Paper, Spigot ve Purpur'a Alternatif Türk Fork'u Geliştiriyoruz Sizce İsmi Ne olmalı?

İsmi Ne Olmalı?


  • Kullanılan toplam oy
    22
Durum
Üzgünüz bu konu cevaplar için kapatılmıştır...
problem ne biliyor musun? yapmaya çalıştığınız veya yapmak istediğiniz şey
zaten piyasada olanlardan daha iyi olamayacak. bunun nedeni "sizin beceremeyeceğinizi düşünmem" değil.
bunun nedeni, zaten leaf'in yeteri kadar sorunsuz, hatta chunk generationın yoğun olduğu sunucular için
kusursuz diyebileceğimiz düzeyde çalışması. yeni bir fork yaratıp bu fork'u leaf'den daha iyi yapmak için
leaf'in chunk generation konusunda yaptıklarını yapmak zorundasınız. ya da kendiniz, leaf'in
"server per chunk" sisteminden daha iyi bir sistem bulmanız gerekli. bu aşamada hala geliştirme
sürecinde olabilirsiniz, ama eğer destek istiyorsanız bu bulduğunuz leaf'ten bile iyi çalışacak
sistemi bizimle paylaşmak zorundasınız.
aksi taktirde kimseden destek bekleyemezsiniz. eğer leaf'ten iyi
bir sistem bulmadıysanız sırf "kendimiz yaptık" demek için bir fork yapmanıza gerek yok. leaf'i forklayıp
üstüne eklemek istediklerinizi ekleyin. bizim eleştirdiğimiz en önemli kısımlardan birisi bu zaten.

bunun (örnek veriyorum, yapılamayacağını biliyorum) grim'in kaynak kodlarını alıp aynı şekilde
grim'i forklamadan baştan yazıp, tamamen farklı bir isimle fakat aynı kaynak kodlarıyla "kendi işimiz"
diye paylaşmaktan hiçbir farkı yok. aca'nın yazdığına 10 satır cevap yazmışsınız, bir cümle ile
özetlenebiliyor, o da şu "Henüz geliştirme aşamasındayız, sizin geri bildirimlerinizi almak bizim için çok önemli, ileride
performans verilerini paylaşacağız." bunun yerine her mesajınızda "geliştirme aşamasında olduğunuzu" tekrarlamak yerine
kısaca "ileride performans verilerini paylaşacağız" deseydiniz de yeterliydi zaten. geri bildirim istiyorsunuz ama ortada
bir şey olmadan geri bildirim almanız imkansız.

yani ortada bir eleştiri olması için eleştirilecek bir şey olması gerekiyor.
@Acablade'in anlatmaya çalıştığı da bu ama anlamamışsınız sanırım. açık kaynak paylaştığınızda
millet çıkıp "ee siz leaf'i forklamışsınız bildiğiniz" dediğinde stüdyo olarak nasıl bir yol izlemeyi düşünüyorsunuz?
kendi "tabanınızı" nasıl leaf'ten daha iyi yazmayı planlıyorsunuz?

ayrıca ricam lütfen mesajınızda zaten önceki mesajlarınızda belirttiğiniz ifadeler kullanıp 500 satır yapmak yerine
doğru düzgün, sadece sorduğum sorularımın ve eğer var ise eleştirilerimin cevabını verin.
"hala geliştirme aşamasında" demenize gerek yok mesela, biliyoruz.
iyi forumlar, kolay gelsin. acablade'in dediği gibi ben de yakından takip edeceğim.​
görüşlerinizin çoğuna katılıyorum fakat optimize si daha iyi olmasa bile eklenti yapan kişilerin işlerini hızlandırmak için bir base dahi olsa bizim için avantaj olarak görüyorum veyahut ekstra bir lisans mantığı vsvs de olabilir (tabi bu konuda javaya çokta güvenmemek gerek)
ve acablade in amacı kötü değil sadece türkiyedeki development ortamı gelişssin diye sadece dili biraz sert kullanıyor .
kendi kodladığım şeylerde fix olarak @Acablade nin görüşlerini alır iyleştirmeler yaparım .
Umarım birgün bizde eu gibi bir development seviyesine gelebiliriz
 
Hey yorumu sabırla cevaplamaya çalıştığımı fark ediyorsunuzdur umarım ki buna mecburiyetim de yok! Ekran karşısında oturup insanların yapmaya çalıştıklarını, emek ve zaman harcadığı işleri veyahut hayallerini yargılamak yerine 2 3 cümle kurmaktan başka bir faydanız olmuyor. Ki bu sadece bu konu için değil diğer arkadaşlarımızın eklentilerine yada tasarımlarına dil uzatanlar içinde geçerli. Hadi, gelip bu tür herhangi bir projeyi yargıladın (şahsına söylemiyorum genel olarak hitap ediyorum) eline ne geçiyor? Meraktan soruyorum. Kafamda canlanan proje gerçekleşmese bile benim bunu yaparken bilgi edinmiş olmam yada yeni şeyler öğrenmiş olmam bile bana katkı sağlarken, insanların bunları yargılaması olumsuz fikirlerini düşüncelerini öne sürmesi ne kadar doğru? Şahsen rakip studioların yada aramın iyi olmadığı insanların bile ortaya çıkardığı işleri tebrik ediyor ve en küçük olumsuz cümle dahi kurmuyorum, projemizin ne olduğuna hakim olmadan bu tür yorumları atmanız büyük cesaret. Tekrar söylüyorum, "başlığı tekrar okuyun ve buna göre yorum yapın" bu bir satış konusu olsaydı zaten projenin verileri paylaşılırdı. Hayır, video atıp al bak yaptık desem ne diyeceğini de merak etmiyor değilim. Sadece bir isim önerisinde bulunmanızı istedik ve sadece yaptığınız şey konuyu amacı dışına taşımak. Ben bundan sonra sizin yorumlarınıza cevap vermeyeceğim, sürekli aynı cümleleri tekrar edip duruyorum ve inan değerli zamanımı bu gibi yorumlara cevap vererek harcamayacağım. Proje paylaşıldığında istediğin gibi inceler daha sonra fikrini söylersin..
Şimdi düşüncelerin ile birlikte başkelea bir konuyu ziyaret edebilirsin, teşekkür ederim.

sorduğum sorulara cevap vermek dışında her şeyi söylemişsin.
bir daha cevap yazmayacağını söylemişsin ama ben yazdıklarına cevap
vermek zorundayım çünkü piyasada adımın bir değeri olduğunu düşünüyorum.


"Ekran karşısında oturup insanların yapmaya çalıştıklarını, emek ve zaman harcadığı işleri veyahut hayallerini yargılamak yerine 2 3 cümle kurmaktan başka bir faydanız olmuyor."
bu kısımda ekran karşısında oturup insanların işlerini 2-3 cümleyle yargılamaktan başka bir işe yaramadığımdan bahsetmişsiniz galiba.
projelerimi ve beni daha iyi araştırmanızı öneriyorum. şu an bile üstünde çalıştığım 2 farklı önemli plugin mevcut. bilmeden yorum yapmak diye buna deniyor galiba.

"Hadi, gelip bu tür herhangi bir projeyi yargıladın" yargılamak? yargılamak TDK'ya göre "
bir şey için şöyle ya da böyle olduğu yolunda görüş öne sürmek, yargı vermek, yargısını söylemek."
anlamına geliyor. bunun yanlış bir şey olmadığını ve forumun bunun için tasarlanmasını geçtim,
zaten fikirlerimizi belirtelim diye konu açmışsınız o da ayrı konu. ayrıca çıkıp "spigot paper purpura alternatif
türk forku geliştiriyoruz" dediğinizde de insanların fikrini belirtme hakkı sonuna kadar vardır. insanları fikrini belirtiyor diye eleştiremezsiniz.

"Kafamda canlanan proje gerçekleşmese bile benim bunu yaparken bilgi edinmiş olmam yada yeni şeyler öğrenmiş olmam bile bana katkı sağlarken, insanların bunları yargılaması olumsuz fikirlerini düşüncelerini öne sürmesi ne kadar doğru?"
burada bizim buna söylediğimiz bir şey yok zaten, öğreniyor olmanız, kendinizi geliştirmek adına böyle bir projeye yöneliyor olmanız çok güzel bir şey. ancak siz bu projeyi forumda "paper, spigot ve purpura alternatif" diye paylaşırsanız, kusura bakma ama mağdura oynama
hakkınız gram yok. kendini geliştirmek adına böyle bir projeye giren birisi bu söylemlerle paylaşmaz. "kendimizi geliştirmek adına fork geliştiriyoruz, sizce ismi ne olmalı?" diye açarsınız. neyse neyse, şimdi konu ismine de karışıldı denmesin...

