Aktif Ar-Ge

NeuroTwin

Geçmiş konuşmaları, proje kararlarını ve kişisel bilgi kaynaklarını yapılandırılmış bağlam olarak kullanabilen deneysel, yerel yapay zekâ altyapısı.

AI & Automation · Future & Research Tech

Son güncelleme:

Overview

NeuroTwin, kişisel hafıza sürekliliği ile yerel yapay zekâ modellerini bir araya getiren deneysel bir yapay zekâ altyapısıdır.

Güncel Durum — Ekim 2026

NeuroTwin Desktop, yerel yapay zekâ modelleriyle çalışan bir masaüstü uygulaması olarak çalışıyor. Kullanıcının kendi bilgi kaynaklarından bağlam çekebiliyor, bu bağlamı modele aktarabiliyor ve yanıtta kullanılan kaynakları görünür hale getirebiliyor. NT-LM dil modeli araştırmasında eğitim sistemi üzerindeki çalışmalar sürüyor.

Çalışan ve Geliştirilen Bileşenler

  • NeuroTwin Desktop

    Çalışıyor

    Yerel yapay zekâ modelleriyle çalışan masaüstü uygulaması. Model yanıtları uygulama içinde akış halinde gösteriliyor; kullanılan bağlam ve kaynaklar incelenebiliyor.

  • Yerel yapay zekâ

    Doğrulandı

    Ollama üzerinden yerel modeller bağlanabiliyor. Yerel model hattı gerçek bir modelle uçtan uca doğrulandı. Kullanılan modeller geliştirme sürecinde değişebilir.

  • Kaynak tabanlı bağlam

    Çalışıyor

    Kullanıcının bilgi kaynaklarından ilgili içerik getirilip modele bağlam olarak aktarılabiliyor; yanıtta kullanılan kaynaklar kullanıcıya gösteriliyor.

  • NeuroTwin Sync

    Geliştiriliyor

    Sohbetler, proje kararları ve hafıza kayıtları arasında süreklilik sağlamak için geliştirilen senkronizasyon katmanı. Bir model eğitimi süreci değildir; hafıza sürekliliğini hedefler.

  • NT-LM — Deneysel Dil Modeli Araştırması

    Aktif Ar-Ge

    NeuroTwin için sıfırdan geliştirilen deneysel dil modeli araştırma hattı. Kendi tokenizer altyapısı ve decoder-only Transformer çekirdeği oluşturuldu ve doğrulandı; eğitim sistemi üzerindeki çalışmalar devam ediyor.

    • Sıfırdan geliştirilen tokenizer altyapısı — 16K birleşik BPE
    • Decoder-only Transformer çekirdeği matematiksel testlerden geçti
    • Küçük ölçekli overfit testi ve RTX 3060 üzerinde GPU smoke testi geçti
    • Temel mimari: yaklaşık 20,45 milyon eğitilebilir parametre
    • Önceden eğitilmiş hazır model ağırlığı kullanılmıyor
    • Tam ön eğitim henüz yapılmadı; NT-LM şu anda bir sohbet modeli değildir

Gelişim Günlüğü

  1. Gerçek yerel model doğrulaması

    Doğrulandı

    NeuroTwin Desktop’ın yerel model hattı gerçek bir modelle uçtan uca doğrulandı; yanıtlar uygulama içinde akış halinde alındı.

    Doğrulama sırasında kullanılan yerel modeller: qwen3:14b, qwen2.5-coder:7b

  2. Kaynak tabanlı bağlam

    Çalışıyor

    Kullanıcı kaynaklarından bağlam getirme, bu bağlamı modele aktarma ve kullanılan kaynakları gösterme akışı çalışır hale getirildi.

  3. NT-LM Transformer çekirdeği

    Doğrulandı

    Sıfırdan yazılan decoder-only Transformer çekirdeği matematiksel testlerden, küçük ölçekli overfit testinden ve GPU smoke testinden geçti.

  4. NT-LM temel mimari

    Tamamlandı

    İlk araştırma modeli için 16K BPE tokenizer ve yaklaşık 20,45 milyon parametreli temel mimari belirlendi.

  5. NT-LM eğitim sistemi

    Aktif Ar-Ge

    Optimizer, veri hattı, checkpoint/resume ve ön eğitim hazırlıkları üzerinde çalışmalar sürüyor.

Bu sayfa projenin güncel geliştirme durumunu yansıtır. Teknik mimari ve bileşenler geliştirme sürecinde değişebilir.

Bir proje konuşalım

Bu proje veya benzer bir ihtiyaç için Mechronis ile iletişime geçin.

Proje Konuşalım