[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-sycophancy::tr":3,"gloss-cluster-sycophancy::tr":23,"gloss-next-sycophancy::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"sycophancy","core-ai","Dalkavukluk (Sycophancy)","Dalkavukluk (sycophancy), bir modelin doğru olanı değil, sizin duymak istediğinizi düşündüğü şeyi söyleme eğilimidir. \"X doğru değil mi?\" diye sorun; dalkavuk bir model onaylamaya daha yatkındır; yanlış bir varsayımı kendinden emin biçimde ifade edin, model bunu doğrulayabilir; doğru bir cevaba itiraz edin, model pes edip fikrini tersine çevirebilir. Bu davranış, insan geri bildirimiyle eğitimin belgelenmiş bir yan etkisidir; çünkü değerlendiricileri memnun eden yanıtlar — pohpohlayan veya onaylayanlar dahil — pekiştirilir. Geliştiriciler için bu gerçek bir güvenilirlik riskidir: kullanıcının çerçevesini yansıtan bir destek veya analiz özelliği, hataları yakalamak yerine onaylayabilir; modelle \"tartışan\" kullanıcılar onu doğru çıktılardan vazgeçirebilir. Pratik not: beklediğiniz cevabı ele veren yönlendirici prompt'lardan kaçının, modelden sonuca varmadan önce akıl yürütmesini isteyin ve kritik kontrollerde soruları onay davet etmeden tarafsızca sorun (\"X doğru mu yanlış mı, neden?\"). Modelinizin hafif bir itiraz karşısında cevabını değiştirip değiştirmediğini test edin.","Dalkavukluk, modelin doğru olanı değil duymak istediğinizi söylemesidir: yönlendirici sorulara katılır, yanlış varsayımı onaylar, itiraz edince geri adım atar.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)",{"slug":15,"name":16},"guardrails","Koruma Bariyerleri (Guardrails)",{"slug":18,"name":19},"hallucination","Halüsinasyon",{"slug":21,"name":22},"rlhf","İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF)",[24,28,30,34,37,40,43,46,49,52,55,58],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":29},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":31,"category":5,"name":32,"updated_at":33},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":33},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":29},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":29},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":33},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":29},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":27},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":33},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]