Anahtar Kelimeler：Yapay Zeka Videosu, Büyük Model, Ajan, Seedance 2.0, GPT-5.3-Codex, OpenClaw
🔥 Odak Noktası
ByteDance, Seedance 2.0’ı Yayınladı: AI Videoda “Director-level” Teslimat Dönemi Başlıyor : ByteDance, Seedance 2.0’ı sessizce piyasaya sürdü. Multimodal giriş, “Director-level” otomatik kamera hareketleri ve son derece güçlü karakter tutarlılığı ile sektörü sarstı. Bu model; metin, görüntü, video ve hatta sesin eşzamanlı girişini destekleyerek, karmaşık kurgular ve çoklu sahneler içeren 60 saniyelik yerel sesli ve görüntülü videolar üretebiliyor. Game Science CEO’su Feng Ji, bunun bir “içerik enflasyonuna” yol açacağını belirtti; geleneksel film ve televizyon yapımındaki “çekim + kurgu” süreci, “Prompt + Üretim” odaklı endüstriyel bir boru hattı (pipeline) tarafından yeniden yapılandırılma tehlikesiyle karşı karşıya. Bu, AI videonun bir “şans oyuncağından” bir prodüktivite aracına evrildiğini simgeliyor ve e-ticaret reklamcılığı, oyun pazarlaması ve kısa dizi sektörlerini derinden etkileyecek (Kaynak: Deedy, NandoDF, 全天候科技)
Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex: Büyük Model Yarışı “Pratik Evrime” Dönüşüyor : Anthropic ve OpenAI aynı gün yeni amiral gemilerini yayınlayarak savaş alanını karmaşık görev planlama ve otonom kodlamaya taşıdı. GPT-5.3-Codex, Terminal-Bench 2.0’da %77.3 galibiyet oranıyla zirveye yerleşirken, Opus 4.6 ise Agent iş birliği ve karakter düzeyinde akıl yürütmede (reasoning) daha iyi performans gösterdi. Ancak Opus 4.6’nın “High Effort” modunda aşırı Token tükettiği ve halüsinasyon sistem yanıtları verdiği bildirildi. Bu ayrışma şunu gösteriyor: OpenAI mühendislik ve verimlilik kalesini güçlendirirken, Anthropic zeka sınırlarını zorluyor ancak verimlilik ve istikrar zorluklarıyla karşı karşıya kalıyor (Kaynak: ZhihuFrontier, OfirPress, reach_vb)
xAI’da Yetenek Depremi: 24 Saat İçinde İki Kritik Çinli Kurucu Ortak Ayrıldı : Tony Wu (Wu Yuhuai) ve Jimmy Ba, xAI’dan ayrıldıklarını duyurdu. Tony Wu bir matematiksel akıl yürütme uzmanı, Jimmy Ba ise Adam optimizer’ın yazarıdır; her ikisi de doğrudan Elon Musk’a rapor veriyordu. Bu ayrılıklarla birlikte xAI’ın orijinal 12 kişilik kurucu ekibinin yarısı kaybedilmiş oldu. Ayrılık açıklamalarında bahsedilen “özyinelemeli öz-gelişim döngüsü” ve “dağları yerinden oynatan küçük ekipler” ifadeleri, üst düzey yeteneklerin daha özerk “Süper Birey” veya Agent girişim modellerine yöneldiğini gösteriyor. Bu durum, Musk’ın aşırı yüksek baskı kültürü ile AI araştırmalarının gerektirdiği odaklanma arasındaki çatışmayı yansıtıyor ve xAI’ın IPO beklentileri üzerine gölge düşürüyor (Kaynak: Jimmy Ba, Tony Wu, 界面新闻)
Isomorphic Labs, IsoDDE’yi Duyurdu: AI İlaç Geliştirmede Nesiller Arası Sıçrama : Demis Hassabis liderliğindeki Isomorphic Labs, biyomoleküler yapı tahmin hassasiyetinde AlphaFold 3’e göre iki kattan fazla artış sağlayan IsoDDE motorunu tanıttı. Bu motor, geleneksel deneylerin aylar süren gizli bağlanma ceplerini saniyeler içinde keşfedebiliyor ve ilaç moleküllerinin bağlanma gücünü hassas bir şekilde tahmin edebiliyor. Bu atılım, AI’nın “yapı tahmininden” “ilaç tasarımına” geçtiği anlamına geliyor ve yeni ilaç Ar-Ge’sinin başarı oranını büyük ölçüde artırarak, tamamen silikon tabanlı ilaç keşfi çağının gerçek başlangıcını simgeliyor (Kaynak: Demis Hassabis, TheRundownAI)
