ShengShu, 21 Ekim 2026’da Motubrain 2.0’nin tüm eğitim sürecini yaklaşık 15 gün sürecek bir canlı yayınla paylaşmaya başladığını duyurdu. Yayın; ön eğitim, son eğitim, görevler arası aktarım ve yinelemeli öz gelişim araştırmalarını kapsıyor.
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did ShengShu Technology announce as of October 22, 2026, about livestreaming Motubrain 2.0’s full training process starting October 21. Article summary: As of October 22, 2026, ShengShu Technology said its world-model team had begun publicly livestreaming Motubrain 2.0’s full training process on October 21, with the broadcast planned to last roughly half a month ahead of. Topic tags: general, general web, news, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts wi
ShengShu Teknoloji’nin dünya modeli ekibi, Motubrain 2.0’nin tüm eğitim sürecini 21 Ekim 2026’da canlı yayınlamaya başladığını ve yayının yaklaşık yarım ay sürmesinin planlandığını açıkladı. Ekip, eğitim, test ve modelin geliştirilme aşamalarını paylaşmayı amaçlıyor. Motubrain 2.0’nin açık kaynak olarak yayımlanması planlanıyor; ancak 22 Ekim itibarıyla bunun için belirli bir tarih verilmemişti.4
5
6
12
Canlı yayın, bir robot modelinin nasıl geliştirildiğini izlemeye imkân tanıyabilir. Fakat sürecin görünür olması, modelin iddia edilen yeteneklerini tek başına doğrulamıyor.
Motubrain, ShengShu’nun farklı görevler, ortamlar ve robot gövdeleri arasında beceri aktarımı yapabilen genel amaçlı bir robot “beyni” geliştirme hedefindeki model ailesi.4
5 Şirket, Motubrain’i Nisan 2026’da “Dünya Eylem Modeli” (World Action Model) olarak tanıttı; robotik görevler için ayrı ayrı sistemler yerine tek bir birleşik model yaklaşımını öne çıkardı.
17
ShengShu daha çok Vidu adlı video üretim modeliyle tanınıyor. Şirketin kendi yol haritası, 2024’te Vidu’yla başlayan görsel dünyaları üretme ve modelleme çalışmalarını, çevreyi anlayıp fiziksel dünyada eyleme geçme yönünde ilerleyen bir çizgi olarak anlatıyor.18 Bu, şirketin yaklaşımını özetliyor; video üretiminin tek başına güvenilir robot kontrolü sağladığının kanıtı değil.
Aktarılan bilgilere göre eğitim süreci dört başlıkta ele alınıyor:5
6
Bunlar doğrulanmış sonuçlar değil, araştırma başlıkları. Özellikle görevler arası aktarım ve RSI, ekibin araştırmayı hedeflediği konular olarak aktarılıyor; modelin bu becerilere sahip olduğunu göstermek için sonraki deney ve değerlendirmeler gerekiyor.5
12
Resmî Live Lab sayfasıyla ilgili bir habere göre yayında eğitim kaybı (loss), eğitim adımları ve model değerlendirme eğrileri ile dört kamera görüntüsü yer alıyor. Değerlendirme görevleri arasında kulaklık asma, çekmece düzenleme, nesne alıp birine uzatma ve beyaz tahta silme bulunuyor.12 Kaynakta grafiklerin sayısal değerleri ve değerlendirme yöntemlerinin ayrıntıları verilmediğinden, bu görüntüler tek başına model performansının tamamını ortaya koymuyor.
Ekip, yalnızca tamamlanmış gösterimleri ya da nihai değerlendirme sonuçlarını değil; deneyleri, testleri, başarısızlıkları ve yapılan ayarlamaları da paylaşacağını belirtti.5 Bu ayrıntılar yayında görünür ve yeterince açıklanırsa izleyiciler araştırmanın zaman içinde nasıl değiştiğini takip edebilir. Ancak şeffaflığın düzeyi, yayının hangi denemeleri kaydettiğine ve değerlendirme koşullarının ne kadar açıklandığına bağlı. Canlı yayın, kendiliğinden eksiksiz veya bağımsız denetimden geçmiş bir kayıt anlamına gelmiyor.