"en küçük olumsuz cümle dahi kurmuyorum"
kötü olana kötü derim, ama bazıları gibi "kötü" deyip geçenlerden değilim. neden kötü olduğunu
belirtirim, çünkü buna yapıcı eleştiri denir. sadece kötü deseydim yıkıcı eleştiri olurdu. ki bu konuda
olumsuz bir cümle kurmamı gerektirecek bir şey de yok, kurmadım da. bir şey yok çünkü ortada :D
"Türklerin böyle bir şey yapabileceğini sanmıyorum" cümlesi var yalnızca, onun da hala arkasındayım.
ancak bu ırkçılık değildir, bu piyasada yeterli tecrübe ve bilgi deneyimine sahip bir iki kişi dışında kimseyi göremiyorum.
ancak dediğim gibi, istisnalar kaideyi bozmaz.

"projemizin ne olduğuna hakim olmadan bu tür yorumları atmanız büyük cesaret."
lütfen mesajımı tekrar oku ve yorumuna tekrar bak.
ortada projenizin ne olduğuna hakim olmadan yaptığım bir yorum yok, size soru sordum ancak gördüğüm kadarıyla
sorularım cevapsız kalmış.

"Hayır, video atıp al bak yaptık desem ne diyeceğini de merak etmiyor değilim."
ne olmasını bekliyorsun ki? video atıp al bak yaptık desen, açık kaynak verdiysen:
(muhtemelen leaf kopyasıdır, ya da denizin dediği gibi spigot paper patchlerini almışsınızdır)
dediğimin haklı olduğunu göreceğim ve bunu belirteceğim
eğer açık kaynak vermediysen de açık kaynak isteyeceğim, vermemekte ısrarcı olursan üstte söylediğimi tekrarlayacağım.
dediğim gibi ne olmasını bekliyorsun? zaten ortada ne olacağı belli. bakın fork işi plugin işi gibi değil, bunu ben birinci elden gördüm.

"Sadece bir isim önerisinde bulunmanızı istedik ve sadece yaptığınız şey konuyu amacı dışına taşımak."
tekrar tekrar dile getirmeme gerek var mı? konunuza ve başlığınıza bakıp konunun neden bu noktada
olduğunu birisi çok çok rahat anlayabilir.
isim mi istiyorsunuz?
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
buyrun size isim.

lütfen şimdi üstteki mesajıma çıkıp bana odaklanmadan, sorduğum sorulara cevap verin ki
HEP BİRLİKTE, Türklerin de bir şeyler yapabileceğini görelim. ben niye benimle aynı topraklarda doğmuş büyümüş insanların
başarısız olmasını isteyeyim? iyi forumlar.​
 
İsim önerip geçin, forku yapar veya yapmazlar görürüz zaten :)
 
İsim önerip geçin, forku yapar veya yapmazlar görürüz zaten :)
Yani hocam o kadar basit
bakın fork işi plugin işi gibi değil, bunu ben birinci elden gördüm.
Dostum evet bu iş plugin yazmak kadar basit değil. Alt yapıya iniyorsun, çekirdeğe dokunuyorsun. Kodun sadece düzgün çalışması yetmiyor; stabil, hızlı, sürdürülebilir olması gerekiyor. Ama işte tam da bu yüzden güzel.

Ben zaten bu işi para için, gösteriş için yapmıyorum. Bu işi hobi için yapıyorum, keyif aldığım için yapıyorum.
V1 çıkar, hatalarla dolu olur, V2 toparlar, V3 belki de beklenmeyeni verir. Bunu yapabilmek için sadece kod değil, zeka da gerekiyor ve gerekirse bu zekayı kendimiz eğitiriz.

Nasıl mı? Kod analizinde bize yardım edecek bir yapay zeka modeli geliştiririz. Bunun için elimizde güçlü araçlar var: PyTorch, TensorFlow, Keras gibi derin öğrenme kütüphaneleri; kod işleme için Hugging Face Transformers veya OpenAI’nin modelleri gibi önceden eğitilmiş sistemler. Bu modelleri yeniden eğiterek (fine-tuning) ya da sıfırdan özel bir görev için eğiterek, kendi analiz botumuzu oluşturabiliriz.

Mesela şu şekilde ilerleyebiliriz:
  • Önce Purpur, Paper, Spigot, Leaf gibi open-source fork’ların tüm kaynak kodlarını toplarız.
  • Bunları belirli görevlerle etiketleriz: “optimizasyon içeriyor”, “gereksiz işlem yapıyor”, “plugin API değişimi var” gibi.
  • Sonra bu etiketli verileri kullanarak bir model eğitiriz. Modelin görevi: kod bloklarını anlamak, kategorize etmek ve bize öneride bulunmak.
  • Örneğin model şunu diyebilir: “Bu loop 10K entity'yi her tickte tarıyor, async yapılabilir.” veya “Bu API kullanımında eski yöntem var, şu yeni yöntemle değiştirilebilir.”
Veriyi işlemek için pandas, NumPy, scikit-learn gibi klasik veri bilimi araçlarını kullanırız. Eğitimi GPU destekli bir ortamda yaparız. Modelimizi ONNX veya TorchScript formatında çıkarır, sonra bu modeli FastAPI gibi bir framework ile bir servise dönüştürürüz. Minecraft fork geliştirirken, bu servise kod parçacıkları göndeririz; model bize analiz verir, biz de oradan yola çıkarak daha temiz, optimize, modern bir yapı kurarız.

İstersek ileri seviye şeyler de yapabiliriz:
  • Kodun önceki commit geçmişine bakarak evrimini öğrenen modeller,
  • Hangi tür optimizasyonlar sunucunun TPS değerini en çok etkiler, bunu tahminleyen sistemler,
  • Veya en sonunda bizim kodumuzdan öğrenip yeni önerilerde bulunan bir asistan.
Bu iş sadece fork yapmak değil. Bu iş, yazılım mühendisliğini, yapay zekayı ve oyun altyapısını bir araya getirip gerçek bir proje üretmek. Hatalar olacak, ama onlardan ders çıkaracağız. Eleştiriler olacak, ama içinden doğruyu süzüp devam edeceğiz.

Bu kadar bilgi paylaşmak aslında içimden gelmiyordu. Kimse bizim nasıl çalıştığımızı, ne kullandığımızı, nasıl düşündüğümüzü bilmek zorunda değil. Ama buyurun, işte projemiz bu. Bizim yapacaklarımız bunlar.

 
teşekkür ederim klişe atak geçiriyorum zaten 1 kaç gündür
Yani hocam o kadar basit

Dostum evet bu iş plugin yazmak kadar basit değil. Alt yapıya iniyorsun, çekirdeğe dokunuyorsun. Kodun sadece düzgün çalışması yetmiyor; stabil, hızlı, sürdürülebilir olması gerekiyor. Ama işte tam da bu yüzden güzel.

Ben zaten bu işi para için, gösteriş için yapmıyorum. Bu işi hobi için yapıyorum, keyif aldığım için yapıyorum.
V1 çıkar, hatalarla dolu olur, V2 toparlar, V3 belki de beklenmeyeni verir. Bunu yapabilmek için sadece kod değil, zeka da gerekiyor ve gerekirse bu zekayı kendimiz eğitiriz.

Nasıl mı? Kod analizinde bize yardım edecek bir yapay zeka modeli geliştiririz. Bunun için elimizde güçlü araçlar var: PyTorch, TensorFlow, Keras gibi derin öğrenme kütüphaneleri; kod işleme için Hugging Face Transformers veya OpenAI’nin modelleri gibi önceden eğitilmiş sistemler. Bu modelleri yeniden eğiterek (fine-tuning) ya da sıfırdan özel bir görev için eğiterek, kendi analiz botumuzu oluşturabiliriz.

Mesela şu şekilde ilerleyebiliriz:
  • Önce Purpur, Paper, Spigot, Leaf gibi open-source fork’ların tüm kaynak kodlarını toplarız.
  • Bunları belirli görevlerle etiketleriz: “optimizasyon içeriyor”, “gereksiz işlem yapıyor”, “plugin API değişimi var” gibi.
  • Sonra bu etiketli verileri kullanarak bir model eğitiriz. Modelin görevi: kod bloklarını anlamak, kategorize etmek ve bize öneride bulunmak.
  • Örneğin model şunu diyebilir: “Bu loop 10K entity'yi her tickte tarıyor, async yapılabilir.” veya “Bu API kullanımında eski yöntem var, şu yeni yöntemle değiştirilebilir.”
Veriyi işlemek için pandas, NumPy, scikit-learn gibi klasik veri bilimi araçlarını kullanırız. Eğitimi GPU destekli bir ortamda yaparız. Modelimizi ONNX veya TorchScript formatında çıkarır, sonra bu modeli FastAPI gibi bir framework ile bir servise dönüştürürüz. Minecraft fork geliştirirken, bu servise kod parçacıkları göndeririz; model bize analiz verir, biz de oradan yola çıkarak daha temiz, optimize, modern bir yapı kurarız.

