» Etiket
llm
155 yayınHaritalama Araçlarında LLM Yükünü Azaltan Katman Deseni
RidgeText, GeoJSON verisini doğrudan LLM'e göndermek yerine sunucu tarafında katman kuyruğu tutarak bağlam maliyetini 125.000 token'dan yaklaşık 150 token'a indiriyor.
Ekip Standartlarını AI Talimatlarına Dönüştürmek
Kıdemli geliştiricilerin içgüdüsel bilgisi neden AI destekli geliştirmede tutarsızlık yaratır ve bu bilgi çalıştırılabilir talimatlara nasıl dönüştürülür?
Tek Modele Bağlı Kalmadan Güvenlik Açığı Avlama Mimarisi
Project Glasswing ekibi, tekil AI modellerine bağımlı kalmadan 128 depoyu tarayan model-agnostik bir güvenlik açığı avlama harness'inin mimarisini anlatıyor.
CommitBrief — terminalde yapay zekâ destekli kod incelemesi
Staged değişiklikleri, bir commit aralığını ya da bütün bir GitHub pull request'ini yerelde inceleyen sağlayıcı bağımsız CLI. Sıfır telemetri, sunucu yok. Açık kaynak, GPL-3.0.
commitbrief.comLiteLLM ile LLM Yönetimi: İzleme, Kota ve Maliyet Kontrolü
Midas mühendislik ekibi, dağınık LLM harcamalarını ve gözlemlenebilirlik sorununu LiteLLM tabanlı merkezi bir gateway ile nasıl çözdüğünü anlatıyor.
Süpervizyon veya Pekiştirme Öğrenimi ile LLM İnce Ayarı
LLM ince ayar süreçlerinde eğitim verisi ve kayıp yönetimi hakkında kritik bilgiler.
Kodlama Ajanları İçin Harness Mühendisliği Rehberi
Kodlama ajanlarını doğru yönlendirmek için harness kavramı: feedforward rehberler, feedback sensörler, hesaplamalı ve çıkarımsal kontroller ile inceleniyor.
Çoklu ajanlı AI sistemlerinde gözlemlenebilirlik krizi
AI ajanları başka ajanları tetiklediğinde hatalar genellikle görünmez kalır. Sentry'nin trace tabanlı izleme yaklaşımı, hangi ajanın soruna yol açtığını ortaya çıkarıyor.
Slack, Güvenlik Soruşturmalarını Çoklu Ajan Mimarisiyle Hızlandırıyor
Slack'in güvenlik mühendisliği ekibi, basit bir prompt prototipinden Director, Expert ve Critic ajanlarından oluşan yapılandırılmış bir sisteme geçişi anlatıyor.
Donanım Dostu LLM Tasarımı: AI Model Ko- Tasarımı
Yapay zeka model tasarımında doğruluk, verimlilik ve etkileşim dengesi nasıl sağlanır? Donanım dostu LLM tasarımına dair temel bilgiler.
Basit LLM Görevleri İçin LangChain Kullanmayı Bırakın
LangChain yerine Raw Anthropic SDK kullanmanın avantajları ve maliyet tasarrufu hakkında bilgi edinin.