Dört aşama, yanıt bekleyen temel soruları da ortaya koyuyor: Eğitim ölçeği büyüdükçe model daha önce karşılaşmadığı görevlerde daha başarılı oluyor mu? Öğrendiği becerileri farklı görevlere, ortamlara ve robot gövdelerine aktarabiliyor mu? Geri bildirimle kendi performansını geliştirmesi, insan müdahalesi gizli kalmadan ve güvenilir biçimde mümkün mü? Duyuru bu soruları gündeme getiriyor; yanıtlamıyor.5
12
Çin teknoloji medyası, ShengShu’nun girişimini Xiaomi MiMo ekibinin lideri Luo Fuli’nin MiMo-V2.6’nın pekiştirmeli öğrenme sürecine ilişkin daha önce paylaştığı ilerleme bilgileriyle karşılaştırdı.4
5 Xiaomi’nin kendi dokümantasyonu da MiMo-V2.6 için altı günlük canlı pekiştirmeli öğrenme eğitiminden söz ediyor.
1 Benzerlik, eğitimin bazı bölümlerini kamuya açmaları; ShengShu’nun duyurusunun ise robotlara yönelik bir modele odaklanması.
22 Ekim itibarıyla Motubrain 2.0’nin “yakında” açık kaynak olacağı söylenmiş, ancak kesin bir tarih açıklanmamıştı.6
12 Yayının ardından yanıt bekleyen pratik sorular var: Kullanılabilir model ağırlıkları ve destekleyici materyaller yayımlanacak mı? Bağımsız araştırmacılar sonuçları tekrarlayabilecek mi? Açıkça belirtilen koşullardaki değerlendirmeler, yayında görülenlerle örtüşecek mi?
O tarihteki haberler ShengShu’nun duyurusunu aktarıyor; canlı yayının tamamının veya iddiaların bağımsız biçimde doğrulandığını göstermiyor. Eğitim sürecini kamuya açmak araştırmayı daha yakından incelemeyi sağlayabilir. Ancak Motubrain 2.0’nin gerçek dünyadaki yeteneklerine dair daha sağlam bir tabloyu, modelin yayımlanması, tekrarlanabilir değerlendirmeler ve bağımsız testler ortaya koyacak.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
ShengShu, 21 Ekim 2026’da Motubrain 2.0’nin tüm eğitim sürecini yaklaşık 15 gün sürecek bir canlı yayınla paylaşmaya başladığını duyurdu.
ShengShu, 21 Ekim 2026’da Motubrain 2.0’nin tüm eğitim sürecini yaklaşık 15 gün sürecek bir canlı yayınla paylaşmaya başladığını duyurdu. Yayın; ön eğitim, son eğitim, görevler arası aktarım ve yinelemeli öz gelişim araştırmalarını kapsıyor.
Açık kaynak sürümünün tarihi açıklanmadı; modelin kabiliyetlerini değerlendirmek için sonraki testler ve bağımsız doğrulama gerekecek.
ShengShu, 21 Ekim 2026’da Motubrain 2.0’nin tüm eğitim sürecini yaklaşık 15 gün sürecek bir canlı yayınla paylaşmaya başladığını duyurdu. Yayın; ön eğitim, son eğitim, görevler arası aktarım ve yinelemeli öz gelişim araştırmalarını kapsıyor.
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did ShengShu Technology announce as of October 22, 2026, about livestreaming Motubrain 2.0’s full training process starting October 21. Article summary: As of October 22, 2026, ShengShu Technology said its world-model team had begun publicly livestreaming Motubrain 2.0’s full training process on October 21, with the broadcast planned to last roughly half a month ahead of. Topic tags: general, general web, news, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts wi
ShengShu Teknoloji’nin dünya modeli ekibi, Motubrain 2.0’nin tüm eğitim sürecini 21 Ekim 2026’da canlı yayınlamaya başladığını ve yayının yaklaşık yarım ay sürmesinin planlandığını açıkladı. Ekip, eğitim, test ve modelin geliştirilme aşamalarını paylaşmayı amaçlıyor. Motubrain 2.0’nin açık kaynak olarak yayımlanması planlanıyor; ancak 22 Ekim itibarıyla bunun için belirli bir tarih verilmemişti.4
5
6
12
Canlı yayın, bir robot modelinin nasıl geliştirildiğini izlemeye imkân tanıyabilir. Fakat sürecin görünür olması, modelin iddia edilen yeteneklerini tek başına doğrulamıyor.
Motubrain, ShengShu’nun farklı görevler, ortamlar ve robot gövdeleri arasında beceri aktarımı yapabilen genel amaçlı bir robot “beyni” geliştirme hedefindeki model ailesi.4
5 Şirket, Motubrain’i Nisan 2026’da “Dünya Eylem Modeli” (World Action Model) olarak tanıttı; robotik görevler için ayrı ayrı sistemler yerine tek bir birleşik model yaklaşımını öne çıkardı.
17
ShengShu daha çok Vidu adlı video üretim modeliyle tanınıyor. Şirketin kendi yol haritası, 2024’te Vidu’yla başlayan görsel dünyaları üretme ve modelleme çalışmalarını, çevreyi anlayıp fiziksel dünyada eyleme geçme yönünde ilerleyen bir çizgi olarak anlatıyor.18 Bu, şirketin yaklaşımını özetliyor; video üretiminin tek başına güvenilir robot kontrolü sağladığının kanıtı değil.
