Pangram Görüntü Algılama'yı Tanıtıyoruz (Araştırma Önizlemesi)

Pangram model ailesine eklenen yepyeni bir ürün olan Pangram Image’ın araştırma önizlemesini duyurmaktan büyük heyecan duyuyoruz.

Pangram Image, yapay zeka tarafından üretilen görüntüleri tespit etmeye yarayan bir modeldir. OpenAI’nin GPT Image’ı, Gemini’nin Nano Banana’sı, Midjourney, FLUX ve Grok Imagine gibi tüm önde gelen yapay zeka görüntü sağlayıcılarının yanı sıra Kling, Seedance, Veo ve Wan gibi bazı yapay zeka video sağlayıcılarının ürettiği görüntüleri de tespit eder.

Pangram Image, en gelişmiş akademik ve ticari yapay zeka görüntü algılama yöntemlerinin performansını çok aşmaktadır. 5 ticari algılayıcının karşılaştırıldığı dahili bir testte, Pangram Image %99,5 doğruluk oranına ulaşırken, en yakın rakibinin doğruluk oranı %98'dir. NTIRE 2026 AI Image Challenge, Synthbuster ve Mirage gibi harici testlerde ise Pangram Image, tutarlı bir şekilde %99'un üzerinde AUROC elde etmekte ve rakiplerini birkaç yüzde puanı farkla geride bırakmaktadır.

Sanatçıların ve yaratıcıların bakış açısına göre, gerçekten özgün sanat eserlerine yönelik haksız yapay zeka suçlamalarının ciddi zararlar doğurduğunun farkındayız ve modelimizde bunun yaşanmaması için özel bir özen gösterdik. WikiArt'taki 2.000 görselden oluşan bir alt küme üzerinde, her bir görseli doğru bir şekilde insan yapımı olarak sınıflandırdık. Fotoğraflar, web grafikleri, CGI ve daha fazlasını içeren, internetten derlenen ve 2022 öncesine ait çeşitli görsellerden oluşan ReLAION veri setinde, Pangram Image %0,16'lık bir yanlış pozitif oran sergilemektedir; bu oran yaklaşık olarak her 625 görselde 1'e denk gelmektedir.

Amiral gemisi metin modelimizde olduğu gibi, metodolojimizi açık bir şekilde yayınlıyor ve araştırma camiasıyla işbirliği yapıyoruz. Pangram Image, tüm ücretsiz ve ücretli Pangram kullanıcıları için web kontrol panelinde kullanıma sunulmuştur ve yakında Chrome uzantımıza ve diğer entegrasyonlarımıza da eklenecektir.

Bu modelden son derece gurur duysak da, bu Pangram Image’ın nihai hali değildir; önümüzdeki haftalarda modeli geliştirmeye devam ederek doğruluğunu artıracağız. Şimdiden büyük ilerleme kaydettiğimize inanıyoruz ve bu erken aşamadaki modeli kamuoyuyla paylaşmaktan heyecan duyuyoruz. Araştırma önizleme aşamasında, Pangram Image API’sine erişim yalnızca davetle mümkündür. Bu modeli hızla geliştirirken bizimle iş birliği yapmakla ilgileniyorsanız lütfen bizimle iletişime geçin.

Neden şimdi?

Yapay zeka tarafından üretilen görüntüler inanılmaz derecede gerçekçi hale geldi. Eskiden, yapay zeka tarafından üretilen görüntüleri ayırt etmek için parmak sayısını saymak ya da hatalı yazılmış metinleri aramak yeterliydi. Günümüzde ise yapay zeka görüntüleri talimatlara uyuyor ve her zamankinden daha gerçekçi hale geldi.

Ayrıca, yapay zeka tarafından üretilen görseller giderek daha yaygın hale geliyor. İnternette, “Fruit Love Island” TikTok videolarından yapay zeka ile üretilmiş İran savaşı videolarına kadar her yerde bu tür görsellere rastlayabilirsiniz. Bazı kişilerin, teslimat paralarını geri alabilmek için kâselerinin fotoğrafına yapay zeka yardımıyla böcekler eklediklerine dair hikâyeler duyuyoruz. Hatta menülere ve tabelalara basılmış, açıkça yapay zeka ile üretilmiş görseller bile görüyoruz.

