Linux Foundation, Yapay Zeka İçin İki Kritik Altyapı Standardını Duyurdu

Linux Foundation bünyesindeki kuruluşlar, Haziran 2026'da yapay zeka altyapısı için iki ayrı standart girişimini duyurdu: Ortak Geliştirme Vakfı (JDF) altında kurulan Appia Vakfı ve LF AI & Data Vakfı tarafından başlatılan DocLang Belirtim Çalışma Grubu.

Bu iki girişim, yapay zeka yığınının hem veri kalitesi hem de yönetişim katmanlarını ele alarak birbirini tamamlıyor. İşte her bir girişimin detayları, kurucu üyeleri, çözdükleri sorunlar ve nasıl bir araya geldikleri.

---

Appia Vakfı: Standartlaştırılmış Yapay Zeka Uygunluk Değerlendirmesi

Duyuru Tarihi: 17 Haziran 2026
Çatı Kuruluş: Ortak Geliştirme Vakfı (JDF) - Linux Foundation kuruluşu

Kurucu Üyeler:

Kademe	Üyeler
Yönlendirme (Steering)	Arm, Ericsson, Google, Mastercard, Microsoft, Omron, OpenAI, Schneider Electric, Siemens
Genel (General)	Armilla AI, Mitsubishi Electric, Nemko
Katkıda Bulunan (Contributor)	Naaia

Appia'nın lansman materyalleri, geniş bir endüstriler arası kurucu koalisyona işaret ediyor. Nemko da kendisini girişimin kurucu üyesi olarak tanımlıyor.

Çözdüğü Sorun

Appia, küresel AI değer zinciri boyunca parçalanmış AI uygunluk, güvence ve güven uygulamalarını ele alıyor. Kuruluşlar bugün, AI sistemlerinin düzenleyici ve tüketici beklentilerini karşıladığını göstermek için tutarsız yaklaşımlarla karşı karşıya. Appia, bu gelişigüzel yöntemleri standartlaştırılmış, modüler bir değerlendirme altyapısıyla değiştirmeyi hedefliyor.

Ürettiği Çıktılar

Girişim, AI modelleri, sistemleri ve uygulamaları için modüler açık belirtimler ve standartlaştırılmış uygunluk değerlendirme çerçeveleri oluşturmayı amaçlıyor. Odak noktası, farklı yargı bölgeleri ve kurumsal roller arasında AI uygunluğunu, güvencesini ve güvenini destekleyebilecek pratik bir değerlendirme altyapısı.

---

DocLang Belirtim Çalışma Grubu: AI-Doğal Belge Formatı

Duyuru Tarihi: 9 Haziran 2026
Çatı Kuruluş: LF AI & Data Vakfı - Linux Foundation kuruluşu

Kurucu Üyeler:

Rol	Üyeler
Kurucular	IBM, NVIDIA, Red Hat
Katkıda Bulunanlar	ABBYY, HumanSignal

Birden fazla kaynak, bu beş kuruluşu kurucu veya katkıda bulunan üyeler olarak listelerken, bazı kaynaklar Forgis'i de anıyor.

Çözdüğü Sorun

DocLang, kurumsal belge formatlarının (PDF, HTML, Markdown, LaTeX) çoğunun öncelikle insanların okuması için tasarlandığı, AI-native işleme için uygun olmadığı gerçeğini ele alıyor. Çalışma grubunun belirtilen hedefi, AI ve ajan tabanlı iş akışları için birlikte çalışabilir bir belge işleme standardı sağlamak.

Ürettiği Çıktı

DocLang, LLM tokenizer'ları için sıfırdan inşa edilmiş, kısıtlı bir XML formatı olarak tanımlanıyor. DocLang token'ları ile model token'ları arasında bire bir eşleme ve minimum token sayısı hedefleniyor. Her bileşen, anlamsal rol, geometrik sınırlayıcı kutu ve okuma sırası taşıyor. Belirtim, açık kaynaklı Docling projesini tamamlıyor.

---

Bu Girişimler Birbirini Nasıl Tamamlıyor?

Her iki girişim de daha geniş Linux Foundation ekosistemi içinde yer alıyor ancak AI yığınının farklı katmanlarını ele alıyor. Bu da onları örtüşen değil, tamamlayıcı kılıyor.

Ele Aldıkları AI Yığını Katmanı:

• DocLang, veri/belge katmanında çalışarak belgelerin AI ve ajan tabanlı iş akışları için nasıl temsil edildiğini standartlaştırıyor.
• Appia Vakfı, yönetişim ve uygunluk katmanında çalışarak AI değer zinciri boyunca uygunluk için belirtimler ve değerlendirme çerçeveleri geliştiriyor.

Nasıl Bağlanıyorlar:

• DocLang, belge girdilerini AI sistemleri için daha yapılandırılmış ve birlikte çalışabilir hale getiriyor.
• Appia, AI sistemlerinin ve değer zinciri katılımcılarının ilgili uygunluk beklentilerini karşılayıp karşılamadığını değerlendirmek için bir çerçeve sağlıyor.
• Birlikte, daha eksiksiz bir AI altyapı boru hattı öneriyorlar: Güvenilir belge verileri → Değerlendirilebilir AI sistemleri.

Her iki girişimin de Haziran 2026'da duyurulduğunu ve belirtimleri ile çerçevelerinin henüz geliştirme aşamasında olduğunu belirtmek önemli. Appia Vakfı yeni üyeler kabul ediyor ve DocLang çalışma grubu da yeni katkıda bulunanlara açık.