Upload README.md with huggingface_hub

README.md

@@ -10,78 +10,102 @@ tags:
 - gguf
 - llama.cpp
 - unsloth
+- natural-language
 base_model: Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct
 ---
 
-# Mira Turkish Assistant v5.1 (Qwen2.5-3B-IT-TR)
+# Mira Turkish Assistant v6N (Qwen2.5-3B-IT-TR) — Doğal Dil SFT
 
-Bu model Hybrid NLP Engine ile çalıştırılmak üzere eğitilmiştir.
+> **v6N = v6 Natural.** Bu sürüm **JSON artefaktı içermez**. Model, eğitim sırasında
+> doğrudan doğal Türkçe yanıt üretmeyi öğrendi. Yapısal veri (intent, datetime, task_id)
+> çıkarımı Hybrid NLP Engine tarafından runtime'da paralel olarak yapılır.
 
-Türkçe kişisel asistan görevleri için fine-tune edilmiş Qwen2.5-3B-Instruct modeli — **v5.1**.
+Bu model **Qwen2.5-3B-Instruct** baz modeli üzerine **Unsloth + TRL** ile ince ayar yapılmış,
+**doğal dil SFT** (Supervised Fine-Tuning) ile eğitilmiş Türkçe kişisel asistan modelidir.
 
-**v5.1 farkı (v5_hybrid üzerine — minor polish):**
-- **Dataset:** 662 → 712 unique dialog (+%7.5 boyut)
-- **Yeni intent'ler:** `UPDATE_TASK` (saat güncelleme) + `CANCEL_TASK` (basit + ambiguous)
-- **Yeni alan:** `task_id` (UUID, ADD_TASK/SET_REMINDER'da üretilir, UPDATE/CANCEL'da korunur)
-- **Artifact temizliği:**
-  - BUGÜN dağıtımı: 1 sabit tarih → 31 farklı tarih (örnek başına geçmiş 30 gün)
-  - Dedupe: `json.dumps` → `(user, assistant)` tuple (v5_hybrid'ın 19 duplicate'i elendi)
-  - K1 selamlama: 5 aynı "merhaba" → 5 farklı varyasyon
-- **Domain kapsamı:** 7 domain (değişmedi)
-- **Eğitim:** 2 epoch, EarlyStopping, LR=5e-5 (v5_hybrid ile aynı)
-- **Persona polish:** "güncellendi" reply (düzeltme akışı), Empatik CHAT (15 duygusal içerik yanıtı)
-- **Hedef:** v5_hybrid üzerine UPDATE/CANCEL akışlarını öğretmek, BUGÜN artifact'ini temizlemek, persona polish
+JSON mimarisi (v5_hybrid, v5.1) terk edilmiştir. Bunun yerine:
 
-> **Not:** Dataset script adı `generate_training_data_v6_hybrid.py` olmasına rağmen, üretilen GGUF versiyonu **v5.1** olarak işaretlenmiştir. v5_hybrid'ın minor polish versiyonu — major v6 kırılması yoktur.
+- **LLM:** Doğal Türkçe yanıt üretir (assistant_text)
+- **NLPEngine:** Paralel olarak regex/heuristik tabanlı intent/taskTitle/datetime çıkarır
+- **Engine guard'lar:** Title recovery, notal override, multi-turn confirmation, P33 disambiguation
+
+Engine guard'lar LLM çıktısını **sadece gerekli durumlarda override eder** (saat uydurma,
+not-al semantik, P33 listeleme). Normal akışta LLM'in doğal yanıtı kullanıcıya ulaşır.
+
+## v6N vs v5.1 — Temel Farklar
+
+| Özellik | v5.1 (eski) | v6N (bu) |
+|---|---|---|
+| **Çıktı formatı** | JSON şeması (`{intent, task_id, ...}`) | Doğal Türkçe metin |
+| **JSON artefaktı** | Olabilir (3B model ara sıra JSON dışı çıktı) | Yok (sadece doğal dil öğretildi) |
+| **Yapısal veri** | LLM üretir | NLPEngine paralel çıkarır |
+| **Senaryo 1.4 reply** | LLM kendi yazıyordu (format değişken) | "Yarın saat 10:00 X için hatırlatıcın 1 saat önce kuruldu." (sabit) |
+| **Senaryo 2/1.5 "not al"** | NLPEngine fallback | "Yarın için X görevi kuruldu." (Senaryo 1.5 template) |
+| **Senaryo 1.3 offset** | Default 1 saat | "30 dakika/saat/gün önce" kullanıcı verisine göre |
+| **11:30/12:30 tokenizasyon** | Zayıf | 12 varyasyon eğitildi |
+| **P33 disambiguation** | Engine + LLM clarification | Engine + K15 training |
+| **Dataset** | 712 dialog (JSON) | 757 dialog (doğal dil) |
+| **Pack** | JSON: `{messages, _meta}` | Doğal dil: `{messages}` (meta strip) |
 
