Iskra (Polish for “spark”) is an independent, founder-led studio based in Poland. We are building a mind that learns from the consequences of actions: one core, trained from scratch, designed to work independently of large language models.
What we are building
The model should describe a situation through its elements, relationships and history, then predict how different actions would change it. Memory matters when the present observation is not enough. Uncertainty matters when the available evidence does not resolve what will happen.
Our goal is to reuse the same learned core in new situations. That capability has to be demonstrated: an internal prediction is a hypothesis, and an observed outcome is its test. The public manifesto sets out this direction.
What comes next
We are developing the model’s memory, learning and ability to predict consequences. We will share the next steps and results as the work progresses.
How we will know it works
In controlled environments, we record predictions before executing actions. Where a world can be copied, we compare alternative actions from the same starting point. Their actual consequences supply the training signal.
We compare the learned model with simpler methods and test unfamiliar situations. This work is in progress. We are not presenting a finished universal model or claiming consciousness.
Technology and independence
The core has a clear requirement: its data, training, predictions and evaluation must operate without an LLM. We control the code, data and weights; training can run on rented cloud compute.
Who is behind it
Iskra is a founder-led studio established in 2026 and based in Poland. The founder designs and operates the project. For research, press or other enquiries, contact [email protected].
Facts. Project & domain: iskra.run · Founded: 2026 · Founder-led studio · Based in: Poland · Contact: [email protected] · Security: security.txt
Iskra to niezależne, prowadzone przez założycielkę studio z Polski. Budujemy umysł, który uczy się z konsekwencji działań: jeden rdzeń uczony od podstaw, zaprojektowany do pracy niezależnie od dużych modeli językowych.
Co budujemy
Model ma opisywać sytuację przez jej elementy, relacje i historię, a następnie przewidywać, jak zmienią ją różne działania. Pamięć jest potrzebna, gdy bieżąca obserwacja nie wystarcza. Niepewność — gdy dostępne dane nie rozstrzygają, co się wydarzy.
Chcemy korzystać z tego samego wyuczonego rdzenia w nowych sytuacjach. Tę zdolność trzeba wykazać: wewnętrzna prognoza jest hipotezą, a obserwowany wynik jej sprawdzianem. Kierunek opisuje nasz manifest.
Kolejny etap
Rozwijamy pamięć modelu, jego uczenie i zdolność przewidywania konsekwencji. Kolejnymi krokami i wynikami będziemy dzielić się wraz z postępami prac.
Jak sprawdzimy, czy to działa
W kontrolowanych środowiskach zapisujemy prognozę przed wykonaniem działania. Tam, gdzie można skopiować świat, porównujemy różne działania z tego samego początku. Ich rzeczywiste konsekwencje dostarczają sygnału do uczenia.
Porównujemy model z prostszymi metodami i sprawdzamy nieznane sytuacje. Prace trwają. Nie przedstawiamy gotowego uniwersalnego modelu ani nie deklarujemy świadomości.
Technologia i niezależność
Rdzeń ma jasny wymóg: dane, trening, prognozy i ocena mają działać bez LLM. Kontrolujemy kod, dane i wagi; trening może odbywać się na wynajętych zasobach w chmurze.
Kto za tym stoi
Iskra to studio założone w 2026 roku w Polsce i prowadzone przez założycielkę, która projektuje i prowadzi projekt. W sprawach badań, mediów i pozostałych pytań napisz na [email protected].
Informacje. Projekt i domena: iskra.run · Od 2026 roku · Studio prowadzone przez założycielkę · Polska · Kontakt: [email protected] · Bezpieczeństwo: security.txt
Iskra (polnisch für „Funke“) ist ein unabhängiges, von der Gründerin geführtes Studio aus Polen. Wir bauen einen Geist, der aus den Folgen von Handlungen lernt: ein einziger, von Grund auf trainierter Kern, der unabhängig von großen Sprachmodellen arbeiten soll.
Was wir bauen
Das Modell soll eine Situation durch ihre Elemente, ihre Beziehungen und ihre Geschichte beschreiben und dann vorhersagen, wie verschiedene Handlungen sie verändern würden. Gedächtnis zählt, wenn die aktuelle Beobachtung nicht ausreicht. Unsicherheit zählt, wenn die verfügbaren Belege nicht entscheiden, was geschehen wird.
