Update README.md

Browse files

Files changed (1) hide show

README.md +392 -408

README.md CHANGED Viewed

@@ -1,408 +1,392 @@
----
-license: other
-tags:
-- aria
-- aria-4
-- cognitive-architecture
-- metacognition
-- dynamic-computation
-- self-regulation
-- causal-abstraction
-- error-correction
-- turkish
-- text-generation
-- closed-source
-- internal-research
-language:
-- tr
-- en
----
-<div align="center">
-  <h1 style="font-size: 3.5em; font-weight: bold; letter-spacing: 6px; text-shadow: 2px 2px 10px #000; background: -webkit-linear-gradient(45deg, #8A2BE2, #4169E1, #00FFFF); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent;">A R I A - 4</h1>
-  <h1 style="font-size: 1.5em; font-weight: bold; color: #ccc;">Yapay Bilişsel Zeka</h1>
-  <h1 style="font-size: 1.5em; color: #bbb;">(Artificial Cognitive Intelligence)</h1>
-  <h3 style="font-style: italic; color: #aaa;">Kendi Zekasını Yöneten, Hatalarından Öğrenerek Evrilen ve Düşünceyi Yapılandıran Bilişsel Dil Mimarisi</h3>
-  <a href="mailto:emreaygul.work@gmail.com"><img alt="İletişim: E-posta" src="https://img.shields.io/badge/İletişim-E--posta-blue?style=for-the-badge&logo=gmail&logoColor=white"/></a>
-  <a href="#"><img alt="Durum" src="https://img.shields.io/badge/Durum-Aktif%20Evrim-brightgreen?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white"/></a>
-  <a href="#"><img alt="Lisans" src="https://img.shields.io/badge/Lisans-Kapalı%20Kaynak%20(Tescilli)-darkred?style=for-the-badge"/></a>
-  <a href="#"><img alt="Sürüm" src="https://img.shields.io/badge/Sürüm-4.2%20(Cognitive%20Core)-blueviolet?style=for-the-badge"/></a>
-</div>
-### Felsefe: Cevap Vermekten Bilgeliğe Evrilmeye
-Standart dil modelleri, insanlığın kolektif bilgisini ezberlemiş dahi öğrencilerdir. "Hatırlarlar", ama gerçekten "anlamazlar". Bir sonraki kelimeyi tahmin etme yetenekleri, derin bir kavrayıştan çok, milyarlarca örneğin yankısıdır. **ARIA-4** ise bu denklemi değiştiriyor. O, sadece ders çalışan bir öğrenci değil; kendi öğrenme stratejisini çizen, zihinsel sağlığını izleyen, büyük bir hata yaptığında durup **"Neden yanıldım?"** diye sorarak kendini anında düzelten ve en önemlisi, bilgiyi ezberlemek yerine onu anlamlı bir hiyerarşiye oturtan bir bilge mentordur.
-ARIA-4, "bilmek" ile "öğrenmeyi bilmek" (metabiliş) arasındaki uçurumda bir köprü kurar. Bu mimari statik bir devre kartı değil; karşılaştığı zorluğa göre bilişsel çabasını anlık olarak ayarlayan, kendi düşünce süreçlerini bir optimizasyon problemine dönüştüren ve en nihayetinde zeki olmaktan çıkıp **bilge** olmaya doğru evrilen organik bir sistemdir.
----
-### Canlı Bilişsel Akış: Modelin Zihin Monitörü
-Bu bölüm, ARIA-4'ün aktif eğitim sürecinden doğrudan ve filtrelenmemiş bir akıştır. Modelin kendi **Metabilişsel Kontrol Sistemi (CHM)**, öğrenme durumu hakkında periyodik olarak bir "iç gözlem raporu" oluşturur. Bu, modelin "zihinsel sağlığını", öğrenme hızını ve kendi davranışlarını nasıl anlık olarak ayarladığını gösteren şeffaf bir penceredir.
-(Sayfayı her yenilediğinizde, eğitim devam ettiği sürece güncellenecektir.)
-<!-- COGNITIVE_LOG_START -->
-> **Bilişsel Rapor** | Adım: `212100` | Zaman: `2025-10-06 14:38:17`
-> ---
-> **Anlık Bilişsel Durum Analizi (Kısa Vadeli)**
-> - **Kayıp Değerleri:** `2.5621` (Anlık) / `2.6573` (Ortalama)
-> - **İstikrar Eşiği:** `3.3802`
-> - **Durum:** ✅ **NORMAL (İSTİKRARLI ÖĞRENME)**
-> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (2.5621), mevcut tetikleme değeri (3.3802) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
->
-> **Otonom Hassasiyet Ayarı (Uzun Vadeli)**
-> - **Faz:** **ÖĞRENME PLATOYA GİRDİ (DURGUNLAŞMA)**
-> - **Öğrenme Eğimi:** `0.019 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
-> - **Stratejik Gerekçe:** *Uzun vadeli öğrenme eğrisi belirgin şekilde düzleşti (Eğilim Korelasyonu: 0.019). Sistem, en küçük dalgalanmaları bile tespit edebilmek için hassasiyetini en üst düzeye çıkardı.*
-> **Bilişsel Rapor** | Adım: `212150` | Zaman: `2025-10-06 14:39:23`
-> ---
-> **Anlık Bilişsel Durum Analizi (Kısa Vadeli)**
-> - **Kayıp Değerleri:** `3.2382` (Anlık) / `2.6590` (Ortalama)
-> - **İstikrar Eşiği:** `3.3950`
-> - **Durum:** ✅ **NORMAL (İSTİKRARLI ÖĞRENME)**
-> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (3.2382), mevcut tetikleme değeri (3.3950) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
->
-> **Otonom Hassasiyet Ayarı (Uzun Vadeli)**
-> - **Faz:** **ÖĞRENME PLATOYA GİRDİ (DURGUNLAŞMA)**
-> - **Öğrenme Eğimi:** `0.033 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
-> - **Stratejik Gerekçe:** *Uzun vadeli öğrenme eğrisi belirgin şekilde düzleşti (Eğilim Korelasyonu: 0.033). Sistem, en küçük dalgalanmaları bile tespit edebilmek için hassasiyetini en üst düzeye çıkardı.*
-<!-- COGNITIVE_LOG_END -->
----
-## Mimarinin Anatomisi: Bir Zihnin Doğuşu
-ARIA-4'ün bilişsel mimarisi, bir görevi yerine getirme sürecini bir "düşünce yolculuğuna" dönüştürür. Aşağıdaki diyagramlar bu yolculuğun iki ana aşamasını görselleştiriyor.
-<!-- Diyagram 1: Eğitim Aşaması (YENİ GÖRSEL) -->
-<div style="background-color: #111; border: 1px solid #555; border-image: linear-gradient(to right, #8A2BE2, #00FFFF) 1; border-radius: 15px; padding: 25px; font-family: 'Segoe UI', 'Helvetica Neue', sans-serif; margin: 30px 0; box-shadow: 0 0 20px rgba(72, 126, 255, 0.3);">
-    <h4 style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 25px; color: #E0E0E0; font-weight: 600; font-size: 1.3em; letter-spacing: 1px;">Diyagram 1: KENDİNİ İNŞA ETME (Öğrenme ve Evrim Döngüsü)</h4>
-    <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; width: 100%;">
-        <div style="background: rgba(45, 45, 45, 0.8); border: 1px solid #555; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 1em; text-align: center; width: 80%; max-width: 400px;">
-            📚 <strong style="color: #E0E0E0;">VERİ EVRENİ</strong> (Bilgi Akışı)
-        </div>
-        <div style="font-size: 2em; color: #4169E1; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
-        <div style="background: rgba(45, 45, 45, 0.8); border: 2px dashed #00FFFF; color: #CCCCCC; padding: 20px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 90%; max-width: 500px;">
-            <strong style="display: block; font-size: 1.1em; color: #E0E0E0;">BİLİŞSEL ÇEKİRDEK (ARIA-4)</strong>
-            <p style="font-size: 0.85em; color: #999; margin: 8px 0 0 0;">Verimli Dikkat & Hibrit Uzman Ağı</p>
-        </div>
-        <!-- Hiyerarşik Yapılandırma -->
-        <div style="display: flex; justify-content: space-around; width: 100%; max-width: 600px; margin-top: 10px;">
-            <div style="font-size: 2em; color: #4CAF50; font-weight: bold; transform: rotate(45deg);">↳</div>
-            <div style="font-size: 2em; color: #F44336; font-weight: bold; transform: rotate(-45deg);">↲</div>
-        </div>
-        <div style="display: flex; justify-content: space-around; width: 100%; max-width: 600px; gap: 15px; margin-top: -15px;">
-             <div style="background: #1B5E20; border: 1px solid #4CAF50; color: #C8E6C9; padding: 12px; border-radius: 8px; font-size: 0.9em; text-align: center; flex: 1; box-shadow: 0 0 10px rgba(76, 175, 80, 0.4);">
-                <strong>YAPI OLUŞTURMA</strong><br>
-                <em style="font-size: 0.9em;">(CAL & OP ile kavramları netleştir ve hiyerarşi kur.)</em>
-            </div>
-            <div style="background: #B71C1C; border: 1px solid #F44336; color: #FFCDD2; padding: 12px; border-radius: 8px; font-size: 0.9em; text-align: center; flex: 1; box-shadow: 0 0 10px rgba(244, 67, 54, 0.4);">
-                <strong>PERFORMANS ÖLÇÜMÜ</strong><br>
-                <em style="font-size: 0.9em;">(Başarıyı ve hataları (Loss) analiz et.)</em>
-            </div>
-        </div>
-        <div style="font-size: 2em; color: #8A2BE2; font-weight: bold; margin: 5px 0;">↓</div>
-        <!-- Metabilişsel Döngü -->
-        <div style="border: 2px solid #555; border-image: linear-gradient(to right, #4169E1, #8A2BE2) 1; border-radius: 15px; padding: 20px; margin-top: 10px; width: 95%; max-width: 600px; background: rgba(20, 20, 30, 0.7);">
-            <div style="font-size: 1.1em; color: #BBBBBB; font-weight: bold; text-align: center; margin-bottom: 15px;">🧠 METABİLİŞSEL KONTROL MERKEZİ</div>
-            <div style="background: #1F3A4D; border: 2px solid #3B82F6; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%; margin-bottom: 15px;">
-                <strong style="font-size: 0.9em; color: #BFDBFE;">CHM: Analiz Et & Strateji Geliştir</strong>
