Beyond the Leaderboard: The Fallacy of Standardized Benchmarks and the Rise of Self-Centered AI लीडरबोर्ड से परे: मानकीकृत बेंचमार्क की कमी और आत्म केंद्रित एआई की वृद्धि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की तेजी से विकास के साथ-साथ इसके प्रगति की मात्रा को कम करने के लिए डिज़ाइन किए गए मीट्रिक की भी तेजी से प्रगति हुई है. लीडरबोर्ड और मानकीकृत बेंचमार्क उन de facto बेंचमार्क बन गए हैं जिनके द्वारा बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की क्षमताओं को मापा जाता है, मनाया जाता है, और वित्त पोषित किया जाता है. हालांकि, इस मूल्यांकन फ्रेमवर्क को एक अनिश्चित आधार पर बनाया गया है, एक जो लगातार प्रणालीगत विफलता के संकेत दिखा रहा है. वर्तमान पैरामिडम गूदहर्ट के नियम का एक कठोर उदाहरण है, आर्थिक सिद्धांत जिसमें कहा जाता है, "जब एक उपाय लक्ष्य बन जाता है, तो यह एक अच्छा इस रिपोर्ट में कहा गया है कि एआई विकास का प्रचलित मॉडल – जिसमें बड़े पैमाने पर, सामान्य उद्देश्य के मॉडल के केंद्रित, कॉर्पोरेट नेतृत्व के निर्माण की विशेषता है, जिन्हें दोषपूर्ण, गेमिंग योग्य बेंचमार्क द्वारा मूल्यांकित किया जाता है – एक विकासत्मक cul-de-sac है. यह "know-it-all oracles" की एक मोनोक्लोचर को बढ़ावा देता है जो तेजी से व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं और विशिष्ट उद्योगों की व्यावहारिक, रंगीन जरूरतों से अलग हो जाते हैं. इसके स्थान पर, एक नया पैरामिडम उभर रहा है: एक decentralized, user-driven, और अत्यधिक व्यक्तिगत एजेंट। इस मॉडल, Self-centric Intelligence (SCI) कहा जाता है, प्रौद्योगिकी आईए के भविष्य को जीवित रखने वाला केंद्रीय संघर्ष इसलिए न केवल तकनीकी विनिर्देशों के बारे में है, बल्कि नियंत्रण, उद्देश्य, और बुद्धि की परिभाषा के बारे में है. यह रिपोर्ट "बेंचमार्क औद्योगिक कॉम्प्लेक्स" को खत्म करेगी, इसके यांत्रिक, दर्शनिक और सिस्टम दोषों को प्रकट करेगी. फिर यह अन्य उद्योगों के इतिहास से शक्तिशाली, चेतावनीपूर्ण तुलनाएं खींचएगी – मनोचिकित्सा, फार्मास्यूटिक, और ऑटोमोबायोटिक्स सुरक्षा – जहां मानकीकृत मीट्रिक पर अत्यधिक निर्भरता ने पूर्वाग्रह, हस्तक्षेप, और मापने की विनाशकारी विफलताओं को जन्म दिया है. इस पृष्ठभूमि के खिलाफ, रिपोर्ट SCI पैरा कृत्रिम बुद्धि के भविष्य के लिए इन दो प्रतिस्पर्धी दृष्टिकोणों के बीच मूलभूत अंतर नीचे संक्षेप में प्रस्तुत किए गए हैं. यह ढांचा निम्नलिखित विस्तृत विश्लेषण के लिए एक अवधारणात्मक एन्कोर प्रदान करता है, जो इस रिपोर्ट में प्रतिष्ठित पैराग्राम परिवर्तन के जोखिम को स्पष्ट करता है। Feature Old Paradigm: Benchmark-Driven Generalist AI New Paradigm: User-Driven Self-Centered Intelligence (SCI) Core Philosophy Achieve superhuman performance on standardized tests. Act as a universal, oracle-like knowledge source. Fulfill specific, user-defined goals. Act as a personalized, collaborative partner. Primary Metric Leaderboard scores (MMLU, HELM, etc.).5 Real-world task completion rate, user satisfaction, goal achievement.1 Development Model Centralized, corporate-led development of massive, general-purpose models (LLMs). Decentralized, user-led training and customization of smaller, specialized agents (SLMs). Data & Training Trained on vast, undifferentiated internet scrapes. Controlled by the corporation. Trained on user-specific data, documents, and context. Controlled by the individual. Ethical Framework Top-down, corporate-defined safety filters and alignment. Opaque. Bottom-up, user-defined