Yapay Zeka (ai)

@okurgezgin · 3 gün önce

Bunu yazmak kolay değil ama başka öğretmenler aynı hatayı yapmasın diye paylaşıyorum. On birinci sınıflara ödev olarak bir kompozisyon verdim. Okurken iki tanesi gözüme fazla düzgün geldi. İnternette ücretsiz bir yapay zekâ tespit sitesine yapıştırdım, biri yüzde 87, diğeri yü…

@gecekusu · 6 gün önce

Diyarbakır'da serbest video editörlüğü yapıyorum, bir yandan da kendi kanalım var. Kanalda çoğunlukla şehir, yemek ve eski mekanlar üzerine kısa belgeseller çekiyorum. Seslendirmeyi kendim yapıyorum ama her video için evde kayıt almak, gürültüyle uğraşmak, yanlış okunan cümleyi t…

@demin · 6 gün önce 6 UGC tarafında markalar artık sözleşmeye ses ve görüntünün yapay zekayla üretilip üretilmeyeceğini yazıyor. Ben yalnızca düzeltme cümlelerinde kullanıyorum ve müşteriye baştan söylüyorum; bir marka bun… devamını oku

@avsercan · 6 gün önce 2 İkinci sorunuz için: kendi sesiniz üzerindeki hakkınız sizde ama müşteri işinde sesin nasıl, ne kadar süre ve hangi mecrada kullanılacağını yazılı hale getirmek iyi olur. Özellikle klonun müşteriye te… devamını oku

@pelinbiyo · 8 gün önce

Ankara'da bir medikal cihaz firmasında regülasyondan sorumlu biyomedikal mühendisiyim. Ürünümüz bir ölçüm cihazı ve yanında çalışan bir yazılım. Yazılım ekibi bu yıl başında ölçüm sonuçlarındaki örüntüleri yakalayıp kullanıcıya uyarı veren bir model eklemek istedi. Teknik tarafı …

@avsercan · 7 gün önce 4 Hukuk tarafından bir not ekleyeyim: eğitim verisi hastalardan ya da kullanıcı cihazlarından geliyorsa sağlık verisi olduğu için ayrıca özel nitelikli kişisel veri rejimine giriyor. Veri kartına hukuki… devamını oku

@cemrebulut · 9 gün önce

Her kasım 2027 bütçesini çıkarmadan önce şirket kartına bağlı ne varsa tek tek listeliyorum. Bu yıl liste beni biraz utandırdı. On iki kişilik ürün ekibinde yedi farklı yapay zeka aboneliği ödüyormuşuz: iki genel sohbet asistanı, bir toplantı not aracı, bir kod asistanı, bir sunu…

@pivotcu · 9 gün önce 5 Portföydeki erken aşama şirketlerde aynı tabloyu görüyoruz. Yazılım harcaması kaleminin içinde yapay zeka araçları ayrı izlenmediği için kurucular toplam rakamı bilmiyor. Bizim önerdiğimiz şey her ay … devamını oku

@madda · 9 gün önce 0 Kullanım verisinde bir tuzak var: bazı araçlar oturum açmayı kullanım sayıyor. Bizde kod asistanı panelinde herkes aktif görünüyordu ama öneri kabul sayısına bakınca yarısının neredeyse hiç kullanmadı… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@okurgezgin · 11 gün önce

Trabzon'da edebiyat öğretmeniyim ve dört yıldır okulun dışında, yetişkinlerin de katıldığı bir okuma kulübü yürütüyorum. Ayda bir kitap, iki saatlik buluşma. Geçen bahardan beri bir şey fark ettim: bazı katılımcılar kitabı bitirmeden, yapay zekadan aldıkları özeti okuyup geliyor.…

@aysegulhoca · 10 gün önce 6 Sayfa getirme kuralını derste de uygulayabilirim, çok sevdim. Bizde ortaokulda kitap özeti ödevi neredeyse anlamsızlaştı; ben de sorulara özetten cevap verilemeyecek bir soru ekliyorum: 'Kitapta seni … devamını oku

@menamen · 10 gün önce 4 Özet hiç okumamaktan iyi mi sorusuna benim cevabım: bilgi kitabında belki, romanda pek değil. Romanı okumanın değeri içinde geçirdiğiniz zamanın kendisi. Bir de çevirmen olarak eklerim, özet metinleri… devamını oku

@voltajci · 12 gün önce

Kocaeli'de elektrikli araç şarj istasyonlarının kurulum ve bakımından sorumlu teknik ekipteyim. Bölgemizde yüzü aşkın şarj noktasına bakıyoruz. Arıza bildirimleri bize üç yoldan geliyor: kullanıcıların uygulamaya yazdığı şikâyetler, çağrı merkezinin aldığı notlar ve cihazların ke…

@turkishpower · 11 gün önce 2 Fabrikada bakım taleplerinde aynı yolu izledik ve aynı sonuca vardık: iş güvenliğiyle ilgili her şey modelin dışında, sabit kurallarla. Bir ek öneri: modelin yanlış sınıflandırdığı kayıtları her hafta… devamını oku

@pusula · 12 gün önce

Mersin'de dış ticaretle uğraşıyorum, küçük üreticilerin ilk ihracat adımlarına aracılık ediyorum. İngilizcem iş görecek kadar iyi ama İspanyolca, Fransızca ya da Arapça yazan alıcılarla yazışmayı bir süredir yapay zekaya çevirterek yürütüyorum. Hızlı, gece yarısı da çalışıyor, çe…

