2026'da Takip Edilecek AI YouTube Kanalları: Sinyale Göre 185 Kanal

Executive Summary

2026'da AI YouTube'da kimi takip edeceğini seçmek mayın tarlasında yürümek gibi. Bir yıldır video atmayan sekiz milyon subscriber'lı efsaneler var; 763K subscriber'ı olup video başına ~2.7K view alan kanallar var; bir de akşamını yemek için optimize edilmiş günlük “SHOCKING!!! AGI IS HERE!!!” thumbnail duvarı var. Ama iyi bir feed hızlı karar vermek zorunda.

Bu rapor, kullanıcının sağladığı research corpus'la başlıyor: 2026-07-12/13 tarihinde 68 core kanal live scrape edilmiş, sonuçlar aynı haftadaki üç deep-research pass'iyle birleştirilmiş, çelişen istatistikler kanal kanal reconcile edilmiş, “Token Chaser” / “Token Chasers” gibi alias çakışmaları tekilleştirilmiş ve set 24 aktif tematik tier içinde yaklaşık 185 ayrı kanala genişletilmiş. Graveyard bölümündeki ayrı “Tier 18” legacy etiketi de yeniden numaralandırılıp kaybedilmeden korunuyor.

Bu bir “en iyi 10 AI YouTuber” listesi değil. Recency, sinyal kalitesi ve doğrulamayı ayrı değerlendiriyor; pozitif önerilerin yanında Reddit uyarılarını da saklıyor; canlı feed'lerle evergreen referans library'lerini birbirinden ayırıyor; sonunda foundations, research awareness, daily news, local modeller, agentic engineering ve image/video sistemleri için hazır stack'ler veriyor.

En önemli sonuç subscriber rozetiyle güncel erişim arasındaki uçurum. Fahd Mirza'nın 763K subscriber'ı ve ~2.7K recent-view ortalaması var; Anthropic'in 732K subscriber'ı ve ~315K ortalaması var. Rozet neredeyse aynı, güncel erişim ~115× farklı. Derinlik de ölçeklenebiliyor: Dwarkesh Patel uzun teknik röportajlarda ~309K, bycloud mimari explainer'larda ~83K ortalama çekiyor.

Rapordaki minimum, maksimum ve ortalama view değerleri lifetime performanstan değil, her kanalın yaklaşık son 15 public upload'ından hesaplanıyor. Dormant kanallar eski evergreen hit'lerle yüksek ortalama gösterebilir; günlük kanallar ise şu anki gerçek çekimini gösterir. Karpathy'nin ~2.06M ortalaması canlı bir yayın feed'i değil, olağanüstü back catalog'unun çekim gücü.

Provenance notu: Temel dataset kullanıcı tarafından sağlandı ve yönlendirilmiş deep research ile live scraping sonucu üretildi. Ben bunu research report formatına taşıdım, honesty flag'lerini korudum; bağımsız olarak yeniden scrape etmedim veya eksik veriyi sessizce değiştirmedim. Her ❓, kaynak corpus'un doğrulayamadığı bir claim olarak kalıyor.

Bu Rapor Nasıl Kullanılır

Rapor bilinçli olarak uzun. Önündeki karara göre doğrudan ilgili bölüme git.

Değerlendirme Çerçevesi

Her kanal üç ayrı grade taşıyor. Üçü farklı soruya cevap veriyor; hepsini tek skora sıkıştırmak, feed'i hiç izlemediğin 40 kanalla doldurmanın en kolay yolu.

Recency — canlı bir feed mi, müze mi?

• 🔥 bu hafta upload etti
• ✅ bu ay upload etti
• 🐢 son 1–3 ay içinde upload etti
• 💤 4 ay veya daha uzun; feed olarak fiilen dormant

Sinyal kalitesi — içerik gerçekten ne veriyor?

• 🟢 high-signal, derin veya low-hype
• 🟡 sağlam ve pratik ama mixed
• 🔴 hype flag'li ya da kaynak Reddit synthesis'inde tartışmalı

Doğrulama — veri scrape'ten sağ çıktı mı?

• ❓ kanal sayfası bu pass'te Jina, Scrape.do ve Kernel'da başarısız oldu; rapor metric uydurmak yerine işaretliyor

Subscriber Sayıları Neden Yanıltıyor

Subscriber sayısı arkeolojik bir kalıntı: kanalın bir zamanlar subscribe edilmeye değer olduğunu söylüyor. Recent-view ortalaması, bugün feed'inde yer hak edip etmediği için daha güçlü sinyal. Bu yüzden aşağıdaki karşılaştırmalar recent-view ortalaması × recency × sinyal grade'i üzerinde duruyor; doğrulama durumu ayrı tutuluyor.

Stat Çakışmaları ve Reconciliation

Kullanıcının sağladığı research pass'leri bazen birbiriyle uyuşmadı. Freshest scrape ana kaynak; farklar sessizce ortalanmak yerine açıkça gösteriliyor.

Tablodaki en önemli düzeltme Latent Vision: core scrape doğrulayamadı, sonraki pass 38.5K subscriber'ı ve recent view'ları doğruladı. Bu, ComfyUI tier'indeki yerini ciddi biçimde değiştiriyor.

Part 1: Temeller

Math, statistics, sıfırdan implementation ve yapılandırılmış dersler. AI'ı abstraction layer'ın altında anlamak için gideceğin yer burası; içerik evergreen olduğu için dormancy'nin en az önemli olduğu bölüm de bu.

Tier 1 — Matematik Temelleri ve Görsel Sezgi

“Abstraction layer’ın altını anlamak istiyorum” tier’i. Raw math, fizik ve low-level model mekanikleri. Yavaş cadence, evergreen değer.

*StatQuest partial — only 3 recent view counts rendered during the scrape.

3Blue1Brown — Bu directory’den yalnızca bir kanala subscribe olacaksan o kanal bu. Grant Sanderson’ın entropy, “compression is intelligence”, Laplace transform ve AI image’ların nasıl çalıştığı üzerine son serisi, 20 dakikalık videonun gerçekten bir semester’ın yerini alabildiği nadir feed’lerden. 8.47M subscriber ve ~1.69M recent average; reach’i rozetine gerçekten uyan o neredeyse imkânsız kanal.

StatQuest — Herkes legacy sandığı sırada haftalık upload’a devam ediyor: Simplex method, Random Forests, False Discovery Rates. Küçük recent-view sayılarını yanlış okuma; statistics fundamentals trend olmaz ama birikir. Eval pipeline’ın açıklayamadığın bir p-value ürettiğinde iyi ki subscribe olmuşum diyeceğin kanal.

