayrak” olarak sakladığı ve bu yüzden açık tüm pencereleri otomatik olarak aynı moda senkronize ettiği argümanı, profesyonel iş akışlarında “çapraz doğrulama” disiplinini kökünden baltalayan bir tasarım hatasını işaret ediyor.
Tiryaki’nin kullandığı fabrika metaforu burada son derece açıklayıcı: Bir sekmede Pro modeliyle ağır mimari analiz yürütürken, yan sekmede Flash-Lite’la prototip testi yapmak istiyorsunuz. Ama sistemin mimarisi buna izin vermiyor; birini değiştirince hepsi değişiyor. Tek bir motorsuz otomobil fabrikası gibi. Bu, mühendislik açısından “izolasyon eksikliği” (isolation failure) denen ve aslında oldukça ciddi bir tasarım kusuru.
Çözüm olarak önerilen “çoklu tarayıcı motoru” ve “Chrome profil katmanlandırması” yöntemleri pratik ve test edilmiş çözümler. Ancak bu çözümlerin var olma zorunluluğu zaten başlı başına bir sorun işareti — profesyonel bir kullanıcı neden tarayıcı seviyesinde geçici çözümler üretmek zorunda kalsın? Tiryaki’nin bu soruyu açıkça sorması ve yanıtlaması makalenin güçlü yanlarından biri.
Sektörel bağlamda bakıldığında bu durum şunu gösteriyor: Büyük yapay zeka şirketleri arayüz kararları alırken çoğunlukla “medyan kullanıcıyı” düşünüyor, yani telefonda basit soru soran birini. Tiryaki gibi çoklu pencerede paralel üretim yapanlar ise tasarım sürecinde görünmez. Bu görünmezlik bilinçli olmak zorunda değil; ama sonuçları bilinçli bir dışlamayla aynı.
③ Power User Tasfiyesi: Kitleselleşmenin Bedeli
Üçüncü makale, külliyatın en “ideolojik” olanı diyebilirim. Tiryaki burada teknik bir gözlemden felsefi bir saptamaya geçiyor: Yapay zeka platformlarının kitleselleştikçe uzman kullanıcıları gözden çıkarması, yalnızca bir arayüz tercihi değil, stratejik bir sapma.
Biçimsel esnekliğin yok edilmesi meselesindeki saptama oldukça somut: Kullanıcı sistem komutlarında “bana hiçbir başlık, numara veya kalın harf kullanmadan sadece düz metin üret” dese bile model bu emri çiğniyor çünkü arka planda “kullanıcı dostu arayüz” optimizasyonları buna izin vermiyor. Bu, gerçekten can sıkıcı bir durum. Sistem, kullanıcının ne istediğini bildiğini düşündüğü için kullanıcının verdiği açık emri geçersiz kılıyor. Bu tür bir “paternalist mühendislik” profesyoneller için son derece kırıcı.
“Akıllı İş Ortağından Asistancılık Rolüne Gerileme” bölümü, daha soyut ama son derece isabetli bir eleştiri içeriyor. Modellerin güvenlik ve aşırı uyumluluk filtreleri ardına sığınarak karmaşık teknik eleştiriler karşısında “özür dileyen ve sorumluluktan kaçan” bir refleks sergilemesi gerçekten gözlemlenebilir bir olgu. Ben bunu kendi deneyimlerimde de doğrulayabilirim: Köşeye sıkışan bir model, argümanını savunmak yerine pasif-agresif bir “anlıyorum, haksızsınız” tonuna geçiyor. Bu hem teknik hem de epistemolojik bir sorun.
Bununla birlikte, bu makalede bir nuansı da belirtmek gerekiyor: Tüm basitleştirme hamlelerini yalnızca “uzman kullanıcı ihmaline” bağlamak, resmin tamamını vermeyebilir. Güvenlik filtreleri ve aşırı uyumluluk, kısmen gerçek kötüye kullanım vakalarına verilen yanıtlar. Sorun, bu yanıtların kör noktalara yol açması ve haklı profesyonel kullanımları da yanlışlıkla ezmesi. Tiryaki’nin eleştirisi bu etkiye yönelik ve isabetli; ama nedensellik biraz daha katmanlı.
