llm reliability
QUERY = 'contents'; CATEGORY = 'llm-reliability' // 9 rows
LLM Üretim Sistemlerinde Çok Katmanlı Savunma: Layer 0'dan Human-in-the-Loop'a
LLM bozulma modlarına karşı etkili savunma tek katmanlı olamaz. Prompt, output validation, agent guardrails, observability ve human-in-the-loop katmanlarının mod bazında matrisi ve implementasyon kalıpları.
LLM Agent Seviyesi Bozulma Modları: Task Drift, Reward Hacking, Alignment Faking ve Fazlası
Yalnızca agent ve tool-use sistemlerinde ortaya çıkan sekiz LLM bozulma modu. Task drift, incorrect tool invocation, reward hacking, positional bias, mode collapse, degeneration loops, alignment faking ve version drift için mekanizma ve savunma.
LLM Temel Bozulma Modları: Hallucination, Sycophancy, Context Rot, Instruction Attenuation
Tek promptta bile ortaya çıkan dört LLM bozulma modu. Hallucination ve confabulation, sycophancy, context rot ve instruction attenuation için mekanizma, akademik kanıt ve savunma kalıpları.
LLM'lerin Davranışsal Bozulma Modları: 12 Başarısızlık Kalıbı ve Savunma Haritası
LLM'ler uzun session'larda talimatları unutur, yanlış bilgiyi uydurur, size katılmak için doğrudan sapar. 12 sistematik bozulma modunu tanımlayan ve savunma katmanlarına yönlendiren pillar rehber.
Yapay Zeka Ajanı Güvenliği: Claude Code için 5 Katmanlı Savunma Sistemi
Yapay zeka kodlama ajanları **home directory**'nizi silebilir, veritabanınızı temizleyebilir ve bulut sunucularınızı sormadan yok edebilir. Gerçek olaylardan, akademik araştırmalardan ve 29 takip edilen hatadan yola çıkarak oluşturulmuş pratik bir 5 katmanlı savunma sistemi.
AI Agent Protokolleri Rehberi: MCP, A2A, UCP, AP2, A2UI ve AG-UI
2026'da AI agent ekosistemini şekillendiren 6 açık protokol. Her birinin ne yaptığı, birbirleriyle ilişkisi ve pratik kullanım senaryoları.
Bir yapay zeka agent'ı 10 dakikada birine $187'a mal oldu. Monitoring araçları ne söylüyor, ne söylemiyor?
Prodüksiyondaki yapay zeka agent'larının sistemik bir kör noktası var: her şeyi trace edebiliyoruz ama hiçbir şeyi anlamıyoruz. Mevcut gözlemlenebilirlik araçları uçuş kaydedici, çarpışma önleme sistemi değil.
Domain-Spesifik Prompt Optimizasyonu: Knowledge Anchor Yaklaşımı
LLM'ler bilgiyi nasıl çağırır, generic prompt neden başarısız olur ve knowledge anchor'lar bu sorunu nasıl çözer? Structured prompting formatları, domain-spesifik optimizasyon adımları ve pratik Prompt Forge yaklaşımı.