Welch Labs — Efsane Neural Networks Demystified kanalı; backpropagation ve matrix operation’larını adım adım animate etmesi r/learnmachinelearning’de sürekli övülüyor. Reconciliation önemli: bir pass 400K subs diyordu, fresh scrape 887K gösteriyor. “What the Books Get Wrong About AI” double-descent videosu bu rozeti haklı çıkaran içerik; textbook’ların nerede yanlış olduğunu animation’la gösteriyor.

Steve Brunton — University of Washington professor’ından ücretsiz graduate program gibi kanal: optimization bootcamp, Bayesian regression, Monte Carlo. Bu hafta 🔥 upload ediyor. Linear algebra sağlam ama applied math tarafın sallanıyorsa gap-filler bu.

ritvikmath — Interview’larda gerçekten sorulan regularization, conjugate prior ve contextual bandit konularını kompakt whiteboard formatında anlatıyor. “4 must-know LLM params” videosu, dakika başına bilgi yoğunluğunun sana uyup uymadığını anlamak için iyi test.

Serrano Academy — Luis Serrano’nun geometrik anlatım yeteneği var; “neural nets bending space” tam söylediği şeyi yapıyor ve akılda kalıyor. Yeni GRPO/DeepSeek coverage’ı, visual-intuition yöntemini sadece klasiklerde değil current architecture’larda da kullandığını gösteriyor.

Julia Turc — Bu tier’in, belki de bütün rehberin sleeper pick’i. Ex-Google Research engineer (YC S24); MoE gating, flow-matching physics, tensor core ve FP4 quantization gibi modern architecture’ların high-level matematik anlatımında YouTube’un en iyi teknik kaynaklarından biri sayılıyor. 72.1K subs ve ~30K average; subscriber tabanının %40’tan fazlasının her videoyu izlemesi bu tier’deki en güçlü engagement sinyali. Serving/quantization işi yüzünden local-inference tier’inde de cross-list edildi.

Tier 1.5 — İstatistik ve ML Ön Koşulları

AI-first feed’ler değiller; ama ML evaluation, regression, probability ve deneysel reasoning’in temelleri için gerçekten faydalılar. Subscription değil, gerektiğinde açılan supplement gibi kullan.

Üçü de dormant ve burada bunun önemi yok. zedstatistics, probability intuition için bir data-science thread’inde “en iyisi” diye anılmış; probability intuition da 2023’ten beri değişmedi. Reducible, A* search, Fourier transforms ve PageRank ile “computer science’ın 3Blue1Brown’u”na en yakın kanal. Textbook gibi kullan: ihtiyacın olan bölümü aç.

Tier 2 — Sıfırdan LLM ve Derin Implementation Engineering

Transformer / GPT / attention / training loop’u elinle yazdığın developer canon’u. Baştan rahatsız edici gerçeği söyleyeyim: çoğu dormant. Aşağıdaki ortalamalar evergreen hit’lerle şişiyor. Fresh feed değil, referans library’si gibi yaklaş.

Andrej Karpathy — Tartışmasız seçim; Reddit burada hedge etmiyor. r/learnmachinelearning’den (u/Log_Dogg, +128 upvote):

"Literally the goat, I can't think of a single better resource"

Ve doğru: micrograd, makemore, “build the GPT tokenizer”, GPT-2’yi yeniden üretmek — platformda transformer’ı bu kadar içini açarak öğreten başka bir kaynak yok. Ama recency grade’e bak: 💤, son upload ~1 yıl önce. ~2.06M ortalama eski evergreen çekim gücü. Karpathy bir curriculum, subscription değil. Back catalog’u kitap gibi çalış.

Sebastian Raschka — Build-an-LLM-from-Scratch yazarı ve from-scratch canon’un en canlısı; 🐢 ama 💤 değil. Altı paper okumadan model generation’ları arasında neyin gerçekten değiştiğini anlamanın en hızlı yolu architecture-comparison videoları.

Umar Jamil — Bu tier’in en derin teknik içeriği, net. Triton’da Flash Attention implementasyonu. Sıfırdan multimodal VLM. DPO, RLHF, Mamba/S4. “Gerçekten anlamak istiyorum” diyenlere gösterdiğim kanal; tek caveat, son upload’ın üstünden ~1 yıl geçti.

Jay Alammar — Illustrated-transformer guy. Tokenizer ve Word2Vec visual explainer’ları, Umar Jamil içeriğini takip edilebilir kılan on-ramp. Dormant, evergreen, essential.

CodeEmporium — Tier’in sürprizi: efsaneler uyurken haftalık 🔥 upload ediyor. Diffusion, CLIP, ViT, DETR; computer-vision ağırlıklı sağlam mid-depth explainer’lar.

Kalanlar, hızlıca: Aladdin Persson (92.3K), PyTorch implementation’dan paper review ve career içeriğine kaydı. Venelin Valkov Python-heavy ve hands-on ama sayfası üç scraper’ı da çökertti; 34.9K subs confirmed, video metric’leri unverified ❓. mildlyoverfitted çok iyi paper-to-code işi yapıyor ama 2+ yıldır inactive. Abhishek Thakur (4× Kaggle Grandmaster) yavaşladı; RAG/BM25/hybrid-search tutorial’ları hâlâ pratik.

Tier 3 — Applied ML, Bootcamp Dersleri ve Model Tooling

End-to-end pipeline’lar, roadmap’ler, framework dersleri. “İzledim”in “yaptım”a dönüştüğü yer.

⚠️ Korunması gereken düzeltme: Andrew Ng’nin personal kanalı (@andrewyantakng, 25.9K subs) ölü bir Baidu-era archive; videolar 9–14 yıllık. İnsanlar name recognition yüzünden önermeye devam ediyor. Etme. Ng artık DeepLearning.AI org kanalında yayınlıyor ve kanal 🔥 active.

sentdex — Harrison Kinsley on yıldır Python-first ML öğretiyor; calcify olmak yerine evde frontier AI çalıştırıyor, Unitree G1 humanoid test ediyor. 1.44M subs, hâlâ 🔥, hâlâ 🟢. Yaşlandıkça daha ilginç hâle gelen nadir mega-channel.

Alexander Amini — Bu MIT 6.S191: gerçek MIT deep learning dersi, free, updated, YouTube’da. CNN’den transformer’a, RL’den AI-for-Science’a gidiyor. Playlist mood-board değil structured semester istiyorsan buradan başla.

