» Etiket
llm
63 yayınCPU'da LLM: hız kazandıran kuantizasyon değil, metin formatı
Ücretsiz ARM CPU sunucusunda ölçüldü: prompt'u 'etiket: değer' formatına çevirmek LLM prefill süresini 6,5 kat kısalttı, kuantizasyon hileleri doğruluğu düşürdü.
Open Minis: iOS için Siri AI'nin Olması Gereken Ajan Deneyimi
Open Minis, iOS'ta Apple API'lerini bir Linux kabuğuyla birleştirerek kendi kendini geliştiren, gerçek bir ajan deneyimi sunuyor.
Cracken'dan Blacksea: LLM Tabanlı Saldırganları Tuzağa Düşüren Açık Kaynak Araç
Cracken'ın açık kaynak Blacksea aracı, LLM tabanlı siber saldırganları yem dosyalarla tuzağa düşürüp kod çalıştırma imkânı sağlıyor.
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.comÇoklu Ajan Sistemlerinde Gizli Maliyet: Paralellik Değil, Bağlam Kirliliği
Çoklu alt-ajan oturumunda asıl maliyetin paralellik değil, orkestratörün bağlamına sızan ham transkriptler olduğu ortaya çıktı; bilişsel yerellik kavramı tanıtılıyor.
Refactoring, AI Ajanlarının Token Maliyetini %83 Düşürüyor
Ajan tabanlı bir kod tabanında yapılan refactoring deneyi, tekrarlayan değişikliklerde girdi token maliyetini %83 azalttı.
ALIBI: Kötü Amaçlı Yorumlar LLM Zafiyet Tespitini Nasıl Atlatıyor
ALIBI saldırı çerçevesi, düşmanca kod yorumlarıyla LLM tabanlı zafiyet dedektörlerinin %90'ın üzerinde atlatılabildiğini ortaya koyuyor.
Güvenilmez AI Ajanlarıyla Sağlam Yazılım Geliştirme Rehberi
AI kodlama ajanlarıyla güvenilir yazılım üretmek için bağlam yönetimi, doğrulama katmanları ve CLAUDE.md kullanan pratik mühendislik rehberi.
TurboFieldfare: Gemma 4 26B MoE modeli Mac'te 2 GB RAM'le çalışıyor
TurboFieldfare, Gemma 4 26B MoE modelini uzman akışı ile 8 GB RAM'li Apple Silicon Mac'lerde 2 GB bellekle çalıştıran açık kaynaklı Swift/Metal motoru.
ButterClaw: Bulutsuz AI Ajan Güvenliği, İhlalde SIGKILL
ButterClaw, regex imzaları, yerel LLM karar mekanizması ve SIGKILL/kimlik bilgisi imhasıyla AI ajan güvenliğini bulutsuz, telemetrisiz sağlıyor.
CodeCrucible: LLM Tabanlı SAST için Yeniden Kullanılabilir Şablon
Block'un CodeCrucible aracı, parça bazlı taramalar yerine tüm depoyu analiz eden LLM tabanlı SAST için yeniden kullanılabilir bir tasarım şablonu sunuyor.