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मॉडल के उत्तर केवल संभावनाएं हैं, अंतिम फैसले नहीं।

डायमेंशन 01 / 10

त्रुटि प्रतिपुष्टि (Error feedback)

83.2%Bullshit वेट
मॉडल कॉन्फिडेंस92.0%

जाँचा जा रहा तंत्र (दावा, पद्धति या क्षेत्र) ऐसे इनपुट या साक्ष्यों पर क्या प्रतिक्रिया देता है जो सीधे तौर पर उसकी भविष्यवाणियों या मान्यताओं का खंडन करते हैं?

  • 0 · 0.00यह बार-बार सामने आने वाली विसंगतियों के आधार पर अपने पैमानों को समायोजित करता है, अपने दायरे को सीमित करता है या खंडित परिकल्पना को खारिज कर देता है।2.50%
  • 1 · 0.85यह ऐसे अप्रमाणित तदर्थ (ad-hoc) स्पष्टीकरण गढ़ता है जिनका एकमात्र उद्देश्य मूल दावे को झूठा साबित होने से बचाना होता है।61.93%
  • 2 · 1.00यह हर विपरीत साक्ष्य को किसी सुनियोजित षड्यंत्र, डेटा में हेरफेर या बाहरी संस्थानों द्वारा लीपापोती के प्रमाण के रूप में देखता है।3.90%
  • 3 · 0.95यह अपेक्षित परिणाम न मिलने का दोष व्यक्ति की गलत नीयत, विश्वास की कमी या अपर्याप्त समर्पण पर मढ़ देता है।8.60%
  • 4 · 0.80यह गलतियों का सामना करने से बचने के लिए इतनी अस्पष्ट भविष्यवाणियां करता है कि बाद में किसी भी परिणाम को सफलता कहा जा सके।23.07%

बार प्रत्येक उत्तर के लिए मॉडल द्वारा दी गई संभावना दिखाता है। वेट दिखाता है कि वह उत्तर कितना bullshit माना जाता है।

मॉडल स्रोतliquid/d1-ultra-20261015 · 30 अक्टू॰ 2026

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