» Etiket
llm
535 yayın2.8 Trilyon Parametreli Kimi K3, 64GB M1 Mac'te Çalıştırıldı
Deltafin, 2.8 trilyon parametreli Kimi K3 MoE modelini 64GB'lık M1 Mac'te, tam kurulum veya akış modu ile çalıştırıyor.
Ctxdiff: LLM Ajanları İçin Git Diff Tarzı Bağlam Hata Ayıklayıcı
Ctxdiff, LLM ajanlarının context window'unu git-diff mantığıyla tur tur inceleyen, yerel çalışan açık kaynaklı hata ayıklama aracı.
Statik Tarayıcı AI Ajan Framework'lerinde 30 Korumasız Yıkıcı Eylem Buldu
Açık kaynaklı bir tarayıcı, 25 AI ajan framework'ünde modellerin yetkilendirme kontrolü olmadan silme, deploy ve webhook çağırabildiği 30 gerçek bulgu tespit etti.
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.comToolgz: LLM araç tanımlarında token kullanımını %80 azaltıyor
Toolgz, LLM ajanlarında araç tanımı token kullanımını %80 azaltıp doğruluğu koruyor; 420 koşuluk çapraz sağlayıcı testiyle doğrulandı.
8 Dolarlık Mikrodenetleyicide 28,9 Milyon Parametreli LLM
ESP32-S3 mikrodenetleyicide, Google'ın Per-Layer Embeddings tekniğiyle 28,9 milyon parametreli bir LLM tamamen çevrimdışı çalıştırıldı.
@ttsc/graph: TypeScript Derleyicisinden AI Ajanları için Kod Grafiği
@ttsc/graph, TypeScript derleyicisinden üretilen kod grafiğiyle AI ajanlarının token maliyetini yaklaşık yüzde 90 azaltan bir MCP sunucusu.
Ajan Tabanlı Yazılım Mühendisliği: Spec Yetmez, Mimari Kayboluyor
Kodlama ajanlarının asıl zayıflığı kod üretimi değil; mimari hafıza kaybı ve spec-driven development'ın sınırları üzerine mühendislik analizi.
Yapay Zeka Modelleri 'Pelikanlı Bisiklet' Testine Hile mi Yapıyor?
7 yapay zeka modeliyle 1.008 SVG üretilerek 'pelikanlı bisiklet' testinde hile (benchmaxxing) yapılıp yapılmadığı istatistiksel olarak incelendi.
GPT-5.6 mi, Claude Fable 5 mi: Fiziksel AI simülasyon testi
JuliaHub'ın Dyad ajanıyla GPT-5.6 ve Claude Fable 5, beş fiziksel modelleme probleminde karşılaştırıldı; maliyet, hız ve doğrulama tarzları analiz edildi.
LLM Destekli Formal Doğrulama nftables'ta İki Kritik Hata Buldu
Basis, LLM destekli formal doğrulama ile Linux'un nftables optimizasyoncusunda 2022'den beri süregelen iki kritik hata keşfetti.