LLM Makaleleri

Somutlaştırılmış yapay zekânın ne olduğunu, LLM’lerden nasıl farklılaştığını, algılama–akıl yürütme–eylem döngüsünün nasıl çalıştığını ve veri bilimciler için simden-gerçeğe eğitimin neden önemli olduğunu öğrenin.

Reflection AI'nin Beam modeli, akıl yürütmede GLM 5.2 ile eşleşiyor ve 3-4 kat daha az hesaplama kullanıyor; ancak araçsal kodlamada Kimi K3'ün gerisinde kalıyor. Reflection AI'nin açık-ağırlıklı modeli böyle performans gösteriyor.

Tablolu temel modellerin ne olduğunu, bağlama dayalı öğrenmenin nasıl çalıştığını ve karar çerçevesiyle TabPFN veya TabICL’in ne zaman XGBoost’u geçtiğini öğrenin.

Aleph Alpha, Almanya’da sıfırdan eğitilen, 3,46B aktif parametreli, Apache 2.0 ağırlıklı ve 1M belirteçlik bağlama penceresine sahip 78B uzman karışımı modeli Kolibri 1’i yayınladı.

Z.ai'nin GLM-5.2 modeli, 1M belirteçlik bağlam penceresi, iki akıl yürütme efor düzeyi ve tüm GLM Coding Plan katmanlarında ücretsiz erişimle geliyor.

Meta, Llama 3.3’ü tanıttı: Llama 3.1 405B’ye benzer performans sunan, ancak hesaplama gereksinimleri çok daha düşük olan 70 milyar parametreli bir model.

Alibaba'nın Qwen2.5-Max modelini, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ve DeepSeek V3 ile rekabet eden bir modeli keşfedin.

Qwen3.8-Flash-Next, Alibaba'nın Qwen4 mimarisine ön bakış niteliğindeki açık-ağırlıklı 125B MoE modelidir. Çoğu kodlama ve ajan kıyaslamasında Claude Opus 4.6 Max'i geride bırakır.

Alibaba'nın Qwen3.8-Omni-Flash modeli, 1M token bağlam penceresiyle metin, görsel, ses ve videoyu işler; ses kıyaslarında Gemini 3.8 Flash'ı geride bırakır.

Ödül güdümlü bir eğitim döngüsü kullanarak büyük dil modellerini iyileştiren yeni bir teknik olan OpenAI'nin pekiştirmeli ince ayarı hakkında bilgi edinin.

Küçük dil modelleri ile büyük dil modellerinin mimari, verimlilik ve dağıtım stratejilerine derinlemesine bir bakış.

TypeSafe’in Jev’i, metin yerine kalibre edilmiş olasılıklarla türlendirilmiş kararlar döndüren yeni bir yapay zekâ sınıfı olan System One Modelidir ve sınır LLM’lerden 40-200 kat daha hızlı çalışır.