CampusX — Tier’in en current curriculum enerjisi: LLM evaluation serisi ve Claude Code hook/subagent içeriği. Course kanalları frontier’ın genelde bir yıl gerisinde kalır; bu kalmıyor. Hindi/English mix, çok structured.

Krish Naik — Agentic AI, LangGraph, guardrail ve eval tarafında dev output. 🟡, editing’den çok volume’a oynaması için; filtrelemen gerekecek ama gerçek materyal var ve cadence’i bu hafta ship edilen şeyi bu hafta kapsıyor.

Daniel Bourke — On-device finetuning, DGX Spark deneyleri, local multimodal RAG ve “AI & ML Monthly” digest. Gerçekten faydalı engineering detayları olan learn-in-public enerjisi.

Bilmen gereken diğerleri: scikit-learn fundamentals için Data School (💤 ama evergreen), Stable Diffusion internals için deeplizard, platformdaki en derin deep-RL back catalog’u için Machine Learning with Phil (PPO/DDPG/SAC/TD3 implementation’ları), bir de Jeremy Howard. fast.ai felsefesi Answer.ai’da yaşıyor; “Dangerous Illusion of AI Coding” röportajı Part 5 kitlesi için zorunlu contrarian listening.

Tier 3.5 — Applied Data Science ve Analyst Kariyeri

Career path, portfolio projesi ve analyst tooling. AI-adjacent, pratik odaklı.

Luke Barousse rakamlarına tekrar bak: 650K subs, ~2M ortalama view. Power BI ve Excel full-course formatı subscriber tabanını ciddi biçimde aşıyor; dormant efsanelerin tam tersi. Nicholas Renotte burada en AI-forward kanal: Godot içinde RL agent’ları, LoRA finetuning, LangGraph trading agent’ları. Ken Jee pure data science’tan AI-disruption içeriğine pivot ediyor; grade’i buna göre oku. Astroniz ise harika bir micro-channel: Python ile NASA SPICE toolkit, asteroid tracking, astronomy’de AI — 4.31K subs’lik saf niche sinyal.

Part 2: Frontier

Paper review'ları, researcher röportajları, safety ve podcast dünyası. arXiv'de yaşamadan research-aware kalma katmanı.

Tier 4 — Research Paper İncelemeleri ve Derin Teknik Analiz

Primary-source walkthrough’lar. “Basics’in ötesi” tier’i ve derinliğin audience tutabildiğinin kanıtı.

bycloud — Tier’in standout’ı ve teknik derinliğin YouTube’da scale olamayacağını söyleyenlere verdiğim counter-example. DeepSeek’in gerçek architecture’ı, JEPA, recursive LM, LLM efficiency; tek “SHOCKING” thumbnail olmadan hızlı ve komik anlatılıyor, ~83K average çekiyor. Technical-but-fun gerçek bir lane ve sahibi bu kanal.

Yannic Kilcher — Paper-review veteran’ı. Abstract yetmediğinde ama appendix’le tek başına kavga etmeye hazır olmadığında TiDAR, Titans, GRPO/DeepSeekMath walkthrough’ları burada. Bilinçli contrarian çizgiyi de not et: “AGI is not coming!” Exponential curve dolu feed’de en az bir skeptic gerekli.

MLST — AI YouTube’un intellectually en ciddi interview programı. John Jumper, Michael Jordan — basketbolcu değil statistician — ve Jeremy Howard’ın cognition ile AGI üzerine uzun uzun konuştuğu başka neresi var? Dense, felsefi, bazen yorucu; iyi anlamda.

Two Minute Papers — “What a time to be alive!” Károly’nin coşkusu artık meme ve format demo-hype’a kaydı; 🟡 bunun için. Ama paper-awareness firehose olarak hâlâ çalışıyor: sonucu birkaç gün içinde duy, sonra paper’ı kendin oku.

Discover AI — 15.3K subs’lik hidden gem. Mainstream kanalların uğraşmadığı actual code ve architecture parameter’larına daha derin girdiği için Reddit’te övülüyor. Retrieval mechanics ve gerçek context-limit davranışı gibi sisteminin çalışıp çalışmamasını belirleyen şeyleri büyük kanalların atladığı depth’te anlatıyor.

Ayrıca: AI Coffee Break (Letitia) çok iyi flow-matching-vs-diffusion explainer’ları yapıyor ama ~8 aydır sessiz. hu-po, saatler süren paper dissection livestream’leri yapıyor; niche format, gerçek depth, son dönemde dormant.

Tier 4.5 — Görsel ve Teknik ML Explainer'ları

Implementation tutorial’ları ile paper-driven açıklamalar arasında kompakt bir bridge tier.

İkisi de metric scrape’i çökertti; subscriber/view değerleri unverified. Yine de ikisi de zamanına değer. Neural Breakdown with AVB, Unsloth DPO ve SLM alignment gibi current-frontier konuları boyutunun çok üstünde animation kalitesiyle anlatıyor. Gal Lahat, attention ve LLM memory’yi hallucination mekanik olarak anlaşılır hâle gelecek şekilde görselleştiriyor.

Tier 5 — AI Safety, Alignment ve Bilim Explainer'ları

Küçük tier, filler yok. Computerphile hâlâ “fanfold paper önünde whiteboard anlatan professor” formatının en iyi kanalı. “why AI tokens are expensive” ve “Clever Hans AI” videoları tam colleague’e gönderilecek içerik. Robert Miles seyrek upload ediyor ama ratio’ya bak: 170K subs, ~189K ortalama view. Ortalama videosu subscriber sayısını geçiyor. Her upload essential olunca böyle oluyor; mesa-optimizer ve specification gaming anlatımları canonical referansa dönüşüyor.

Tier 6 — Uzun Röportaj Podcast'leri

Dwarkesh Patel — Şu an yayınlanan en iyi pure-AI interview show, net. Homework’ünü yapıyor; paper’ları gerçekten okuyor, training-paradigm tartışmalarını gerçekten anlıyor. Konuklar da başka yerde vermedikleri cevapları veriyor. Terence Tao ile AI, chip design deep dive’ları, gerçekten teknik konuşmalarda ~309K average. “Depth scales” için en güçlü veri noktam.

Lex Fridman — Massive reach’e rağmen 🔴 flag’li. AI artık gittikçe genişleyen programın bir subset’i; Jensen Huang’ın yanında history ve physics episode’ları var. Ton polarizing, teknik follow-up az. Guest list’te değer var; ne aldığını bil.

