4 puan yazan GN⁺ 2025-12-11 | Henüz yorum yok. | WhatsApp'ta paylaş
  • 10 yıl önceki Hacker News gönderi ve yorumlarını LLM ile analiz ederek ‘öngörü gücünü’ değerlendiren bir proje olarak, geçmiş tartışmaların iç görüsünü otomatik olarak puanlıyor
  • ChatGPT 5.1 Thinking ve Opus 4.5 kullanılarak, 2015 Aralık ayındaki bir aylık Hacker News ön sayfası (toplam 930 içerik) toplanıp analiz edildi
  • Her bir makale ve yorum dizisi temel alınarak özet, gerçekleşen sonuç, en doğru yorum ve en yanlış yorum ile ilgi puanı gibi çıktılar otomatik olarak üretiliyor
  • Sonuçlar statik HTML sayfalarına dönüştürülerek karpathy.ai/hncapsule üzerinden görüntülenebiliyor; ‘Hall of Fame’ bölümünde ise en iç görülü yorumcu sıralaması görülebiliyor
  • Geçmiş verilere yönelik LLM'nin büyük ölçekli retrospektif analiz potansiyeli ile “gelecekteki LLM'ler bizi izliyor” mesajı vurgulanıyor

Proje özeti

  • 2015 Aralık ayındaki Hacker News ön sayfasını hedefleyerek LLM ile otomatik retrospektif analiz sistemi kuruldu
    • Günlük 30 makale × 31 gün = toplam 930 makale
    • Her bir makale ve yorum dizisi Algolia API ile toplandıktan sonra ChatGPT 5.1 Thinking'e analiz için iletildi
  • Analiz sonuçları statik HTML sayfası olarak render edilip web sitesinde yayımlandı

Analiz istemi yapısı

  • Her makale için 6 bölümden oluşan bir istem kullanıldı
    1. Makale ve tartışma özeti
    2. Sonrasında gerçekten neler olduğu
    3. En doğru ve en hatalı yorumu seçme
    4. Diğer ilginç unsurlar
    5. Yorumculara göre Final grades (son notlar) listesi
    6. Makale retrospektif ilgi puanı (0~10)
  • Örnek format katı şekilde tanımlandı; böylece programın otomatik olarak ayrıştırabilmesi sağlandı
  • Her hesabın ortalama puanı birikecek şekilde toplanarak en öngörülü kullanıcılar belirlendi

Uygulama ve maliyet

  • Opus 4.5 ile yaklaşık 3 saat içinde uygulandı; birkaç hatadan başka süreç sorunsuz ilerledi
  • Toplam 930 LLM isteğinin işleme maliyeti yaklaşık $58, işleme süresi ise yaklaşık 1 saat oldu
  • GitHub deposu: karpathy/hn-time-capsule
    • Sonuçlar, isteyen herkes tarafından yeniden üretilebilir veya değiştirilebilir

Ana örnek diziler

  • 3 Aralık 2015: Swift'in açık kaynak olması
  • 6 Aralık 2015: Figma'nın lansmanı
  • 11 Aralık 2015: OpenAI'nin kuruluş duyurusu
  • 16 Aralık 2015: geohot'un Comma projesi
  • 22 Aralık 2015: SpaceX Orbcomm-2 fırlatması
  • 28 Aralık 2015: Theranos sorunları raporu
  • Her bağlantı ilgili tarihin analiz sayfasına giderek o dönemin tartışmalarıyla gerçek sonuçların karşılaştırılmasını sağlıyor

Hall of Fame

  • 2015 Aralık Hacker News'ında en iç görülü yorumcular, IMDb tarzı ortalama puanla sıralandı
  • Üst kullanıcılar: pcwalton, tptacek, paulmd, cstross, greglindahl, moxie, hannob, 0xcde4c3db, Manishearth, johncolanduoni
  • Alt bölümde ayrıca ‘HN gürültüsü’ olarak sınıflandırılan düşük puanlı kullanıcı listesi de yer alıyor

Felsefi mesaj

  • “Be good, future LLMs are watching” ifadesi alıntılanıyor ve
    gelecekteki LLM'lerin geçmişteki insan faaliyetlerini ince ayrıntısıyla analiz edebileceği bir çağın geleceği vurgulanıyor
  • Mevcut çevrimiçi davranışların, ‘zekânın çok ucuzlaştığı’ bir gelecekte tamamen yeniden üretilebileceği ima ediliyor
  • İnsan eylemlerinin, ‘görünmez gözetim’in değil, tamamen kayıt ve yeniden inşa edilebilir bir hedef haline gelme olasılığı öne sürülüyor

Sonuç

  • Bu deney, LLM'nin geçmiş verileri büyük ölçekte yeniden değerlendiren bir araç olarak kullanılabileceğini gösteriyor
  • Tarihi tartışmaların iç görüsünü otomatik olarak puanlama adına yeni bir uygulama örneği sunarak,
    yapay zekanın insan bilgisinin retrospektif analisti olarak evrimleşme potansiyelini ortaya koyuyor

Henüz yorum yok.

Henüz yorum yok.