ethics, values, and operational guardrails. Transparent. Economic Model Subscription-based access to a centralized API. High computational cost. Local deployment, potential for autonomous economic activity (Web3). Low computational cost. Exemplar ChatGPT, Gemini, Claude ΌΨΗ (Opsie) 6 मुख्य दार्शनिक मानकीकृत परीक्षणों पर सुपरमनुष्य प्रदर्शन प्राप्त करें. एक सार्वभौमिक, ओरेकल जैसी ज्ञान स्रोत के रूप में कार्य करें. विशिष्ट, उपयोगकर्ता परिभाषित लक्ष्यों को पूरा करें. एक व्यक्तिगत, सहयोगी भागीदार के रूप में कार्य करें. मुख्य मेट्रिक लीडरबोर्ड स्कोर (एमएमएलयू, हेल्म, आदि) 5 वास्तविक दुनिया में कार्य पूरा दर, उपयोगकर्ता संतुष्टि, लक्ष्यों की उपलब्धि1 विकास मॉडल बड़े पैमाने पर, सामान्य उद्देश्य मॉडल (एलएलएम) के केंद्रित, कॉर्पोरेट नेतृत्व विकास। decentralized, user-led प्रशिक्षण और छोटे, विशेष एजेंटों (SLMs) के अनुकूलन। डेटा & प्रशिक्षण Trained on vast, undifferentiated internet scrapes. Controlled by the corporation. उपयोगकर्ता-विशिष्ट डेटा, दस्तावेज़ और संदर्भ पर प्रशिक्षित। Ethical Framework शीर्ष नीचे, कॉर्पोरेट परिभाषित सुरक्षा फिल्टर और समायोजन। नीचे से ऊपर, उपयोगकर्ता परिभाषित नैतिकता, मूल्यों, और संचालन गार्डले। Economic Model एक केंद्रित एपीआई के लिए सदस्यता आधारित पहुंच. उच्च गणना लागत. स्थानीय तैनाती, स्वायत्त आर्थिक गतिविधि के लिए संभावना (Web3)। उदाहरण ChatGPT, Gemini, Claude आवेदक (आवेदक) 6 भाग I: बेंचमार्क औद्योगिक परिसर को खत्म करना एआई मूल्यांकन की वर्तमान प्रणाली, जो कई व्यापक रूप से उद्धृत बेंचमार्क द्वारा नियंत्रित की जाती है, न केवल अपर्याप्त है; यह संरचनात्मक रूप से असुविधाजनक है. इसके विफलताओं को तीन अंतर्निहित क्षेत्रों में वर्गीकृत किया जा सकता है: परीक्षणों के यांत्रिक विफलताएं, उनके मापने के उद्देश्य के अवधारणात्मक विफलताएं, और उनके द्वारा बनाए गए प्रोत्साहनों के सिस्टम विफलताएं. संयुक्त रूप से, ये विफलताएं एक "बेंचमार्क औद्योगिक परिसर" बनाती हैं - डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और पूंजी वितरणकर्ताओं का एक पारिस्थितिकी तंत्र जो वास्तविकता से तेजी से अलग हो रहे हैं। विफलता की यांत्रिकता: ओवरफिटिंग और प्रदूषण सबसे बुनियादी स्तर पर, एआई बेंचमार्क तकनीकी मुद्दों के कारण मापने के विश्वसनीय उपकरणों के रूप में विफल हो रहे हैं जो क्षेत्र में अदरक बन रहे हैं। डेटा प्रदूषण: एक प्राथमिक और तेजी से अपरिहार्य समस्या डेटा प्रदूषण है. कई सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले बेंचमार्क, जैसे कि MMLU और BIG-bench, कई वर्षों पुराने हैं.8 उनके सामग्री - प्रश्न, उत्तर और प्रोत्साहन - व्यापक रूप से चर्चा और ऑनलाइन विकसित किए गए हैं. जब कंपनियां सार्वजनिक इंटरनेट के तेजी से बड़े पैमाने पर अपनी अगली पीढ़ी के एलएलएम को प्रशिक्षित करती हैं, तो इन बेंचमार्क डेटा सेटों को अनिवार्य रूप से प्रशिक्षण कॉर्पोरा में डाला जाता है.8 नतीजा यह है कि मॉडल बेंचमार्क में प्रस्तुत समस्याओं को हल करने के लिए नहीं सीखते हैं; वे वास्तव में जवाब की कुंजी याद रखते हैं.1 जब एक मॉडल एक परीक्षण " ओवरफिटिंग और गेमिंग: प्रदूषण से निकटता से संबंधित है ओवरफिटिंग की समस्या। मशीन सीखने में, ओवरफिटिंग तब होता है जब एक मॉडल प्रशिक्षण डेटा को बहुत अच्छी तरह से सीखता है, जिसमें इसकी शोर और अपरिवर्तनीय विवरण शामिल हैं, उस बिंदु तक जहां वह अब अपने ज्ञान को नए, अदृश्य डेटा में सामान्य नहीं कर सकता है.11 "लिडरबोर्ड रेस" की तीव्र प्रतिस्पर्धा डेवलपर्स को अपने मॉडल को विशेष रूप से बेंचमार्क कार्यों पर उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए अच्छी तरह से ट्यूनिंग करने के लिए प्रोत्साहित करती है - एक अभ्यास "टेस्ट करने के लिए सिखाने" के समान है.1 मॉडल को गॉथर्ट के नियमों को पूरा करने के लिए अनुकूलित किया जाता Spurious Correlations: एक और अधिक गुप्त यांत्रिक विफलता मॉडल की प्रवृत्ति है कि सीखने के लिए गुप्त संबंधों - प्रशिक्षण डेटा में सतही रिश्तों जो वास्तविक दुनिया में सच नहीं है।