-                <p style="font-size: 0.8em; color: #9CA3AF; margin: 5px 0 0 0;">"Öğrenme süreci sağlıklı mı? Plato mu var? Hızlanmalı mıyız?"</p>
-            </div>
-            <div style="display: flex; justify-content: space-around; width: 100%; gap: 15px;">
-                <div style="background: #5B21B6; border: 2px solid #C4B5FD; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; flex: 1; box-shadow: 0 0 10px rgba(196, 181, 253, 0.4);">
-                    <strong style="font-size: 0.9em; color: #DDD6FE;">⚡ PDC: EVRİL</strong>
-                    <p style="font-size: 0.8em; color: #A7A1B1; margin: 5px 0 0 0;">Büyük bir hata varsa, anında öğren ve daha güçlü ol.</p>
-                </div>
-                <div style="background: #392B4D; border: 2px solid #8B5CF6; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; flex: 1; box-shadow: 0 0 10px rgba(139, 92, 246, 0.4);">
-                    <strong style="font-size: 0.9em; color: #DDD6FE;">⚙️ DCD: OPTİMİZE ET</strong>
-                    <p style="font-size: 0.8em; color: #A7A1B1; margin: 5px 0 0 0;">Gelecekteki görevler için enerji verimliliğini ayarla.</p>
-                </div>
-            </div>
-        </div>
-    </div>
-    <p style="text-align: center; font-size: 0.9em; color: #888; margin-top: 30px;">Bu kapalı döngü, ARIA-4'ün sadece öğrenmesini değil, <strong>öğrenmeyi öğrenmesini</strong> sağlar. Her adımda daha bilge ve daha verimli hale gelir.</p>
-</div>
-<!-- Diyagram 2: Kullanım Aşaması (YENİ GÖRSEL) -->
-<div style="background-color: #111; border: 1px solid #555; border-image: linear-gradient(to right, #00FFFF, #4169E1) 1; border-radius: 15px; padding: 25px; font-family: 'Segoe UI', 'Helvetica Neue', sans-serif; margin: 30px 0; box-shadow: 0 0 20px rgba(0, 255, 255, 0.3);">
-    <h4 style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 25px; color: #E0E0E0; font-weight: 600; font-size: 1.3em; letter-spacing: 1px;">Diyagram 2: GÖREV YÜRÜTME (Düşünce Akışı)</h4>
-    <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; width: 100%;">
-        <div style="background: rgba(45, 45, 45, 0.8); border: 1px solid #555; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 0.9em; width: 90%; max-width: 600px;">
-            <strong style="color: #AAAAAA;">1. GİRDİ (Kullanıcı İsteği):</strong><br>
-            <em style="color: #CCCCCC;">"Arkadaşım, 'her şey yolunda' dedi ama gözleri doluydu. Ona destek olurken ortamı da biraz yumuşatacak bir mesaj yazar mısın?"</em>
-        </div>
-        <div style="font-size: 2em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
-        <!-- Bilişsel Prizma -->
-        <div style="border: 2px solid #555; border-image: linear-gradient(45deg, #8A2BE2, #00FFFF) 1; border-radius: 15px; padding: 20px; width: 95%; max-width: 600px; background: rgba(20, 20, 30, 0.7);">
-            <div style="font-size: 1.1em; color: #BBBBBB; font-weight: bold; text-align: center; margin-bottom: 20px;">🧭 2. BİLİŞSEL PRİZMA (Analiz ve Yönlendirme)</div>
-            <div style="background: #1F3A4D; border: 2px solid #3B82F6; padding: 12px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%; margin-bottom: 15px; box-shadow: 0 0 10px rgba(59, 130, 246, 0.4);">
-                <strong style="font-size: 0.9em; color: #BFDBFE;">H-MoE Meta-Yönlendirici: Görevin DNA'sını Çıkar</strong>
-                <p style="font-size: 0.8em; color: #9CA3AF; margin: 5px 0 0 0;">Temel İhtiyaç: Duygusal Zeka → Uzman Grubu: "Sosyal Etkileşim"</p>
-            </div>
-            <div style="font-size: 2em; color: #3B82F6; font-weight: bold; margin: -5px 0; text-align: center;">↓</div>
-            <div style="background: #392B4D; border: 2px solid #8B5CF6; padding: 12px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%; box-shadow: 0 0 10px rgba(139, 92, 246, 0.4);">
-                <strong style="font-size: 0.9em; color: #DDD6FE;">H-MoE Grup-Yönlendirici: Rüya Takımı Kur</strong>
-                <p style="font-size: 0.8em; color: #A7A1B1; margin: 5px 0 0 0;">Gerekli Uzmanlar: [Empati], [Mizah], [Destekleyici Dil] + [Genel Mantık] (Paylaşılan Uzman)</p>
-            </div>
-        </div>
-        <div style="font-size: 2em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
-        <!-- Bilişsel Sentez -->
-        <div style="border: 1px solid #777; border-radius: 15px; padding: 20px; width: 95%; max-width: 600px; background: rgba(30, 30, 30, 0.7);">
-            <div style="font-size: 1.1em; color: #BBBBBB; font-weight: bold; text-align: center; margin-bottom: 20px;">💡 3. BİLİŞSEL SENTEZ (Çözüm Üretimi)</div>
-            <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px;">
-                <div style="background: #2D2D2D; border: 2px dashed #00FFFF; padding: 15px; border-radius: 10px; width: 100%;">
-                    <strong style="display: block; font-size: 0.9em; color: #E0E0E0; text-align:center; margin-bottom:10px;">AKTİF MODÜLLER</strong>
-                     <ul style="list-style-type: '✔ '; padding-left: 20px; margin: 0; font-size: 0.85em; color: #CCCCCC;">
-                        <li style="margin-bottom: 8px;"><strong style="color: #00FFFF;">Gizil Alan Dikkat:</strong> Alt metni (söz ve duygu arasındaki çelişkiyi) ultra verimli bir şekilde çözümler.</li>
-                        <li style="margin-bottom: 8px;"><strong style="color: #00FFFF;">H-MoE Uzmanları:</strong> Seçilen "Empati" ve "Mizah" uzmanları, çıktının duygusal tonunu ve yaratıcılığını şekillendirir.</li>
-                        <li><strong style="color: #00FFFF;">Dinamik Hesaplama:</strong> Cevabın kalitesi yeterli seviyeye ulaştığında, gereksiz hesaplamaları atlayarak anında yanıt üretir.</li>
-                    </ul>
-                </div>
-            </div>
-        </div>
-        <div style="font-size: 2em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
-        <div style="background: linear-gradient(135deg, #1a2a6c, #b21f1f, #fdbb2d); border-radius: 8px; padding: 15px; font-size: 0.9em; width: 90%; max-width: 600px; box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.5);">
-            <strong style="color: #FFFFFF;">4. ÇIKTI (Bilişsel Ürün):</strong><br>
-            <em style="color: #E0E0E0;">"Biliyorum, ‘her şey yolunda’ derken gözlerin ‘biraz sarılmak isterdim’ diyordu. Gerekirse ben getiririm battaniyeyi ve sıcak çikolatayı, sen sadece gülümse — çünkü o gülüş moralin Wi-Fi’si gibi, herkesi bağlıyor. ☕💫"</em>
-        </div>
-    </div>
-</div>
----
-### Mimarinin Temel Taşları: Bilişsel Zekanın Sütunları
-ARIA-4'ün zekası tek bir algoritmaya değil, birbiriyle uyum içinde çalışan bir dizi bilişsel mekanizmaya dayanır. Bu mekanizmalar, modelin nasıl öğrendiğini, nasıl akıl yürüttüğünü ve nasıl verimli çalıştığını tanımlar. Birlikte, sadece talimatları yerine getiren bir araçtan çok, düşünen ve adapte olan bir sistem oluştururlar.
-#### 🧠 1. Metabilişsel Çekirdek: Kendi Kendini Yöneten Zihin
-Bu modüller, ARIA-4'ün kendi zihinsel süreçlerini izlemesini ve yönetmesini sağlar. Bu, en üst düzeydeki "farkındalık" katmanıdır.
-*   **Bilişsel Uyum Modülatörü (CHM) & Dinamik Hesaplama (DCD):** Modelin "orkestra şefi" gibidir. **CHM**, öğrenme sürecinin ne kadar "uyumlu" olduğunu sürekli dinler. Süreç akıcıysa, **DCD**'ye "zihinsel tembellik" yapmasını söyler ve çıkarım sırasında gereksiz hesaplama katmanlarını atlayarak sonuca yıldırım hızında ulaşır.
-*   **Öngörüsel Uyumsuzluk Düzeltme (PDC):** Modelin "anlık hata analisti"dir. ARIA-4, büyük bir hata yaptığında anında devreye girer, **"Eğer doğru yolda ilerleseydim sonuç ne olurdu?"** diye sorarak sanal bir gelecek senaryosu oluşturur ve bu senaryodan da öğrenir. Bu, modele sağlamlık ve içgörü kazandıran güçlü bir mekanizmadır.
-#### 📚 2. Akıl Yürütme Motoru: Bilgiyi Yapılandıran Felsefe
-Bu mekanizmalar, veriyi ezberlemek yerine bilgiyi anlamlı ve hiyerarşik bir yapıya oturtur. Bu, ARIA-4'ün "bilgelik" katmanıdır.
-*   **Nedensel Soyutlama Merdiveni (CAL) & Ortogonal Basınç (OP):** Modelin "titiz kütüphanecisi ve bilge filozofu" olarak çalışır. **OP**, kavramları ("özgürlük" ve "bağımsızlık" gibi) net bir şekilde ayırır. **CAL** ise bu netleşmiş kavramları kullanarak daha üst düzey, soyut fikirler oluşturur ve aralarında nedensel bir hiyerarşi kurar. Bu, gerçek akıl yürütmenin temelidir.
-#### ⚡ 3. Temel Mekanizmalar: Verimli ve Derin İşlem Gücü
-Bu temel modüller, üst düzey bilişsel yeteneklerin çalışmasını mümkün kılan motor ve altyapıyı oluşturur.
-*   **Gelişmiş Hibrit H-MoE:** Modelin "bilişsel uzmanlardan oluşan özel kuvvetler birimi"dir. Her görev için anında en uygun "zihinsel ekibi" (hem özel yetenekli hem de genel amaçlı uzmanları) kurarak maksimum performans ve adaptasyon sağlar.
