Sonuçta önemli olan, bunu kullanan kişinin nasıl düşündüğü ve nasıl değerlendirdiği gibi görünüyor.
Hiç düşünmeden sadece teslim etmeye dayalı bir ortamın oluşmasıyla farkında olmadan sürüklenip gitme riski de arttı, ancak doğru kullanılırsa öğrenme ve geliştirme süreçlerinin eskisine göre çok daha hızlı ve isabetli ilerleyebildiğini gördüm.
Yine de, öğrenmeye yeni başlayan insanlara anlatması kolay olan mevcut öğrenme ve deneyim yöntemlerinden farklı, yeni bir örnek öğrenme çerçevesi ve yönteminin bir an önce netleşmesi iyi olurdu.
Codex'te /fast modu etkinleştirildiğinde, maksimum 1.5 kat daha hızlı token hızı sağlanırken aynı model ve aynı zeka seviyesi korunuyor. API'de ise Priority Processing kullanılıyor.
Priority Processing, standart ücretin 2 katı fiyatlandırılıyor
Standart 272K bağlam penceresini aşan istekler, 2 kat ücretle faturalandırılıyor
Ne oluyor böyle, galiba kelime dağarcığım zayıflamaya başlıyor.
"Emergent, slop, kaynak atfı, çerçeveleme etkisi, Kambriyen patlaması" diye oturmuş araştırıyorum.
qmd kullanmayı denesem mi diye yapay zekaya araştırttım; embedding tarafı fena değilmiş ama BM25 ve sorgu genişletme tarafında Korece desteği iyi olmadığı için önermiyormuş...
Geçen sefer ajan üzerinden fine-tuning denediğimde, veriye bağlı olarak aşırı öğrenme sorununun sık yaşandığı görülüyordu; bu not defterinde ise LoRA/QLoRA kombinasyonuyla bunun mümkün olup olmayacağını merak ediyorum.
Sadeliğin olumlu değerlendirilmesini beklediğim bile yok. Gerçek şu ki, ortalığı karmaşıklaştırıp sonra çıkardığı sorunu toparladığı için terfi alanlar bile var.
Bunu değerlendirebilecek biri yukarıdaysa her şey yolunda, ama en başta bu olmadığı için, böyle şeyler hak ettiği şekilde değerlendirilemiyor ve bu yüzden de böyle insanlar yukarı çıkamıyor...
Bu bir kısır döngü...
Şirket açısından bakınca, dengeli bir mühendis olarak başarılı olup yukarı çıkmak, iyi mühendislik/engineering principle'ların da korunabilmesi için gerekli gibi görünüyor.
Ben de böyle bir şey yapıyordum; demek ki herkesin aklına benzer fikirler geliyor.. haha
WDD (Wife Driven Development) sayesinde gelişip olgunlaşmış bir atmosfer var..
Sonuçta önemli olan, bunu kullanan kişinin nasıl düşündüğü ve nasıl değerlendirdiği gibi görünüyor.
Hiç düşünmeden sadece teslim etmeye dayalı bir ortamın oluşmasıyla farkında olmadan sürüklenip gitme riski de arttı, ancak doğru kullanılırsa öğrenme ve geliştirme süreçlerinin eskisine göre çok daha hızlı ve isabetli ilerleyebildiğini gördüm.
Yine de, öğrenmeye yeni başlayan insanlara anlatması kolay olan mevcut öğrenme ve deneyim yöntemlerinden farklı, yeni bir örnek öğrenme çerçevesi ve yönteminin bir an önce netleşmesi iyi olurdu.
Bunu eşime çok eğlenceli bir şekilde okudum...
Onun karısının, onu böyle bir seviyeye getirmiş olabileceği yönünde bir görüş de ortaya atıldı.
Hem yazı hem de yorumlar şaşırtıcı derecede olumsuz. Görünüşe göre hiçbiri Claude Code'u çalıştırmayı bile denememiş..
Geliştiricilerin neden sevgilisi olmadığı
Bu sadece RAG değil mi;
nanoclawdiye aratıncananoclaw.nethâlâ Git'in altında görünüyor.Hile aracını geliştiren kişinin hile yaparken yakalanması gibi bir durum. Hah.
Kurulum sayfasında e-posta adresi istiyordu; ben de Private Repo sandım ama meğer Public Repo imiş.
Aşağıdaki bağlantıdan girebilirsiniz.
https://github.com/ArtemXTech/personal-os-skills/…
Çok eğlenceli görünüyor, bir kez uygulamayı denemeliyim.
ahahahaha
Ne oluyor böyle, galiba kelime dağarcığım zayıflamaya başlıyor.
"Emergent, slop, kaynak atfı, çerçeveleme etkisi, Kambriyen patlaması" diye oturmuş araştırıyorum.
Bu aralar neden bu kadar çok şey ölüyor?
qmd kullanmayı denesem mi diye yapay zekaya araştırttım; embedding tarafı fena değilmiş ama BM25 ve sorgu genişletme tarafında Korece desteği iyi olmadığı için önermiyormuş...
Geçen sefer ajan üzerinden fine-tuning denediğimde, veriye bağlı olarak aşırı öğrenme sorununun sık yaşandığı görülüyordu; bu not defterinde ise LoRA/QLoRA kombinasyonuyla bunun mümkün olup olmayacağını merak ediyorum.
Sadeliğin olumlu değerlendirilmesini beklediğim bile yok. Gerçek şu ki, ortalığı karmaşıklaştırıp sonra çıkardığı sorunu toparladığı için terfi alanlar bile var.
Bunu değerlendirebilecek biri yukarıdaysa her şey yolunda, ama en başta bu olmadığı için, böyle şeyler hak ettiği şekilde değerlendirilemiyor ve bu yüzden de böyle insanlar yukarı çıkamıyor...
Bu bir kısır döngü...
Şirket açısından bakınca, dengeli bir mühendis olarak başarılı olup yukarı çıkmak, iyi mühendislik/engineering principle'ların da korunabilmesi için gerekli gibi görünüyor.
Sadece RAM 16GB olsaydı alırdım, yazık olmuş.