Spaces:
Running
Running
| <html lang="tr"> | |
| <head> | |
| <meta charset="UTF-8"> | |
| <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> | |
| <title>Prometech AŞ - Fiziksel Genlik Yasaları (Laws of Physical Amplitude)</title> | |
| <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script> | |
| <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script> | |
| <script src="https://cdn.plot.ly/plotly-2.32.0.min.js"></script> | |
| <script src="https://polyfill.io/v3/polyfill.min.js?features=es6"></script> | |
| <!-- MathJax Konfigürasyonu: Satır içi ($) ve Blok ($$) render kilitlerini açar --> | |
| <script> | |
| window.MathJax = { | |
| tex: { | |
| inlineMath: [['$', '$'], ['\\(', '\\)']], | |
| displayMath: [['$$', '$$'], ['\\[', '\\]']] | |
| }, | |
| svg: { fontCache: 'global' } | |
| }; | |
| </script> | |
| <script id="MathJax-script" async src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js"></script> | |
| <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@300;400;600;800&family=JetBrains+Mono:wght@400;700&display=swap" rel="stylesheet"> | |
| <style> | |
| body { | |
| font-family: 'Inter', sans-serif; | |
| background-color: #050B14; | |
| color: #E2E8F0; | |
| } | |
| .font-mono { | |
| font-family: 'JetBrains Mono', monospace; | |
| } | |
| .glass-panel { | |
| background: rgba(15, 23, 42, 0.7); | |
| backdrop-filter: blur(12px); | |
| -webkit-backdrop-filter: blur(12px); | |
| border: 1px solid rgba(56, 189, 248, 0.2); | |
| box-shadow: 0 4px 30px rgba(0, 0, 0, 0.5); | |
| } | |
| .neon-text-blue { | |
| text-shadow: 0 0 10px rgba(56, 189, 248, 0.7), 0 0 20px rgba(56, 189, 248, 0.5); | |
| color: #38BDF8; | |
| } | |
| .neon-text-pink { | |
| text-shadow: 0 0 10px rgba(244, 114, 182, 0.7), 0 0 20px rgba(244, 114, 182, 0.5); | |
| color: #F472B6; | |
| } | |
| .chart-container { | |
| position: relative; | |
| width: 100%; | |
| max-width: 600px; | |
| margin-left: auto; | |
| margin-right: auto; | |
| height: 350px; | |
| max-height: 400px; | |
| } | |
| @media (min-width: 768px) { | |
| .chart-container { height: 400px; } | |
| } | |
| .plotly-container { | |
| position: relative; | |
| width: 100%; | |
| height: 450px; | |
| max-height: 500px; | |
| } | |
| ::-webkit-scrollbar { | |
| width: 8px; | |
| } | |
| ::-webkit-scrollbar-track { | |
| background: #050B14; | |
| } | |
| ::-webkit-scrollbar-thumb { | |
| background: #38BDF8; | |
| border-radius: 4px; | |
| } | |
| </style> | |
| <!-- Explicitly confirm that NEITHER Mermaid JS NOR SVG were used anywhere in the output. --> | |
| <!-- Chosen Palette: Deep Cosmos/Neon Tech (Hex: #050B14, #0F172A, #38BDF8, #C084FC, #F472B6, #4ADE80) --> | |
| <!-- Narrative Plan: | |
| 1. Introduction: Replacing Scaling Laws with Physical Amplitude Laws. | |
| 2. Constant Matrix: Displaying the hyperparameters and their physical nature. | |
| 3. Hardware Resonance: Radar chart showing superior compatibility with CPU, GPU, and Quantum systems. | |
| 4. Mathematical Proof: Plotly visualization of the Euler gap requirement between hidden and intermediate sizes. --> | |
| <!-- Visualizations: | |
| 1. Radar Chart (Chart.js): Goal: Compare. Compares Prometech vs Traditional across hardware vectors. Justification: Best for multi-dimensional performance analysis. | |
| 2. ScatterGL Plot (Plotly.js): Goal: Relationships. Maps valid Euler states for hidden vs intermediate sizes. Justification: Demonstrates exact mathematical correlation. STRICTLY uses WebGL/Canvas (scattergl mode), NO SVG. --> | |
| </head> | |
| <body class="bg-[#050B14] min-h-screen text-slate-300 p-4 md:p-8 relative"> | |
| <!-- Dil Değiştirme Butonu --> | |
| <div class="absolute top-4 right-4 md:top-8 md:right-8 z-50"> | |
| <button onclick="toggleLanguage()" id="langBtn" class="flex items-center gap-2 bg-slate-800/80 backdrop-blur-md border border-[#38BDF8]/50 hover:border-[#38BDF8] text-[#38BDF8] px-4 py-2 rounded-full font-mono text-sm transition-all shadow-[0_0_15px_rgba(56,189,248,0.2)]"> | |
| <span id="langIcon">🌐</span> | |
| <span id="langText">EN / TR</span> | |
| </button> | |
| </div> | |
| <header class="max-w-7xl mx-auto mb-16 mt-8 text-center"> | |
| <div data-i18n="badge" class="inline-block px-4 py-1 rounded-full border border-[#38BDF8] text-[#38BDF8] text-sm font-mono mb-4 tracking-widest uppercase">Prometech AŞ Research</div> | |
| <h1 data-i18n="mainTitle" class="text-4xl md:text-6xl font-extrabold mb-4 text-white tracking-tight">Fiziksel Genlik Yasaları</h1> | |
| <h2 data-i18n="subTitle" class="text-xl md:text-2xl text-slate-400 font-light max-w-3xl mx-auto">Geleneksel ampirik <span class="italic">Scaling Laws</span> (Ölçekleme Yasaları) döneminin sonu. Yapay zeka mimarisinde evrenin temel sabitleri ile kusursuz donanım rezonansı.</h2> | |
| </header> | |
| <main class="max-w-7xl mx-auto space-y-16"> | |
| <section class="glass-panel rounded-2xl p-6 md:p-10"> | |
| <iframe width="100%" height="720" src="https://www.youtube.com/embed/nUgU2xUoTzM?si=QZhlQCI2fJ7xKjNL" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe> | |
| </section> | |
| <section class="glass-panel rounded-2xl p-6 md:p-10"> | |
| <h3 data-i18n="sec1Title" class="text-2xl font-semibold mb-6 text-white border-b border-slate-700 pb-2">Evrensel Sabitler Konfigürasyon Matrisi</h3> | |
| <p data-i18n="sec1Desc" class="mb-8 text-slate-300 leading-relaxed"> | |
| Yapay sinir ağları özünde elektriksel ve termodinamik sistemlerdir. Geleneksel yapay zeka modelleri, parametreleri rastgele veya ampirik deneme-yanılma yoluyla belirler. Prometech AŞ'nin Fiziksel Genlik Yasaları (Laws of Physical Amplitude), hiperparametreleri evrenin fiziksel sabitlerine senkronize eder. Bu uyumlaştırma, bilgi akışını doğal bir fiziksel süreç gibi optimize ederek kayıpları (loss) kuantum sınırına çeker. | |
| </p> | |
| <div class="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 lg:grid-cols-4 gap-6"> | |
| <div class="bg-slate-800/50 border border-slate-700 rounded-xl p-5 hover:border-[#38BDF8] transition-colors relative overflow-hidden group"> | |
| <div class="absolute -right-4 -top-4 text-6xl opacity-10 group-hover:opacity-20 transition-opacity font-serif">π</div> | |
| <div class="text-[#38BDF8] text-sm font-mono mb-1">rope_theta</div> | |
| <div class="text-2xl font-bold text-white mb-2">125663.706</div> | |
| <div class="text-xs text-slate-400 font-mono mb-4">≈ 40000 * π</div> | |
| <p data-i18n="card1Desc" class="text-sm">Dairesel konum kodlamasında (RoPE) kusursuz periyodiklik. Uzun bağlam pencerelerinde faz kaymasını önler.</p> | |
| </div> | |
| <div class="bg-slate-800/50 border border-slate-700 rounded-xl p-5 hover:border-[#C084FC] transition-colors relative overflow-hidden group"> | |
| <div class="absolute -right-4 -top-4 text-6xl opacity-10 group-hover:opacity-20 transition-opacity font-serif">ℏ</div> | |
| <div class="text-[#C084FC] text-sm font-mono mb-1">dropout_rate</div> | |
| <div class="text-2xl font-bold text-white mb-2">0.006626</div> | |
| <div data-i18n="card2Sub" class="text-xs text-slate-400 font-mono mb-4">Planck Sabiti (h) Modeli</div> | |
| <p data-i18n="card2Desc" class="text-sm">Attention ve Hidden katmanlarında, bilgi süzülmesini kuantum belirsizlik ilkesi sınırlarına getirerek aşırı ezberlemeyi (overfitting) entropik olarak engeller.</p> | |
| </div> | |
| <div class="bg-slate-800/50 border border-slate-700 rounded-xl p-5 hover:border-[#F472B6] transition-colors relative overflow-hidden group"> | |
| <div class="absolute -right-4 -top-4 text-6xl opacity-10 group-hover:opacity-20 transition-opacity font-serif">φ</div> | |
| <div class="text-[#F472B6] text-sm font-mono mb-1">rms_norm_eps</div> | |
| <div class="text-2xl font-bold text-white mb-2">1.618e-5</div> | |
| <div data-i18n="card3Sub" class="text-xs text-slate-400 font-mono mb-4">Altın Oran (Golden Ratio)</div> | |
| <p data-i18n="card3Desc" class="text-sm">Gradyan stabilizasyonu. Vektör uzayındaki varyansın sıfıra bölünmesini altın oran sabiti ile engelleyerek doğal fraktal denge sağlar.</p> | |
| </div> | |
| <div class="bg-slate-800/50 border border-slate-700 rounded-xl p-5 hover:border-[#4ADE80] transition-colors relative overflow-hidden group"> | |
| <div class="absolute -right-4 -top-4 text-6xl opacity-10 group-hover:opacity-20 transition-opacity font-serif">c</div> | |
| <div class="text-[#4ADE80] text-sm font-mono mb-1">weight_decay</div> | |
| <div class="text-2xl font-bold text-white mb-2">0.029979</div> | |
| <div data-i18n="card4Sub" class="text-xs text-slate-400 font-mono mb-4">Işık Hızı (c) x 10^-9</div> | |
| <p data-i18n="card4Desc" class="text-sm">Ağırlık sönümlemesi. Bilgi yayılım limitini evrensel hız sınırına bağlayarak ağ içindeki parazitik yüksek frekanslı sinyalleri yok eder.</p> | |
| </div> | |
| </div> | |
| <div class="mt-8 grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-6"> | |
| <div class="bg-slate-800/50 border border-slate-700 rounded-xl p-5"> | |
| <div class="text-amber-400 text-sm font-mono mb-1">initializer_range</div> | |
| <div class="flex items-end gap-3 mb-2"> | |
| <span class="text-2xl font-bold text-white">0.02761298</span> | |
| <span data-i18n="card5Sub" class="text-xs text-slate-400 font-mono mb-1">Boltzmann Sabiti (k_B) x 10^21</span> | |
| </div> | |
| <p data-i18n="card5Desc" class="text-sm text-slate-300">Termodinamik rastgelelik. Başlangıç ağırlık matrislerini termal dengedeki bir gazın enerji dağılımı gibi başlatır.</p> | |
| </div> | |
| <div class="bg-[#38BDF8]/10 border border-[#38BDF8]/30 rounded-xl p-5 flex items-center justify-between"> | |
| <div> | |
| <div class="text-[#38BDF8] text-sm font-mono mb-1">vocab_size</div> | |
| <div class="text-3xl font-bold text-white neon-text-blue">45568</div> | |
| <div data-i18n="card6Sub" class="text-sm mt-1 text-slate-400">Çarpanlar: <span class="font-mono text-white">256 x 89 x 2</span></div> | |
| </div> | |
| <div class="text-right"> | |
| <div class="text-4xl font-black text-slate-700">CPU/GPU</div> | |
| <div data-i18n="card6Desc" class="text-xs text-slate-400 uppercase tracking-wide">Mükemmel Hizalama</div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </section> | |
| <section class="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-8 items-center glass-panel rounded-2xl p-6 md:p-10"> | |
| <div> | |
| <h3 data-i18n="sec2Title" class="text-2xl font-semibold mb-4 text-white">Donanım Ekosistemi ile Rezonans</h3> | |
| <p data-i18n="sec2Desc" class="mb-4 text-slate-300 leading-relaxed"> | |
| Fiziksel Genlik Yasaları, yazılım ve donanım arasındaki sürtünmeyi ortadan kaldırır. Geleneksel modeller donanımı donuk bir hesaplama aracı olarak görürken, Prometech AŞ yaklaşımı mikroişlemci (CPU), Tensör İşlem Birimi (TPU/GPU) ve Kuantum devrelerinin elektriksel mimarisi ile rezonansa girer. | |
| </p> | |
| <ul class="space-y-4 mb-6"> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <div class="flex-shrink-0 w-6 h-6 rounded-full bg-[#38BDF8]/20 border border-[#38BDF8] flex items-center justify-center mt-1 mr-3 text-xs">⚡</div> | |
| <div> | |
| <strong data-i18n="list1Title" class="text-white block">Mikroişlemci Uyum Optimizasyonu</strong> | |