İstersek ileri seviye şeyler de yapabiliriz:
  • Kodun önceki commit geçmişine bakarak evrimini öğrenen modeller,
  • Hangi tür optimizasyonlar sunucunun TPS değerini en çok etkiler, bunu tahminleyen sistemler,
  • Veya en sonunda bizim kodumuzdan öğrenip yeni önerilerde bulunan bir asistan.
Bu iş sadece fork yapmak değil. Bu iş, yazılım mühendisliğini, yapay zekayı ve oyun altyapısını bir araya getirip gerçek bir proje üretmek. Hatalar olacak, ama onlardan ders çıkaracağız. Eleştiriler olacak, ama içinden doğruyu süzüp devam edeceğiz.

Bu kadar bilgi paylaşmak aslında içimden gelmiyordu. Kimse bizim nasıl çalıştığımızı, ne kullandığımızı, nasıl düşündüğümüzü bilmek zorunda değil. Ama buyurun, işte projemiz bu. Bizim yapacaklarımız bunlar.

 
Üstte konu biraz kalabalıklaşmış ama ben sadece başarı dilemek istedim. Gerçekten kendi tabanınızı geliştirerek böyle bir işe girişmeniz takdiri hak ediyor. Umarım thread-safe olmayan hiçbir şeyle uğraşmak zorunda kalmazsınız. İsim olarak Otağ’ı önermek isterim. Hem köklü bir Türkçe kelime hem de anlamı itibarıyla projeye çok uygun: merkez, karargâh; yani oyuncuların ve sistemin toplandığı çekirdek yapı gibi düşünülebilir. Ayrıca eğer ekibinizde çekirdek mimarinin tasarımı, plugin API yapısı veya düşük seviye performans düzenlemelerinde katkı sağlayacak birine ihtiyaç duyarsanız, elimden geldiğince yardımcı olmaktan memnuniyet duyarım.

Böyle projeler cesaret ve emek istiyor. Umarım yolunuz açık, motivasyonunuz da hep yüksek olur.​
 
Yani hocam o kadar basit

Dostum evet bu iş plugin yazmak kadar basit değil. Alt yapıya iniyorsun, çekirdeğe dokunuyorsun. Kodun sadece düzgün çalışması yetmiyor; stabil, hızlı, sürdürülebilir olması gerekiyor. Ama işte tam da bu yüzden güzel.

Ben zaten bu işi para için, gösteriş için yapmıyorum. Bu işi hobi için yapıyorum, keyif aldığım için yapıyorum.
V1 çıkar, hatalarla dolu olur, V2 toparlar, V3 belki de beklenmeyeni verir. Bunu yapabilmek için sadece kod değil, zeka da gerekiyor ve gerekirse bu zekayı kendimiz eğitiriz.

Nasıl mı? Kod analizinde bize yardım edecek bir yapay zeka modeli geliştiririz. Bunun için elimizde güçlü araçlar var: PyTorch, TensorFlow, Keras gibi derin öğrenme kütüphaneleri; kod işleme için Hugging Face Transformers veya OpenAI’nin modelleri gibi önceden eğitilmiş sistemler. Bu modelleri yeniden eğiterek (fine-tuning) ya da sıfırdan özel bir görev için eğiterek, kendi analiz botumuzu oluşturabiliriz.

Mesela şu şekilde ilerleyebiliriz:
  • Önce Purpur, Paper, Spigot, Leaf gibi open-source fork’ların tüm kaynak kodlarını toplarız.
  • Bunları belirli görevlerle etiketleriz: “optimizasyon içeriyor”, “gereksiz işlem yapıyor”, “plugin API değişimi var” gibi.
  • Sonra bu etiketli verileri kullanarak bir model eğitiriz. Modelin görevi: kod bloklarını anlamak, kategorize etmek ve bize öneride bulunmak.
  • Örneğin model şunu diyebilir: “Bu loop 10K entity'yi her tickte tarıyor, async yapılabilir.” veya “Bu API kullanımında eski yöntem var, şu yeni yöntemle değiştirilebilir.”
Veriyi işlemek için pandas, NumPy, scikit-learn gibi klasik veri bilimi araçlarını kullanırız. Eğitimi GPU destekli bir ortamda yaparız. Modelimizi ONNX veya TorchScript formatında çıkarır, sonra bu modeli FastAPI gibi bir framework ile bir servise dönüştürürüz. Minecraft fork geliştirirken, bu servise kod parçacıkları göndeririz; model bize analiz verir, biz de oradan yola çıkarak daha temiz, optimize, modern bir yapı kurarız.

İstersek ileri seviye şeyler de yapabiliriz:
  • Kodun önceki commit geçmişine bakarak evrimini öğrenen modeller,
  • Hangi tür optimizasyonlar sunucunun TPS değerini en çok etkiler, bunu tahminleyen sistemler,
  • Veya en sonunda bizim kodumuzdan öğrenip yeni önerilerde bulunan bir asistan.
Bu iş sadece fork yapmak değil. Bu iş, yazılım mühendisliğini, yapay zekayı ve oyun altyapısını bir araya getirip gerçek bir proje üretmek. Hatalar olacak, ama onlardan ders çıkaracağız. Eleştiriler olacak, ama içinden doğruyu süzüp devam edeceğiz.

Bu kadar bilgi paylaşmak aslında içimden gelmiyordu. Kimse bizim nasıl çalıştığımızı, ne kullandığımızı, nasıl düşündüğümüzü bilmek zorunda değil. Ama buyurun, işte projemiz bu. Bizim yapacaklarımız bunlar.


Göktuğ merhaba, bende bu forumdaki çoğu kişi gibi bir yazılım geliştiricisiyim ancak söylediğin şeylerin çoğu ya yanlış ya da eksik. Birincisi fork geliştirirken çekirdeğe dokunmazsın, java ile çekiredeğe erişmen javanın yapısı gereği mümkün değildir. Çekirdeği kullanabilirsin ancak çekirdeğe erişemez ve dokunamazsın. Çekirdek dışında söylediğin "Kodun sadece düzgün çalışması yetmiyor; stabil, hızlı, sürdürülebilir olması gerekiyor." oldukça doğru.

İkinci olarak söylediğin modeller gerçekten eksik ve hafif modeller yani elinde bu modelleri eğitecek kadar iyi bir bilgisayar olsa bile bu modellerden alacağın verim çok fazla değil. Ayrıca modellerde türkçe dil desteği eksikliği de mevcut. Modelleri bir köşeye koyarsak veri setini tam olarak nasıl ayarlayacaksın onu da tam çözebilmiş değilim. Bahsettiğin süreç minimum 9-10 aylık bir süreç değil ise bu söylediklerin çok gerçekçi durmuyor. Ki bunu bir servise bağlamak ve ayrı bir model haline getirip kaliteli bir şekilde sunmak göründüğü kadar kolay değil.

Bunlar dışında fikir gayet güzel.

"Bu iş sadece fork yapmak değil. Bu iş, yazılım mühendisliğini, yapay zekayı ve oyun altyapısını bir araya getirip gerçek bir proje üretmek. Hatalar olacak, ama onlardan ders çıkaracağız. Eleştiriler olacak, ama içinden doğruyu süzüp devam edeceğiz."

Buradaki eleştiriler olacak kısmı çok doğru, her işi bilen ve bilmeyen insanlar eleştirir çünkü eleştirmek çoğu insanın yapısında olan bir şey, tavsiyem sadece işi bildiğini düşündüğün kişilerin düşüncelerine önem vermen ki bence böyle de yapıyorsundur.

Son olarak bende o "Magnesify" daki arkadaşlardan biriyim, TBStudio ile daha önce bir iletişim kurmadım ve çokta samimiyetim yoktur. Ancak şunu söylemem gerekiyor ki 2-3 eklenti ve fazlasıyla tasarım yapan görsel açıdan çok yeterli olup iyi işler yapacak bir takıma göre işin bazı kısımlarında internetten dolma bilgileriniz mevcut. Daha önce bu forumda çok kez eklenti ve sistem paylaştım, kendimi övecek biri de değilimdir ancak gerçek anlamda türk eklenti ve sistem konularında farklı eklentiler çıkaran bir kaç takımdan sadece biriyiz.

Takımına saygım sonsuz ancak kendi takımım ve ekip arkadaşlarımda çoğu şeyden önce gelir.
 
Üstte konu biraz kalabalıklaşmış ama ben sadece başarı dilemek istedim. Gerçekten kendi tabanınızı geliştirerek böyle bir işe girişmeniz takdiri hak ediyor. Umarım thread-safe olmayan hiçbir şeyle uğraşmak zorunda kalmazsınız. İsim olarak Otağ’ı önermek isterim. Hem köklü bir Türkçe kelime hem de anlamı itibarıyla projeye çok uygun: merkez, karargâh; yani oyuncuların ve sistemin toplandığı çekirdek yapı gibi düşünülebilir. Ayrıca eğer ekibinizde çekirdek mimarinin tasarımı, plugin API yapısı veya düşük seviye performans düzenlemelerinde katkı sağlayacak birine ihtiyaç duyarsanız, elimden geldiğince yardımcı olmaktan memnuniyet duyarım.