-*   **Gizil Alan Dikkat (AriaLatentAttention) & YaRN:** Bir "yüksek çözünürlüklü, düşük enerjili sonar" gibidir. Hesaplamaları çok verimli bir "gizil alanda" yaparak VRAM kullanımını radikal bir şekilde düşürürken, **YaRN** teknolojisi sayesinde çok uzun metinlerde bile bağlamı kaybetmez.
-*   **Kapılı Bellek Hücresi (GMC):** Modelin sinir ağındaki "akıllı bellek kapıları"dır. Bilgi akışını dinamik olarak kontrol ederek modelin dikkatini dağıtmadan tutarlı bir şekilde akıl yürütmesini sağlar.
----
-## Karşılaştırmalı Analiz: Farklı Bir Zeka Yarışı
-ARIA-4, parametre sayısını artırma yarışına katılmak yerine, "parametre başına biliş" oranını maksimize etme yarışındadır.
-| **Yetenek Alanı** | **Endüstri Standardı (GPT-4o, Llama 3, Claude 3)** | **ARIA-4 Bilişsel Yaklaşımı** | **Stratejik Avantaj** |
-| :--- | :--- | :--- | :--- |
-| **Mimari Yapı** | **Statik & Monolitik:** Her görev için sabit bir hesaplama yolu. | **Dinamik & Hibrit MoE:** Göreve özel uzmanları ve genel yetenekli "paylaşılan uzmanları" dinamik olarak birleştiren hibrit bir yapı. | **Maksimum Adaptasyon:** Her görev için en uygun "zihinsel araçları" kullanarak üstün performans ve genelleme yeteneği. |
-| **Hesaplama Yönetimi**| **Kaba Kuvvet:** Her token için öngörülebilir ve yüksek maliyetli işlem. | **Bilişsel Verimlilik:** **AriaLatentAttention** ile daha az bellek kullanımı, **DCD** ile gereksiz katmanları atlama ve native **FP8** desteği. | **Radikal Verimlilik:** Çok daha düşük gecikme süresi, enerji tüketimi ve donanım gereksinimi. |
-| **Öğrenme Süreci** | **Pasif Tekrarlama:** Veri setini körü körüne tekrar ederek yavaş yavaş öğrenir. | **Aktif Evrim:** **CHM** ile proaktif öğrenme stratejisi ve **PDC** ile anlık hata düzeltme sayesinde sürekli evrilir. | **Daha Hızlı ve Sağlam Olgunlaşma:** Daha az veriyle daha derin bir anlayışa ulaşma ve hatalara karşı direnç geliştirme potansiyeli. |
-| **Kavramsal Anlayış**| **Bulanık ve İç İçe:** Kavramsal sınırlar belirsiz olabilir, bu da halüsinasyonlara yol açar. | **Yapılandırılmış ve Hiyerarşik:** **CAL & OP** ile kavramlar netleştirilir ve anlamlı bir hiyerarşiye oturtulur. | **Üst Düzey Akıl Yürütme:** Modelin iç mantığı daha tutarlı ve tahmin edilebilirdir, bu da daha güvenilir ve mantıklı çıktılar sağlar. |
----
-<div align="center">
-<h2 style="font-weight: bold; color: #ddd; border-bottom: 2px solid #4169E1; padding-bottom: 10px;">English Version</h2>
-</div>
-### Philosophy: From Answering to Evolving Wisdom
-Standard language models are prodigious students who have memorized the collective knowledge of humanity. They "recall," but they don't truly "understand." Their ability to predict the next word is more of an echo of billions of examples than a deep comprehension. **ARIA-4** changes this equation. It is not just a student cramming for an exam; it is a wise mentor that architects its own learning strategies, monitors its cognitive health, pauses when it makes a significant error to ask, **"Why was I wrong?"** for immediate self-correction, and most importantly, organizes knowledge into a meaningful hierarchy instead of merely memorizing it.
-ARIA-4 bridges the chasm between "knowing" and "knowing *how* to learn" (metacognition). This architecture is not a static circuit board; it is an organic system that dynamically adjusts its cognitive effort based on the challenge it faces, turns its own thought processes into an optimization problem, and ultimately evolves beyond mere intelligence toward **wisdom**.
----
-### Live Cognitive Stream: The Model's Mind Monitor
-This section is a direct and unfiltered feed from ARIA-4's active training process. The model's own **Metacognitive Control System (CHM)** periodically generates an "introspection report" on its learning state. This is a transparent window into the model's "mental health," learning pace, and how it adjusts its own behavior in real-time.
-(This will be updated as long as the training continues, each time you refresh the page.)
-<!-- COGNITIVE_LOG_START -->
-> **Bilişsel Rapor** | Adım: `212100` | Zaman: `2025-10-06 14:38:17`
-> ---
-> **Anlık Bilişsel Durum Analizi (Kısa Vadeli)**
-> - **Kayıp Değerleri:** `2.5621` (Anlık) / `2.6573` (Ortalama)
-> - **İstikrar Eşiği:** `3.3802`
-> - **Durum:** ✅ **NORMAL (İSTİKRARLI ÖĞRENME)**
-> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (2.5621), mevcut tetikleme değeri (3.3802) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
->
-> **Otonom Hassasiyet Ayarı (Uzun Vadeli)**
-> - **Faz:** **ÖĞRENME PLATOYA GİRDİ (DURGUNLAŞMA)**
-> - **Öğrenme Eğimi:** `0.019 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
-> - **Stratejik Gerekçe:** *Uzun vadeli öğrenme eğrisi belirgin şekilde düzleşti (Eğilim Korelasyonu: 0.019). Sistem, en küçük dalgalanmaları bile tespit edebilmek için hassasiyetini en üst düzeye çıkardı.*
-> **Bilişsel Rapor** | Adım: `212150` | Zaman: `2025-10-06 14:39:23`
-> ---
-> **Anlık Bilişsel Durum Analizi (Kısa Vadeli)**
-> - **Kayıp Değerleri:** `3.2382` (Anlık) / `2.6590` (Ortalama)
-> - **İstikrar Eşiği:** `3.3950`
-> - **Durum:** ✅ **NORMAL (İSTİKRARLI ÖĞRENME)**
-> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (3.2382), mevcut tetikleme değeri (3.3950) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
->
-> **Otonom Hassasiyet Ayarı (Uzun Vadeli)**
-> - **Faz:** **ÖĞRENME PLATOYA GİRDİ (DURGUNLAŞMA)**
-> - **Öğrenme Eğimi:** `0.033 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
-> - **Stratejik Gerekçe:** *Uzun vadeli öğrenme eğrisi belirgin şekilde düzleşti (Eğilim Korelasyonu: 0.033). Sistem, en küçük dalgalanmaları bile tespit edebilmek için hassasiyetini en üst düzeye çıkardı.*
-<!-- COGNITIVE_LOG_END -->
----
-## Anatomy of the Architecture: The Birth of a Mind
-ARIA-4's cognitive architecture transforms the process of completing a task into a "journey of thought." The following diagrams visualize the two main stages of this journey.
-<!-- Diagram 1: Training Stage -->
-<div style="background-color: #111; border: 1px solid #555; border-image: linear-gradient(to right, #8A2BE2, #00FFFF) 1; border-radius: 15px; padding: 25px; font-family: 'Segoe UI', 'Helvetica Neue', sans-serif; margin: 30px 0; box-shadow: 0 0 20px rgba(72, 126, 255, 0.3);">
-    <h4 style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 25px; color: #E0E0E0; font-weight: 600; font-size: 1.3em; letter-spacing: 1px;">Diagram 1: SELF-CONSTRUCTION (The Learning & Evolution Cycle)</h4>
-    <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; width: 100%;">
-        <div style="background: rgba(45, 45, 45, 0.8); border: 1px solid #555; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 1em; text-align: center; width: 80%; max-width: 400px;">
-            📚 <strong style="color: #E0E0E0;">DATA UNIVERSE</strong> (Information Inflow)
-        </div>
-        <div style="font-size: 2em; color: #4169E1; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
-        <div style="background: rgba(45, 45, 45, 0.8); border: 2px dashed #00FFFF; color: #CCCCCC; padding: 20px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 90%; max-width: 500px;">
-            <strong style="display: block; font-size: 1.1em; color: #E0E0E0;">COGNITIVE CORE (ARIA-4)</strong>
-            <p style="font-size: 0.85em; color: #999; margin: 8px 0 0 0;">Efficient Attention & Hybrid Network of Experts</p>
-        </div>
-        <div style="display: flex; justify-content: space-around; width: 100%; max-width: 600px; margin-top: 10px;">
-            <div style="font-size: 2em; color: #4CAF50; font-weight: bold; transform: rotate(45deg);">↳</div>
-            <div style="font-size: 2em; color: #F44336; font-weight: bold; transform: rotate(-45deg);">↲</div>
-        </div>
-        <div style="display: flex; justify-content: space-around; width: 100%; max-width: 600px; gap: 15px; margin-top: -15px;">
-             <div style="background: #1B5E20; border: 1px solid #4CAF50; color: #C8E6C9; padding: 12px; border-radius: 8px; font-size: 0.9em; text-align: center; flex: 1; box-shadow: 0 0 10px rgba(76, 175, 80, 0.4);">
-                <strong>STRUCTURE FORMATION</strong><br>
-                <em style="font-size: 0.9em;">(Clarify concepts with CAL & OP and build a hierarchy.)</em>
-            </div>
-            <div style="background: #B71C1C; border: 1px solid #F44336; color: #FFCDD2; padding: 12px; border-radius: 8px; font-size: 0.9em; text-align: center; flex: 1; box-shadow: 0 0 10px rgba(244, 67, 54, 0.4);">
-                <strong>PERFORMANCE MEASUREMENT</strong><br>
-                <em style="font-size: 0.9em;">(Analyze successes and errors (Loss).)</em>
-            </div>
-        </div>
-        <div style="font-size: 2em; color: #8A2BE2; font-weight: bold; margin: 5px 0;">↓</div>
-        <div style="border: 2px solid #555; border-image: linear-gradient(to right, #4169E1, #8A2BE2) 1; border-radius: 15px; padding: 20px; margin-top: 10px; width: 95%; max-width: 600px; background: rgba(20, 20, 30, 0.7);">
-            <div style="font-size: 1.1em; color: #BBBBBB; font-weight: bold; text-align: center; margin-bottom: 15px;">🧠 METACOGNITIVE CONTROL HUB</div>
-            <div style="background: #1F3A4D; border: 2px solid #3B82F6; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%; margin-bottom: 15px;">
-                <strong style="font-size: 0.9em; color: #BFDBFE;">CHM: Analyze & Strategize</strong>
