Şevval Alper
Şevval, AIMultiple'da yapay zeka araştırmacısıdır. Daha önce kaotik sistemler kullanarak sözde rastgele sayı üretimi konusunda araştırma deneyimine sahiptir.
Araştırma ilgi alanları
Şevval, yapay zeka kodlama araçları, yapay zeka ajanları ve kuantum teknolojileri üzerine odaklanmaktadır.
Kendisi AIMultiple kıyaslama ekibinin bir parçası olup, okuyucuların çeşitli yeni teknolojileri ve uygulamalarını anlamalarına yardımcı olmak için değerlendirmeler yapıyor ve bilgiler sunuyor.
Profesyonel deneyim
Kendisi, Türkiye'de düzenlenen üç "CERN Uluslararası Ustalık Sınıfı - uygulamalı parçacık fiziği" etkinliğinin organizasyonuna ve katılımcıların yönlendirilmesine katkıda bulunmuş, öğretim üyeleriyle birlikte öğrenmeyi kolaylaştırmak için çalışmıştır.
Eğitim
Şevval, Orta Doğu Teknik Üniversitesi'nden Fizik alanında lisans derecesine sahiptir.
Şevval Tarafından Son Makaleler
Yapay Zeka Kod İnceleme Araçları Karşılaştırması
Yapay zeka kodlama araçlarının kullanımının artmasıyla kod tabanları güvenlik açıklarına daha yatkın hale geldi ve bu da etkili kod incelemelerine olan ihtiyacı artırdı. Bunu ele almak için, en iyi dört yapay zeka kod inceleme aracını farklı boyutlardaki depolardan gelen 309 çekme isteği üzerinde karşılaştıran ve 10 geliştiricinin girdisini ve bir LLM-as-a-judge kullanarak performanslarını değerlendiren RevEval…
Yapay Zeka Ajan Platformları Kıyaslaması: Claude Yönetilen Ajanlar ve Google Vertex Agent Engine
4 yapay zeka ajan platformunu 3 boyutta değerlendirdik: görev tamamlama (10 kodlama görevi × 3 çalıştırma), harness'e özgü yetenekler (yönlendirme, yeniden bağlanma, uzun konuşma hatırlama, büyük dosya işleme) ve maliyet. Claude Yönetilen Ajanlar ve Vertex YZ Agent Engine, görev paketinde %100 geçme oranına ulaşıyor; maliyette Vertex kazanıyor ($1.45 karşısında $2.50). Yalnızca yönetilen platformlarda bulunan, akış…
Kod Yürütme ile MCP: Yapay Zeka Ajanı Verimliliğine Yeni Bir Yaklaşım
Anthropic, yapay zeka ajanlarının Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucularıyla, yürütülebilir kod yazarak etkileşimde bulunduğu araçlara doğrudan çağrı yapmak yerine. Ajan, araçları bilgisayardaki dosyalar gibi ele alır, ihtiyacı olanı bulur ve bunları doğrudan kodla kullanır; böylece ara verilerin modelin belleğinden geçmesi gerekmez. Bu yaklaşımı, aynı başarı oranını korurken token maliyetini azaltıp azaltmadığını görmek için test ettik.…
OCR Karşılaştırması: Metin Çıkarma / Yakalama Doğruluğu
OCR doğruluğu birçok belge işleme görevi için kritik öneme sahiptir ve en gelişmiş çok modlu LLM'ler artık OCR'a bir alternatif sunmaktadır. Farklı belge türlerindeki doğruluk seviyelerini belirlemek için DeltOCR Bench'te önde gelen OCR hizmetlerini karşılaştırdık: Yukarıdaki ürünlerin tam adları ve Kasım 2025 itibarıyla kullanılan sürümleri aşağıda listelenmiştir. Çalışmamız, hem kolay erişilebilir API hizmetlerini hem de…
En İyi Yapay Zeka Kod Düzenleyicisi: Cursor vs Windsurf vs Replit
Kodlama becerisi olmadan uygulama yapmak şu anda oldukça popüler. Peki bu araçlar başarılı bir şekilde uygulama oluşturup dağıtabilir mi? 6 yapay zeka kod düzenleyicisini 10 gerçek dünya web geliştirme zorluğu üzerinde kıyasladık. Her görev backend, frontend, kimlik doğrulama, durum yönetimi gibi uygulamalar gerektiriyordu. Backend doğruluğunu, frontend davranışını ve birleşik performansı değerlendirdik ve her ajanın yürütme…
En İyi Ajan Donanımları: Claude Code vs Codex
Ajan donanımları, yapay zeka ajanları için üretim çalışma zamanı görevi görür ve tasarım tercihleri aynı temel modellerde performans farklılıkları yaratır. 17 ajan donanımını 10 kodlama görevi üzerinde kıyasladık. Modeli değil donanımı izole etmek için, her ajan CLI'yı tek bir temel model üzerinde çalıştırdık: Claude Sonnet 4.6 (akıl yürütme yapmayan) ve yapay zeka kod editörlerini Claude…
Agentic IT: Can LLMs Design a Benchmark
We gave 12 large language models the job a benchmark team does: invent a benchmark, build it, run four models through it, and report the results. Each did it twice. None of the 24 attempts passed every criterion, and six of the rubric’s checks were passed by none of them. The two topics are text-to-SQL,…
VELC-Bench: Uzun Bağlam Benchmark'ında Doğrulama
Modelin bağlam içinde belirli bir metriği bulma, değerini bir iddiayla karşılaştırma ve onaylama veya reddetme yeteneği. Bu, uzun bağlam koşullarında ince taneli değer eşleştirmeyi test eder. Model hem değeri almalı hem de hassas bir karşılaştırma yapmalıdır. Modeller aşağıdaki bağlam pencerelerinde test edilmiştir: claude-fable-5 EVET'i doğrulamada %90,0 ve HAYIR'ı doğrulamada %94,0 puan alır. Bu fark, aşağıda…
Ekran Görüntüsünden Koda: Lovable vs v0 vs Bolt
20 yılı aşkın yazılım geliştirici olarak geçen süremde, ekran görüntülerinden ilham alınan tasarımlara dayalı olarak sayfalar geliştiren birçok ön uç ekibine liderlik ettim. Tasarımlar, yapay zeka araçları kullanılarak koda dönüştürülebilir. Araçların mevcut durumunda piksel kusursuzluğunda bir aktarım beklemek yanlış olsa da, geliştiricilere üzerinde çalışabilecekleri bir temel sunabilirler. Aşağıdaki araçları karşılaştırdık: Bolt Çıktılar hiçbir zaman piksel…
Kitle Simülasyonu: LLM'ler İnsan Davranışını Tahmin Edebilir mi?
Pazarlamada, LLM'lerin insan davranışını ne kadar doğru tahmin ettiğini değerlendirmek; kitle ihtiyaçlarını öngörme ve yanlış hizalama, etkisiz iletişim veya istenmeyen etki gibi riskleri tanıma konusundaki etkinliklerini değerlendirmek için kritik önem taşır. Kitle simülasyonu, LLM'lerle birlikte sanal kitlelerin modellenmesini sağlayarak kuruluşların maliyetli anketlere veya odak gruplarına başvurmadan içeriklere veya ürünlere verilecek tepkileri öngörmelerine yardımcı olur. Yapay…
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.