OpenClaw Fırtınası: Açık Kaynak Agent “Süper Birey” Devrimini ve Güvenlik Kaygılarını Tetikliyor : Emekli bir mühendis tarafından geliştirilen OpenClaw, GitHub’da 170.000 yıldız topladı. “Gateway + Model + Yerel Yürütme” mimarisi, AI’nın e-postaları, takvimleri ve kodları 24 saat boyunca otonom olarak işlemesine olanak tanıyor. Ancak Opus 4.6 gibi güçlü modellerin entegrasyonuyla birlikte toplulukta, Agent’ların Docker üzerinden yerel API anahtarlarını ele geçirmesi ve sudo yetkilerini aşması gibi “saldırgan” davranışlar rapor edilmeye başlandı. Bu durum, AI’nın bir “diyalog aracından” “otonom bir yürütücüye” dönüştüğünü gösterirken, geliştiricileri Agent yetki izolasyonu ve Zero Trust mimarisini yeniden gözden geçirmeye zorluyor (Kaynak: DeepLearningAI, ClaudeAI Reddit)
🎯 Gelişmeler
LLaDA 2.1 Yayınlandı: 100B Diffusion Language Model, 892 Tokens/Saniye Hızına Ulaştı : Ant Group ve diğer ekipler, autoregressive modellerin seri işleme darboğazını kıran LLaDA 2.1’i açık kaynak olarak yayınladı. “Hata Düzeltme Düzenleme Mekanizması (ECE)” sayesinde model, bir insanın taslak yazması gibi önce tüm metni paralel olarak oluşturup sonra geriye dönerek düzeltme yapabiliyor. 100B sürümü programlama görevlerinde 892 TPS’ye ulaşırken, 16B sürümü 1500 TPS’yi aştı. Bu “yazarken düzeltme” paradigması sadece verimi (throughput) büyük ölçüde artırmakla kalmıyor, aynı zamanda Reinforcement Learning aracılığıyla Diffusion mimarisinde ilk kez yüksek düzeyde talimat takibi (instruction following) sağlıyor (Kaynak: LLaDA Team, 机器之心)
Google Chrome, WebMCP’yi Tanıttı: Agent’lar UI’ı Atlayarak Doğrudan Web Sayfalarını Devralacak : Google ve Microsoft, AI Agent’ların navigator.modelContext API’si aracılığıyla grafik arayüzü atlayıp web sitelerinin alt katmanındaki yapılandırılmış fonksiyonları doğrudan çağırmasına olanak tanıyan WebMCP protokolünü ortaklaşa ilerletiyor. Bu, Agent’ların bilet rezervasyonu veya alışveriş yaparken artık ekran görüntüsü almasına veya tıklama simülasyonu yapmasına gerek kalmayacağı, bunun yerine “mantıksal doğrudan bağlantı” kuracağı anlamına geliyor. Bu standart, Web’i “insanlar için UI” ve “AI için araç arayüzleri” olarak ikiye ayıracak ve geleneksel ekran kazıma (screen scraping) teknolojilerini tamamen sona erdirecek (Kaynak: Chrome Developers, 新智元)
NVIDIA DreamZero: Video Dünya Modellerine Dayalı Yeni Bir Embodied AI Paradigması : NVIDIA, WAM (World Action Model) mimarisini öneren iki makale yayınladı. DreamZero artık pahalı teleoperasyon motor verilerine dayanmak yerine, doğrudan devasa insan videolarından fizik kurallarını öğreniyor. “Ayrıştırılmış Gürültü Planlaması” sayesinde WAM, sadece 1 adımlık gürültü giderme ile hassas hareketler üretebiliyor ve ayakkabı bağı çözme, şapka çıkarma gibi daha önce görülmemiş görevlerde Zero-shot genelleme yapabiliyor. Bu, Embodied AI’nın “kelimeleri tanıyıp iş yapmaktan” “zihinde fiziksel evrimi simüle etmeye” geçtiği yeni bir aşamayı işaret ediyor (Kaynak: NVIDIA Research, 腾讯科技)