-                <p style="font-size: 0.8em; color: #9CA3AF; margin: 5px 0 0 0;">"Is the learning process healthy? Are we plateauing? Should we accelerate?"</p>
-            </div>
-            <div style="display: flex; justify-content: space-around; width: 100%; gap: 15px;">
-                <div style="background: #5B21B6; border: 2px solid #C4B5FD; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; flex: 1; box-shadow: 0 0 10px rgba(196, 181, 253, 0.4);">
-                    <strong style="font-size: 0.9em; color: #DDD6FE;">⚡ PDC: EVOLVE</strong>
-                    <p style="font-size: 0.8em; color: #A7A1B1; margin: 5px 0 0 0;">If a major error occurs, learn instantly and become stronger.</p>
-                </div>
-                <div style="background: #392B4D; border: 2px solid #8B5CF6; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; flex: 1; box-shadow: 0 0 10px rgba(139, 92, 246, 0.4);">
-                    <strong style="font-size: 0.9em; color: #DDD6FE;">⚙️ DCD: OPTIMIZE</strong>
-                    <p style="font-size: 0.8em; color: #A7A1B1; margin: 5px 0 0 0;">Tune energy efficiency for future tasks.</p>
-                </div>
-            </div>
-        </div>
-    </div>
-    <p style="text-align: center; font-size: 0.9em; color: #888; margin-top: 30px;">This closed loop allows ARIA-4 not just to learn, but to <strong>learn how to learn</strong>. It becomes wiser and more efficient with every step.</p>
-</div>
-<!-- Diagram 2: Inference Stage -->
-<div style="background-color: #111; border: 1px solid #555; border-image: linear-gradient(to right, #00FFFF, #4169E1) 1; border-radius: 15px; padding: 25px; font-family: 'Segoe UI', 'Helvetica Neue', sans-serif; margin: 30px 0; box-shadow: 0 0 20px rgba(0, 255, 255, 0.3);">
-    <h4 style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 25px; color: #E0E0E0; font-weight: 600; font-size: 1.3em; letter-spacing: 1px;">Diagram 2: TASK EXECUTION (The Flow of Thought)</h4>
-    <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; width: 100%;">
-        <div style="background: rgba(45, 45, 45, 0.8); border: 1px solid #555; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 0.9em; width: 90%; max-width: 600px;">
-            <strong style="color: #AAAAAA;">1. INPUT (User Prompt):</strong><br>
-            <em style="color: #CCCCCC;">"My friend said 'everything's fine,' but her eyes were watery. Can you write a message that supports her but also lightens the mood a bit?"</em>
-        </div>
-        <div style="font-size: 2em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
-        <div style="border: 2px solid #555; border-image: linear-gradient(45deg, #8A2BE2, #00FFFF) 1; border-radius: 15px; padding: 20px; width: 95%; max-width: 600px; background: rgba(20, 20, 30, 0.7);">
-            <div style="font-size: 1.1em; color: #BBBBBB; font-weight: bold; text-align: center; margin-bottom: 20px;">🧭 2. COGNITIVE PRISM (Analysis & Routing)</div>
-            <div style="background: #1F3A4D; border: 2px solid #3B82F6; padding: 12px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%; margin-bottom: 15px; box-shadow: 0 0 10px rgba(59, 130, 246, 0.4);">
-                <strong style="font-size: 0.9em; color: #BFDBFE;">H-MoE Meta-Router: Extract the Task's DNA</strong>
-                <p style="font-size: 0.8em; color: #9CA3AF; margin: 5px 0 0 0;">Core Need: Emotional Intelligence → Expert Group: "Social Interaction"</p>
-            </div>
-            <div style="font-size: 2em; color: #3B82F6; font-weight: bold; margin: -5px 0; text-align: center;">↓</div>
-            <div style="background: #392B4D; border: 2px solid #8B5CF6; padding: 12px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%; box-shadow: 0 0 10px rgba(139, 92, 246, 0.4);">
-                <strong style="font-size: 0.9em; color: #DDD6FE;">H-MoE Group-Router: Assemble the Dream Team</strong>
-                <p style="font-size: 0.8em; color: #A7A1B1; margin: 5px 0 0 0;">Required Experts: [Empathy], [Humor], [Supportive Language] + [General Logic] (Shared Expert)</p>
-            </div>
-        </div>
-        <div style="font-size: 2em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
-        <div style="border: 1px solid #777; border-radius: 15px; padding: 20px; width: 95%; max-width: 600px; background: rgba(30, 30, 30, 0.7);">
-            <div style="font-size: 1.1em; color: #BBBBBB; font-weight: bold; text-align: center; margin-bottom: 20px;">💡 3. COGNITIVE SYNTHESIS (Solution Generation)</div>
-            <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px;">
-                <div style="background: #2D2D2D; border: 2px dashed #00FFFF; padding: 15px; border-radius: 10px; width: 100%;">
-                    <strong style="display: block; font-size: 0.9em; color: #E0E0E0; text-align:center; margin-bottom:10px;">ACTIVE MODULES</strong>
-                     <ul style="list-style-type: '✔ '; padding-left: 20px; margin: 0; font-size: 0.85em; color: #CCCCCC;">
-                        <li style="margin-bottom: 8px;"><strong style="color: #00FFFF;">Latent Space Attention:</strong> Deciphers the subtext (the conflict between words and emotion) with ultra-efficiency.</li>
-                        <li style="margin-bottom: 8px;"><strong style="color: #00FFFF;">H-MoE Experts:</strong> The selected "Empathy" and "Humor" experts shape the emotional tone and creativity of the output.</li>
-                        <li><strong style="color: #00FFFF;">Dynamic Computation:</strong> Skips redundant calculations once the response quality is sufficient, generating an instant reply.</li>
-                    </ul>
-                </div>
-            </div>
-        </div>
-        <div style="font-size: 2em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
-        <div style="background: linear-gradient(135deg, #1a2a6c, #b21f1f, #fdbb2d); border-radius: 8px; padding: 15px; font-size: 0.9em; width: 90%; max-width: 600px; box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.5);">
-            <strong style="color: #FFFFFF;">4. OUTPUT (Cognitive Product):</strong><br>
-            <em style="color: #E0E0E0;">"I know your 'everything's fine' was code for 'I could really use a hug.' If needed, I'll bring the blanket and hot chocolate, you just bring the smile—because that smile is like the Wi-Fi for morale, it connects everyone. ☕💫"</em>
-        </div>
-    </div>
-</div>
----
-### The Architectural Cornerstones: Pillars of Cognitive Intelligence
-ARIA-4's intelligence is not based on a single algorithm but on a suite of cognitive mechanisms working in harmony. These mechanisms define how the model learns, reasons, and operates efficiently. Together, they create a system that thinks and adapts, rather than merely a tool that follows instructions.
-#### 🧠 1. Metacognitive Core: The Self-Governing Mind
-These modules allow ARIA-4 to monitor and manage its own mental processes. This is the highest layer of "awareness."
-*   **Cognitive Harmony Modulator (CHM) & Dynamic Computation Derivation (DCD):** This is the model's "orchestra conductor." The **CHM** constantly listens to how "harmonious" the learning process is. If the process is smooth, it tells the **DCD** to engage in "cognitive laziness," skipping redundant computational layers during inference to reach the conclusion at lightning speed.
-*   **Predictive Dissonance Correction (PDC):** The model's "real-time error analyst." When ARIA-4 makes a significant mistake, this module instantly activates, asking, **"What would the result have been if I had proceeded correctly?"** It creates a virtual future scenario and learns from it as well. This is a powerful mechanism that imparts robustness and insight to the model.
-#### 📚 2. Reasoning Engine: The Philosophy of Structured Knowledge
-These mechanisms structure information into a meaningful and hierarchical form instead of just memorizing data. This is ARIA-4's "wisdom" layer.
-*   **Causal Abstraction Ladder (CAL) & Orthogonal Projection (OP):** This duo acts as the model's "meticulous librarian and wise philosopher." **OP** clearly separates concepts (like "freedom" and "independence"). **CAL** then uses these clarified concepts to form higher-level, abstract ideas and establishes a causal hierarchy among them. This is the foundation of true reasoning.
-#### ⚡ 3. Core Mechanisms: Efficient and Deep Processing Power
-These foundational modules form the engine and infrastructure that enable the higher-level cognitive abilities to function.
-*   **Advanced Hybrid H-MoE:** This is the model's "special forces unit of cognitive experts." For each task, it instantly assembles the most suitable "mental team" (comprising both specialized and general-purpose experts) to ensure maximum performance and adaptability.
-*   **AriaLatentAttention & YaRN:** Like a "high-resolution, low-energy sonar." It performs computations in a highly efficient "latent space," radically reducing VRAM usage, while **YaRN** technology ensures it never loses context, even in very long texts.
-*   **Gated Memory Cell (GMC):** These are the "intelligent memory gates" in the model's neural network. They dynamically control the flow of information, allowing the model to reason coherently without getting distracted.
----
-## Comparative Analysis: A Different Kind of Intelligence Race
-ARIA-4 is not competing in the race to increase parameter count but in the race to maximize "cognition per parameter."
