Alican Kiraz
@AlicanKiraz0 • 33,584 subscribers
LLM Craftsman & Agentic AI Systems Architect & Cybersecurity Sr. Staff | Exploring Robotics & Biohacking
Shorts
Videos
Dostlar karşınızda Kahya-TTS: State-of-Art Turkish Open Source TTS modelim ❤️ İsmini Rahmetli Ses Sanatçımız Ayhan Kahya'ya ithafen "Kahya" koydum, YouTube videolarımdan ve çeşitli ses kayıtlarımdan +50 Saatlik bir dataset oluşturarak oldukça gelişmiş bir finetune'nin altyapısı ile tasarladım. Ses rengi ve tonunu hizalamak içinde çeşitli teknikler kullandım. openbmb'in VoxCPM2-2B base modelini kullanarak geliştirmelerimi yaptım. Umarım ülkemize ve harika dilimiz Türkçe'mizle nice projelere ve başarılara kapı açar. 🙏🏻 "Başkalarına ışık tutanlar asla karanlıkta kalmazlar..."
Alican Kiraz316,289 görüntüleme • 21 gün önce
AI Homelab’imde son durum; - Mac Studio M3 Ultra 512GB sattım. - Yerine RTX Pro 6000 96GB WS aldım. - Macbook’umu yükletip M5 Max 64GB’e geçtim. - 6x Mac mini M4 + 4x Mac mini M2 ile devam - 2x Nvidia DGX Spark 128GB ile devam bir süpriz gelebilir 🔥 - 2x RTX 5090 32GB ile devam
Alican Kiraz87,047 görüntüleme • 1 ay önce
Bu kez Askeri SIHA için tespit sınıfı bir real-time analiz yaptırdım. Tehdit odaklı; Binek araç (ambulans tipi olduğundan transit’leri hariç tutturdum), aktif akış olan yolları ve çevreyi gözlemleyebilecek yüksek bina’ların aktif nesne takibi yaptırdım.🔥☠️ DGX Spark’ın bu konuda vram’i yetmedi Mac Studio M3 ultra 512 ile yaptım. Analizi SAM3 ile yaptırdım. ⚡️🦾
Alican Kiraz456,805 görüntüleme • 6 ay önce
Wow, TeslaBot hala satışa çıkmadı ama Neo sonradan duyrulmasına rağmen satışa çıkmış 😳🔥
Alican Kiraz427,415 görüntüleme • 7 ay önce
Testleri yaptım; Cursor’da Plan’sız olarak direk Agent modülüyle yaptım. 👑 Gemini 3 Pro Hız, Maliyet ve Kalite’de açık ara en iyi çıktı bence. ☠️ GPT 5.1 Codex High Fast çalışan bir çıktı bile veremedi… 🧠 En iyi Planlamayı Claude Modelleri yaptı. Hız sıralaması; - Gemini 3 Pro > Opus4.1 > Sonnet4.5 > GPT-5.1-Codex High Fast Test Prompt: Write a Python program that shows a ball bouncing inside a spinning hexagon. The ball should be affected by gravity and friction, and it must bounce off the rotating walls realistically.
Alican Kiraz148,935 görüntüleme • 6 ay önce
Şu sahneyi onuncu izleyişim shjdjdjd Uzun zamandır bu kadar gülmemiştim ya 😂😂🧡
Alican Kiraz98,365 görüntüleme • 7 ay önce
Cursor— Codex-5.2 Extra-High vs Opus 4.6 Max’ı Google Earth Mini task’ı ile kıyasladım🔥 Hata: - Opus hatasız tek seferde tamamladı 🎉 Codex 2 kez hatalı yazdı. 👎🏻 Hız: - Codex 10 dakikada yazdı 🎉 Opus 19 dakikada 👎🏻 Agentic Coding; - Opus hiçbir müdahale ve plan olmadan fazlara bölüp yazdı 🎉 Codex direk search ve thinking yaparak yazdı 👎🏻👎🏻
Alican Kiraz49,381 görüntüleme • 4 ay önce
Dostlar Selamlar iki günlük koşturmaca sonrası Openclaw kullanan sadece Raspberry Pi 5 ve Openai GPT-5-mini ile Pi üzerinde çalıştırdığım Whisper-small ile embeding çalışan ve “Jarvis” denilince dinlemeye ve işlem yürütmeyi sağlayan bir sistem tasarladım. Yakında kodları herkesin kullanımına da açarım 🙏🏻❤️
Alican Kiraz45,865 görüntüleme • 3 ay önce