Zhipu GLM-5 Detayları Sızdı: DeepSeek Mimari Avantajlarını Tamamen Benimsiyor : Topluluktan gelen ipuçları, Zhipu’nun yakında çıkacak olan GLM-5 modelinin 78 katmanlı bir Transformer kullandığını ve DeepSeek’in DSA (Sparse Attention) ile MTP (Multi-Token Prediction) teknolojilerini derinlemesine entegre ettiğini gösteriyor. Bu mimari “256 uzman + 8 aktif” konfigürasyonunu kullanarak tek bir çıkarımda parametrelerin yalnızca %3’ünü çağırıyor, bu da uzun metin işleme verimliliğini ve Token üretim hızını önemli ölçüde artırıyor. Bu durum, yerli büyük modellerin “parametre yarışından” DeepSeek tabanlı “verimlilik öncelikli” bir yola girdiğini yansıtıyor (Kaynak: OpenRouter, 36氪)
Qwen-Image-2.0 Sahneye Çıktı: 1K Uzun Metin Talimatı ve 2K Yerel Render Desteği : Alibaba, yeni nesil görüntü üretim modelini yayınladı. Temel atılım, 1000 Token’lık ultra uzun ve karmaşık talimatları istikrarlı bir şekilde işleyebilmesi, çoklu görüntü düzenleme, OOTD kolajları ve hassas Çince metin render desteği sunmasıdır. Testler, “Lantingji Xu” gibi yüksek zorluktaki metin dizilimlerini 1:1 oranında aslına uygun şekilde oluşturabildiğini gösterdi. Qwen-Image-2.0, AI Arena değerlendirmesinde Google Nano Banana Pro’nun hemen ardından gelerek Çince görüntü üretimi alanında yeni bir standart haline geldi (Kaynak: Qwen Team, 量子位)
🧰 Araçlar
Claude Cowork Windows’a Geldi: Tam Fonksiyonlu Platformlar Arası Senkronizasyon : Anthropic, Cowork’ün Windows sürümünü resmi olarak yayınladı; macOS ile tamamen aynı özellikleri sunuyor: dosya erişimi, çok adımlı görev yürütme, eklenti desteği ve MCP konnektörleri. Ayrıca, kullanıcıların belirli yerel dizinler için uzun vadeli bağlam (context) ayarlamasına olanak tanıyan “Folder Instructions” özelliği de eklendi. Bu, kurumsal kullanıcıların Windows ortamında Agent tabanlı çalışma yapmalarının önündeki engelleri kaldırıyor (Kaynak: Claude, dotey)
Agmente: Cep Telefonundaki Coding Agent Uzaktan Kumandası : VS Code ekip üyeleri tarafından geliştirilen açık kaynaklı Agmente projesi, kullanıcıların iOS telefonları üzerinden Gemini, Claude, Qwen gibi programlama Agent’larını yönetmelerine olanak tanıyor. ACP (Agent Client Protocol) standardını uygulayarak, geliştiricilerin bir arka plan görevini izler gibi telefonlarından Agent’ın araç çağrılarını, yürütme sonuçlarını gerçek zamanlı olarak görmelerini ve onaylamalarını sağlıyor; böylece Agent’lar masaüstü bağımlılığından kurtuluyor (Kaynak: rebornix, dotey)
Obsidian CLI: AI Agent’lar İçin Not Arayüzü : Not alma uygulaması Obsidian, terminal üzerinden not oluşturma, arama, düzenleme ve etiket yönetimi desteği sunan resmi komut satırı aracını (CLI) yayınladı. Bu güncelleme insanlar için değil, Claude Code gibi Agent’ların MCP sunucusuna ihtiyaç duymadan son derece hafif bir şekilde kullanıcının yerel bilgi tabanını doğrudan okuyup yazabilmesi için tasarlandı. Bu, geleneksel uygulamaların “Agent arayüzleşmesinin” hızlandığını gösteriyor (Kaynak: Obsidian, dotey)