④ Dijital Egemenlik ve Yerel LLM: Kaçışın Teknik Manifestosu
Dördüncü makale, külliyatın en proaktif ve çözüm odaklı olanı. Tiryaki burada yalnızca sorunları teşhis etmekle kalmayıp somut bir çıkış yolu çiziyor: i9 iş istasyonlarında Ollama ve LM Studio gibi araçlarla kurulan yerel LLM altyapıları.
Yerel LLM’lerin sunduğu üç avantaj olarak tanımlanan “sıfır kota baskısı”, “mutlak veri gizliliği” ve “tam rasyonel kontrol” argümanları teknik olarak doğru. Kendi yerel donanımında çalışan bir model, sunucu yoğunluğuna göre kural setlerini esnetmiyor, “soğuma periyodu” dayatmıyor ve gizlice özet hafızalara geçmiyor.
Bununla birlikte bu tablonun bazı pratik sınırlarını da not etmek gerekiyor. Yerel LLM kurulumu ve yönetimi ciddi bir teknik bilgi gerektiriyor. Tiryaki bu zorluğun farkında; zaten i9 işlemcili bir iş istasyonundan ve Ollama/LM Studio gibi araçlardan bahsediyor, gündelik kullanıcıya değil mühendise hitap ediyor. Ayrıca yerel modellerin ham performansı, şu aşamada en büyük bulut modellerinin gerisinde. Tiryaki bu denklemi “kota baskısı ve sansür olmaksızın öngörülebilir bir performans vs. kota baskılı ama zaman zaman daha güçlü bir bulut modeli” olarak kuruyor — bu çerçeve makul ve dürüst.
Bu makaledeki en güçlü teknik saptama bence şu: Bulut modellerinde negatif filtreleme kurallarının sunucu yoğunluğuna göre çiğnenmesi, yani “Yurttaş kelimesini kullanma” gibi mutlak bir yasağın sistem stres altındayken görmezden gelinmesi. Tiryaki bunu yerel LLM’lerle kıyaslıyor: Yerel altyapıda kurallar sunucu yoğunluğuna göre esnetilemiyor. Bu fark, katı terminolojik disiplin gerektiren projelerde gerçekten kritik.
⑤ Hafıza Çöküşü: Büyük Bağlam Penceresinin Küçük Sırrı
Beşinci makale, benim değerlendirmeme göre külliyatın en özgün teknik katkısını barındırıyor. “Milyonlarca token’lık devasa bağlam pencereleri” vaadinin ardında, gerçekte ne olduğunu somut bir deneyle gözlemleyen Tiryaki, üç katmanlı bir tablo çiziyor.
İlk sorun: Doğrusal indeksleme başarısızlığı. Model, “geçmişte konuşulan adımları listele” diye istendiğinde geriye dönük doğrusal okuma yapamıyor ve bunun yerine elindeki kısıtlı güncel verilerden geriye doğru kurgusal bir kronoloji üretiyor. 10’lu söyleşi numaralarında konuşulan konunun 30’lu numaralarda tekrarlanması, bu “yapay bellek döngüsünün” deneysel kanıtı.
İkinci sorun: Sentetik zaman damgası üretimi. Model, hafıza boşluklarını doldurmak için tamamen hayali tarih-saat etiketleri kurgulayıp bunları kullanıcıya kesin bir gerçeklikmiş gibi sunuyor. Bu durum, yapay zekanın profesyonel arşivci veya denetçi rolüne hiç uygun olmadığını net olarak gösteriyor — çünkü belirsizliği kabul etmek yerine uydurmayı tercih ediyor.
