Les grands modèles de langage comprennent le langage

Affirmation: Les grands modèles linguistiques comprennent véritablement le langage humain plutôt que de simplement prédire des jetons par reconnaissance de formes statistiques.

PLUTÔT SOLIDE Monde entier#ai#llm#machine-learning
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Les réponses du modèle sont des probabilités, pas des verdicts.

Dimension 01 / 10

Rétroaction sur l'erreur

34,4%Poids du bullshit
Confiance du modèle30,4%

Comment le système examiné (affirmation, méthode ou discipline) réagit-il aux données qui contredisent directement ses prédictions ou ses postulats ?

  • 0 · 0.00Il ajuste ses paramètres, restreint son champ d'application ou rejette l'hypothèse réfutée face à des anomalies répétées.59,41%
  • 1 · 0.85Il produit des explications ad hoc invérifiables dont la seule fonction est de protéger l'affirmation centrale contre toute réfutation.29,77%
  • 2 · 1.00Il interprète chaque élément de preuve contraire comme la marque d'un complot délibéré, d'une manipulation de données ou d'une dissimulation par des institutions extérieures.1,54%
  • 3 · 0.95Il attribue l'absence de résultat à une mauvaise intention, un manque de foi ou un engagement insuffisant du sujet.1,04%
  • 4 · 0.80Il évite d'affronter l'erreur en formulant des prédictions si vagues que n'importe quel dénouement peut être qualifié de succès a posteriori.8,25%

La barre indique la probabilité attribuée par le modèle à chaque réponse. La pondération indique dans quelle mesure cette réponse compte comme du bullshit.

10 dimensions de décision

Voir le JSON
DimensionPoids du bullshitConfiance du modèle
Rétroaction sur l'erreur34,4%30,4%
Support causal7,7%73,8%
Test en aveugle38,6%7,4%
Réfutabilité73,5%36,2%
Précision sémantique65,4%31,6%
Rasoir d'Ockham21,0%54,0%
Réseau de mesure44,7%20,3%
Indépendance de l'opérateur26,3%33,7%
Évolution du modèle44,4%17,6%
Asymétrie des risques23,3%46,6%
Provenance du modèleliquid/d1-ultra-20261015 · 30 oct. 2026

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