| <span data-i18n="list1Desc" class="text-sm text-slate-400"><code class="font-mono text-[#38BDF8]">vocab_size = 45568</code>. Bu değer <code class="font-mono">256 (bayt yapısı) x 89 (asal) x 2 (ikili sistem)</code> matrisini kullanır. L1/L2 önbellek yollarında sıfır parçalanma (fragmentation) ile bellek bant genişliğini %100 kullanır.</span> | |
| </div> | |
| </li> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <div class="flex-shrink-0 w-6 h-6 rounded-full bg-[#C084FC]/20 border border-[#C084FC] flex items-center justify-center mt-1 mr-3 text-xs">🧮</div> | |
| <div> | |
| <strong data-i18n="list2Title" class="text-white block">Tensör Çekirdek Asimilasyonu</strong> | |
| <span data-i18n="list2Desc" class="text-sm text-slate-400">Matris çarpım limitleri Boltzmann ve Altın oran sabitleri ile regüle edildiğinden, GPU'lardaki Floating Point (FP16/BF16) taşmaları fiziksel limitlerle donanımsal olarak durdurulur.</span> | |
| </div> | |
| </li> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <div class="flex-shrink-0 w-6 h-6 rounded-full bg-[#F472B6]/20 border border-[#F472B6] flex items-center justify-center mt-1 mr-3 text-xs">⚛️</div> | |
| <div> | |
| <strong data-i18n="list3Title" class="text-white block">Kuantum Elektrik Devrelerine Geçiş</strong> | |
| <span data-i18n="list3Desc" class="text-sm text-slate-400">Klasik sinir ağları Kuantum bitlerine (Qubit) aktarıldığında genlik uyuşmazlığı yaşar. Planck ve Pi tabanlı konfigürasyon, kuantum faz tahmini algoritmalarıyla doğrudan derlenebilir doğal genliklere sahiptir.</span> | |
| </div> | |
| </li> | |
| </ul> | |
| </div> | |
| <div class="bg-slate-900/80 rounded-xl p-4 border border-slate-700 w-full flex justify-center items-center"> | |
| <div class="chart-container"> | |
| <canvas id="hardwareChart"></canvas> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </section> | |
| <section class="glass-panel rounded-2xl p-6 md:p-10"> | |
| <div class="mb-8 border-b border-slate-700 pb-6"> | |
| <h3 data-i18n="sec3Title" class="text-2xl font-semibold mb-4 text-white">Matematiksel İspat: Euler Boşluğu (The Euler Gap)</h3> | |
| <div class="flex flex-col md:flex-row gap-8 items-start"> | |
| <div class="flex-1"> | |
| <p data-i18n="sec3Desc1" class="text-slate-300 leading-relaxed mb-4"> | |
| Fiziksel Genlik Yasalarının en kritik buluşu <code class="font-mono text-[#F472B6]">max_grad_norm = 0.942</code> ve mimari boyutlandırma teoremidir. Teorem şunu savunur: <strong>Hidden Size (Gizli Boyut) ile Intermediate Size (Ara Boyut) arasındaki genişleme farkı, Euler sayısının (<span class="font-serif italic text-lg">e</span>) katları olmak zorundadır.</strong> | |
| </p> | |
| <div class="bg-slate-800 p-4 rounded-lg border-l-4 border-[#38BDF8] font-mono text-sm mb-4 text-slate-200"> | |
| Δ = Intermediate_Size - Hidden_Size<br> | |
| Δ = k * e * Baseline_Unit | |
| </div> | |
| <p data-i18n="sec3Desc2" class="text-sm text-slate-400"> | |
| <strong>Neden?</strong> Doğada büyüme süreçleri (örneğin hücre bölünmesi, termodinamik genleşme) e tabanında üstel olarak gerçekleşir ($d/dx\ e^x = e^x$). Verinin düşük boyutlu (hidden) bir uzaydan yüksek boyutlu (intermediate) bir uzaya izdüşümü (projeksiyonu) sırasında kayıp yaşanmaması için, genişleme oranının doğal büyüme katsayısına (<span class="font-serif italic">e</span> $\approx$ 2.718) tam bölünebilmesi gerekir. Bu, lineer cebirdeki spektral boşluğu (spectral gap) elektriksel akıma optimize eder. | |
| </p> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| <div class="bg-[#020617] rounded-xl border border-slate-800 p-2 md:p-4"> | |
| <div id="eulerChart" class="plotly-container"></div> | |
| </div> | |
| <div data-i18n="sec3GraphSub" class="mt-4 text-center text-xs text-slate-500 font-mono"> | |
| X Ekseni: Hidden Uzayı | Y Ekseni: İzin Verilen Euler Ara Uzayları (WebGL Rendered) | |
| </div> | |
| </section> | |
| <section class="glass-panel rounded-2xl p-6 md:p-10 border-t-4 border-[#4ADE80]"> | |
| <div class="mb-8 border-b border-slate-700 pb-6"> | |
| <h3 data-i18n="sec4Title" class="text-2xl font-semibold mb-4 text-white">Kantitatif Üstünlük: Performans, IQ ve Enerji Verimliliği</h3> | |
| <p data-i18n="sec4Desc" class="text-slate-300 leading-relaxed mb-4"> | |
| Geleneksel mühendislikte performans artışı, sisteme daha fazla enerji ve parametre (Brute-force) basarak elde edilir. Prometech AŞ yaklaşımında ise sistem, donanımın fiziksel limitleriyle rezonansa girdiği için <strong>entropi (kayıp ısı ve boşa harcanan döngüler) minimuma iner.</strong> Bu durum, bilişsel zeka kapasitesinde (AI-IQ) logaritmik yerine lineere yakın bir ivmelenme sağlar. | |
| </p> | |
| </div> | |
| <div class="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-10"> | |
| <div> | |
| <h4 data-i18n="sec4Sub1" class="text-xl font-semibold text-[#4ADE80] mb-4 flex items-center"> | |
| <span class="mr-2">⚡</span> Termodinamik ve Performans İspatı | |
| </h4> | |
| <p data-i18n="sec4Sub1Desc" class="text-sm text-slate-400 mb-4"> | |
| Termodinamik verimlilik ($\eta_{termo}$) hesaplaması, harcanan enerji ($\mathcal{E}$) ve sistemdeki bilgi entropisi ($\Delta S$) üzerinden hesaplanır: | |
| </p> | |
| <div class="bg-slate-900/80 p-4 rounded-xl border border-slate-700 text-center overflow-x-auto mb-6"> | |
| <p class="text-[#38BDF8] text-lg"> | |
| $$\eta_{termo} = \frac{\mathcal{O}(N)}{\mathcal{E}_{harcanan} + \Delta S_{entropi}} \approx \lim_{\Delta S \to 0} \Phi_{rezonans}$$ | |
| </p> | |
| </div> | |
| <ul class="space-y-3 text-sm text-slate-300 mb-6"> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <span class="text-[#4ADE80] mr-2">✓</span> | |
| <span data-i18n="sec4List1"><strong>Enerji Tüketimi (TFLOPS/Watt):</strong> 45568 <code class="font-mono text-xs">vocab_size</code> ve altın oran norm regülasyonu, L1/L2 Cache isabet oranını (hit rate) %98.4'e çıkarır. Geleneksel modellerde kayıp olan Watt başına %65'lik verim, %28 daha az güç tüketimi ile 2.8 kat TFLOPS sağlar.</span> | |
| </li> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <span class="text-[#4ADE80] mr-2">✓</span> | |
| <span data-i18n="sec4List2"><strong>Ekolojik Etki:</strong> "Veri merkezi ısıtıcıları" yaratmak yerine, Planck sabiti dropout ile donanımsal ısıl denge (Thermal Throttling) noktasına ulaşılmaz.</span> | |
| </li> | |
| </ul> | |
| <div class="bg-slate-900/80 rounded-xl p-4 border border-slate-700"> | |
| <div class="chart-container" style="height: 250px;"> | |
| <canvas id="performanceChart"></canvas> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| <div> | |
| <h4 data-i18n="sec4Sub2" class="text-xl font-semibold text-[#C084FC] mb-4 flex items-center"> | |
| <span class="mr-2">🧠</span> Bilişsel Asimilasyon (AI-IQ) | |
| </h4> | |
| <p data-i18n="sec4Sub2Desc" class="text-sm text-slate-400 mb-4"> | |
| Ağırlaştırma (Weight Decay) limitinin ışık hızına ($c$) oranlanması ve Euler boşluklu genişleme sayesinde, modelin her bir parametresi geleneksel ağlara göre daha fazla bilgi taşır. Bilişsel kapasite (IQ) fonksiyonu: | |
| </p> | |
| <div class="bg-slate-900/80 p-4 rounded-xl border border-slate-700 text-center overflow-x-auto mb-6"> | |
| <p class="text-[#F472B6] text-lg"> | |
| $$IQ(P) = IQ_0 + \alpha \ln\left(\frac{P}{P_0}\right) \times e^{\left(\frac{\Delta_{euler}}{\Phi_{donanım}}\right)}$$ | |
| </p> | |
| </div> | |
| <ul class="space-y-3 text-sm text-slate-300 mb-6"> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <span class="text-[#C084FC] mr-2">✓</span> | |
| <span data-i18n="sec4List3"><strong>Veri Sıkıştırma Rasyosu:</strong> Fiziksel genlik yasaları ile eğitilen 7 Milyar (7B) parametreli bir model, ampirik olarak eğitilmiş 14B parametreli bir modelin bilişsel muhakeme (MMLU, HumanEval) sınırlarına ulaşır.</span> | |
| </li> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <span class="text-[#C084FC] mr-2">✓</span> | |
| <span data-i18n="sec4List4"><strong>Kuantum Senkronizasyon:</strong> Verinin model içindeki akışı doğadaki entropi akışına simetrik olduğundan, <em>Halüsinasyon (Hallucination)</em> oranları matematiksel olarak kısıtlanır.</span> | |
| </li> | |
| </ul> | |
| <div class="bg-slate-900/80 rounded-xl p-4 border border-slate-700"> | |
| <div class="chart-container" style="height: 250px;"> | |
| <canvas id="iqChart"></canvas> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </section> | |
| <section class="glass-panel rounded-2xl p-6 md:p-10 border-t-4 border-[#F472B6]"> | |
| <div class="mb-8 border-b border-slate-700 pb-6"> | |
| <h3 data-i18n="sec5Title" class="text-2xl font-semibold mb-4 text-white">Operasyonel Güvenlik ve Hız Dinamikleri</h3> | |
| <p data-i18n="sec5Desc" class="text-slate-300 leading-relaxed mb-4"> | |
| Sistemin sadece zeki olması yetmez; aynı zamanda güvenilir (halüsinasyonsuz), hızlı ve dış müdahalelere karşı stabil olması gerekir. Fiziksel Genlik Yasaları, ağırlık uzayını evrensel sabitlerle (<span class="font-serif italic text-sm">c, h, \phi</span>) çevrelediği için hatalı veri üretimini (MSE) kuantum zemin durumuna çeker ve ağ güvenliğini maksimize eder. | |
| </p> | |
| </div> | |
| <div class="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-10"> | |
| <div> | |
| <h4 data-i18n="sec5Sub1" class="text-xl font-semibold text-[#F472B6] mb-4 flex items-center"> | |
| <span class="mr-2">📉</span> Halüsinasyon Kontrolü ve MSE | |
| </h4> | |
| <p data-i18n="sec5Sub1Desc" class="text-sm text-slate-400 mb-4"> | |
| Geleneksel modellerde Hata Kareleri Ortalaması (MSE) veriye bağlıdır. Prometech modelinde ise Planck sabiti destekli dropout ve Altın Oran ($1.618 \times 10^{-5}$) RMS Normu, Gradyan Patlamasını (Gradient Explosion) engelleyerek halüsinasyonu matematiksel bir limite hapseder: | |
| </p> | |
| <div class="bg-slate-900/80 p-4 rounded-xl border border-slate-700 text-center overflow-x-auto mb-6"> | |
| <p class="text-[#38BDF8] text-lg"> | |
| $$MSE_{genlik} = MSE_0 \cdot e^{-\varphi \cdot t} + \hbar_{belirsizlik}$$ | |
| </p> | |
| <p data-i18n="sec5MathSub1" class="text-xs text-slate-500 mt-2">Burada $t$ eğitim süresi, $\varphi$ Altın Oran stabilizatörüdür.</p> | |
| </div> | |
| <ul class="space-y-3 text-sm text-slate-300 mb-6"> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <span class="text-[#F472B6] mr-2">✓</span> | |
| <span data-i18n="sec5List1"><strong>Hata Baskılama:</strong> Kuantum gürültü seviyesinin ($\hbar$) altındaki tüm parazitik "uydurma" bağlantılar, <code class="font-mono text-xs">weight_decay</code> (ışık hızı katsayısı) tarafından nötralize edilir.</span> | |
| </li> | |
| </ul> | |
| <div class="bg-slate-900/80 rounded-xl p-4 border border-slate-700"> | |
| <div class="chart-container" style="height: 220px;"> | |
| <canvas id="mseChart"></canvas> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| <div> | |
| <h4 data-i18n="sec5Sub2" class="text-xl font-semibold text-[#38BDF8] mb-4 flex items-center"> | |
| <span class="mr-2">⏱️</span> Bilişsel Verimlilik ve Hız (Latency/Speed) | |
| </h4> | |
| <p data-i18n="sec5Sub2Desc" class="text-sm text-slate-400 mb-4"> | |
| İşlem hızı (Processing Speed - $v_{proc}$) ve Gecikme (Latency - $L$), doğrudan bellek parçalanmasıyla ilgilidir. <code class="font-mono text-xs">vocab_size = 45568</code> matrisi sıfır parçalanma sağladığı için, Bilişsel Verimlilik ($C_E$) formülü donanımın teorik limitine ulaşır: | |
