Soruyu sınırla
Ürün kararını, veri dağılımını ve başarısızlığın bedelini açıkça tanımlarız.
AÇIK ARAŞTIRMA DEFTERİ / 2026
GELECEKTEKİ İŞİ BUGÜN TEST EDİYORUZ.
En güncel AI tekniklerini yalnız izlemiyoruz. Hangi koşulda çalıştığını, nerede kırıldığını ve Nekibu ürünlerinde hangi kararı değiştireceğini kaynaklarıyla inceliyoruz.
Araştırma dosyalarını aç ↓LAB / 01Retrieval systemsVector · lexical · late interaction
LAB / 02Inference economicsCache · tokens · routing
LAB / 03Agent systemsMemory · context · governance
NEKIBU LAB / METOTHİPOTEZ → KANIT → SİSTEM → ÜRÜN
TREND DEĞİL,
ÇALIŞMA KOŞULU.
Birincil kanıtı izle
Makaleyi, standardı ve resmî dokümantasyonu pazarlama özetinden ayırırız.
Sistemi parçala
Kalite, latency, maliyet, güvenlik ve yönetişim katmanlarını ayrı ayrı ölçeriz.
Ürüne geri bağla
Araştırmayı ATS, Studio, Documents ve Procurement için test edilebilir hipoteze çeviririz.
NEKIBU LAB / YAYINLAR3 DOSYA · 51 KAYNAK KAYDI
DERİN
ARAŞTIRMA
DOSYALARI.
Her dosya akademik ve resmî kaynakları, mekanizma düzeyindeki açıklamayı, ürün çıkarımlarını, sınırları ve yeniden üretilebilir bir deney gündemini aynı yerde toplar.
Tek vektör yetmez.
Kurumsal bilgi erişiminde en iyi mimari her şeyi tek embedding’e çevirmek değildir. Exact-match, anlamsal benzerlik, token düzeyi etkileşim, kaynak yetkisi ve pahalı yeniden sıralama; ölçülebilir bir retrieval hunisinde farklı görevler üstlenir. Bu çalışma modern retrieval sistemini model seçimi değil, recall–precision–latency–bellek arasında doğrulanan bir karar sistemi olarak ele alır.
Araştırmayı oku ↗q
LEXICALSEMANTICTOKEN
- Aday kapsama
- 88
- İnce eşleşme
- 79
- Hesap yükü
- 48
Değerler karşılaştırmalı tasarım göstergesidir; benchmark sonucu değildir.
Daha az token değil. Daha doğru hesap.
Token optimizasyonu bir prompt’u kısaltma egzersizi değildir. Prefill, decode, KV belleği, cache yeniden kullanımı, scheduler, model route’u ve ürün kalitesi aynı sistemde ölçülmelidir. Bu çalışma AI inference maliyetini ‘token başına fiyat’tan çıkarıp geçerli kanıtla tamamlanan iş sonucu başına toplam maliyet olarak yeniden tanımlar.
Araştırmayı oku ↗01GİRDİ
02ÖNBELLEK
03DECODE
BAĞIL HESAP120/ 182
Bağıl değerler mekanizmayı açıklar; sağlayıcı fiyatı veya üretim performansı değildir.
Hatırlamak yetmez. Ne zaman unutacağını bil.
Bir ajanın her şeyi saklaması hafıza değildir. Üretim sistemi neyi yazacağını, değişen gerçekleri nasıl uzlaştıracağını, hangi kanıtı geri çağıracağını, neyi unutacağını ve bütün bunları hangi yetki altında yaptığını açıklayabilmelidir. Bu çalışma agent memory’yi vektör deposu değil, olay günlüğü, zamansal graph, hibrit retrieval, context compiler, evaluation ve yönetişimden oluşan bir karar altyapısı olarak tasarlar.
Araştırmayı oku ↗AGENT
EPISODIC
SEMANTIC
PROCEDURAL
VARLIK / İLİŞKİ / GERÇEK
POLICY GATE
Seçim, bağlama alınacak hafıza katmanını ve yönetişim kapısını öne çıkarır.
Bir sayı ancak bağlamı, bir öneri ancak sınırı görünürse işe yarar.
Kaynak çalışmalardaki sonuçları Nekibu performansı gibi sunmayız. Sentetik görselleri benchmark’tan ayırır, yeni ön baskıları işaretler ve her teknik öneriyi ürün görevine özgü değerlendirme ihtiyacıyla birlikte yayımlarız.