Google NotebookLM’de Gemini 3.5’i Varsayılan Model Olarak Sunuyor, Sohbetten Kod Deposu Oluşturmayı Kolaylaştırıyor

Google, yapay zeka destekli not alma ve kodlama platformu NotebookLM’yi büyük bir güncelleme ile yeniden tasarladı. Şirket, yeni sürümde Gemini 3.5 modelini varsayılan motor olarak belirleyerek, kullanıcıların daha hızlı ve doğru yanıtlar almasını sağlıyor. Bu değişiklik, özellikle geliştiricilerin ve veri bilimcilerin günlük iş akışlarını iyileştirmek için tasarlandı.

Güncellenen NotebookLM, sohbet tabanlı bir arayüz üzerinden yapılan konuşmaları otomatik olarak bir kaynak kod deposuna dönüştürme yeteneği kazandı. Kullanıcılar, bir proje hakkında sorular sorarak veya kod parçacıkları paylaşarak, yapay zekanın bu girdileri analiz etmesini ve ilgili dosyaları, klasör yapısını ve dokümantasyonu bir araya getirmesini sağlayabiliyor. Böylece, bir fikir aşamasından prototip aşamasına geçerken manuel dosya yönetimi süresi minimuma iniyor.

Gemini 3.5’in eklenmesi, modelin önceki sürümlerine göre daha gelişmiş bağlam yönetimi ve kod anlama kapasitesi sunmasıyla dikkat çekiyor. Platform, kodun dilini algılayıp, önerilerde bulunurken aynı zamanda stil rehberlerine ve en iyi uygulamalara da uyum sağlıyor. Geliştiriciler, örneğin bir Python fonksiyonunu tartıştıktan sonra, sistem otomatik olarak bu fonksiyonu bir .py dosyasına ekleyebiliyor ve gerekli bağımlılıkları belirtiyor.

Google, bu güncellemeyi hem bireysel kullanıcılar hem de ekip bazlı işbirlikleri için optimize ettiğini vurguluyor. NotebookLM artık ekip üyeleri arasında gerçek zamanlı paylaşım ve sürüm kontrolü sunuyor; böylece bir grup aynı sohbet üzerinden aynı kod tabanını güncelleyebiliyor. Ayrıca, platformun güvenlik özellikleri artırıldı; kod depoları şifreli bir şekilde saklanıyor ve erişim izinleri detaylı olarak yönetilebiliyor.

Bu adım, Google’ın yapay zeka ekosistemindeki konumunu güçlendirmeyi ve geliştiricilerin üretkenliğini artırmayı hedeflediği bir stratejinin parçası. NotebookLM’nin yeni sürümü, kod geliştirme sürecini daha akıcı ve otomatik hale getirerek, özellikle hızlı prototipleme ve eğitim ortamlarında büyük bir fark yaratması bekleniyor.

Kaynak: TechCrunch

ETİKETLER