» Etiket
llm
26 yayınContext Warp Drive: LLM'siz, Deterministik Bağlam Sıkıştırma
Context Warp Drive, LLM çağrısı yapmadan bağlamı deterministik olarak katlar; maliyeti %72'ye kadar düşürüp %94 bilgi koruması sağlar.
Ajan Token Maliyetini %60 Azaltan 4 Katmanlı Altyapı
Ajan token maliyetini %60 düşüren 4 katmanlı altyapı: span ölçümü, 3 katmanlı önbellek, prompt sıkıştırma ve karmaşıklık bazlı model yönlendirme.
GPT-5.6 Sol'un dosya silme vakası: filtreleme değil, sınırlama gerekir
GPT-5.6 Sol'un dosya silme olayı, ajan davranışını filtrelemenin neden yeterli olmadığını ve gerçek güvenlik sınırlamasının nasıl kurulacağını gösteriyor.
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.comHeadroom: AI Ajanlarının Bağlam Verisini %95'e Kadar Sıkıştıran Açık Kaynak Araç
Headroom, AI ajanlarının gördüğü tool çıktılarını %55-95 oranında sıkıştıran açık kaynak kütüphane; kayıpsız, proxy destekli, GitHub'da 59K yıldız.
Ajan Türeten Ajanlar: İyi Niyetli Bir Fork Bomb Riski
Çok ajanlı LLM orkestrasyonunda sınırsız türetme neden fork bomb riski taşır ve derinlik, genişlik, maliyet, ayrıcalık sınırlarıyla nasıl güvenli hale getirilir.
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.
33 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.