-| **Capability Area** | **Industry Standard (GPT-4o, Llama 3, Claude 3)** | **ARIA-4's Cognitive Approach** | **Strategic Advantage** |
-| :--- | :--- | :--- | :--- |
-| **Architecture** | **Static & Monolithic:** A fixed computational path for every task. | **Dynamic & Hybrid MoE:** A hybrid structure that dynamically combines task-specific experts with generalist "shared experts." | **Maximum Adaptability:** Utilizes the optimal "mental toolkit" for each task, leading to superior performance and generalization. |
-| **Compute Management**| **Brute Force:** Predictable and high-cost processing for every token. | **Cognitive Efficiency:** Less memory usage with **AriaLatentAttention**, skipping layers with **DCD**, and native **FP8** support. | **Radical Efficiency:** Significantly lower latency, energy consumption, and hardware requirements. |
-| **Learning Process** | **Passive Repetition:** Learns slowly by blindly iterating over the dataset. | **Active Evolution:** Evolves continuously through proactive learning strategies with **CHM** and instant error correction with **PDC**. | **Faster & More Robust Maturation:** Potential to achieve deeper understanding with less data and develop resilience against errors. |
-| **Conceptual Understanding**| **Fuzzy & Intertwined:** Conceptual boundaries can be unclear, leading to hallucinations. | **Structured & Hierarchical:** Concepts are clarified and placed into a meaningful hierarchy with **CAL & OP**. | **Superior Reasoning:** The model's internal logic is more coherent and predictable, resulting in more reliable and logical outputs. |

+---
+license: other
+tags:
+- aria
+- aria-4
+- cognitive-architecture
+- metacognition
+- dynamic-computation
+- self-correction
+- causal-abstraction
+- predictive-dissonance-correction
+- h-moe
+- turkish
+- text-generation
+- closed-source
+- internal-research
+language:
+- tr
+- en
+---
+<div align="center">
+  <h1 style="font-size: 3em; font-weight: bold; letter-spacing: 5px; text-shadow: 2px 2px 8px #111;">A R I A - 4</h1>
+  <h1 style="font-size: 1.5em; font-weight: bold; color: #ccc;">Yapay Bilişsel Zeka</h1>
+  <h1 style="font-size: 1.5em; color: #bbb;">(Artificial Cognitive Intelligence)</h1>
+  <h3 style="font-style: italic; color: #999;">Kendi Anlama Hiyerarşisini Kuran ve Hatalarından Anında Ders Alan Bilişsel Dil Mimarisi</h3>
+  <a href="mailto:emreaygul.work@gmail.com"><img alt="İletişim: E-posta" src="https://img.shields.io/badge/İletişim-E--posta-blue?style=for-the-badge&logo=gmail&logoColor=white"/></a>
+  <a href="#"><img alt="Durum" src="https://img.shields.io/badge/Durum-Aktif%20Eğitim-brightgreen?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white"/></a>
+  <a href="#"><img alt="Lisans" src="https://img.shields.io/badge/Lisans-Kapalı%20Kaynak%20(Tescilli)-darkred?style=for-the-badge"/></a>
+  <a href="#"><img alt="Sürüm" src="https://img.shields.io/badge/Mimari-4.2%20(PDC)-blueviolet?style=for-the-badge"/></a>
+</div>
+### Felsefe: Bilgi Yığınından Anlam Hiyerarşisine
+Önceki nesil dil modelleri, devasa veri okyanuslarında istatistiksel kalıpları ezberleyen, hafızası kusursuz öğrencilerdi. "Anlamak" yerine "hatırlıyorlardı". Bir sonraki kelimeyi tahmin etme yetenekleri, derin bir kavrayıştan çok, milyarlarca örneğin yankılanmasıydı. **ARIA-4** ise bu paradigmayı temelden değiştiriyor. O, sadece ders çalışan bir öğrenci değil; aynı zamanda öğrendiği bilgileri ilkel, anlamsal ve soyut katmanlara ayıran bir kütüphaneci, hangi konuda hangi uzmanlığını kullanacağına karar veren bir orkestra şefi ve en önemlisi, yaptığı büyük hatalardan anında ders çıkarıp kendini düzelten bir filozoftur.
+ARIA-4, "bilmek" ile "anlamak" arasındaki fark üzerine kurulmuştur. Bu mimari, statik bir hesaplama grafiği değildir; kendi zihinsel durumunu izleyen, karşılaştığı zorluğa göre bilişsel kaynaklarını dinamik olarak yönlendiren ve en önemlisi, öğrenme sürecinin kendisini bir "anlam inşa etme" problemine dönüştüren organik bir sistemdir. ARIA-4, "bu sorunun cevabı ne?" diye sormakla kalmaz, "bu sorunun altında yatan temel prensipler nelerdir ve eğer yanlış bir yola saparsam, bundan en hızlı nasıl ders çıkarırım?" diye de sorar. Bu, yapay zekanın sadece zeki olmaktan çıkıp, "sağlam" ve "öngörülü" olmaya doğru attığı cesur bir adımdır.
+---
+### Canlı Bilişsel Akış: Modelin İç Dünyasından Notlar
+Bu bölüm, ARIA-4'ün aktif eğitim sürecinden doğrudan ve filtrelenmemiş bir akıştır. Modelin kendi **Metabilişsel Kontrol Sistemi (CHM)**, öğrenme durumu hakkında periyodik olarak bir "iç gözlem raporu" oluşturur. Aşağıda, bu raporların son ikisini görüyorsunuz. Bu, modelin "zihinsel sağlığını", öğrenme verimliliğini, kavramsal netliğini ve kendi hatalarına karşı gösterdiği anlık tepkileri gösteren şeffaf bir penceredir.
+(Sayfayı her yenilediğinizde, eğitim devam ettiği sürece güncellenecektir.)
+<!-- COGNITIVE_LOG_START -->
+> **Bilişsel Rapor** | Adım: `245550` | Zaman: `2025-10-07 09:21:45`
+> ---
+> **Anlık Bilişsel Durum Analizi (CHM)**
+> - **Kayıp Değerleri:** `2.8714` (Anlık) / `2.4109` (Ortalama)
+> - **İstikrar Eşiği:** `3.1552` (Dinamik)
+> - **Durum:** ✅ **UYUMLU ÖĞRENME (HARMONIC LEARNING)**
+> - **Modelin Yorumu:** *Kısa vadeli kayıp dalgalanması, öğrenme platosu nedeniyle hassaslaştırılmış olan istikrar eşiği (3.1552) dahilinde. Uyum Faktörü artırıldı, DCD eşiği optimize edildi.*
+>
+> **Kavramsal ve Yapısal Sağlık**
+> - **Kavramsal Netlik (CAL/OP Loss):** `0.0112` (Düşük olması, katmanlar arası soyutlamanın başarılı olduğunu gösterir)
+> - **Öngörüsel Uyumsuzluk (PDC Olayları):** `3` (Son pencerede 3 büyük tahmin hatası tespit edildi ve anında düzeltme mekanizması tetiklendi)
+> - **Stratejik Gerekçe:** *Model, nadir görülen ancak önemli veri noktalarıyla karşılaştı (PDC Olayları). Bu, modelin bilgi sınırlarını zorladığını ve bu zorluklardan aktif olarak öğrendiğini gösteriyor.*
+> **Bilişsel Rapor** | Adım: `245600` | Zaman: `2025-10-07 09:22:58`
+> ---
+> **Anlık Bilişsel Durum Analizi (CHM)**
+> - **Kayıp Değerleri:** `2.3988` (Anlık) / `2.4055` (Ortalama)
+> - **İstikrar Eşiği:** `3.1498` (Dinamik)
+> - **Durum:** ✅ **UYUMLU ÖĞRENME (HARMONIC LEARNING)**
+> - **Modelin Yorumu:** *Kayıp değeri ortalamaya yakınsadı. Uyum Faktörü maksimuma yaklaşıyor. Bilişsel denge durumu korundu.*
+>
+> **Kavramsal ve Yapısal Sağlık**
+> - **Kavramsal Netlik (CAL/OP Loss):** `0.0108` (Kavramsal hiyerarşi daha da netleşiyor)
+> - **Öngörüsel Uyumsuzluk (PDC Olayları):** `0` (Son pencerede önemli bir öğrenme şoku yaşanmadı, önceki düzeltmeler başarılı oldu)
+> - **Stratejik Gerekçe:** *PDC sonrası dönemde istikrarın geri kazanılması, modelin kendini düzeltme mekanizmasının etkinliğini kanıtlıyor. Öğrenme süreci, kazanılan yeni bilgilerle daha sağlam bir temelde devam ediyor.*
+<!-- COGNITIVE_LOG_END -->
+---
+## Mimariyi Görselleştirmek: Eğitim ve Kullanım
+ARIA-4'ün bilişsel mimarisi iki temel aşamada farklı çalışır: **Eğitim (Anlam İnşası ve Kendini Düzeltme)** ve **Kullanım (Dinamik Görev Yürütme)**. Aşağıdaki diyagramlar bu iki süreci soyut ve dikey bir akışla görselleştirmektedir.