Tıpkı metinlerde olduğu gibi, yapay zeka ile üretilen görsellerin tüm kullanım örnekleri zararlı değildir. Ancak gerçekten bilmek istediğimiz pek çok senaryo vardır. Son aylarda, insanların yapay zeka ürünü olduğunu düşündüğü (ama aslında öyle olmayan) Mitch McConnell’ın hastanede çekilmiş bir fotoğrafı ortaya çıktı. Sosyal medyada Taylor Swift’in düğününden yapay zeka ile üretilmiş fotoğraflar dolaşıyordu. Hatta yapay zeka ile üretilmiş bir görsel, büyük bir fotoğraf yarışmasında finalist oldu.

Metinlerin aksine, görsellerin ve videoların kaynağının izlenebilirliğini sağlamak için önemli çabalar sarf edilmektedir. SynthID ve C2PA meta verileri ile görüntülere eklenen görünmez filigranlar gibi çabalar, hem gerçek hem de yapay zeka ile üretilmiş görüntülerin kaynak zincirini belirlemektedir. Ne yazık ki, filigranlar, filigranları tersine mühendislik yoluyla çözen ve meta verileri silen araçlar tarafından kolayca atlatılmaktadır. Ayrıca, OpenAI ve Google her ikisi de SynthID'yi uygularken, diğer yapay zeka görüntü sağlayıcıları bunu uygulamamaktadır; bu da, meta verileri bulunmayan bir görüntünün kaynağına tamamen güvenebilmek için yalnızca filigranlara güvenmenin asla yeterli olmayacağı anlamına gelmektedir.

Görüntü algılama özellikleri

Görüntü modelimizi, OpenAI’nin GPT Image’ı, Gemini’nin Nano Banana’sı, FLUX, Midjourney ve Grok Imagine gibi çok çeşitli yapay zeka görüntü üreticilerinden gelen görüntüleri tespit edecek şekilde eğittik. Bu model ayrıca Kling, Seedance, Veo ve Wan gibi yapay zeka video üreticilerinden gelen kareleri de tespit edebilir.

Çoğu durumda, yapay zeka ile düzenlenmiş görseller, modern görsel oluşturma araçlarının küçük düzenlemeler uygulandığında bile görselin tamamını yeniden oluşturma biçiminden dolayı, modelimiz tarafından tamamen yapay zeka ürünü olarak işaretlenecektir.

Isı haritası özelliğimizle, görüntünün hangi kısımlarının yapay zeka tarafından oluşturulmuş olarak işaretlendiğini gösteren karışık görüntüleri de tespit edebiliyoruz. Şirket içinde, bu özelliği, sahnede bir miktar yapay zeka öğesi içeren ancak tamamen yapay zeka tarafından oluşturulmamış ekran görüntülerini veya gerçek dünya fotoğraflarını test etmek için yararlı bulduk. Bu ısı haritası bilgisini paylaşmanın, kullanıcıların modelimizi daha iyi anlamasına yardımcı olabileceğini düşünüyoruz; bu nedenle bu ısı haritasını doğrudan kontrol panelinde kullanıma sunuyoruz.

Bu ilk araştırma önizlemesi kapsamında, bazı görüntü türleri hâlâ kapsam dışıdır. Şu anda, 512 x 512 pikselin altındaki görüntüleri işleyemiyoruz; zira bu daha küçük görüntülerde modelimizin kullanabileceği bilgi miktarı önemli ölçüde azalmaktadır. Ayrıca, bu ilk sürümde daha yaygın olarak kullanılan tüketici amaçlı görüntü oluşturuculara odaklandığımız için, deepfake’leri ve yüz değiştirme örneklerini güvenilir bir şekilde tespit edemiyoruz.

Güvenlik nedenleriyle, moderasyon sistemlerimiz tarafından işyerinde görüntülenmeye uygun olmayan (NSFW) görseller içerdiği gerekçesiyle işaretlenen içerikleri şu anda işleyemiyoruz. Gelecekte daha fazla güvenlik kontrolü geliştirip araştırma önizleme aşamasından çıktığımızda bu kısıtlamayı kaldırabileceğiz.

Nasıl geliştirdik?