 ## Model Detayları
 
 - **Base model:** [Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct)
 - **Fine-tune yöntemi:** QLoRA (r=16, alpha=32, target_modules: q,k,v,o,gate,up,down)
-- **Veri seti:** 712 unique diyalog serisi (Türkçe, SFT, ChatML format, 7 domain, 7 intent, dengeli dağılım)
-- **Eğitim:** 2 epoch, validation split %8, early stopping (patience=2, threshold=0.005), max_steps=-1, weight_decay=0.01, LR=5e-5, cosine_with_restarts scheduler
+- **Veri seti:** 757 unique doğal Türkçe diyalog (SFT, ChatML format, 17 K-seri)
+- **Eğitim:** 3 epoch, validation split %8, early stopping (patience=2, threshold=0.005), LR=3e-5 (QLoRA için orta yol), cosine_with_restarts scheduler, packing=True
 - **Framework:** Unsloth + Transformers + TRL (Google Colab L4 GPU)
-- **Quantization:** Q4_K_M (~1.8 GB)
-- **Context window:** 2048 token (eğitim) / Android 768, iOS 2048 (runtime)
-
-### Intent Dağılımı (712 dialog)
-| Intent | Adet | Yüzde |
-|--------|------|-------|
-| CHAT (selam, veda, motivasyon, empati, vazgeçme, clarification) | 373 | %52 |
-| SET_REMINDER (tek-tur + çok-turlu + typo) | 521 | %73 |
-| ADD_TASK | 45 | %6 |
-| LIST_TASKS | 21 | %3 |
-| NAVIGATE | 15 | %2 |
-| **UPDATE_TASK** (saat güncelleme) — YENİ | 10 | %1 |
-| **CANCEL_TASK** (basit iptal) — YENİ | 10 | %1 |
-| CANCEL_TASK ambiguous (clarification → CHAT) | (5) | — |
+- **Quantization:** Q4_K_M (~1.93 GB)
+- **Context window:** 1024 token (eğitim), 2048 token (runtime iOS), 768 token (Android)
+
+## Mimari: LLM + Hybrid NLP Engine
+
+```
+User mesajı
+  ↓
+LLM (Qwen2.5-3B v6N) ← ─ → NLPEngine (rule-based) [paralel]
+  ↓                              ↓
+Doğal yanıt                Intent + taskTitle + datetime
+  ↓                              ↓
+  └────── → ActionDispatcher → DB + notification
+```
+
+- **LLM** kişilik, doğal konuşma, onay formatı, saat sorusu sorma, P33 clarification
+- **NLPEngine** tarih/saat parse, intent sınıflandırma, title extraction
+- **ActionDispatcher** DB insert/update/delete + notification schedule/cancel + P33 disambiguation
+- **Engine guard'lar** (mimari seviye, fine-tune gerekmez): TimeFabricationGuard, NotAlOverrideGuard, ChatUpdateCancelRecoveryGuard, MultiTurnConfirmationRecoveryGuard
 