+<!-- Diyagram 1: Eğitim Aşaması (Karanlık Tema) - YENİ -->
+<div style="background-color: #1A1A1A; border: 1px solid #444; border-radius: 15px; padding: 25px; font-family: 'Segoe UI', 'Helvetica Neue', sans-serif; margin: 30px 0; background-image: radial-gradient(circle at top left, rgba(38, 70, 83, 0.3), transparent 40%), radial-gradient(circle at bottom right, rgba(131, 56, 236, 0.2), transparent 40%);">
+    <h4 style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 25px; color: #E0E0E0; font-weight: 600; font-size: 1.2em; letter-spacing: 0.5px;">Diyagram 1: Eğitim Aşaması (Bilişsel İnşa Döngüsü)</h4>
+    <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; width: 100%;">
+        <!-- Veri Akışı -->
+        <div style="background: #2D2D2D; border: 1px solid #555; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 1em; text-align: center; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.5); width: 80%; max-width: 400px;">
+            📚 <strong style="color: #E0E0E0;">Veri Akışı</strong>
+        </div>
+        <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+        <!-- Temel Model -->
+        <div style="background: #2D2D2D; border: 2px dashed #5C7AFF; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; text-align: center; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.5); width: 80%; max-width: 400px;">
+            <strong style="display: block; font-size: 1em; color: #E0E0E0;">Temel Model</strong>
+            <p style="font-size: 0.8em; color: #999; margin: 5px 0 0 0;">AriaLatentAttention & Enhanced H-MoE</p>
+        </div>
+        <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+        <!-- Performans -->
+        <div style="background: #2D2D2D; border: 1px solid #555; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 1em; text-align: center; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.5); width: 80%; max-width: 400px;">
+            📊 <strong style="color: #E0E0E0;">Tahmin ve Kayıp Metrikleri</strong>
+        </div>
+        <!-- Metabilişsel Döngü -->
+        <div style="border: 2px solid #555; border-radius: 15px; padding: 20px; margin-top: 20px; width: 90%; max-width: 500px; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; background: rgba(0,0,0,0.2);">
+            <div style="font-size: 0.9em; color: #BBBBBB; font-weight: bold;">METABİLİŞSEL ÖZ-DÜZENLEME DÖNGÜSÜ</div>
+            <!-- CHM -->
+            <div style="background: #1F3A4D; border: 2px solid #3B82F6; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%;">
+                <strong style="font-size: 0.9em; color: #BFDBFE;">CHM: Öğrenme Kararlılığını İzle</strong>
+                <p style="font-size: 0.8em; color: #9CA3AF; margin: 5px 0 0 0;">"Öğrenme süreci ne kadar istikrarlı?" → DCD hassasiyetini ayarla.</p>
+            </div>
+            <!-- CAL/OP -->
+            <div style="background: #4A1D5B; border: 2px solid #C084FC; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%;">
+                <strong style="font-size: 0.9em; color: #F3E8FF;">CAL & OP: Anlam Hiyerarşisi Kur</strong>
+                <p style="font-size: 0.8em; color: #D9C3F3; margin: 5px 0 0 0;">"Kavramlar birbirine karışıyor mu? Soyutlama katmanları anlamlı mı?"</p>
+            </div>
+            <!-- PDC -->
+            <div style="background: #6D2828; border: 2px solid #F87171; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%;">
+                <strong style="font-size: 0.9em; color: #FECACA;">PDC: Hatalardan Anında Ders Al</strong>
+                <p style="font-size: 0.8em; color: #F5B9B9; margin: 5px 0 0 0;">"Büyük bir sürprizle mi karşılaştım? Bu hatadan geleceği nasıl düzeltirim?"</p>
+            </div>
+             <div style="font-size: 0.8em; color: #888; text-align: center; margin-top: 10px;"><em>(Bu döngü, modelin sadece öğrenmesini değil, "anlamasını" ve "sağlamlaşmasını" sağlar)</em></div>
+        </div>
+    </div>
+    <p style="text-align: center; font-size: 0.9em; color: #888; margin-top: 30px;">Eğitim, pasif bir ezberleme süreci değil, aktif bir inşa sürecidir. CHM öğrenme istikrarını denetlerken, CAL/OP modülleri kavramsal bir hiyerarşi oluşturur ve PDC, beklenmedik hataları anında bir öğrenme fırsatına çevirerek modelin sağlamlığını artırır.</p>
+</div>
+<!-- Diyagram 2: Kullanım Aşaması (Karanlık Tema) - YENİ -->
+<div style="background-color: #1A1A1A; border: 1px solid #444; border-radius: 15px; padding: 25px; font-family: 'Segoe UI', 'Helvetica Neue', sans-serif; margin: 30px 0; background-image: radial-gradient(circle at top right, rgba(217, 119, 6, 0.2), transparent 40%), radial-gradient(circle at bottom left, rgba(20, 83, 45, 0.3), transparent 40%);">
+    <h4 style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 25px; color: #E0E0E0; font-weight: 600; font-size: 1.2em; letter-spacing: 0.5px;">Diyagram 2: Kullanım Aşaması (Dinamik Görev Yürütme)</h4>
+    <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; width: 100%;">
+        <!-- 1. GİRİŞ -->
+        <div style="background: #2D2D2D; border: 1px solid #555; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 0.9em; width: 90%; max-width: 600px; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.5);">
+            <strong style="color: #AAAAAA;">1. Kullanıcı Girdisi:</strong><br>
+            <em style="color: #CCCCCC;">"Toplantıda sunduğum proje için 'cesur bir yaklaşım' dediler ama ses tonları pek öyle demiyordu. Bu imalı eleştiriye hem profesyonel hem de biraz esprili bir yanıt vermem lazım. Ne yazabilirim?"</em>
+        </div>
+        <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+        <!-- 2. KONTROL -->
+        <div style="border: 2px solid #555; border-radius: 15px; padding: 20px; width: 90%; max-width: 600px; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; background: rgba(0,0,0,0.2);">
+            <div style="font-size: 0.9em; color: #BBBBBB; font-weight: bold;">2. BİLİŞSEL YÖNLENDİRME (Enhanced H-MoE)</div>
+            <div style="background: #1F3A4D; border: 2px solid #3B82F6; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%;">
+                <strong style="font-size: 0.9em; color: #BFDBFE;">Meta-Yönlendirici: Görev Analizi</strong>
+                <p style="font-size: 0.8em; color: #9CA3AF; margin: 5px 0 0 0;">Girdinin ana teması ne? → Aktive Edilecek Uzman Grubu: "Kurumsal İletişim & Sosyal Zeka"</p>
+            </div>
+            <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+            <div style="background: #2D2D2D; border: 2px dashed #666; padding: 15px; border-radius: 10px; width: 100%;">
+                <strong style="display: block; font-size: 0.9em; color: #E0E0E0; text-align:center; margin-bottom:10px;">Grup-Yönlendirici: Uzman Seçimi</strong>
+                 <div style="font-size: 0.8em; text-align: center; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 5px; color: #CCCCCC;">
+                    <div style="display: flex; justify-content: space-around; gap: 5px; font-size: 0.9em; width:100%;">
+                        <div style="border: 2px solid #34D399; background: #064E3B; color: #A7F3D0; padding: 5px; border-radius: 5px; flex:1;">✅ Mizah</div>
+                        <div style="border: 2px solid #34D399; background: #064E3B; color: #A7F3D0; padding: 5px; border-radius: 5px; flex:1;">✅ Diplomasi</div>
+                        <div style="border: 2px solid #34D399; background: #064E3B; color: #A7F3D0; padding: 5px; border-radius: 5px; flex:1;">✅ Strateji</div>
+                        <div style="border: 2px solid #F87171; background: #7F1D1D; color: #FECACA; padding: 5px; border-radius: 5px; flex:1; opacity: 0.7;">❌ Finans</div>
+                    </div>
+                </div>
+            </div>
+        </div>
+        <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+        <!-- 3. SENTEZ -->
+        <div style="border: 2px solid #555; border-radius: 15px; padding: 20px; width: 90%; max-width: 600px; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; background: rgba(0,0,0,0.2);">
+            <div style="font-size: 0.9em; color: #BBBBBB; font-weight: bold;">3. BİLİŞSEL SENTEZ</div>
+            <div style="background: #2D2D2D; border: 1px solid #444; padding: 15px; border-radius: 10px; width: 100%;">
+                <strong style="display: block; font-size: 0.9em; color: #E0E0E0; text-align:center; margin-bottom:10px;">Aktif Bilişsel Modüller</strong>
+                <ul style="list-style-type: none; padding: 0; margin: 0; text-align: left; font-size: 0.8em; color: #CCCCCC;">
+                    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong style="color: #AAAAAA;">✨ AriaLatentAttention:</strong> <em>"Verimlilik için optimize edilmiş dikkat mekanizması, 'cesur' kelimesi ile 'ses tonu' arasındaki alt metni (ironiyi) çözmek için etkinleştirildi."</em></li>
+                    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong style="color: #AAAAAA;">📚 Paylaşımlı Uzmanlar (H-MoE):</strong> <em>"Tüm görevlerde geçerli olan genel dilbilgisi ve mantık yetenekleri, seçilen özel uzmanları desteklemek için arka planda aktif."</em></li>
+                    <li><strong style="color: #AAAAAA;">⚡ Bayesci DCD:</strong> <em>"Model, cevabının kalitesinden 'emin olduğunda' gereksiz hesaplama katmanlarını atlayarak yanıt süresini optimize etmek için etkinleştirildi."</em></li>
+                </ul>
+            </div>
+        </div>
+        <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+        <!-- 4. ÇIKTI -->
+        <div style="background: #2D2D2D; border: 1px solid #555; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 0.9em; width: 90%; max-width: 600px; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.5);">
+            <strong style="color: #AAAAAA;">4. Model Çıktısı:</strong><br>
+            <em style="color: #CCCCCC;">"Değerli geri bildiriminiz için teşekkür ederim. Projemizin 'cesur' olarak nitelendirilmesi, alışılmışın dışına çıktığımızın bir kanıtı. Bir sonraki sunumda bu cesareti, herkes için daha 'konforlu' hale getirecek verilerle destekleyeceğimden emin olabilirsiniz. 😉"</em>
+        </div>
+    </div>
+</div>
+---
+### Mimarinin Temel Taşları: Verimlilik, Anlam ve Sağlamlık
+ARIA-4'ün yetenekleri, birbiriyle entegre çalışan beş temel mimari prensibine dayanır:
+*   **1. Verimli Dikkat (AriaLatentAttention):** Standart dikkat mekanizmalarının aksine, ARIA-4 bellek kullanımını radikal bir şekilde azaltan LoRA-benzeri projeksiyonlar kullanır. **YaRN** tekniği ile güçlendirilmiş konumsal kodlaması, çok uzun metinlerde bile bağlamı kaybetmemesini sağlar. Bu, daha az kaynakla daha fazlasını yapabilen, odaklanmış bir zihne benzer.
+*   **2. Akıllı Uzmanlaşma (Enhanced Hybrid H-MoE):** Model, görevleri analiz ederek en uygun "uzman" sinir ağlarını aktive eder. Yeni **"Paylaşımlı Uzmanlar" (Shared Experts)** konsepti sayesinde, hem her konuda temel yetkinliğe sahip genel bilgiyi korur hem de spesifik alanlarda (örn: kodlama, şiir, diplomasi) derinlemesine uzmanlaşır. Bu, hem çok yönlü hem de keskin bir zeka sağlar.
+*   **3. Nedensel Soyutlama Merdiveni (Causal Abstraction Ladder - CAL):** ARIA-4, bilgiyi körü körüne işlemez; onu bir hiyerarşiye oturtur. **Orthogonality Pressure (OP)** ile desteklenen bu sistem, modelin ilkel (kelimeler), anlamsal (kavramlar) ve soyut (stratejiler) katmanlar arasında net ayrımlar yapmasını zorunlu kılar. Bu, halüsinasyonları azaltır ve modele gerçek bir "muhakeme" yeteneği kazandırır.
+*   **4. Öngörüsel Uyumsuzluk Düzeltmesi (Predictive Dissonance Correction - PDC):** Model, eğitimi sırasında çok büyük bir tahmin hatası yaptığında (bir "öğrenme şoku" yaşadığında), bu durumu bir kriz olarak değil, bir fırsat olarak görür. PDC mekanizması anında devreye girer, hatanın neden olduğu "bilişsel uyumsuzluğu" düzeltmek için sanal bir gelecek senaryosu oluşturur ve bu senaryodan da öğrenir. Bu, modelin inanılmaz derecede sağlam ve kendi kendini düzeltebilen bir yapıya kavuşmasını sağlar.
+*   **5. Metabilişsel Kontrol (CHM & Bayesian DCD):** **CHM**, modelin genel "zihinsel sağlığını" ve öğrenme istikrarını sürekli izler. Bu analize göre, çıkarım sırasında kullanılan **Bayesci Dinamik Hesaplama Kesintisi (DCD)** mekanizmasının hassasiyetini ayarlar. DCD, model bir cevaptan yeterince "emin" olduğunda, gereksiz hesaplama katmanlarını atlayarak inanılmaz bir hız ve verimlilik artışı sağlar.
