Türk mitolojisinde bilgelik tanrısı Mergen'den ilham alan, derin öğrenmenin sınırlarını aşmak için tasarlanmış deneysel biyolojik bilişsel mimari.
Günümüzün baskın yapay zeka modelleri etkileyici mühendislik eserleri, ama temelden statik yapılar.
Zamanı algılamıyorlar; sadece dizileri işliyorlar. Gerçek dünyada zaman sürekli akar — tokenler değil.
Dahili durumları yok; her token üretiminde sıfırlanıyorlar. Kalıcı hafıza ve bağlam kaybediliyor.
Global matris çarpımları için devasa miktarda enerji harcıyorlar. Beyin çok daha verimli çalışır.
Mergen bir chatbot değil. Modern donanımda çalışan, GPU-hızlandırmalı bir Dijital Beyin simülasyonu. Biyolojik zihnin sadece çıktısını değil, fonksiyonel dinamiklerini kopyalamaya çalışır.
Gecikmeler, ritimler ve senkronizasyonla sürekli zamanda çalışır.
Bilgi seyrek olaylar (spike) ve enerji dalgaları ile taşınır.
Sistem kendi kendini düzenler — stabilite için eşiklerini ayarlar.
Bellek, dikkat ve karar verme yerel etkileşimlerden doğar.
Beynin temel yapı taşlarından ilham alan dört ana bileşen.
Yoğun katmanlar yerine 2D topografik nöron haritaları kullanır. Nöronlar lokal uyarım ve lateral inhibisyonla etkileşir, "dikkat baloncukları" ve gezici dalgalar yaratır.
Mexican Hat Kernels FFT AcceleratedGlobal Neuronal Workspace Theory (GNWT) temelinde. Lokal kortikal alanlar merkezi bir yönlendirici için yarışır. Güçlü sinyaller tüm beyne yayınlanır.
GNWT Central RouterTek seferde öğrenme: Backpropagation'ın aksine, kortikal aktivite anlık görüntülerini yakalar. Kısmi ipucundan tam belleği yüksek hızlı vektör benzerliği ile getirir.
One-Shot Learning Pattern CompletionBeynin beyaz madde yolları gibi, hızlı refleksler ve öğrenilmiş alışkanlıklar için lokal işlemeyi atlayan uzun menzilli seyrek bağlantılar.
Long-Range Sparse Bypass LocalTemel yaklaşım farklılıkları.
⚠️ Mergen deneysel bir araştırma projesidir. Üretim seviyesi LLM'lerle doğrudan performans karşılaştırması değildir.
Mergen bir araştırma framework'üdür. Biyolojik dinamikler yoluyla sembolik öğrenmeyi gösterir.