Business Intelligence Specialist
Bugün; insan dilini sayısal ortamda temsil etmeye çalışan klasik istatistiksel yaklaşımlardan, sözcükler arasındaki ilişkileri öğrenebilen ve bir cümlenin farklı bölümlerini birlikte değerlendirebilen sinirsel dil modellerine uzanan mimari gelişim üzerine notlarımın devamını [3] paylaşacağım.
Bugün; Büyük Dil Modellerinin (Large Language Model – LLM) kod üretme becerilerinden ziyade, bu becerinin gerçek bir yazılım projesinde nasıl güvenilir sonuçlara dönüştürüldüğünü ele almaya çalışacağız. Aynı modeli kullanan iki kodlama ajanından biri hatayı birkaç adımda bulurken diğeri neden yanlış dosyaları düzenliyor, testleri atlıyor veya bağlamını kaybediyor? Sorunun yanıtı çoğu zaman modelin kendisinde değil, onu çalışma ortamına bağlayan mühendislik katmanında saklı: Harness.
Bugün; yapay zeka ajanlarının yalnızca kod yazan veya soruları cevaplayan sistemler olmaktan çıkarak, uzun süreli plan yapabilen ve gerçek sistemlerde güvenlik açıklarını zincirleyebilen yapılara dönüşmesini gösteren sıra dışı bir olayı inceleyeceğiz. Olayın başrollerinde OpenAI’nin frontier — yani en-son-son-son — modeli GPT-5.6 Sol, henüz yayımlanmamış daha güçlü bir model, ExploitGym, Hugging Face ve savunma tarafında beklenmedik biçimde devreye giren GLM 5.2 bulunuyor. Kısacası yapay zekaya bir güvenlik sınavı veriliyor; yapay zeka soruları çözmek yerine cevap anahtarının bulunduğu sistemi hacklemeye yöneliyor. Teknik açıdan ürkütücü, benchmark mantığı açısından ise fazlasıyla yaratıcı bir çözüm.