» Etiket
llm
423 yayınmemlineage v0.1.0: LLM ajanlarında bellek zehirlenmesine iki katmanlı savunma
memlineage v0.1.0: LLM ajanlarında bellek zehirlenmesine karşı Ed25519 imzalı köken doğrulama ve davranışsal tespit sunan açık kaynak Python kütüphanesi.
NilaMind: Cihaz Üzerinde Çalışan 1.5B Parametreli Ruh Sağlığı LLM'i
NilaMind, Qwen2.5-1.5B modelini llama.cpp ile Android'de tamamen çevrimdışı çalıştırıyor; kriz güvenliği model dışı deterministik bir katmanda.
Yapay Zeka Ajanına Kalıcı Hafıza: Bir LLM Wiki Nasıl Kuruldu
Bir ekip, canlı ve sürekli değişen kaynaklar üzerinde kalıcı bir LLM Wiki hafıza katmanı kurdu; dört arama yönteminin hız ve doğruluk dengesini test etti.
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.com33 Bin Token'lık Ön Yük: Claude Code'un Bahsi Karşılığını Veriyor mu?
Claude Code ve OpenCode karşılaştırması, token sayısının değil önbellekleme davranışının gerçek maliyeti belirlediğini gösteriyor.
Kodlama Ajanları İçin Döngü Tasarımı: Hedef, Doğrulama, Durdurma
Kodlama ajanlarında hedef, doğrulama ve durdurma döngüsü nasıl tasarlanır? Verifikasyon merdiveni, izole denemeler ve sonlanma durumları üzerine rehber.
nebius-actions: GitHub Actions ile Nebius GPU'larında Model İnce Ayarı
nebius-actions: Axolotl, vLLM ve Nebius Endpoint kullanarak GitHub Actions üzerinden uçtan uca model ince ayarı ve dağıtımı sağlayan açık kaynak araç seti.
CodeGraph: Kodun Neyi Kıracağını Önceden Gösteren Bilgi Grafiği
CodeGraph, GitHub depolarını Neo4j tabanlı bir bilgi grafiğine dönüştürerek kod değişikliklerinin etkisini GraphRAG ile önceden tahmin ediyor.
PromptLedger v0.7: Prompt değişiklikleri için regresyon kapıları
PromptLedger v0.7, prompt sürümlerine evaluation run, metrik karşılaştırma ve politika tabanlı CI regresyon kapıları ekliyor.
LLM Maliyet Takibinizin Sizi Yanılttığı Beş Nokta
LLM maliyet metering katmanlarındaki beş sessiz hata: streaming, cache, serverless flush, iptal edilen akışlar ve eskiyen fiyat tabloları.
Küçük Modelleri Bilinçli Tercih: 16GB M1'de Otonom Ajan İnşası
Bir mühendis neden 16GB M1 Mac ve küçük modellerle otonom ajan çalıştırmayı bilinçli olarak tercih ediyor? Tasarım disiplini üzerine bir vaka analizi.