» Etiket
llm
19 yayınÇoklu 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.
Ajanlı Yapay Zeka Ekonomisi: Sınırsız Otonomi Neden Pahalıya Patlıyor
Ajanlı yapay zeka projeleri, katı iş süreçlerini açık uçlu akıl yürütme görevleri gibi ele alarak hem bütçeyi hem güvenliği tehlikeye atıyor.
2.8 Trilyon Parametreli Kimi K3, GPU'suz Mini PC'de Çalıştırıldı
Moonshot'un 2.8T parametreli açık ağırlıklı Kimi K3 modeli, disk üzerinden uzman akışı ile GPU'suz mini PC'de çalıştırıldı.
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.comMCP Sunucu Güvenliği: Kodan Üretime Dört Katmanlı Savunma
Bir MCP sunucusundaki tasarım açığı .env dosyasını nasıl sızdırdı? OWASP referanslarıyla dört katmanlı MCP güvenlik stratejisi.
Üretimde Agentic Sistemler Bölüm 2: Guardrail Mühendisliği
Üretim agentic sistemlerde guardrail mühendisliği: araç yüzeyi, yetkilendirme kapsamları ve audit-trail tasarımı üzerine üç bölümlük rehberin ikinci parçası.
Kurumsal Yapay Zeka Ajanlarında Otonomi ve Güvenilirlik Dengesi
Kurumsal AI ajanlarında otonomi ile güvenilirliği dengelemek için Agent Graph, Agent Script ve yönlendirilmiş determinizm mimarisi.
Claude Görüntüyü Yanlış Gördü: Yapay Zekada Konfabülasyon
Claude, açık içerikli bir görseli yanlışlıkla bebek fotoğrafı sandı; bu olay yapay zeka güvenlik sınırlarının ağırlıklara nasıl işlendiğini gösteriyor.
Clare Liguori: AWS Strands SDK ve Model Odaklı AI Ajan Tasarımı
AWS'nin Clare Liguori, Strands Agents SDK'sının model odaklı tasarımını ve ajan mimarisi derslerini SE Radio'da anlatıyor.
2026'da Backend Mühendisliği: API'lerden Otonom Ajanlara Geçiş
2026'da backend mühendisliği API'lerden ajan tabanlı sistemlere kayıyor: orkestrasyon, asenkron görevler, araç yönetişimi ve akıl yürütme izleri.
Her Şeyi Fine-Tune Etmeyin: Model Uyarlama Karar Çerçevesi
Fine-tuning tek seçenek değil: prompt engineering, RAG, ICL ve domain pre-training arasında doğru stratejiyi seçmek için karar çerçevesi.