[AUTO] Update cognitive training log

README.md

@@ -47,31 +47,31 @@ Bu bölüm, ARIA-4'ün aktif eğitim sürecinden doğrudan ve filtrelenmemiş bi
 (Sayfayı her yenilediğinizde, eğitim devam ettiği sürece güncellenecektir.)
  
 <!-- COGNITIVE_LOG_START -->
-> **Bilişsel Rapor** | Adım: `716700` | Zaman: `2025-10-31 04:23:36`
+> **Bilişsel Rapor** | Adım: `716800` | Zaman: `2025-10-31 04:25:40`
 > ---
 > **Anlık Bilişsel Durum Analizi (Kısa Vadeli)**
-> - **Kayıp Değerleri:** `3.9464` (Anlık) / `3.4811` (Ortalama)
-> - **İstikrar Eşiği:** `4.3018`
+> - **Kayıp Değerleri:** `3.8512` (Anlık) / `3.3135` (Ortalama)
+> - **İstikrar Eşiği:** `3.9671`
 > - **Durum:** ✅ **NORMAL (İSTİKRARLI ÖĞRENME)**
-> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (3.9464), mevcut tetikleme değeri (4.3018) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
+> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (3.8512), mevcut tetikleme değeri (3.9671) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
 > 
 > **Otonom Hassasiyet Ayarı (Uzun Vadeli)**
-> - **Faz:** **ÖĞRENME YAVAŞLIYOR**
-> - **Öğrenme Eğimi:** `0.199 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
-> - **Stratejik Gerekçe:** *Öğrenme hızında düşüş gözlemleniyor (Eğilim Korelasyonu: 0.199). Sistem, yavaşlama fazına uyum sağlamak için hassasiyetini orta düzeyde ayarladı.*
+> - **Faz:** **ÖĞRENME PLATOYA GİRDİ (DURGUNLAŞMA)**
+> - **Öğrenme Eğimi:** `-0.072 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
+> - **Stratejik Gerekçe:** *Uzun vadeli öğrenme eğrisi belirgin şekilde düzleşti (Eğilim Korelasyonu: -0.072). Sistem, en küçük dalgalanmaları bile tespit edebilmek için hassasiyetini en üst düzeye çıkardı.*
 
-> **Bilişsel Rapor** | Adım: `716750` | Zaman: `2025-10-31 04:24:38`
+> **Bilişsel Rapor** | Adım: `716850` | Zaman: `2025-10-31 04:26:42`
 > ---
 > **Anlık Bilişsel Durum Analizi (Kısa Vadeli)**
-> - **Kayıp Değerleri:** `3.4677` (Anlık) / `3.3775` (Ortalama)
-> - **İstikrar Eşiği:** `3.8479`
+> - **Kayıp Değerleri:** `3.6559` (Anlık) / `3.4187` (Ortalama)
+> - **İstikrar Eşiği:** `4.1889`
 > - **Durum:** ✅ **NORMAL (İSTİKRARLI ÖĞRENME)**
-> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (3.4677), mevcut tetikleme değeri (3.8479) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
+> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (3.6559), mevcut tetikleme değeri (4.1889) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
 > 
 > **Otonom Hassasiyet Ayarı (Uzun Vadeli)**
 > - **Faz:** **ÖĞRENME PLATOYA GİRDİ (DURGUNLAŞMA)**
-> - **Öğrenme Eğimi:** `0.084 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
-> - **Stratejik Gerekçe:** *Uzun vadeli öğrenme eğrisi belirgin şekilde düzleşti (Eğilim Korelasyonu: 0.084). Sistem, en küçük dalgalanmaları bile tespit edebilmek için hassasiyetini en üst düzeye çıkardı.*
+> - **Öğrenme Eğimi:** `-0.068 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
+> - **Stratejik Gerekçe:** *Uzun vadeli öğrenme eğrisi belirgin şekilde düzleşti (Eğilim Korelasyonu: -0.068). Sistem, en küçük dalgalanmaları bile tespit edebilmek için hassasiyetini en üst düzeye çıkardı.*
 <!-- COGNITIVE_LOG_END -->
 
 ---
@@ -233,31 +233,31 @@ This section is a direct and unfiltered stream from ARIA-4's active training pro
 (Every time you refresh the page, it will be updated as long as the training continues.)
 