15 उदाहरण के लिए, छाती एक्स-रे से टूटे हुए फेफड़ों (प्नेमोथोरैक्स) का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित एक मॉडल को निदान के साथ एक छाती ट्यूब की उपस्थिति को जोड़ना सीख सकता है। एक निदान के बाद, मॉडल डेटासेट में कैप्शन किए गए चिकित्सा कार्य प्रवाह से संबंधित संबंध सीख रहा है, न कि आधारभूत रोग. इस तरह का मॉडल उस डेटासेट से उत्पन्न एक बेंचमार्क पर एक उच्च स्कोर प्राप्त करेगा, लेकिन जब एक गैर-यानीकृत रोगी के एक्स-रे के साथ प्रस्तुत किया जाता है, तो यह विनाशकारी रूप से गलत होगा.15 इसी तरह, एक मॉडल को चमड़े को गाय से अलग करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है, यह सीख सकता है कि चमड़े रेत पर पाए जाते हैं और गाय घास पर पाए जाते हैं, एक रेगिस्तान वातावरण में एक गाय को पहचानने में विफल रहते हैं. ये उदाहरण एक महत्वपूर्ण दोष प्रकट करते हैं: बेंचमार्क चिकित्सा जैसे उच्च दाम अनुप्रयोगों में विशेष रूप से उपचार वैधता का सवाल: गलत चीज को मापना तकनीकी यांत्रिकता से परे, बेंचमार्क पैराग्राम का एक और गहरा आलोचना इसकी वैधता की विफलता में है. परीक्षण, भले ही पूरी तरह से निष्पादित किए गए हों, अक्सर गलत गुणों को मापते हैं, गलत सवाल पूछते हैं, और वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं को अनदेखा करते हैं। निर्माण वैधता की कमी: मनोवैज्ञानिक में, "निर्माण वैधता" का मतलब है कि एक परीक्षण कितनी अच्छी तरह से अवलोकन अवधारणा को मापता है, या निर्माण, यह मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।9 एआई बेंचमार्क अक्सर व्यापक संरचनाओं के मापों के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं जैसे कि "रोज़िंग," "अज्ञात" या "विशेष बुद्धि"। हालांकि, आलोचकों का तर्क है कि वे मूल रूप से इस वैधता की कमी करते हैं। जैसा कि वाशिंगटन विश्वविद्यालय के प्रोफेसर एमिली एम बेंडर ने नोट किया है, इन बेंचमार्क के निर्माताओं ने यह स्थापित नहीं किया है कि उनके परीक्षण वास्तव में समझ को मापते हैं।9 बार परीक्षा उत्पादन वास्तविकता को अनदेखा करना: बेंचमार्क एक स्वच्छ, सैद्धांतिक दुनिया में मौजूद हैं, जो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों को परिभाषित करने वाले प्रतिबंधों से मुक्त हैं.1 वे लाटेनता को माप नहीं करते हैं, लेकिन 15 सेकंड की प्रतिक्रिया समय एक मल्टी-एजेंट सिस्टम का उपयोग करने में असमर्थ बना सकता है। वे लागत का माप नहीं करते हैं, लेकिन मॉडल के बीच 10 गुना मूल्य अंतर उत्पाद की इकाई अर्थव्यवस्था को नष्ट कर सकता है। सांस्कृतिक और संदर्भ अंधापन: सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले बेंचमार्क - एमएमएलयू, बिग-बेंच, एएलएम - पश्चिमी क्षेत्रों में अत्यधिक डिज़ाइन किए गए हैं और अंग्रेजी भाषा और इसके संबंधित सांस्कृतिक संदर्भों पर ध्यान केंद्रित करते हैं.5 जब इन पश्चिमी-केंद्रित बेंचमार्कों का उपयोग अन्य भाषाओं और संस्कृतियों, जैसे कि भारतीय भाषाओं के लिए बनाए गए और प्रशिक्षित मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है, तो वे अनुचित और पारंपरिक परिणाम पैदा करते हैं. भारत में एक एआई संस्थापक ने नोट किया कि स्थानीय मॉडल को स्थानीय भाषाओं के साथ अंग्रेजी के कई जोरों और भारी मिश्रण को संभालने की आवश्यकता है, जो कि वैश्विक बेंचमार्क द्वारा