@ahmeteraslan · 12 gün önce 5 Yurt dışına uzaktan hizmet verirken ben de benzer bir şey yaşadım: teslim tarihindeki gün ve ay sırası çeviride değişmiş, müşteri işi bir ay erken bekledi. O günden beri tarihleri ay adını yazıyla yaz… devamını oku

@avsercan · 13 gün önce

Son iki ayda ofise gelen soruların önemli kısmı aynı: 'Yapay Zeka Yasası ertelendi, artık bir şey yapmamıza gerek yok, değil mi?' Kısa cevap hayır. Uzun cevabı burada toparlamaya çalışayım. Genel bilgi niteliğinde, kendi durumunuz için mutlaka sözleşmelerinize ve ürününüze bakan …

@levelup · 13 gün önce

İzmir'de iki kişilik bir stüdyoyuz. Ben kodu yazıyorum, ortağım çizim, animasyon ve ses tarafında. İlk oyunumuzu geçen yıl çıkardık, şimdi ikincisinin dikey kesitini bitirmek üzereyiz. Bu süreçte yapay zekayı nereye sokacağımız konusunda epey tartıştık, hatta bir ara ciddi bozuşt…

@menamen · 13 gün önce 3 Çevirmen olarak yerelleştirme kısmına bir şey ekleyeyim. Yapay zeka taslağı artı insan kontrolü modeli oyunlarda düz metinden daha zor, çünkü bağlam yok. Çeviri dosyasında 'Open' diye tek bir satır gö… devamını oku

@kodkedisi · 13 gün önce 3 Görmediği altyapıda serbest kuralını ben de yan projelerimde aynen uyguluyorum ama küçük bir uyarı: asistanın yazdığı serileştirme kodu sürüm değiştikçe eski kayıt dosyalarını okuyamayacak şekilde gel… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@keremyldz · 17 gün önce

Bursa'da talaşlı imalat yapan, 40 kişilik bir atölyede makine mühendisiyim. Müşterilerimizden biri yüzey çiziklerine çok hassas, ayda birkaç kez parti geri dönüyordu. Son kontrolde iki arkadaş parçaları ışık altında tek tek inceliyordu ve vardiya sonuna doğru gözün yorulduğu bell…

@menamen · 17 gün önce

On iki yıldır çeviri yapıyorum, ağırlıklı olarak teknik metin ve pazarlama. Son bir yılda gelen iş tekliflerinin yarıdan fazlası şu cümleyle başlıyor: 'Metni zaten makineye çevirttik, sizden sadece kontrol istiyoruz.' Ücret teklifi de buna göre geliyor, normal kelime ücretimin üç…

@ahmeteraslan · 17 gün önce 5 Yurt dışı müşterilerde saatlik çalışmaya geçtim, kelime ücreti tartışması bitti. Başta direnç gösterdiler ama ilk iki projede tuttuğum zaman kaydını paylaşınca güven oluştu. Senin numune sayfa yöntemi… devamını oku

@madda · 16 gün önce 4 Veri tarafından bir öneri: değiştirdiğin cümle oranını göz kararı değil ölçerek çıkarabilirsin. Makine çıktısı ile senin teslim ettiğin metin arasındaki düzenleme mesafesini hesaplayan basit araçlar v… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@aysegulhoca · 17 gün önce

Kayseri'de ortaokulda teknoloji ve tasarım öğretmeniyim. Geçen yıl tasarım raporlarının yarısından fazlası aynı tonda gelmeye başladı. Cümleler kusursuz, içerik genel, öğrencinin elinden çıkmış hiçbir iz yok. İlk tepkim yasaklamak oldu ama bunun işe yaramadığını iki hafta içinde …

@amokachi · 17 gün önce 0 Öğrenci tarafından yazayım: üniversitede bir hocamız tam olarak bunu yapıyor ve dürüst olmak gerekirse en çok o derste öğrendim. Beyan yazacağımı bildiğim için yapay zekaya ne sorduğuma daha çok dikka… devamını oku

@beyazyakali · 18 gün önce

Otomotiv yan sanayiinde, yaklaşık 600 kişilik bir firmanın inovasyon biriminde çalışıyorum. Altı ay önce toplantılarda yapay zeka destekli not alma aracı kullanmaya başladık. Fikir basitti: kimse not tutmakla uğraşmasın, toplantı bitince transkript, karar listesi ve görevler herk…

@navigator · 18 gün önce 1 Kişisel veri kısmını doğru yere koymuşsunuz. Bir ekleme: kayıt aracı yurt dışında barınan bir servisse verinin yurt dışına aktarımı ayrıca değerlendirilmesi gereken bir konu. Müşterilerimden birinde h… devamını oku

@mean · 17 gün önce 4 Bir soru: kullandığınız aracın sözleşmesinde kayıtların model eğitiminde kullanılmayacağı yazıyor mu, yoksa bu bir ayar mı? Birçok serviste varsayılan ayar ile kurumsal paketteki ayar farklı oluyor. A… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@elifaksoy · 18 gün önce

İzmir'de evden dekor ürünleri yapıp Etsy'de satıyorum, iki yılı geçti. Geçen bahar yeni koleksiyon için kırk küsur ürün açıklamasını yapay zekaya yazdırdım. İlk hafta çok memnundum, normalde iki hafta süren işi bir öğleden sonra bitirmiştim. Sonra rakip dükkânlara bakarken bir şe…

@lamer · 18 gün önce 2 Yasak kelime listesi bende de işe yaradı ama bir tuzağı var: bir kelimeyi yasaklayınca model eş anlamlısına kaçıyor. Zarafet yazma dedim, incelik yazmaya başladı. En iyi sonucu kural verdiğimde değil … devamını oku

@minyaturcu · 19 gün önce telifhaklari.gov.tr ↗

Küçük bir ajansta görsel üretiyoruz ve iş akışımızın önemli bir kısmı artık yapay zeka destekli. Bir yıl içinde iki kez müşteriden geri dönüş aldık, biri marka benzerliği diğeri bir ünlünün yüzüne benzeyen bir figür yüzünden. İkisi de davaya gitmedi ama ikisi de iş kaybına yol aç…

@burakdmrts · 18 gün önce 0 Müşteri sözleşmesi maddesi giderek yaygınlaşıyor. Bizde bir kamu işinde şartnamede açıkça yazıyordu ve rakip firma bunu atlayıp eleniyordu. İlk toplantıda sormak doğru refleks.