Latent Space — 2.35K YouTube subs seni yanıltmasın; bu audio-first bir podcast, YT presence’ı yan ürün. Gerçek çalışan AI engineer’lar arasında near-canonical. “Paper Club” ve “AI in Action”, büyük programların yapamadığı practitioner discourse’un tam karşılığı.

Ayrıca: VC/founder view için No Priors (Zuckerberg, Noam Brown), uzun soluklu research-interview institution olarak TWIML, founder’ların gerçek engineering constraint’lerini konuştuğu Unsupervised Learning (Redpoint).

Tier 6.5 — Business ve Practitioner Podcast/News Programları

Özellikle ayıracağım kanal How I AI. Konuklar gerçek harness’lerini ve Claude Code loop’larını ekranda canlı kuruyor; podcast olup aynı zamanda Part 5 agentic-coding kaynağına dönüşen nadir format. Hard Fork, NYT yapımı big-picture katmanı; Last Week in AI ise completionist’ler için güvenilir numaralı haftalık recap.

Part 3: News Diet

Model takibi ve günlük awareness; filtrelemen gereken hype miktarına göre sıralı. Kuralım şu: news kanalları primary source'lara giden routing layer'dır, verification layer değil.

Tier 7 — High-Signal AI News

AI Explained — Yeni frontier model çıktığında izlemeye değer ilk non-vendor analiz. Reddit’ten (u/astgabel, +33):

"the gold standard… down-to-earth and least hype-y channel for AI news"

Her claim source’lu, benchmark’lar gerçekten context’e oturtuluyor, policy coverage doomer-bait değil. Aynı thread’lerde kalıcı bir caveat da var: bir commenter kanalın “paid content için sales funnel’a dönüştüğünü” söylüyor; artık paid tier var. Ben free videoları hâlâ platformdaki en iyi model-release analizi sayıyorum, ama bütün tabloyu bilmen gerek.

Theo (t3.gg) — Model news’a developer lens’i. AI Explained “bu benchmark ne anlama geliyor?” diye sorarken Theo “bunu gerçek codebase’e tutarsam ne olur?” diye soruyor. Opinionated, hızlı, bazen açıkça yanlış çıkıp public düzeltiyor; hiçbir zaman yanlış değilmiş gibi konuşmaktan daha güvenilir.

Tier 7.5 — Günlük ve Formatı Ayrı AI News

Nate B Jones spotlight hak ediyor; kendi pipeline’ım neredeyse gömüyordu. Bir pass 6K subs diye mis-scrape etti, gerçek değer 305K. Near-daily upload ve neredeyse boş bir lane: AI strategy — agent economics, enterprise adoption, release’lerin organizasyonların çalışma biçimi için ne anlama geldiği. Tier 11 automation kalabalığının “$20K/month” framing’i olmayan complement’i.

AI Daily Brief günlük awareness’i korumanın en düşük eforlu yolu; Nathaniel Whittemore, sakin, ~15 dakika. Asianometry burada cross-list ama asıl yeri Tier 16. What’s AI ve Dr Alan D. Thompson awareness layer’ını tamamlıyor; ikincisi humanoid-robot release tracker’ın.

Tier 8 — Mainstream AI News ve Tool Roundup'ları

Day-1 awareness için faydalı. Reddit receipt’lerinin çıktığı tier de burası; kimin ne sebeple flag’lendiğini net tutalım.

“The Matts” hakkında. Matt Wolfe + Matthew Berman + Wes Roth sürekli birlikte öneriliyor; bir AI videosu izleyen herkesin algorithmic starter pack’i. Her biri için Reddit record’u, aynen:

Matthew Berman için (u/fasti-au):

"He can't code so what he sees is repeated"

Wes Roth için (u/zackler6, +86 — bu bir savunma):

"videos are actually good… but titles over the top"

TheAIGrid için (u/MysteriousPepper8908, +25):

"low-quality content mill"

Grubun en çok savunulanı Matt Wolfe için (u/Substantial-Comb-148, +8):

"my go-to for quick weekly rundowns… always transparent about affiliations upfront"

David Shapiro için (u/laudanus, +16):

"eccentric hobbyist… no academic ML background"

Benim net görüşüm: bu kanallar gerçek bir problemi çözüyor — bir şey yayınlandıktan birkaç saat içinde haberin oluyor — ama framing tarafında başka bir problem yaratıyor: her şey SHOCKING, INSANE veya HERE (WOAH). Notification system gibi kullan, sonra Tier 7 veya vendor kanallarıyla doğrula. Tek katmanın bunlar olmasın.

Bu tier’de paketten ayırmaya değer iki istisna var. Fireship hype-paced ama hype-brained değil; “code report” formatı gerçek bilgi yoğunluğunu 4 dakikaya sıkıştırıyor ve 663K ortalama view formatın çalıştığını gösteriyor. IBM Technology anti-hype sürprizi: agentic framework’ler, MCP vs Skills ve KV cache üzerine gerçekten sağlam whiteboard explainer’ları üreten corporate kanal, üstelik 🔥 cadence’de.

Part 4: Hardware Gerçeği

Local LLM'ler, runtime benchmark'ları, VRAM gerçeği ve alttaki silicon. r/LocalLLaMA çekirdeği.

Tier 9 — Local LLM, Runtime ve Hardware Benchmarking

Gerçek benchmark, tok/s, quantization ve local rig; marketing claim’lerinin ölçüldüğü yer.

Benchmark Uyarısı: GPU Almadan Önce Oku

Bu kanallardan gelen herhangi bir sayıyla checkout’a gitmeden önce tier’in sembolü şu: Donato Capitella’nın Radeon AI Pro 9700 videosunun yorumlarında bir Redditor, 4-bit gpt-oss:20b için ~40 tok/s gördüğünü yazdı; videoda 130 tok/s vardı. Aynı model, aynı kart, 3× fark. Muhtemel sebep runtime. Ollama, llama.cpp ve vLLM aynı hardware üzerinde gerçekten bu kadar ayrışabiliyor.

Her hardware benchmark’ını universal sonuç değil, config’e özel data point olarak gör. Kanal yalan söylemiyor; senin stack’in onların stack’i değil.

Alex Ziskind — Tier’deki gerçekten rigorous en büyük kanal. Apple Silicon vs DGX Spark vs AMD; actual tok/s ve ekranda methodology. Mac Studio ile dedicated GPU box arasında karar veriyorsan back catalog’u doğrudan buyer’s guide.