Böyle projeler cesaret ve emek istiyor. Umarım yolunuz açık, motivasyonunuz da hep yüksek olur.​
Görüşünüz ve üslubunuz için teşekkür ederim, son bir kaç gündür okuduğum en mantıklı ve en doğru kelimeler ile yazılmış yorum diyebilirim. Bazı arkadaşlarımıza örnek olsun diye sabitlemek isterdim lakin mümkün değil :) Desteğe ihtiyacımız olursa iletişime geçeceğiz tekrardan teşekkür ederim.

:heart:
 
Göktuğ merhaba, bende bu forumdaki çoğu kişi gibi bir yazılım geliştiricisiyim ancak söylediğin şeylerin çoğu ya yanlış ya da eksik. Birincisi fork geliştirirken çekirdeğe dokunmazsın, java ile çekiredeğe erişmen javanın yapısı gereği mümkün değildir. Çekirdeği kullanabilirsin ancak çekirdeğe erişemez ve dokunamazsın. Çekirdek dışında söylediğin "Kodun sadece düzgün çalışması yetmiyor; stabil, hızlı, sürdürülebilir olması gerekiyor." oldukça doğru.


Bunlar dışında fikir gayet güzel.

"Bu iş sadece fork yapmak değil. Bu iş, yazılım mühendisliğini, yapay zekayı ve oyun altyapısını bir araya getirip gerçek bir proje üretmek. Hatalar olacak, ama onlardan ders çıkaracağız. Eleştiriler olacak, ama içinden doğruyu süzüp devam edeceğiz."

Buradaki eleştiriler olacak kısmı çok doğru, her işi bilen ve bilmeyen insanlar eleştirir çünkü eleştirmek çoğu insanın yapısında olan bir şey, tavsiyem sadece işi bildiğini düşündüğün kişilerin düşüncelerine önem vermen ki bence böyle de yapıyorsundur.

Son olarak bende o "Magnesify" daki arkadaşlardan biriyim, TBStudio ile daha önce bir iletişim kurmadım ve çokta samimiyetim yoktur. Ancak şunu söylemem gerekiyor ki 2-3 eklenti ve fazlasıyla tasarım yapan görsel açıdan çok yeterli olup iyi işler yapacak bir takıma göre işin bazı kısımlarında internetten dolma bilgileriniz mevcut. Daha önce bu forumda çok kez eklenti ve sistem paylaştım, kendimi övecek biri de değilimdir ancak gerçek anlamda türk eklenti ve sistem konularında farklı eklentiler çıkaran bir kaç takımdan sadece biriyiz.

Takımına saygım sonsuz ancak kendi takımım ve ekip arkadaşlarımda çoğu şeyden önce gelir.

Göktuğ merhaba, bende bu forumdaki çoğu kişi gibi bir yazılım geliştiricisiyim ancak söylediğin şeylerin çoğu ya yanlış ya da eksik. Birincisi fork geliştirirken çekirdeğe dokunmazsın, java ile çekiredeğe erişmen javanın yapısı gereği mümkün değildir. Çekirdeği kullanabilirsin ancak çekirdeğe erişemez ve dokunamazsın. Çekirdek dışında söylediğin "Kodun sadece düzgün çalışması yetmiyor; stabil, hızlı, sürdürülebilir olması gerekiyor." oldukça doğru.

İkinci olarak söylediğin modeller gerçekten eksik ve hafif modeller yani elinde bu modelleri eğitecek kadar iyi bir bilgisayar olsa bile bu modellerden alacağın verim çok fazla değil. Ayrıca modellerde türkçe dil desteği eksikliği de mevcut. Modelleri bir köşeye koyarsak veri setini tam olarak nasıl ayarlayacaksın onu da tam çözebilmiş değilim. Bahsettiğin süreç minimum 9-10 aylık bir süreç değil ise bu söylediklerin çok gerçekçi durmuyor. Ki bunu bir servise bağlamak ve ayrı bir model haline getirip kaliteli bir şekilde sunmak göründüğü kadar kolay değil.

Bunlar dışında fikir gayet güzel.

"Bu iş sadece fork yapmak değil. Bu iş, yazılım mühendisliğini, yapay zekayı ve oyun altyapısını bir araya getirip gerçek bir proje üretmek. Hatalar olacak, ama onlardan ders çıkaracağız. Eleştiriler olacak, ama içinden doğruyu süzüp devam edeceğiz."

Buradaki eleştiriler olacak kısmı çok doğru, her işi bilen ve bilmeyen insanlar eleştirir çünkü eleştirmek çoğu insanın yapısında olan bir şey, tavsiyem sadece işi bildiğini düşündüğün kişilerin düşüncelerine önem vermen ki bence böyle de yapıyorsundur.

Son olarak bende o "Magnesify" daki arkadaşlardan biriyim, TBStudio ile daha önce bir iletişim kurmadım ve çokta samimiyetim yoktur. Ancak şunu söylemem gerekiyor ki 2-3 eklenti ve fazlasıyla tasarım yapan görsel açıdan çok yeterli olup iyi işler yapacak bir takıma göre işin bazı kısımlarında internetten dolma bilgileriniz mevcut. Daha önce bu forumda çok kez eklenti ve sistem paylaştım, kendimi övecek biri de değilimdir ancak gerçek anlamda türk eklenti ve sistem konularında farklı eklentiler çıkaran bir kaç takımdan sadece biriyiz.

Takımına saygım sonsuz ancak kendi takımım ve ekip arkadaşlarımda çoğu şeyden önce gelir.
Hacı Mert,

Yazdıklarının teknik içeriği büyük ölçüde hatalı. Ayrıca ekipten gelen yorumların çoğu cümle kuramayacak düzeyde, alaycı ve herhangi bir teknik argüman içermiyor. Böyle bir ortamda karşılık verilince “niye tepki geliyor” demek, önceki davranışları yok saymak anlamına gelir.

“Java ile çekirdeğe erişemezsin, çekirdeğe dokunamazsın” ifadesi doğrudan yanlıştır. Minecraft sunucu yazılımları, özellikle Spigot, Paper, Purpur gibi sistemler, net.minecraft.server (NMS) sınıflarına doğrudan erişim sağlar. BuildTools bu sınıfları çekip derler. Fork mantığı da zaten bu çekirdek sınıflar üzerine yapılan yama ve özelleştirmelere dayanır. NMS sınıflarına erişim ve müdahale, bu yapılar olmadan mümkün değildir. Eğer bu sınıflara müdahale edilmiyor olsaydı, bu projelere “fork” demenin anlamı kalmazdı. Dolayısıyla bu noktadaki ifaden teknik olarak hatalıdır.

Yapay zekâ konusunda da küçük modellerin verimsiz olduğu yönündeki düşünce eksiktir. Günümüzde görev odaklı sistemlerde büyük dil modelleri yerine küçük, optimize edilmiş modeller kullanılır. Bu modeller düşük kaynak tüketimiyle belirli görevlerde yüksek başarı sağlar. Özellikle alan odaklı sistemlerde bu daha avantajlıdır. Sadece veri üretmek değil, mevcut veri kümelerini yeniden yapılandırmak ve ağırlıklı olarak dar kapsamlı eğitim yapmak yaygın bir yaklaşımdır. Küçük model, verimsiz model değildir. Bu tarz modellerde kullanılan LoRA gibi teknikler, küçük yapıları güçlü hale getirir.

Veri seti konusuna gelirsek, Türkçe dilinde veri eksikliği bir sorun olmakla birlikte tamamen çözümsüz değildir. Halihazırda açık kaynaklı Türkçe veri kümeleri ve modeller vardır. HuggingFace üzerinde yayınlanan TurkishBERT, BERTurk ve benzeri ön modeller bu sorunu azaltmıştır. Ayrıca çeşitli kamuya açık kaynaklardan veri derlenebilir. Projenin ilk adımını da bu oluşturur. Bu da zaten üzerinde çalıştığım temel konulardan biridir.

Ben süreci üç ayda bitireceğim gibi bir iddiada bulunmadım. Yol haritam 8 ila 12 ay aralığında, bu da senin söylediğin sürecin zaten birebir kendisi. Bu nedenle “gerçekçi değil” demek, yazılanları okumadan değerlendirme yapıldığını gösteriyor.

Özetle teknik olarak söylediğim her şey kaynaklara dayalıdır. Söylediklerim herhangi bir tahmine değil, doğrudan yapılmış projelere, kullanılan yöntemlere ve açık kaynak uygulamalara dayanmaktadır. Buraya gelip bilgi vermeden, cümle kurmadan alay eden kişilere karşı da aynı düzeyde net konuşurum. Üslup, ortamı sulandıranlara göre şekillenir. Bu konuda da tavrım nettir.