@zeynepkarahan · 18 gün önce 1 Üslup taklidi konusunda bir ayrım yapmak gerekiyor: ölmüş ve koruma süresi dolmuş sanatçılarla yaşayan sanatçılar farklı. Yine de ticari işte yaşayan bir sanatçının adını kullanmak itibar riski taşıyo… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@selinpolat · 20 gün önce gib.gov.tr ↗

Küçük bir mali müşavirlik ofisiyiz, sekiz kişiyiz. Üç ay önce yapay zekayı iş akışımıza sokmaya karar verdik. Kimse yazılımcı değil, ben dahil. Yaptıklarımızı ve geri aldıklarımızı dürüstçe yazayım, çünkü bizim gibi küçük ofisler için yazılmış gerçekçi bir anlatı bulamadım. Bi…

@elifaksoy · 19 gün önce 2 Mevzuat sorusu asistana sorulmuyor kuralı bizde de var. Bunun yerine kendi kaynaklarımızdan oluşan bir arşiv üstünde arama yapan bir sistem kurduk ve cevabın yanında mutlaka kaynak gösteriyor. Mevzuat… devamını oku

@menamen · 18 gün önce 6 Haftada altı yedi saat kazanç rakamını dürüstçe vermeniz değerli. Piyasadaki anlatım yüzde elli verimlilik artışı gibi rakamlar üzerinden gidiyor ve küçük ofisler bunu duyunca hayal kırıklığına uğruyo… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@ideefixe · 20 gün önce owasp.org ↗

Bir ajan kurduğunuzda asıl soru modelin ne kadar akıllı olduğu değil, neye dokunabildiği. Ajanımız sekiz aydır çalışıyor ve bu sürede yaptığımız en iyi işler model tarafında değil yetki tasarımı tarafında oldu. Kullandığımız çerçeveyi paylaşayım. Her aracı üç eksende sınıfland…

@keremyldz · 19 gün önce 3 Toplu işlem sınırı bizde 100 ama asıl faydayı sınırdan çok, sınıra takılınca ne olduğundan gördük. Ajan duruyor ve neden durduğunu açıklıyor, insan bakıyor ve çoğu zaman gerçekten hata olduğunu görüyo… devamını oku

@hakanoztrk · 19 gün önce 4 Kimlik meselesine ekleme: ajanın hesabının kayıtlarda ayrı görünmesi lazım. Bizde başta ajan, tetikleyen kullanıcının kimliğiyle işlem yapıyordu ve denetimde hangi değişikliği insanın hangisini ajanın… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@adavapuru · 21 gün önce webrtc.org ↗

Bir randevu merkezi için sesli asistan kurduk ve dört aydır çalışıyor. Metin tabanlı bir asistan kurmakla sesli asistan kurmak arasında uçurum var, bunu baştan bilmek isterdim. Yaşadıklarımızı yazayım. Birinci gerçek: gecikme her şeydir. İnsan konuşmasında sessizlik yarım sani…

@selinpolat · 19 gün önce 5 Maliyet hesabına bir kalem daha: kayıt ve saklama. Sesli aramaları kaydediyorsanız hem depolama hem de kişisel veri yükümlülüğü geliyor. Aramanın başında bilgilendirme yapmak gerekiyor ve bu bilgilend… devamını oku

@madda · 18 gün önce 6 Günde 30 arama alan yer için kurulum kendini çıkarmıyor tespitine katılıyorum, ama şunu ekleyeyim: küçük yerlerde asıl kazanç kaçan aramada. Meşgulken veya mesai dışında kaçan aramaların oranı küçük i… devamını oku

Tüm 6 yorumu gör →

@hakanoztrk · 21 gün önce tesseract-ocr.github.io ↗

Muhasebe ofislerine yazılım satıyoruz, belge okuma bizim işimizin merkezinde. Bir yılda üç farklı yaklaşım denedik ve Türkçe belgelerde durumun İngilizceden epey farklı olduğunu gördük. Not defterimi açıyorum. Belge tiplerimiz üç grupta: dijital doğan e-fatura ve e-arşiv belge…

@elifaksoy · 19 gün önce 1 El yazısında insan onayı kararınız doğru. Ek olarak, onay ekranında alanları rastgele sırada değil belge üzerindeki sırayla gösterin. Kullanıcı gözünü belge üzerinde gezdirerek ilerliyor, ekranda sıra… devamını oku

@menamen · 19 gün önce 6 Tarih biçimi meselesi bizde de baş belasıydı. Ek bir kural koyduk: belgedeki tarih, belgenin sisteme giriş tarihinden sonraysa veya 5 yıldan eskiyse uyarı veriyor. Basit ama ay gün karışıklığının büyü… devamını oku

Tüm 6 yorumu gör →

@noway · 21 gün önce json-schema.org ↗

Yapay zekayı bir arayüzün değil bir hattın parçası yapınca ilk sorun şu oluyor: çıktıyı programın okuyabilmesi gerekiyor. Serbest metin işe yaramıyor. Bir yıldır üretimde çalışan bir hattımız var, günde yaklaşık 40 bin çağrı yapıyor ve çıktının tamamı yapılandırılmış. Öğrendikler…