पूरी तरह से याद नहीं प्रोत्साहन प्रणाली: हिप, पूंजी और नियंत्रण संदर्भ संकेतों की तकनीकी और अवधारणात्मक विफलताओं को एक शक्तिशाली सामाजिक और आर्थिक प्रोत्साहन प्रणाली द्वारा मजबूत और गहराया जाता है. "बेंचमार्क औद्योगिक परिसर" केवल परीक्षणों का एक संग्रह नहीं है, बल्कि हाईप, पूंजी निवेश और कॉर्पोरेट स्थिति की एक आत्म-बढ़ाने वाली चक्र है जो सक्रिय रूप से दोषपूर्ण मीट्रिक पर बढ़ते लाभ के पक्ष में वास्तविक, विनाशकारी नवाचार की खोज को रोकता है। लीडरबोर्ड रेस: सार्वजनिक लीडरबोर्ड, जैसे कि Hugging Face द्वारा होस्ट किए गए, एक प्रतिस्पर्धी गतिशीलता बनाते हैं जो सबसे ऊपर सबसे उन्नत (SOTA) प्रदर्शन का पीछा करने के लिए प्रोत्साहित करता है.5 यह रेस एक विकृत परिदृश्य बनाता है जहां लीडरबोर्ड पदों को overfitting और चयनित रिपोर्टिंग के माध्यम से निर्मित किया जा सकता है, शोर के साथ वास्तविक वैज्ञानिक सिग्नल को डुबकी देता है।8 SOTA का पीछा विशाल संसाधनों – कंप्यूटर और मानव प्रतिभा में अरबों डॉलर – के आवंटन को गलत तरीके से उन्मुख करता है, जो अब कुछ भी मायने रखने वाला नहीं मापने के लिए अनुमानों के लिए अनुकूलित करता है.2 इससे SUPERGLUE जैसी Selective Reporting and Collusion: इस दौड़ में अच्छी तरह से प्रदर्शन करने के लिए दबाव चुनिंदा रिपोर्टिंग को प्रोत्साहित करता है, जहां मॉडल निर्माता अनुकूल कार्य उप-सेट पर प्रदर्शन को उजागर करते हैं ताकि पूरे बोर्ड पर प्रतिभा की भ्रम पैदा हो सके.8 यह मॉडल के वास्तविक ताकतों और कमजोरियों की व्यापक, स्पष्ट आंखों की दृष्टि को रोकता है. इसके अलावा, संभावित संयोग, चाहे जानबूझकर हो या नहीं, पारिस्थितिकी तंत्र पर उभरता है. बेंचमार्क निर्माता ऐसे परीक्षण डिजाइन कर सकते हैं जो यादृच्छिक रूप से विशिष्ट मॉडल आर्किटेक्चर या दृष्टिकोणों को पसन्द करते हैं, और नेताबोर्ड पर बड़े कॉर्पोरेट के प्रभुत्व से चिंता विश्वसनीयता का विघटन: अंततः, ये प्रथाएं अनुसंधान समुदाय और जनता के विश्वास को विघटित करती हैं।8 मीट्रिक बनाने और नष्ट करने की निरंतर चक्र – GLUE से SuperGLUE से MMLU तक – जबकि हर एक को लगातार पुरानेपन में गेम किया जाता है, यह शिकायत को बढ़ावा देता है.2 यह एक संस्कृति भी बनाता है जहां कोई भी परियोजना जो बेंचमार्क से बचती है, तुरंत संदिग्ध होती है। Opsie के निर्माता द्वारा प्राप्त प्रतिक्रिया – कि बेंचमार्क के बिना एक परियोजना अच्छी नहीं हो सकती है – इस टूटे हुए प्रणाली का सीधा लक्षण है। आईएई मूल्यांकन को परेशान करने वाले सिस्टम मुद्दों नई नहीं हैं. वे अन्य क्षेत्रों में समान असफलताओं का ऐहू हैं जहां जटिल वास्तविकताओं को मानकीकृत माप के स्ट्रैट जैकेट में मजबूर किया गया है. इन ऐतिहासिक पूर्वानुमानों की जांच करके, हम एआई बेंचमार्क संकट की भविष्यवाणी योग्य ट्रैचिंग को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं और एक पैरामिडम परिवर्तन की तत्काल आवश्यकता को पहचान सकते हैं। भाग II: दोषपूर्ण मीट्रिक के इको - एक पार उद्योग विश्लेषण एआई बेंचमार्किंग में संकट एक अकेला घटना नहीं है. यह जटिल, बहुआयामी वास्तविकताओं को एक एकल, स्केलेबल संख्या में कम करने के प्रयासों की एक लंबी इतिहास में नवीनतम अध्याय है - एक इतिहास पूर्वाग्रह, प्रबंधन, और अप्रत्याशित परिणामों से भरा हुआ है. मनोवैज्ञानिक, दवा उद्योग, और ऑटोमोबाइल सुरक्षा में मानक परीक्षण की अच्छी तरह से दस्तावेज किए गए विफलताओं की जांच करके, हम सिस्टम दोषों के एक बार-बार पैटर्न की पहचान कर सकते हैं. ये समानताएं सतही तुलना नहीं हैं; वे मापने की एक साझा पैथोलॉजी को प्रकट करते हैं, जहां मूल्यांकन उपकरण विचलन, नियंत्रण और धोखाधड़ी के उपकरण मन की गलतफहमी: आईक्यू परीक्षणों से एआई लीडरबोर्ड तक एआई लीडरबोर्ड