# Mert Kaya

Senior-KI-Forscher und KI-Architekt

Ich entwerfe, trainiere und veröffentliche KI-Modelle und entwickle die zugehörigen Fullstack-Systeme.

[Gründer von Eschatia Labs](https://eschatialabs.com) KI-Ingenieur bei Enocta

  [Ausgewählte Arbeiten](https://mertkayacs.com/de/#selected-work) [Publikationen](https://mertkayacs.com/de/#publications)

- [GitHub](https://github.com/mertkayacs)

- [Hugging Face](https://huggingface.co/mertkayacs)

- [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/mertkayacs)

 4.000+ Downloads auf Hugging Face

 3.400+ Downloads auf npm

  Stand: 6. Okt. 2026

## Ausgewählte Arbeiten

[Alle Arbeiten](https://mertkayacs.com/de/work/)

id: jevalt

### [JevAlt](https://jevalt.mertkayacs.com)

Drei Entscheidungsmodelle: Deem-4B für Englisch, Karar-4B für Türkisch und Wähler-4B für Deutsch. Jedes liest eine Situation, beantwortet eine Frage mit festen Antwortoptionen und gibt für jede Option eine kalibrierte Wahrscheinlichkeit aus.

Offene Entscheidungsmodelle für die Laptop-CPU, entwickelt von Senior-KI-Ingenieur Mert Kaya

Jedes Modell läuft mit etwa 3 GB RAM. Auf JevAlts eigenen zurückgehaltenen Testdaten erreichen die Modelle 94,7 % (Englisch), 96,8 % (Türkisch) und 92,0 % (Deutsch); Kev-4B, ein öffentliches Modell eines anderen Entwicklers, erreicht 84,7 %, 87,1 % und 81,1 %.

 Siehe auch: [JevOss](https://jevoss.mertkayacs.com) [Emberwick](https://emberwick.mertkayacs.com)

- [jevalt.mertkayacs.com](https://jevalt.mertkayacs.com)

- [GitHub](https://github.com/mertkayacs/jevalt)

- [Modellsammlung](https://huggingface.co/collections/mertkayacs/jevalt-6abde16559675245349acea0)

- [Demo ausprobieren](https://huggingface.co/spaces/mertkayacs/JevAlt)

- [Kaggle](https://www.kaggle.com/models/mertilovski/jevalt)

id: tholos

### [Tholos + Tholos-2B](https://tholos.mertkayacs.com)

Tholos gibt kleinen Agenten auf dem eigenen Rechner einen gemeinsamen Arbeitsbereich mit Tabellen, Notizen und Aufgabenboard. Für jede Aktion gilt eine Regel: erlauben, nachfragen oder ablehnen. Tholos-2B ist das zugehörige Agentenmodell, per Fine-Tuning auf ausgeführten Trajektorien trainiert.

Das Modell besteht 137 von 160 Tholos-Bench-Szenarien auf einer Kaggle-T4 und 134 auf einer CPU. Apache-2.0.

- [tholos.mertkayacs.com](https://tholos.mertkayacs.com)

- [GitHub](https://github.com/mertkayacs/tholos)

- [Hugging Face](https://huggingface.co/mertkayacs/Tholos-2B)

- [GGUF](https://huggingface.co/mertkayacs/Tholos-2B-GGUF)

id: reevesagents

### [reevesagents](https://reevesagents.mertkayacs.com)

Lokaler tmux-Arbeitsbereich, in dem Claude Code, Codex, Kimi, OpenCode, Hermes und weitere KI-Coding-CLIs nebeneinander laufen und ein Agent die anderen über MCP steuert.

CLI, TUI, Weboberfläche und MCP-Server in einem npm-Paket. Apache-2.0, 10 Oberflächensprachen.

- [reevesagents.mertkayacs.com](https://reevesagents.mertkayacs.com)

- [GitHub](https://github.com/mertkayacs/reevesagents)

- [npm](https://www.npmjs.com/package/reevesagents)

id: emberwick

### [Emberwick](https://emberwick.mertkayacs.com)

Ein mittelalterliches Dorf, das sich im Browser spielen lässt. Deem-4B, Karar-4B und Wähler-4B entscheiden, was die Bewohner tun, wenn es stürmt, brennt, Markttag ist oder Wölfe kommen.

 Siehe auch: [JevAlt](https://jevalt.mertkayacs.com) [JevOss](https://jevoss.mertkayacs.com)

- [emberwick.mertkayacs.com](https://emberwick.mertkayacs.com)

- [Videos](https://huggingface.co/datasets/mertkayacs/emberwick-videos)

id: xdfdet

### [xdfdet](https://xdfdet.mertkayacs.com)

Deepfake-Detektoren, die zeigen, wohin sie schauen: acht veröffentlichte EfficientNet-B4-Modelle aus der Masterarbeit, Grad-CAM-Analyse nach Gesichtsregionen und eine Website mit zwei Spielen.