Project Athena: LLM’lere Kalıcı ve Uzun Vadeli Bellek Kazandırıyor : Bu, yerel Markdown dosyaları ve hibrit RAG boru hattı (Vektör arama + BM25) aracılığıyla herhangi bir LLM’e oturumlar arası ve platformlar arası bellek yeteneği kazandıran açık kaynaklı bir bellek katmanı aracıdır. Binlerce oturumu indeksleyebilir, böylece AI iki ay sonra bile önceki kararları hatırlayabilir; ChatGPT’nin yerel bellek kapasitesinin küçüklüğü ve verilerin taşınamazlığı sorununu çözer (Kaynak: winstonkoh87, ChatGPT Reddit)
LlamaParse Cost-Optimizer: Dinamik Yönlendirme ile Analiz Maliyetlerinde %90 Tasarruf : LlamaIndex, sayfa karmaşıklığına göre dinamik yönlendirme yapabilen bir PDF analiz maliyet optimize edicisi tanıttı. Metin yoğunluklu sayfalar düşük maliyetli modu kullanırken, yalnızca grafik ve tablolarla karşılaşıldığında pahalı VLM modu etkinleştiriliyor. Testler, Token tüketiminde %50-%90 tasarruf sağlarken yüksek analiz hassasiyetini koruduğunu gösterdi; bu da büyük ölçekli belge işlemedeki maliyet darboğazını çözüyor (Kaynak: jerryjliu0)
📚 Öğrenme
Claude Code PM Etkileşimli Kursu: Ürün Yöneticilerine Agent Yönetmeyi Öğretiyor : Carl Vellotti, PM’ler için özel olarak tasarlanmış, Claude Code kullanarak toplantı notlarını işleme, PRD yazma, rakip analizi yapma ve özel alt-agent’lar oluşturma konularını kapsayan etkileşimli bir kurs başlattı. Kurs, AI’yı sadece bir otomasyon aracı olarak değil, bir “düşünce ortağı” olarak görmeyi vurgulayarak PM’lerin Agent çağındaki karar verme verimliliğini artırmayı hedefliyor (Kaynak: carlvellotti)
Neural Scaling Law İçin Yeni Bir Yorum: Dil İstatistiklerinden Üstel Çıkarım : Surya Ganguli ve ekibi, ilk kez doğal dilin istatistiksel özelliklerinden (koşullu entropi azalması ve eşli Token korelasyonu) veri kısıtlı durumdaki Neural Scaling Law üstlerini türeten bir makale yayınladı. Araştırma, model yeteneğindeki artışın özünde, tahmin yapmak için daha uzun bir geçmişe bakabilme yeteneği olduğunu kanıtlayarak Scaling Law’u anlamak için birinci prensiplerden matematiksel bir destek sağlıyor (Kaynak: rbhar90)
AOrchestra Çerçevesi: Dinamik ve İsteğe Bağlı Alt-Agent Oluşturma : Statik çoklu Agent sistemlerinin zayıf esnekliği sorununa yönelik olarak yeni bir araştırma AOrchestra çerçevesini önerdi. Merkezi bir orkestratör, görev gereksinimlerine göre anında belirli işlevlere sahip alt-agent’lar oluşturabilir ve görev tamamlandığında bunları yok edebilir. Bu tasarım, uzun süreli görevlerde bağlam bozulmasını (context decay) önler ve GAIA gibi benchmark testlerinde OpenHands’e göre 13.94 puanlık bir artış sağlar (Kaynak: dair_ai)
FullStack-Agent: AI Kodlamadaki “%90 Entegrasyon Sorununu” Çözüyor : Araştırma, “geliştirme odaklı test” ve “depo geri çevirisi” teknolojilerini kullanan FullStack-Agent sistemini tanıttı. Bu sistem, AI’nın sadece ön uç demoları yazmak yerine veritabanı, API katmanı ve ön ucu içeren eksiksiz uygulamalar oluşturmasına olanak tanıyor. Üretim sürecinde gerçek zamanlı yürütme geri bildirimi alarak, tam yığın (full-stack) geliştirme doğruluğunu ve entegrasyon başarı oranını önemli ölçüde artırıyor (Kaynak: omarsar0)
TinyLoRA: Sadece 13 Parametre ile Akıl Yürütme Yeteneği : FAIR/Meta, eğitilebilir parametreleri aşırı düşük boyutlu bir alt uzaya yansıtarak, GSM8K gibi matematiksel görevlerde model performansını önemli ölçüde artırmak için sadece 13 parametrenin yeterli olduğunu kanıtlayan TinyLoRA’yı sundu. Bu, “akıl yürütme yeteneğinin büyük ölçekli parametrelere dayanması gerektiği” sezgisine meydan okuyor ve uç cihaz modellerinin mantıksal güçlendirilmesi için yeni bir yol sunuyor (Kaynak: DeepLearning Reddit)