Aktarılan bilgilere göre eğitim süreci dört başlıkta ele alınıyor:5
6
Bunlar doğrulanmış sonuçlar değil, araştırma başlıkları. Özellikle görevler arası aktarım ve RSI, ekibin araştırmayı hedeflediği konular olarak aktarılıyor; modelin bu becerilere sahip olduğunu göstermek için sonraki deney ve değerlendirmeler gerekiyor.5
12
Resmî Live Lab sayfasıyla ilgili bir habere göre yayında eğitim kaybı (loss), eğitim adımları ve model değerlendirme eğrileri ile dört kamera görüntüsü yer alıyor. Değerlendirme görevleri arasında kulaklık asma, çekmece düzenleme, nesne alıp birine uzatma ve beyaz tahta silme bulunuyor.12 Kaynakta grafiklerin sayısal değerleri ve değerlendirme yöntemlerinin ayrıntıları verilmediğinden, bu görüntüler tek başına model performansının tamamını ortaya koymuyor.
Ekip, yalnızca tamamlanmış gösterimleri ya da nihai değerlendirme sonuçlarını değil; deneyleri, testleri, başarısızlıkları ve yapılan ayarlamaları da paylaşacağını belirtti.5 Bu ayrıntılar yayında görünür ve yeterince açıklanırsa izleyiciler araştırmanın zaman içinde nasıl değiştiğini takip edebilir. Ancak şeffaflığın düzeyi, yayının hangi denemeleri kaydettiğine ve değerlendirme koşullarının ne kadar açıklandığına bağlı. Canlı yayın, kendiliğinden eksiksiz veya bağımsız denetimden geçmiş bir kayıt anlamına gelmiyor.
Dört aşama, yanıt bekleyen temel soruları da ortaya koyuyor: Eğitim ölçeği büyüdükçe model daha önce karşılaşmadığı görevlerde daha başarılı oluyor mu? Öğrendiği becerileri farklı görevlere, ortamlara ve robot gövdelerine aktarabiliyor mu? Geri bildirimle kendi performansını geliştirmesi, insan müdahalesi gizli kalmadan ve güvenilir biçimde mümkün mü? Duyuru bu soruları gündeme getiriyor; yanıtlamıyor.5
12
Çin teknoloji medyası, ShengShu’nun girişimini Xiaomi MiMo ekibinin lideri Luo Fuli’nin MiMo-V2.6’nın pekiştirmeli öğrenme sürecine ilişkin daha önce paylaştığı ilerleme bilgileriyle karşılaştırdı.4
5 Xiaomi’nin kendi dokümantasyonu da MiMo-V2.6 için altı günlük canlı pekiştirmeli öğrenme eğitiminden söz ediyor.
1 Benzerlik, eğitimin bazı bölümlerini kamuya açmaları; ShengShu’nun duyurusunun ise robotlara yönelik bir modele odaklanması.
22 Ekim itibarıyla Motubrain 2.0’nin “yakında” açık kaynak olacağı söylenmiş, ancak kesin bir tarih açıklanmamıştı.6
12 Yayının ardından yanıt bekleyen pratik sorular var: Kullanılabilir model ağırlıkları ve destekleyici materyaller yayımlanacak mı? Bağımsız araştırmacılar sonuçları tekrarlayabilecek mi? Açıkça belirtilen koşullardaki değerlendirmeler, yayında görülenlerle örtüşecek mi?
O tarihteki haberler ShengShu’nun duyurusunu aktarıyor; canlı yayının tamamının veya iddiaların bağımsız biçimde doğrulandığını göstermiyor. Eğitim sürecini kamuya açmak araştırmayı daha yakından incelemeyi sağlayabilir. Ancak Motubrain 2.0’nin gerçek dünyadaki yeteneklerine dair daha sağlam bir tabloyu, modelin yayımlanması, tekrarlanabilir değerlendirmeler ve bağımsız testler ortaya koyacak.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
ShengShu, 21 Ekim 2026’da Motubrain 2.0’nin tüm eğitim sürecini yaklaşık 15 gün sürecek bir canlı yayınla paylaşmaya başladığını duyurdu.
ShengShu, 21 Ekim 2026’da Motubrain 2.0’nin tüm eğitim sürecini yaklaşık 15 gün sürecek bir canlı yayınla paylaşmaya başladığını duyurdu. Yayın; ön eğitim, son eğitim, görevler arası aktarım ve yinelemeli öz gelişim araştırmalarını kapsıyor.
Açık kaynak sürümünün tarihi açıklanmadı; modelin kabiliyetlerini değerlendirmek için sonraki testler ve bağımsız doğrulama gerekecek.