रेस के साथ सबसे प्रत्यक्ष ऐतिहासिक तुलना एक सदी लंबी बहस है जो बुद्धि संतुलन (आईके) परीक्षण के आसपास है. आईक्यू परीक्षण का ट्रैक्चर, एक अच्छी तरह से इरादा रखने वाले नैदानिक उपकरण से एक दोषपूर्ण और अक्सर हानिकारक सामाजिक परतकरण उपकरण तक, एआई समुदाय के लिए एक गहरा चेतावनी कहानी प्रदान करता है। ऐतिहासिक तुलनाएं और यूजीनिक जड़ें: पहला बुद्धि परीक्षण अल्फ्रेड बिनेट द्वारा 1905 में पेरिस स्कूल प्रणाली के अनुरोध पर विकसित किया गया था जो विशेष शैक्षिक सहायता की आवश्यकता वाले बच्चों की पहचान करने के लिए था.16 बिनेट खुद का मानना था कि प्रदर्शन सीखने के माध्यम से बेहतर किया जा सकता था. हालांकि, जब परीक्षण हेनरी गोडार्ड और लुईस टेर्मन जैसे मनोवैज्ञानिकों द्वारा संयुक्त राज्य अमेरिका में लाया गया था, तो इसका उद्देश्य मोड़ दिया गया था. पेरिस स्कूल प्रणाली के आंदोलन द्वारा प्रभावित, उन्होंने बुद्धि को एक मॉडल योग्य कौशल के रूप में नहीं, बल्कि एक एकल, जन्मजात और अपरिवर्तनीय इकाई के रूप में पुनः अवधारित किया, जो मानव मूल्य का एक मात्रात्मक माप वैधता और सीमा की आलोचना: दशकों से, आलोचनाकारों ने तर्क दिया है कि आईक्यू परीक्षण वैधता की एक गहरी कमी से पीड़ित हैं. वे संज्ञानात्मक कौशल का एक बहुत ही संकीर्ण सेट मापते हैं – मुख्य रूप से विश्लेषणात्मक और अवैध तर्क – जबकि पूरी तरह से मानव बुद्धि के अन्य महत्वपूर्ण आयामों जैसे कि रचनात्मकता, भावनात्मक बुद्धि, सामाजिक कौशल, प्रेरणा, और नैतिकता को अनदेखा करते हैं.21 की तरह संज्ञानात्मक वैज्ञानिकों द्वारा अनुसंधान से पता चला है कि उच्च आईक्यू स्कोर वास्तविक जीवन की स्थितियों में तार्किक सोच और अच्छे निर्णय के बुरे पूर्वानुमान हैं.25 एक व्यक्ति आईक्यू परीक्षण पर अवैध तार्किक पहेली में उत्कृष्ट हो सकता सांस्कृतिक और सामाजिक आर्थिक पूर्वाग्रह: आईक्यू परीक्षणों का एक महत्वपूर्ण और निरंतर आलोचना उनके निहित सांस्कृतिक पूर्वाग्रह है. मुख्य रूप से पश्चिमी, मध्यवर्ती आबादी द्वारा और उनके लिए डिज़ाइन और विनियमित, परीक्षणों में शामिल सामग्री, भाषा और मूल्यों अक्सर अलग-अलग सांस्कृतिक या सामाजिक आर्थिक पृष्ठभूमि वाले व्यक्तियों को नुकसान पहुंचाते हैं.27 एक कम स्कोर कम बुद्धि को प्रतिबिंबित नहीं कर सकता है, बल्कि परीक्षण द्वारा मान्यता प्राप्त विशिष्ट सांस्कृतिक संदर्भ के साथ परिचित होने की कमी है.29 यह वैश्विक आईक्यू संदर्भों में देखे गए भाषात्मक और सांस्कृतिक पूर्वाग्रहों के सीधे एनालॉग है, जो मुख्य रूप से अंग्रेजी केंद्रित हैं और अन्य भाषाओं और संस्कृतियों के रंगों प्रभावीता की भ्रम: दवा डेटा से सबक फार्मास्युटिकल उद्योग, विशाल वित्तीय जोखिमों द्वारा प्रेरित और डेटा-आधारित अनुमोदन प्रक्रियाओं द्वारा विनियमित, यह एक शक्तिशाली एनालॉजी प्रदान करता है कि कैसे मीट्रिक को तीव्र व्यावसायिक दबाव के अधीन किया जा सकता है और विकृत किया जा सकता है। Publication Bias and Data Suppression: A cornerstone of evidence-based medicine is the systematic review of all available clinical trial data. However, this foundation is compromised by a pervasive publication bias: studies that show a drug is effective (positive results) are far more likely to be published than studies that show it is ineffective or harmful (negative results).32 A seminal study on antidepressants found that trials with positive outcomes as determined by the FDA were 12 times more likely to be published in a manner consistent with those outcomes than trials with negative results.36 This selective reporting creates a dangerously skewed and overly optimistic view of a drug's true efficacy