> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://globalfeed.ai/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# NanoJev, Jev benzeri karar modelini yerel denemeye açtı
- URL: https://globalfeed.ai/nanojev-jev-benzeri-karar-modelini-yerel-denemeye-acti/
- Published: 2026-09-19T22:34:22.000Z
- Updated: 2026-09-19T22:34:22.000Z
- Description: Qwen3-0.6B tabanlı NanoJev'in kodu, ağırlıkları ve eğitim verisi yayımlandı. Oyun demoları yalnız modeli değil, planlama kodunu da içeriyor.
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: NanoJev, Jev, yerel yapay zeka, x-typesafeai, dil-tr, elle, video

[TianyuCodings'in NanoJev projesi](https://github.com/TianyuCodings/NanoJev?ref=globalfeed.ai), uzun yanıtlar yazmak yerine sunulan seçeneklere olasılık veren küçük bir karar modelini yerel deneylere açıyor. Kod, indirilebilir ağırlıklar ve eğitim verisi birlikte yayımlandı. Bu, TypeSafe'ın Jev modelinin açılması değil; Jev'den esinlenen ayrı bir uygulama.

[Model kartına göre](https://huggingface.co/C-Tianyu/NanoJev?ref=globalfeed.ai) NanoJev, Qwen3-0.6B üzerine karar katmanları ekliyor. Girdi, bir durumun açıklaması, soru ve olası seçeneklerden oluşuyor. Çıktı serbest metin değil; seçeneklerin olasılık dağılımı, evet-hayır değerlendirmesi veya sıralı bir puan. Birden fazla soru aynı hesaplama grubunda işlenebiliyor. Uygulamanın hangi seçenekleri sunacağı yine geliştiricinin sorumluluğunda.

[Yayımlanan veri paketi](https://huggingface.co/datasets/C-Tianyu/NanoJev-Data?ref=globalfeed.ai) eğitim ve değerlendirme bölümlerini, sabitlenmiş oyun senaryolarını ve kayıtlı hareket dizilerini içeriyor. Dosya özetleri ve doğrulama betikleri de paylaşılıyor. Böylece yalnız sonuca bakmak yerine, hangi modelin hangi veriyle eğitildiğini ve oyunda hangi adımları attığını incelemek mümkün.

## Demoda model kadar planlama kodu da var

[Oyunları yeniden üretme kılavuzu](https://github.com/TianyuCodings/NanoJev/blob/main/docs/GAME%5FRELEASE.md?ref=globalfeed.ai), labirent ve Snake için ayrı eğitilmiş sürümler kullanıldığını açıkça belirtiyor. Labirentte kod denenmemiş yolları araştırıyor; Snake'te yakın çarpışmaları eleyip yiyeceğe giden yolları hesaplıyor. Model bu düzenin içinde karar veriyor. Dolayısıyla görüntüler, tek başına genel amaçlı bir modelin oyunları öğrendiğini veya Jev'i her işte geçtiğini göstermiyor. Bunlar proje ekibinin deneyleri; GlobalFeed tarafından tekrarlanmış ölçümler değil.

[Çalıştırma kılavuzu](https://github.com/TianyuCodings/NanoJev/blob/main/research/pipeline%5Frunbook.md?ref=globalfeed.ai) uyumlu bir NVIDIA CUDA ortamı istiyor; programla üretilen veriye dayalı eğitim yolu model hizmeti anahtarı gerektirmiyor. Ancak yayımlanan oyun ölçümleri A100 kartlarında kaydedilmiş. Küçük model boyutu, sıradan bir bilgisayardaki hız veya güvenilirlik için tek başına kanıt değil. NanoJev'in açtığı alan, bu karar yaklaşımını kendi verisiyle sınamak; doğru biçimde üretilmiş bir olasılık da doğru karar garantisi vermiyor.