 <!-- COGNITIVE_LOG_START -->
-> **Bilişsel Rapor** | Adım: `716700` | Zaman: `2025-10-31 04:23:36`
+> **Bilişsel Rapor** | Adım: `716800` | Zaman: `2025-10-31 04:25:40`
 > ---
 > **Anlık Bilişsel Durum Analizi (Kısa Vadeli)**
-> - **Kayıp Değerleri:** `3.9464` (Anlık) / `3.4811` (Ortalama)
-> - **İstikrar Eşiği:** `4.3018`
+> - **Kayıp Değerleri:** `3.8512` (Anlık) / `3.3135` (Ortalama)
+> - **İstikrar Eşiği:** `3.9671`
 > - **Durum:** ✅ **NORMAL (İSTİKRARLI ÖĞRENME)**
-> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (3.9464), mevcut tetikleme değeri (4.3018) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
+> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (3.8512), mevcut tetikleme değeri (3.9671) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
 > 
 > **Otonom Hassasiyet Ayarı (Uzun Vadeli)**
-> - **Faz:** **ÖĞRENME YAVAŞLIYOR**
-> - **Öğrenme Eğimi:** `0.199 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
-> - **Stratejik Gerekçe:** *Öğrenme hızında düşüş gözlemleniyor (Eğilim Korelasyonu: 0.199). Sistem, yavaşlama fazına uyum sağlamak için hassasiyetini orta düzeyde ayarladı.*
+> - **Faz:** **ÖĞRENME PLATOYA GİRDİ (DURGUNLAŞMA)**
+> - **Öğrenme Eğimi:** `-0.072 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
+> - **Stratejik Gerekçe:** *Uzun vadeli öğrenme eğrisi belirgin şekilde düzleşti (Eğilim Korelasyonu: -0.072). Sistem, en küçük dalgalanmaları bile tespit edebilmek için hassasiyetini en üst düzeye çıkardı.*
 
-> **Bilişsel Rapor** | Adım: `716750` | Zaman: `2025-10-31 04:24:38`
+> **Bilişsel Rapor** | Adım: `716850` | Zaman: `2025-10-31 04:26:42`
 > ---
 > **Anlık Bilişsel Durum Analizi (Kısa Vadeli)**
-> - **Kayıp Değerleri:** `3.4677` (Anlık) / `3.3775` (Ortalama)
-> - **İstikrar Eşiği:** `3.8479`
+> - **Kayıp Değerleri:** `3.6559` (Anlık) / `3.4187` (Ortalama)
+> - **İstikrar Eşiği:** `4.1889`
 > - **Durum:** ✅ **NORMAL (İSTİKRARLI ÖĞRENME)**
-> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (3.4677), mevcut tetikleme değeri (3.8479) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
+> - **Modelin Yorumu:** *Mevcut kayıp (3.6559), mevcut tetikleme değeri (4.1889) dahilinde kaldı. Uyum Faktörü artırıldı.*
 > 
 > **Otonom Hassasiyet Ayarı (Uzun Vadeli)**
 > - **Faz:** **ÖĞRENME PLATOYA GİRDİ (DURGUNLAŞMA)**
-> - **Öğrenme Eğimi:** `0.084 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
-> - **Stratejik Gerekçe:** *Uzun vadeli öğrenme eğrisi belirgin şekilde düzleşti (Eğilim Korelasyonu: 0.084). Sistem, en küçük dalgalanmaları bile tespit edebilmek için hassasiyetini en üst düzeye çıkardı.*
+> - **Öğrenme Eğimi:** `-0.068 (-1=Maks Düşüş, 1=Maks Artış)` (-1'e yakın olması hızlı öğrenmeyi gösterir)
+> - **Stratejik Gerekçe:** *Uzun vadeli öğrenme eğrisi belirgin şekilde düzleşti (Eğilim Korelasyonu: -0.068). Sistem, en küçük dalgalanmaları bile tespit edebilmek için hassasiyetini en üst düzeye çıkardı.*
 <!-- COGNITIVE_LOG_END -->
 
 ---