» Etiket
llm
23 yayınYapay Zeka, Cloudflare'in CIRCL Kütüphanesinde 7 Hata Buldu
zkSecurity'nin AI denetim aracı Cloudflare'in CIRCL kütüphanesinde 7 kritik hata buldu; hepsi düzeltildi, çoğu HackerOne'da ödüllendirildi.
LLM'i Konuşturma, Gizli Durumunu Sonda ile Oku
LLM'ler cevabı üretmeden önce gizli katmanlarında taşır. Bu teknik, metin üretmeden küçük bir sonda ile hızlı, ucuz ve kalibre edilmiş sıfır-atış sınıflandırma sağlıyor.
Fransızca öğretmenini bırakıp LLM ile kişisel öğretim sistemi kurdum
Bir geliştirici, özel Fransızca öğretmenini bırakıp Claude ve konuşma tanıma API'leriyle aralıklı tekrar temelli, ucuz bir öğrenme sistemi geliştirdi.
LLM Uygulamaları Neden Dağıtık Sistem Gibi Tasarlanmalı
Prod ortamda çöken bir AI uygulamasından çıkan ders: sorun model değil, kuyruk, cache, retry ve gözlemlenebilirlik eksikliğiydi. Backend mühendisliği devreye giriyor.
FTPO ile Akıl Yürütme Modellerinde Sonsuz Döngü Sorunu Çözülüyor
Antidoom yöntemi, FTPO tekniğiyle akıl yürütme modellerindeki tekrarlayan döngü hatasını hedefli biçimde düzeltiyor; LFM2.5 ve Qwen3.5 modellerinde döngü oranı belirgin şekilde düştü.
Qwen3.6-27B'de KV Önbellek Kuantizasyonunun KLD Etkisi
Bartowski'nin Qwen3.6-27B GGUF modelinde Q8, Q6 ve Q5 seviyelerinde KV önbellek kuantizasyonunun KL diverjansına etkisi ölçüldü; (q8_0,q8_0) neredeyse bedava kalite koruyor.
Yeni çalışma: Dil modelleri parametre başına 3.6 bit ezberliyor
Araştırmacılar, dil modellerinin ezberleme kapasitesini ölçen yeni bir yöntem geliştirdi ve GPT tarzı modellerin parametre başına yaklaşık 3.6 bit bilgi depoladığını buldu.
Subtext: LLM'in İç Düşüncelerini Canlı Görselleştiren Araç
Subtext, Anthropic'in Jacobian lens yöntemini kullanarak Qwen3.5-4B modelinin iç temsillerini canlı sohbet sırasında görselleştiren açık kaynak bir araç.
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.
Ekip Standartlarını AI Talimatlarına Dönüştürmek
Kıdemli geliştiricilerin içgüdüsel bilgisi neden AI destekli geliştirmede tutarsızlık yaratır ve bu bilgi çalıştırılabilir talimatlara nasıl dönüştürülür?