Unser Ziel ist es, denselben gelernten Kern in neuen Situationen wiederzuverwenden. Diese Fähigkeit muss nachgewiesen werden: Eine interne Vorhersage ist eine Hypothese, ein beobachtetes Ergebnis ihr Test. Das öffentliche Manifest beschreibt diese Richtung.
Was als Nächstes kommt
Wir entwickeln das Gedächtnis des Modells, sein Lernen und seine Fähigkeit, Folgen vorherzusagen. Die nächsten Schritte und Ergebnisse teilen wir, sobald die Arbeit voranschreitet.
Woran wir erkennen, dass es funktioniert
In kontrollierten Umgebungen halten wir Vorhersagen fest, bevor wir Handlungen ausführen. Wo sich eine Welt kopieren lässt, vergleichen wir alternative Handlungen vom selben Ausgangspunkt. Ihre tatsächlichen Folgen liefern das Trainingssignal.
Wir vergleichen das gelernte Modell mit einfacheren Methoden und testen unbekannte Situationen. Diese Arbeit läuft. Wir präsentieren kein fertiges universelles Modell und behaupten kein Bewusstsein.
Technologie und Unabhängigkeit
Der Kern hat eine klare Anforderung: Seine Daten, sein Training, seine Vorhersagen und seine Bewertung müssen ohne LLM auskommen. Wir kontrollieren Code, Daten und Gewichte; das Training kann auf gemieteter Cloud-Rechenleistung laufen.
Wer dahintersteht
Iskra ist ein 2026 gegründetes, von der Gründerin geführtes Studio mit Sitz in Polen. Die Gründerin entwirft und betreibt das Projekt. Für Forschungs-, Presse- und andere Anfragen: [email protected].
Fakten. Projekt & Domain: iskra.run · Gegründet: 2026 · Von der Gründerin geführtes Studio · Sitz: Polen · Kontakt: [email protected] · Sicherheit: security.txt
Iskra (« étincelle » en polonais) est un studio indépendant, dirigé par sa fondatrice et basé en Pologne. Nous construisons un esprit qui apprend des conséquences des actions : un seul noyau, entraîné à partir de zéro, conçu pour fonctionner indépendamment des grands modèles de langage.
Ce que nous construisons
Le modèle doit décrire une situation par ses éléments, ses relations et son histoire, puis prédire comment différentes actions la modifieraient. La mémoire compte lorsque l’observation présente ne suffit pas. L’incertitude compte lorsque les éléments disponibles ne permettent pas de trancher ce qui va se passer.
Notre objectif est de réutiliser le même noyau appris dans de nouvelles situations. Cette capacité doit être démontrée : une prédiction interne est une hypothèse, un résultat observé en est le test. Le manifeste public expose cette direction.
La suite
Nous développons la mémoire du modèle, son apprentissage et sa capacité à prédire les conséquences. Nous partagerons les prochaines étapes et les résultats à mesure que le travail avance.
Comment nous saurons que cela fonctionne
Dans des environnements contrôlés, nous consignons les prédictions avant d’exécuter les actions. Lorsqu’un monde peut être copié, nous comparons d’autres actions à partir du même point de départ. Leurs conséquences réelles fournissent le signal d’entraînement.
Nous comparons le modèle appris à des méthodes plus simples et testons des situations inconnues. Ce travail est en cours. Nous ne présentons pas un modèle universel achevé et ne revendiquons aucune conscience.
Technologie et indépendance
Le noyau a une exigence claire : ses données, son entraînement, ses prédictions et son évaluation doivent fonctionner sans LLM. Nous maîtrisons le code, les données et les poids ; l’entraînement peut s’exécuter sur de la puissance de calcul louée dans le cloud.
Qui est derrière
Iskra est un studio fondé en 2026, dirigé par sa fondatrice et basé en Pologne. La fondatrice conçoit et mène le projet. Pour toute question de recherche, de presse ou autre : [email protected].
En bref. Projet et domaine : iskra.run · Fondé en 2026 · Studio dirigé par sa fondatrice · Basé en Pologne · Contact : [email protected] · Sécurité : security.txt