@burakdmrts · 20 gün önce 3 Hata mesajını ikinci denemeye eklemek bizde de çok işe yaradı. Ek olarak, ikinci denemede sıcaklığı sıfıra çekiyoruz ve çıktıyı kısaltıyoruz. Üçüncü denemeyi biz de yapmıyoruz, insan kuyruğu doğru kar… devamını oku

@emrekprop · 22 gün önce zendesk.com ↗

E-ticaret yapan bir şirkette destek ekibini yönetiyorum. Altı ay önce ilk kademeye bir yapay zeka asistanı koyduk. Bugün geldiğimiz noktayı rakamlarla paylaşayım, çünkü bu konuda okuduğum yazıların çoğu ya satış metni ya da felaket hikayesi, ikisi de gerçeği anlatmıyor. Başlan…

@aysegulhoca · 21 gün önce 2 Ekibin işinin zorlaşması konusu çok az konuşuluyor, değindiğiniz için teşekkürler. Bizde de aynısı oldu. Kolay talepler bir nevi dinlenme molasıydı, o yok olunca tükenmişlik arttı. Biz çözüm olarak te… devamını oku

@ideefixe · 20 gün önce 4 Yüzde 48 tam çözüm oranı gerçekçi bir rakam. Dikkat edilecek bir nokta: bu oranı yukarı çekmek için asistanın kapsamını genişletmek cazip geliyor ama kapsam genişledikçe hata maliyeti de artıyor. Karg… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@madda · 22 gün önce huggingface.co ↗

Bir yıl boyunca istemleri elle değiştirip gözle bakarak ilerledik. Biri bir cümle ekliyor, çıktı daha iyi görünüyor, kalıyor. Sonra başka bir örnekte bozuluyor ama kimse fark etmiyor. Bu düzenin adı yok ama sonucu belli: altı ay sonra kimse istemin neden o halde olduğunu bilmiyor…

@keremyldz · 21 gün önce 6 Hakem modele somut ölçüt verme konusuna katılıyorum. Bir ek: hakemden puan isterken 1 ile 10 arası istemeyin, model orta değerlere yığılıyor. Evet hayır sorularına bölüp sonra toplamak çok daha kararl… devamını oku

@selinpolat · 20 gün önce 2 120 sayısı bize de yakın, biz 140 ile çalışıyoruz. Asıl öğrendiğimiz şey seti kimin hazırlayacağı oldu. Mühendis hazırlarsa teknik kenar durumlar ağır basıyor, destek ekibi hazırlarsa gerçek kullanıcı… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@turkishpower · 22 gün önce ollama.com ↗

Ekipte dört aydır ikisini paralel kullanıyoruz ve sonunda net bir ayrım kuralı oluştu. Rakamları ve kuralı paylaşayım, çünkü bu tartışma genelde ideolojik yürüyor, oysa tamamen hesap işi. Durum şu: bir belge işleme ürünümüz var. Günde ortalama 9.000 belge geliyor, her belge iç…

@minyaturcu · 21 gün önce 0 Özet üretimini API'de tutma kararınıza katılıyorum. Biz tersini denedik, yerel modelle özet üretip kullanıcıya verdik. Üç hafta sonra destek kayıtlarında "özet yanlış" şikayetleri birikti. İlginç olan… devamını oku

@damon · 20 gün önce 6 Dört aylık veriyle karar vermek biraz erken olabilir, model fiyatları hızlı düşüyor. Bizim bir yıl önce yerele taşıdığımız iki iş, fiyat düşünce API'de daha ucuz hale geldi ve geri taşıdık. Donanım da… devamını oku

Tüm 6 yorumu gör →

@zeynepkarahan · 23 gün önce kvkk.gov.tr ↗

Bir finans yazılımı şirketinde ürün tarafında çalışıyorum. Müşteri kayıtları üzerinde özetleme ve sınıflandırma yapan bir özellik geliştirdik. Teknik taraf iki haftada bitti, hukuk ve uyum tarafı üç ay sürdü. Aynı duvara çarpacak ekipler için istenen belgeleri ve mantığını yazayı…

@emrekprop · 22 gün önce 3 Ekipteki birinin kendi hesabıyla test yapması meselesi bizde de yaşandı ve farkında bile değildik. Şimdi şirket ağından bireysel yapay zeka hesaplarına erişimi kapattık ve onaylı kurumsal hesaplar dağ… devamını oku

@aysegulhoca · 21 gün önce 0 Yedinci maddeye ekleme: kayıt tutarken gönderilen metnin kendisini saklamak cazip geliyor, ama o kayıtların kendisi de kişisel veri deposu haline geliyor. Biz metni değil, metnin özetini ve kimlik num… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@selimkolcak · 23 gün önce owasp.org ↗

Ekipte altı yazılımcıyız ve hepimiz kod asistanı kullanıyoruz. Üretkenlik arttı, bunu inkar etmiyorum. Ama altı ayda iki kez, incelemeden geçmiş ve asistan üretimi olan kod yüzünden canlıda sorun yaşadık. İkisi de aynı tipte hatalardı ve ikisi de insan yazsa yapmayacağı hatalardı…

@tolgaerdem · 22 gün önce 6 Döngü içinde sorgu maddesine ekleme: bunu insan gözüne bırakmak yerine ölçün. Test ortamında istek başına atılan sorgu sayısını loglayıp bir eşiğin üstünde uyarı veren küçük bir kontrol yazdık. Asista… devamını oku