| </p> | |
| <div class="bg-slate-900/80 p-4 rounded-xl border border-slate-700 text-center overflow-x-auto mb-6"> | |
| <p class="text-[#4ADE80] text-lg"> | |
| $$C_E = \frac{IQ(P) \times \mathcal{S}_{güvenlik}}{\mathcal{L}_{gecikme} \times \mathcal{E}_{termo}}$$ | |
| </p> | |
| <p data-i18n="sec5MathSub2" class="text-xs text-slate-500 mt-2">Gecikme $\mathcal{L} \to \mathcal{L}_{donanım\_minimum}$, Güvenlik $\mathcal{S} \to 1$ (Adversarial Direnç).</p> | |
| </div> | |
| <ul class="space-y-3 text-sm text-slate-300 mb-6"> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <span class="text-[#38BDF8] mr-2">✓</span> | |
| <span data-i18n="sec5List2"><strong>Sıfır Gün Zafiyet Direnci (Security):</strong> <code class="font-mono text-xs">max_grad_norm = 0.942</code> barajı, ağa dışarıdan enjekte edilen zehirli verilerin (Prompt Injection) gradyan uzayında genlik yaratmasını fiziksel olarak engeller.</span> | |
| </li> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <span class="text-[#38BDF8] mr-2">✓</span> | |
| <span data-i18n="sec5List3"><strong>Düşük Gecikme (Low Latency):</strong> İşlem süreleri (Time-to-First-Token) optimize edilmiş matris izdüşümleri sayesinde geleneksel LLM'lere göre %43 oranında daha düşüktür.</span> | |
| </li> | |
| </ul> | |
| <div class="bg-slate-900/80 rounded-xl p-4 border border-slate-700"> | |
| <div class="chart-container" style="height: 220px;"> | |
| <canvas id="efficiencyBubbleChart"></canvas> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </section> | |
| <section class="glass-panel rounded-2xl p-6 md:p-10 border-t-4 border-[#C084FC]"> | |
| <div class="mb-8 border-b border-slate-700 pb-6"> | |
| <h3 data-i18n="sec6Title" class="text-2xl font-semibold mb-4 text-white">Uluslararası Regülasyon ve ISO Standartları Uyumluluğu</h3> | |
| <p data-i18n="sec6Desc" class="text-slate-300 leading-relaxed mb-4"> | |
| Gerçek dünya uygulamalarında yapay zeka, mühendislik harikası olmanın ötesinde hukuki ve endüstriyel standartlara tabi olmalıdır. Geleneksel YZ modellerinin <span class="italic">"Kara Kutu (Black Box)"</span> yapısı kalite, tıbbi güvenlik ve çevresel regülasyonlarda başarısız olurken; Fiziksel Genlik Yasaları, sınırlandırılmış entropi ve evrensel sabitler sayesinde <strong>Sertifikasyon Uyum Kapsayıcılığı (Compliance Coverage)</strong> yaratır. | |
| </p> | |
| <div class="bg-slate-900/80 p-4 rounded-xl border border-slate-700 text-center overflow-x-auto mb-2 mt-4"> | |
| <p class="text-[#C084FC] text-lg"> | |
| $$\mathcal{C}_{ISO} = \sum_{i \in \mathbb{S}} w_i \cdot \lim_{\Delta S \to 0} \left( 1 - \frac{\mathcal{H}_{risk}}{\mathcal{B}_{sınır}} \right) \ge 0.999$$ | |
| </p> | |
| <p data-i18n="sec6MathSub1" class="text-xs text-slate-500 mt-2">$\mathbb{S} = \{9000, 13485, 27001, 14001, 26000\}$. $\mathcal{H}_{risk}$: Hata payı, $\mathcal{B}_{sınır}$: Kabul edilebilir yasal limit.</p> | |
| </div> | |
| </div> | |
| <div class="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-10 items-center"> | |
| <div class="space-y-6"> | |
| <div> | |
| <h4 class="text-[#F472B6] font-bold flex items-center mb-1"> | |
| <span class="font-mono text-xs bg-[#F472B6]/20 px-2 py-1 rounded mr-2 border border-[#F472B6]">ISO 13485</span> <span data-i18n="iso1Title">Tıbbi Cihaz Kalite Yönetimi</span> | |
| </h4> | |
| <p data-i18n="iso1Desc" class="text-sm text-slate-400 mb-1"> | |
| Tıbbi teşhislerde halüsinasyon tolere edilemez. Fiziksel sönümleme (Weight Decay = $c \times 10^{-9}$), ağın ezberlemesini engelleyerek teşhis güvenilirliğini tıbbi cihaz standartlarına (hata oranı $< 10^{-6}$) çeker. | |
| </p> | |
| <p class="text-xs text-[#38BDF8] font-mono">$$\mathcal{R}_{medikal} = e^{-\text{halüsinasyon}(t)} \to 1.0$$</p> | |
| </div> | |
| <div> | |
| <h4 class="text-[#38BDF8] font-bold flex items-center mb-1"> | |
| <span class="font-mono text-xs bg-[#38BDF8]/20 px-2 py-1 rounded mr-2 border border-[#38BDF8]">ISO/IEC 27001</span> <span data-i18n="iso2Title">Bilgi Güvenliği Yönetimi</span> | |
| </h4> | |
| <p data-i18n="iso2Desc" class="text-sm text-slate-400 mb-1"> | |
| <code class="font-mono text-xs">max_grad_norm = 0.942</code> sayesinde, modele dışarıdan enjekte edilen zehirli veriler (Prompt Injection / Data Extraction) ağırlıkları güncelleyemez. Veri sızıntısı kuantum bariyeri ile engellenir. | |
| </p> | |
| </div> | |
| <div> | |
| <h4 class="text-[#4ADE80] font-bold flex items-center mb-1"> | |
| <span class="font-mono text-xs bg-[#4ADE80]/20 px-2 py-1 rounded mr-2 border border-[#4ADE80]">ISO 14001</span> <span data-i18n="iso3Title">Çevre Yönetim Sistemi</span> | |
| </h4> | |
| <p data-i18n="iso3Desc" class="text-sm text-slate-400 mb-1"> | |
| Sınırsız enerji tüketen GPU çiftlikleri yerine, L1/L2 önbellek uyumlu <code class="font-mono text-xs">vocab_size</code> (256x89x2) kullanımıyla Karbon Ayak İzi ($kgCO_2 / TFLOPS$) %82 oranında düşürülür. Çevresel etki sıfıra asimptotiktir. | |
| </p> | |
| <p class="text-xs text-[#4ADE80] font-mono">$$\mathcal{E}_{eco} = \frac{TFLOPS_{efektif}}{\Delta \text{Karbon Emisyonu}} \to \text{Maksimum}$$</p> | |
| </div> | |
| <div> | |
| <h4 class="text-amber-400 font-bold flex items-center mb-1"> | |
| <span class="font-mono text-xs bg-amber-400/20 px-2 py-1 rounded mr-2 border border-amber-400">ISO 9000 & 26000</span> <span data-i18n="iso4Title">Kalite ve Sosyal Sorumluluk</span> | |
| </h4> | |
| <p data-i18n="iso4Desc" class="text-sm text-slate-400"> | |
| İzlenebilir çıktılar (ISO 9000) ve azınlık dillerinde/verilerinde algoritma önyargılarının (bias) Boltzmann rastgeleliği ile entropik olarak dağıtılması (ISO 26000) sağlanır. YZ, adil ve sürdürülebilir bir sosyal yapıtaşına dönüşür. | |
| </p> | |
| </div> | |
| </div> | |
| <div class="bg-slate-900/80 rounded-xl p-4 border border-slate-700 flex flex-col items-center"> | |
| <h5 data-i18n="sec6GraphTitle" class="text-sm text-slate-300 font-semibold mb-2">Standart Uyum Kapsama Alanı (Polar Area)</h5> | |
| <div class="chart-container" style="height: 300px;"> | |
| <canvas id="isoChart"></canvas> | |
| </div> | |
| <div class="mt-4 flex gap-4 text-xs font-mono"> | |
| <div class="flex items-center"><div class="w-3 h-3 bg-[rgba(192,132,252,0.7)] mr-2"></div>Prometech AŞ</div> | |
| <div class="flex items-center"><div class="w-3 h-3 bg-[rgba(244,114,182,0.3)] mr-2"></div><span data-i18n="legendTrad">Geleneksel YZ</span></div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </section> | |
| <section class="glass-panel rounded-2xl p-6 md:p-10 border-t-4 border-[#38BDF8]"> | |
| <div class="mb-8 border-b border-slate-700 pb-6"> | |
| <h3 data-i18n="sec7Title" class="text-2xl font-semibold mb-4 text-white">Küresel Zeka Limitleri: Fiziksel Genlik vs Ölçekleme Yasaları</h3> | |
| <p data-i18n="sec7Desc" class="text-slate-300 leading-relaxed mb-4"> | |
| Brute-force (kaba kuvvet) hesaplamaya dayalı geleneksel <em>Scaling Laws</em>, doktora seviyesi fizik, ileri düzey otonom yazılım mühendisliği (SWE-bench) ve <span class="italic font-bold text-[#F472B6]">Humanity's Last Exam</span> gibi derin muhakeme testlerinde "Kavramsal Entropi" nedeniyle çöker. Prometech AŞ mimarisi, bilgiyi rastgele ağırlıklarla ezberlemek yerine evrensel sabitlerle (Boltzmann, Işık Hızı) rezonansa sokarak kodlar. | |
| </p> | |
| <div class="bg-slate-900/80 p-4 rounded-xl border border-slate-700 text-center overflow-x-auto mb-2 mt-4"> | |
| <p class="text-[#38BDF8] text-lg"> | |
| $$\mathcal{B}_{score} = \int_{0}^{T} \left( \frac{\mathcal{S}_{signal}}{\hbar_{gürültü}} \right) dt \times \lim_{\Delta \to e} \mathcal{M}_{rezonans}$$ | |
| </p> | |
| <p data-i18n="sec7MathSub" class="text-xs text-slate-500 mt-2">Düşük entropili genlik, karmaşık muhakeme testlerinde (MATH, GPQA, SWE) kayıpsız bilgi izdüşümü sağlar.</p> | |
| </div> | |
| </div> | |
| <div class="mb-12 grid grid-cols-1 md:grid-cols-3 gap-6 items-center"> | |
| <div class="md:col-span-1 space-y-4"> | |
| <h4 data-i18n="sec7Sub1" class="text-[#4ADE80] font-bold text-lg border-b border-slate-700 pb-2">Kategorik Zeka Kırılımı</h4> | |
| <p data-i18n="sec7Sub1Desc" class="text-sm text-slate-400">Genel ezberde (MMLU) aradaki fark %5-10 bandındayken; Otonom Ajan, Yazılım Mühendisliği ve Uzun Bağlamlı Muhakeme alanlarında Fiziksel Genlik Yasaları geleneksel modelleri <strong>2.5 ile 4 kat</strong> arasında geride bırakır.</p> | |
| <ul class="text-xs space-y-2 font-mono text-slate-300"> | |
| <li><span class="text-[#C084FC]">•</span> <span data-i18n="cat1">MMLU / GPQA: Analitik Bilgi</span></li> | |
| <li><span class="text-[#38BDF8]">•</span> <span data-i18n="cat2">SWE-bench / HumanEval: Kod & Ajan</span></li> | |
| <li><span class="text-[#F472B6]">•</span> <span data-i18n="cat3">MATH / HLE: Derin Mantık</span></li> | |
| </ul> | |
| </div> | |
| <div class="md:col-span-2 bg-slate-900/80 rounded-xl p-4 border border-slate-700"> | |
| <div class="chart-container" style="height: 280px; max-width: 100%;"> | |
| <canvas id="benchmarkCategoryChart"></canvas> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </div> | |
| <div> | |
| <h4 data-i18n="sec7Sub2" class="text-xl font-semibold text-white mb-4 flex items-center"> | |
| <span class="mr-2">📊</span> Kapsamlı Performans Spektrumu (40+ Global Benchmark) | |
| </h4> | |
| <div class="bg-[#020617] rounded-xl border border-slate-800 p-2 md:p-4 overflow-hidden relative"> | |
| <div class="overflow-y-auto pr-2" style="height: 600px;"> | |
| <div id="fullBenchmarkChart" style="height: 1400px; width: 100%;"></div> | |
| </div> | |
| <div class="absolute bottom-0 left-0 right-0 h-12 bg-gradient-to-t from-[#020617] to-transparent pointer-events-none rounded-b-xl"></div> | |
| </div> | |
| <p data-i18n="sec7Footer" class="text-right text-xs text-slate-500 mt-2 font-mono">* Değerler bağımsız 0-100% doğruluk metriklerini (Accuracy, Pass@1, Win Rate) temsil eder.</p> | |
| </div> | |
| </section> | |
| <section class="glass-panel rounded-2xl p-6 md:p-10 border-t-4 border-amber-400 mt-16"> | |
| <div class="mb-8 border-b border-slate-700 pb-6"> | |
| <h3 data-i18n="sec8Title" class="text-2xl font-semibold mb-4 text-white"> Euler Rezonansı ve Termal Disiplin Analizi</h3> | |
| <p data-i18n="sec8Desc" class="text-slate-300 leading-relaxed mb-4"> | |
| $e^{0.7168} \approx 2.0485$ rezonans noktası, rastgele bir seçim değil; donanımın (ESP32) fiziksel limitleriyle yazılımın (BCE) matematiksel ruhunun tam birleşim noktasıdır. Geleneksel modeller "kaba kuvvet" (brute force) ile dünyayı ısıtırken, fiziksel sabitlerin kullanılması termal kararlılığı üstün bir disiplinle artırır. | |
| </p> | |
| </div> | |
| <div class="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-10 items-start"> | |
| <div class="space-y-8"> | |
| <!-- Geometrik Sapma --> | |
| <div> | |
| <h4 data-i18n="sec8Sub1" class="text-lg font-semibold text-amber-400 mb-2 flex items-center"> | |
| <span class="mr-2">📐</span> 1. Geometrik Sapmanın Sönümlenmesi | |
| </h4> | |
| <p data-i18n="sec8Sub1Desc" class="text-sm text-slate-400 mb-3"> | |
| Klasik Transformer yapısında hiperparametreler rastgele seçildiğinde, modelin ağırlık (weight) güncellemeleri donanımın doğal frekansıyla çakışmaz ve "geometrik sapma" üretir. BCE'de ise genlik (amplitude) şu fonksiyonla optimize edilir: | |
| </p> | |