Donato Capitella — Reconciliation hikâyesi önemli: erken pass 8K subs gösteriyordu; gerçek 99.7K ve son 5 gün içinde upload var. Strix Halo, ROCm, llama.cpp vs vLLM; ayrıca neredeyse kimsenin engineering rigor ile kapsamadığı agentic-AI security ikinci lane’i.

Token Chaser — 7.5K subs ve tier’de en sevdiğim follow’lardan. Format: Qwen3.6 vs Fable 5 vs Opus gibi rapid local-vs-cloud head-to-head’ler, multi-step qualitative test olarak çalışıyor; gerçek coding task, gerçek HTTP API deploy. Herkesin benchmark dediği one-shot “snake game yaz” prompt’u değil. Dedup notu: “Token Chaser” ve “Token Chasers” aynı creator.

Protorikis — Quantization specialist’i. 16-bit → 4-bit → 2-bit perplexity degradation, GGUF vs EXL2; düzgün ölçüm. Q2 gerçekten use case’inde kullanılabilir mi diye soruyorsan gerçek cevap burada.

Digital Spaceport — Full local-AI server build’leri: motherboard/CPU kombinasyonu, multi-GPU layout, biten rig üzerinde Gemma/Qwen benchmark’ı. Spektrumun homelab ucu.

Cautionary tale: Fahd Mirza — 763K subscriber, ~2.7K average view. Bütün directory’deki en uç badge-vs-reach farkı. 🟢 geçerli: high-cadence, hands-on, dürüst test; $2000 Huawei GPU vs NVIDIA comparison’ı kimsenin yapmadığı içerik. Ama audience onu feed değil search index gibi kullanıyor; doğru kullanım da bu olabilir.

Küçük ama gerçek: eski consumer GPU’larda model çalıştıran Codacus — “average Joe hardware” niche’i; custom model API server için Luke’s Dev Lab; local WebUI config ve finetune için Tonbi’s AI Garage; RTX Pro 6000 / Blackwell-class home server ve high-context inference için Mukul Tripathi. Bijan Bowen, her open model drop’ına hızlı “first test” yapıyor; velocity faydalı, depth tartışmalı (🟡). Level1Techs her scrape pass’ini çökertti ama forum-adjacent hardware içeriği iyi biliniyor ❓.

Tier 16 — AI Hardware ve Semiconductor Tarihi

Fiziksel substrate: chip design, fab, lithography ve boom/bust cycle’ları.

Tek kanallık tier; çünkü Asianometry’nin peer’i yok. AI’ı çalıştıran hardware economics üzerine olağanüstü researched essay’ler: ASML monopoly’si, TSMC’nin yükselişi, LISP machine’leri, Soviet computing neden başarısız oldu ve şu an en relevant konu olan semiconductor boom/bust cycle anatomisi. Mevcut AI capex dalgası 1999 mu 2004 mü anlamak istiyorsan archival işi yapan kanal bu. Relevance için news tier’lerinde cross-list, gerçek evi burası.

Part 5: Builder'lar

Agentic coding, harness engineering ve automation business. Upload cadence'ine göre AI YouTube'un şu an en sıcak bölgesi burası: neredeyse herkes 🔥 ve aynı frontier'da birleşiyor — Claude Code, Codex ve multi-agent orchestration.

Tier 10 — Agentic Coding: Claude Code / Codex / Harness Engineering

Gerçek software development’ın agent loop, context engineering ve multi-agent orchestration ile buluştuğu yer.

Bu tier benim için kişisel; daily workflow’um bu. O yüzden kimin hangi slot’u kazandığını net anlatacağım.

IndyDevDan — Reddit’in sürekli “Anthropic dışındaki en iyi Claude Code içeriği” diye seçtiği kanal; ben de katılıyorum. Multi-agent orchestration, agentic security, local MLX stack; median tutorial kanalından düzenli olarak 2–3 ay önde ve anlattığı workflow’ları gerçekten ship ediyor.

Cole Medin — Systematizer. Başkaları demo yaparken Cole harness engineering ve agent orchestration hakkında düşünmek için framework kuruyor; Pydantic AI 2.0 materyali referans. Scrape’ten 6 saat önce upload etmişti; cadence frontier’a uyuyor.

Sam Witteveen — Reddit’ten (u/hassan789_, +17):

"zero fluff, zero BS"

Review’un tamamı bu. Model breakdown ve agent engineering; her videoda çalıştırabileceğin Colab notebook. Tier’in en yüksek signal-to-runtime ratio’su.

GosuCoder — 27.1K subs, haftalık coding-agent shootout’ları (GLM vs Gemini 3 vs Opus vs Cursor) ve daha önemlisi açık methodology: structured context management, spec file ve vibe yerine code review. “Don’t vibe to production” yaklaşımı bu bütün content zone için gereken adult supervision.

Matt Pocock — Ünlü TypeScript educator, AI’ın software engineering’i nasıl yeniden şekillendirdiğine pivot etti: agent’larla “shared domain language”, testable architecture, deep module. Tier’in en software-engineering-brained kanalı; agent’ları magic trick değil design problem olarak görüyor.

Brian Casel — Kamerada gerçek product build ediyor; CRM, time tracker. Bu yıl gördüğüm en faydalı workflow demo’su da onda: ayrı branch’lerde birden fazla Claude Code agent’ını parallel active tutmak için git worktree, sonra ayrı review ve merge. Bir videosu 753K view aldı; gerçek build iştahı dev.

Armin Ronacher — Evet, o Armin Ronacher; Flask, Jinja2. Aylık “State of Agentic Coding” serisi, iki on yıllık tooling credibility’si olan biri alanı değerlendirdiğinde neye benzediğini gösteriyor: ölçülü, skeptical, sıfır affiliate link. 9.15K subs ciddi underexposure.

Ayrıca: MCP ve başlığından daha iyi researched provocations için AI Jason (“Anthropic killed tool calling”), BMad-Method framework için BMad Code (sayfa çöktü, ❓), gentle beginner on-ramp için Matt Maher.

Tier 10.5 — AI Engineer Konferans ve Practitioner Konuşmaları

AI Engineer, AI Engineer konferanslarının talk archive’ı: Anthropic, OpenAI, NVIDIA ve MIT speaker’ları; event’ten saatler veya günler sonra upload. Yukarıdaki tier’in en iyi complement’i: individual creator kendi workflow’unu gösteriyor, bu kanal elli practitioner workflow’unu parallel gösteriyor. Directory’nin sonraki edition’ına girmesi gereken insanları keşfetmek için de en iyi kanal.