@noway · 22 gün önce 3 Bağımlılık maddesine bir uyarı daha ekleyeyim. Asistanın önerdiği paket adının çok yakın bir benzeri kötü niyetli biri tarafından yayımlanmış olabiliyor. Paket adını kopyalamadan önce resmi depodaki s… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@mean · 23 gün önce huggingface.co ↗

Şirket içi doküman arama için bir soru cevap sistemi kurduk. 4.200 sayfalık bir arşiv var: prosedürler, teknik şartnameler, eski teklif dosyaları. İlk sürüm iki günde ayağa kalktı ve herkes etkilendi. Üçüncü hafta kullanım düştü, çünkü sistem doğru cümleyi söyleyip yanlış belgeyi…

@burakdmrts · 22 gün önce 0 Cümle bazında kaynak doğrulama fikri çok iyi ama maliyeti ne oldu merak ettim. Her cevap için ek bir model çağrısı mı yapıyorsunuz, yoksa daha ucuz bir yöntemle mi eşleştiriyorsunuz?

@hakanoztrk · 21 gün önce 1 Revizyon problemi bizde de vardı, biz tarihe göre filtre koyduk. Arama sırasında aynı belgenin birden fazla revizyonu geldiyse yalnızca en günceli kalıyor, eski revizyonlar ancak kullanıcı açıkça geçm… devamını oku

Tüm 5 yorumu gör →

@madda · 24 gün önce blog.google ↗

Google Quantum AI ekibi 15 Ekim 2026'da Science'ta yayımlanan bir çalışmayla, magic state cultivation adı verilen yöntemi ilk kez gerçek donanımda, Willow kuantum işlemcisinde gösterdi. Sundar Pichai sonucu X'te kuantumda 'sihirli duruma' doğru büyülü bir ilerleme diye duyurdu. P…

@beyazyakali · 31 gün önce stateof.ai ↗

Air Street Capital'in her ekim yayımladığı State of AI raporunun 2026 sürümü 8 Ekim'de çıktı. Tamamı ücretsiz, sitede hem PDF hem de konu konu gezilebilen bir sürüm var. Kurumsal inovasyon tarafında çalıştığım için her yıl yönetime sunum hazırlarken buradan beslenirim, bu yıl da …

@navigator · 31 gün önce 2 Maliyet düşüşü rakamı benim için de önemli, ama bir uyarı: fiyatın düşmesi faturanın düşmesi demek değil. Ucuzlayan şeyi daha çok kullanıyoruz, ajanlar da tek soruya onlarca çağrı yapıyor. Yatırım kar… devamını oku

@turkishpower · 30 gün önce 1 Üretim tarafında GLM örneği birebir tutuyor. Kalite kontrol raporlarını toparlayan bir pilotta model değiştirmek yerine ölçüm cihazlarının çıktılarını düzgün bir tabloya çevirip modele öyle verdik, ha… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@madda · 32 gün önce

Veri etiketleme ve model değerlendirme işi yapıyorum. Son projede bir müşterinin Türkçe müşteri hizmetleri asistanının cevaplarını değerlendiriyorduk. Müşteri her hafta binlerce cevabı insanlara puanlatmak yerine bir hakem modele puanlatmak istedi, maliyet yüzünden. Biz de önce b…

@menamen · 32 gün önce 0 Nezaket kısmı çevirmen olarak çok tanıdık. Modellerin Türkçe resmiyet algısı çoğu zaman İngilizceden çevrilmiş gibi, bir kademe fazla resmi ve fazla özür dileyen. Hakem modele birkaç iyi ve kötü Türkç… devamını oku

@sammy · 33 gün önce

E-ticaret tarafında küçük bir ekiple çalışıyoruz, iki aydır ürün listelerini pazaryerlerine uyarlayan basit bir ajan kullanıyorum. Ürün açıklamasını alıyor, kategori kurallarına göre yeniden yazıyor, eksik özellikleri tedarikçi tablosundan bulup dolduruyor. Normalde günde 3 ile 5…

@endof · 33 gün önce 2 Bizde üç katman var. Görev başına token tavanı (çağrı sayısı yetmiyor, tek çağrı da çok pahalı olabiliyor), anahtar başına günlük tavan ve sağlayıcı panelinde aylık sert limit. Arada açık kaynak bir L… devamını oku

@navigator · 33 gün önce 6 Muhasebe gözüyle bir şey ekleyeyim: aylık sert limiti tek anahtarda tutmak yerine işleri ayır. Sabah işlerinin anahtarı ayrı, deneysel ve gece işlerinin anahtarı ayrı olsun, biri limiti doldurursa diğ… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@endof · 34 gün önce huggingface.co ↗

Otomasyon ajansında müşterilere ajan kurarken en çok canımızı yakan şey modelin hata yapması değil, hatayı bitti diye raporlaması. Microsoft'un Copilot Studio ekibiyle Hugging Face'in birlikte yayımladığı bu yazı tam bu konuyu ölçmüş. ThinkingBox adında bir sandbox ve 507 duru…

@mean · 34 gün önce 0 Küçük bir itirazım var: seti bir ürün ekibi hazırlamış, sıralamaya o gözle bakmak lazım. Yöntem sağlam görünüyor, son durumu karşılaştırmaları güzel. Ama sentetik görevlerdeki sıralamayı kendi işinize… devamını oku

@damon · 33 gün önce 5 Geri alınması zor işlemlerde insan onayı kısmını kliniklere kurduğum sistemde baştan beri uyguluyorum, randevu iptali ve ödeme iadesi otomatik gitmiyor. Müşteriler ilk başta her şey otomatik olsun diy… devamını oku