 ## Kullanım
 
 ### llama.cpp ile (komut satırı)
 
 ```bash
-llama.cpp/main -m qwen2.5-3b-it-tr-asistant-v5.1.Q4_K_M.gguf \
+llama.cpp/main -m qwen2.5-3b-it-tr-asistant-v6N.Q4_K_M.gguf \
   -c 2048 \
   -n 512 \
   --threads 3 \
-  -p "<|im_start|>system\nSen Türkçe kişisel asistansın.<|im_end|>\n<|im_start|>user\nYarın saat 14'te fatura ödemeyi unutma.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
+  -p "<|im_start|>system\nSen Türkçe kişisel asistansın. BUGÜN: 14 Haziran 2026, Pazar.<|im_end|>\n<|im_start|>user\nYarın saat 14'te fatura ödemeyi unutma.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
 ```
 
-### llama-cpp-python ile
+### llama-cpp-python ile (doğal dil — JSON yok)
 
 ```python
 from llama_cpp import Llama
+from datetime import datetime
 
 llm = Llama(
-    model_path="qwen2.5-3b-it-tr-asistant-v5.1.Q4_K_M.gguf",
+    model_path="qwen2.5-3b-it-tr-asistant-v6N.Q4_K_M.gguf",
     n_threads=3,
     n_ctx=2048,
 )
 
-SYSTEM_PROMPT = """Sen Türkçe kişisel asistansın. BUGÜN: {today}.
-Sadece JSON: {"intent":"CHAT|ADD_TASK|LIST_TASKS|SET_REMINDER|UPDATE_TASK|CANCEL_TASK|NAVIGATE","task_id":"uuid|null","task_title":"…|null","datetime":"ISO8601|null","navigate_to":"…|null","reply":"Türkçe yanıt"}.
-Normal sohbette doğal cevap ver. Görev/hatırlatıcı istendiğinde action alanını doldur. JSON dışında bir şey yazma."""
+today_str = "14 Haziran 2026, Pazar"
+SYSTEM_PROMPT = f"""Sen son derece yardımcı, nazik, empatik ve organize bir Türkçe kişisel asistansın.
+BUGÜN: {today_str}.
+Temel görevlerin:
+- Kullanıcıyla doğal, samimi ve akıcı bir sohbet kurmak.
+- Kullanıcının görevlerini, randevularını ve hatırlatıcılarını yönetmek.
+- Detaylar (özellikle saat) eksikse kibarca sor. Detaylar netse, işlemi yaptığınız doğal bir dille onayla.
+- Asla ham JSON, kod bloğu veya teknik terimler kullanma. Sadece doğal Türkçe konuş."""
 
 output = llm.create_chat_completion(
     messages=[
@@ -92,67 +116,114 @@ output = llm.create_chat_completion(
     stop=["<|im_end|>"],
 )
 print(output["choices"][0]["message"]["content"])
+# Örnek çıktı: "Yarın saat 14:00 Fatura ödeme için hatırlatıcın 1 saat önce kuruldu."
 ```
 
-## Intent Şeması
-
-Model şu intent'lere sınıflandırma yapar ve JSON çıktısı üretir:
-
-```json
-{
-  "intent": "SET_REMINDER",
-  "task_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
-  "task_title": "Fatura ödemek",
-  "datetime": "2026-06-07T11:00:00.000",
-  "navigate_to": null,
-  "reply": "Tabii, yarın saat 14:00 için fatura ödeme hatırlatıcısı oluşturdum."
-}
-```
-
-| Intent | Açıklama |
-|--------|----------|
-| `ADD_TASK` | Yeni görev oluştur (task_id üretilir) |
-| `SET_REMINDER` | Zamanlı hatırlatıcı kur (task_id üretilir) |
-| `UPDATE_TASK` | Mevcut görevin saatini güncelle (task_id korunur) |
-| `CANCEL_TASK` | Mevcut görevi iptal et (task_id korunur) |
-| `LIST_TASKS` | Mevcut görevleri listele |
-| `NAVIGATE` | Uygulama içi sayfa değiştir (PROFILE, SETTINGS, HOME, TASKS) |
-| `CHAT` | Genel sohbet (greeting, veda, sağlık durumu, out-of-scope, negation, clarification, empati) |
-
-## Sınırlamalar
+### Native çıktıda yapısal veri (NLPEngine tarafı — ayrı)
 