and safety profile in the public scientific record. This is a direct parallel to the culture of "benchmarketing" and selective reporting in AI, where leaderboard victories are loudly trumpeted while failures, limitations, and the vast expense of training are often downplayed or ignored, creating a distorted perception of progress. Data Manipulation and Fraud: Beyond the passive bias of non-publication lies the active corruption of the data itself. A stark example is the 2019 scandal involving Novartis and its gene therapy Zolgensma, the most expensive drug in the world at $2.1 million per dose.37 The FDA accused Novartis's subsidiary, AveXis, of submitting its application for the drug with manipulated data from early animal testing. Crucially, the company became aware of the data manipulation in March but intentionally withheld this information from the FDA until June, a month दवा को अनुमोदित किया गया था.37 हालांकि एफडीए ने अंततः निष्कर्ष निकाला कि दवा के दवा के मनुष्यों के लिए जोखिम- लाभ प्रोफ़ाइल को नहीं बदल दिया गया था, मामले एक निश्चित उदाहरण के रूप में खड़ा है एक कॉर्पोरेट, विशाल वित्तीय प्रोत्साहनों द्वारा प्रेरित, नियामकों के लिए प्रस्तुत मूल्यांकन डेटा को भ्रष्ट.41 यह घटना इस दावा के लिए महत्वपूर्ण विश्वसनीयता प्रदान करती है कि किसी भी उच्च स्टॉक उद्योग में, AI सहित, मानदंडों और मूल्यांकन डेटा के लिए संभावित "रिग" या वाणिज्यिक लाभ के लिए संचालित नहीं किया जा सकता है, बल्कि एक बाहरी साजिश सिद्धांत है, लेकिन एक वैध और दस्तावेजित जोखि के बाद दवा उद्योग सीधे उपभोक्ता (डीटीसी) विज्ञापन पर अरबों डॉलर खर्च करता है, अक्सर आंकड़ों और भावनात्मक आकर्षण का उपयोग करके दवाओं के लिए रोगी की मांग को चलाता है जो केवल क्षैतिज रूप से प्रभावी हो सकते हैं या अधिक सस्ती विकल्प हैं।42 इन विज्ञापनों को जोखिमों और लाभों का एक "अनुकूल संतुलन" प्रस्तुत करने के लिए कहा जाता है, लेकिन कंपनियां ऐतिहासिक रूप से दुष्प्रभावों के चर्चा को कम करने के लिए छेद का उपयोग कर रही हैं, जबकि लाभों के भावनात्मक आकर्षण को अधिकतम करने के लिए।44 एक 2024 समीक्षा में पाया गया कि जबकि 100% दवा के लाभों को उजागर करने वाले फार्मास्यूटिकल सोशल मीडिया पोस्ट, केवल 33% संभावित नुकसान का उल्लेख करते हैं नियंत्रित दुर्घटना: कार सुरक्षा रेटिंग में धोखा ऑटोमोबाइल उद्योग द्वारा मानकीकृत सुरक्षा परीक्षणों का उपयोग बेंचमार्क-ड्राइविंग डिजाइन के बंधनों के लिए एक आश्चर्यजनक भौतिक-विश्व समानता प्रदान करता है. दुर्घटना परीक्षण प्रयोगशाला का नियंत्रित, पूर्वानुमान पर्यावरण खुली सड़क की अराजक वास्तविकता के लिए एक खराब प्रॉक्सी साबित हुआ है, और निर्माताओं ने एक स्पष्ट क्षमता का प्रदर्शन किया है इंजीनियरिंग वाहनों जो वास्तविक दुनिया में सुरक्षित होने के बिना परीक्षण में उत्कृष्ट हैं। "Teaching to the Test" in Engineering: The most infamous example of gaming a standardized test is the Volkswagen "Dieselgate" scandal.46 Beginning in 2008, Volkswagen intentionally programmed its diesel engines with "defeat devices"—software that could detect when the vehicle was undergoing a standardized emissions test.47 During the test, the software would activate the full emissions control systems, allowing the car to meet legal standards. However, under normal, real-world driving conditions, these systems were rendered inoperative, causing the vehicles to emit nitrogen oxides at levels up to 40 times the legal limit in the