Şimdiye kadar geliştirdiğim ve sunduğum her yapay zekâ ajanı aynı yöntemle onaylandı: Birisi çalışmasını bir kez canlı demoda izledi, başını salladı ve üretim…
Genel Bakış bertaye/agentic-cuda-optimizer, iş yükü açıklamalarını otomatik kod üretimi, doğruluk denetimi, kıyaslama (benchmarking) ve iyileştirme döngüsü…
Giriş ve Süperpozisyon Mekanizması Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), dikkat mekanizmaları ve doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonları gibi karmaşık katmanlar…
Ajan Sistemlerinde Güven Sınırları ve Mimari İhtiyaç Modern yapay zekâ ajanları güven sınırlarını düzenli olarak aşmaktadır: Güvenilmeyen harici içerikleri…
Ajanınıza ödeme yeniden deneme (retry) tablosunu sorduğunuzda, sistem size hem tabloyu hem de geçen ay tartıştığınız kuyruk geçişini (queue migration) getirir;…
Yapay zeka ajanlarını test ederken tam matris hesabı ürkütücüdür: 83 ajan × 30 senaryo = 2.490 test koşumu. Her biri 30–80 saniye süren gerçek LLM çağrıları…
Bir yapay zeka agent değerlendirme (eval) paketinin sunduğu sonuçlar, ancak üretim (production) ortamına yakın bir sistemde koşulduğunda güvenilirdir. Dünyanın…
EvalEval Koalisyonu, Birleşik Krallık Yapay Zeka Güvenlik Enstitüsü'nün (UK AISI), model değerlendirme sonuçlarını açıkça paylaşmak ve doğrulanabilir bir…
Yapay zeka modellerinin ön eğitim (pre-training) sonrası yeteneklerini geliştirmek için uygulanan post-training süreçleri, çoğunlukla kapalı kapılar ardında ve…