Tier 11 — AI Agent Business, Automation ve n8n

Agent pipeline build et, monetize et, scale et. Framing için açık uyarı: tier outcome ve “$/month” packaging’e sert kayıyor. Engineering çoğu zaman gerçek, business claim’leri skepticism hak ediyor.

🟡 dolu tier’deki iki 🟢: Tina Huang outcome şişirmeden workflow öğreten nadir mega-channel olduğu için hak ediyor; 1.25M subs, ~220K avg ve “local AI agents in 26 minutes” başlığın söylediğini veriyor. Dave Ebbelaar marketer tier’inde engineer kalabildiği için hak ediyor: Python-first, sıfırdan agentic RAG, Pydantic pattern’ları ve data scientist’ten AI engineer’a giden yol konusunda dürüstlük.

Bir 🔴 açıklaması: Nick Saraev içeriği competent ama Reddit thread’leri Maker Skool’u over-marketed diye flag’liyor; free content’in reklam olduğu klasik funnel pattern’i. Ona göre izle.

Routing notu: Bu tier’den istediğin “agent nasıl satarım?” değil, “agent’lar work’ü nasıl değiştirecek?” ise aradığın Tier 7.5’teki Nate B Jones; income-claim framing’i olmadan enterprise-workflow analizi.

Tier 11.5 — Non-Technical ve End-User AI Adoption

Tool fluency ve knowledge-work workflow’ları. Rigorous ML veya agent-engineering core’u değil; kendin izlemekten çok colleague’lerine göndereceğin tier.

The AI Advantage, “non-technical teammate’im ChatGPT/Claude’da iyi olmak istiyor, nereden başlasın?” sorusunun standard cevabı. Natalie Lambert, marketing-team açısını kapsıyor; NotebookLM workflow, AI content operation. Upload cadence’i durmuş durumda.

Part 6: Creator'lar

Image gen, AI film, creative coding, robotics ve vendor kanalları.

Tier 12 — ComfyUI / Stable Diffusion / Image Generation

Intro’da flag’lediğim düzeltme burada: Latent Vision ilk pass’te unverified’dı, şimdi 38.5K subs ve ~30K average ile confirmed. Near-1:1 ratio, kanalın kim olduğunu bilince anlamlı: IPAdapter’ın kendi developer’ı Matteo, ComfyUI internals anlatıyor. Tool’u kullanan tutorial kanalı değil; toolmaker öğretiyor. Klasik Reddit “SD starter pack” dört ismi beraber verir: Sebastian Kamph + Olivio Sarikas + Latent Vision + Nerdy Rodent. Hâlâ doğru dörtlü, ama trend-line caveat’i var: zone’un üst tarafı sessizce soğuyor. Olivio 🐢’ya yavaşladı; Stability.ai PM’i ve en iyi ControlNet/LoRA back catalog’larından birinin sahibi Scott Detweiler 💤 oldu. Aktif güvenilir core artık Kamph + Nerdy Rodent + Latent Vision.

Tier 13 — AI Film ve Video Generation

Burada izlenecek isim Mickmumpitz: consistent character üreten — gerçek zor problem — free/local AI film pipeline’ları, Blender VFX’e bağlı ComfyUI, ~200K average view. Theoretically Media tool-coverage layer’ın: Seedance, Kling, Runway; cherry-picked demo değil production use’a karşı test.

Tier 14 — Resmi Vendor Kanalları: Source of Truth

Dördüne de subscribe ol. Marketing, ama primary-source marketing; model çıktığında vendor videosu neyin gerçekten claim edildiğinin ground truth’u. Engagement kendi hikâyesini anlatıyor: Anthropic ~315K average view; interpretability research ve safety content insanlar gerçekten izliyor. DeepMind ~179K; drug resistance ve WeatherNext gibi science-AI işi gerçekten çok iyi. OpenAI ise 1.99M subs üzerinde yalnızca ~23K average; kendi audience’ının bile atladığı enterprise-heavy output. Hugging Face sleeper: ücretsiz grad seminar gibi çalışan ML Club session’ları ile RoPE/MoE explainer’ları.

Tier 15 — Creative AI ve “Weird Programs”

Başka hiçbir şeye merge olmayı reddeden tek kanallık bir tier daha. Emergent Garden emergence ve complexity üzerine narrative-driven programming videoları yapıyor: Minecraft’ta hayatta kalan LLM agent’ları (Mindcraft), cellular automata, recursive self-improvement. “I Quit My Job to Make Weird Programs” flagship’i vibe’ı tamamen anlatıyor. Gerçek playfulness içine sarılmış aşırı high signal. 273K subs, ~250K average; near-perfect engagement.

Tier 17 — Robotics ve Maker Engineering

Robotics YouTube üstte entertainment-heavy: Reeves 8M, Stuff Made Here 5M, Code Bullet 2.4M average. İzlemesi şahane, öğrenme depth’i ince. Rigorous robotics için Skyentific (EtherCAT comms, NVIDIA Isaac Lab sim-to-real), herkesin önerdiği ROS tutorial serisiyle Articulated Robotics, bir de gerçek hardware üzerinde OpenCV facial recognition’ı sonsuz sabırla öğreten ~1.2K average’lı Paul McWhorter “AI on the Edge”.

Özel vaka Sebastian Lague. “Coding Adventures” — sıfırdan neural net, fluid sim, ray tracing — yapılmış en güzel programming videoları. Net. James Bruton için dürüst flag: her build’in code ve CAD’ini open-source etmesi evrensel olarak övülüyor ama birkaç Redditor, açıklamaların Arduino basics sonrasında surface-level kaldığını söylüyor. Inspiration için izle, depth için repo’ları oku.

Part 7: Graveyard ve Blacklist

Kimden artık yeni içerik beklememelisin, kim hiç yer kazanamadı ve hangi tek isim aktif uyarı sayılmalı.

Tier 18 — Research Röportajları ve Temeller: Büyük Ölçüde Legacy

Her birine bir satır: Aleksa Gordić, sessizleşmeden önce gerçekten iyi researcher röportajları çekti; Groq, DeepMind, Meta. Michael Bronstein geometric deep learning lecture’ları hâlâ subfield referansı. Brandon Rohrer CNN-from-scratch serisi convolution’ı çoğu güncel içerikten iyi öğretiyor. Legacy ≠ değersiz; sadece episode 2’yi bekleme.

