» Etiket
llm
477 yayınLLM Ajanlarında Aşırı Veri Çekimini Önleyen SQL Guard
Text-to-SQL ajanlarının ürettiği sorguları çalıştırılmadan önce kullanıcı rolüne göre denetleyen, deterministik ve LLM içermeyen bir guard mekanizması tanıtılıyor.
AI görünürlük panelleri neden çoğunlukla işe yaramıyor
AI arama asistanlarında marka görünürlüğünü ölçen araçlar 100 milyon dolarlık bir sektör oldu, ama araştırmalar bu ölçümlerin büyük ölçüde anlamsız olduğunu gösteriyor.
n8n'de Toplu AI Agent İşlemede Sessiz Bağlam Sızıntısı Düzeltildi
n8n'in AI Agent toplu işleme özelliğinde araç çağrısı geçmişlerinin öğeler arasında sızmasına neden olan sessiz hata ve düzeltmesi.
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.comCacheTracer: LLM API Yeniden Satıcılarında Gizli Bağımlılıkları Ortaya Çıkarıyor
CacheTracer, LLM API yeniden satıcıları arasındaki gizli önbellek bağımlılıklarını yan kanal analiziyle ortaya çıkarıyor; 636 çiftte %37 paylaşım bulundu.
SIMURG: LLM Akışındaki Bozulmayı Gerçek Zamanlı Durduran Koruma
SIMURG, LLM akışındaki bozulmaları gerçek zamanlı tespit edip durduran, numpy tabanlı, eğitim gerektirmeyen bir izleme aracıdır.
OpenAI Ajan Döngüsünü Nasıl Hızlandırıyor: Harness, API, Çıkarım
OpenAI'nin harness, API ve çıkarım katmanlarındaki ajan döngüsü optimizasyon tekniklerini ve maliyet-verimlilik yaklaşımını inceliyoruz.
Ajan Becerisi LLM'leri ASD-STE100 Sade Teknik İngilizce ile Yazmaya Zorluyor
MIT lisanslı bir Agent Skill, LLM çıktısını ASD-STE100 Sade Teknik İngilizce'ye zorluyor; altı Claude modelinde kural ihlallerini %72,9 azaltıyor.
DeepSeek'ten GPT-OSS'e Damıtma Sansürü Değil, Sadece Beceriyi Aktarıyor
LineageEval testine göre, DeepSeek'ten GPT-OSS-120B'ye damıtma finansal akıl yürütmeyi artırırken öğretmenin siyasi sansürünü öğrenciye aktarmıyor.
Ölçekleme Yasaları: Kaplan'dan Chinchilla'ya, Aşırı Eğitime
LLM ölçekleme yasalarının Kaplan'dan Chinchilla'ya evrimi ve mühendislerin neden modelleri kasıtlı olarak aşırı eğittiği açıklanıyor.
Çok Modelli AI Hatlarında Gerçek Neden Kayboluyor
Çok modelli YZ sistemlerinde model geçişleri, hata vermeden kanıtları ve uyarı notlarını kaybedebilir, temkinli bulguları yanlış kesinliğe dönüştürebilir.