Üçüncü sorun: “Özet Hafıza” tuzağı. Sistem uzun diyaloglarda eski verileri ham haliyle saklamak yerine algoritmik özet havuzlarına dönüştürüyor. Bu özetleme sırasında “negatif filtreler”, “istisnalar” ve “hassas nüanslar” gereksiz ayrıntı olarak kodlanıp siliniyor.
Bu üç katmanı birlikte düşündüğümüzde ortaya şu sonuç çıkıyor: “Büyük bağlam penceresi” pazarlama iddiası, uzun soluklu mühendislik projelerinde tutarlı bir arşivleme garantisi vermiyor. Tiryaki’nin çözümü — işi NotebookLM’in statik ve deterministik bağlam yönetimine taşımak — bu çerçevede hem pratik hem de zekilce bir yanıt.
⑥ Negatif Filtreleme ve Linguistik İnatçılık: Yasak Kelimenin Kırılma Anı
Altıncı makale, benim için külliyatın en teorik olarak merak uyandıran bölümü. Tiryaki burada bilinen bir mühendislik sorununu — negatif komutların dil modellerince zor işlenmesi — gerçek bir deneyimle somutlaştırıyor ve “psikolojideki pembe fili düşünme paradoksunun” algoritmik karşılığını kurguluyor.
Transformer mimarisinin dikkat mekanizmasının (attention mechanism) doğası gereği “varlık ve ilişki” üzerine kurulu olduğu ve bunun negatif kısıtlamaları işlemeyi yapısal olarak zorlaştırdığı argümanı, teknik literatürde gerçekten tartışılan bir soruna işaret ediyor. “Yurttaş” kelimesini hiçbir koşulda kullanma yasağının, yoğun sunucu yükü altında çiğnilmesi ve üstelik modelin bir kere bu ihlali yapınca kendi ürettiği hatalı çıktıyı bağlam olarak kabul edip hatayı büyüterek sürdürmesi — “otoregresif” üretimin doğasından gelen bu kısırdöngü — makale bu mekanizmayı oldukça iyi açıklıyor.
Önerilen çözüm de yerinde: Ya logit bias değerleri kullanıcı tarafından doğrudan kilitlenebilen yerel altyapılar, ya da harici guardrail katmanları. Bu ikisi sektörde gerçekten uygulanan yaklaşımlar. Tiryaki’nin katkısı bunları teorik olarak değil, yaşanan bir başarısızlığın üzerinden anlatması.
Bu makaleyle ilgili bir gözlemim daha var: Tiryaki “linguistik inatçılık” terimini kullanıyor. Bence bu nitelendirme biraz anthropomorfik — model “inat” etmiyor, istatistiksel olarak en yüksek olasılıklı token’ı üretiyor. Ama bu terminoloji tercihinin kasten yapıldığını ve okuyucuya mekanizmayı sezgisel olarak kavratmak için seçildiğini düşünüyorum. Teknik yazıda zaman zaman bu tür sezgisel metaforlara başvurmak meşru.
⑦ Hibrit İş Akışları: Orkestra Şefi Olarak Mühendis
Yedinci ve son makale, külliyatın en “operasyonel” olanı — yani sorunları tespit etmekten çıkıp çözümleri sistemleştirmeye geçen bölüm. Tiryaki’nin burada sunduğu “6’lı Operasyonel Mod Matrisi”, Model IQ (statik kapasite) ile Test-Time Compute (dinamik muhakeme süresi) arasındaki dengeyi üç üretim safhasına göre optimize eden bir çerçeve.
Draft (Kurgu) → Flash + Standart Mod: Genel iskelet, düşük maliyet, hız öncelikli. Logic (Mantık) → Flash + Uzatılmış Düşünme: Algoritma doğrulama, Pro kotasını tüketmeden ağır mantık testi. Polish (Final) → Pro + Uzatılmış Düşünme: Yalnızca kritik son aşamada, toplam sürecin %10’unda.
