Etiket

yapay zeka icerik

4 yazı

05CumaFramework·9 Haziran 2026
Uzun bir teknik dokümanı anlam bütünlüğünü kaybetmeden mikro-içeriklere nasıl dönüştürürsünüz?
Semantik Bölütleme Matrisi: Tek Kaynaktan Çoklu Kanala İçerik Otomasyonu
Uzun teknik dokümanları anlam bütünlüğünü kaybetmeden mikro-içeriklere dönüştürmek, statik karakter sınırlarının ötesine geçmeyi gerektirir. İşte LLM tabanlı semantik bölütleme ile erişimi ve doğruluğu optimize etmenin 4 adımlı operasyonel matrisi.
Yazıyı oku →
04PerşembeVaka İncelemesi·9 Haziran 2026
Tek bir 3000 kelimelik blog yazısını 12 farklı LinkedIn gönderisine, 3 bülten kesitine ve 5 kısa video taslağına dönüştürürken anlam bütünlüğünü korumak, kopyala-yapıştır yapmaktan çok daha derin bir mühendislik gerektirir.
Yapay Zeka ile Semantik Bölütleme: Podia'nın Tek Kaynak İçerik Dönüşüm Mimarisi
Uzun metinleri mikro-içeriklere dönüştürürken anlam kaybını sıfırlamak mümkün mü? Podia'nın kosinüs benzerliği ve semantik bölütleme algoritmalarıyla kurduğu çok kanallı içerik otomasyonunu teknik mimarisiyle inceliyoruz.
Yazıyı oku →
02SalıAna Makale·9 Haziran 2026
Uzun bir makaleyi ChatGPT'ye verip 'Bunu 5 tweet'e böl' dediğinizde aldığınız sonuç neden genellikle yüzeysel ve kopuktur? Çünkü LLM'ler, metnin semantik sınırlarını matematiksel olarak hesaplamadan sadece özetleme yaparlar.
Semantik Bölütleme Algoritmaları: Tek Bir Ana Metni Kayıp Yaşamadan Mikro-İçeriklere Bölme Sanatı
Uzun metinleri sosyal medya platformları için mikro-içeriklere dönüştürürken yaşanan bağlam kaybını engellemenin yolu, karakter sınırlarına göre değil, semantik eşik değer algoritmalarına göre bölme yapmaktır.
Yazıyı oku →
06CumartesiFarklı Açı·6 Mayıs 2026
Yapay zeka, içerik üretimini inanılmaz hızlandırıyor. Ama bu hız, her zaman daha iyi sonuçlar anlamına mı geliyor? Yoksa sadece daha çok 'ortalama' içerik mi üretiyoruz?
Yapay Zeka ile İçerik Otomasyonu: 'Daha Hızlı' Demek 'Daha İyi' Demek Değildir
Yapay zeka, içerik üretimini inanılmaz hızlandırıyor. Ama bu hız, her zaman daha iyi sonuçlar anlamına mı geliyor? Yoksa sadece daha çok 'ortalama' içerik mi üretiyoruz?
Yazıyı oku →

Uzun bir teknik dokümanı anlam bütünlüğünü kaybetmeden mikro-içeriklere nasıl dönüştürürsünüz?

Tek bir 3000 kelimelik blog yazısını 12 farklı LinkedIn gönderisine, 3 bülten kesitine ve 5 kısa video taslağına dönüştürürken anlam bütünlüğünü korumak, kopyala-yapıştır yapmaktan çok daha derin bir mühendislik gerektirir.

Uzun bir makaleyi ChatGPT'ye verip 'Bunu 5 tweet'e böl' dediğinizde aldığınız sonuç neden genellikle yüzeysel ve kopuktur? Çünkü LLM'ler, metnin semantik sınırlarını matematiksel olarak hesaplamadan sadece özetleme yaparlar.

Yapay zeka, içerik üretimini inanılmaz hızlandırıyor. Ama bu hız, her zaman daha iyi sonuçlar anlamına mı geliyor? Yoksa sadece daha çok 'ortalama' içerik mi üretiyoruz?