Amerika ' da 15 yaşındaki bir çocuk marketten ekmek çalarken yakalandı. Kaçmaya çalışırken bir de raf kırmış.
Cocuk tutuklanmış ve mahkemeye çıkartılmış.
Kararı vermeden önce hakim çocuğu da duymak ister.
Hakim: ′′ Neden çaldın? ′′
Çocuk: ′′ Ekmeğe ihtiyacım vardı. ′′
Hakim: ′′ Çalmak yerine ekmek alamadınız mı?"
Çocuk: ′′ Satın alacak param yoktu."
Hakim: ′′ Ailenden para isteyebilirdin. ′′
Çocuk: ′′ Evde sadece annem var. Annem hasta ve işsiz. Sırf bunun için biraz ekmek ve peynir çaldım."
Hakim: ′′ Sen küçüksün, normalde işin de yok. ′′
Çocuk: ′′ Yıkama üzerinde çalıştım. Bir hafta önce anneme hizmet etmek için izin aldım ve bu yüzden kovuldum. ′′
Hakim: ′′ Yardım isteyecek yeriniz ,kimseniz yok muydu? ′′
Çocuk: ′′ Her gün evden çıktığımda herhangi bir iş için eleman arayan en az elli adresle iletişime geçiyorum ama, başarısız. Sonunda hırsızlık yapmaya karar verdim. ′′
Çocuğun ifadesinin ardından hakim kararını açıkladı:
-" Çalmak, özellikle EKMEK çalmak çok utanç verici bir suçtur. Ve işte hepimiz bu suçtan sorumluyuz. Bu odadaki herkes ve ben de bu suçtan sorumluyum.
O zaman tüm mahkeme katılımcıları 10 $ ile ceza alacak. Siz her biriniz 10 $ gönderene kadar kimse mahkeme salonundan ayrılmayacak."
Hakim de 10 $ ' ını verdikten sonra aç çocuğu polise teslim eden markete de 1,000 $ para cezası verdi.
Kararı duyduktan sonra çocuk gözyaşlarını tutamadı ve ikinci karar okunurken hakimi görünce heyecanlandı.
Hakim gözyaşlarını saklamaya çalışarak, salonu terk etti. Hakimin son sözleri bunlardı:
-"Bir kişi EKMEK çalarken yakalanırsa, o cemaatin, toplumun, devletin tüm insanları utanmalıdır."
Incredible India, Viksit Bharat 🫡..
Burden Of Poverty So Heavy, that even in Sleep, Responsibility Doesn't let go!
At the age of holding Books ,he is holding Wedding Lights.
And in the same country Govt spent 2,586 cr of tax payers money on PR of Narendra Modi 🤦
Stop wasting hours trying to learn AI.
I have already done it for you.
With one list. Zero confusion. And no fluff.
📹 Videos:
1. LLM Introduction: https://t.co/1SGglEey0q
2. LLMs from Scratch: https://t.co/3z0ERAlU8k
3. Agentic AI Overview (Stanford): https://t.co/484DVwpDkn
4. Building and Evaluating Agents: https://t.co/RDLYuOspWm
5. Building Effective Agents: https://t.co/aFoUPYQ8a5
6. Building Agents with MCP: https://t.co/5Ct3tCtkKc
7. Building an Agent from Scratch: https://t.co/z8hEbvBvUp
8. Philo Agents: https://t.co/apcFPZXpVm
🗂️ Repos
1. GenAI Agents: https://t.co/0i4N6p8FHx
2. Microsoft's AI Agents for Beginners: https://t.co/Cdu1CCuLKF
3. Prompt Engineering Guide: https://t.co/wwH2QIrSfI
4. Hands-On Large Language Models: https://t.co/9BSHxkVJX4
5. AI Agents for Beginners: https://t.co/Cdu1CCuLKF
6. GenAI Agents: https://t.co/tOMds6tYGR
7. Made with ML: https://t.co/6iUu29tZHP
8. Hands-On AI Engineering: https://t.co/2osfxCLqE6
9. Awesome Generative AI Guide: https://t.co/nOnpBtSTLq
10. Designing Machine Learning Systems: https://t.co/bl9gzIwdNC
11. Machine Learning for Beginners from Microsoft: https://t.co/3WnzWrlOSg
12. LLM Course: https://t.co/UgtXAgccKP
🗺️ Guides
1. Google's Agent Whitepaper: https://t.co/JH9vz8Rbpx
2. Google's Agent Companion: https://t.co/D8AOXo9Zl2
3. Building Effective Agents by Anthropic: https://t.co/pOuf36m9X1
4. Claude Code Best Agentic Coding practices: https://t.co/dCM2uZVmiI
5. OpenAI's Practical Guide to Building Agents: https://t.co/P1M0OxlStN
📚 Books:
1. Understanding Deep Learning: https://t.co/0uXYfjy9ng
2. Building an LLM from Scratch: https://t.co/r7QkgMZMG2
3. The LLM Engineering Handbook: https://t.co/SFwZekIAjV
4. AI Agents: The Definitive Guide - Nicole Koenigstein: https://t.co/cr61oW7Nac
5. Building Applications with AI Agents - Michael Albada: https://t.co/fEhrA8LWzw
6. AI Agents with MCP - Kyle Stratis: https://t.co/L48PAsDyVs
7. AI Engineering: https://t.co/GmuC6bEbpH
📜 Papers
1. ReAct: https://t.co/nuUnctq0xa
2. Generative Agents: https://t.co/th7BJBSHen
3. Toolformer: https://t.co/V2FAMHSvOT
4. Chain-of-Thought Prompting: https://t.co/0s8K6y7odX
🧑🏫 Courses:
1. HuggingFace's Agent Course: https://t.co/43A2kFZt7V
2. MCP with Anthropic: https://t.co/VmE6hwSfxF
3. Building Vector Databases with Pinecone: https://t.co/iGtoC5wWv2
4. Vector Databases from Embeddings to Apps: https://t.co/dasqUOnMaQ
5. Agent Memory: https://t.co/e0FEtBa6Hb
👇 Comment “AI” for more resources
Repost for your network ♻️
Bookmark for future.