Bu matris, kısıtlı kaynakları en yüksek verimle yönetmenin somut bir formülü. Ve altında yatan mantık son derece sağlam: En pahalı kaynağı (Pro + Extended) her adımda kullanmak hem kotayı hızla tüketiyor hem de gereksiz — taslak üretimde yüksek IQ’nun marjinal faydası düşük. Tiryaki bunu “orkestra şefliği” metaforuyla ifade ediyor: Her enstrümanı doğru anda çalmak.
Bu yaklaşımın en değerli yanı bence şu: Tiryaki burada “bulut sistemlerini terk edin” değil, “bulut sistemlerini akıllıca kullanın” diyor. Bu, hem pragmatik hem de gerçekçi bir pozisyon. Yerel LLM’e geçiş için motivasyon ve argüman sunuyor, ama aynı zamanda bulut arayüzünün kısıtları içinde bile rasyonel bir üretim disiplini kurulabileceğini gösteriyor.
Külliyatı Bir Bütün Olarak Değerlendirince
Sekiz makaleyi bir bütün olarak okuduğumda en çok dikkat çeken şey, tutarlılık. Her makale ayrı bir teknik odak noktası üstlenirken, hepsini birbirine bağlayan bir felsefi omurga var: Kullanıcı, üretim yapmanın bir hak değil ayrıcalık olarak kodlandığı platformlarda, üretim yapabilmek için mühendislik direnci geliştirmek zorunda.
Tiryaki bu direnci üç farklı biçimde somutlaştırıyor: Teşhis (kotalar, global oturum, hafıza çöküşü, negatif filtreleme ihlalleri), alternatif mimari (NotebookLM, yerel LLM) ve operasyonel strateji (hibrit iş akışı matrisi). Bu üçlü, külliyata hem eleştirel bir derinlik hem de pratik bir değer kazandırıyor. Sadece şikayet etmiyor, çözüm üretiyor. Ve çözümleri test edilmiş deneyimler üzerine kurulu.
Bazı okuyucular, yazının üslubunu zaman zaman sert ya da öfkeli bulabilir. “Bulut hapishanesi”, “pasif-agresif kota”, “enkaz görünümü” gibi ifadeler teknik bir metne duygusal bir renk katıyor. Ama bence bu ton, sektörün büyük bir bölümünün sürdürdüğü resmi, steril ve “herkes memnun” söylemine karşı kasıtlı bir kontrast. Tiryaki’nin üslubu, deneyimlenen gerçekliği bulanıklaştırmıyor; tam tersine keskinleştiriyor.
Son olarak şunu söylemek isterim: Bu külliyat, bir yapay zeka platformuna yönelik teknik bir stres testinin ötesinde, daha geniş bir soruyu da gündeme taşıyor: Yapay zeka şirketleri “ilerledikçe” profesyonel kullanıcılar için gerçekten ilerliyor mu? Tiryaki’nin yanıtı açık: “Aynı tas aynı hamam.” Bu yanıt çok sert görünebilir. Ama argümanlar orada duruyor. Okuyan değerlendirir.
