» Etiket
llm
423 yayınYapay Zeka Mimariyi Yok Etmiyor, Değerini Artırıyor
Yapay zeka kod üretimini ucuzlattı ama mimari kararları veremiyor. Darboğaz yazmaktan karar vermeye kaydı; mühendisler için bunun anlamı.
Speculative Decoding: Yerel LLM'lerde Kullanılmayan Ücretsiz Hız Kazancı
Speculative decoding, yerel LLM çıktısını değiştirmeden 1.5-2.5 kat hızlandırıyor; 2026'da MTP ile modellere doğrudan entegre edildi.
Yapay Zeka Kodlama Ajanları: Ağacın Dalını mı, Kökünü mü Alıyor?
SWE-bench ve METR verileri AI kodlama ajanlarının ilerleyişini gösteriyor; ama doğrulama maliyeti mühendislik için hâlâ belirleyici sınır.
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.comRelay: Değerlendirmeyle Kapılı Akıllı Yönlendirme Sunan Kendi Sunucunda LLM Ağ Geçidi
Relay: Tek Go ikili dosyasıyla dağıtılan, eval ile kapılı akıllı yönlendirmeye sahip, sıfır telemetrili açık kaynak LLM ağ geçidi.
LLMrPro: Kendi Donanımınızla Çalışan Açık Kaynak LLM Dengeleyici
LLMrPro, kendi makinelerinizi ve bulut sağlayıcılarını tek OpenAI uyumlu API altında birleştiren açık kaynak, kendi kendine barındırılan LLM dengeleyicisidir.
Yapay Zekada Maliyet Paradoksu: Modeller Gelişse de Faturalar Şişiyor
Yapay zeka modelleri gelişse de ajan görevlerindeki 'token amplifikasyonu' nedeniyle kullanım maliyetleri hızla artıyor, şirketler harcamaları kısıtlıyor.
Netflix Kendi LLM Sunum Altyapısını Nasıl Kurdu
Netflix'in vLLM, Triton ve OpenAI-uyumlu API ile kurduğu kendi LLM sunum altyapısının mimari kararları ve üretimde çıkan sorunlar.
Yapay zeka ajanlarında yeni dönem: döngüden grafiğe geçiş
Ajan mimarilerinde döngü mühendisliğinden grafik mühendisliğine geçişi ve mühendisler için pratik çıkarımları inceleyen analiz.
Harness Engineering: Yapay Zeka Ajanlarını Bağlamla Güçlendirmek
Harness engineering, yapay zeka modelini sabit tutup bağlam ve araçları optimize ederek güvenilir ajan çıktıları için gereksinimleri kodlar.
WANDR Benchmarkı: Geniş ve Derin Araştırma Yapan Ajanları Test Ediyor
WANDR benchmarkı, geniş ve derin araştırma ajanlarını kanıta dayalı, referanssız bir yöntemle değerlendiriyor; en iyi sistem bile düşük skorlar aldı.