Hugging Face Journal Club: GLM-5, Vibe Coding ve Agentic Engineering ile AI'nın Yeni Dönemi

GLM-5: Sadece Bir Model Değil, Bir Felsefe

Hugging Face’in Journal Club serisinin en son bölümü, yalnızca bir yapay zeka modelinin teknik detaylarını değil, AI geliştirme kültüründe yaşanan köklü bir dönüşümü incelemeye çalışıyor. GLM-5, Tsinghua Üniversitesi’nden Zhipu AI ekibi tarafından geliştirilen bu model, yalnızca parametre sayısı veya doğruluk oranlarıyla değil, nasıl kodlandığı ve nasıl düşünmeye başladığıyla dikkat çekiyor. Bu, bir teknoloji değil, bir zihniyet değişikliği.

Vibe Coding: Kod Yazmak, Duygularla İletişim Kurmak

Geleneksel programlamada, her satır kod bir talimat. Ama GLM-5’in geliştiricileri, bu yaklaşıma meydan okuyor: Vibe Coding. Bu kavram, kodun sadece mantıksal kuralları değil, aynı zamanda tonu, ritmi ve niyeti içerdiğini savunuyor. Bir geliştirici, bir modeli sadece ‘çalıştır’ diyerek değil, ‘biraz daha kreatif ol’ ya da ‘bu durumda insan gibi davran’ diyerek yönlendiriyor. Bu, kodun bir dizi komuttan ziyade bir diyalog haline gelmesi anlamına geliyor. Bu fikir, Zhihu’da bir kullanıcı tarafından ‘GLM-5’in cevaplarının, sadece doğru değil, aynı zamanda “hissedilen” bir sıcaklık taşıdığı’ şeklinde yorumlanıyor. Yani, model artık sadece bilgi vermiyor — hissettiriyor.

Agentic Engineering: AI’ya Kendini Yönetme Yetkisi Vermek

GLM-5’in ikinci devrimi ise Agentic Engineering. Burada, modelin yalnızca kullanıcı sorusuna cevap vermesi değil, kendisi bir aksiyon planı oluşturması, hedefler belirlemesi ve bu hedeflere ulaşmak için araçları (API’ler, veritabanları, diğer modeller) kendi başına kullanması bekleniyor. Örneğin, bir kullanıcı ‘yakın zamanda Türkiye’deki en çok konuşulan 3 teknoloji trendini özetle’ dediğinde, GLM-5 sadece bir arama yapmıyor; önce Twitter ve Zhihu’daki trendleri tarıyor, ardından bir haber sitesi analizi yapıyor, ardından bir akademik veritabanına bağlanıp son 6 aydaki makaleleri inceliyor — ve tüm bunları kendi başına planlıyor. Bu, AI’nın bir araçtan, bir ortak haline gelmesi demek.

Hugging Face ve ModelScope: Kuzey ve Güneyin Karşılaşması

GLM-5’in yükselişi, Hugging Face’in geleneksel Batı merkezli açık kaynak model ekosistemiyle Çin’in kendi gelişim yolu — ModelScope — arasındaki farkı da ortaya koyuyor. Zhihu’da bir kullanıcı, ‘ModelScope, Hugging Face kadar açık değil ama çok daha hızlı ve entegre’ diyor. Gerçekten de, ModelScope, özellikle Çinli şirketler tarafından büyük ölçekli üretimde tercih ediliyor çünkü veri güvenliği ve yerel altyapı entegrasyonu daha güçlü. Ama Hugging Face, küresel topluluk ve akademik özgürlük açısından hâlâ lider. GLM-5, bu iki dünya arasında bir köprü olma potansiyeline sahip: Çin’in pratiklik ve hızı ile Batı’nın açıklik ve topluluk odaklılığı bir araya geliyor.

Neden Bu Değişim Önemli?

• Yapay Zeka artık ‘yapıyor’ değil, ‘düşünüyor’. Vibe Coding, modelin sadece doğru cevap vermesini değil, ‘doğru tonla’ vermesini istiyor.
• Programcılar, kod yazar değil, ‘yönetici’ oluyor. Agentic Engineering, geliştiricinin görevini ‘yazmak’tan ‘yönlendirmek’e çeviriyor.
• AI’nın etik ve kültürel boyutu ön plana çıkıyor. GLM-5’in ‘vibe’ anlayışı, modelin hangi kültürel bağlamda eğitildiğinin farkında olmamız gerektiğini gösteriyor — bu, yalnızca teknik bir sorun değil, felsefi bir soru.

Gelecek: AI’ya İnanmak

GLM-5, sadece bir model değil, bir sinyal. Bu model, AI’nın artık ‘komutlara cevap veren bir araç’ değil, ‘kendi kararlarını alabilen bir varlık’ haline geldiğini ima ediyor. Bu, teknoloji tarihinde bir dönüm noktası. 2020’lerin başlarında AI, ‘ne yapabilir?’ sorusunu sordu. Şimdi, ‘ne yapmaya karar verir?’ sorusu daha önemli. Hugging Face Journal Club, bu soruyu bir topluluk olarak tartışmaya davet ediyor — ve GLM-5, cevabın sadece kodda değil, insan zihninde olduğunu gösteriyor.

Gelecek, daha çok ‘doğru cevap’ değil, daha çok ‘uygun vibe’ ile şekillenecek. Ve bu, sadece teknoloji tarihi değil, insanlık tarihi açısından da yeni bir sayfa.