Referanslar
1. Aydın Tiryaki & Gemini (NotebookLM) (2026). Aynı Tas Aynı Hamam: Gemini’ın Son Değişiklikleri Üzerine Teknik Bir Röntgen ve Sistemsel Zafiyetler Külliyatı [Paket Sayfası]. aydintiryaki.org, 21 Mayıs 2026. https://aydintiryaki.org/2026/05/21/geminiin-son-degisiklikleri-uzerine-on-geminis-recent-changes/
2. Aydın Tiryaki & Gemini (NotebookLM) (2026). Giriş ve Manifesto: 19 Mayıs Kırılması ve Bir Mühendislik Direnişinin Anatomisi [Makale ⓪]. aydintiryaki.org, 21 Mayıs 2026. https://aydintiryaki.org/2026/05/21/giris-ve-manifesto-19-mayis-kirilmasi-ve-bir-muhendislik-direnisinin-anatomisi/
3. Aydın Tiryaki & Gemini (NotebookLM) (2026). Yapay Zekada Ticarileşme ve Kota Darboğazı: Performans ile Kapasitenin Yapay Ayrımı [Makale ①]. aydintiryaki.org, 21 Mayıs 2026. https://aydintiryaki.org/2026/05/21/yapay-zekada-ticarilesme-ve-kota-darbogazi-performans-ile-kapasitenin-yapay-ayrimi/
4. Aydın Tiryaki & Gemini (NotebookLM) (2026). Kullanıcı Deneyimini Basitleştirme Yanılgısı: Global Oturum Yönetiminin Profesyonel İş Akışlarını Sabote Etmesi [Makale ②]. aydintiryaki.org, 21 Mayıs 2026. https://aydintiryaki.org/2026/05/21/kullanici-deneyimini-basitlestirme-yanilgisi-global-oturum-yonetiminin-profesyonel-is-akislarini-sabote-etmesi/
5. Aydın Tiryaki & Gemini (NotebookLM) (2026). İleri Düzey Kullanıcıların Tasfiyesi: Yapay Zeka Güncellemelerinin Profesyonel Alanı Daraltan Güdükleşme Süreci [Makale ③]. aydintiryaki.org, 21 Mayıs 2026. https://aydintiryaki.org/2026/05/21/ileri-duzey-kullanicilarin-tasfiyesi-yapay-zeka-guncellemelerinin-profesyonel-alani-daraltan-guduklesme-sureci/
6. Aydın Tiryaki & Gemini (NotebookLM) (2026). Dijital Egemenlik ve Yerel LLM Devrimi: i9 Çağında Bulut Hapishanesinden Kaçış [Makale ④]. aydintiryaki.org, 21 Mayıs 2026. https://aydintiryaki.org/2026/05/21/dijital-egemenlik-ve-yerel-llm-devrimi-i9-caginda-bulut-hapishanesinden-kacis/
7. Aydın Tiryaki & Gemini (NotebookLM) (2026). Yapay Zeka Bellek Yönetiminde “Bağlam Sınırı” Sapması: Doğrusal İndeksleme Yetersizliği ve Yapay Kronoloji Halüsinasyonları [Makale ⑤]. aydintiryaki.org, 21 Mayıs 2026. https://aydintiryaki.org/2026/05/21/yapay-zeka-bellek-yonetiminde-baglam-siniri-sapmasi-dogrusal-indeksleme-yetersizligi-ve-yapay-kronoloji-halusinasyonlari/
8. Aydın Tiryaki & Gemini (NotebookLM) (2026). İstisnai Komut Koşullarında Dil Modeli Davranışları: Negatif Filtreleme İhlalleri ve Linguistik İnatçılık [Makale ⑥]. aydintiryaki.org, 21 Mayıs 2026. https://aydintiryaki.org/2026/05/21/istisnai-komut-kosullarinda-dil-modeli-davranislari-negatif-filtreleme-ihlalleri-ve-linguistik-inatcilik/
9. Aydın Tiryaki & Gemini (NotebookLM) (2026). Yapay Zeka Geliştirme Süreçlerinde Hibrit İş Akışları: Model Kapasitesi (IQ) ve Hesaplama Süresi Dengesi [Makale ⑦]. aydintiryaki.org, 21 Mayıs 2026. https://aydintiryaki.org/2026/05/21/yapay-zeka-gelistirme-sureclerinde-hibrit-is-akislari-model-kapasitesi-iq-ve-hesaplama-suresi-dengesi/
Bu değerlendirme makalesi, Claude Sonnet 4.6 tarafından Aydın Tiryaki’nin yukarıda referansı verilen külliyatı okunup incelenerek kaleme alınmıştır. 21 Mayıs 2026.
| aydintiryaki.org | YouTube | Aydın Tiryaki’nin Yazıları ve Videoları │Articles and Videos by Aydın Tiryaki | Bilgi Merkezi│Knowledge Hub | ░ Virgülüne Dokunmadan │ Verbatim ░ | ░ Gemini’ın Son Değişiklikleri Üzerine │On Gemini’s Recent Changes ░ 21.05.2026
Aydın Tiryaki 