https://file.kiwi buna bir örnek sayılabilir.
Tüm depolama SaaS'leri, kapasiteye göre aylık ücretlendirme yapar ve fiyat toplam boyutla orantılıdır.
Çok ama çok büyük hacimleri ele alma zamanı, çoğu şirket için yılda bir kez bile ancak olur.
Bu kapasiteye göre belirlenen aylık abonelik ücreti ise aşırı yüksektir, bu yüzden biraz belirsiz kalır.
FileKiwi, kısa bir süre için sınırsız kapasite sunan bir modelle ücretlendirme yapar.
Bu projenin geliştiricisi bu içeriği bu yılki PyCon US'te sunacak. Bu yılın başında öneri incelemesi yapılırken de değerlendiriciler arasında epey konuşulmuştu; buna kıyasla sunum tanıtımı fazla mütevazı kalmış. PyCon'a gidenlere mutlaka bir kez dinlemelerini tavsiye ederim.
Büyük modeller de ilgi çekici ama bence küçük modeller tarafı daha da ilginç.
0.6B modelin, çoğu başka modelin yaklaşık 7B seviyesindeki performansını verdiği görülüyor.
Ben de birkaç gün önce tam Hugo ile bir blog oluşturmuştum, o yüzden bu içerik beni çok sevindirdi.
Ben push edildiğinde GitHub Pages’e deploy olacak şekilde ayarlayıp kullanıyorum.
Obsidian’ı da çok seviyorum ama VS Code’da Front Matter adlı eklentiyi kullanmanızı da tavsiye ederim.
Basit bir CMS işlevi sunuyor; tamamen kusursuz değil ama hiç de fena değil.
Karşı koyması zor bir üretkenlik seviyesi sağlayan bir teknoloji. Dahası, normalde aklımıza bile gelmeyecek bir yaklaşımı ya da bir kütüphane API’sini kullandığında, beyinde kıvılcımlar çakıyor. Yapay zekaya 10 kat daha fazla bağımlı hale gelmek doğal bir durum, ancak her şeyi hepsi bir arada bir çözüme devretmek için bunun sonuçta bir co-pilot (yardımcı pilot) olduğunu fark etmek gerekiyor. Gündelik hayatta da, kodda da, sanki her zaman yanınızda duran gerçekten nazik bir doktora araştırmacısı varmış gibi.
Ben de bunun, karmaşıklığı görece düşük yazılımları hedef alan bir tartışma olduğunu düşündüm. Açık kaynak olsa bile, örneğin Linux çekirdeğinin çekirdek kodunu gerçekten iyi yazıp yazamayacağı konusunda...
İnternette kamuya açık olmayan kodu yapay zeka da asla yazamazken, tüm kodlamayı yapay zekanın halledebileceğinin nasıl söylenebildiğini pek anlayamıyorum.
https://file.kiwi buna bir örnek sayılabilir. Tüm depolama SaaS'leri, kapasiteye göre aylık ücretlendirme yapar ve fiyat toplam boyutla orantılıdır. Çok ama çok büyük hacimleri ele alma zamanı, çoğu şirket için yılda bir kez bile ancak olur. Bu kapasiteye göre belirlenen aylık abonelik ücreti ise aşırı yüksektir, bu yüzden biraz belirsiz kalır. FileKiwi, kısa bir süre için sınırsız kapasite sunan bir modelle ücretlendirme yapar.
Backend açısından, metaclass'ların hata ayıklamayı zorlaştırdığı bir deneyim yaşamıştım.
Bazen EAS’in fazla ağır kaldığı ölçekte projeler oluyor; böyle durumlarda oldukça kullanışlı görünüyor.
Güzel bilgi için teşekkürler. Obsidian'ı bu aralar sık kullanıyorum ve bu kombinasyon bana oldukça uygun gibi görünüyor.
Gerçekten çok heyecan verici görünüyor.
Bu projenin geliştiricisi bu içeriği bu yılki PyCon US'te sunacak. Bu yılın başında öneri incelemesi yapılırken de değerlendiriciler arasında epey konuşulmuştu; buna kıyasla sunum tanıtımı fazla mütevazı kalmış. PyCon'a gidenlere mutlaka bir kez dinlemelerini tavsiye ederim.
https://us.pycon.org/2025/schedule/presentation/40/
Büyük modeller de ilgi çekici ama bence küçük modeller tarafı daha da ilginç.
0.6B modelin, çoğu başka modelin yaklaşık 7B seviyesindeki performansını verdiği görülüyor.
JetBrains eklentisiyle denedim ama zaman kaybı gibi görünüyor.
Ben de birkaç gün önce tam Hugo ile bir blog oluşturmuştum, o yüzden bu içerik beni çok sevindirdi.
Ben push edildiğinde GitHub Pages’e deploy olacak şekilde ayarlayıp kullanıyorum.
Obsidian’ı da çok seviyorum ama VS Code’da
Front Matteradlı eklentiyi kullanmanızı da tavsiye ederim.Basit bir CMS işlevi sunuyor; tamamen kusursuz değil ama hiç de fena değil.
Toss'un yaptığı bunun gibi sitelerin toplandığı bir yer yok mu?
Cloudflare, devam!
Ben de çoğu hizmeti cf pages + workers(serverless) ile yürütüyor, gerçekten gerekli olanları yalnızca kişisel sunucumda işliyorum.
Godot ne?
Karşı koyması zor bir üretkenlik seviyesi sağlayan bir teknoloji. Dahası, normalde aklımıza bile gelmeyecek bir yaklaşımı ya da bir kütüphane API’sini kullandığında, beyinde kıvılcımlar çakıyor. Yapay zekaya 10 kat daha fazla bağımlı hale gelmek doğal bir durum, ancak her şeyi hepsi bir arada bir çözüme devretmek için bunun sonuçta bir co-pilot (yardımcı pilot) olduğunu fark etmek gerekiyor. Gündelik hayatta da, kodda da, sanki her zaman yanınızda duran gerçekten nazik bir doktora araştırmacısı varmış gibi.
Bulutta derleme kısıtlarını yönetmekle uğraşıyordum, güzel bir araç olmuş.
Ben de bunun, karmaşıklığı görece düşük yazılımları hedef alan bir tartışma olduğunu düşündüm. Açık kaynak olsa bile, örneğin Linux çekirdeğinin çekirdek kodunu gerçekten iyi yazıp yazamayacağı konusunda...
Bilgisayar icat edildiğinden beri, yetkin bir geliştiricinin temel becerilerinin değişmediği söylenmez mi?
İnternette kamuya açık olmayan kodu yapay zeka da asla yazamazken, tüm kodlamayı yapay zekanın halledebileceğinin nasıl söylenebildiğini pek anlayamıyorum.