Los modelos de lenguaje grandes entienden el lenguaje

Afirmación: Los modelos lingüísticos de gran tamaño comprenden genuinamente el lenguaje humano en lugar de limitarse a predecir tokens mediante el reconocimiento de patrones estadísticos.

MAYORMENTE SÓLIDO Global#ai#llm#machine-learning
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Las respuestas del modelo son probabilidades, no veredictos.

Dimensión 01 / 10

Retroalimentación de errores

34,4%Ponderación de bullshit
Confianza del modelo30,4%

¿Cómo responde el sistema examinado (afirmación, método o disciplina) ante datos que contradicen directamente sus predicciones o supuestos?

  • 0 · 0.00Ajusta sus parámetros, delimita su alcance o descarta la hipótesis refutada a partir de anomalías reiteradas.59,41%
  • 1 · 0.85Genera explicaciones ad hoc no verificables cuya única función es proteger la afirmación central frente a la refutación.29,77%
  • 2 · 1.00Interpreta cualquier prueba en contra como evidencia de una conspiración deliberada, manipulación de datos o encubrimiento por parte de instituciones externas.1,54%
  • 3 · 0.95Atribuye la falta de resultados a la mala intención, la falta de fe o el escaso compromiso de quien lo recibe.1,04%
  • 4 · 0.80Evita contrastar los errores formulando predicciones tan vagas que cualquier desenlace puede calificarse a posteriori como un éxito.8,25%

La barra muestra la probabilidad que el modelo asignó a cada respuesta. La ponderación refleja cuánto cuenta como bullshit.

10 dimensiones de decisión

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DimensiónPonderación de bullshitConfianza del modelo
Retroalimentación de errores34,4%30,4%
Portador causal7,7%73,8%
Prueba de cegamiento38,6%7,4%
Falsabilidad73,5%36,2%
Precisión semántica65,4%31,6%
Navaja de Ockham21,0%54,0%
Red de medición44,7%20,3%
Independencia del operador26,3%33,7%
Evolución del modelo44,4%17,6%
Asimetría de riesgo23,3%46,6%
Procedencia del modeloliquid/d1-ultra-20261015 · 30 oct 2026

OpenRouter · liquid/d1-ultra · google/gemini-3.8-flash (canonicalisation)