Makaleler
Bilimsel ama jargonsuz. Her makale tek bir soruyu sonuna kadar cevaplıyor.
Küçük Dil Modelleri: Yapay Zekada 'Daha Büyük Daha İyi' Dönemi Bitiyor mu?
SLM'lerin yükselişi: veri kalitesi, Chinchilla ölçekleme yasası, damıtma ve nicemleme, büyük modellere karşı nasıl güçlü ve ekonomik bir alternatif yaratıyor?
Tokenizasyon: Yapay Zeka Metni Nasıl Parçalar — ve Türkçe Neden Daha Pahalı?
BPE tokenizasyonu ve tokenizer eğitimi nasıl işler; Türkçe gibi eklemeli diller neden daha çok tokene bölünür, bu maliyeti, hızı ve bağlamı nasıl etkiler?
Akıl Yürüten Modeller: Yapay Zeka Cevaptan Önce Neden 'Düşünüyor'?
Reasoning modelleri ve test-time compute: modelin cevap vermeden önce düşünmesi neden yeni bir ölçekleme ekseni oldu, sınırları neler?
Embedding Nedir? Kelimeler Nasıl Sayıya Dönüşür
Embedding, kelimeleri anlam taşıyan sayı dizilerine çevirir. Word2vec sezgisinden bağlamsal embedding'e, kosinüs benzerliğine ve kullanım alanlarına bakıyoruz.
AI Ajan Mimarisi: Chatbot'tan Farkı Ne, Döngü Nasıl İşler?
AI ajanı ile chatbot arasındaki fark, algı-plan-araç-eylem döngüsü, tool use ve çoklu-ajan mimarileri: agentic workflow'un içini jargonsuz açıyoruz.
CLI Ajanları: Terminal Neden Yapay Zekanın En Güçlü Arayüzü Oldu?
Claude Code gibi terminal tabanlı AI ajanları neden bu kadar güçlü? Dosya, komut ve araç erişimini gerçek iş akışı örnekleriyle anlatıyoruz.
MCP Nedir? Model Context Protocol Jargonsuz Anlatım
MCP (Model Context Protocol), yapay zekanın araçlara bağlanma standardı. USB-C benzetmesi, client/server/tool kavramları ve neden ekosistem standardı oldu?
RAG Mimarisi Nasıl Çalışır? Modelin Kütüphaneye Gitmesi
RAG neden gerekli? Embedding-vektör veritabanı-retrieval-üretim zinciri nasıl işler, ne zaman RAG ne zaman fine-tuning tercih edilmeli anlatıyoruz.
n8n ile Yapay Zeka Otomasyon Mimarisi: Webhook'tan Aksiyona
n8n'e LLM düğümleri nasıl eklenir? Webhook-işle-AI-aksiyon mimarisi ve hangi işlerin otomatikleştiği, pratik e-ticaret örnekleriyle anlatıyoruz.
Modern Yapay Zeka Mimarisi: Uçtan Uca LLM Stack Haritası
Model katmanından orkestrasyona, araç katmanından otomasyona: modern AI sistemlerinin bütün katmanlarını tek haritada birleştiren rehber makale.
AI Nasıl Eğitilir? Pretraining, Fine-Tuning ve RLHF'yi Sadeleştirelim
Bir dil modelinin eğitim aşamaları: internet metniyle ön eğitim, ince ayar ve insan geri bildirimi. Neden bu kadar pahalı, GPU'lar neden kritik?
AI Türleri: Spam Filtresi ile ChatGPT Aynı Şey mi?
Ayırt edici ve üretici yapay zeka farkı, dar AI ile genel AI ayrımı ve AGI tartışmasına ayık bir bakış: neyi ne zaman yapay zeka sayıyoruz?
AlphaFold ve Bilimde Yapay Zeka: Elli Yıllık Problem Nasıl Çözüldü?
AlphaFold protein katlanmasını nasıl çözdü, Nobel'e nasıl uzandı? Bilimsel keşfin hızlanması ve 'AI bilim insanı olur mu' sorusuna ölçülü cevap.
Attention Mekanizması Nasıl Çalışır? Kelimelerin Birbirine Bakması
Transformer'ın kalbi olan attention (dikkat) mekanizmasını jargonsuz anlatıyoruz: kelimeler birbirine nasıl bakar, çeviri neden bu sayede düzeldi?
Difüzyon Modelleri: Yapay Zeka Görseli Gürültüden Nasıl Üretir?
Görüntü üreten yapay zekanın sezgisi: gürültüden görüntüye difüzyon süreci adım adım, dil modellerinden farkı ve bilinen zayıf noktaları.
Eğitimde Yapay Zeka: Herkese Özel Öğretmen mi, Kopya Makinesi mi?
Kişiselleştirilmiş öğrenme vaadi, öğretmenin değişen rolü ve kopya tartışması: eğitimde yapay zekanın dürüst bir artı-eksi analizi.
Hukuk ve Etikte Yapay Zeka: Telif, Sorumluluk, Deepfake ve AI Act
Uydurma içtihatlı dilekçeler, telif davaları, deepfake ve AB AI Act: yapay zeka hukukunun bugünü — yavaş ama boş olmayan bir alan haritası.
Sağlıkta Yapay Zeka: Doktorun Yerine Değil, Yanına
Radyolojide teşhis desteği, erken teşhis çalışmaları ve gerçek sınırlar: sağlıkta yapay zekanın bugün ne yaptığına dürüst bir bakış.
AI Halüsinasyonu Neden Olur? Hata Değil, Yan Etki
Yapay zeka neden kendinden emin şekilde bilgi uydurur? Halüsinasyonun mekanizması, modelin ne zaman güvenilir olup olmadığı ve pratik korunma taktikleri.
Büyük Dil Modelleri Nasıl Çalışır? İçerideki Tahmin Makinesi
ChatGPT gibi büyük dil modellerinin içinde ne olur? Token, olasılık ve tahmin mekanizmasını jargonsuz anlatıyoruz: neden bu kadar akıcı ama bazen yanlış.
Derin Öğrenmenin Kısa Tarihi: Perceptron'dan ChatGPT'ye
1958'deki perceptron'dan AI kışlarına, geri yayılımdan 2012 ImageNet anına ve transformer'a: derin öğrenmenin inişli çıkışlı bilim tarihini anlatıyoruz.
Yapay Sinir Ağı Nedir? Beyin Gibi Derler Ama Beyin Değil
Yapay sinir ağını jargonsuz anlatıyoruz: nöron, bağlantı, ağırlık sezgisi; öğrenmenin ezber değil genelleme olduğu ve 'beyin gibi' efsanesinin doğrusu.
Yapay Zeka Ne Yapabilir, Ne Yapamaz? Güç ve Sınır Haritası
Yapay zekanın gerçekten iyi olduğu işler, kötü olduğu işler ve 'çok iyi tahminci stajyer' çerçevesi: nereye güvenip nerede kontrol edeceğinizin haritası.