Kaynaklar (açık kaynaklı projeler ve akademik yayınlar):
• PaperMC – GitHub kaynak kodu (çekirdek erişim): github.com/PaperMC/Paper
• PurpurMC – GitHub kaynak kodu (çekirdek modifikasyonu): github.com/PurpurMC/Purpur
• LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models – arxiv.org/abs/2106.09685
• HuggingFace – TurkishBERT, BERTurk modelleri ve veri setleri: huggingface.co/models
• Merged Minecraft Forge & Fabric mappings – erişim ve modifikasyon örnekleri
• EleutherAI – Küçük ölçekli model çalışmaları (GPT-Neo gibi)
• Common Crawl – Türkçe veri içeren açık metin arşivi
• T2C Türkçe Dil Modeli Girişimleri – akademik kaynaklar ve ulusal projeler

Her şey teknik olarak doğru, kaynaklı ve uygulanabilir niteliktedir. Tartışılacaksa bilgiyle tartışılır, lafla değil.
 
Hacı Mert,

Yazdıklarının teknik içeriği büyük ölçüde hatalı. Ayrıca ekipten gelen yorumların çoğu cümle kuramayacak düzeyde, alaycı ve herhangi bir teknik argüman içermiyor. Böyle bir ortamda karşılık verilince “niye tepki geliyor” demek, önceki davranışları yok saymak anlamına gelir.

“Java ile çekirdeğe erişemezsin, çekirdeğe dokunamazsın” ifadesi doğrudan yanlıştır. Minecraft sunucu yazılımları, özellikle Spigot, Paper, Purpur gibi sistemler, net.minecraft.server (NMS) sınıflarına doğrudan erişim sağlar. BuildTools bu sınıfları çekip derler. Fork mantığı da zaten bu çekirdek sınıflar üzerine yapılan yama ve özelleştirmelere dayanır. NMS sınıflarına erişim ve müdahale, bu yapılar olmadan mümkün değildir. Eğer bu sınıflara müdahale edilmiyor olsaydı, bu projelere “fork” demenin anlamı kalmazdı. Dolayısıyla bu noktadaki ifaden teknik olarak hatalıdır.

Yapay zekâ konusunda da küçük modellerin verimsiz olduğu yönündeki düşünce eksiktir. Günümüzde görev odaklı sistemlerde büyük dil modelleri yerine küçük, optimize edilmiş modeller kullanılır. Bu modeller düşük kaynak tüketimiyle belirli görevlerde yüksek başarı sağlar. Özellikle alan odaklı sistemlerde bu daha avantajlıdır. Sadece veri üretmek değil, mevcut veri kümelerini yeniden yapılandırmak ve ağırlıklı olarak dar kapsamlı eğitim yapmak yaygın bir yaklaşımdır. Küçük model, verimsiz model değildir. Bu tarz modellerde kullanılan LoRA gibi teknikler, küçük yapıları güçlü hale getirir.

Veri seti konusuna gelirsek, Türkçe dilinde veri eksikliği bir sorun olmakla birlikte tamamen çözümsüz değildir. Halihazırda açık kaynaklı Türkçe veri kümeleri ve modeller vardır. HuggingFace üzerinde yayınlanan TurkishBERT, BERTurk ve benzeri ön modeller bu sorunu azaltmıştır. Ayrıca çeşitli kamuya açık kaynaklardan veri derlenebilir. Projenin ilk adımını da bu oluşturur. Bu da zaten üzerinde çalıştığım temel konulardan biridir.

Ben süreci üç ayda bitireceğim gibi bir iddiada bulunmadım. Yol haritam 8 ila 12 ay aralığında, bu da senin söylediğin sürecin zaten birebir kendisi. Bu nedenle “gerçekçi değil” demek, yazılanları okumadan değerlendirme yapıldığını gösteriyor.

Özetle teknik olarak söylediğim her şey kaynaklara dayalıdır. Söylediklerim herhangi bir tahmine değil, doğrudan yapılmış projelere, kullanılan yöntemlere ve açık kaynak uygulamalara dayanmaktadır. Buraya gelip bilgi vermeden, cümle kurmadan alay eden kişilere karşı da aynı düzeyde net konuşurum. Üslup, ortamı sulandıranlara göre şekillenir. Bu konuda da tavrım nettir.

Kaynaklar (açık kaynaklı projeler ve akademik yayınlar):
• PaperMC – GitHub kaynak kodu (çekirdek erişim): github.com/PaperMC/Paper
• PurpurMC – GitHub kaynak kodu (çekirdek modifikasyonu): github.com/PurpurMC/Purpur
• LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models – arxiv.org/abs/2106.09685
• HuggingFace – TurkishBERT, BERTurk modelleri ve veri setleri: huggingface.co/models
• Merged Minecraft Forge & Fabric mappings – erişim ve modifikasyon örnekleri
• EleutherAI – Küçük ölçekli model çalışmaları (GPT-Neo gibi)
• Common Crawl – Türkçe veri içeren açık metin arşivi
• T2C Türkçe Dil Modeli Girişimleri – akademik kaynaklar ve ulusal projeler

Her şey teknik olarak doğru, kaynaklı ve uygulanabilir niteliktedir. Tartışılacaksa bilgiyle tartışılır, lafla değil.

1748704028618.webp

Yani hocam o kadar basit

Dostum evet bu iş plugin yazmak kadar basit değil. Alt yapıya iniyorsun, çekirdeğe dokunuyorsun. Kodun sadece düzgün çalışması yetmiyor; stabil, hızlı, sürdürülebilir olması gerekiyor. Ama işte tam da bu yüzden güzel.

Ben zaten bu işi para için, gösteriş için yapmıyorum. Bu işi hobi için yapıyorum, keyif aldığım için yapıyorum.
V1 çıkar, hatalarla dolu olur, V2 toparlar, V3 belki de beklenmeyeni verir. Bunu yapabilmek için sadece kod değil, zeka da gerekiyor ve gerekirse bu zekayı kendimiz eğitiriz.

Nasıl mı? Kod analizinde bize yardım edecek bir yapay zeka modeli geliştiririz. Bunun için elimizde güçlü araçlar var: PyTorch, TensorFlow, Keras gibi derin öğrenme kütüphaneleri; kod işleme için Hugging Face Transformers veya OpenAI’nin modelleri gibi önceden eğitilmiş sistemler. Bu modelleri yeniden eğiterek (fine-tuning) ya da sıfırdan özel bir görev için eğiterek, kendi analiz botumuzu oluşturabiliriz.

Mesela şu şekilde ilerleyebiliriz:
  • Önce Purpur, Paper, Spigot, Leaf gibi open-source fork’ların tüm kaynak kodlarını toplarız.
  • Bunları belirli görevlerle etiketleriz: “optimizasyon içeriyor”, “gereksiz işlem yapıyor”, “plugin API değişimi var” gibi.
  • Sonra bu etiketli verileri kullanarak bir model eğitiriz. Modelin görevi: kod bloklarını anlamak, kategorize etmek ve bize öneride bulunmak.
  • Örneğin model şunu diyebilir: “Bu loop 10K entity'yi her tickte tarıyor, async yapılabilir.” veya “Bu API kullanımında eski yöntem var, şu yeni yöntemle değiştirilebilir.”
Veriyi işlemek için pandas, NumPy, scikit-learn gibi klasik veri bilimi araçlarını kullanırız. Eğitimi GPU destekli bir ortamda yaparız. Modelimizi ONNX veya TorchScript formatında çıkarır, sonra bu modeli FastAPI gibi bir framework ile bir servise dönüştürürüz. Minecraft fork geliştirirken, bu servise kod parçacıkları göndeririz; model bize analiz verir, biz de oradan yola çıkarak daha temiz, optimize, modern bir yapı kurarız.

İstersek ileri seviye şeyler de yapabiliriz:
  • Kodun önceki commit geçmişine bakarak evrimini öğrenen modeller,
  • Hangi tür optimizasyonlar sunucunun TPS değerini en çok etkiler, bunu tahminleyen sistemler,
  • Veya en sonunda bizim kodumuzdan öğrenip yeni önerilerde bulunan bir asistan.
Bu iş sadece fork yapmak değil. Bu iş, yazılım mühendisliğini, yapay zekayı ve oyun altyapısını bir araya getirip gerçek bir proje üretmek. Hatalar olacak, ama onlardan ders çıkaracağız. Eleştiriler olacak, ama içinden doğruyu süzüp devam edeceğiz.