TR & EN | Dostlar Selamlar 🙏🏻 Meta Ai Akıllı Gözlük ve DJI Avata 2’den Real-Time nesne sınıflandırma çalışmamı geliştirip iki görüntü kaynağından gelen veriyi korele edip, Palantir Gotham’dan esinlenerek ana karar-destek noktasında işleyecek bir sisteme evriltmeye başladım. Bu kez DJI Avata 2’ye Akida Neuromorphic Chip entegre ederek kendi üzerinde görüntüyü işlemeye çalışacağım 🦾🧡🔥 Greetings, friends 🙏🏻 I’ve started evolving my real-time object classification project with the Meta AI Smart Glasses and DJI Avata 2 into a system that correlates data from two visual sources and processes it at a main decision-support point, inspired by Palantir Gotham. This time, I’ll try integrating the Akida Neuromorphic Chip into the DJI Avata 2 to process the images directly onboard 🦾🧡🔥
Alican Kiraz71,316 görüntüleme • 9 ay önce
Selamlar Dostlar, dün GPT 5.4 yayınlandı ve birçok yüksek benchmark metriğiyle geldi. Bende Cursor'da GPT 5.4-High'ı ve Opus 4.6 High'ı kıyasladım. Detaylı prompt'u yorumlara ekleyeceğim. Gördüğüm en önemli GPT 5.4 coding skills değişiklikleri; - Kodu yazarken oldukça sistematik ilerliyor. Planlamaya otomatik geçiriyor. - Tekte doğru kodu yazma yine sıkıntılı 5.3'de olduğu gibi. Ama bunun önüne test ortamı implementasyonu ile geçmişler. Model kodu yazarken sık sık ek kontroller yapıp kodu düzenliyor. Ama bu fazla token yakmaya neden olabilir! - Python'da otomatik venv ortamı kurup orada işlemlerini yapıp çalıştırıyor. Sonuçlar ve Gemini Pro'nun Analizleri; - Hız: Opus 4.6-High 12:32 dakika'da, GPT 5.4-High 12:40 dakika'da tamamladı. - Toplam Satır: GPT: 1497 vs Opus: 1270 - Class Sayısı: GPT: 14 vs Opus: 13 - Çözünürlük: GPT: 1600×900 vs Opus: 800×600 - FPS: GPT: 120 vs Opus: 60 - Görsel Kalite: GPT: 9.2 / 10 vs Opus: 6.5 / 10 - Ses / Audio: GPT: 8.5 / 10 vs Opus: 7.8 / 10 - Kod Kalitesi: GPT: 9.0 / 10 vs Opus: 7.5 / 10 - Feature Tamamlanma: GPT: 9.5 / 10 vs Opus: 8.0 / 10 - Mimari / Tasarım: GPT: 9.0 / 10 vs Opus: 7.0 / 10
Alican Kiraz29,369 görüntüleme • 3 ay önce
Cursor Max : Gemini 3.1 Pro vs Opus 4.6 🔥 İki LLM'e aynı prompt'u verdim: "Python'da 25.000 parçacıklı bir Galaxy Simulator yaz. Fizik, bloom, trail, cinematic kamera, determinizm ve headless mod hepsi olsun." Detaylı promptu yorumlara ekleyeceğim. Kodların karşılaştırmasını Codex 5.3 Extra High yaptı. Karşılaştırmada isim yerine A ve B LLM'leri olarak verdim. A) Gemini 3.1 Pro - 1/6 B) Opus 4.6 - 5/6 Hız: A modeli 9 buçuk dakikada, B modeli ise 15 dakikada teslim etti. Analiz: Fark sadece sürede değil, derinlikte: 🔬 Fizik: A basit Plummer sphere + semi-implicit Euler. Spiral kollar zamanla eriyor. B flat rotation curve + density-wave perturbation + Velocity-Verlet. Kollar korunuyor, enerji drift runtime'da izleniyor. 🎨 Rendering: A tek geçiş bloom, tek piksel parçacık. B üç ölçekli bloom pipeline, 3×3 Gaussian stamp, parallax starfield (twinkle dahil), dust lane efekti, core glow. 🎥 Kamera: A framerate-bağımlı lerp. B framerate-independent exp decay + otomatik cinematic orbit. 🧬 Determinizm: A legacy np.random.seed (global, fragile). B np.random.Generator (instance-based, sağlam). 🏗️ Mimari: A düz sınıflar, ~600 satır. B dataclass preset sistemi, LUT-based palette, SeedManager, PerfTracker, README dahil ~1300+ satır. A işi yapan hızlı bir prototip. B yayınlanabilir bir demo. Ekstra 5 dakika → kategorik kalite farkı.
Alican Kiraz29,323 görüntüleme • 3 ay önce