Mimarlık

Modelimiz, sektör standardı olan DINOv3 mimarisine dayanmaktadır. DINOv3, görüntüleri vektörler olarak temsil eden güçlü ve genel amaçlı bir bilgisayar görme temsil modelidir; bu vektörler, “gömüler” veya “özellikler” olarak da bilinir: bir görüntüdeki tüm görsel unsurları sıkıştırılmış bir biçimde kodlayan sayı listeleridir.

Bu gömüler, sınıflandırma, derinlik tahmini veya segmentasyon gibi çeşitli bilgisayar görme görevlerini olağanüstü bir doğruluk derecesinde çözmek için gerekli tüm bilgileri içerecek kadar güçlüdür. Hipotezimiz, bu gömülerin genel amaçlı doğası ve görüntülerin hem yerel hem de küresel özelliklerini anlama konusundaki gücü göz önüne alındığında, bunların yapay zeka tabanlı görüntü algılama için doğal bir başlangıç noktası olacağı yönündeydi.

DINOv3, sınıflandırma, arama, PCA, algılama, segmentasyon ve derinlik tahminini destekleyen genel amaçlı görüntü özelliklerini çıkarır

Görsel Kaynağı: Meta Research Blog

Bu özellikleri bu kadar güçlü kılan şey, “kendi kendine denetimli öğrenme” olarak adlandırılan uzun soluklu bir araştırma geleneğinin getirdiği ilerlemedir. Bu özellikler, belirli bir görev için ayarlanmak yerine, büyük ölçekli veri kümeleri üzerinde görüntülerin genel özelliklerini öğrenen bir model tarafından öğrenilir. Özellikle DINO, “öğrenci” sinir ağının, bir görüntünün farklı görünümleri ve genişletmeleri boyunca “öğretmen” sinir ağının çıktısıyla eşleşmesi gereken “kendi kendine damıtma” adlı bir teknik kullanır. DINO’nun eğitim süreci boyunca edindiği kalıplar ve dünya bilgisi, onu, bir sinir ağını rastgele başlatıp yapay zeka görüntü algılama görevini sıfırdan öğrenmeye başlamamızdan çok daha güçlü hale getirir.

Ancak, AI algılamanın sıradan bir son aşama görevi olmadığını görüyoruz. Dondurulmuş DINO özellikleri üzerine basitçe bir sınıflandırma başlığı eğitmekten ibaret olan tipik prosedür yerine, devamlı eğitim yöntemini kullanarak omurgayı AI algılama sınıflandırma başlığıyla birlikte tam olarak ince ayarlıyoruz: böylece, modelimiz ikinci eğitim aşaması boyunca insan ve AI görüntülerinin birbirinden nasıl farklılaştığını kavradıkça, DINO özelliklerinin de gelişmesine olanak tanıyoruz.

Eğitim Verileri

Verilerin kalitesi, çeşitliliği ve ölçeği her temel model için hayati önem taşır ve Pangram Image de bu konuda bir istisna değildir. Hem insanlar tarafından hem de yapay zeka tarafından üretilen görsellerin spesifik veri bileşiminin, denediğimiz diğer tüm faktörlere kıyasla modelin nihai doğruluğu üzerinde en büyük etkiye sahip olduğunu tespit ettik.

“Sentetik yansıtma” adını verdiğimiz, yapay zeka metin dedektörümüz için sentetik veri üretme sistemimiz hakkında kapsamlı bir şekilde yazdık. Sentetik yansıtma sistemi, yapay zeka modellerini insan metinlerine çok benzer ancak tam olarak aynı olmayan metinler oluşturmaya yönlendirerek çeşitli yapay zeka örnekleri üretir. Bu sistem, her bir AI örneğini gerçek konular, üsluplar, türler ve belirli bilgilere dayandırır ve modelin, AI yazım stiliyle hiçbir ilgisi olmayan insan ve AI metin çiftleri arasındaki farklara aşırı uyum sağlamasını önler. Aslında, metin dedektörünü eğitmek için kullanılan AI veri kümesi tamamen sentetiktir: yani tüm verileri LLM API’lerini kullanarak kendimiz üretiyoruz.

Pangram Image için hâlâ sentetik yansıtma tekniğini kullanıyoruz. Öncelikle, gerçek dünyadan bir görüntünün son derece ayrıntılı bir açıklamasını oluşturmak için, görüntüleri de girdi olarak alabilen bir dil modeli olan görsel-dil modelini (VLM) kullanıyoruz. Ardından bu açıklamayı, bir görüntü oluşturma modeline komut olarak geri besliyoruz. Bazen görüntüler ürkütücü derecede benzer oluyor!