Bu kadar bilgi paylaşmak aslında içimden gelmiyordu. Kimse bizim nasıl çalıştığımızı, ne kullandığımızı, nasıl düşündüğümüzü bilmek zorunda değil. Ama buyurun, işte projemiz bu. Bizim yapacaklarımız bunlar.



fine-tuning dendiyse ben bu konudan ayrılıyorum, çünkü bu aşamada benim bile
değiştiremeyeceğim bir yola girilmiş demektir. fine-tuning hakkındaki düşüncelerimi forumdaki
yapay zeka ile ilgili konularda bulabilirsiniz...

eh, umarım anlattığınız şeyi yapabilirsiniz, pek sanmıyorum ama, bir deneyin bakalım.
sonuç bence belli, sadece siz görmek istemiyorsunuz. kolay gelsin.​
 
Ekli dosyayı görüntüle 265085



fine-tuning dendiyse ben bu konudan ayrılıyorum, çünkü bu aşamada benim bile
değiştiremeyeceğim bir yola girilmiş demektir. fine-tuning hakkındaki düşüncelerimi forumdaki
yapay zeka ile ilgili konularda bulabilirsiniz...

eh, umarım anlattığınız şeyi yapabilirsiniz, pek sanmıyorum ama, bir deneyin bakalım.
sonuç bence belli, sadece siz görmek istemiyorsunuz. kolay gelsin.​
Hocam, nasip be. Olursa olur, olmazsa da dünyanın sonu değil.
 
Hacı Mert,

Yazdıklarının teknik içeriği büyük ölçüde hatalı. Ayrıca ekipten gelen yorumların çoğu cümle kuramayacak düzeyde, alaycı ve herhangi bir teknik argüman içermiyor. Böyle bir ortamda karşılık verilince “niye tepki geliyor” demek, önceki davranışları yok saymak anlamına gelir.

“Java ile çekirdeğe erişemezsin, çekirdeğe dokunamazsın” ifadesi doğrudan yanlıştır. Minecraft sunucu yazılımları, özellikle Spigot, Paper, Purpur gibi sistemler, net.minecraft.server (NMS) sınıflarına doğrudan erişim sağlar. BuildTools bu sınıfları çekip derler. Fork mantığı da zaten bu çekirdek sınıflar üzerine yapılan yama ve özelleştirmelere dayanır. NMS sınıflarına erişim ve müdahale, bu yapılar olmadan mümkün değildir. Eğer bu sınıflara müdahale edilmiyor olsaydı, bu projelere “fork” demenin anlamı kalmazdı. Dolayısıyla bu noktadaki ifaden teknik olarak hatalıdır.

Yapay zekâ konusunda da küçük modellerin verimsiz olduğu yönündeki düşünce eksiktir. Günümüzde görev odaklı sistemlerde büyük dil modelleri yerine küçük, optimize edilmiş modeller kullanılır. Bu modeller düşük kaynak tüketimiyle belirli görevlerde yüksek başarı sağlar. Özellikle alan odaklı sistemlerde bu daha avantajlıdır. Sadece veri üretmek değil, mevcut veri kümelerini yeniden yapılandırmak ve ağırlıklı olarak dar kapsamlı eğitim yapmak yaygın bir yaklaşımdır. Küçük model, verimsiz model değildir. Bu tarz modellerde kullanılan LoRA gibi teknikler, küçük yapıları güçlü hale getirir.

Veri seti konusuna gelirsek, Türkçe dilinde veri eksikliği bir sorun olmakla birlikte tamamen çözümsüz değildir. Halihazırda açık kaynaklı Türkçe veri kümeleri ve modeller vardır. HuggingFace üzerinde yayınlanan TurkishBERT, BERTurk ve benzeri ön modeller bu sorunu azaltmıştır. Ayrıca çeşitli kamuya açık kaynaklardan veri derlenebilir. Projenin ilk adımını da bu oluşturur. Bu da zaten üzerinde çalıştığım temel konulardan biridir.

Ben süreci üç ayda bitireceğim gibi bir iddiada bulunmadım. Yol haritam 8 ila 12 ay aralığında, bu da senin söylediğin sürecin zaten birebir kendisi. Bu nedenle “gerçekçi değil” demek, yazılanları okumadan değerlendirme yapıldığını gösteriyor.

Özetle teknik olarak söylediğim her şey kaynaklara dayalıdır. Söylediklerim herhangi bir tahmine değil, doğrudan yapılmış projelere, kullanılan yöntemlere ve açık kaynak uygulamalara dayanmaktadır. Buraya gelip bilgi vermeden, cümle kurmadan alay eden kişilere karşı da aynı düzeyde net konuşurum. Üslup, ortamı sulandıranlara göre şekillenir. Bu konuda da tavrım nettir.

Kaynaklar (açık kaynaklı projeler ve akademik yayınlar):
• PaperMC – GitHub kaynak kodu (çekirdek erişim): github.com/PaperMC/Paper
• PurpurMC – GitHub kaynak kodu (çekirdek modifikasyonu): github.com/PurpurMC/Purpur
• LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models – arxiv.org/abs/2106.09685
• HuggingFace – TurkishBERT, BERTurk modelleri ve veri setleri: huggingface.co/models
• Merged Minecraft Forge & Fabric mappings – erişim ve modifikasyon örnekleri
• EleutherAI – Küçük ölçekli model çalışmaları (GPT-Neo gibi)
• Common Crawl – Türkçe veri içeren açık metin arşivi
• T2C Türkçe Dil Modeli Girişimleri – akademik kaynaklar ve ulusal projeler

Her şey teknik olarak doğru, kaynaklı ve uygulanabilir niteliktedir. Tartışılacaksa bilgiyle tartışılır, lafla değil.
Göktuğ,

"“Java ile çekirdeğe erişemezsin, çekirdeğe dokunamazsın” ifadesi doğrudan yanlıştır. Minecraft sunucu yazılımları, özellikle Spigot, Paper, Purpur gibi sistemler, net.minecraft.server (NMS) sınıflarına doğrudan erişim sağlar. BuildTools bu sınıfları çekip derler. Fork mantığı da zaten bu çekirdek sınıflar üzerine yapılan yama ve özelleştirmelere dayanır. NMS sınıflarına erişim ve müdahale, bu yapılar olmadan mümkün değildir. Eğer bu sınıflara müdahale edilmiyor olsaydı, bu projelere “fork” demenin anlamı kalmazdı. Dolayısıyla bu noktadaki ifaden teknik olarak hatalıdır."

Java, platform bağımsız bir dildir ve JVM üzerinde çalışır. JVM, donanım ile uygulama arasında bir soyutlama katmanı oluşturur. Yani java kodu ile direkt olarak işlemci çekirdeklerine erişemez veya onları yönetemezsin. İşlemci çekirdekleriyle ilgili işlemler, JVM ve işletim sistemi tarafından kontrol edilir.

"Ben süreci üç ayda bitireceğim gibi bir iddiada bulunmadım. Yol haritam 8 ila 12 ay aralığında, bu da senin söylediğin sürecin zaten birebir kendisi. Bu nedenle “gerçekçi değil” demek, yazılanları okumadan değerlendirme yapıldığını gösteriyor."

Süreci şu kadar ayda bitireceksin gibi bir söz söylemedim. Sadece süreci o zaman aralığında tutar isen bunun hayali bir davranış olacağını söyledim ki bence buradaki çıkışından da anlaşıldığı üzere cevabını yazarken gergin olduğun çok belli.

"Yapay zekâ konusunda da küçük modellerin verimsiz olduğu yönündeki düşünce eksiktir. Günümüzde görev odaklı sistemlerde büyük dil modelleri yerine küçük, optimize edilmiş modeller kullanılır. Bu modeller düşük kaynak tüketimiyle belirli görevlerde yüksek başarı sağlar. Özellikle alan odaklı sistemlerde bu daha avantajlıdır. Sadece veri üretmek değil, mevcut veri kümelerini yeniden yapılandırmak ve ağırlıklı olarak dar kapsamlı eğitim yapmak yaygın bir yaklaşımdır. Küçük model, verimsiz model değildir. Bu tarz modellerde kullanılan LoRA gibi teknikler, küçük yapıları güçlü hale getirir..."

"Kod analizine özel bir yapay zekâ modeli eğitmek" kulağa heyecan verici geliyor olabilir, ancak gerçekler pek de romantik değil. Öncelikle bu tür bir projeyi sıfırdan yapmak, akademik camiada dahi son derece zorlu bir iştir. Kod analizi yapabilen modeller (örneğin CodeBERT, GraphCodeBERT, Codex gibi) yüz milyonlarca parametre içerir. Bu modellerin eğitimi yalnızca büyük veriyle değil, aynı zamanda devasa hesaplama kaynaklarıyla mümkündür. Ortalama bir RTX 3060 gibi tüketici düzeyinde bir GPU ile böyle bir projeyi tamamlamaya çalışmak, çölü bisikletle geçmeye benzer: teorik olarak mümkün olabilir ama pratikte her yönüyle delilik sayılır.