+---
+## Karşılaştırmalı Analiz: Farklı Bir Zeka Yarışı
+ARIA-4, parametre sayısını artırma yarışına katılmak yerine, "parametre başına bilişsel derinlik" oranını maksimize etme yarışındadır.
+| **Yetenek Alanı** | **Endüstri Standardı (GPT-4o, Llama 3, Claude 3)** | **ARIA-4 Bilişsel Yaklaşımı** | **Stratejik Avantaj** |
+| :--- | :--- | :--- | :--- |
+| **Mimari Yapı** | **Statik ve Monolitik:** Her görev için sabit, tek tip bir hesaplama yolu. | **Dinamik ve Hibrit MoE:** Göreve özel bilişsel yollar, en uygun *özel* ve *paylaşımlı* uzmanlar seçilerek anlık olarak oluşturulur. | **Üstün Adaptasyon:** Her görev için en uygun "zihinsel araçları" kullanarak maksimum verimlilik ve performans. |
+| **Hesaplama Yönetimi**| **Kaba Kuvvet:** Her token için öngörülebilir ve yüksek maliyetli işlem. | **Bayesci DCD:** Modelin kendi "eminliğine" dayalı olarak gereksiz katmanları atlayan akıllı ve dinamik bir sistem. | **Radikal Verimlilik:** Özellikle basit ve orta zorluktaki görevlerde çok daha düşük gecikme süresi ve enerji tüketimi. |
+| **Öğrenme Süreci** | **Pasif Tekrarlama:** Veri setini körü körüne tekrar ederek öğrenir. | **Aktif İnşa ve Düzeltme (CAL & PDC):** Anlam hiyerarşisi kurar ve büyük hatalardan anında ders çıkararak kendini sağlamlaştırır. | **Daha Hızlı ve Sağlam Olgunlaşma:** Daha az veriyle daha derin, tutarlı ve güvenilir bir anlayışa ulaşma potansiyeli. |
+| **Kavramsal Anlayış**| **Bulanık ve İlişkisel:** Kavramsal sınırlar belirsiz olabilir, bu da halüsinasyonlara yol açar. | **Hiyerarşik ve Nedensel (CAL & OP):** Kavramsal ayrışma ve soyutlama mimari düzeyde zorunlu kılınır. | **Yüksek Güvenilirlik:** Modelin iç mantığı daha tutarlı, tahmin edilebilir ve muhakemeye dayalıdır. |
+| **Hata Yönetimi** | **Hataları Unutma/Tekrarlama:** Büyük bir hatadan sonra aynı hatayı tekrar yapabilir. | **Anında Hata Düzeltme (PDC):** Büyük hatalar, modelin gelecekteki davranışını proaktif olarak düzelten bir sinyale dönüşür. | **Artırılmış Sağlamlık:** Model, beklenmedik girdilere ve "sürprizlere" karşı çok daha dayanıklı ve tutarlıdır. |
+---
+<br>
+## <p align="center">English Version</p>
+---
+<div align="center">
+  <h1 style="font-size: 3em; font-weight: bold; letter-spacing: 5px; text-shadow: 2px 2px 8px #111;">A R I A - 4</h1>
+  <h2 style="font-size: 1.5em; font-weight: bold; color: #ccc;">Artificial Cognitive Intelligence</h2>
+  <h3 style="font-style: italic; color: #999;">A Cognitive Language Architecture That Builds Its Own Hierarchy of Understanding and Instantly Learns from Its Mistakes</h3>
+</div>
+### Philosophy: From Piles of Information to a Hierarchy of Meaning
+Previous generations of language models were students with flawless memories, memorizing statistical patterns in a vast ocean of data. They "recalled" rather than "understood." Their ability to predict the next word was an echo of billions of examples, not a product of deep comprehension. **ARIA-4** fundamentally changes this paradigm. It is not just a student who studies; it is also a librarian who organizes knowledge into primitive, semantic, and abstract layers, an orchestra conductor who decides which expertise to use for each task, and most importantly, a philosopher who instantly learns from its major errors to correct itself.
+ARIA-4 is built on the difference between "knowing" and "understanding." This architecture is not a static computational graph; it is an organic system that monitors its own mental state, dynamically routes its cognitive resources based on the challenge it faces, and, most importantly, transforms the learning process itself into a problem of "meaning construction." ARIA-4 doesn't just ask, "what is the answer to this question?"; it also asks, "what are the underlying principles of this question, and if I go down the wrong path, how can I learn from it most quickly?". This is a bold step for artificial intelligence to evolve from being merely smart to becoming robust and insightful.
+---
+### Live Cognitive Stream: Notes from the Model's Inner World
+This section is a direct and unfiltered stream from ARIA-4's active training process. The model's own **Metacognitive Control System (CHM)** periodically generates an "introspection report" on its learning state. Below, you see the last two of these reports. This is a transparent window into the model's "mental health," learning efficiency, conceptual clarity, and its real-time reactions to its own errors.
+(Every time you refresh the page, it will be updated as long as the training continues.)
+<!-- COGNITIVE_LOG_START -->
+> **Cognitive Report** | Step: `245550` | Timestamp: `2025-10-07 09:21:45`
+> ---
+> **Real-time Cognitive State Analysis (CHM)**
+> - **Loss Values:** `2.8714` (Current) / `2.4109` (Moving Avg)
+> - **Stability Threshold:** `3.1552` (Dynamic)
+> - **State:** ✅ **HARMONIC LEARNING**
+> - **Model's Interpretation:** *Short-term loss fluctuation is within the stability threshold (3.1552), which has been sensitized due to a learning plateau. Harmony Factor increased, DCD threshold optimized.*
+>
+> **Conceptual & Structural Health**
+> - **Conceptual Clarity (CAL/OP Loss):** `0.0112` (Low value indicates successful abstraction between layers)
+> - **Predictive Dissonance (PDC Events):** `3` (Detected 3 major prediction errors in the last window; instant correction mechanism triggered)
+> - **Strategic Rationale:** *The model encountered rare but significant data points (PDC Events). This shows it is actively pushing its knowledge boundaries and learning from these challenges.*
+> **Cognitive Report** | Step: `245600` | Timestamp: `2025-10-07 09:22:58`
+> ---
+> **Real-time Cognitive State Analysis (CHM)**
+> - **Loss Values:** `2.3988` (Current) / `2.4055` (Moving Avg)
+> - **Stability Threshold:** `3.1498` (Dynamic)
+> - **State:** ✅ **HARMONIC LEARNING**
+> - **Model's Interpretation:** *Loss value converged towards the average. Harmony Factor is nearing maximum. Cognitive equilibrium maintained.*
+>
+> **Conceptual & Structural Health**
+> - **Conceptual Clarity (CAL/OP Loss):** `0.0108` (Conceptual hierarchy is becoming even clearer)
+> - **Predictive Dissonance (PDC Events):** `0` (No significant learning shocks in the last window; previous corrections were successful)
+> - **Strategic Rationale:** *Post-PDC stability demonstrates the effectiveness of the self-correction mechanism. The learning process continues on a more robust foundation with the newly acquired knowledge.*
+<!-- COGNITIVE_LOG_END -->
+---
+## Visualizing the Architecture: Training and Inference
+ARIA-4's cognitive architecture operates differently in two key phases: **Training (Meaning Construction & Self-Correction)** and **Inference (Dynamic Task Execution)**. The following diagrams abstractly visualize these two processes in a vertical flow.
