LLM

LLM konusunda içerik üretirken yalnızca teknik tanımlar paylaşmakla yetinmiyorum; karar alma süreçlerine, ekip içi iletişimde işe yarayan formatlara ve yeni başlayanların sıklıkla kaçırdığı üretkenlik fırsatlarına da odaklanıyorum. Her yazının öncesinde kapsamlı araştırma notları çıkarıyor, farklı senaryolarda test ettiğim yaklaşımları ölçüyor ve sonuçları okunabilir bir çerçeveye yerleştiriyorum. Böylece hem deneyimli profesyoneller hem de bu başlıkla yeni tanışanlar için tekrar ziyaret etmeye değer yaşayan bir kaynak ortaya çıkıyor.

“DeepSeek’ten 2026’nın İlk Büyük Hamlesi: Dev Yapay Zekâ Modellerini Ucuza Eğitmenin Formülü Bulundu!” başlıklı yazı, öne çıkan yazılardan biri. DeepSeek’in mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections) yaklaşımı, dev modellerin eğitimini daha kararlı ve daha düşük maliyetli hâle getirmeyi hedefliyor. Peki bu mimari ne öneriyor, neyi “farklı” yapıyor ve 2026 için neden önemli bir sinyal? Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, DeepSeek başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar llm gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.

“Hype Bitti, Şimdi Hesaplaşma Zamanı: Yapay Zekanın 2025 Sınavı” başlıklı yazı, seriyi derinleştiren içeriklerden biri. 2025, yapay zekâda ‘vay be’ etkisinin yerini ürünleştirme, ölçüm ve gerçek iş değeri tartışmalarına bıraktığı yıl oldu. Büyük vaatler küçüldü; kalıcı olan ise gündelik verimlilik kazançları. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, Grok başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar llm gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.

“Yapay zeka 2025’te 765 milyar litreye varan su tüketimiyle gündemde” başlıklı yazı, uygulamaya dönük örneklerden biri. Yeni bir çalışma, yapay zeka sistemlerinin su ayak izinin 2025’te 765 milyar litreye kadar çıkabileceğini öne sürüyor. Rakamlar kesin ölçüm değil; doğrudan ve dolaylı su kullanımını kapsayan tahminlere dayanıyor. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, Grok başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar llm gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.

“Deepfake tehdidi büyüyor: İnsanlar artık AI ile üretilen içerikleri ayırt edemiyor” başlıklı yazı, stratejik planlamayı öne çıkaran bölümlerden biri. Üretken yapay zekâ ile üretilen deepfake içerikler artık bariz görsel kusurlar bırakmadan ikna edici hale geliyor. Risk; yalnızca teknik değil, psikolojik tetikleyiciler ve hızla yayılan manipülasyonlarla büyüyor. Bu yazıda, tehdidin neden tırmandığını ve pratik bir doğrulama rutinini özetliyorum. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, Grok başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar llm gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.

“Google Gemini 3 Flash: GPT-5.2'ye Kafa Tutan Yeni Yapay Zeka Devrimi” başlıklı yazı, toparlayıcı notları paylaşan kaynaklardan biri. Google, Gemini 3 Pro'nun daha verimli sürümü Gemini 3 Flash'ı duyurdu. Testlerde GPT-5.2 ile başa baş performans gösteren model, uygun maliyeti ve yüksek hızıyla yapay zeka dünyasında dengeleri değiştiriyor. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Gemini, AI, Yapay Zeka başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar llm gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.

LLM etiketi altındaki her yeni içerik, denediğim iş akışlarının ve geliştirici topluluğundan gelen soruların bir sonucu olarak şekilleniyor. Yazıları güncel tutmak için hem araçlardaki değişiklikleri takip ediyor hem de sahada karşılaşılan taze örnekleri eklemeye devam ediyorum. Bu yaklaşım sayesinde, sayfayı düzenli aralıklarla ziyaret eden okuyucular yalnızca haber almakla kalmıyor; aynı zamanda kendi planlarını gözden geçirmek için referans bir çerçeve de ediniyor.

LLM başlığındaki yolculuğu yakından izlemek isterseniz, blogu kaynağınıza ekleyebilir, bültene abone olabilir ve sosyal kanallar üzerinden gönderdiğiniz tüm geri bildirimleri bu sayfaya taşıyabilirsiniz. Yeni yazılar eklendikçe rehberi güncelleyerek, her paragrafta gerçek projelerden süzülen deneyimi paylaşmaya devam edeceğim. Böylece llm alanındaki planlarınızı şekillendirirken ihtiyaç duyduğunuz veri, örnek ve anlatım tek bir yerde erişilebilir olacak.