LLM3 dk okuma
Kharcha: Banka SMS'lerini Okuyarak Verileri Cihazda Tutan 4B Model
Ne İnşa Edildi? Hacktoberfest "Build for a Friend" meydan okuması kapsamında geliştirilen Kharcha (Hintçe "harcama"), banka ve ödeme bildirimlerini doğrudan…
LLM — 27. sayfa
696 yazıLLM alanındaki güncel gelişmelerin Türkçe özetleri.
LLM3 dk okuma
Whisper Nijerya Konuşmasını Sürekli Düzeltiyor: Bunu Nasıl Ölçtüm?
Neyi Kıyasladım? Bir konuşma tanıma (ASR) modeli Nijerya İngilizcesi veya Pidgin duyduğunda, konuşulanı olduğu gibi mi yazıya döker yoksa standart İngilizceye…
LLM3 dk okuma
Caveman: Yapay Zeka Kodlama Ajanınızı Daha Az Konuşturun (ve Token Tasarrufu Yapın)
Günlük iş akışınızda bir yapay zeka kodlama ajanı kullanıyorsanız, üretilen yanıtların ne kadar dolgu metin içerdiğini mutlaka fark etmişsinizdir. Çözümün asıl…
LLM3 dk okuma
Bir Koloninin Yönetimini Yerel Bir LLM'e Verdim ve Doğruyu Söylemesini İstedim: Söylemedi
Bir Kaggle yarışması projesi olarak doğan ve Ollama üzerinde yerel çalışan açık kaynaklı küçük dil modelleriyle (qwen3:4b ve qwen3:8b) yürütülen bir hayatta…
LLM3 dk okuma
Bir Yapay Zeka Sistemi Kendi Kararlarını Sorgulamak Üzere Tasarlandığında Ne Olur?
Kendi kararını doğrulamanın somut bir maliyeti olduğunda yapay zeka sistemleri nasıl davranır? Bu çalışma, Kaggle Benchmarking Challenge kapsamında…
LLM3 dk okuma
Claude Code Bağlamı Süt Gibidir: Taze ve Yoğun Tutun
Süt İyidir Süt tüketmeyi severim; günde iki kez, birini smoothie ile diğerini kahvaltılık gevrek ile içerim. Özellikle taze olmasını tercih ederim çünkü sütün…
LLMEdumints Blog
LLM2 dk okuma
MemFold: İlke-İçi Optimizasyon ile Uzun Bağlamlı Kişiselleştirme İçin Kompakt Yumuşak Bellek
Uzun Dönemli Kişiselleştirme ve Bellek Çıkmazı Aynı kullanıcıya uzun süre hizmet veren bir yapay zekâ asistanı, kullanıcının zaman içinde paylaştığı verileri…
LLM3 dk okuma
Saymak mı, Hesaplamak mı? Bir Araç Satır Döndürdüğünde Doğru Sayan Modeller Token Harcıyor
Yapay zekâ ajanları (AI agents) geliştirirken arama motoru, veritabanı veya API araçları genellikle bir kayıt listesi döndürür. Kullanıcı "kaç adet var?" diye…
LLMEdumints Blog
LLM3 dk okuma
X-Tree: Yeniden Kullanılabilir Deneyimleri Belirteçleştirerek Verimli Ajan Genelleştirmesi
Giriş ve Problem: Düz Eylem Akışlarının Yetersizliği Çok adımlı (multi-step) yapay zekâ ajanları geleneksel olarak düz eylem akışları üzerinde eğitilmektedir.…
LLMEdumints Blog
LLM3 dk okuma
Anahtar Kelime Tabanlı Testlerin Yanılgısı: Küçük Dil Modellerinde Araç Kullanımı İddiaları İçin Ucuz Bir Tanılama Merdiveni
1. Gevşek Testlerin Yanılgısı ve Model Mimarisi Karşılaştırması Yanıltıcı Başarı (Fail-Open): Anahtar kelime eşleştirme (keyword-matching) kıyaslama testleri,…
LLMEdumints Blog
LLM3 dk okuma
On-Policy mi, Off-Policy mi? Model Damıtma Dinamiklerinin Sistematik Analizi
Giriş ve Problem Tanımı Yapay zeka modellerinin eğitiminde on-policy (modelin kendi ürettiği verilerle eğitilmesi) yaklaşımının; katastrofik unutmayı…
LLM3 dk okuma
Grok 4.7 Fiyatlandırması: Token Başına Aynı $2/$6, Görev Başına İki Kat Maliyet
Grok 4.7, birim token bazında tam olarak Grok 4.6 ile aynı fiyata sahip: 1 milyon girdi (input) tokenı başına 2 dolar, 1 milyon çıktı (output) tokenı başına 6…