LIVE CONVERSATION
API OFFLINEConversation
ArqCore API bağlı değil
Canlı etkileşim gerçek çekirdek bağlantısı tamamlandığında etkinleşecek.
CNArqe proprietary AI core
ArqCore
Statik bir model değil. Öğrenen bir AI çekirdeği.
ArqCore; yeni bilgiyi öğrenmek, uzun süre hatırlamak, gerektiğinde unutmak, bilgi yapısını otomatik olarak organize etmek ve öğrendiği yapılardan yeni durumlara genelleme yapmak üzere geliştirilen adaptif bir yapay zekâ çekirdeğidir.
Demo interfaceReady
Core APINot connected
Self-testPASS
BuildVerified
01 / THESIS
Yapay zekâ yayına alındığı anda donmak zorunda olmasaydı?
ArqCore bu fikir üzerine geliştiriliyor.
LIVE REVEAL
ArqCore Canlı Demo
31 Ağustos 2026 • 20:30 • İstanbul
--GÜN
--SAAT
--DAK
--SN
CORE DIFFERENCES
Öğrenme, sistemin çalışma biçimidir.
Yedi mimari yön, ArqCore’un adaptif çekirdek tezini tanımlar. Durumlar canlı API bağlandığında doğrulanmış sonuçlarla güncellenir.
INVESTOR / LIVE DEMO
Çekirdeğin değişimini görün.
Arayüz hazır. Etkileşim yalnız gerçek ArqCore HTTP API bağlandığında etkinleşir; burada sahte cevap üretilmez.
LIVE LEARNING
Bir öğrenme olayının önce ve sonrası.
API geldiğinde her değer gerçek çekirdek telemetry’sinden doldurulacak.
Knowledge before—+New information—→Knowledge after—
LONG-TERM MEMORY
Konuşmadan Daha Uzun Yaşayan Hafıza
ArqCore hafızası yalnız mevcut chat context’iyle bitmek üzere tasarlanmaz. Retention politikası izin verdiği sürece öğrenilen bilgi oturumlar arasında korunabilir ve daha sonra yeniden kullanılabilir.
ŞİMDİaylaryıllar
Bilgi öğrenilir
Önceki bilgi yeniden çağrılır
Retention politikası izin veriyorsa bilgi hâlâ kullanılabilir
LEARN→REMEMBER→USE ACROSS TIME→UPDATE→FORGET WHEN REQUIRED
Amaç her şeyi sonsuza kadar saklamak değil; bilgiyi gerektiği kadar uzun süre korumak ve gerektiğinde kontrollü biçimde kaldırmaktır.
AUTOMATIC PARTITIONING
Büyüdükçe Kendini Organize Eden Bilgi
Arayüz, API bağlandığında gerçek partition ağacını ve değişen yapıyı gösterecek. Bağlantı olmadan kategori veya partition adı uydurulmaz.
Knowledge Space
Gerçek partition verisi bekleniyor
GENERALIZATION
Bir kez öğren. Yapıyı yeniden kullan.
ArqCore yalnızca tekil cevapları saklamak yerine, öğrenilmiş yapıların yeni bilgi ve durumlarda yeniden kullanılabilmesini hedefler.
LEARNED STRUCTURE◇
→NEW SITUATION◇
→REUSE◇
ARCHITECTURE COMPARISON
ArqCore vs Conventional LLM
Bu karşılaştırma ürün arayüzlerini değil, çekirdek mimariyi ele alır. LLM ekosistemleri harici memory ve RAG katmanları kullanabilir.
| Capability | ArqCore | Conventional LLM |
|---|
LEARNING ECONOMICS
Baştan eğitim gerektirmeyen öğrenme yaklaşımı
Öğrenme yalnızca modeli oluşturma aşaması değil, çalışma sürecinin bir parçasıdır.
Large Dataset↓Expensive Training↓Frozen Model↓Deployment
Knowledge↓Learn↓Update Core State↓Use↓Learn Again
Düşük maliyetli öğrenme için tasarlandı
- Incremental learning
- Localized state updates
- Tam yeniden eğitim ihtiyacını azaltma hedefi
- CPU-first design
- Lightweight update path
CORPUS / LEARNED STATE
ArqCore ne biliyor?
Corpus, learned state ve user memory ayrı veri yüzeyleri olarak gösterilir. Sayılar yalnız runtime API’den gelir.
VERIFIED EVIDENCE
İddia değil, izlenebilir sonuç.
Bilinen release kanıtı tek bir config kaynağından gelir; diğer sonuçlar API veya benchmark bekler.
RELEASE BUILD
SELF_TEST
RESULT HASH
CURRENT GAPS
ArqCore’da henüz olmayanlar
Bunlar adaptif çekirdek mimarisinin yerine geçecek teknolojiler değil; çekirdek üzerine geliştirilecek capability ve modality katmanlarıdır.
Code Generation
IN DEVELOPMENTImage Generation
IN DEVELOPMENTBroad Language Coverage
IN DEVELOPMENTMultimodal Interaction
ROADMAPINVESTMENT THESIS
Öğrenmeye devam edebilen zekâ.
Çoğu yayındaki AI modeli temelde statiktir. ArqCore; öğrenmeye devam edebilen, bilgiyi uzun süre koruyabilen, bildiklerini yeniden organize edebilen ve gerektiğinde kontrollü biçimde unutabilen kalıcı öğrenilmiş durum fikri etrafında geliştiriliyor.
Yapay zekâ yayına alındığı anda donmak zorunda olmasaydı?
CNARQE / ARQCORE