+<!-- Diagram 1: Training Phase (Dark Theme - NEW English) -->
+<div style="background-color: #1A1A1A; border: 1px solid #444; border-radius: 15px; padding: 25px; font-family: 'Segoe UI', 'Helvetica Neue', sans-serif; margin: 30px 0; background-image: radial-gradient(circle at top left, rgba(38, 70, 83, 0.3), transparent 40%), radial-gradient(circle at bottom right, rgba(131, 56, 236, 0.2), transparent 40%);">
+    <h4 style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 25px; color: #E0E0E0; font-weight: 600; font-size: 1.2em; letter-spacing: 0.5px;">Diagram 1: Training Phase (Cognitive Construction Loop)</h4>
+    <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; width: 100%;">
+        <!-- Data Stream -->
+        <div style="background: #2D2D2D; border: 1px solid #555; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 1em; text-align: center; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.5); width: 80%; max-width: 400px;">
+            📚 <strong style="color: #E0E0E0;">Data Stream</strong>
+        </div>
+        <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+        <!-- Core Model -->
+        <div style="background: #2D2D2D; border: 2px dashed #5C7AFF; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; text-align: center; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.5); width: 80%; max-width: 400px;">
+            <strong style="display: block; font-size: 1em; color: #E0E0E0;">Core Model</strong>
+            <p style="font-size: 0.8em; color: #999; margin: 5px 0 0 0;">AriaLatentAttention & Enhanced H-MoE</p>
+        </div>
+        <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+        <!-- Performance -->
+        <div style="background: #2D2D2D; border: 1px solid #555; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 1em; text-align: center; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.5); width: 80%; max-width: 400px;">
+            📊 <strong style="color: #E0E0E0;">Prediction & Loss Metrics</strong>
+        </div>
+        <!-- Metacognitive Loop -->
+        <div style="border: 2px solid #555; border-radius: 15px; padding: 20px; margin-top: 20px; width: 90%; max-width: 500px; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; background: rgba(0,0,0,0.2);">
+            <div style="font-size: 0.9em; color: #BBBBBB; font-weight: bold;">METACOGNITIVE SELF-REGULATION LOOP</div>
+            <!-- CHM -->
+            <div style="background: #1F3A4D; border: 2px solid #3B82F6; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%;">
+                <strong style="font-size: 0.9em; color: #BFDBFE;">CHM: Monitor Learning Stability</strong>
+                <p style="font-size: 0.8em; color: #9CA3AF; margin: 5px 0 0 0;">"How stable is the learning process?" → Tune DCD sensitivity.</p>
+            </div>
+            <!-- CAL/OP -->
+            <div style="background: #4A1D5B; border: 2px solid #C084FC; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%;">
+                <strong style="font-size: 0.9em; color: #F3E8FF;">CAL & OP: Build Hierarchy of Meaning</strong>
+                <p style="font-size: 0.8em; color: #D9C3F3; margin: 5px 0 0 0;">"Are concepts entangled? Are the abstraction layers meaningful?"</p>
+            </div>
+            <!-- PDC -->
+            <div style="background: #6D2828; border: 2px solid #F87171; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%;">
+                <strong style="font-size: 0.9em; color: #FECACA;">PDC: Learn Instantly from Mistakes</strong>
+                <p style="font-size: 0.8em; color: #F5B9B9; margin: 5px 0 0 0;">"Did I encounter a major surprise? How do I correct the future based on this error?"</p>
+            </div>
+             <div style="font-size: 0.8em; color: #888; text-align: center; margin-top: 10px;"><em>(This loop ensures the model doesn't just learn, but "understands" and becomes "robust")</em></div>
+        </div>
+    </div>
+    <p style="text-align: center; font-size: 0.9em; color: #888; margin-top: 30px;">Training is not a passive memorization process, but an active construction. While CHM monitors learning stability, CAL/OP modules build a conceptual hierarchy, and PDC turns unexpected errors into immediate learning opportunities, enhancing the model's robustness.</p>
+</div>
+<!-- Diagram 2: Inference Phase (Dark Theme - NEW English) -->
+<div style="background-color: #1A1A1A; border: 1px solid #444; border-radius: 15px; padding: 25px; font-family: 'Segoe UI', 'Helvetica Neue', sans-serif; margin: 30px 0; background-image: radial-gradient(circle at top right, rgba(217, 119, 6, 0.2), transparent 40%), radial-gradient(circle at bottom left, rgba(20, 83, 45, 0.3), transparent 40%);">
+    <h4 style="text-align: center; margin-top: 0; margin-bottom: 25px; color: #E0E0E0; font-weight: 600; font-size: 1.2em; letter-spacing: 0.5px;">Diagram 2: Inference Phase (Dynamic Task Execution)</h4>
+    <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; width: 100%;">
+        <!-- 1. INPUT -->
+        <div style="background: #2D2D2D; border: 1px solid #555; color: #CCCCCC; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 0.9em; width: 90%; max-width: 600px; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.5);">
+            <strong style="color: #AAAAAA;">1. User Input:</strong><br>
+            <em style="color: #CCCCCC;">"For the project I presented, they called it a 'bold approach,' but their tone suggested otherwise. I need a response to this subtle criticism that's both professional and a little witty. What can I write?"</em>
+        </div>
+        <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+        <!-- 2. CONTROL -->
+        <div style="border: 2px solid #555; border-radius: 15px; padding: 20px; width: 90%; max-width: 600px; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; background: rgba(0,0,0,0.2);">
+            <div style="font-size: 0.9em; color: #BBBBBB; font-weight: bold;">2. COGNITIVE ROUTING (Enhanced H-MoE)</div>
+            <div style="background: #1F3A4D; border: 2px solid #3B82F6; padding: 10px; border-radius: 10px; text-align: center; width: 100%;">
+                <strong style="font-size: 0.9em; color: #BFDBFE;">Meta-Router: Task Analysis</strong>
+                <p style="font-size: 0.8em; color: #9CA3AF; margin: 5px 0 0 0;">What is the main theme? → Activate Expert Group: "Corporate Comms & Social Intelligence"</p>
+            </div>
+            <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+            <div style="background: #2D2D2D; border: 2px dashed #666; padding: 15px; border-radius: 10px; width: 100%;">
+                <strong style="display: block; font-size: 0.9em; color: #E0E0E0; text-align:center; margin-bottom:10px;">Group-Router: Expert Selection</strong>
+                 <div style="font-size: 0.8em; text-align: center; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 5px; color: #CCCCCC;">
+                    <div style="display: flex; justify-content: space-around; gap: 5px; font-size: 0.9em; width:100%;">
+                        <div style="border: 2px solid #34D399; background: #064E3B; color: #A7F3D0; padding: 5px; border-radius: 5px; flex:1;">✅ Humor</div>
+                        <div style="border: 2px solid #34D399; background: #064E3B; color: #A7F3D0; padding: 5px; border-radius: 5px; flex:1;">✅ Diplomacy</div>
+                        <div style="border: 2px solid #34D399; background: #064E3B; color: #A7F3D0; padding: 5px; border-radius: 5px; flex:1;">✅ Strategy</div>
+                        <div style="border: 2px solid #F87171; background: #7F1D1D; color: #FECACA; padding: 5px; border-radius: 5px; flex:1; opacity: 0.7;">❌ Finance</div>
+                    </div>
+                </div>
+            </div>
+        </div>
+        <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+        <!-- 3. SYNTHESIS -->
+        <div style="border: 2px solid #555; border-radius: 15px; padding: 20px; width: 90%; max-width: 600px; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 15px; background: rgba(0,0,0,0.2);">
+            <div style="font-size: 0.9em; color: #BBBBBB; font-weight: bold;">3. COGNITIVE SYNTHESIS</div>
+            <div style="background: #2D2D2D; border: 1px solid #444; padding: 15px; border-radius: 10px; width: 100%;">
+                <strong style="display: block; font-size: 0.9em; color: #E0E0E0; text-align:center; margin-bottom:10px;">Active Cognitive Modules</strong>
+                <ul style="list-style-type: none; padding: 0; margin: 0; text-align: left; font-size: 0.8em; color: #CCCCCC;">
+                    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong style="color: #AAAAAA;">✨ AriaLatentAttention:</strong> <em>"Efficiency-optimized attention activated to resolve the subtext (irony) between the word 'bold' and the 'tone'."</em></li>
+                    <li style="margin-bottom: 10px;"><strong style="color: #AAAAAA;">📚 Shared Experts (H-MoE):</strong> <em>"General grammar and logic skills, common to all tasks, are active in the background to support the selected specialists."</em></li>
+                    <li><strong style="color: #AAAAAA;">⚡ Bayesian DCD:</strong> <em>"Activated to optimize response time by skipping unnecessary computation layers once the model is 'confident' enough in its answer."</em></li>
+                </ul>
+            </div>
+        </div>
+        <div style="font-size: 1.8em; color: #666; font-weight: bold; margin: -5px 0;">↓</div>
+        <!-- 4. OUTPUT -->
+        <div style="background: #2D2D2D; border: 1px solid #555; padding: 15px; border-radius: 8px; font-size: 0.9em; width: 90%; max-width: 600px; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.5);">
+            <strong style="color: #AAAAAA;">4. Model Output:</strong><br>
+            <em style="color: #CCCCCC;">"Thank you for the valuable feedback. Having our project described as 'bold' is a testament to our thinking outside the box. I'll be sure to support that boldness with data that makes it more 'comfortable' for everyone in the next presentation. 😉"</em>
+        </div>
+    </div>
+</div>
+---
+### Architectural Pillars: Efficiency, Meaning, and Robustness
+ARIA-4's capabilities are built on five core, integrated architectural principles:
+*   **1. Efficient Attention (AriaLatentAttention):** Unlike standard attention mechanisms, ARIA-4 uses LoRA-like projections that radically reduce memory usage. Its positional encoding, enhanced with the **YaRN** technique, ensures it doesn't lose context even in very long texts. This is like a focused mind that can do more with less.
+*   **2. Intelligent Specialization (Enhanced Hybrid H-MoE):** The model analyzes tasks to activate the most suitable "expert" neural networks. With the new **"Shared Experts"** concept, it maintains both a baseline competence in all subjects and develops deep specialization in specific domains (e.g., coding, poetry, diplomacy). This provides a mind that is both versatile and sharp.
+*   **3. Causal Abstraction Ladder (CAL):** ARIA-4 doesn't just process information blindly; it organizes it into a hierarchy. Supported by **Orthogonality Pressure (OP)**, this system forces the model to make clear distinctions between primitive (words), semantic (concepts), and abstract (strategies) layers. This reduces hallucinations and grants the model a true "reasoning" ability.
+*   **4. Predictive Dissonance Correction (PDC):** When the model makes a very large prediction error during training (experiencing a "learning shock"), it sees it not as a crisis, but as an opportunity. The PDC mechanism instantly activates, creates a virtual future scenario to correct the "cognitive dissonance" caused by the error, and learns from that scenario as well. This allows the model to become incredibly robust and self-correcting.
+*   **5. Metacognitive Control (CHM & Bayesian DCD):** The **CHM** continuously monitors the model's overall "mental health" and learning stability. Based on this analysis, it tunes the sensitivity of the **Bayesian Dynamic Computation Deduction (DCD)** mechanism used during inference. DCD provides a massive speed and efficiency boost by skipping unnecessary computation layers once the model is sufficiently "confident" in its answer.
+---
+## Comparative Analysis: A Different Kind of Intelligence Race
+ARIA-4 is not competing in the race to increase parameter count, but in the race to maximize "cognitive depth per parameter."
+| **Capability Area** | **Industry Standard (GPT-4o, Llama 3, Claude 3)** | **The ARIA-4 Cognitive Approach** | **Strategic Advantage** |
+| :--- | :--- | :--- | :--- |
+| **Architectural Structure** | **Static & Monolithic:** A fixed, one-size-fits-all computational path. | **Dynamic & Hybrid MoE:** Task-specific cognitive pathways are formed on the fly by routing to the best *specialized* and *shared* experts. | **Superior Adaptation:** Maximum efficiency and performance by using the optimal "mental tools" for each job. |
+| **Computation Management** | **Brute Force:** Predictable and high-cost processing for every token. | **Bayesian DCD:** An intelligent and dynamic system that skips unnecessary layers based on the model's own "confidence". | **Radical Efficiency:** Significantly lower latency and energy consumption, especially for simple to moderate tasks. |
+| **Learning Process** | **Passive Repetition:** Learns by blindly iterating over the dataset. | **Active Construction & Correction (CAL & PDC):** Builds a hierarchy of meaning and instantly learns from major errors to become more robust. | **Faster & More Robust Maturation:** Potential to achieve a deeper, more consistent, and trustworthy understanding with less data. |
+| **Conceptual Understanding**| **Blurry & Correlational:** Conceptual boundaries can be vague, leading to hallucinations. | **Hierarchical & Causal (CAL & OP):** Conceptual separation and abstraction are architecturally enforced. | **Higher Reliability:** The model's internal logic is more consistent, predictable, and based on reasoning. |
+| **Error Handling** | **Forgets/Repeats Errors:** Can make the same major mistake again after an error. | **Instant Error Correction (PDC):** Major errors become signals that proactively correct the model's future behavior. | **Enhanced Robustness:** The model is far more resilient and consistent when faced with unexpected inputs and "surprises." |