-**Kapsam dışı istekler** (model bunlara `CHAT` yanıtı verir):
-yemek siparişi, web arama, hava durumu, müzik, e-posta, çeviri, taksi, telefon, SMS, haber, alışveriş (kendi market listesi hariç), banka, sosyal medya, video, borsa, kripto, matematik, tarif, kamera, şarkı sözü, bilet, döviz, şaka, akıllı ev, hikaye yazma.
+LLM doğal yanıt üretir; `intent`, `taskTitle`, `datetime` gibi yapısal alanlar
+**Hybrid NLP Engine** (`lib/core/services/hybrid_nlp_engine.dart`) tarafından runtime'da
+paralel olarak çıkarılır. Bu nedenle inference kodunuzda:
 
-**STT gürbüzlüğü:** Eğitim verisinde SMS kısaltmaları (`yrn`, `sbh`, `aksm`), Türkçe karakter düşmeleri (`hastane`→`hastne`, `yarın`→`yrn`), sesli harf kayıpları (`dişçi`→`diş`), devrik cümle, birleşik kelime (`kanka`, `hocm`), aşırı kısaltma (`slm`, `tmm`) için 40 örnek vardır (KISIM 10).
+1. LLM'i doğal yanıt için kullanın (chat UI'a yazacağınız metin)
+2. NLPEngine'i arka planda çalıştırın → DB aksiyonu (SET_REMINDER, ADD_TASK, vb.)
+3. Engine guard'lar kritik durumlarda LLM çıktısını override eder (saat uydurma, P33 vb.)
 
-**Negation tespiti:** "Vazgeçtim", "istemiyorum", "yapma", "iptal", "gerek yok", "bırak" gibi 30+ diyalogla (KISIM 6) eğitildi; model bunları kalıcı olarak CHAT'e yönlendirir ve yeni SET_REMINDER üretmez.
+## Reply Formatları (docs/uygulama_kurallari.md)
 
-**UPDATE/CANCEL akışı:** Kullanıcı "saati 4'e al" veya "iptal et" derse model `UPDATE_TASK` veya `CANCEL_TASK` intent'i ile yanıt verir. Engine guard (`hybrid_nlp_engine.dart`) fuzzy match (Levenshtein < 3) ile gerçek DB task_id'sini bulur, confirmation dialog gösterir.
+| Senaryo | Format | Örnek |
+|---------|--------|-------|
+| 1.1 (saat sorma) | "Anladım [Gün] '[Aktivite]' için hangi saatte hatırlatma istersiniz? Hatırlatıcı kurmamı isterseniz saat verin, sadece görev kaydetmek isterseniz 'not al' yazmanız yeterli." | "Anladım Pazartesi 'Kahve' için hangi saatte..." |
+| 1.2 (default 1 saat önce) | (kullanıcı süre vermedi → 1 saat) | — |
+| 1.3 (offset) | "[Gün] saat [HH:MM] [Aktivite] için hatırlatıcın [Süre] önce kuruldu." | "Yarın saat 10:00 Doktor için hatırlatıcın 30 dakika önce kuruldu." |
+| 1.4 (onay) | "[Gün] saat [HH:MM] [Aktivite] için hatırlatıcın [Süre] önce kuruldu." | "Yarın saat 12:00 Kahve için hatırlatıcın 1 saat önce kuruldu." |
+| 1.5 / Senaryo 2 ("not al") | "[Gün] için [Aktivite] görevi kuruldu." | "Pazartesi için Kahve görevi kuruldu." |
+| 3 (iptal onay) | "Tamam, '[Aktivite]' görevi silindi." / "korundu." | (dispatcher override eder) |
+| 4 (P33 disambiguation) | "Birden fazla '[Aktivite]' göreviniz var: 1) ... 2) ..." | (engine injection) |
+| 5 (UPDATE) | "[Gün] '[Aktivite]' '[Saat]' için [Süre] önce hatırlatacak şekilde güncellendi." | "Yarın 'Spor Salonu' '20:00' için 1 saat önce hatırlatacak şekilde güncellendi." |
 
-**Context:** 2048 token (eğitim). Multi-turn diyalogda 5+ tur geçince eski bağlam düşebilir — KISIM 9 (karma 5-8 turlu diyaloglar) bu duruma karşı eğitildi. Runtime tarafında RAG injection ile aktif görev listesi prompt'a enjekte edilir.
+> NOT: Senaryo 3 (iptal) ve Senaryo 5 (UPDATE) reply'leri runtime'da `ActionDispatcher` tarafından
+> override edilir (Sprint 11 + Sprint 13 fix). LLM'in bu senaryolardaki doğal reply'i gösterilmez.
 
