[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-jagged-frontier::tr":3,"gloss-cluster-jagged-frontier::tr":23,"gloss-next-jagged-frontier::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"jagged-frontier","core-ai","Çentikli Sınır (Jagged Frontier)","Çentikli sınır, yapay zekâ yeteneğinin düzensiz ve öngörülemeyen bir sınıra sahip olduğu fikridir: bir insana eşit derecede zor görünen görevler bu sınırın karşıt taraflarına düşer. Bir model, incelikli bir strateji notunu kusursuzca yazabilir, ardından bir çocuğun yapabileceği basit bir sayma veya sıralama görevinde başarısız olabilir. \"Yapay zekâ bunda harika\" ile \"yapay zekâ bunda sessizce başarısız\" arasındaki çizgi düzgün bir zorluk eğrisi değil, çentiklidir ve neyin kolay neyin zor olduğuna dair insan sezgilerine uymaz. Terim, 2023'te yapay zekâ kullanan bilgi işçileri üzerine bir çalışmadan gelir. Geliştiriciler için pratik sonuç şu: bir modelin belirli bir görevi ele alıp alamayacağını, benzer görünen başka bir göreve benzeterek çıkaramazsınız — görünen zorluk kötü bir yordayıcıdır. Pratik not: sunmayı planladığınız her yeteneği, bir görevdeki gücün komşu bir göreve aktarılacağını varsaymak yerine gerçek örneklerle test edin. Belirli kullanım senaryonuzun sınırda nerede durduğunu deneysel olarak haritalayın ve model değiştirdiğinizde yeniden kontrol edin.","Çentikli sınır, yapay zekâ yeteneğinin düzensiz sınırıdır: model incelikli bir strateji notunu kusursuz yazar, sonra çocuğun yapacağı sayma görevinde çuvallar.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"foundation-model","Foundation Model (Temel Model)",{"slug":15,"name":16},"hallucination","Halüsinasyon",{"slug":18,"name":19},"llm-benchmark","LLM Kıyaslaması (LLM Benchmark)",{"slug":21,"name":22},"reasoning-model","Akıl Yürüten Model (Reasoning Model)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]