DEVİM şu anda nerede?

Durum özeti

Bu sayfa 15 Eylül 2026 tarihli doğrulanmış araştırma durumudur. DEVİM iki ayrı hatta ilerliyor: Türkçe-first sinirsel model araştırması ve ondan bağımsız Computational Dialectics araştırması.

DEVİM Model

Kontrollü ölçek deneyi düz, nedensel bir Transformer üzerinde yaklaşık 336M parametre ile tamamlandı.

Gate A'da daha büyük model bazı ölçümlerde belirgin kazanımlar göstermiş, ancak preregistered kapasite eşiğini geçememişti. Gate-B eğitimi daha sonra dondurulmuş hedef olan 36,755 optimizer step ve 1,200,012,349 supervised token düzeyine ulaştı.

Gate-B değerlendirmesi artık tamamlandı. Eşleştirilmiş sonuçlarda:

• breadth macro: 110M 0.3364583 → 336M 0.4333333
• breadth delta: +0.096875, preregistered +0.20 eşiğinin altında
• minimum 336M breadth family: 0.15, preregistered 0.45 eşiğinin altında
• FORM EOS: 0.8333333 → 0.96875
• FORM repetition: 0.1666667 → 0.0416667
• V1.8 macro: 0.44125 → 0.44125
• V1.8 competencies above chance: 4 → 4
• positive-control macro: 0.7142857 → 0.8571429

Resmî karar: GATE_B_CAPACITY_EFFECT_NOT_ESTABLISHED_OPEN_ARCHITECTURE_DESIGN_GATE ve capacity_effect_supported: false.

Doğru yorum şu: 336M, özellikle FORM ve positive-control ölçümlerinde iyileşti; ancak preregistered kapasite etkisini kuramadı. Bu sonuç "Transformer yetersizdir" demiyor. Ölçeğin tek başına açıklama olmadığını gösteriyor ve kontrollü mimari tasarım/karşılaştırma kapısını açıyor.

Computational Dialectics

Bu hat DEVİM model eğitiminden bağımsız yürütülüyor. Güncel faz D1-B Gate B — Preregistration / Learned Pilot Protocol.

Gate A v2 ve Gate-B v5 design donduruldu. PyTorch implementation v3, strict CPU/static/runtime preflight'ta 22/22 geçti ve fresh independent implementation review PROCEED verdi.

Şu anda kalan engel preregistration'dır. Veri splitleri ve hash'leri, seed'ler, optimizer/LR schedule, update budget, checkpoint rule, metrics, decision margins, diagnostics, abort rules ve compute ceiling dondurulmadan hiçbir optimizer step'e izin verilmiyor.

Ne bilmiyoruz?

Henüz Transformer'ın hedef capability için yetersiz olduğunu, alternatif mimarinin daha iyi olduğunu, DEVİM'in diyalektik akıl yürüttüğünü veya weak transfer probleminin tek nedeninin mimari olduğunu bilmiyoruz.

Sonraki kapı

DEVİM Model için sıradaki gerçek kapı, architecture-design gate: daha fazla parametre eklemek yerine, aynı veri/evaluator/compute disiplininde daha basit ve daha güçlü alternatif açıklamaları kontrollü olarak karşılaştırmak. Computational Dialectics için sıradaki kapı preregistration'ın freeze edilmesi ve bağımsız review'dur.