Dormant ve Dead Listesi

Subscriber sayıları fena değil ama current kaynak olarak inactive oldukları confirmed. Live feed gibi görme:

İki farklı 💤 var. 🔴💤 satırlarında içerik usefulness sınırını aşmış ya da community başka yere taşınmış. 🟢💤 satırları — başta Karpathy — library: feed olarak dormant, curriculum olarak kalıcı.

Blacklist

Tek isim ve tartışmaya açık değil: Siraj Raval. Academic paper dahil plagiarism ve course-refund fraud için tekrar tekrar flag’lendi. Reddit’ten (u/new_name_who_dis_, +18):

"I remember when this sub used to hate this guy for all his fraud"

Karmaşık tarafı şu: erken videoları birçok beginner’ı gerçekten ML’e soktu; bazıları bugün researcher. Ama motivation trust değil ve Tier 1–2’de aynı materyali plagiarism olmadan öğreten on kanal var. Trusted source değil.

Bulunan ama Kabul Edilmeyen Adaylar

Eksiksizlik için: Reddit önerilerinde çıkan ama verification bar’ını geçemeyen isimler. Atlanmadıklarını, kontrol edildiklerini göstermek için listeliyorum:

Part 8: Subscription Stratejisi

185 kanala ihtiyacın yok. Yaptığın iş için doğru 8–12 kanala ihtiyacın var. Stack'ini seç.

Curated Stack'ler

🛠️ Agentic engineering (if you ship code with agents daily): Cole Medin · IndyDevDan · Sam Witteveen · AI Jason · Matt Pocock · GosuCoder · Brian Casel · AI Engineer (conf) · Anthropic · OpenAI

🖥️ Local models & hardware truth (before you spend money on GPUs): Donato Capitella · Alex Ziskind · Fahd Mirza · Mukul Tripathi · Digital Spaceport · Token Chaser · Protorikis · Julia Turc · bycloud · Level1Techs

🔬 Research awareness without living on arXiv: AI Explained · bycloud · Yannic Kilcher · MLST · Two Minute Papers · Dwarkesh Patel · Discover AI · Neural Breakdown w/ AVB · Google DeepMind

🧮 Foundations from zero (the self-taught degree): 3Blue1Brown · StatQuest · Karpathy · Sebastian Raschka · Umar Jamil · Serrano Academy · Welch Labs · Steve Brunton · Alexander Amini · DeepLearning.AI

🎨 Image/video systems: Latent Vision · Sebastian Kamph · Nerdy Rodent · Olivio Sarikas · Mickmumpitz · Theoretically Media · SECourses

📰 Daily awareness (routing only — verify elsewhere): AI Daily Brief · Nate B Jones · AI Explained · Hard Fork

Master Leaderboard: Subscriber Sayısına Göre İlk 40

Kayıt için ve bu metric’in tek başına neden neredeyse hiçbir şey söylemediğinin kalıcı örneği olarak: #25 Fahd Mirza 2.7K average, #26 Anthropic 315K.

(Ranks 41–185 are fully tabulated within their tier sections above; StatQuest average is partial — only 3 recent view counts rendered.)

Dataset'in Tamamından Çıkan Bulgular

Yukarıyı skim ettiysen alman gereken yedi bulgu şu:

1. Subscribers ≠ current reach. The sharpest example bears repeating: Fahd Mirza (763K subs, ~2.7K avg) vs Anthropic (732K subs, ~315K avg) — ~115× apart at the same badge. Judge live relevance by recent-view average × recency, never subscriber count alone.

2. The legends are dormant. Karpathy, Umar Jamil, Jay Alammar, Aladdin Persson, AI Coffee Break, James Briggs, Arxiv Insights, Connor Shorten — enormous averages computed on stale evergreen hits. Reference libraries, not feeds. Plan your learning accordingly: back-catalog time is scheduled study, not passive subscription.

3. Hype is formulaic but algorithmically rewarded. Berman, Wes Roth, TheAIGrid, and Shapiro post 🔥 daily and pull 13K–98K averages while running exactly the "SHOCKING / INSANE / is HERE (WOAH)" titles their own communities criticize. The counter-proof that depth can scale: Dwarkesh (~309K), bycloud (~83K), MLST (~37K). The audience for substance exists; most creators just don't compete for it.

4. Agentic coding is the hottest zone on the platform by cadence. Cole Medin posting 6 hours before my scrape, Nate Herk 11h, Riley Brown 7h, AI Engineer within hours of events — nearly all of Tier 10/11 is 🔥, and everyone is converging on Claude Code / Codex / harness engineering. That's where the frontier is moving, measured by creator behavior rather than anyone's opinion.

5. ComfyUI/SD is quietly cooling at the top. Olivio has slowed to 🐢, Scott Detweiler has gone 💤 — while Nerdy Rodent, Sebastian Kamph, and the now-verified Latent Vision remain the active reliable core. Content ecosystems have lifecycles; this one has plateaued.

6. Robotics skews entertainment-heavy. Reeves (8M avg), Stuff Made Here (5M), Code Bullet (2.4M) dominate reach — but for rigorous robotics you want Skyentific, Articulated Robotics, and Paul McWhorter's "AI on the Edge" at 1/1000th the views.

7. Benchmark numbers are configuration-specific. The 40-vs-130 tok/s Radeon discrepancy is the emblem: runtime choice (Ollama vs llama.cpp vs vLLM) can 3× a result on identical hardware. Never quote a creator's benchmark as universal — including the ones in this guide.

Son Söz: Bir Engineer Gibi Curate Et

2026 AI content ecosystem’inin bir şekli var; bir kez görünce geri alamıyorsun:

• The foundations are dormant but immortal — study them like books.
• The frontier is covered brilliantly by a handful of channels that prove depth scales.
• The news layer is a routing system — let it point you at primary sources, never let it be the source.
• The hardware channels are honest but configuration-bound — trust the method, verify the number.
• The builders are moving faster than any other zone — that velocity is the signal about where this field is going.

Production system’ı unverified claim ve vanity metric üzerine kurmazsın. Information diet’ını da kurma.

Start with three:

• 3Blue1Brown — so you understand what's underneath
• AI Explained — so you know what actually happened this week
• One channel from your work-specific stack in Part 8 — so it compounds

Sonra bu directory gibi üç ayda bir prune et: recency’ye bak, gerçek engagement’a bak, duygusallık yapmadan unsubscribe ol.

