Los archivos públicos de evaluación de IA muestran que un único resultado terminal puede surgir de dos historias pre-terminales distintas, con tiempos estimados para alcanzar el 95% de los techos de rendimiento en 23.03 o 75.13. Un modelo de frontera consciente de la selección de candidatos falla en la recuperación sintética y la calibración de incertidumbre, y es rechazado por puertas de auditoría fijas. Un protocolo de archivo y adjudicación verifica los límites temporales y refuta las afirmaciones de frontera no respaldadas.
Las auditorías bayesianas revelan plazos inconsistentes en la evaluación de IA
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