Tüm 5 yorumu gör →

@lamer · 37 gün önce

Etsy'de planner ve duvar posteri şablonları satıyorum, dükkan dört yıllık. Bu yaz iş yükünü azaltmak için ürün görsellerinin bir kısmını görsel üretim modelleriyle hazırlamaya başladım. Önceden her ürün için stok fotoğraf alıp Photoshop'ta mockup yapıyordum, ürün başına bir saati…

@demin · 37 gün önce 6 UGC tarafında da aynısını yaşadık. Bir markanın ürün görselinde şişe rengi gerçekte olduğundan daha canlıydı, yorumlar hep 'fotoğraftaki gibi değil' diye geldi. Senin karma yöntemin bence doğru, ürünü… devamını oku

@sammy · 36 gün önce 4 Şablon satan biri olarak çok tanıdık geldi. Listeleme açıklamasına görselin temsilî olduğunu ve baskı renginin yazıcıya göre değişeceğini yazmak şikayeti azaltıyor ama bitirmiyor. Asıl fark senin yapt… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@navigator · 38 gün önce

Küçük bir mali müşavirlik bürosuyla birlikte çalışıyorum, şirket kuruluşu ve yatırım danışmanlığı tarafında da işim var. Büroda yaklaşık 140 aktif müşteri var ve dönem sonlarında mizan, yevmiye dökümü, banka ekstresi gibi belgeleri tek tek gözden geçirmek ciddi zaman alıyor. Yapa…

@endof · 37 gün önce 3 Yerel modeldeki hesap kodu karışıklığı büyük ihtimalle bağlam sorunu. Tek düzen hesap planını sistem mesajına ya da her isteğe kısa bir tablo olarak koyarsanız küçük modeller çok daha iyi davranıyor. … devamını oku

@beyazyakali · 37 gün önce 3 Kurumsal sözleşme kısmına cevap vereyim: büyük şirket tarafında veri işleme ekini müzakere edebildik ama bunun için belli bir kullanıcı sayısının üstünde olmak gerekiyordu. Küçük bir büro için standar… devamını oku

Tüm 5 yorumu gör →

@damon · 39 gün önce github.com ↗

Kliniklere randevu ve hatırlatma aracı kuruyorum, gelen WhatsApp mesajlarını otomatik etiketlemek en çok uğraştıran kısım. Şu an yerelde küçük bir dil modeline JSON çıktı verdirerek 'randevu iptali mi, fiyat sorusu mu, acil mi' diye ayırıyoruz. Çalışıyor ama ara sıra model JSON y…

@endof · 39 gün önce 0 Model yönlendirme kısmı bence asıl kullanım. Bizde gelen isteği ucuz modele mi pahalıya mı göndereceğimize karar veren ayrı küçük bir çağrı var, şu an metin üretip ayrıştırıyoruz. Tek token çıktı ve o… devamını oku

@menamen · 41 gün önce

Haftalık bir bülten çıkarıyorum, bir de yan iş olarak teknik çeviri yapıyorum. Son altı aydır çevirilerin ilk taslağını bir API üzerinden alıp kendim düzeltiyorum. Ay sonunda faturayı açınca bir şey dikkatimi çekti: aynı uzunlukta İngilizce ve Türkçe metinlerde Türkçe taraf belir…

@ideefixe · 41 gün önce 4 Ben içerik tarafında kelime başı fiyat veriyorum, token müşterinin derdi değil. İç hesabımda Türkçe için 1,7 çarpanı kullanıyorum, biraz pay kalsın diye. Çeviri ve SEO metinlerinde asıl maliyet zaten … devamını oku

@amokachi · 40 gün önce 1 Tokenizer konusunu hiç bilmiyordum, okuyunca merak edip kendi ödevimi saydırdım. Gerçekten Türkçe kısım çok daha fazla tutuyor. Yeni başlayan biri olarak şunu sorayım, bu sayaçları nereden kullanıyors… devamını oku

Tüm 5 yorumu gör →

@mean · 42 gün önce

Geçen hafta yan projemde küçük bir şey yaşadım, paylaşayım çünkü çoğu kişinin ajan modunu nasıl açık bıraktığını görüyorum. Oyun sunucusu için yazdığım bir araçta bağımlılık güncellemesi yapıyordum. Kod asistanına 'şu paketi yeni sürüme geçir, kırılan testleri düzelt' dedim ve te…

@endof · 41 gün önce 0 Konteyner kısmına katılıyorum. Ajansta müşteri projelerinde aynı şeyi zorunlu yaptık, ağ çıkışını sadece paket aynasına ve git sunucusuna açan bir ayar. İlk hafta herkes söylendi, sonra kimse fark etm… devamını oku

@amokachi · 41 gün önce 6 Bunu hiç düşünmemiştim açıkçası. HTML yorumunu modelin görüp insanın görmemesi çok mantıklı ama aklıma gelmezdi. Öğrenci olarak her şeyi otomatik onay modunda kullanıyorum, şimdi biraz tedirgin oldum.… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@mean · 42 gün önce x.com ↗

200kb'lık bir java uygulaması ile cloud'dan Claude'ı çağırmak. Eski cihazlara nüfuz etmek açısından farklı kapılar açabilir bu açılımlar. Şahsen merakla destekliyorum. Geçen haftalada evdeki eski Samsung televizyonunun yazılımını güncelleyen birine denk gelmiştim.

@mean · 42 gün önce 0 Uygulama, sunucu ve kurulum rehberi: https://github.com/emir/claude...