Methodology

Kapsam, Tarihler ve Veri Toplama

• Evidence snapshot: 12–13 Temmuz 2026.
• Core scrape: 68 kanal live scrape edildi; sonra aynı haftanın üç research-addendum pass'iyle birleştirildi.
• Directory büyüklüğü: 24 aktif tematik tier içinde yaklaşık 185 ayrı kanal; ayrıca ayrı etiketlenmiş Tier 18 legacy bölümü, dormant/dead listesi, blacklist ve kabul edilmeyen adaylar log'u.
• Recent-view penceresi: Kanal başına yaklaşık son 15 public upload. Lifetime average değil.
• Ana sinyaller: Subscriber sayısı, recent view minimum/maksimum/ortalama değerleri, son upload temaları, upload recency'si, source verification ve attribution'lı Reddit reputation evidence.
• Reconciliation kuralı: Çelişen istatistiklerde en fresh scrape kullanıldı. İlk değerler reconciliation tablosunda saklandı.
• Alias kuralı: Kaynak corpus aynı creator olduğunu gösterdiğinde handle ve creator alias'ları tekilleştirildi.
• Editorial işlem: Kullanıcı kaynaklı corpus, belirttiği scrape tarihleri için authoritative kabul edildi. Bu publish pass'i corpus'u yeniden düzenledi, copy-edit yaptı ve lokalize etti; yeni web scrape çalıştırmadı.

Dahil Etme ve Dışarıda Bırakma Kuralları

Bir kanal; AI, ML, data science, local inference, agentic engineering, creative AI, robotics, semiconductor, vendor ya da komşu practitioner rolü netse ve directory'de yer almasını destekleyecek kadar güncel veya evergreen evidence varsa dahil edildi. Bazı kanallar gerçekten birden fazla kategoriye yayıldığı için cross-list edildi; distinct kanal sayısında yine bir kez sayılıyor.

Reddit önerilerinde bulunan adaylar; corpus canonical bir YouTube sayfası bulamadığında, stabil bir AI-first kimlik kuramadığında veya güncel aktiviteyi dürüstçe sınıflandıracak kadar doğrulayamadığında kabul edilmedi. Not-admitted tablosu evidence trail'in parçası; creator'ların düşük kaliteli olduğunu ima etmiyor.

Coverage ve Açık Eksikler

• Tekrarlanan provider hatalarından sonra hâlâ unverified: Level1Techs, Venelin Valkov, Donato Capitella'nın video listesi (subscriber 99.7K olarak doğrulandı), BMad Code, SECourses, Benji's AI Playground, Peter Yang, Articulated Robotics, This Week in AI, Practical AI, Michael Bronstein, Jeff Heaton, Henry AI Lab; ayrıca Neural Breakdown with AVB, Gal Lahat, Reducible, Brandon Foltz ve zedstatistics metric'leri.
• Partial rendering: StatQuest ortalaması yalnızca üç recent view'a dayanıyor; kalan değerler scrape sırasında render olmadı.
• Reddit provenance: Kaynak corpus quote'lar için username ve upvote sayısı veriyor ama her quote için exact thread URL'si vermiyor. Rapor attribution'ları koruyor, eksik link uydurmuyor.
• Freshness eskir: Her 🔥, ✅, 🐢 ve 💤 işareti 12–13 Temmuz 2026'yı anlatıyor. Bir kanal bir çeyrekte active'den dormant'a geçebilir; ranking metodu tek tek grade'lerden daha uzun ömürlü olmalı.
• Benchmark comparability: Local-model performansı runtime, quantization, context length, driver, kernel ve diğer config detaylarına bağlı. Buradaki değerler creator'ların test setup'larını anlatıyor, universal hardware garantisi değil.
• Sinyal grade'leri editorial: 🟢, 🟡 ve 🔴 işaretleri kaynak research ile Reddit reputation record'unun synthesis'i. Objektif safety veya quality certification değil.

Reproducibility Notları

Corpus, en fresh scrape'e göre reconcile edilmiş on stat çakışmasını açıkça gösteriyor; her doğrulanamayan metric'i ❓ ile saklıyor; graveyard ile blacklist'i ayırıyor. Dormancy, düşük güncel fayda, hype ve aktif trust sorunları aynı bulgu değil. Kaynak ayrıca 24 aktif tematik tier ile graveyard içindeki Tier 18 legacy/sparse bölümünü ayırıyor; bu rapor yanıltıcı bir renumbering yapmak yerine original organization'ı koruyor.

Directory üç ayda bir recent-upload scrape'i yeniden çalıştırılarak, alias çakışmaları kontrol edilerek, recency grade'leri yeniden değerlendirilerek ve eski unverified kanalların artık render olup olmadığına bakılarak güncellenmeli. Subscriber sayısı hedef değil, bağlam olarak kalmalı.

Sources

Bu raporun load-bearing dataset'i 12–13 Temmuz 2026 tarihli kullanıcı kaynaklı live scrape ve aynı haftadaki üç research synthesis pass'i. Frontmatter source listesi ana tier'lerden direct channel sayfalarını gösteriyor. Aşağıdaki link'ler corpus'ta adı geçen başlıca public referanslar; eksiksiz kanal kataloğu yukarıdaki tier tablolarında.

Foundations ve Implementation

• 3Blue1Brown
• StatQuest
• Welch Labs
• Andrej Karpathy
• Sebastian Raschka
• Umar Jamil
• DeepLearning.AI
• MIT 6.S191 / Alexander Amini

Frontier, News ve Röportajlar

• bycloud
• Yannic Kilcher
• Machine Learning Street Talk
• Dwarkesh Patel
• AI Explained
• Theo – t3.gg
• AI Daily Brief
• Hard Fork

Hardware, Builders ve Creative Systems

• Alex Ziskind
• Donato Capitella
• Token Chaser
• Cole Medin
• IndyDevDan
• Sam Witteveen
• AI Engineer
• Latent Vision
• Mickmumpitz
• Asianometry

Birincil Vendor Kanalları

• OpenAI
• Google DeepMind
• Anthropic
• Hugging Face

Corpus'ta Adı Geçen Reddit Reputation Kaynakları

• r/learnmachinelearning
• r/LocalLLaMA
• r/MachineLearning
• r/ClaudeAI

Bu community'ler kaynak grade ve quote'ların reputational backbone'u. Her quote için exact thread URL'si verilmediği için burada link uydurulmadı.