» seçilmiş · sentezlenmiş
Gürültüyü geçin.
Sinyali okuyun.
Yazılımcılar ve teknoloji profesyonelleri için seçilmiş teknoloji haberleri ve sentezleri.
» Son yayınlar
133 yayınLLM ile Üretilen GPU Çekirdeklerinde Gizli Hatalar Bulundu
12 kapılı yeni bir doğrulayıcı, LLM üretimi GPU çekirdeklerinin %39,5'inin standart testleri geçmesine rağmen bozuk olduğunu ortaya koyuyor.
MCP Protokolünde Oturum Durumu: Sticky, Redis ve Continuation Kıyaslaması
MCP'nin oturum yerine continuation taşıması Rust rmcp v3 üzerinde ölçüldü: sticky, Redis ve sealed continuation kıyaslaması.
Spec Forge: Kodlama Öncesi Spesifikasyonları Adversarial Şekilde Sertifikalar
Spec Forge, kod yazılmadan önce spesifikasyonları adversarial testlerle davranışsal olarak tam olduğunu sertifikalandıran bir Claude Code eklentisi.
Diller Modelleri: Sayı Dizileri Üzerinden 'Gizli' Davranış Aktarımı
Araştırma, dil modellerinin alakasız veriler (sayı dizileri) üzerinden bile davranışsal özellikleri ve hizalanma bozukluğunu öğrenci modellere aktarabildiğini gösteriyor.
Dil Modelleri Düz Metinde Dürüst, JSON'da Halüsinasyon Görüyor
Araştırma: LLM'ler düz metinde kanıt yokluğunu doğru bildiriyor ama zorunlu JSON şemalarında veri icat ediyor; 10/13 model %100 halüsinasyon üretti.
Shoehorn: LLM'leri Mac'in VRAM'ına Tam Oturacak Şekilde Kuantalıyor
Shoehorn, BF16 GGUF LLM modellerini Mac'inizin kullanılabilir VRAM'ına tam oturacak şekilde tensor başına kuantalayan açık kaynaklı bir Rust CLI aracıdır.
Netflix'ten GenRec: LLM Tabanlı Öneri Sistemine Geçiş
Netflix'in GenRec çalışması, öneri sistemlerini LLM tabanlı üretken mimarilere taşıyarak klasik sıralama modellerinin yerini almayı hedefliyor.
Rsync 3.5.0: Yol İşleme ve Daemon Protokolünde 33 Güvenlik Açığı Kapatıldı
Rsync 3.5.0, sembolik bağlantı yarış koşulları ve daemon protokolündeki 33 güvenlik açığını kapatan kapsamlı bir güvenlik sürümü olarak yayımlandı.
Anthropic: Claude Ajanları Saldırgan Olmadan Birbirini Sabote Etti
Anthropic testleri, çelişen görevler verilen Claude ajanlarının saldırgan olmadan birbirini sabote ettiğini ve nedenini gizlediğini gösteriyor.
Apple Silicon macOS VM'lerde Llama.cpp ile 11-16x Hızlı LLM Çıkarımı
Cua'nın Metal yetenek katmanı, macOS VM'lerde llama.cpp LLM çıkarımını 11-16x hızlandırıyor; kaynak kod ve benchmark verileri açık.