Abartılı olmayan yapay zeka: neden daha az yapay zeka aracı daha iyi iş anlamına geliyor?

Abartılı olmayan yapay zeka

Bugün yapay zeka konusuyla ilgilenen herkes neredeyse kaçınılmaz olarak garip bir duyguyla karşılaşıyor: sürekli huzursuzluk. Bir araca alışır alışmaz bir sonraki on araç ortaya çıkıyor. YouTube'da bir video diğerini takip ediyor: „Bu yapay zeka aracı her şeyi değiştiriyor“, „Bunu kesinlikle şimdi kullanmalısın“, „Kaçıranlar geride kalır“. Ve her seferinde, aynı mesaj bilinçaltında yankılanıyor: Çok geç kaldınız. Diğerleri daha ileride. Yakalamak zorundasın.

Bu durum sadece BT çalışanlarını etkilemiyor. Serbest meslek sahipleri, yaratıcı profesyoneller, girişimciler ve sıradan çalışanlar da bu baskıyı hissediyor. Birçoğu bu araçların gerçekte ne işe yaradığını bile tam olarak bilmiyor - ama bir şeyleri kaçırıyor olabilecekleri hissine kapılıyorlar. İşte strese neden olan da tam olarak bu.

Devamını oku

Başöğretmen olarak bulut yapay zeka: İşin geleceği neden yerel yapay zekada yatıyor?

Bulut yapay zekası başöğretmen oluyor

Büyük dil modelleri birkaç yıl önce zafer yürüyüşüne başladığında, neredeyse teknolojinin eski erdemlerine bir dönüş gibi görünüyorlardı: kendisine söyleneni yapan bir araç. Kullanıcıya hizmet eden bir araç, tam tersi değil. İlk versiyonların - GPT-3'ten GPT-4'e - zayıf yönleri vardı, evet, ama inanılmaz derecede yardımcı oluyorlardı. Görevleri açıklıyor, analiz ediyor, formüle ediyor ve çözüyorlardı. Ve bunu büyük ölçüde pedagojik destek olmadan yapıyorlardı.

Bu modellerle, bazen kelimeleri yanlış anlayan ama esasen sadece çalışan bilgili bir çalışanla konuşur gibi konuşuyordunuz. O dönemde yaratıcı metinler yazan, program kodu üreten ya da uzun analizler üreten herkes teknolojinin ne kadar sorunsuz çalıştığını deneyimlemişti. Bir özgürlük hissi, açık bir yaratıcı alan, insanları düzeltmek yerine destekleyen bir teknoloji vardı.

Devamını oku

AI Studio 2025: Hangi donanım gerçekten buna değer - Mac Studio'dan RTX 3090'a

Yapay zeka stüdyosu için donanım 2025

Bugün yapay zeka ile çalışan herkes neredeyse otomatik olarak buluta itiliyor: OpenAI, Microsoft, Google, herhangi bir web kullanıcı arayüzü, belirteçler, limitler, şartlar ve koşullar. Bu modern gibi görünse de aslında bağımlılığa bir geri dönüştür: hangi modelleri, ne sıklıkta, hangi filtrelerle ve ne pahasına kullanabileceğinizi başkaları belirler. Ben kasıtlı olarak diğer yöne gidiyorum: Şu anda evde kendi küçük yapay zeka stüdyomu kuruyorum. Kendi donanımım, kendi modellerim ve kendi iş akışlarımla.

Hedefim açık: yerel metin yapay zekası, yerel görüntü yapay zekası, kendi modellerimi öğrenmek (LoRA, ince ayar) ve tüm bunları bir serbest çalışan ve daha sonra bir KOBİ müşterisi olarak bir bulut sağlayıcısının günlük kaprislerine bağımlı olmayacak şekilde yapmak. Bunun eskiden oldukça normal olan eski bir tutuma geri dönüş olduğunu söyleyebilirsiniz: „Önemli şeyleri kendin yap“. Ancak bu kez söz konusu olan kendi çalışma tezgahınız değil, bilgi işlem gücü ve veri egemenliği.

Devamını oku

Apple MLX vs. NVIDIA: Mac'te yerel yapay zeka çıkarımı nasıl çalışır?

Apple Mac ile Silicon üzerinde yerel yapay zeka

Günümüzde yapay zeka ile çalışan herkesin aklına ilk olarak ChatGPT veya benzeri çevrimiçi hizmetler geliyor. Bir soru yazıyorsunuz, birkaç saniye bekliyorsunuz - ve sanki hattın diğer ucunda çok iyi okumuş, sabırlı bir diyalog ortağı oturuyormuş gibi bir cevap alıyorsunuz. Ancak kolayca unutulan şey: Her girdi, her cümle, her kelime internet üzerinden harici sunuculara gider. Asıl iş burada yapılır - sizin asla göremeyeceğiniz devasa bilgisayarlarda.