Ekibimizin ve yapay zeka ile oluşturulan aynasının bir fotoğrafı

Ekibimizin ve yapay zeka ile oluşturulan aynasının bir fotoğrafı

Pangram Image’ı geliştirirken başlangıçta karşılaştığımız zorluklardan biri, sentetik aynalarımızın ürettiği görüntü türlerinin, insanların çevrimiçi ortamda paylaştığı gerçek dünyadaki yapay zeka görüntülerinin dağılımıyla uyuşmamasıydı. Çevrimiçi ortamda “doğal ortamda” rastlanabilen yapay zeka görüntülerinin karmaşık dağılımını simüle etmek için sentetik yansıtma tekniğimizin yetersiz olduğunu fark ettik. Yapay zeka tarafından üretilen görüntüleri oluştururken, kullanıcılar genellikle bu görüntüleri simüle etmesi zor olan şekillerde kırpıp düzenliyorlar.

Sonuç olarak, kendi bünyemizde sentetik olarak ürettiğimiz görüntülere ek olarak, internetten elde ettiğimiz gerçek dünya yapay zeka görüntülerine çok daha fazla ağırlık vermeyi çözüm olarak benimsedik. Gerçek dünya veri kümelerimizi, içerik oluşturucuların çalışmalarına saygı göstermek ve yanlışlıkla kişisel verileri ya da içerik oluşturucuların kullanımına izin vermeyeceği verileri toplamamak için etik veri toplama ilkelerine uygun olarak oluşturduk. Ayrıca, eğitim sürecimiz sırasında güçlü artırma teknikleri uygulayarak, görüntülerin çevrimiçi olarak paylaşılırken maruz kaldığı bozulma, sıkıştırma ve düzenleme biçimlerini de yakalamayı hedefledik.

Büyütme işleminden önceki orijinal görüntü

Büyütme işleminden sonra aynı görüntü — kırpılmış, küçültülmüş ve sıkıştırılmış

Büyütme işleminden önceki orijinal görüntü

Büyütme işleminden sonra aynı görüntü — kırpılmış, küçültülmüş ve sıkıştırılmış

Orijinal Geliştirilmiş

Ayrıca, yapay zeka ve insan tarafından oluşturulan görüntülerden oluşan karışık görüntülerde yorumlanabilirliği desteklemek amacıyla yüksek kaliteli ısı haritaları sunmak için “kompozit eğitim” adlı yeni bir sisteme de başvuruyoruz. Kompozit eğitimde, yapay zeka ve insan tarafından oluşturulan görüntüleri üst üste bindirerek modelimizi hem yerel hem de küresel özellikleri anlayacak şekilde eğitiyoruz. Bu sayede modelimizde ısı haritaları sunabiliyoruz; bu da kullanıcıların güvenini önemli ölçüde artırdığını ve yapay zeka görüntüleri içeren gerçek dünyadaki nesnelerin taranmasına olanak sağladığını görüyoruz.

Kompozit, yapay zeka ve insan tarafından oluşturulan görüntüleri bir araya getirerek modelin hem yerel hem de genel özellikleri öğrenmesini sağlar ve böylece yorumlanabilir ısı haritaları üretir

Değerlendirme ve Testler

Tüm ürünlerimizde sağlam değerlendirmeler, stratejimizin temelini oluşturmaktadır. Pangram Image için, çeşitli alanlarda performansımızı ölçmek üzere çok sayıda değerlendirme kümesi oluşturduk. Etik veri temini, şirket olarak misyonumuz ve değerlerimiz açısından son derece önemlidir: Bu taahhüdümüzün bir parçası olarak, yapay zeka ile görüntü algılamanın geliştirilmesini desteklemek amacıyla sahipleri tarafından bağışlanan görüntüleri temin etmek üzere Pangram içinden ve dışından birçok kişiyle işbirliği yaptık.