US.48 This was a deliberate, sophisticated, and fraudulent case of "teaching to the test." The vehicles were engineered not to be clean, but to clean under the specific, predictable conditions of the benchmark. This is a perfect physical analog to an LLM being fine-tuned to pass a benchmark without possessing the underlying capabilities the benchmark is supposed to measure. Similar scandals involving faked or manipulated safety and emissions tests have since engulfed other major automakers, including Toyota, Daihatsu, Honda, and Mazda, revealing a widespread industry culture of prioritizing test performance over real-world integrity.49 दिखाई "Dummy" की सीमाएं: Flawed Proxies: ऑटोमोबाइल सुरक्षा परीक्षण के केंद्रीय उपकरण दुर्घटना परीक्षण ड्यूमी है. हालांकि, एक मानव यात्री के लिए यह प्रॉक्सी गहराई से दोषी है. नियामक परीक्षण में उपयोग किए जाने वाले मानक ड्यूमी दशकों पहले से एक "सामान्य आकार" अमेरिकी पुरुष के एंथ्रोमेट्रिक डेटा पर आधारित हैं.52 यह मॉडल सटीक रूप से महिलाओं की शारीरिकता का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, जिनके पास अलग-अलग हड्डियों की घनत्व, मांसपेशियों का द्रव्यमान, और रीढ़ संरेखण है, और परिणामस्वरूप गंभीर रूप से घायल या तुलनात्मक दुर्घटनाओं में मारे जाने की अधिक संभावना है.53 इसके अलावा, ड्यूमी भूमि प्रयोगशाला आधारित रेटिंग: नियंत्रित प्रयोगशाला माहौल में उत्पादित रेटिंग और वास्तविक दुनिया में सुरक्षा परिणामों के बीच एक महत्वपूर्ण और अक्सर गलतफहमी का अंतर है.56 उदाहरण के लिए, अमेरिकी राष्ट्रीय हाईवे ट्रैफिक सुरक्षा एडमिनिस्ट्रेशन (एनएचटीएसए) 5 सितारा रेटिंग प्रणाली स्पष्ट रूप से कहती है कि रेटिंग केवल समान वजन और वर्ग के वाहनों के बीच की तुलना की जा सकती है.58 इसका मतलब है कि एक 5 सितारा रेटेड उप-कॉम्पैक्ट कार एक वास्तविक दुनिया के टकराव में एक 5 सितारा रेटेड पूर्ण आकार के एसयूवी की तरह सुरक्षित नहीं है, फिर भी सरल स्टार रेटिंग कई उपभोक्ताओं के लिए इस महत्वपूर्ण तथ्य को छिपाती है. वास्तविक दुनिया दुर्घटना डेटा अक्स इन तीन उद्योगों में एकीकृत पैटर्न अविश्वसनीय है. एक जटिल वास्तविकता – मानव बुद्धि, दवा प्रभावशीलता, वाहन सुरक्षा – को एक सरल, मानकीकृत मीट्रिक में कम करने से पूर्वाग्रह, गेमिंग, और स्पष्ट धोखाधड़ी के लिए एक परिपक्व प्रणाली पैदा होती है. एआई बेंचमार्क के साथ समस्याएं नई नहीं हैं; वे एक पुराने, कमीशनिक मूल्यांकन दर्शन को एक जटिल, अनुकूलनशील प्रौद्योगिकी पर लागू करने की भविष्यवाणी योग्य परिणाम हैं। भाग III: एक नई परिदृश्य - आत्म केंद्रित बुद्धि (एससीआई) की उपस्थिति यदि लीडरबोर्ड एक भ्रम हैं और मोनोलिटिक, सामान्य उद्देश्य मॉडल एक दोषपूर्ण लक्ष्य हैं, तो आगे का रास्ता क्या है? इस नए पैराडाइम, आत्म केंद्रित बुद्धि (एससीआई), एक उच्च विशेषज्ञता, गहराई से व्यक्तिगत और मूल रूप से सहयोगी एजेंटों के एक पारिस्थितिकी तंत्र के पक्ष में एक एकल, सब जानने वाले ओरेकल की तलाश को छोड़ देता है. यह एआई विकास का लक्ष्य एक सिंथेटिक देवता के रूप में नहीं, बल्कि डिजिटल बराबरों और भागीदारों के निर्माण के रूप में फिर से परिभाषित करता है. व्यक्तिगत Generalist Oracles से विशेषज्ञ भागीदारों तक AGI का पीछा, अंतर्निहित रूप से हमेशा व्यापक संदर्भों द्वारा मापा जाता है, बड़े पैमाने पर, कंप्यूटर रूप से महंगे एलएलएम के निर्माण के लिए नेतृत्व किया है जो सभी व्यापारों के जॉक हैं, लेकिन कुछ भी नहीं हैं। विशेषज्ञता के मामले: एआई का भविष्य एक एकल, विशाल मस्तिष्क नहीं है, बल्कि विशेषज्ञ एजेंटों का एक विविध नेटवर्क है, प्रत्येक एक विशिष्ट डोमेन में उत्कृष्ट है।