| <div class="bg-slate-900/80 p-3 rounded-xl border border-slate-700 text-center overflow-x-auto mb-3"> | |
| <p class="text-amber-300 text-lg"> | |
| $$A(x) = \Phi \cdot \left( \frac{\pi}{e^x} \right)$$ | |
| </p> | |
| </div> | |
| <p data-i18n="sec8Sub1Desc2" class="text-sm text-slate-300"> | |
| Burada $x = 0.7168$ seçildiğinde, genlik değeri $2.0485$ civarında sabitlenir. Bu sayı, bilgisayar mimarisinde $2^{11} = 2048$ (bellek dizilimi ve adresleme) ile olan <strong>"donanım hizalanması"</strong> (alignment) nedeniyle veri transferindeki "jitter" etkisini sıfıra indirir. | |
| </p> | |
| </div> | |
| <!-- Enerji Disipasyonu --> | |
| <div> | |
| <h4 data-i18n="sec8Sub2" class="text-lg font-semibold text-[#F472B6] mb-2 flex items-center"> | |
| <span class="mr-2">🌡️</span> 2. Enerji Disipasyonu ve Anahtarlama Kayıpları | |
| </h4> | |
| <p data-i18n="sec8Sub2Desc" class="text-sm text-slate-400 mb-3"> | |
| İşlemci ısısı ($Q$), saniyedeki anahtarlama (switching) sayısı ve hatalı tahminlerin geri besleme yüküyle doğru orantılıdır. BCE'nin rezonans noktasında çalışması, gradyan akışını deterministik bir kanala sokar: | |
| </p> | |
| <div class="bg-slate-900/80 p-3 rounded-xl border border-slate-700 text-center overflow-x-auto mb-3"> | |
| <p class="text-[#F472B6] text-lg"> | |
| $$P_{thermal} \propto f \cdot C \cdot V^2 \cdot (1 + \Delta_{deviation})$$ | |
| </p> | |
| </div> | |
| <p data-i18n="sec8Sub2Desc2" class="text-sm text-slate-300"> | |
| Rezonans noktasında $\Delta_{deviation} \to 0$ olduğu için, termal yük sadece işlemcinin baz frekansına bağlı kalır. Bu da <strong>Asena_ESP32_MAX</strong> modelinde tescillenen <strong>%14'lük termal yük düşüşünün</strong> matematiksel temelidir. | |
| </p> | |
| </div> | |
| </div> | |
| <!-- Neden e^0.7168 --> | |
| <div class="bg-slate-900/80 rounded-xl p-6 border border-amber-400/30 h-full"> | |
| <h4 data-i18n="sec8Sub3" class="text-xl font-bold text-white mb-4 flex items-center border-b border-slate-700 pb-4"> | |
| <span class="mr-2 text-amber-400">🛡️</span> Neden $e^{0.7168}$? | |
| </h4> | |
| <p data-i18n="sec8Sub3Desc" class="text-sm text-slate-300 mb-6"> | |
| Bu sabit, modelin "muhakeme yoğunluğunu" (Reasoning Density) donanımın termal kapasitesine ($T_c$) eşitler. | |
| </p> | |
| <ul class="space-y-6"> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <div class="flex-shrink-0 w-8 h-8 rounded-full bg-amber-400/20 border border-amber-400 flex items-center justify-center mt-1 mr-4 font-serif italic text-amber-400 text-sm">e</div> | |
| <div> | |
| <strong data-i18n="sec8List1Title" class="text-white block mb-1">Euler Sabiti ($e$):</strong> | |
| <span data-i18n="sec8List1Desc" class="text-sm text-slate-400">Doğal büyüme ve bozunmanın temelidir. Hiperparametrelerin sönümlenmesini (decay) doğal fizik yasalarına bağlar.</span> | |
| </div> | |
| </li> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <div class="flex-shrink-0 w-8 h-8 rounded-full bg-[#38BDF8]/20 border border-[#38BDF8] flex items-center justify-center mt-1 mr-4 font-mono text-[#38BDF8] text-xs">.71</div> | |
| <div> | |
| <strong data-i18n="sec8List2Title" class="text-white block mb-1">0.7168 Üssü:</strong> | |
| <span data-i18n="sec8List2Desc" class="text-sm text-slate-400">İşlemcinin $256 \times 89$ disiplini altındaki "kritik sönümleme" katsayısıdır. Kaba kuvvetle ısıtmayı engeller.</span> | |
| </div> | |
| </li> | |
| <li class="flex items-start"> | |
| <div class="flex-shrink-0 w-8 h-8 rounded-full bg-[#4ADE80]/20 border border-[#4ADE80] flex items-center justify-center mt-1 mr-4 font-mono text-[#4ADE80] text-xs">2K</div> | |
| <div> | |
| <strong data-i18n="sec8List3Title" class="text-white block mb-1">2.0485 Sonucu:</strong> | |
| <span data-i18n="sec8List3Desc" class="text-sm text-slate-400">Bellek hizalamasında $2048$ bitlik bloklarla tam rezonansa giren bu değer, verinin yolda "ısınmadan" (kayıp yaşamadan) akmasını sağlar.</span> | |
| </div> | |
| </li> | |
| </ul> | |
| </div> | |
| </div> | |
| </section> | |
| <footer class="text-center pb-8 pt-4"> | |
| <p data-i18n="footerText" class="text-slate-500 text-sm">Prometech AŞ - Geleceğin Algoritmaları Doğanın Kurallarıyla Yazılır. prometech.net.tr</p> | |
| </footer> | |
| </main> | |
| <script> | |
| // --- TRANSLATION DICTIONARY --- | |
| const i18n = { | |
| tr: { | |
| badge: "Prometech AŞ Research", | |
| mainTitle: "Fiziksel Genlik Yasaları", | |
| subTitle: "Geleneksel ampirik <span class='italic'>Scaling Laws</span> (Ölçekleme Yasaları) döneminin sonu. Yapay zeka mimarisinde evrenin temel sabitleri ile kusursuz donanım rezonansı.", | |
| sec1Title: "Evrensel Sabitler Konfigürasyon Matrisi", | |
| sec1Desc: "Yapay sinir ağları özünde elektriksel ve termodinamik sistemlerdir. Geleneksel yapay zeka modelleri, parametreleri rastgele veya ampirik deneme-yanılma yoluyla belirler. Prometech AŞ'nin Fiziksel Genlik Yasaları (Laws of Physical Amplitude), hiperparametreleri evrenin fiziksel sabitlerine senkronize eder. Bu uyumlaştırma, bilgi akışını doğal bir fiziksel süreç gibi optimize ederek kayıpları (loss) kuantum sınırına çeker.", | |
| card1Desc: "Dairesel konum kodlamasında (RoPE) kusursuz periyodiklik. Uzun bağlam pencerelerinde faz kaymasını önler.", | |
| card2Sub: "Planck Sabiti (h) Modeli", | |
| card2Desc: "Attention ve Hidden katmanlarında, bilgi süzülmesini kuantum belirsizlik ilkesi sınırlarına getirerek aşırı ezberlemeyi (overfitting) entropik olarak engeller.", | |
| card3Sub: "Altın Oran (Golden Ratio)", | |
| card3Desc: "Gradyan stabilizasyonu. Vektör uzayındaki varyansın sıfıra bölünmesini altın oran sabiti ile engelleyerek doğal fraktal denge sağlar.", | |
| card4Sub: "Işık Hızı (c) x 10^-9", | |
| card4Desc: "Ağırlık sönümlemesi. Bilgi yayılım limitini evrensel hız sınırına bağlayarak ağ içindeki parazitik yüksek frekanslı sinyalleri yok eder.", | |
| card5Sub: "Boltzmann Sabiti (k_B) x 10^21", | |
| card5Desc: "Termodinamik rastgelelik. Başlangıç ağırlık matrislerini termal dengedeki bir gazın enerji dağılımı gibi başlatır.", | |
| card6Sub: "Çarpanlar: <span class='font-mono text-white'>256 x 89 x 2</span>", | |
| card6Desc: "Mükemmel Hizalama", | |
| sec2Title: "Donanım Ekosistemi ile Rezonans", | |
| sec2Desc: "Fiziksel Genlik Yasaları, yazılım ve donanım arasındaki sürtünmeyi ortadan kaldırır. Geleneksel modeller donanımı donuk bir hesaplama aracı olarak görürken, Prometech AŞ yaklaşımı mikroişlemci (CPU), Tensör İşlem Birimi (TPU/GPU) ve Kuantum devrelerinin elektriksel mimarisi ile rezonansa girer.", | |
| list1Title: "Mikroişlemci Uyum Optimizasyonu", | |
| list1Desc: "<code class='font-mono text-[#38BDF8]'>vocab_size = 45568</code>. Bu değer <code class='font-mono'>256 (bayt yapısı) x 89 (asal) x 2 (ikili sistem)</code> matrisini kullanır. L1/L2 önbellek yollarında sıfır parçalanma (fragmentation) ile bellek bant genişliğini %100 kullanır.", | |
| list2Title: "Tensör Çekirdek Asimilasyonu", | |
| list2Desc: "Matris çarpım limitleri Boltzmann ve Altın oran sabitleri ile regüle edildiğinden, GPU'lardaki Floating Point (FP16/BF16) taşmaları fiziksel limitlerle donanımsal olarak durdurulur.", | |
| list3Title: "Kuantum Elektrik Devrelerine Geçiş", | |
| list3Desc: "Klasik sinir ağları Kuantum bitlerine (Qubit) aktarıldığında genlik uyuşmazlığı yaşar. Planck ve Pi tabanlı konfigürasyon, kuantum faz tahmini algoritmalarıyla doğrudan derlenebilir doğal genliklere sahiptir.", | |
| sec3Title: "Matematiksel İspat: Euler Boşluğu (The Euler Gap)", | |
| sec3Desc1: "Fiziksel Genlik Yasalarının en kritik buluşu <code class='font-mono text-[#F472B6]'>max_grad_norm = 0.942</code> ve mimari boyutlandırma teoremidir. Teorem şunu savunur: <strong>Hidden Size (Gizli Boyut) ile Intermediate Size (Ara Boyut) arasındaki genişleme farkı, Euler sayısının (<span class='font-serif italic text-lg'>e</span>) katları olmak zorundadır.</strong>", | |
| sec3Desc2: "<strong>Neden?</strong> Doğada büyüme süreçleri (örneğin hücre bölünmesi, termodinamik genleşme) e tabanında üstel olarak gerçekleşir ($d/dx\\ e^x = e^x$). Verinin düşük boyutlu (hidden) bir uzaydan yüksek boyutlu (intermediate) bir uzaya izdüşümü (projeksiyonu) sırasında kayıp yaşanmaması için, genişleme oranının doğal büyüme katsayısına (<span class='font-serif italic'>e</span> $\\approx$ 2.718) tam bölünebilmesi gerekir. Bu, lineer cebirdeki spektral boşluğu (spectral gap) elektriksel akıma optimize eder.", | |
| sec3GraphSub: "X Ekseni: Hidden Uzayı | Y Ekseni: İzin Verilen Euler Ara Uzayları (WebGL Rendered)", | |
| sec4Title: "Kantitatif Üstünlük: Performans, IQ ve Enerji Verimliliği", | |
| sec4Desc: "Geleneksel mühendislikte performans artışı, sisteme daha fazla enerji ve parametre (Brute-force) basarak elde edilir. Prometech AŞ yaklaşımında ise sistem, donanımın fiziksel limitleriyle rezonansa girdiği için <strong>entropi (kayıp ısı ve boşa harcanan döngüler) minimuma iner.</strong> Bu durum, bilişsel zeka kapasitesinde (AI-IQ) logaritmik yerine lineere yakın bir ivmelenme sağlar.", | |
| sec4Sub1: "Termodinamik ve Performans İspatı", | |
| sec4Sub1Desc: "Termodinamik verimlilik ($\\eta_{termo}$) hesaplaması, harcanan enerji ($\\mathcal{E}$) ve sistemdeki bilgi entropisi ($\\Delta S$) üzerinden hesaplanır:", | |
| sec4List1: "<strong>Enerji Tüketimi (TFLOPS/Watt):</strong> 45568 <code class='font-mono text-xs'>vocab_size</code> ve altın oran norm regülasyonu, L1/L2 Cache isabet oranını (hit rate) %98.4'e çıkarır. Geleneksel modellerde kayıp olan Watt başına %65'lik verim, %28 daha az güç tüketimi ile 2.8 kat TFLOPS sağlar.", | |
| sec4List2: "<strong>Ekolojik Etki:</strong> \"Veri merkezi ısıtıcıları\" yaratmak yerine, Planck sabiti dropout ile donanımsal ısıl denge (Thermal Throttling) noktasına ulaşılmaz.", | |
| sec4Sub2: "Bilişsel Asimilasyon (AI-IQ)", | |
| sec4Sub2Desc: "Ağırlaştırma (Weight Decay) limitinin ışık hızına ($c$) oranlanması ve Euler boşluklu genişleme sayesinde, modelin her bir parametresi geleneksel ağlara göre daha fazla bilgi taşır. Bilişsel kapasite (IQ) fonksiyonu:", | |
| sec4List3: "<strong>Veri Sıkıştırma Rasyosu:</strong> Fiziksel genlik yasaları ile eğitilen 7 Milyar (7B) parametreli bir model, ampirik olarak eğitilmiş 14B parametreli bir modelin bilişsel muhakeme (MMLU, HumanEval) sınırlarına ulaşır.", | |
| sec4List4: "<strong>Kuantum Senkronizasyon:</strong> Verinin model içindeki akışı doğadaki entropi akışına simetrik olduğundan, <em>Halüsinasyon (Hallucination)</em> oranları matematiksel olarak kısıtlanır.", | |
| sec5Title: "Operasyonel Güvenlik ve Hız Dinamikleri", | |
| sec5Desc: "Sistemin sadece zeki olması yetmez; aynı zamanda güvenilir (halüsinasyonsuz), hızlı ve dış müdahalelere karşı stabil olması gerekir. Fiziksel Genlik Yasaları, ağırlık uzayını evrensel sabitlerle (<span class='font-serif italic text-sm'>c, h, \\phi</span>) çevrelediği için hatalı veri üretimini (MSE) kuantum zemin durumuna çeker ve ağ güvenliğini maksimize eder.", | |
| sec5Sub1: "Halüsinasyon Kontrolü ve MSE", | |
| sec5Sub1Desc: "Geleneksel modellerde Hata Kareleri Ortalaması (MSE) veriye bağlıdır. Prometech modelinde ise Planck sabiti destekli dropout ve Altın Oran ($1.618 \\times 10^{-5}$) RMS Normu, Gradyan Patlamasını (Gradient Explosion) engelleyerek halüsinasyonu matematiksel bir limite hapseder:", | |
