Modelos de linguagem grandes entendem a linguagem

Alegação: Os grandes modelos de linguagem compreendem genuinamente a linguagem humana, em vez de apenas prever tokens por meio de correspondência de padrões estatísticos.

QUASE SÓLIDO Global#ai#llm#machine-learning
Comparar

As respostas do modelo são probabilidades, não vereditos.

Dimensão 01 / 10

Feedback de erro

34,4%Peso de bullshit
Confiança do modelo30,4%

Como o sistema examinado (alegação, método ou área) reage a dados que contradizem diretamente suas previsões ou premissas?

  • 0 · 0.00Ajusta seus parâmetros, restringe seu escopo ou descarta a hipótese refutada com base em anomalias repetidas.59,41%
  • 1 · 0.85Gera explicações ad-hoc inverificáveis cuja única função é blindar a alegação central contra a refutação.29,77%
  • 2 · 1.00Interpreta qualquer evidência contrária como prova de uma conspiração deliberada, manipulação de dados ou encobrimento por instituições externas.1,54%
  • 3 · 0.95Atribui a ausência de resultados à má intenção, falta de fé ou comprometimento insuficiente do destinatário.1,04%
  • 4 · 0.80Evita confrontar o erro fazendo previsões tão vagas que qualquer desfecho pode ser classificado como sucesso após o ocorrido.8,25%

A barra mostra a probabilidade atribuída pelo modelo a cada resposta. O peso indica o quanto essa resposta conta como bullshit.

10 dimensões de decisão

Ver JSON
DimensãoPeso de bullshitConfiança do modelo
Feedback de erro34,4%30,4%
Mecanismo causal7,7%73,8%
Teste de cegamento38,6%7,4%
Falseabilidade73,5%36,2%
Precisão semântica65,4%31,6%
Navalha de Occam21,0%54,0%
Rede de medição44,7%20,3%
Independência do operador26,3%33,7%
Evolução do modelo44,4%17,6%
Assimetria de risco23,3%46,6%
Origem do modeloliquid/d1-ultra-20261015 · 30 de out. de 2026

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