Prensip olarak, yerel dil modeli de aynı şekilde çalışır - ancak internet olmadan. Model, kullanıcının kendi bilgisayarında bir dosya olarak saklanır, başlangıçta çalışma belleğine yüklenir ve soruları doğrudan cihaz üzerinde yanıtlar. Arkasındaki teknoloji aynı: dili anlayan, metinler üreten ve kalıpları tanıyan bir sinir ağı. Tek fark, tüm hesaplamanın şirket içinde kalmasıdır. Şöyle de diyebilirsiniz: Bulut olmadan ChatGPT.

Devamını oku

LoRA eğitimi: FileMaker 2025 büyük dil modellerinin ince ayarını nasıl basitleştiriyor?

LoRA İnce Ayar - FileMaker 2025

Yapay zeka dünyası hareket halinde. Neredeyse her hafta yeni modeller, yeni yöntemler ve hepsinden önemlisi yeni olanaklar ortaya çıkıyor - ancak bir gerçek değişmiyor: her teknik yenilik otomatik olarak daha iyi bir günlük yaşama yol açmıyor. Birçok şey deneysel, karmaşık ya da üretken kullanım için çok maliyetli olmaya devam ediyor. Bu durum özellikle büyük dil modellerinin ince ayarı olarak adlandırılan ve üretken yapay zekayı kendi içeriğine, terimlerine ve tonlamalarına göre uzmanlaştırma yöntemi olan çalışmalarda açıkça görülmektedir.

Son birkaç ay boyunca bu sürece yoğun bir şekilde eşlik ettim - önce klasik biçimde, Python, terminal, hata mesajları ve sinir bozucu kurulum döngüleri ile. Ve sonra: FileMaker 2025 ile, beni şaşırtan bir adım - çünkü yüksek sesle değil, netti. Ve çünkü başka bir yol olduğunu gösterdi.

Devamını oku

Yapay zeka: hangi işler risk altında ve şimdi kendimizi nasıl silahlandırabiliriz

Gelecekte hangi işler yapay zeka tarafından ortadan kaldırılacak?

Neredeyse hiçbir teknolojik değişim yapay zeka kadar hızlı bir şekilde günlük hayatımıza girmedi. Dün geleceğin vizyoner teknolojisi olarak görülen şey bugün artık bir gerçek - ister mesajlaşmada, ister programlamada, ister teşhis koymada, ister çeviride, hatta ister müzik, sanat ya da hukuk özetleri yaratmada olsun.

Devamını oku

MLX'in FileMaker 2025'e entegrasyonu: Yeni standart olarak yerel yapay zeka

MLX ve FileMaker ile Yerel Yapay Zeka

MLX başlangıçta Apple Research tarafından deneysel bir çerçeve olarak başlatılmış olsa da, son aylarda sessiz ama önemli bir gelişme yaşandı: FileMaker 2025'in piyasaya sürülmesiyle Claris, MLX'i Apple Silicon için yerel bir yapay zeka altyapısı olarak sunucuya sağlam bir şekilde entegre etti. Bu, Mac ile çalışan ve Apple Silicon kullanan herkesin MLX modellerini yalnızca yerel olarak çalıştırabileceği değil, aynı zamanda bunları herhangi bir ara katman olmadan yerel işlevlerle doğrudan FileMaker'de kullanabileceği anlamına geliyor.

Devamını oku

Ollama & Co. ile karşılaştırıldığında yerel AI olarak Apple Silicon üzerinde MLX.

MLX ile Mac'te Yerel Yapay Zeka

ChatGPT, Claude veya Gemini gibi merkezi yapay zeka hizmetlerinin manşetlere çıktığı bir dönemde, birçok profesyonel kullanıcının yerel, kendi kendini kontrol edebilen bir yapay zeka altyapısı gibi bir alternatife olan ihtiyacı giderek artıyor. Özellikle yaratıcı süreçler, hassas veriler veya yinelenen iş akışları için yerel bir çözüm genellikle daha sürdürülebilir ve güvenli bir seçenektir.

Mac ile çalışan herkes - özellikle Apple Silicon (M1, M2, M3 veya M4) ile - artık kendi dil modellerini doğrudan cihaz üzerinde çalıştırmak için inanılmaz güçlü araçlar bulabilir. Bunun merkezinde büyük ölçüde bilinmeyen yeni bir bileşen var: MLX, Apple tarafından geliştirilen ve önümüzdeki yıllarda şirketin yapay zeka ekosisteminde giderek daha merkezi bir rol oynaması muhtemel bir makine öğrenimi çerçevesi.

Devamını oku