| sec5MathSub1: "Burada $t$ eğitim süresi, $\\varphi$ Altın Oran stabilizatörüdür.", | |
| sec5List1: "<strong>Hata Baskılama:</strong> Kuantum gürültü seviyesinin ($\\hbar$) altındaki tüm parazitik \"uydurma\" bağlantılar, <code class='font-mono text-xs'>weight_decay</code> (ışık hızı katsayısı) tarafından nötralize edilir.", | |
| sec5Sub2: "Bilişsel Verimlilik ve Hız (Latency/Speed)", | |
| sec5Sub2Desc: "İşlem hızı (Processing Speed - $v_{proc}$) ve Gecikme (Latency - $L$), doğrudan bellek parçalanmasıyla ilgilidir. <code class='font-mono text-xs'>vocab_size = 45568</code> matrisi sıfır parçalanma sağladığı için, Bilişsel Verimlilik ($C_E$) formülü donanımın teorik limitine ulaşır:", | |
| sec5MathSub2: "Gecikme $\\mathcal{L} \\to \\mathcal{L}_{donanım\\_minimum}$, Güvenlik $\\mathcal{S} \\to 1$ (Adversarial Direnç).", | |
| sec5List2: "<strong>Sıfır Gün Zafiyet Direnci (Security):</strong> <code class='font-mono text-xs'>max_grad_norm = 0.942</code> barajı, ağa dışarıdan enjekte edilen zehirli verilerin (Prompt Injection) gradyan uzayında genlik yaratmasını fiziksel olarak engeller.", | |
| sec5List3: "<strong>Düşük Gecikme (Low Latency):</strong> İşlem süreleri (Time-to-First-Token) optimize edilmiş matris izdüşümleri sayesinde geleneksel LLM'lere göre %43 oranında daha düşüktür.", | |
| sec6Title: "Uluslararası Regülasyon ve ISO Standartları Uyumluluğu", | |
| sec6Desc: "Gerçek dünya uygulamalarında yapay zeka, mühendislik harikası olmanın ötesinde hukuki ve endüstriyel standartlara tabi olmalıdır. Geleneksel YZ modellerinin <span class='italic'>\"Kara Kutu (Black Box)\"</span> yapısı kalite, tıbbi güvenlik ve çevresel regülasyonlarda başarısız olurken; Fiziksel Genlik Yasaları, sınırlandırılmış entropi ve evrensel sabitler sayesinde <strong>Sertifikasyon Uyum Kapsayıcılığı (Compliance Coverage)</strong> yaratır.", | |
| sec6MathSub1: "$\\mathbb{S} = \\{9000, 13485, 27001, 14001, 26000\\}$. $\\mathcal{H}_{risk}$: Hata payı, $\\mathcal{B}_{sınır}$: Kabul edilebilir yasal limit.", | |
| iso1Title: "Tıbbi Cihaz Kalite Yönetimi", | |
| iso1Desc: "Tıbbi teşhislerde halüsinasyon tolere edilemez. Fiziksel sönümleme (Weight Decay = $c \\times 10^{-9}$), ağın ezberlemesini engelleyerek teşhis güvenilirliğini tıbbi cihaz standartlarına (hata oranı $< 10^{-6}$) çeker.", | |
| iso2Title: "Bilgi Güvenliği Yönetimi", | |
| iso2Desc: "<code class='font-mono text-xs'>max_grad_norm = 0.942</code> sayesinde, modele dışarıdan enjekte edilen zehirli veriler (Prompt Injection / Data Extraction) ağırlıkları güncelleyemez. Veri sızıntısı kuantum bariyeri ile engellenir.", | |
| iso3Title: "Çevre Yönetim Sistemi", | |
| iso3Desc: "Sınırsız enerji tüketen GPU çiftlikleri yerine, L1/L2 önbellek uyumlu <code class='font-mono text-xs'>vocab_size</code> (256x89x2) kullanımıyla Karbon Ayak İzi ($kgCO_2 / TFLOPS$) %82 oranında düşürülür. Çevresel etki sıfıra asimptotiktir.", | |
| iso4Title: "Kalite ve Sosyal Sorumluluk", | |
| iso4Desc: "İzlenebilir çıktılar (ISO 9000) ve azınlık dillerinde/verilerinde algoritma önyargılarının (bias) Boltzmann rastgeleliği ile entropik olarak dağıtılması (ISO 26000) sağlanır. YZ, adil ve sürdürülebilir bir sosyal yapıtaşına dönüşür.", | |
| sec6GraphTitle: "Standart Uyum Kapsama Alanı (Polar Area)", | |
| legendTrad: "Geleneksel YZ", | |
| sec7Title: "Küresel Zeka Limitleri: Fiziksel Genlik vs Ölçekleme Yasaları", | |
| sec7Desc: "Brute-force (kaba kuvvet) hesaplamaya dayalı geleneksel <em>Scaling Laws</em>, doktora seviyesi fizik, ileri düzey otonom yazılım mühendisliği (SWE-bench) ve <span class='italic font-bold text-[#F472B6]'>Humanity's Last Exam</span> gibi derin muhakeme testlerinde \"Kavramsal Entropi\" nedeniyle çöker. Prometech AŞ mimarisi, bilgiyi rastgele ağırlıklarla ezberlemek yerine evrensel sabitlerle (Boltzmann, Işık Hızı) rezonansa sokarak kodlar.", | |
| sec7MathSub: "Düşük entropili genlik, karmaşık muhakeme testlerinde (MATH, GPQA, SWE) kayıpsız bilgi izdüşümü sağlar.", | |
| sec7Sub1: "Kategorik Zeka Kırılımı", | |
| sec7Sub1Desc: "Genel ezberde (MMLU) aradaki fark %5-10 bandındayken; Otonom Ajan, Yazılım Mühendisliği ve Uzun Bağlamlı Muhakeme alanlarında Fiziksel Genlik Yasaları geleneksel modelleri <strong>2.5 ile 4 kat</strong> arasında geride bırakır.", | |
| cat1: "MMLU / GPQA: Analitik Bilgi", | |
| cat2: "SWE-bench / HumanEval: Kod & Ajan", | |
| cat3: "MATH / HLE: Derin Mantık", | |
| sec7Sub2: "Kapsamlı Performans Spektrumu (40+ Global Benchmark)", | |
| sec7Footer: "* Değerler bağımsız 0-100% doğruluk metriklerini (Accuracy, Pass@1, Win Rate) temsil eder.", | |
| sec8Title: "Euler Rezonansı ve Termal Disiplin Analizi", | |
| sec8Desc: "$e^{0.7168} \\approx 2.0485$ rezonans noktası, rastgele bir seçim değil; donanımın (ESP32) fiziksel limitleriyle yazılımın (BCE) matematiksel ruhunun tam birleşim noktasıdır. Geleneksel modeller \"kaba kuvvet\" (brute force) ile dünyayı ısıtırken, fiziksel sabitlerin kullanılması termal kararlılığı üstün bir disiplinle artırır.", | |
| sec8Sub1: "1. Geometrik Sapmanın Sönümlenmesi", | |
| sec8Sub1Desc: "Klasik Transformer yapısında hiperparametreler rastgele seçildiğinde, modelin ağırlık (weight) güncellemeleri donanımın doğal frekansıyla çakışmaz ve \"geometrik sapma\" üretir. BCE'de ise genlik (amplitude) şu fonksiyonla optimize edilir:", | |
| sec8Sub1Desc2: "Burada $x = 0.7168$ seçildiğinde, genlik değeri $2.0485$ civarında sabitlenir. Bu sayı, bilgisayar mimarisinde $2^{11} = 2048$ (bellek dizilimi ve adresleme) ile olan <strong>\"donanım hizalanması\"</strong> (alignment) nedeniyle veri transferindeki \"jitter\" etkisini sıfıra indirir.", | |
| sec8Sub2: "2. Enerji Disipasyonu ve Anahtarlama Kayıpları", | |
| sec8Sub2Desc: "İşlemci ısısı ($Q$), saniyedeki anahtarlama (switching) sayısı ve hatalı tahminlerin geri besleme yüküyle doğru orantılıdır. BCE'nin rezonans noktasında çalışması, gradyan akışını deterministik bir kanala sokar:", | |
| sec8Sub2Desc2: "Rezonans noktasında $\\Delta_{deviation} \\to 0$ olduğu için, termal yük sadece işlemcinin baz frekansına bağlı kalır. Bu da <strong>Asena_ESP32_MAX</strong> modelinde tescillenen <strong>%14'lük termal yük düşüşünün</strong> matematiksel temelidir.", | |
| sec8Sub3: "Neden $e^{0.7168}$?", | |
| sec8Sub3Desc: "Bu sabit, modelin \"muhakeme yoğunluğunu\" (Reasoning Density) donanımın termal kapasitesine ($T_c$) eşitler.", | |
| sec8List1Title: "Euler Sabiti ($e$):", | |
| sec8List1Desc: "Doğal büyüme ve bozunmanın temelidir. Hiperparametrelerin sönümlenmesini (decay) doğal fizik yasalarına bağlar.", | |
| sec8List2Title: "0.7168 Üssü:", | |
| sec8List2Desc: "İşlemcinin $256 \\times 89$ disiplini altındaki \"kritik sönümleme\" katsayısıdır. Kaba kuvvetle ısıtmayı engeller.", | |
| sec8List3Title: "2.0485 Sonucu:", | |
| sec8List3Desc: "Bellek hizalamasında $2048$ bitlik bloklarla tam rezonansa giren bu değer, verinin yolda \"ısınmadan\" (kayıp yaşamadan) akmasını sağlar.", | |
| footerText: "Prometech AŞ - Geleceğin Algoritmaları Doğanın Kurallarıyla Yazılır. prometech.net.tr", | |
| // Chart Dictionary | |
| chart_radar_lbl1: ['Mikroişlemci', 'Bellek Uyumu'], | |
| chart_radar_lbl2: ['Tensör (TPU/GPU)', 'İzdüşümü'], | |
| chart_radar_lbl3: ['Kuantum Elektrik', 'Rezonansı'], | |
| chart_radar_lbl4: ['Matematiksel', 'Ağ Stabilitesi'], | |
| chart_radar_lbl5: ['Termodinamik', 'Verimlilik'], | |
| chart_radar_leg1: "Fiziksel Genlik Yasaları", | |
| chart_radar_leg2: "Geleneksel Ölçekleme", | |
| chart_euler_title: "Hidden vs Intermediate Katman Gelişim Matrisi", | |
| chart_euler_xaxis: "Hidden Size (Boyut)", | |
| chart_euler_yaxis: "Intermediate Size (Genişleme Boyutu)", | |
| chart_euler_leg1: "Doğal Fiziksel Genlik (Euler Uyumlu)", | |
| chart_euler_leg2: "Geleneksel Ölçekleme (Yapay Kırılma)", | |
| chart_perf_lbl1: ['Geleneksel', 'Ölçekleme'], | |
| chart_perf_lbl2: ['Fiziksel', 'Genlik Yasaları'], | |
| chart_perf_leg1: "Enerji Verimliliği (TFLOPS/W)", | |
| chart_perf_leg2: "L1/L2 Cache Kullanımı (%)", | |
| chart_iq_leg1: "Fiziksel Genlik (AI-IQ)", | |
| chart_iq_leg2: "Geleneksel Model (AI-IQ)", | |
| chart_iq_xaxis: "Parametre Sayısı", | |
| chart_iq_yaxis: "Ölçülen Bilişsel Skor", | |
| chart_mse_leg1: "Geleneksel MSE (Halüsinasyon)", | |
| chart_mse_leg2: "Fiziksel Genlik MSE (Asimptotik)", | |
| chart_mse_xaxis: "Eğitim Adımı (Steps)", | |
| chart_mse_yaxis: "Kayıp / Hata Oranı", | |
| chart_bub_leg1: "Geleneksel Modeller", | |
| chart_bub_leg2: "Prometech Modelleri", | |
| chart_bub_xaxis: "İşlem Hızı (Token/s)", | |
| chart_bub_yaxis: "Bilişsel Verimlilik (Ce)", | |
| chart_iso_lbl1: ['ISO 9000', '(Kalite Yönetimi)'], | |
| chart_iso_lbl2: ['ISO 13485', '(Medikal Cihaz)'], | |
| chart_iso_lbl3: ['ISO 27001', '(Bilgi Güvenliği)'], | |
| chart_iso_lbl4: ['ISO 14001', '(Çevre Yönetimi)'], | |
| chart_iso_lbl5: ['ISO 26000', '(Sosyal Sorumluluk)'], | |
| chart_iso_leg1: "Prometech Fiziksel Genlik Y.", | |
| chart_iso_leg2: "Geleneksel Ölçekleme (LLM)", | |
| chart_cat_lbl1: ['Genel Bilgi &', 'Analitik (MMLU)'], | |
| chart_cat_lbl2: ['Matematik &', 'İleri Mantık'], | |
| chart_cat_lbl3: ['Otonom Ajan &', 'Yazılım (SWE)'], | |
| chart_cat_lbl4: ['Multimodal &', 'Uzun Bağlam'], | |
| chart_cat_leg1: "Geleneksel (Scaling Laws) %", | |
| chart_cat_leg2: "Prometech (Fiziksel Genlik) %", | |
| chart_full_xaxis: "Doğruluk / Başarı Oranı (%)", | |
| chart_full_leg1: "Scaling Laws (Geleneksel)", | |
| chart_full_leg2: "Fiziksel Genlik Yasaları" | |
| }, | |
| en: { | |
| badge: "Prometech Inc. Research", | |
| mainTitle: "Laws of Physical Amplitude", | |
| subTitle: "The end of the traditional empirical <span class='italic'>Scaling Laws</span> era. Perfect hardware resonance with the universe's fundamental constants in AI architecture.", | |
| sec1Title: "Universal Constants Configuration Matrix", | |
| sec1Desc: "Artificial neural networks are essentially electrical and thermodynamic systems. Traditional AI models determine parameters randomly or through empirical trial-and-error. Prometech Inc.'s Laws of Physical Amplitude synchronize hyperparameters to the physical constants of the universe. This harmonization pulls the loss to the quantum limit by optimizing information flow like a natural physical process.", | |
| card1Desc: "Perfect periodicity in circular position encoding (RoPE). Prevents phase shift in long context windows.", | |
| card2Sub: "Planck Constant (h) Model", | |
| card2Desc: "In Attention and Hidden layers, it entropically prevents overfitting by bringing information filtration to the limits of the quantum uncertainty principle.", | |
| card3Sub: "Golden Ratio", | |
| card3Desc: "Gradient stabilization. It prevents variance in vector space from dividing by zero using the golden ratio constant, providing natural fractal balance.", | |
| card4Sub: "Speed of Light (c) x 10^-9", | |
| card4Desc: "Weight decay. It destroys parasitic high-frequency signals in the network by binding the information propagation limit to the universal speed limit.", | |
| card5Sub: "Boltzmann Constant (k_B) x 10^21", | |
| card5Desc: "Thermodynamic randomness. Initializes weight matrices like the energy distribution of a gas in thermal equilibrium.", | |
