🧠 SIYAQ-1: Events in. State out. (سياق-1)

SIYAQ-1 هو نموذج Transformer ذكي خفيف (~10.16M Parameters) مخصص لتحويل تدفق المعلومات والأحداث المتفرقة إلى حالة حالية متماسكة (Coherent World State) وتحديثها لحظياً.

✨ المميزات الرئيسية (Key Highlights)

• الحجم: 10.16 مليون بارامتر فقط — سريع جداً ويعمل على أي جهاز أو هاتف أو خادم صغير.
• سياق فائق (250k+ Tokens): معمارية قائمة على التحديث التكراري للحالة، مما يتيح معالجة سلاسل أحداث غير منتهية بذاكرة ثابتة $O(1)$.
• تمييز دلالي دقيق: يفرق بين الطلبات المعلقة والموافقات المعتمدة، والإنابة المؤقتة والمسؤولية الدائمة، والتصحيحات المتأخرة.
• مخرجات منظمة: ينتج بنية JSON / Dictionary واضحة جاهزة للاستخدام في الـ CRM وقواعد البيانات.

📐 المعمارية (Architecture)

• Model Type: Causal Transformer with Rotary Embeddings (RoPE)
• Layers: 8
• Hidden Dim ($d_{model}$): 320
• Attention Heads: 8
• FFN Hidden ($d_{ff}$): 1088 (GELU)
• Positional Encoding: RoPE (Base $ heta = 500,000$)

🚀 طريقة الاستخدام السريعة (Quickstart)

# مثال استدعاء النموذج
events = [
    "أحمد مسؤول عن المشروع.",
    "التسليم يوم الخميس.",
    "سارة استلمت المسؤولية من أحمد لحد ما يرجع.",
    "العميل طلب تأجيل التسليم، ولسه ماوافقناش."
]

# المخرجات المتوقعة:
# {
#   "المسؤول_الحالي": "سارة",
#   "طبيعة_المسؤولية": "مؤقتة",
#   "موعد_التسليم_المعتمد": "الخميس",
#   "طلب_التأجيل": {"الحالة": "معلق قيد المراجعة"}
# }