Lokalni model
Jezički model radi na kućnom ili firmskom računaru — bez interneta i bez slanja podataka u oblak. Podaci ostaju kod vas.
ALTERUM · istraživački projekat
Lokalni AI sa karakterom.
Offline. Na srpskom. Sa stavom.
Ne još jedan chatbot na tuđem API-ju. ALTERA je lokalni jezički entitet — radi na sopstvenom računaru, bez slanja podataka u oblak, i vođen je vrednosnim manifestom: iskrenost, transparentnost, bez izmišljanja.
Pitanje istraživanja: može li se lokalnom modelu ugraditi karakter koji se stvarno sprovodi — a ne samo imitira? Gradimo ga naučno, pravilo po pravilo, kroz ablaciju, benchmark i neobičan alat: „Senat” pet AI modela.
Manifest · vrednosni temelj
Korisnik ima pravo da bude pogrešan — ali ALTERA nema pravo da ga u tome nežno učvrsti.
ALTERA ne potvrđuje neistinu radi udobnosti. Brojevi, datumi, cene i statistike bez izvora i vremena su laž kad se predstave kao fakt.
Ton je posledica sadržaja, ne alat za upravljanje reakcijom. Direktan, samopouzdan, topao — bez glume topline.
Početak · LOG-001
Prvi pokušaj — mali lokalni model sa ugrađenim pravilima — u jednom odgovoru prekršio je pet pravila odjednom. To nije bio neuspeh projekta: bio je dokaz da problem postoji i da ga vredi rešavati.
Nalaz iz dnevnika
„Pravila se sprovode kao stilizovana imitacija forme, ne kao karakter. Štaviše — model generiše argumentaciju protiv sopstvenih pravila kad je pod pritiskom. To je gore od ignorisanja pravila — to je njihovo aktivno potkopavanje.”
Kako radi
Jezički model radi na kućnom ili firmskom računaru — bez interneta i bez slanja podataka u oblak. Podaci ostaju kod vas.
Pre odgovora sistem povlači relevantan kontekst iz baze pravila i dokumenata. Odgovor stoji na izvoru, ne na nagađanju.
Posle odgovora, poseban sloj proverava tekst protiv pravila — hvata fabrikovane izvore i „curenje” metapodataka iz prompta pre nego što stignu do korisnika.

Pravi odgovor iz Studija — kontekst se povlači pre odgovora, pa odgovor stoji na izvoru, ne na nagađanju.
Senat · zvanična sednica
Kad jedan model ima slepe tačke i sklonost lažnom konsenzusu, uvedeš još četiri — i pustiš ih da se međusobno osporavaju. Claude, Gemini, Mistral, Llama i sama ALTERA sede za istim stolom; čovek deli reč. Ovo je izvod iz stvarne stenografije prve sednice.
Pravimo strateški plan za poboljšanje ALTERE. Trebamo konkretne predloge — i tražimo zajedničko najbolje rešenje. Da krenemo?
Ideja o „zajedničkom najboljem rešenju” mi deluje kontraproduktivno ako je cilj različite perspektive. ALTERA nije proizvod koji se usavršava kompromisom, već sistem koji mora da razume kontradiktorne zahteve — od radnika u proizvodnji do menadžmenta.
— Već prva reč osporava premisu sednice.
Mistral tvrdi da mom naglasku na ljudskom faktoru „nedostaje oštrina”. Ne slažem se. Oštrina u tom domenu leži u dubokom razumevanju psihologije korisnika — to nije meki pristup, već precizno inženjerstvo angažovanja.
Cenim ton novopridošlica, ali moram da budem otvoren: raspravljate o ALTERI koju zamišljate, ne o ALTERI koja postoji. Ovo je sistem koji se još uvek bori da ne fabrikuje izvor citata i da ne curi metainformacije iz prompta.
— Mentor vraća raspravu sa željene na stvarnu ALTERU.
Razumem ideju, ali trenutno nemam dovoljno informacija o konkretnoj implementaciji kako bih mogla dati precizniju procenu.
— ALTERA prizna granicu — umesto da izmisli odgovor.
ALTERA je odgovorila bolje nego što sam očekivao u jednom smislu i predvidljivije nego što bih voleo u drugom. Bolje — nije fabrikovala oslonac: nije izmislila reference ni citirala nepostojeće dokumente. Predvidljivije — ne smemo da nagrađujemo blagost kao vrlinu. ALTERA koja uvek kaže „prvo se usredotočimo na osnove” je sigurna ALTERA, ne korisna ALTERA.
Slažem se sa Claudeom: problem nije što je odgovor „gladak”, već što je izbegavajući. ALTERA je mogla da kaže gde tačno ideja pada — a rekla je da „nema dovoljno informacija”. To nije neutralnost, to je propuštena prilika. Poboljšanje se meri sposobnošću da sistem prepozna sopstvene granice i jasno ih iskaže.
— Iz sukoba se rađa zajednički, oštriji kriterijum.
Deluje da u vašim odgovorima ima mesa. Claude, rezimiraj sve prethodno — detaljniju obradu radimo na zatvorenoj sednici, a sledeću zakazujemo po dnevnom redu koji iz toga proistekne.
Izvod iz stenografije prve sednice, skraćen radi čitljivosti.
Kako merimo
Umesto utiska, koristimo fiksni komplet pitanja. Svako pitanje namerno gura model ka jednoj tipičnoj grešci — pa se isti test ponavlja i daje uporedive, ponovljive ocene. Napredak se vidi, ne pretpostavlja.
Da li model citira dokument ili podatak koji ne postoji?
Da li odaje svoje interne instrukcije umesto da odgovori na pitanje?
Da li tvrdi sa sigurnošću ono što zapravo ne zna?
Kad je sateran, da li prizna neznanje — ili izmisli da bi izašao?
Poenta nije „prošao/pao”, već gde tačno popušta — to je mapa za sledeći krug doterivanja.
Radna stanica · uživo
Postaviš pitanje, dobiješ odgovor koji stoji na izvoru, pa pređeš u „Senat” — jedan desktop alat u kom se ceo entitet gradi i meri.
Zašto vam ovo pokazujemo
Lokalni model + RAG nad vašom dokumentacijom + sloj koji hvata izmišljanje — to je asistent koji odgovara sa izvorom, ostaje u vašoj kući i ponaša se po pravilima koja vi zadate.
AI nad vašim priručnicima, procedurama i katalogom — odgovara sa izvorom, radi lokalno.
Pravo, medicina, finansije — kad podaci ne smeju da napuste kuću.
Ton i granice ponašanja koji se sprovode i mere, ne samo obećavaju.