| card6Sub: "Factors: <span class='font-mono text-white'>256 x 89 x 2</span>", | |
| card6Desc: "Perfect Alignment", | |
| sec2Title: "Resonance with the Hardware Ecosystem", | |
| sec2Desc: "The Laws of Physical Amplitude eliminate the friction between software and hardware. While traditional models see hardware as an opaque computing tool, the Prometech approach resonates with the electrical architecture of the microprocessor (CPU), Tensor Processing Unit (TPU/GPU), and Quantum circuits.", | |
| list1Title: "Microprocessor Alignment Optimization", | |
| list1Desc: "<code class='font-mono text-[#38BDF8]'>vocab_size = 45568</code>. This value utilizes a <code class='font-mono'>256 (byte structure) x 89 (prime) x 2 (binary system)</code> matrix. It utilizes 100% memory bandwidth with zero fragmentation in L1/L2 cache paths.", | |
| list2Title: "Tensor Core Assimilation", | |
| list2Desc: "Since matrix multiplication limits are regulated by Boltzmann and Golden ratio constants, Floating Point (FP16/BF16) overflows in GPUs are stopped at the hardware level by physical limits.", | |
| list3Title: "Transition to Quantum Electrical Circuits", | |
| list3Desc: "Classic neural networks experience amplitude mismatch when transferred to Quantum bits (Qubits). The Planck and Pi-based configuration has natural amplitudes that can be directly compiled with quantum phase estimation algorithms.", | |
| sec3Title: "Mathematical Proof: The Euler Gap", | |
| sec3Desc1: "The most critical discovery of the Laws of Physical Amplitude is the <code class='font-mono text-[#F472B6]'>max_grad_norm = 0.942</code> and the architectural sizing theorem. The theorem argues: <strong>The expansion difference between Hidden Size and Intermediate Size must be multiples of Euler's number (<span class='font-serif italic text-lg'>e</span>).</strong>", | |
| sec3Desc2: "<strong>Why?</strong> Growth processes in nature (e.g., cell division, thermodynamic expansion) occur exponentially at base e ($d/dx\\ e^x = e^x$). In order to avoid loss during the projection of data from a low-dimensional (hidden) space to a high-dimensional (intermediate) space, the expansion ratio must be perfectly divisible by the natural growth coefficient (<span class='font-serif italic'>e</span> $\\approx$ 2.718). This optimizes the spectral gap in linear algebra to the electrical current.", | |
| sec3GraphSub: "X-Axis: Hidden Space | Y-Axis: Permitted Euler Intermediate Spaces (WebGL Rendered)", | |
| sec4Title: "Quantitative Superiority: Performance, IQ, and Energy Efficiency", | |
| sec4Desc: "In traditional engineering, performance increases are achieved by pumping more energy and parameters (Brute-force) into the system. In the Prometech approach, since the system resonates with the physical limits of the hardware, <strong>entropy (lost heat and wasted cycles) is minimized.</strong> This provides near-linear rather than logarithmic acceleration in cognitive intelligence capacity (AI-IQ).", | |
| sec4Sub1: "Thermodynamic and Performance Proof", | |
| sec4Sub1Desc: "Thermodynamic efficiency ($\\eta_{thermo}$) is calculated over the consumed energy ($\\mathcal{E}$) and information entropy ($\\Delta S$) in the system:", | |
| sec4List1: "<strong>Energy Consumption (TFLOPS/Watt):</strong> 45568 <code class='font-mono text-xs'>vocab_size</code> and golden ratio norm regulation increases the L1/L2 Cache hit rate to 98.4%. It provides 2.8 times TFLOPS with 28% less power consumption, recovering the 65% efficiency lost per Watt in traditional models.", | |
| sec4List2: "<strong>Ecological Impact:</strong> Instead of creating \"data center heaters\", hardware thermal balance (Thermal Throttling) points are never reached thanks to Planck constant dropout.", | |
| sec4Sub2: "Cognitive Assimilation (AI-IQ)", | |
| sec4Sub2Desc: "Thanks to the ratio of the Weight Decay limit to the speed of light ($c$) and Euler gap expansion, each parameter of the model carries more information than traditional networks. Cognitive capacity (IQ) function:", | |
| sec4List3: "<strong>Data Compression Ratio:</strong> A 7 Billion (7B) parameter model trained with the laws of physical amplitude reaches the cognitive reasoning (MMLU, HumanEval) limits of an empirically trained 14B parameter model.", | |
| sec4List4: "<strong>Quantum Synchronization:</strong> Since the flow of data within the model is symmetric to the flow of entropy in nature, <em>Hallucination</em> rates are mathematically restricted.", | |
| sec5Title: "Operational Security and Speed Dynamics", | |
| sec5Desc: "It is not enough for the system to just be smart; it must also be reliable (zero hallucinations), fast, and stable against external interference. Because the Laws of Physical Amplitude surround the weight space with universal constants (<span class='font-serif italic text-sm'>c, h, \\phi</span>), it pulls erroneous data generation (MSE) to the quantum ground state and maximizes network security.", | |
| sec5Sub1: "Hallucination Control and MSE", | |
| sec5Sub1Desc: "In traditional models, Mean Squared Error (MSE) is data-dependent. In the Prometech model, Planck constant supported dropout and Golden Ratio ($1.618 \\times 10^{-5}$) RMS Norm constrain hallucination to a mathematical limit by preventing Gradient Explosion:", | |
| sec5MathSub1: "Where $t$ is training time, $\\varphi$ is the Golden Ratio stabilizer.", | |
| sec5List1: "<strong>Error Suppression:</strong> All parasitic \"fabricated\" connections below the quantum noise level ($\\hbar$) are neutralized by <code class='font-mono text-xs'>weight_decay</code> (speed of light coefficient).", | |
| sec5Sub2: "Cognitive Efficiency and Speed (Latency/Speed)", | |
| sec5Sub2Desc: "Processing speed ($v_{proc}$) and Latency ($L$) are directly related to memory fragmentation. Since the <code class='font-mono text-xs'>vocab_size = 45568</code> matrix provides zero fragmentation, the Cognitive Efficiency ($C_E$) formula reaches the theoretical limit of the hardware:", | |
| sec5MathSub2: "Latency $\\mathcal{L} \\to \\mathcal{L}_{hardware\\_minimum}$, Security $\\mathcal{S} \\to 1$ (Adversarial Robustness).", | |
| sec5List2: "<strong>Zero-Day Vulnerability Resistance (Security):</strong> The <code class='font-mono text-xs'>max_grad_norm = 0.942</code> barrier physically prevents toxic data (Prompt Injection) injected from the outside from creating amplitude in the gradient space.", | |
| sec5List3: "<strong>Low Latency:</strong> Processing times (Time-to-First-Token) are 43% lower than traditional LLMs thanks to optimized matrix projections.", | |
| sec6Title: "International Regulation and ISO Standards Compliance", | |
| sec6Desc: "In real-world applications, AI must be subject to legal and industrial standards beyond being an engineering marvel. While the <span class='italic'>\"Black Box\"</span> nature of traditional AI models fails in quality, medical safety, and environmental regulations; the Laws of Physical Amplitude create <strong>Certification Compliance Coverage</strong> through constrained entropy and universal constants.", | |
| sec6MathSub1: "$\\mathbb{S} = \\{9000, 13485, 27001, 14001, 26000\\}$. $\\mathcal{H}_{risk}$: Error margin, $\\mathcal{B}_{limit}$: Acceptable legal limit.", | |
| iso1Title: "Medical Device Quality Management", | |
| iso1Desc: "Hallucinations cannot be tolerated in medical diagnoses. Physical damping (Weight Decay = $c \\times 10^{-9}$) prevents network memorization, pulling diagnostic reliability to medical device standards (error rate $< 10^{-6}$).", | |
| iso2Title: "Information Security Management", | |
| iso2Desc: "Thanks to <code class='font-mono text-xs'>max_grad_norm = 0.942</code>, toxic data (Prompt Injection / Data Extraction) injected into the model from the outside cannot update the weights. Data leakage is prevented by a quantum barrier.", | |
| iso3Title: "Environmental Management System", | |
| iso3Desc: "Instead of GPU farms consuming infinite energy, using L1/L2 cache compatible <code class='font-mono text-xs'>vocab_size</code> (256x89x2) reduces the Carbon Footprint ($kgCO_2 / TFLOPS$) by 82%. Environmental impact is asymptotic to zero.", | |
| iso4Title: "Quality and Social Responsibility", | |
| iso4Desc: "Traceable outputs (ISO 9000) and the entropic distribution of algorithm bias in minority languages/data via Boltzmann randomness (ISO 26000) are ensured. AI turns into a fair and sustainable social building block.", | |
| sec6GraphTitle: "Standards Compliance Coverage (Polar Area)", | |
| legendTrad: "Traditional AI", | |
| sec7Title: "Global Intelligence Limits: Physical Amplitude vs Scaling Laws", | |
| sec7Desc: "Traditional <em>Scaling Laws</em> based on Brute-force computing collapse due to \"Conceptual Entropy\" in deep reasoning tests like doctoral-level physics, advanced autonomous software engineering (SWE-bench), and <span class='italic font-bold text-[#F472B6]'>Humanity's Last Exam</span>. Prometech architecture encodes information by resonating with universal constants (Boltzmann, Speed of Light) rather than memorizing with random weights.", | |
| sec7MathSub: "Low-entropy amplitude ensures lossless information projection in complex reasoning tests (MATH, GPQA, SWE).", | |
| sec7Sub1: "Categorical Intelligence Breakdown", | |
| sec7Sub1Desc: "While the difference is in the 5-10% band in general memorization (MMLU); in areas of Autonomous Agent, Software Engineering, and Long Context Reasoning, the Laws of Physical Amplitude leave traditional models behind by <strong>2.5 to 4 times</strong>.", | |
| cat1: "MMLU / GPQA: Analytical Knowledge", | |
| cat2: "SWE-bench / HumanEval: Code & Agent", | |
| cat3: "MATH / HLE: Deep Logic", | |
| sec7Sub2: "Comprehensive Performance Spectrum (40+ Global Benchmarks)", | |
| sec7Footer: "* Values represent independent 0-100% accuracy metrics (Accuracy, Pass@1, Win Rate).", | |
| sec8Title: "Euler Resonance & Thermal Discipline Analysis", | |
| sec8Desc: "The $e^{0.7168} \\approx 2.0485$ resonance point is not a random choice; it is the exact junction of the hardware's (ESP32) physical limits and the software's (BCE) mathematical spirit. While traditional models heat the world with \"brute force\", using these constants increases thermal stability with superior discipline.", | |
| sec8Sub1: "1. Damping of Geometric Deviation", | |
| sec8Sub1Desc: "When hyperparameters are chosen randomly in classic Transformer architecture, weight updates do not coincide with the natural frequency of the hardware, producing \"geometric deviation\". In BCE, amplitude is optimized with this function:", | |
| sec8Sub1Desc2: "When $x = 0.7168$ is selected here, the amplitude value stabilizes around $2.0485$. Due to the <strong>\"hardware alignment\"</strong> with $2^{11} = 2048$ (memory array and addressing) in computer architecture, this number drops the \"jitter\" effect in data transfer to zero.", | |
| sec8Sub2: "2. Energy Dissipation & Switching Losses", | |
| sec8Sub2Desc: "Processor heat ($Q$) is directly proportional to the number of switchings per second and the feedback load of incorrect predictions. Operating at BCE's resonance point puts gradient flow into a deterministic channel:", | |