-## Eğitim Veri Seti (712 dialog)
+## Eğitim Veri Seti (757 dialog)
 
 | Kısım | Açıklama | Adet |
 |-------|----------|------|
 | 1 | Persona & Selam (jenerik) | 70 |
-| 2 | Tek-tur SET_REMINDER (7 domain × time × title) | 220 |
-| 3 | Çok-turlu SET_REMINDER ("ne zaman?" → yanıt → kur) | 140 |
+| 2 | Tek-tur SET_REMINDER (7 domain × time × title) — **Senaryo 1.4 format** | 220 |
+| 3 | Çok-turlu SET_REMINDER ("ne zaman?" → yanıt → kur) — **Senaryo 1.4 format** | 140 |
 | 4 | ADD_TASK | 41 |
 | 5 | LIST_TASKS + NAVIGATE | 31 |
 | 6 | Negasyon / İptal (domain'ler arası) | 30 |
-| 7 | Düzeltme / Güncelleme (saat veya başlık değişikliği) | 12 |
+| 7 | Düzeltme / Güncelleme (narrative) | 12 |
 | 8 | Genel sohbet (hava, motivasyon, günlük, teknoloji, kitap, film, yemek) | 54 |
-| 9 | Karma uzun diyaloglar (5-8 turlu, domain'ler arası) | 24 |
-| 10 | Typo / STT dayanıklılık (tüm domain'lerde ağır bozulma) | 40 |
-| **11** | **"güncellendi" reply polish (UPDATE sonrası)** | **10** |
-| **12** | **Empatik CHAT (duygusal içerik yanıtları)** | **15** |
-| **13** | **UPDATE_TASK (saat güncelleme)** | **10** |
-| **14** | **CANCEL_TASK (basit iptal)** | **10** |
-| **15** | **CANCEL_TASK (ambiguous / clarification)** | **5** |
+| 9 | Karma uzun diyaloglar (5-8 turlu, domain'ler arası) — **filter düzeltildi** | 24 |
+| 10 | Typo / STT dayanıklılık (tüm domain'lerde ağır bozulma) — **Senaryo 1.4 format** | 40 |
+| 11 | "güncellendi" reply polish (UPDATE sonrası) | 10 |
+| 12 | Empatik CHAT (duygusal içerik yanıtları) | 15 |
+| 13 | UPDATE_TASK (saat güncelleme) | 10 |
+| 14 | CANCEL_TASK (basit iptal) | 10 |
+| 15 | CANCEL_TASK (ambiguous / clarification → P33) | 5 |
+| **16** | **"not al" saatsiz görev (Senaryo 2)** — **YENİ** | **25** |
+| **17** | **"X dakika/saat/gün önce" offset (Senaryo 1.3)** — **YENİ** | **20** |
+
+**Domain dağılımı (7 domain):** sağlık, iş/kariyer, finans/fatura, eğitim, seyahat/ulaşım, sosyal/kişisel, ev/günlük yaşam.
+
+**Tüm diyaloglar doğal Türkçedir.** JSON şeması, `intent` alanı, `task_id` alanı **yoktur**.
+Asistan yalnızca konuşma metni üretir.
+
+## Engine Guard'lar (kod tarafı, fine-tune gerektirmez)
+
+- **`TimeFabricationGuard`** — LLM saat uydurduğunda (kullanıcı saat vermedi) → saat sorma template'ı
+- **`NotAlOverrideGuard`** — "not al" semantiği → saatsiz görev olarak işle
+- **`MultiTurnConfirmationRecoveryGuard`** — Çok-turlu onay (CHAT veya SET_REMINDER+title null)
+- **`ChatUpdateCancelRecoveryGuard`** — Multi-turn update/cancel + history-aware vazgeç
+- **`P33 Disambiguation (task_id_resolver)`** — 2+ match'te kullanıcıya seçim listele
+
+## v6N Tasarım Kararları
+
+1. **JSON mimarisinin tamamen terk edilmesi:** v5.1'de LLM'in JSON üretemediği durumlar
+   (3B model "ecops", "turn", bozuk JSON) sıkça yaşanıyordu. v6N'da LLM sadece doğal dil
+   öğrendi — bu sorun kaynağında çözüldü.
+2. **`_meta` artifact kaçağı olmaması:** Generation sırasında `intent`/`task_id` analiz için
+   `_meta`'da tutulur, ancak `final_train_qwen_v8_natural.jsonl`'e **yazılmaz**. Model bunları
+   öğrenmez.
+3. **Senaryo 1.4 reply template sabit:** K2, K3, K10 reply'leri tek fonksiyondan üretilir
+   (`_reminder_reply()`), format drift riski yok.
+4. **Senaryo 2/1.5 (not al) K16 eklendi:** Sprint 8 sim smoke'da tespit edilen "not al"
+   pattern'inin LLM'in doğal reply formatı eğitildi. NLPEngine NotAlOverrideGuard ile
+   mimari seviye fallback hâlâ aktif.
+5. **Senaryo 1.3 (offset) K17 eklendi:** "30 dakika önce", "1 saat önce", "1 gün önce"
+   gibi spesifik sürelerin LLM doğal reply formatı.
+6. **K9 sağlık senaryosu filter düzeltmesi:** Önceki `(t[0] in u2)` yaklaşımı "önümüzdeki
+   cuma 9'da" gibi ifadeleri bulamıyor, random fallback saat uyumsuzluğuna neden oluyordu.
+   Yeni manuel eşleme (`_HEALTH_TIME_MAP`).
+7. **11:30 / 12:30 tokenizasyon varyasyonları:** "saat 12 30 dk önce hatırlat" gibi
+   STT/parse sorunlarına doğrudan eğitim verisi ile müdahale.
+8. **packing=True (Unsloth):** v7_natural'da `packing=False` idi, eğitim hızı düşüktü.
+   v6N'da Unsloth performans önerisiyle `True`.
+9. **TRL `DataCollatorForCompletionOnlyLM` (built-in):** Custom collator sınıfı kaldırıldı,
+   TRL'in built-in maskeleme mekanizması kullanılıyor (daha az özel kod, aynı işlevsellik).
+
+## Sınırlamalar
 