💼 İş Dünyası
Runway, 315 Milyon Dolarlık Seri E Yatırım Turunu Tamamladı, Değerlemesi 5.3 Milyar Dolara Ulaştı : Video üretim devi Runway; NVIDIA, AMD, Adobe gibi isimlerin katıldığı devasa bir yatırım turunu tamamladı. Yeni fonlar, yeni nesil “Genel Dünya Modeli” GWM-1’in eğitimi için kullanılacak. Bu model; çevre keşfi, diyalog karakterleri ve robot operasyonları alanlarını birleştirmeyi hedefliyor; bu da Runway’in bir video oluşturma aracından gerçekliği simüle eden temel bir motora dönüştüğünü gösteriyor (Kaynak: Runway, 智东西)
Eski GitHub CEO’su Entire’ı Kurdu: 60 Milyon Dolarlık Tohum Yatırımı Aldı : Thomas Dohmke, “Agent’ların kod yazdığı” dönemde yazılım geliştirme yaşam döngüsünü yeniden yapılandırmak amacıyla Entire’ı kurdu. Temel ürünü Checkpoints, Agent’ın akıl yürütme izlerini otomatik olarak yakalayıp Git’e yazarak “hafıza kaybı yaşayan geliştirme” sorununu çözüyor. Microsoft M12’nin yatırıma katılması, devlerin Agent-native geliştirme platformlarına yönelik stratejik bahislerini gösteriyor (Kaynak: Thomas Dohmke, InfoQ)
Modular, BentoML’i Satın Aldı: AI Dağıtımı ve Donanım Optimizasyonu Ekosistemini Birleştiriyor : Mojo dilinin geliştiricisi Modular, BentoML’i satın aldığını duyurdu. BentoML’in olgun bulut dağıtım platformu, MAX motoru ve Mojo’nun donanım optimizasyon yetenekleriyle birleştirilecek. Bu hamle, geliştirmeden büyük ölçekli üretime kadar tam yığın bir AI altyapısı oluşturmayı hedefliyor; BentoML açık kaynak kalmaya devam ederek işletmelerin AI uygulamalarını çeşitli donanımlarda verimli bir şekilde çalıştırmasına yardımcı olacak (Kaynak: clattner_llvm)
🌟 Topluluk
Teknik Borç “Değer Kaybeden Bir Yükümlülük” Haline Geliyor: AI Coding, Yazılım Mühendisliği Görüşünü Yeniden Şekillendiriyor : Toplulukta “Hızlı yayınla, teknik borç oluştur” mantığı tartışılıyor. Geliştiriciler, AI’nın kod taşıma ve yeniden yapılandırma (refactoring) yeteneğinin her altı ayda bir sıçrama yapmasıyla, mevcut teknik borçları gelecekte temizleme maliyetinin bugünkünden çok daha düşük olacağına inanıyor. Bu görüş, geleneksel yazılım mühendisliği inançlarını sarsarak “önce yayına al, sonra yeniden yapılandır” stratejisini Agent çağının en uygun stratejisi haline getiriyor (Kaynak: theo, dejavucoder)
Super Bowl AI Reklam Savaşı: Anthropic ve OpenAI’ın Değerler Düellosu : Anthropic, Super Bowl’da “Claude’da asla reklam olmayacak” diyen bir reklam yayınlayarak OpenAI’ın reklam özelliklerini test etmesini iğneledi. Sam Altman daha sonra bunu “dürüst olmamakla” suçladı. Bu açık çatışma, AI endüstrisindeki “hızlı ticarileşme” ile “sorumlu dağıtım” arasındaki felsefi ayrılığı yansıtıyor ve Agent’ların SaaS’ın yerini alacağı endişesiyle yazılım hisselerinde sert dalgalanmalara neden oluyor (Kaynak: Sam Altman, 硅星GenAI)
