InSofttechbyCahit Barkin Ozer·Jun 30Zeki Olmayan Ama Çok Çalışan SLMlerSadece 3 milyar parametreye sahip Nanbeige ve VibeThinker modellerinin, trilyonluk devlere kodlama ve matematikte nasıl rakip olduklarını…
InSofttechbyCahit Barkin Ozer·Jun 30Kod LLM’lerinin Değerlendirilmesi: Benchmarkların EvrimiKod üreten büyük dil modellerinin nasıl değerlendirildiğini, benchmarkların nasıl evrildiğini ve günümüzde hangi ölçütlerin güvenilir kabul…
Cahit Barkin Ozer·Jun 27Popüler Kod LLM Benchmark ÇalışmalarıKod LLM’lerini değerlendirmek için bilimsel bir kıyaslama testi veri kümesi geliştiren popüler çalışmalarının Türkçe özetidir.
Cahit Barkin Ozer·Jun 21Nanbeige4.1–3B ve VibeThinker-3BNanbeige4.1–3B ve WeiboAI/VibeThinker-3B modellerini inceliyoruz.
Cahit Barkin Ozer·Jun 17Kod Muhakeme LLM’lerindeki Akıl Yürütme Adımlarına İlişkin Ampirik Bir ÇalışmaKanada York Üniversitesi’nin “An Empirical Study of Reasoning Steps in Thinking Code LLMs” çalışmasının Türkçe özetidir.
Cahit Barkin Ozer·Jun 15LLM Tabanlı Kod Üretiminde CoT’lerin Kalitesinin Değerlendirilmesi“Are They All Good? Evaluating the Quality of CoTs in LLM-based Code Generation” IEEE makalesinin Türkçe özetidir.
Cahit Barkin Ozer·Jun 15LLM’lerle Kendi Kendini Planlayan Kod Üretimi“Self-Planning Code Generation with Large Language Models” ACM makalesinin Türkçe özetidir.
Cahit Barkin Ozer·Jun 13LLM’ler Kodunuzu Gerçekten Anlıyor Mu?Purdue Üniversitesi’nin NeurIPS 2026’da sunulan “CORE: Benchmarking LLMs’ Code Reasoning Capabilities through Static Analysis Tasks” adlı…
Cahit Barkin Ozer·Jun 13Düşünmek için Kodla, Kodlamak için DüşünLLM’lerde Kodla Geliştirilmiş Akıl Yürütme ve Akıl Yürütmeye Dayalı Kod Zekası Üzerine Bir Araştırma.
InSofttechbyCahit Barkin Ozer·Jun 8Smol Eğitim Rehberi: Dünya Standartlarında LLM Geliştirmenin SırlarıSon model SLM eğitmenin ardındaki zorluklar, kararlar ve karmaşık gerçekler hakkındaki değerli bir Huggingface yazısının Türkçe…