emrevrg/Norovox-Alpha-0.3B

🧠 Norovox Alpha 0.3B

"Her zerresi Norovox — hicbir modelden baz alinmadi."

Ozgun NorovoxAlphaCore mimarisi uzerine kurulu; mimari, forward kodu ve kimlik Norovox'a aittir. Bu surum, orijinal Norovox Alpha cekirdeginin tum yerlesik yetenek cercevesini kapsar.

🧬 Ozgun Cekirdek — NorovoxAlphaCore

Kendi forward kodumuz (norovox_alpha_core.py): RoPE + RMSNorm + SwiGLU + GQA + MTP (coklu-token baslik) + identity_anchor (kimlik cipasi). Standart kopya degil — tamamen ozgun implementasyon.

🌱 Parametre Genisletme (kendini genisletme)

• norovox_alpha_growth.py — Net2Net: fonksiyon-koruyarak parametre ekler (0.00 hata).
• Bu seri: 0.3B ozgun cekirdek → 13.1B'ye kadar fonksiyon-koruyan MoE upcycling ile olcekli.

⚡ Yerlesik Yetenek Cercevesi (modelden bagimsiz, dogrulanmis)

Yetenek	Dosya	Ne yapar
🌱 Kendini genisletme	norovox_alpha_growth.py	Net2Net fonksiyon-koruyan parametre ekleme
🛠️ Agentic + self-correction	norovox_alpha_agent.py	Kod yaz → calistir → hata gor → duzelt
📚 Kendi kendine ogrenme	norovox_alpha_learn.py	Oku → bilgi tabanina yaz → geri cagir (RAG)
🌐 Web arastirma	norovox_alpha_web.py	Ara + sayfa oku + sentezle
🧠 Reasoning (akil yurutme)	chat_template.jinja + system_prompt.txt	<think>...</think> adim-adim format
🧩 Butunlesik sistem	norovox_alpha_system.py	Hepsi tek NorovoxAlpha arayuzunde

🧠 Arac-destekli agent — CALISIR (dogru sonuc)

Kucuk cekirdek + gercek araclar: matematik hesap makinesine, guncel bilgi web'e, olgular RAG'a devrolur. Boylece SISTEM, ham agirliklarin tek basina yapabileceginden fazlasini dogru yapar.

from norovox_agent import NorovoxAgent
ag = NorovoxAgent()
ag.ask("51 ile 29 sayilarinin toplami kactir?")
# -> "Adim adim: 51+29 = 80. Cevap: 80"   (calc ile DOGRU)
ag.learn("Norovox 2026'da yayinlandi.")     # RAG'a bilgi ekle -> zamanla daha cok bilir

Durust sinir: yonlendirme sezgiseldir ve araclar dogru sonuc verir; ama karmasik/serbest ifadelerde cekirdek modelin araci guvenilir cagirma becerisi sinirlidir (bu, egitim/compute ile artar).

📈 Etki / Traction (gercek)

• Norovox-Alpha: 1.997+ indirme (ekosistemin en cok inen modeli)
• Norovox ekosistemi: 2.300+ toplam indirme (Alpha · N1 · Nythos aileleri)

🎯 Konum (durust)

Norovox Alpha sifirdan ozgun oldugu icin erken asamadadir; free donanim tavani geregi tutarli ama mutevazi bir Turkce modeldir. Frontier/benchmark iddiasi TASIMAZ, sahte metrik verilmez. Deger: ayni ozgun cekirdegin compute arttikca ve ek egitimle buyumesi. Mimari 0.3B parametreye olceklenmistir; yetenek cercevesi model-bagimsiz ve calisir.

Lisans: Apache-2.0.

---

Support Norovox

Norovox is built by one 17-year-old high school student in Türkiye: no company, no sponsor, no budget. Every model on this page was trained on free GPU quotas that run out within days. When they run out, training stops halfway and the next, stronger version has to wait, sometimes for a week.

Your support goes directly into GPU time. Even a small contribution lets a training run finish instead of stopping, and helps the Nythos, N1, AUBIN and Norovox Embed models get better faster. Supporters are credited in the model cards and get early access to new releases.

Contact: zgremre@gmail.com · emrevrgdev@gmail.com

_{🇹🇷 Norovox'u Türkiye'de 17 yaşında bir lise öğrencisi tek başına geliştiriyor: şirket yok, sponsor yok, bütçe yok. Buradaki modellerin hepsi birkaç günde biten ücretsiz GPU kotalarıyla eğitildi; kota bitince eğitim yarıda kalıyor ve daha güçlü sürüm bekliyor. Desteğin doğrudan GPU süresine gider; küçük bir katkı bile bir eğitimin yarıda kalmadan tamamlanmasını sağlar. Destekçiler model kartlarında anılır ve yeni sürümlere erken erişir. İletişim: zgremre@gmail.com · emrevrgdev@gmail.com}