Çapraz Dedektör Karşılaştırması

Çeşitli ticari yapay zeka görüntü algılayıcılarını maliyet etkin bir şekilde karşılaştırmak amacıyla 1.130 örnek görüntüden oluşan bir iç karşılaştırma seti oluşturduk. Karşılaştırma setinin bir kısmının hiçbir yapay zeka görüntü algılama modeli tarafından daha önce görülmemiş olmasını sağlamak için, aralarında CTO’muz Bradley’in kişisel iPhone fotoğraf albümünden alınan 100 görüntü de dahil olmak üzere, bilinen insan görüntülerinden 500 örnek seçtik.

Ardından Claude’dan, yapay zeka ile görüntü üretiminin gerçek dünyadaki kullanım örneklerini yansıtacak 100 adet komut oluşturmasını istedik ve bu komutları 5 öncü yapay zeka görüntü üretim modeline besledik: Flux 2 Pro, Bytedance Seedream, Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana), GPT Image ve Riverflow v2. Son olarak, Midjourney’in web sitesinden 30 görüntü temin ettik (çünkü bir API’leri bulunmuyor).

Hem temiz veriler hem de genişletilmiş verilerle ilgili sonuçları sunuyoruz. Genişletilmiş veriler, görüntünün 1024x1024 boyutuna küçültülmesi ve kalite seviyesi 50 olarak ayarlanarak JPEG formatına dönüştürülmesini içermektedir. Bu, gerçek hayattaki çoğu görüntüye kıyasla daha yüksek bir görüntü sıkıştırma derecesidir; bu nedenle, en kötü durum senaryolarında kaliteyi ölçmek için iyi bir kriter sağladığını düşünüyoruz.

Temiz

Artırılmış

Yanlış Pozitif Oranı

FPR’mizi geniş ölçekte anlamak için, web’in her yerinden son derece çeşitli bir görüntü kümesi sunan Common Crawl’dan elde edilen ReLAION veri setindeki 2022 öncesine ait görüntüler üzerinde değerlendirme yaptık. Görüntü üretme modellerinden kaynaklanan veri kirliliğini önlemek amacıyla 2022 öncesine ait görüntüleri filtreledik.

AI Videolarına Genelleme

Yapay zeka tarafından üretilen video içeriklerini de tespit edip edemeyeceğimizi araştırmak amacıyla, en yeni video üretme modellerinden elde edilen video çıktılarını içeren bir kurum içi veri seti oluşturduk. Bu videolar, veri setimizdeki gerçek insan fotoğrafları kullanılarak oluşturuldu.

Bu video kareleri, bir Gemini VLM ile etiketlenmiştir. Sonuçlarımızı 9 video modeli üzerinden sunuyoruz: Google Veo 3.1 ve Veo3.1 Fast, Wan2.7, Grok Image Video, Kling Video O1 ve 3.0 Standard, Seedance 2.0 ve 2.0 Fast.

Gerçek Dünyadaki Sosyal Medya Yapay Zeka Görüntülerine Genelleme

Bu değerlendirmeler için kullandığımız kaynaklardan biri de yeni @PangramData hesabımızdı. Gerçek hayattaki yapay zeka kullanımını anlamamıza yardımcı olan ve bu bulguları bizimle paylaşmak için zaman ayıran topluluğa teşekkür ederiz. Kapsam dışı olan veya açıkça yapay zeka ile ilgili olmadığı belirgin olan görselleri kaldırmak için verileri manuel olarak temizledikten sonra, aldığımız 43 görselden sadece 2'sinde modelimizin gönderilen görsellerle uyuşmadığını tespit ettik. Bu, kullanıcılarımızın yapay zeka olarak değerlendirdiği görsel türlerini derinlemesine anlamamızı sağladığı için bizim için son derece yararlı bir veri setidir.

Yanlış negatif uyuşmazlıklar:

Modelimiz ile topluluk tarafından gönderilen sonuç arasında görülen bir yanlış negatif uyuşmazlık

Modelimiz ile topluluk tarafından gönderilen sonuç arasında görülen bir yanlış negatif uyuşmazlık

Üçüncü Taraf Performans Testleri

Kendi iç değerlendirme kümelerimizin yanı sıra, sonuçlarımızı ilgili üçüncü taraf karşılaştırma testleriyle de karşılaştırıyoruz. Pangram Image, önceki yaklaşımlara kıyasla en gelişmiş performansı sergiliyor. Farklı karşılaştırma testleri, makro doğruluk, mAP veya AUROC gibi farklı spesifik metrikler rapor ettiğinden, bu metrikleri ilgili makaleye göre hesaplıyor ve rapor edilenlere en yakın karşılaştırmayı sunuyoruz.

