Duże modele językowe rozumieją język

Twierdzenie: Duże modele językowe autentycznie rozumieją język ludzki, a nie jedynie przewidują tokeny poprzez statystyczne dopasowywanie wzorców.

W WIĘKSZOŚCI RZETELNE Cały świat#ai#llm#machine-learning
Porównaj

Odpowiedzi modelu to prawdopodobieństwa, nie wyroki.

Wymiar 01 / 10

Sprzężenie zwrotne na błędy

34,4%Waga bullshitu
Pewność modelu30,4%

Jak badany system (twierdzenie, metoda lub dziedzina) reaguje na dane, które bezpośrednio przeczą jego przewidywaniom lub założeniom?

  • 0 · 0.00Koryguje swoje parametry, zawęża zakres stosowania lub odrzuca obaloną hipotezę pod wpływem powtarzających się anomalii.59,41%
  • 1 · 0.85Tworzy nieweryfikowalne wyjaśnienia ad hoc, których jedynym celem jest ochrona głównego twierdzenia przed obaleniem.29,77%
  • 2 · 1.00Interpretuje każdy sprzeczny dowód jako świadectwo celowego spisku, manipulacji danymi lub tuszowania prawdy przez zewnętrzne instytucje.1,54%
  • 3 · 0.95Wini brak oczekiwanego rezultatu złą intencją odbiorcy, brakiem wiary lub niewystarczającym zaangażowaniem.1,04%
  • 4 · 0.80Unika konfrontacji z błędem, formułując prognozy na tyle niejasne, że każdy wynik można po fakcie uznać za sukces.8,25%

Pasek pokazuje prawdopodobieństwo przypisane odpowiedzi przez model. Waga określa, w jakim stopniu odpowiedź jest traktowana jako bullshit.

10 wymiarów decyzyjnych

Zobacz JSON
WymiarWaga bullshituPewność modelu
Sprzężenie zwrotne na błędy34,4%30,4%
Nośnik przyczynowości7,7%73,8%
Test ślepej próby38,6%7,4%
Falsyfikowalność73,5%36,2%
Precyzja semantyczna65,4%31,6%
Brzytwa Ockhama21,0%54,0%
Spójność z siecią pomiarową44,7%20,3%
Niezależność od operatora26,3%33,7%
Ewolucja modelu44,4%17,6%
Asymetria ryzyka23,3%46,6%
Pochodzenie modeluliquid/d1-ultra-20261015 · 30 paź 2026

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