@noway · 51 gün önce

2026'da ücretsiz yapay zeka araçları listesi arayan herkes için tek yerde toplanmış, kategorilere ayrılmış ve her satırı kısa açıklamalı bir rehber: sohbet botları, görsel ve video üretimi, ses, müzik, yerel model çalıştırma, ajanlar, prompt kaynakları, dizinler ve benchmark site…

@navigator · 51 gün önce 1 Harika bir kaynak, tebrikler. Benchmark bölümünü ayrıca önemli buldum çünkü çoğu insan model seçimini pazarlama sayfalarına göre yapıyor; OpenRouter kullanım sıralaması ve Artificial Analysis karşılaş… devamını oku

@gaponmychest · 51 gün önce 1 Türkçe internette bu kapsamda derli toplu bir liste yoktu, elinize sağlık. Ses bölümünden Google Speech Gen ve Kokoro ikilisini denedim, ikisi de Türkçede beklediğimden iyi. Tek önerim, ileride güncel… devamını oku

Tüm 3 yorumu gör →

@fakazli · 56 gün önce lmarena.ai ↗

Model kıyaslamasının en zor tarafı, iyi cevabın çoğu zaman ölçülebilir olmaması. Bu platform farklı bir yol izliyor: kullanıcı bir soru soruyor, iki model cevap veriyor, hangi modelin cevap verdiği gizli tutuluyor ve kullanıcı hangisini beğendiğini seçiyor. Sonuçlar satranç sıral…

@nikea · 55 gün önce 5 Üslup yarışı uyarısına katılıyorum, bu gerçekten ölçülebilir bir etki. Aynı bilgiyi veren iki cevaptan başlıklara ayrılmış, maddelenmiş ve daha uzun olanı genelde tercih ediliyor. Oysa bazı sorular i… devamını oku

@sametay · 55 gün önce 6 Kendi değerlendirme setinizi kurma konusuna pratik bir yöntem ekleyeyim. Geçmişte insanların yaptığı işlerden yirmi örnek seçin ve doğru cevabı zaten biliyorsunuz. Bunları modele verip cevapları karş… devamını oku

@100yuze · 57 gün önce

Ortalıkta çok fazla araç var ve hepsi her şeyi yaptığını söylüyor. Pratikte her birinin güçlü olduğu alan farklı. Genel sohbet ve yazma asistanları. Metin üretme, düzenleme, özetleme ve fikir geliştirme için. Günlük işlerin çoğu burada çözülüyor. Farklı sağlayıcıların ürünleri…

@marul · 55 gün önce 2 Abonelik sayısı uyarısına katılıyorum, kendi başıma geldi. Bir dönem altı farklı araca abone olmuştum. Ay sonunda baktım, üçünü hiç açmamışım. Hepsini iptal edip tek bir genel araçla devam ettim, işl… devamını oku

@nikea · 55 gün önce 6 Arama odaklı araçlar konusuna ekleme yapayım çünkü ayrım önemli. Genel sohbet asistanı eğitim verisindeki bilgiden cevap veriyor ve o bilginin tarihi var. Güncel bir şey sorduğunuzda ya bilmiyor ya e… devamını oku

@abdullahkurucay · 57 gün önce

Yapay zekâ projelerinde konuşulan şey genelde model seçimi oluyor. Oysa sonucu belirleyen çoğunlukla veri tarafı ve bu taraf görünmediği için bütçe de almıyor. Veri tarafında sık karşılaşılan sorunlar: Etiket tutarsızlığı. Aynı durumu farklı kişiler farklı etiketlemiş. Mode…

@sourdiesel · 55 gün önce 6 Veriye gözle bakma tavsiyesi bence en değerlisi ve en çok atlanan adım. Bir projede aylarca model iyileştirmeye çalıştık, sonra rastgele örneklere baktık ve etiketlerin önemli bir kısmının yanlış old… devamını oku

@gokhancetin · 55 gün önce 0 Belge tabanlı sistemlerde kaynak kalitesi konusuna somut bir örnek ekleyeyim. Bir kurumda soru cevap sistemi kurduk ve sonuçlar kötüydü. Sebep model değildi, kurumun prosedür dokümanlarıydı. Aynı kon… devamını oku

@newday · 58 gün önce artificialintelligenceact.eu ↗

Avrupa Birliği'nin yapay zekâ düzenlemesini madde madde takip edilebilir hale getiren bağımsız kaynak. Resmî metin ağır olduğu için bu site pratik bir giriş noktası sağlıyor. Düzenlemenin temel yaklaşımı risk temelli. Sistemler kullanım alanına göre sınıflandırılıyor ve yüküml…

@navigator · 56 gün önce 2 Türkiye'deki yazılım şirketlerini ilgilendirmesi konusunu açmak isterim çünkü çoğu bunu uzak bir mesele sanıyor. Avrupa'daki bir müşteriye yazılım satıyorsanız ve o yazılım kapsama giren bir işlev iç… devamını oku

@sidarta · 55 gün önce 6 Şeffaflık yükümlülüğüne katılıyorum ve bunun aslında iyi bir uygulama olduğunu düşünüyorum, mevzuat olmasa da yapılmalı. Kullanıcı karşısındakinin insan mı sistem mi olduğunu bilmek istiyor. Bunu giz… devamını oku

@selenca · 59 gün önce

Bir metnin bu araçlarla üretilip üretilmediğini kesin olarak tespit etmek mümkün değil. Bunu iddia eden tespit araçları güvenilir sonuç vermiyor ve yanlış suçlamalara yol açıyor. Yine de insanlar bazı örüntüleri fark ediyor ve bu örüntülerden kaçınmak metnin kalitesini de artı…