Reddit r/IsThisAI Örnek Olay İncelemesi

Gerçek dünyadan alınan görüntülerin yapay zeka ürünü olup olmadığına dair topluluk görüşünü değerlendirmek için elimizdeki en iyi kaynaklardan biri, /r/IsThisAI altreddit’idir. Bu durum, modelimizin insan tercihleriyle uyumluluğunu incelemek için iyi bir temsil niteliğinde bir vaka çalışması oluşturur ve modelimizdeki hata türlerini tespit etmemizi sağlar. Bu vaka çalışması için, alt forumdan 100 adet gönderi topladık. Bunlardan 27’sinde alt forumda net bir fikir birliği bulunmadığından, değerlendirme kümesinden çıkarıldı. Fikir birliği, bir insan değerlendirici tarafından belirlendi.

Kalan 73 görüntünün 48'i topluluk tarafından yapay zeka olarak oylanırken, diğer 25'i insan yapımı olarak oylanmıştır. Pangram Image, 25 insan yapımı örneğin tamamında ve 45 yapay zeka örneğinin 40'ında, Reddit'in kararını doğru bir şekilde doğrulamıştır. Bu durum, yanlış pozitif sonuçların ortaya çıkma olasılığını en aza indirmek amacıyla modellerimizi kalibre etme politikamızla uyumludur.

Pangram Image için bundan sonra ne olacak?

Bu modelin harika olduğunu düşünsek de ve gelecekten heyecan duysak da, daha yapılacak çok iş olduğunu biliyoruz. Araştırma açısından, filigranların kaldırılması veya yapay zeka ile oluşturulan görüntülerin oluşturulduktan sonra düzenlenmesi gibi saldırgan senaryolarda performansın iyileştirilebileceğini biliyoruz. Ayrıca, yanlış pozitif oranını metin modelimizinkine daha yakın bir düzeye indirmeye devam etmeyi planlıyoruz.

Ürün açısından, zamanla iyileştirmeler göreceksiniz. X botu yakında yapay zeka tarafından oluşturulan görselleri kontrol edebilecek ve kontrol paneli, girdi olarak videoları kabul edebilecek. Nihayetinde, Pangram Image’ı Chrome uzantısına entegre edeceğiz; böylece tüm Pangram kullanıcıları, sosyal medya akışlarındaki görsellerde proaktif yapay zeka etiketleri görecek.

Kaynakça

1: Park ve ark., “Topluluk Adli Bilimi: Sahte Görüntü Algılayıcılarını Eğitmek İçin Binlerce Üreticinin Kullanılması,” CVPR 2025. https://huggingface.co/datasets/OwensLab/CommunityForensics-Eval/blob/main/README.md 2: Qin ve ark., “Jeneratör Bilinçli Prototiplerle Yapay Zeka Tarafından Üretilen Görüntü Algılamanın Ölçeklendirilmesi,” CVPR 2026, Tablo 1. https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2026/papers/Qin_Scaling_Up_AI-Generated_Image_Detection_with_Generator-Aware_Prototypes_CVPR_2026_paper.pdf 3: Guo ve ark., “OmniAID: Gerçek Ortamda Evrensel Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan Görüntü Algılaması için Anlamsal ve Yapay Unsurların Ayrıştırılması,” https://arxiv.org/pdf/2511.08423 4: Pantsios ve ark., “Sürekli AI Tarafından Oluşturulan Görüntü Algılama için Gerçek Ortamda Otomatik Veri Toplama,” https://arxiv.org/pdf/2605.02567 5: Gushchin ve ark., “Gerçek Ortamda Sağlam Yapay Zeka Tarafından Üretilen Görüntü Algılama Konusunda NTIRE 2026 Yarışması,” https://arxiv.org/pdf/2604.11487

Teşekkürler

Araştırma alanındaki katkıları için Artem Frenk’e, mühendislik çalışmaları için Ben Glickenhaus’a, tasarım ve kullanıcı arayüzü çalışmaları için Lu Lyu ve Fanyi Pan’a, ayrıca Chrome uzantısı entegrasyonu için Tianxu Zhou’ya teşekkür ederiz.