Kod modellemesi için ihtiyaç duyulan veri hacmi ve kalitesi başka bir ciddi engel. Kod analiz modelleri genellikle GitHub gibi dev kaynaklardan milyonlarca repo üzerinden, çeşitli programlama dillerinde eğitilir. Bu veriler büyük oranda İngilizce açıklamalarla etiketlenmiştir. Türkçe açıklamalı kod verisi yok denecek kadar azdır. Örneğin Stack Overflow’da 28 milyondan fazla İngilizce soru varken, Türkçe etiketli soru sayısı yalnızca yaklaşık 67 bin. Daha da önemlisi, teknik açıklamaların ve konseptlerin Türkçede yeterince karşılığı yok. “Async loop”, “dependency injection”, “heap snapshot” gibi kavramlar Türkçede neredeyse hiç işlenmemiş. Yani bir Türkçe kod asistanı modeli geliştirmek istersen, veriyi önce kendin üretmek zorundasın ki bu başlı başına yıllar sürebilecek bir iştir. (Bahsettiğiniz projede bu konulardan bir kaçı oldukça önemli)


Bununla bağlantılı olarak, bu işin zaman planlaması genellikle büyük bir iyimserlikle yaklaşılır. Veri toplamak, etiketlemek, modeli eğitmek ve hataları düzeltmek sadece birkaç ayda bitecek işler değildir. Örneğin veriyi doğru şekilde etiketlemek, birkaç uzmanın aylar süren emeğini gerektirir. Etiketleme yapılmadan model neyi öğrenmesi gerektiğini bilemez. Eğitimi geçelim, test aşamasında dahi modelin saçmaladığı ve düzeltme için yeniden eğitime gidildiği birçok örnek mevcut. Bu süreçler zincirleme olarak birbirini etkiler ve çok kolay şekilde 1 yılı geçebilir. Akademik yayınlarda bile benzer projelerin 14-18 ay arasında sürdüğü görülür.


Bu işin teknik riskleri de göz ardı edilmemeli. Örneğin yapay zekânın “burada async kullan” şeklinde öneride bulunması, Minecraft gibi single-thread çalışan sistemlerde ölümcül sonuçlara yol açabilir. AI önerisiyle bir plugin’i güncellersin ve sunucu gider. Daha da kötüsü, önerilen kod bir güvenlik açığı doğurursa, bu sadece çökme değil, açık sunucuya uzaktan erişim gibi ciddi tehditlere yol açar. Eğer modelin doğruluk oranı %70 gibi düşük bir seviyedeyse, her 3 satırdan biri hatalı olabilir. Bu, üretkenlik artışı değil, kaos anlamına gelir.


Ve elbette her şeyin sonunda büyük soru: (ÖSYM, TURKSAT ve diğer T.C ve Diğer Türk devlet kurumlarının kullandığı sistemlerde geliştiricilik yapmış ve yapay zeka eğitimindeki süreci görmüş biri olarak güçlü bir modelin nasıl çıkacağını şöyle ifade edelim)
Bu projeyi yürütmenin maliyeti nedir? GPU kiraları örneğin AWS üzerinden A100 bazlı bir sistem kullanırsan ayda 3.000 doları geçer. Model eğitimi aylar sürdüğünden bu sadece GPU maliyeti değil; aynı zamanda uzman personel, veri mühendisliği, hata düzeltme süreçleri gibi masrafları da içerir. Bir başlangıç için 100.000 dolarlık bir bütçe şaşırtıcı değil. Ve bu yatırımın sonunda elde edeceğin şey büyük ihtimalle, “Kodunuzda sorun olabilir” diyen basit ve güvenilmez bir chatbot olacaktır.


Gerçek dünyada, GitHub Copilot gibi ürünler bile yüzlerce mühendis, yıllarca süren eğitim ve milyonlarca dolarlık bütçeyle geliştirildi. Microsoft, OpenAI ve GitHub’ın arkasında durduğu bir proje. Yani bireysel çabalarla bunu taklit etmeye çalışmak, uçak yapmaya çalışırken ağaçtan kanat kesmek gibi. Eğlenceli olabilir, ama uçmaz.


Alternatif çok daha makul: Kodunuzu statik analiz araçlarıyla (örneğin SonarQube, PMD, Checkstyle), profiler’larla ve deneyimli geliştirici aklınızla analiz etmek. Bunlar bedava, güvenli ve bugüne kadar binlerce projede işe yaradığı ispatlanmış araçlar. AI fantezisi güzel ama gerçek dünya çoğu zaman daha sade çözümler gerektiriyor.


Kaynaklar:
-
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.

-
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.

-
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.

-
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.



Kaynak Başlığı​

Yazar(lar)YayıncıErişim
The Java Virtual Machine SpecificationTim Lindholm, Frank Yellin, Gilad Bracha, Alex BuckleyOracle
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
Java and the Java Virtual Machine: Definition, Verification, ValidationRobert Stärk, Joachim Schmid, Egon BörgerSpringer, 2001
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
Java Performance TuningJack ShiraziO'Reilly, 2003
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
A Performance Study of Java Virtual Machines: The Cost of Platform IndependenceDavid F. Bacon, Ravi Konuru, Chet Murthy, Mauricio SerranoIBM Research, 2000
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
Virtual Machines: Versatile Platforms for Systems and ProcessesJim Smith, Ravi NairMorgan Kaufmann, 2005
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.


Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.


Bilgi verebilirsin ve teorik olarak ben buyum ve böyle şeyler yaparım diyebilirsin, ancak tecrübe bazen bilgiden daha da değerli olabiliyor.
 
Göktuğ,

"“Java ile çekirdeğe erişemezsin, çekirdeğe dokunamazsın” ifadesi doğrudan yanlıştır. Minecraft sunucu yazılımları, özellikle Spigot, Paper, Purpur gibi sistemler, net.minecraft.server (NMS) sınıflarına doğrudan erişim sağlar. BuildTools bu sınıfları çekip derler. Fork mantığı da zaten bu çekirdek sınıflar üzerine yapılan yama ve özelleştirmelere dayanır. NMS sınıflarına erişim ve müdahale, bu yapılar olmadan mümkün değildir. Eğer bu sınıflara müdahale edilmiyor olsaydı, bu projelere “fork” demenin anlamı kalmazdı. Dolayısıyla bu noktadaki ifaden teknik olarak hatalıdır."

Java, platform bağımsız bir dildir ve JVM üzerinde çalışır. JVM, donanım ile uygulama arasında bir soyutlama katmanı oluşturur. Yani java kodu ile direkt olarak işlemci çekirdeklerine erişemez veya onları yönetemezsin. İşlemci çekirdekleriyle ilgili işlemler, JVM ve işletim sistemi tarafından kontrol edilir.

"Ben süreci üç ayda bitireceğim gibi bir iddiada bulunmadım. Yol haritam 8 ila 12 ay aralığında, bu da senin söylediğin sürecin zaten birebir kendisi. Bu nedenle “gerçekçi değil” demek, yazılanları okumadan değerlendirme yapıldığını gösteriyor."

Süreci şu kadar ayda bitireceksin gibi bir söz söylemedim. Sadece süreci o zaman aralığında tutar isen bunun hayali bir davranış olacağını söyledim ki bence buradaki çıkışından da anlaşıldığı üzere cevabını yazarken gergin olduğun çok belli.

"Yapay zekâ konusunda da küçük modellerin verimsiz olduğu yönündeki düşünce eksiktir. Günümüzde görev odaklı sistemlerde büyük dil modelleri yerine küçük, optimize edilmiş modeller kullanılır. Bu modeller düşük kaynak tüketimiyle belirli görevlerde yüksek başarı sağlar. Özellikle alan odaklı sistemlerde bu daha avantajlıdır. Sadece veri üretmek değil, mevcut veri kümelerini yeniden yapılandırmak ve ağırlıklı olarak dar kapsamlı eğitim yapmak yaygın bir yaklaşımdır. Küçük model, verimsiz model değildir. Bu tarz modellerde kullanılan LoRA gibi teknikler, küçük yapıları güçlü hale getirir..."

"Kod analizine özel bir yapay zekâ modeli eğitmek" kulağa heyecan verici geliyor olabilir, ancak gerçekler pek de romantik değil. Öncelikle bu tür bir projeyi sıfırdan yapmak, akademik camiada dahi son derece zorlu bir iştir. Kod analizi yapabilen modeller (örneğin CodeBERT, GraphCodeBERT, Codex gibi) yüz milyonlarca parametre içerir. Bu modellerin eğitimi yalnızca büyük veriyle değil, aynı zamanda devasa hesaplama kaynaklarıyla mümkündür. Ortalama bir RTX 3060 gibi tüketici düzeyinde bir GPU ile böyle bir projeyi tamamlamaya çalışmak, çölü bisikletle geçmeye benzer: teorik olarak mümkün olabilir ama pratikte her yönüyle delilik sayılır.

