Loading…
İşin gerçekte ne olduğuna dair kısa yazılar. Her biri yazıldığı tarihi taşıyor, çünkü hızlı değişen bir alan hakkındaki iddia ancak ayı kadar geçerlidir.
2026-10-06
Bu alanda her gün yeni bir yazı, yeni bir model, yeni bir araç çıkıyor ve hepsini takip etmeye çalışmak, hiçbirini öğrenmemenin en hızlı yolu. Gerçekten işe yarayan bir avuç kaynak ve her birini öğrenmenin hangi aşamasında okumanın anlamlı olduğu.
Oku2026-10-05
Kod yazmak hiç bu kadar hızlı olmamıştı. Ama hızlı üretilen kod, altındaki yapı neyse onu büyütür. Neden mühendislik bugün daha az değil daha çok gerekiyor ve neyde derinleşmek gerekiyor.
Oku2026-10-02
Sıradan bir web uygulamasında her istek aşağı yukarı aynı maliyettedir. Dil modeli içeren bir uygulamada değildir. Yayına alırken maliyeti sınırlamak, önbelleği güvenle kullanmak, doğru şeyleri izlemek ve sağlayıcı bir modeli emekliye ayırdığında hazırlıklı olmak.
Oku2026-09-30
Bir sohbet botu demosu artık kimseyi etkilemiyor. Bir AI projesini inandırıcı yapan altı işaret, her biri farklı bir beceriyi gösteren beş proje fikri ve projeyi iki dakikada okutan bir README.
Oku2026-09-27
Bir dil modeli içeren uygulama, sıradan bir web uygulamasının bütün güvenlik sorunlarını taşır ve yenilerini ekler. Prompt injection'ın neden tamamen önlenemediği, zararın nasıl sınırlandığı, uç noktanın korunması ve modelin çıktısına neden güvenilmediği.
Oku2026-09-23
Prompt'u değiştirdiniz ve cevaplar daha iyi görünüyor. Gerçekten mi? İlk test kümesini kurmak, taban çizgisi almak, ortalamanın gizlediğini görmek, bir modelin başka bir modeli puanlamasının sınırları ve yayındaki sistemi izlemek.
Oku2026-09-19
Bir modeli kendi verinizle eğitmek çekici bir fikir. Çoğu zaman yanlış araç. Fine-tuning'in neyi öğrettiği ve neyi öğretmediği, prompt ve RAG ile karşılaştırması, veri kalitesi, sızıntı, LoRA ve açık modellerde lisans.
Oku2026-09-14
Bir yapay zeka mühendisliği eğitimine para ve aylar vermeden önce sorulması gereken yedi soru. Her birinin kısa cevabı ve satın almadan önce müfredatta kontrol edebileceğiniz somut işaret.
Oku2026-09-09
Bir fotoğrafı ya da ses kaydını modele vermek, metin göndermekle aynı şey değil. İstek boyutu, okunamayan görseller, sessizlikte uydurulan cümleler, saniyeler süren üretim ve her turda yeniden ödenen bir görsel.
Oku2026-09-04
"Agent" bugün en çok istenen ve en kolay yanlış kurulan şey. Sabit bir iş akışıyla agent arasındaki fark, araç tanımlarının neden kritik olduğu, döngüyü durdurmanın yolları ve geri alınamayan işlemleri korumak.
Oku2026-08-31
Belgelerinizle cevap veren bir sistem yanlış söylediğinde ilk şüphelenilen model olur. Çoğu zaman suçlu, modele verilen parçadır. Hatanın yerini bulmak, uydurmayı sınırlamak, kaynak göstermek ve doğru ölçmek.
Oku2026-08-26
Arama sonuçlarındaki yol haritalarının çoğu başka bir mesleği tarif ediyor. Bugün işe alınan AI engineer'ın gerçekten ne bildiği, hangi sırayla öğrenildiği ve her aşamanın neyle "bitti" sayıldığı.
Oku2026-08-21
Anlamsal arama kurmaya karar verenlerin ilk adımı genellikle bir vektör veritabanı seçmek oluyor. Çoğu zaman erken bir adım. Embedding'in ne olduğu, benzerlik puanının neyi söylemediği ve veritabanına geçmenin gerçek sebepleri.
Oku2026-08-17
Sohbet penceresinde işe yarayan prompt, bir uygulamanın içinde sessizce bozulur. Prompt'u depoda tutmak, kullanıcı girdisini talimattan ayırmak, cevabı şemayla doğrulamak ve bir değişikliği ölçerek yayına almak.
Oku2026-08-12
Geliştirirken hiç görmediğiniz üç hata, ilk yoğun saatte aynı anda gelir. 429 ile 5xx'i ayırmak, doğru yeniden deneme, zaman aşımı ve sağlayıcı çöktüğünde ürünün ayakta kalması.
Oku2026-08-07
İnsanları daha başlamadan durduran altı sorunun dürüst cevabı: matematik, diploma, makine öğrenmesi, Python, donanım ve para. Önce kısa cevap, sonra gerekçe.
Oku2026-08-07
"Yapay zeka mühendisi nasıl olunur" diye arayın; ilk sayfa size lineer cebir, CNN ve eğitim döngüsü öğretir. O başka bir meslek. İşin gerçekte ne olduğu ve neyi atlayabileceğiniz.
Oku