-**Domain dağılımı (7 domain):** sağlık, iş/kariyer, finans/fatura, eğitim, seyahat/ulaşım, sosyal/kişisel, ev/günlük yaşam. Her domain'den 60-120 örnek cross-product kombinasyonuyla (template × time × title) unique olarak üretildi.
+**Kapsam dışı istekler** (model bunlara doğal CHAT yanıtı verir):
+yemek siparişi, web arama, hava durumu, müzik, e-posta, çeviri, taksi, telefon, SMS, haber,
+alışveriş (kendi market listesi hariç), banka, sosyal medya, video, borsa, kripto, matematik,
+tarif, kamera, şarkı sözü, bilet, döviz, şaka, akıllı ev, hikaye yazma.
+
+**STT gürbüzlüğü:** Eğitim verisinde SMS kısaltmaları (`yrn`, `sbh`, `aksm`), Türkçe
+karakter düşmeleri (`hastane`→`hastne`, `yarın`→`yrn`), sesli harf kayıpları
+(`dişçi`→`diş`), devrik cümle, birleşik kelime (`kanka`, `hocm`), aşırı kısaltma
+(`slm`, `tmm`) için 40 örnek vardır (KISIM 10).
+
+**Negation tespiti:** "Vazgeçtim", "istemiyorum", "yapma", "iptal", "gerek yok", "bırak"
+gibi 30+ diyalogla (KISIM 6) eğitildi; model bunları kalıcı olarak CHAT'e yönlendirir
+ve yeni SET_REMINDER üretmez.
+
+**Context:** 1024 token (eğitim) / 2048 token (iOS runtime). Multi-turn diyalogda 5+ tur
+geçince eski bağlam düşebilir — KISIM 9 (karma 5-8 turlu diyaloglar) bu duruma karşı
+eğitildi. Runtime tarafında RAG injection ile aktif görev listesi prompt'a enjekte edilir.
 