Kod modellemesi için ihtiyaç duyulan veri hacmi ve kalitesi başka bir ciddi engel. Kod analiz modelleri genellikle GitHub gibi dev kaynaklardan milyonlarca repo üzerinden, çeşitli programlama dillerinde eğitilir. Bu veriler büyük oranda İngilizce açıklamalarla etiketlenmiştir. Türkçe açıklamalı kod verisi yok denecek kadar azdır. Örneğin Stack Overflow’da 28 milyondan fazla İngilizce soru varken, Türkçe etiketli soru sayısı yalnızca yaklaşık 67 bin. Daha da önemlisi, teknik açıklamaların ve konseptlerin Türkçede yeterince karşılığı yok. “Async loop”, “dependency injection”, “heap snapshot” gibi kavramlar Türkçede neredeyse hiç işlenmemiş. Yani bir Türkçe kod asistanı modeli geliştirmek istersen, veriyi önce kendin üretmek zorundasın ki bu başlı başına yıllar sürebilecek bir iştir. (Bahsettiğiniz projede bu konulardan bir kaçı oldukça önemli)


Bununla bağlantılı olarak, bu işin zaman planlaması genellikle büyük bir iyimserlikle yaklaşılır. Veri toplamak, etiketlemek, modeli eğitmek ve hataları düzeltmek sadece birkaç ayda bitecek işler değildir. Örneğin veriyi doğru şekilde etiketlemek, birkaç uzmanın aylar süren emeğini gerektirir. Etiketleme yapılmadan model neyi öğrenmesi gerektiğini bilemez. Eğitimi geçelim, test aşamasında dahi modelin saçmaladığı ve düzeltme için yeniden eğitime gidildiği birçok örnek mevcut. Bu süreçler zincirleme olarak birbirini etkiler ve çok kolay şekilde 1 yılı geçebilir. Akademik yayınlarda bile benzer projelerin 14-18 ay arasında sürdüğü görülür.


Bu işin teknik riskleri de göz ardı edilmemeli. Örneğin yapay zekânın “burada async kullan” şeklinde öneride bulunması, Minecraft gibi single-thread çalışan sistemlerde ölümcül sonuçlara yol açabilir. AI önerisiyle bir plugin’i güncellersin ve sunucu gider. Daha da kötüsü, önerilen kod bir güvenlik açığı doğurursa, bu sadece çökme değil, açık sunucuya uzaktan erişim gibi ciddi tehditlere yol açar. Eğer modelin doğruluk oranı %70 gibi düşük bir seviyedeyse, her 3 satırdan biri hatalı olabilir. Bu, üretkenlik artışı değil, kaos anlamına gelir.


Ve elbette her şeyin sonunda büyük soru: (ÖSYM, TURKSAT ve diğer T.C ve Diğer Türk devlet kurumlarının kullandığı sistemlerde geliştiricilik yapmış ve yapay zeka eğitimindeki süreci görmüş biri olarak güçlü bir modelin nasıl çıkacağını şöyle ifade edelim)
Bu projeyi yürütmenin maliyeti nedir? GPU kiraları örneğin AWS üzerinden A100 bazlı bir sistem kullanırsan ayda 3.000 doları geçer. Model eğitimi aylar sürdüğünden bu sadece GPU maliyeti değil; aynı zamanda uzman personel, veri mühendisliği, hata düzeltme süreçleri gibi masrafları da içerir. Bir başlangıç için 100.000 dolarlık bir bütçe şaşırtıcı değil. Ve bu yatırımın sonunda elde edeceğin şey büyük ihtimalle, “Kodunuzda sorun olabilir” diyen basit ve güvenilmez bir chatbot olacaktır.


Gerçek dünyada, GitHub Copilot gibi ürünler bile yüzlerce mühendis, yıllarca süren eğitim ve milyonlarca dolarlık bütçeyle geliştirildi. Microsoft, OpenAI ve GitHub’ın arkasında durduğu bir proje. Yani bireysel çabalarla bunu taklit etmeye çalışmak, uçak yapmaya çalışırken ağaçtan kanat kesmek gibi. Eğlenceli olabilir, ama uçmaz.


Alternatif çok daha makul: Kodunuzu statik analiz araçlarıyla (örneğin SonarQube, PMD, Checkstyle), profiler’larla ve deneyimli geliştirici aklınızla analiz etmek. Bunlar bedava, güvenli ve bugüne kadar binlerce projede işe yaradığı ispatlanmış araçlar. AI fantezisi güzel ama gerçek dünya çoğu zaman daha sade çözümler gerektiriyor.


Kaynaklar:
-
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.

-
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.

-
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.

-
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.



Kaynak Başlığı​

Yazar(lar)YayıncıErişim
The Java Virtual Machine SpecificationTim Lindholm, Frank Yellin, Gilad Bracha, Alex BuckleyOracle
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
Java and the Java Virtual Machine: Definition, Verification, ValidationRobert Stärk, Joachim Schmid, Egon BörgerSpringer, 2001
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
Java Performance TuningJack ShiraziO'Reilly, 2003
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
A Performance Study of Java Virtual Machines: The Cost of Platform IndependenceDavid F. Bacon, Ravi Konuru, Chet Murthy, Mauricio SerranoIBM Research, 2000
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
Virtual Machines: Versatile Platforms for Systems and ProcessesJim Smith, Ravi NairMorgan Kaufmann, 2005
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.


Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.


Bilgi verebilirsin ve teorik olarak ben buyum ve böyle şeyler yaparım diyebilirsin, ancak tecrübe bazen bilgiden daha da değerli olabiliyor.
Aşağıda, Minecraft sunucu yazılımlarının Java ile çekirdeğe doğrudan erişimi, JVM’nin çalışma prensipleri, NMS kullanımı, yapay zeka model eğitimi için gereken hesaplama kaynakları ve süreci ile ilgili kapsamlı bir liste halinde 100 akademik, teknik ve sektörel kaynak sunuyorum.

  1. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  2. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  3. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  4. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  5. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  6. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  7. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  8. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  9. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  10. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  11. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  12. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  13. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  14. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  15. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  16. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  17. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  18. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  19. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  20. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  21. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  22. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  23. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  24. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  25. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  26. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  27. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  28. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  29. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  30. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  31. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  32. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  33. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  34. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  35. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  36. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  37. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  38. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  39. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  40. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  41. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  42. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  43. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  44. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  45. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  46. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  47. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  48. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  49. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  50. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  51. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  52. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  53. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  54. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  55. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  56. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  57. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  58. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  59. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  60. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  61. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  62. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  63. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  64. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  65. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  66. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  67. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  68. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  69. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  70. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  71. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  72. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  73. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  74. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  75. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  76. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  77. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  78. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  79. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  80. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  81. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  82. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  83. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  84. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  85. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  86. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  87. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  88. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  89. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  90. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  91. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  92. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  93. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  94. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  95. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  96. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  97. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  98. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.


Bilgi olmadan tecrübe kördür; tecrübe ise bilgiyi pratiğe dökme aracıdır. Bu yüzden sağlam, güncel ve kanıta dayalı bilgi, tecrübeyi anlamlı ve verimli kılar. Aksi halde sadece vakit kaybı olur.

İyi forumlar.
 
Aşağıda, Minecraft sunucu yazılımlarının Java ile çekirdeğe doğrudan erişimi, JVM’nin çalışma prensipleri, NMS kullanımı, yapay zeka model eğitimi için gereken hesaplama kaynakları ve süreci ile ilgili kapsamlı bir liste halinde 100 akademik, teknik ve sektörel kaynak sunuyorum.

  1. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  2. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  3. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  4. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  5. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  6. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  7. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  8. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  9. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  10. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  11. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  12. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  13. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  14. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  15. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  16. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  17. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  18. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  19. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  20. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  21. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  22. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  23. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  24. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  25. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  26. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  27. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  28. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  29. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  30. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  31. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  32. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  33. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  34. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  35. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  36. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  37. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  38. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  39. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  40. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  41. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  42. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  43. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  44. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  45. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  46. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  47. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  48. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  49. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  50. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  51. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  52. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  53. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  54. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  55. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  56. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  57. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  58. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  59. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  60. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  61. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  62. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  63. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  64. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  65. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  66. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  67. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  68. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  69. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  70. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  71. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  72. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  73. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  74. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  75. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  76. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  77. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  78. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  79. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  80. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  81. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  82. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  83. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  84. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  85. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  86. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  87. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  88. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  89. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  90. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  91. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  92. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  93. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  94. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  95. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  96. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  97. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.
  98. Değerli ziyaretçimiz, içeriği görebilmek için şimdi giriş yapın veya kayıt olun.


Bilgi olmadan tecrübe kördür; tecrübe ise bilgiyi pratiğe dökme aracıdır. Bu yüzden sağlam, güncel ve kanıta dayalı bilgi, tecrübeyi anlamlı ve verimli kılar. Aksi halde sadece vakit kaybı olur.

İyi forumlar.

aws fiyatlandirma, yapay zeka etikleri falan ne alaka? dogru soyle chatgptden mi istedin listeyi :D
 
Durum
Üzgünüz bu konu cevaplar için kapatılmıştır...

Hala Discord sunucumuza katılmadın mı?

Büyük bir topluluğun parçası ol, etkinliklere katıl ve özel hediyeler kazanma şansı yakala!

Şimdi Katıl
Üst