Code: MIT; Gewichte: CC BY-NC 4.0.

 Siehe auch: [UBMK-2026-Beitrag](https://mertkayacs.com/de/research/#ubmk-2026) [Masterarbeit](https://mertkayacs.com/de/research/#msc-thesis)

- [xdfdet.mertkayacs.com](https://xdfdet.mertkayacs.com)

- [GitHub](https://github.com/mertkayacs/xdfdet)

- [Hugging Face](https://huggingface.co/mertkayacs/xdfdet)

- [Kaggle](https://www.kaggle.com/models/mertilovski/xdfdet)

id: eldalambe

### [Eldalambë](https://eldalambe.mertkayacs.com)

Kleines Sprachmodell, das die Elbensprachen Quenya und Sindarin liest und schreibt, auch in Tengwar-Schrift, mit Werkzeugen für Übersetzung, Nachschlagen, Flexion und Tengwar-Darstellung.

Gestützt auf ein grammatisch geprüftes Korpus. Demo auf Einladung; Code und Gewichte nicht öffentlich.

- [eldalambe.mertkayacs.com](https://eldalambe.mertkayacs.com)

Weitere Projekte: [JevOss](https://jevoss.mertkayacs.com), [gmail-cleaner-ai](https://github.com/mertkayacs/gmail-cleaner-ai) und [Leadership Coach Chatbot](https://github.com/mertkayacs/Leadership-Coach-Chatbot). Außerdem auf der Seite „Arbeiten“: [vier Datensätze](https://mertkayacs.com/de/work/#datasets) und [frühe Arbeiten](https://mertkayacs.com/de/work/#early).

## Publikationen

[Zur Forschung](https://mertkayacs.com/de/research/)

### Augmentation and Cutout in Deepfake Detection: A Comparative Study of Accuracy, Calibration, and Attention

Mert Kaya, Venera Adanova

UBMK 2026, 11th International Conference on Computer Science and Engineering, Istanbul (IEEE)

Angenommen, erscheint in IEEE Xplore.

EfficientNet-B4-Experimente auf FaceForensics++, die Genauigkeit, Wahrscheinlichkeitskalibrierung und Aufmerksamkeit in Gesichtsregionen vergleichen.

- [Code auf GitHub](https://github.com/mertkayacs/xdfdet)

- [Modelle auf Hugging Face](https://huggingface.co/mertkayacs/xdfdet)

### BibTeX

```bibtex
@inproceedings{kaya2026augmentation,
  author = {Kaya, Mert and Adanova, Venera},
  title = {Augmentation and Cutout in Deepfake Detection: A Comparative Study of Accuracy, Calibration, and Attention},
  booktitle = {UBMK 2026, 11th International Conference on Computer Science and Engineering},
  year = {2026},
  note = {Accepted; to appear in IEEE Xplore}
}
```

### Explainable deepfake detection using frame level CNN models: A comparative study of augmentation and cutout techniques

Mert Kaya, Betreuung: Venera Adanova

Masterarbeit, TED University, 1. Sept. 2025

CNN-Deepfake-Detektoren auf Einzelbildebene im Vergleich verschiedener Einstellungen für Datenaugmentation und Cutout, mit Grad-CAM-Analyse nach Gesichtsregionen.

- [Masterarbeit auf Zenodo](https://doi.org/10.5281/zenodo.18998566)

- [Code auf GitHub](https://github.com/mertkayacs/xdfdet)

- [Modelle auf Hugging Face](https://huggingface.co/mertkayacs/xdfdet)

### BibTeX

```bibtex
@mastersthesis{kaya2025explainable,
  author = {Kaya, Mert},
  title = {Explainable deepfake detection using frame level CNN models: A comparative study of augmentation and cutout techniques},
  school = {TED University},
  year = {2025},
  doi = {10.5281/zenodo.18998566}
}
```

## [Eschatia Labs](https://eschatialabs.com)

Gegründet von Mert Kaya

Das Labor entwickelt KI-Modelle und veröffentlicht Forschung, Software und Datensätze.

[eschatialabs.com](https://eschatialabs.com)

## Berufserfahrung

Enocta, Credit Bureau of Turkey (KKB), AgriDL5.0 und Alictus.

[Berufserfahrung und Studium](https://mertkayacs.com/de/about/)

## Kontakt

Für Anfragen zu Forschung und Entwicklung erreichen Sie mich per E-Mail.

[mertkayacs@gmail.com](mailto:mertkayacs@gmail.com)

Canonical: https://mertkayacs.com/de/