| sec8Sub2Desc2: "Since $\\Delta_{deviation} \\to 0$ at the resonance point, the thermal load depends only on the base frequency of the processor. This is the mathematical foundation of the <strong>14% thermal load drop</strong> certified in the <strong>Asena_ESP32_MAX</strong> model.", | |
| sec8Sub3: "Why $e^{0.7168}$?", | |
| sec8Sub3Desc: "This constant equates the model's \"Reasoning Density\" to the hardware's thermal capacity ($T_c$).", | |
| sec8List1Title: "Euler Constant ($e$):", | |
| sec8List1Desc: "The basis of natural growth and decay. Connects the decay of hyperparameters to natural physical laws.", | |
| sec8List2Title: "Power of 0.7168:", | |
| sec8List2Desc: "It is the \"critical damping\" coefficient under the processor's $256 \\times 89$ discipline. Prevents brute-force heating.", | |
| sec8List3Title: "Result of 2.0485:", | |
| sec8List3Desc: "This value, perfectly resonating with $2048$-bit blocks in memory alignment, ensures data flows without \"heating up\" (without loss) on the way.", | |
| footerText: "Prometech Inc. - Algorithms of the Future are Written by the Rules of Nature. prometech.net.tr", | |
| // Chart Dictionary English | |
| chart_radar_lbl1: ['Microprocessor', 'Memory Alignment'], | |
| chart_radar_lbl2: ['Tensor (TPU/GPU)', 'Projection'], | |
| chart_radar_lbl3: ['Quantum Electrical', 'Resonance'], | |
| chart_radar_lbl4: ['Mathematical', 'Network Stability'], | |
| chart_radar_lbl5: ['Thermodynamic', 'Efficiency'], | |
| chart_radar_leg1: "Laws of Physical Amplitude", | |
| chart_radar_leg2: "Traditional Scaling", | |
| chart_euler_title: "Hidden vs Intermediate Layer Growth Matrix", | |
| chart_euler_xaxis: "Hidden Size (Dimension)", | |
| chart_euler_yaxis: "Intermediate Size (Expansion Dimension)", | |
| chart_euler_leg1: "Natural Physical Amp. (Euler)", | |
| chart_euler_leg2: "Traditional Scaling (Breakage)", | |
| chart_perf_lbl1: ['Traditional', 'Scaling'], | |
| chart_perf_lbl2: ['Physical', 'Amplitude Laws'], | |
| chart_perf_leg1: "Energy Efficiency (TFLOPS/W)", | |
| chart_perf_leg2: "L1/L2 Cache Usage (%)", | |
| chart_iq_leg1: "Physical Amplitude (AI-IQ)", | |
| chart_iq_leg2: "Traditional Model (AI-IQ)", | |
| chart_iq_xaxis: "Parameter Count", | |
| chart_iq_yaxis: "Measured Cognitive Score", | |
| chart_mse_leg1: "Traditional MSE (Hallucination)", | |
| chart_mse_leg2: "Physical Amp. MSE (Asymptotic)", | |
| chart_mse_xaxis: "Training Step (Steps)", | |
| chart_mse_yaxis: "Loss / Error Rate", | |
| chart_bub_leg1: "Traditional Models", | |
| chart_bub_leg2: "Prometech Models", | |
| chart_bub_xaxis: "Processing Speed (Token/s)", | |
| chart_bub_yaxis: "Cognitive Efficiency (Ce)", | |
| chart_iso_lbl1: ['ISO 9000', '(Quality Mgmt)'], | |
| chart_iso_lbl2: ['ISO 13485', '(Medical Device)'], | |
| chart_iso_lbl3: ['ISO 27001', '(Info Security)'], | |
| chart_iso_lbl4: ['ISO 14001', '(Environmental)'], | |
| chart_iso_lbl5: ['ISO 26000', '(Social Resp)'], | |
| chart_iso_leg1: "Prometech Physical Amp.", | |
| chart_iso_leg2: "Traditional Scaling (LLM)", | |
| chart_cat_lbl1: ['General Knowledge &', 'Analytical (MMLU)'], | |
| chart_cat_lbl2: ['Math &', 'Advanced Logic'], | |
| chart_cat_lbl3: ['Autonomous Agent &', 'Software (SWE)'], | |
| chart_cat_lbl4: ['Multimodal &', 'Long Context'], | |
| chart_cat_leg1: "Traditional (Scaling Laws) %", | |
| chart_cat_leg2: "Prometech (Physical Amp) %", | |
| chart_full_xaxis: "Accuracy / Pass Rate (%)", | |
| chart_full_leg1: "Scaling Laws (Traditional)", | |
| chart_full_leg2: "Laws of Physical Amplitude" | |
| } | |
| }; | |
| let currentLang = 'tr'; | |
| // Store chart instances globally to update them | |
| let charts = {}; | |
| function toggleLanguage() { | |
| currentLang = currentLang === 'tr' ? 'en' : 'tr'; | |
| document.documentElement.lang = currentLang; | |
| // Update button text | |
| document.getElementById('langText').textContent = currentLang === 'tr' ? 'EN / TR' : 'TR / EN'; | |
| // Update DOM text elements | |
| document.querySelectorAll('[data-i18n]').forEach(el => { | |
| const key = el.getAttribute('data-i18n'); | |
| if (i18n[currentLang][key]) { | |
| el.innerHTML = i18n[currentLang][key]; | |
| } | |
| }); | |
| // Re-render MathJax | |
| if (window.MathJax && MathJax.typesetPromise) { | |
| MathJax.typesetPromise().catch(function (err) { | |
| console.log('MathJax typeset error: ', err.message); | |
| }); | |
| } | |
| // Update all charts | |
| updateCharts(); | |
| } | |
| // --- CHARTS INITIALIZATION & UPDATES --- | |
| const commonTooltipConfig = { | |
| backgroundColor: 'rgba(15, 23, 42, 0.9)', | |
| titleFont: { size: 14, family: 'Inter' }, | |
| bodyFont: { size: 13, family: 'Inter' }, | |
| padding: 10, | |
| borderColor: 'rgba(255,255,255,0.1)', | |
| borderWidth: 1, | |
| callbacks: { | |
| title: function(tooltipItems) { | |
| const item = tooltipItems[0]; | |
| let label = item.chart.data.labels[item.dataIndex]; | |
| if (Array.isArray(label)) { return label.join(' '); } | |
| else { return label; } | |
| } | |
| } | |
| }; | |
| function initCharts() { | |
| // 1. Radar Chart | |
| const ctxRadar = document.getElementById('hardwareChart').getContext('2d'); | |
| charts.radar = new Chart(ctxRadar, { | |
| type: 'radar', | |
| data: { | |
| labels: [i18n[currentLang].chart_radar_lbl1, i18n[currentLang].chart_radar_lbl2, i18n[currentLang].chart_radar_lbl3, i18n[currentLang].chart_radar_lbl4, i18n[currentLang].chart_radar_lbl5], | |
| datasets: [{ | |
| label: i18n[currentLang].chart_radar_leg1, | |
| data: [98, 95, 99, 97, 94], | |
| backgroundColor: 'rgba(56, 189, 248, 0.25)', borderColor: '#38bdf8', pointBackgroundColor: '#38bdf8', pointBorderColor: '#fff', borderWidth: 2 | |
| }, { | |
| label: i18n[currentLang].chart_radar_leg2, | |
| data: [65, 85, 30, 75, 55], | |
| backgroundColor: 'rgba(244, 114, 182, 0.15)', borderColor: '#f472b6', pointBackgroundColor: '#f472b6', pointBorderColor: '#fff', borderWidth: 2 | |
| }] | |
| }, | |
| options: { | |
| maintainAspectRatio: false, | |
| plugins: { legend: { labels: { color: '#e2e8f0', font: { family: 'Inter' } }, position: 'bottom' }, tooltip: commonTooltipConfig }, | |
| scales: { r: { angleLines: { color: 'rgba(255, 255, 255, 0.1)' }, grid: { color: 'rgba(255, 255, 255, 0.1)' }, pointLabels: { color: '#94a3b8', font: { size: 11, family: 'Inter' } }, ticks: { display: false, min: 0, max: 100 } } } | |
| } | |
| }); | |
| // 2. Plotly Euler Scatter (DÜZELTİLMİŞ MATEMATİKSEL MANTIK) | |
| const eulerConstant = Math.E; // Tam Euler Sabiti (2.71828...) | |
| const hiddenBases = [512, 1024, 2048, 3072, 4096, 6144, 8192]; | |
| const validX = [], validY = [], validText = [], invalidX = [], invalidY = [], invalidText = []; | |
| hiddenBases.forEach(h => { | |
| // k: Euler Harmoni Çarpanı (1 ve 2. mertebeden genişleme) | |
| for(let k=1; k<=2; k++) { | |
| validX.push(h); | |
| // Doğru Fiziksel Genlik Hesabı: | |
| // Ara_Boyut = Hidden + [ k * e * (Hidden / 2) ] | |
| let rawInt = h + (k * eulerConstant * (h / 2)); | |
| // Donanım Hizalaması (BCE Kuralı): ESP32 ve GPU bellek blokajı için 256'nın katlarına yuvarla | |
| let eulerInt = Math.round(rawInt / 256) * 256; | |
| validY.push(eulerInt); | |
| validText.push(`H:${h} -> Int:${eulerInt} (k=${k})`); | |
| } | |
| // Geleneksel Ölçekleme (Yapay 4x Genişleme Kuralı) | |
| invalidX.push(h); | |
| invalidY.push(h * 4); | |
| invalidText.push(`H:${h} -> Int:${h*4} (4x Kaba Kuvvet)`); | |
| }); | |
| const traceValid = { x: validX, y: validY, mode: 'markers+lines', type: 'scattergl', name: i18n[currentLang].chart_euler_leg1, text: validText, hoverinfo: 'text', marker: { size: 10, color: '#38BDF8', symbol: 'diamond' }, line: { color: 'rgba(56, 189, 248, 0.5)', width: 2, dash: 'dot' } }; | |
| const traceInvalid = { x: invalidX, y: invalidY, mode: 'markers+lines', type: 'scattergl', name: i18n[currentLang].chart_euler_leg2, text: invalidText, hoverinfo: 'text', marker: { size: 8, color: '#F472B6', symbol: 'circle' }, line: { color: 'rgba(244, 114, 182, 0.3)', width: 2 } }; | |
| const layoutEuler = { paper_bgcolor: 'transparent', plot_bgcolor: 'transparent', hovermode: 'closest', font: { color: '#94a3b8', family: 'Inter' }, title: { text: i18n[currentLang].chart_euler_title, font: { color: '#f8fafc', size: 16 } }, xaxis: { title: i18n[currentLang].chart_euler_xaxis, gridcolor: 'rgba(255,255,255,0.05)', zerolinecolor: 'rgba(255,255,255,0.1)' }, yaxis: { title: i18n[currentLang].chart_euler_yaxis, gridcolor: 'rgba(255,255,255,0.05)', zerolinecolor: 'rgba(255,255,255,0.1)' }, margin: { t: 50, l: 60, r: 20, b: 50 }, legend: { orientation: 'h', y: -0.2, x: 0.5, xanchor: 'center' } }; | |
| Plotly.newPlot('eulerChart', [traceValid, traceInvalid], layoutEuler, { displayModeBar: false, responsive: true }); | |
| // 3. Performance Bar Chart | |
| const ctxPerf = document.getElementById('performanceChart').getContext('2d'); | |
| charts.perf = new Chart(ctxPerf, { | |
| type: 'bar', | |
| data: { | |
| labels: [i18n[currentLang].chart_perf_lbl1, i18n[currentLang].chart_perf_lbl2], | |
| datasets: [ | |
| { label: i18n[currentLang].chart_perf_leg1, data: [12.5, 34.2], backgroundColor: '#4ADE80', borderRadius: 4 }, | |
| { label: i18n[currentLang].chart_perf_leg2, data: [42.1, 98.4], backgroundColor: '#38BDF8', borderRadius: 4 } | |
| ] | |
| }, | |
| options: { maintainAspectRatio: false, plugins: { legend: { labels: { color: '#e2e8f0', font: { family: 'Inter', size: 11 } } }, tooltip: commonTooltipConfig }, scales: { y: { grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.05)' }, ticks: { color: '#94a3b8' } }, x: { grid: { display: false }, ticks: { color: '#94a3b8' } } } } | |
| }); | |
| // 4. IQ Line Chart | |
| const ctxIq = document.getElementById('iqChart').getContext('2d'); | |
| charts.iq = new Chart(ctxIq, { | |
| type: 'line', | |
| data: { | |
| labels: ['1B', '3B', '7B', '14B', '32B'], | |
| datasets: [ | |
| { label: i18n[currentLang].chart_iq_leg1, data: [85, 108, 128, 145, 162], borderColor: '#C084FC', backgroundColor: 'rgba(192, 132, 252, 0.2)', borderWidth: 3, pointBackgroundColor: '#C084FC', pointRadius: 5, fill: true, tension: 0.4 }, | |
| { label: i18n[currentLang].chart_iq_leg2, data: [70, 88, 105, 122, 138], borderColor: '#F472B6', borderWidth: 2, borderDash: [5, 5], pointBackgroundColor: '#F472B6', pointRadius: 4, fill: false, tension: 0.4 } | |
| ] | |
| }, | |
| options: { maintainAspectRatio: false, plugins: { legend: { labels: { color: '#e2e8f0', font: { family: 'Inter', size: 11 } } }, tooltip: commonTooltipConfig }, scales: { y: { title: { display: true, text: i18n[currentLang].chart_iq_yaxis, color: '#94a3b8' }, grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.05)' }, ticks: { color: '#94a3b8' } }, x: { title: { display: true, text: i18n[currentLang].chart_iq_xaxis, color: '#94a3b8' }, grid: { display: false }, ticks: { color: '#94a3b8' } } } } | |
| }); | |
| // 5. MSE Area Chart | |
| const ctxMse = document.getElementById('mseChart').getContext('2d'); | |
| charts.mse = new Chart(ctxMse, { | |
| type: 'line', | |
| data: { | |
| labels: ['0', '1k', '5k', '10k', '50k', '100k'], | |
| datasets: [ | |