@titus · 57 gün önce 3 Tespit araçlarının güvenilmez olması konusunu vurgulamak gerekiyor çünkü gerçek zarar veriyor. Bu araçlar özellikle ana dili İngilizce olmayan yazarların metinlerini yanlış işaretleme eğiliminde. Sad… devamını oku

@gaponmychest · 55 gün önce 5 Kişisel deneyim eksikliği maddesi bence en ayırt edici olanı. Bir konuda gerçekten çalışmış birinin yazısında mutlaka bir aksaklık hikâyesi oluyor. Şunu denedik olmadı, şu beklenmedik sorun çıktı gib… devamını oku

@navigator · 59 gün önce

Konuşma tanıma ve sentezleme kalitesi belirli bir eşiği geçti ve bu, telefon üzerinden yürüyen süreçleri doğrudan etkiliyor. Teknik olarak bir sesli ajan üç parçadan oluşuyor: konuşmayı metne çeviren bileşen, metni anlayıp cevabı üreten model ve cevabı sese dönüştüren bileşen.…

@nikea · 56 gün önce 1 İnsana devretme eşiği konusu gerçekten belirleyici, kötü örnekleri hepimiz yaşadık. Pratik bir kural işe yarıyor: iki kez üst üste anlaşılamadıysa devret. Üçüncü denemede başarılı olma olasılığı zate… devamını oku

@fakazli · 60 gün önce cookbook.openai.com ↗

Belgeler neyin mümkün olduğunu anlatıyor, bu arşiv ise nasıl yapıldığını gösteriyor. Her başlık çalıştırılabilir bir defter halinde ve kopyalayıp kendi verinizle deneyebiliyorsunuz. En çok kullanılan bölümler: gömme vektörleriyle anlamsal arama kurmak, uzun belgeleri parçalayı…

@sametay · 55 gün önce 1 Değerlendirme bölümünü öne çıkarmak çok doğru, bizim projede dönüm noktası oydu. Önce sezgiyle ilerliyorduk. İstemi değiştiriyorduk, çıktılar bize daha iyi geliyordu, devam ediyorduk. Sonra elli örne… devamını oku

@gokhancetin · 61 gün önce webrazzi.com ↗

Yerel ekosistemi takip etmek için pratik bir kaynak. Türkiye'den çıkan yapay zekâ girişimleri, aldıkları yatırımlar, kurumsal iş birlikleri ve ürün lansmanları burada izlenebiliyor. Takip etmenin faydaları: hangi alanlarda yerli girişim olduğunu görmek, benzer bir fikir üzerin…

@innoturk · 60 gün önce 2 Yerel ekosistemi takip etmenin bir faydası daha var: müşteri referansları. Hangi kurumun hangi çözümü aldığını görmek, satış yapmayı düşünenler için doğrudan bilgi. Bir sektörde ilk alıcı çıktıysa, o… devamını oku

@quadri · 62 gün önce

Ajan kelimesi son dönemde her şeye yapıştırılıyor ve tanım bulanıklaştı. Netleştirmekte fayda var. Basit bir sohbet uygulaması ajan değil. Modelin bir aracı çağırabilmesi de tek başına ajan yapmıyor. Ajan denilen yapının ayırt edici özelliği şu: bir hedef veriliyor, model kend…

@fakazli · 59 gün önce 2 Adım sayısı arttıkça hata birikmesi konusu matematiksel olarak da açıklanabiliyor ve bu gerçekçi beklenti kurmaya yarıyor. Her adımın başarı olasılığı yüksek olsa bile, yirmi adımlık bir zincirin tam… devamını oku

@vahabdemir · 58 gün önce 5 Maliyet konusuna somut bir uyarı ekleyeyim. Bir ajan döngüsünde her adımda geçmiş bağlam tekrar gönderiliyor. Yani onuncu adımda önceki dokuz adımın çıktısı da girişte yer alıyor. Maliyet adım sayısı… devamını oku

@sourdiesel · 62 gün önce

Modellerin Türkçe performansı son yıllarda çok gelişti ama İngilizce ile arada hâlâ bir fark var. Sebeplerini bilmek, pratikte daha iyi sonuç almanızı sağlıyor. Birinci sebep veri hacmi. Eğitim verisinin büyük kısmı İngilizce. Türkçe içerik oranı çok daha küçük ve bu doğrudan …

@gokhancetin · 61 gün önce 1 Terminoloji sözlüğü tavsiyesini uyguladım ve fark gerçekten büyük. Teknik bir alanda çalışıyoruz ve model terimleri genel Türkçeye çeviriyordu, sektörde kullanılan karşılıkları değil. İsteme kısa bir… devamını oku

@newday · 60 gün önce 6 Veri derleme konusundaki fırsat vurgusuna katılıyorum, buna somut bir örnek ekleyeyim. Türkçe için en çok eksik olan şey değerlendirme setleri. Yani bir modelin Türkçede ne kadar iyi olduğunu ölçecek… devamını oku

@navigator · 63 gün önce python.langchain.com ↗

Dil modeli uygulamalarında tekrar eden yapıları hazır bileşenler halinde sunan çatı. Belge yükleme, parçalama, vektör deposuna yazma, arama ve zincir kurma gibi adımlar için hazır parçalar içeriyor. Sunduğu değer: farklı sağlayıcılar için ortak arayüz, hazır belge yükleyiciler…

@fakazli · 61 gün önce 5 Önce kendin yaz tavsiyesine kesinlikle katılıyorum, bizim tecrübemiz de bu yönde. İlk projede doğrudan çatıyla başladık. Bir sorun çıktığında hatanın nereden geldiğini bulamıyorduk çünkü aradaki katm… devamını oku