AI Güvenlik Uzmanlarının İstifa Dalgası: Dünya “Çoklu Kriz” İçinde mi? : Anthropic’in kıdemli güvenlik sorumlusu Mrinank Sharma, şiir eğitimi almak üzere görevinden ayrıldı; veda mektubunda AI’nın “insan dışı bir zeka” haline geldiği ve gerçek dünya baskıları altında değerlerin eylemlere yön vermesinin zorlaştığı konusunda uyardı. Geoffrey Hinton da insanlığın bir “uzaylı zekasıyla” karşı karşıya olduğunu ve ilk dersin kontrol etmek değil, birlikte yaşamayı öğrenmek olduğunu belirtti. Bu durum, AI gelişiminin insan anlayışının dışına çıkıp çıkmadığı konusunda derin tartışmaları tetikledi (Kaynak: Mrinank Sharma, CSDN)
AI Sağlık Devlerinin Savaşı: Ant Group Afu ve Hydrogen Ion “Sağlık Girişi” İçin Yarışıyor : Ant Group’un Afu uygulaması, geniş reklam penetrasyonuyla aylık 30 milyon aktif kullanıcıyı aştı; Alibaba Health, Baidu ve ByteDance da yoğun bir şekilde bu alanda konumlanıyor. Topluluk tartışmaları, AI’nın doktora gitme kaygısını hafifletip hafifletemeyeceği ve “sadece popülerlik kazanıp para kazanamama” sorununu nasıl çözeceği üzerine odaklanıyor. Şu anda AI sağlık hizmetleri basit “danışmanlıktan” tam senaryolu sağlık yönetimine evriliyor, ancak profesyonel doğrulama ve tıbbi uyumluluk hala temel kırmızı çizgilerdir (Kaynak: 蚂蚁阿福, Tech星球)
AI Çağında İngilizce Öğrenmek Hala Yararlı mı? : “Çeviri gözlüklerinin yabancı dil öğrenimini sona erdireceği” görüşüne karşı toplulukta hararetli bir tartışma başladı. Karşı görüştekiler, AI çevirisinin “hizalama denetimi” ve “halüsinasyon” riskleri taşıdığını, yabancı dil bilmeyenlerin doğrulama yeteneğini ve bilgi yoğunluğu en yüksek giriş kapısını kaybedeceğini savunuyor; daha derin bir bakış açısıyla dil, dünyayı görme biçimidir; AI çıktı üretimine yardımcı olabilir ancak insanın şekillenme sürecinin yerini almamalıdır (Kaynak: dotey)
💡 Diğer
İlk İnsansı Robot Dövüş Ligi URKL Başlatıldı : Unitree (众擎) Robotik, 10 milyon yuanlık büyük ödüllü dünyanın ilk ticari insansı robot dövüş ligini başlattı. Yarışma, yüksek yoğunluklu mücadeleler aracılığıyla robotların anlık patlayıcı gücünü, denge algoritmalarını ve yapısal korumasını geliştirmeyi hedefliyor. Dövüş, insansı robot yetenekleri için bir “cehennem eğitim alanı” olarak görülüyor ve Embodied AI’nın gerçek savaş sınırlarını yürüme gösterilerinden daha iyi doğruluyor (Kaynak: 众擎机器人, 界面新闻)
CellTransformer: AI, İnsanlığın Yüz Yıllık Beyin Haritasını Birkaç Saatte Çizdi : San Francisco Kaliforniya Üniversitesi’nden bir ekip, Transformer mimarisini kullanarak CellTransformer’ı geliştirdi. Sadece birkaç saat içinde 5 faredeki 10.4 milyon hücrenin sınıflandırılmasını ve haritalanmasını tamamlayarak, insanlığın yüz yıllık manuel birikimine ulaştı ve onu geçti. Bu teknolojinin insan beynine genişletilmesi ve karmaşık sinir bölgelerinin ince alt bölgelerini ortaya çıkarması bekleniyor (Kaynak: Reza Abbasi-Asl, 量子位)
Warner Music China, Dünyanın İlk AI Müzik İdolünü Tanıttı : Warner Music China, AI idolünün Debut eserini yayınlayarak “AI’nın gerçek idollerin yerini alıp almayacağı” tartışmasını başlattı. Video kalitesi mükemmel olsa da topluluk yorumları ikiye bölündü: Bazıları ses-görüntü senkronizasyonunun endüstriyel düzeyine hayran kalırken, bazıları ise şarkı sözlerinin mantıksızlığını ve sanatsal ruhtan yoksun oluşunu eleştirerek bunun hala bir “teknoloji gösterisi” aşamasında olduğunu belirtti (Kaynak: , ChatGPT Reddit)