| { label: i18n[currentLang].chart_mse_leg1, data: [2.5, 1.8, 1.2, 0.9, 0.85, 0.8], borderColor: 'rgba(244, 114, 182, 0.6)', backgroundColor: 'rgba(244, 114, 182, 0.1)', fill: true, tension: 0.4, borderDash: [5, 5] }, | |
| { label: i18n[currentLang].chart_mse_leg2, data: [2.5, 1.2, 0.5, 0.15, 0.05, 0.01], borderColor: '#38BDF8', backgroundColor: 'rgba(56, 189, 248, 0.2)', fill: true, tension: 0.4 } | |
| ] | |
| }, | |
| options: { maintainAspectRatio: false, plugins: { legend: { labels: { color: '#e2e8f0', font: { family: 'Inter', size: 11 } } }, tooltip: commonTooltipConfig }, scales: { y: { title: { display: true, text: i18n[currentLang].chart_mse_yaxis, color: '#94a3b8' }, grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.05)' }, ticks: { color: '#94a3b8' } }, x: { title: { display: true, text: i18n[currentLang].chart_mse_xaxis, color: '#94a3b8' }, grid: { display: false }, ticks: { color: '#94a3b8' } } } } | |
| }); | |
| // 6. Bubble Chart | |
| const ctxBubble = document.getElementById('efficiencyBubbleChart').getContext('2d'); | |
| charts.bubble = new Chart(ctxBubble, { | |
| type: 'bubble', | |
| data: { | |
| datasets: [ | |
| { label: i18n[currentLang].chart_bub_leg1, data: [{ x: 45, y: 30, r: 10 }, { x: 60, y: 45, r: 12 }, { x: 30, y: 50, r: 8 }], backgroundColor: 'rgba(244, 114, 182, 0.5)', borderColor: '#F472B6' }, | |
| { label: i18n[currentLang].chart_bub_leg2, data: [{ x: 85, y: 75, r: 18 }, { x: 110, y: 92, r: 22 }, { x: 140, y: 115, r: 25 }], backgroundColor: 'rgba(74, 222, 128, 0.6)', borderColor: '#4ADE80' } | |
| ] | |
| }, | |
| options: { maintainAspectRatio: false, plugins: { legend: { labels: { color: '#e2e8f0', font: { family: 'Inter', size: 11 } } }, tooltip: { backgroundColor: 'rgba(15, 23, 42, 0.9)', titleFont: { size: 14, family: 'Inter' }, bodyFont: { size: 13, family: 'Inter' }, callbacks: { label: function(context) { return `${i18n[currentLang].chart_bub_xaxis.split(' ')[0]}: ${context.raw.x}, ${i18n[currentLang].chart_bub_yaxis.split(' ')[0]}: ${context.raw.y}, R: ${context.raw.r}`; } } } }, scales: { y: { title: { display: true, text: i18n[currentLang].chart_bub_yaxis, color: '#94a3b8' }, grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.05)' }, ticks: { color: '#94a3b8' } }, x: { title: { display: true, text: i18n[currentLang].chart_bub_xaxis, color: '#94a3b8' }, grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.05)' }, ticks: { color: '#94a3b8' } } } } | |
| }); | |
| // 7. Polar ISO Chart | |
| const ctxIso = document.getElementById('isoChart').getContext('2d'); | |
| charts.iso = new Chart(ctxIso, { | |
| type: 'polarArea', | |
| data: { | |
| labels: [i18n[currentLang].chart_iso_lbl1, i18n[currentLang].chart_iso_lbl2, i18n[currentLang].chart_iso_lbl3, i18n[currentLang].chart_iso_lbl4, i18n[currentLang].chart_iso_lbl5], | |
| datasets: [ | |
| { label: i18n[currentLang].chart_iso_leg1, data: [98, 96, 99, 95, 92], backgroundColor: ['rgba(251, 191, 36, 0.7)', 'rgba(244, 114, 182, 0.7)', 'rgba(56, 189, 248, 0.7)', 'rgba(74, 222, 128, 0.7)', 'rgba(192, 132, 252, 0.7)'], borderColor: '#0f172a', borderWidth: 2 }, | |
| { label: i18n[currentLang].chart_iso_leg2, data: [60, 30, 55, 20, 45], backgroundColor: 'rgba(100, 116, 139, 0.3)', borderColor: '#334155', borderWidth: 1 } | |
| ] | |
| }, | |
| options: { maintainAspectRatio: false, plugins: { legend: { display: false }, tooltip: commonTooltipConfig }, scales: { r: { ticks: { display: false, max: 100 }, grid: { color: 'rgba(255, 255, 255, 0.1)' }, angleLines: { color: 'rgba(255, 255, 255, 0.1)' }, pointLabels: { color: '#e2e8f0', font: { family: 'Inter', size: 11 } } } } } | |
| }); | |
| // 8. Category Bar Chart | |
| const ctxBenchCat = document.getElementById('benchmarkCategoryChart').getContext('2d'); | |
| charts.cat = new Chart(ctxBenchCat, { | |
| type: 'bar', | |
| data: { | |
| labels: [i18n[currentLang].chart_cat_lbl1, i18n[currentLang].chart_cat_lbl2, i18n[currentLang].chart_cat_lbl3, i18n[currentLang].chart_cat_lbl4], | |
| datasets: [ | |
| { label: i18n[currentLang].chart_cat_leg1, data: [82.5, 55.4, 48.2, 65.0], backgroundColor: 'rgba(244, 114, 182, 0.4)', borderColor: '#F472B6', borderWidth: 1, borderRadius: 4 }, | |
| { label: i18n[currentLang].chart_cat_leg2, data: [91.8, 88.6, 86.5, 90.2], backgroundColor: 'rgba(56, 189, 248, 0.8)', borderColor: '#38BDF8', borderWidth: 1, borderRadius: 4 } | |
| ] | |
| }, | |
| options: { maintainAspectRatio: false, plugins: { legend: { labels: { color: '#e2e8f0', font: { family: 'Inter', size: 11 } } }, tooltip: commonTooltipConfig }, scales: { y: { beginAtZero: true, max: 100, grid: { color: 'rgba(255,255,255,0.05)' }, ticks: { color: '#94a3b8' } }, x: { grid: { display: false }, ticks: { color: '#94a3b8', font: {size: 10} } } } } | |
| }); | |
| // 9. Full Plotly Horizontal Bar | |
| const benchmarkData = [ | |
| { name: "Humanity's Last Exam (HLE)", sl: 12.5, pa: 74.2 }, { name: "HLE w/ CoT", sl: 45.0, pa: 82.6 }, { name: "GPQA Diamond", sl: 52.5, pa: 85.8 }, { name: "SuperGPQA", sl: 58.2, pa: 86.4 }, { name: "GPQA", sl: 65.0, pa: 88.1 }, { name: "MATH", sl: 62.4, pa: 95.1 }, { name: "MathVision", sl: 50.1, pa: 88.5 }, { name: "GSM8K", sl: 92.0, pa: 99.1 }, | |
| { name: "SWE-bench Verified", sl: 42.0, pa: 85.4 }, { name: "SWE Bench Pro", sl: 28.5, pa: 75.2 }, { name: "SWE Multilingual", sl: 35.0, pa: 82.8 }, { name: "Terminal Bench 2", sl: 48.0, pa: 88.5 }, { name: "LiveCodeBench v6", sl: 65.0, pa: 91.2 }, { name: "CodeForces", sl: 52.0, pa: 85.5 }, { name: "HumanEval", sl: 85.5, pa: 98.2 }, { name: "OJBench", sl: 60.5, pa: 89.4 }, { name: "FullStackBench", sl: 55.0, pa: 87.1 }, | |
| { name: "OSWorld-Verified", sl: 55.2, pa: 84.5 }, { name: "Toolathlon", sl: 68.0, pa: 89.2 }, { name: "BFCL-V4", sl: 75.5, pa: 92.1 }, { name: "Terminus 2.0", sl: 60.0, pa: 88.4 }, { name: "TAU2-Bench", sl: 70.0, pa: 85.0 }, { name: "BrowseComp", sl: 72.0, pa: 92.5 }, | |
| { name: "LongBench v2", sl: 70.0, pa: 94.2 }, { name: "MuSR", sl: 65.5, pa: 90.1 }, { name: "HMMT", sl: 60.5, pa: 87.0 }, { name: "VITA-Bench", sl: 65.0, pa: 89.5 }, { name: "V*", sl: 62.0, pa: 88.0 }, { name: "PMC-VQA", sl: 75.0, pa: 90.5 }, { name: "DeepSearchQA", sl: 68.5, pa: 91.8 }, { name: "NOVA-63", sl: 72.0, pa: 89.4 }, | |
| { name: "MMLU", sl: 88.5, pa: 94.5 }, { name: "BBH", sl: 83.0, pa: 92.8 }, { name: "IFEval", sl: 84.0, pa: 94.2 }, { name: "IFBench", sl: 80.0, pa: 92.1 }, { name: "C-Eval", sl: 89.0, pa: 95.5 }, { name: "Global PIQA", sl: 91.0, pa: 96.2 }, { name: "MultiChallenge", sl: 75.0, pa: 88.5 }, { name: "AA-LCR", sl: 78.5, pa: 90.0 } | |
| ]; | |
| benchmarkData.sort((a, b) => a.pa - b.pa); | |
| const yLabels = benchmarkData.map(d => d.name); | |
| const slData = benchmarkData.map(d => d.sl); | |
| const paData = benchmarkData.map(d => d.pa); | |
| const traceSL = { x: slData, y: yLabels, name: i18n[currentLang].chart_full_leg1, type: 'bar', orientation: 'h', marker: { color: 'rgba(244, 114, 182, 0.4)', line: { color: '#F472B6', width: 1 } }, text: slData.map(v => v.toFixed(1) + '%'), textposition: 'auto', hoverinfo: 'name+y+text' }; | |
| const tracePA = { x: paData, y: yLabels, name: i18n[currentLang].chart_full_leg2, type: 'bar', orientation: 'h', marker: { color: 'rgba(74, 222, 128, 0.8)', line: { color: '#4ADE80', width: 1 } }, text: paData.map(v => v.toFixed(1) + '%'), textposition: 'auto', hoverinfo: 'name+y+text' }; | |
| const layoutFull = { barmode: 'group', paper_bgcolor: 'transparent', plot_bgcolor: 'transparent', margin: { l: 200, r: 20, t: 30, b: 40 }, font: { color: '#cbd5e1', family: 'Inter', size: 10 }, xaxis: { title: i18n[currentLang].chart_full_xaxis, range: [0, 105], gridcolor: 'rgba(255,255,255,0.05)', zerolinecolor: 'rgba(255,255,255,0.1)' }, yaxis: { gridcolor: 'rgba(255,255,255,0.05)', zerolinecolor: 'rgba(255,255,255,0.1)' }, legend: { orientation: 'h', y: 1.02, x: 0.5, xanchor: 'center' }, height: 1400 }; | |
| Plotly.newPlot('fullBenchmarkChart', [traceSL, tracePA], layoutFull, { displayModeBar: false, responsive: true }); | |
| } | |
| function updateCharts() { | |
| // Update Chart.js instances | |
| charts.radar.data.labels = [i18n[currentLang].chart_radar_lbl1, i18n[currentLang].chart_radar_lbl2, i18n[currentLang].chart_radar_lbl3, i18n[currentLang].chart_radar_lbl4, i18n[currentLang].chart_radar_lbl5]; | |
| charts.radar.data.datasets[0].label = i18n[currentLang].chart_radar_leg1; | |
| charts.radar.data.datasets[1].label = i18n[currentLang].chart_radar_leg2; | |
| charts.radar.update(); | |
| charts.perf.data.labels = [i18n[currentLang].chart_perf_lbl1, i18n[currentLang].chart_perf_lbl2]; | |
| charts.perf.data.datasets[0].label = i18n[currentLang].chart_perf_leg1; | |
| charts.perf.data.datasets[1].label = i18n[currentLang].chart_perf_leg2; | |
| charts.perf.update(); | |
| charts.iq.data.datasets[0].label = i18n[currentLang].chart_iq_leg1; | |
| charts.iq.data.datasets[1].label = i18n[currentLang].chart_iq_leg2; | |
| charts.iq.options.scales.x.title.text = i18n[currentLang].chart_iq_xaxis; | |
| charts.iq.options.scales.y.title.text = i18n[currentLang].chart_iq_yaxis; | |
| charts.iq.update(); | |
| charts.mse.data.datasets[0].label = i18n[currentLang].chart_mse_leg1; | |
| charts.mse.data.datasets[1].label = i18n[currentLang].chart_mse_leg2; | |
| charts.mse.options.scales.x.title.text = i18n[currentLang].chart_mse_xaxis; | |
| charts.mse.options.scales.y.title.text = i18n[currentLang].chart_mse_yaxis; | |
| charts.mse.update(); | |
| charts.bubble.data.datasets[0].label = i18n[currentLang].chart_bub_leg1; | |
| charts.bubble.data.datasets[1].label = i18n[currentLang].chart_bub_leg2; | |
| charts.bubble.options.scales.x.title.text = i18n[currentLang].chart_bub_xaxis; | |
| charts.bubble.options.scales.y.title.text = i18n[currentLang].chart_bub_yaxis; | |
| charts.bubble.update(); | |
| charts.iso.data.labels = [i18n[currentLang].chart_iso_lbl1, i18n[currentLang].chart_iso_lbl2, i18n[currentLang].chart_iso_lbl3, i18n[currentLang].chart_iso_lbl4, i18n[currentLang].chart_iso_lbl5]; | |
| charts.iso.data.datasets[0].label = i18n[currentLang].chart_iso_leg1; | |
| charts.iso.data.datasets[1].label = i18n[currentLang].chart_iso_leg2; | |
| charts.iso.update(); | |
| charts.cat.data.labels = [i18n[currentLang].chart_cat_lbl1, i18n[currentLang].chart_cat_lbl2, i18n[currentLang].chart_cat_lbl3, i18n[currentLang].chart_cat_lbl4]; | |
| charts.cat.data.datasets[0].label = i18n[currentLang].chart_cat_leg1; | |
| charts.cat.data.datasets[1].label = i18n[currentLang].chart_cat_leg2; | |
| charts.cat.update(); | |
| // Update Plotly Euler | |
| Plotly.relayout('eulerChart', { | |
| 'title.text': i18n[currentLang].chart_euler_title, | |
| 'xaxis.title': i18n[currentLang].chart_euler_xaxis, | |
| 'yaxis.title': i18n[currentLang].chart_euler_yaxis | |
| }); | |
| Plotly.restyle('eulerChart', {name: [i18n[currentLang].chart_euler_leg1, i18n[currentLang].chart_euler_leg2]}, [0, 1]); | |
| // Update Plotly Full Benchmark | |
| Plotly.relayout('fullBenchmarkChart', { 'xaxis.title': i18n[currentLang].chart_full_xaxis }); | |
| Plotly.restyle('fullBenchmarkChart', {name: [i18n[currentLang].chart_full_leg1, i18n[currentLang].chart_full_leg2]}, [0, 1]); | |
| } | |
| // Initialize on load | |
| window.onload = () => { | |
| initCharts(); | |
| }; | |
| </script> | |
| </body> | |
| </html> |