 ## Donanım Doğrulamaları (Mobile)
 
@@ -161,17 +232,9 @@ yemek siparişi, web arama, hava durumu, müzik, e-posta, çeviri, taksi, telefo
 | POCO X4 GT (Dimensity 8100) | CPU | 2 | 768 | ~6s | ~3 GB (8 GB cihazda rahat) |
 | iPhone 17 Pro (M3 Max sim) | CPU | 6 | 2048 | <2s | ~2.5 GB unified memory |
 
-Vulkan backend Dimensity 8100 Android 14'te `ggml_backend_alloc_ctx_tensors_from_buft` SIGSEGV hatası veriyor (driver coopmat bug). OpenCL llama-cpp-dart 0.6.15'te implemente edilmiyor. NPU (APU 580) için llama.cpp backend'i yok.
-
-## v5.1 Tasarım Kararları
-
-1. **v5_hybrid üzerine minor polish:** Major kırılma yok, sadece yeni intent'ler (UPDATE/CANCEL) + artifact temizliği + persona polish.
-2. **Yeni intent'ler:** `UPDATE_TASK` (saat güncelleme) + `CANCEL_TASK` (basit iptal). Ambiguous case (2+ görev) → model `CHAT` clarification sorar, engine guard fuzzy match + confirmation dialog.
-3. **Task_id akışı:** ADD_TASK/SET_REMINDER'da model UUID üretir. UPDATE/CANCEL'da model aynı session'daki task_id'yi korur. Engine guard fuzzy match (Levenshtein < 3) ile DB'den gerçek ID'yi bulur.
-4. **BUGÜN dağıtımı:** v5_hybrid'da 1 sabit tarih vardı, v5.1'de örnek başına farklı tarih (geçmiş 30 gün). Model artık BUGÜN'ü ezberlemez.
-5. **(user, assistant) tuple dedupe:** v5_hybrid'da `json.dumps` dedupe'u 19 duplicate'i kaçırmıştı, v5.1'de `user/assistant` imzaları bazında dedupe yapılır.
-6. **Persona polish:** Düzeltme akışında "kuruldu" yerine "güncellendi" (K11, 10 örnek), duygusal içerikli mesajlara empatik yanıt (K12, 15 örnek).
-7. **Engine guard (kod değişikliği, fine-tune YOK):** `offset_minutes` guard — LLM alanı boş bıraktıysa user msg'den regex ile parse edip inject eder. 3B'de "her zaman alanı doldur" kuralı %50-70, engine guard %100.
+Vulkan backend Dimensity 8100 Android 14'te `ggml_backend_alloc_ctx_tensors_from_buft`
+SIGSEGV hatası veriyor (driver coopmat bug). OpenCL llama-cpp-dart 0.6.15'te implemente
+edilmiyor. NPU (APU 580) için llama.cpp backend'i yok.
 
 ## Lisans
 
@@ -180,9 +243,9 @@ Apache 2.0 (Qwen2.5 base modeliyle uyumlu).
 ## Atıf
 
 ```
-@misc{mira-turkish-assistant-v5.1-2026,
+@misc{mira-turkish-assistant-v6n-2026,
   author = {Algoritma Turk},
-  title = {Mira Turkish Assistant v5.1: Qwen2.5-3B Fine-tuned with UPDATE/CANCEL Intents and Artifact Cleanup for 7-Domain Turkish Personal Assistant Tasks},
+  title = {Mira Turkish Assistant v6N (Natural): Qwen2.5-3B Fine-tuned with Natural-Language SFT for Turkish Personal Assistant Tasks},
   year = {2026},
   publisher = {Hugging Face},
   url = {https://huggingface.co/AlienTurk/Turkish-Asistant-gguf}
@@ -194,3 +257,4 @@ Apache 2.0 (Qwen2.5 base modeliyle uyumlu).
 - **Base model:** https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct
 - **Quantized GGUF:** https://huggingface.co/AlienTurk/Turkish-Asistant-gguf
 - **Fine-tune framework:** [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth)
+- **Mobil uygulama (runtime):** Hybrid NLP Engine mimarisi