» Etiket
llm
42 yayınVisionBridge: Metin tabanlı LLM'lere görüntü yeteneği kazandıran MIT proxy
VisionBridge, OpenAI uyumlu küçük bir proxy ile herhangi bir metin LLM'ini ayrı bir görme modeliyle görüntüleri analiz edebilir hale getiriyor. Eğitim ya da ağırlık gerekmiyor.
ZML/LLMD Alfa: CUDA'dan Apple Metal'e Tek LLM Sunucusu
ZML/LLMD alfa; LLaMa, Gemma, Qwen ve Mistral modellerini NVIDIA, AMD, TPU, Intel ve Apple Metal'de tek sunucuyla çalıştırıyor, DFlash ile hızlanma sağlıyor.
Anthropic, Dil Modelinde Küresel Çalışma Alanı Keşfetti
Anthropic'in yeni J-lens tekniği, Claude gibi modellerde bilinç teorisindeki küresel çalışma alanına benzeyen bir iç temsil bölgesi ortaya koyuyor.
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.comLLM Sağlayıcı Değiştirmeden Önce Neden Smoke Test Şart
Tek bir prompt göndermek LLM sağlayıcısını değiştirmek için yeterli değil. Timeout, streaming, rate limit ve tool-call davranışlarını test eden 10 dakikalık smoke test rehberi.
Mikrofinansta Çoklu Ajan Sistemleri: Yetki Sınırı ve Önyargı Denetimi
Afrika'daki mikrofinans ekosistemlerinde LLM ajanlarını güvenli hale getirmek için yetki sınırlama, önyargı denetimi ve paylaşılan durum mimarisi üzerine mühendislik desenleri.
Cruxible: Yapay Zeka Ajanları için Açık Kaynak Gerçek Katmanı
Cruxible, LLM ajanlarının belirsiz metin tabanlı hafızasına karşı deterministik ve denetlenebilir bir durum katmanı sunuyor. Apache-2.0 lisanslı, Python ve SQLite tabanlı.
LLM Hakem Testleri Neden Çalıştırmalar Arası Kararsız?
Aynı kod, aynı girdi, farklı LLM hakem skoru: CI gate'lerinde flapping sorununun kaynakları; sıcaklık, model pinleme, k-örnekleme ve kuantalama ile çözüm.
TaxCalcBench: Açık Kaynak Testte Yapay Zeka Vergi Hesaplıyor
TaxCalcBench, LLM'lerin gerçek vergi beyannamelerini doğru doldurup dolduramadığını ölçen açık kaynaklı bir test; en iyi model bile yüzde 54 doğruluk sağlıyor.
LLM gerekmez: Regex, ajan bağlam yönlendirmede 45 puan önde
Ajan kod asistanlarında bağlam seçimi için basit regex kuralları, öğrenilmiş sınıflandırıcıları 45 puan farkla geçti; LLM çağrısı çoğu istekte gereksiz kalıyor.
Fine-Tuning Tıkandığında: Recall'u %45'ten %92'ye Taşıyan Mimari
Sağlık taleplerinde CPT/ICD kodlamasında %45 recall'da tıkanan bir LLM, deterministik NCCI doğrulama katmanıyla %92'ye ulaştı. Mimari ders burada.