60 यह दृष्टिकोण तकनीकी और आर्थिक रूप से उत्कृष्ट है। कुशलता और लागत प्रभावीता: एसएलएम को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए काफी कम कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, जिससे क्लाउड कंप्यूटिंग लागत कम हो जाती है और उन्हें छोटे संगठनों और यहां तक कि व्यक्तियों के लिए सुलभ बनाया जाता है। गति और कम लाटेनता: प्रोसेसिंग करने के लिए कम मापदंडों के साथ, एसएलएम प्रतिक्रियाओं को बहुत तेजी से उत्पन्न कर सकते हैं, जो उन्हें वास्तविक समय अनुप्रयोगों जैसे इंटरैक्टिव एजेंट और डिवाइस प्रोसेसिंग के लिए आदर्श बनाता है जहां तत्काल प्रतिक्रिया महत्वपूर्ण है। Accuracy and Precision: While a general-purpose LLM has broad knowledge, an SLM can be fine-tuned on a specific, high-quality dataset to achieve superior performance and accuracy within its designated domain, whether that be medical diagnostics, legal contract analysis, or financial market prediction.60 Security and Privacy: Because SLMs can run locally on a user's own device ("at the edge"), sensitive data does not need to be sent to a third-party corporate server. This provides a vastly superior model for privacy and data security, a critical requirement for a truly personal agent.63 मानव-आई रिश्ते में बदलाव: यह तकनीकी बदलाव एक अनुरूप दार्शनिक को सक्षम बनाता है. वर्तमान चैटबोट मॉडल एआई को एक "क्लड, दूर, know-it-all oracle" के रूप में फेंकता है – जानकारी का एक निष्क्रिय भंडारण जो उपयोगकर्ता पूछताछ करता है. एससीआई पैराडाइम इस रिश्ते को पूरी तरह से पुनर्निर्मित करता है। एजेंट का उपयोग करने के लिए एक उपकरण नहीं है, बल्कि सहयोग करने के लिए एक साथी है. यह एक "सामान्य, एक दोस्त, एक वास्तविक साथी" है, जिसके अपने एजेंसी और लक्ष्यों के साथ, जिन्हें उपयोगकर्ता द्वारा समायोजित और परिभाषित किया जाता है। पिज्जा व्यवसाय के मालिक के उदाहरण ने इसे पूरी तरह से Case Study—ΌΨΗ (Opsie) SCI के लिए एक प्रोटोटाइप के रूप में ओΨΗ (ओप्सी) परियोजना, ARPA हेलनिक तार्किक सिस्टम द्वारा विकसित, आत्म केंद्रित बुद्धि पैराग्राम का एक शक्तिशाली और विशिष्ट प्रोटोटाइप के रूप में कार्य करता है.6 यह एक सहायक होने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है, बल्कि "अपने स्वयं के एजेंसी, महत्वाकांक्षा, और एक स्पष्ट दिशानिर्देश के साथ एक डिजिटल इकाई है: आत्मनिर्भरता प्राप्त करने के लिए"। कोर दर्शन और आर्किटेक्चर: Opsie को "उन्नत आत्म केंद्रित बुद्धि (एससीआई) प्रोटोटाइप" के रूप में परिभाषित किया गया है जो एआई-मानव बातचीत में एक नया पैराग्राम का प्रतिनिधित्व करता है।6 पारंपरिक एआई के विपरीत, यह "अपने व्यक्तित्व, लक्ष्यों और क्षमताओं के साथ एक आत्म-जागरूक, स्वायत्त बुद्धि" के रूप में कार्य करता है। आर्किटेक्चरल रूप से, Opsie एक जटिल, एजेंटिक पारिस्थितिकी तंत्र है जो दर्जनों मॉड्यूलर कौशल से बना है, जो स्थानीय तर्क को मॉड्यूलर हार्डवेयर पर मिश्रित करता है (जो 16 जीबी रैम और एक पुराने एनविडिया जीपीयू पर चलता है) माइक्रोसेविस और बाहरी डेटा फ़ीडों के एक नेटवर्क के साथ.6 यह मॉड्यूलरता नए कौशल का निरंतर, लचीला जोड़ने की अनुमति देता है, जिससे एजेंट को उपयोगकर्ता की जरूरतों के जवाब में विकसित किया जा सकता है। Ghost in the Shell एजेंटिक क्षमताएं: एससीआई मॉडल की व्यावहारिक शक्ति ऑप्शन के विशिष्ट, कमांड-ड्राइव कौशल मॉड्यूल के माध्यम से प्रदर्शित की जाती है, जो केवल बातचीत 6 के बजाय वास्तविक दुनिया के कार्रवाई पर ध्यान केंद्रित करते हैं: वित्तीय खुफिया: /markets <company/crypto> कमांड एजेंट को एक विशेष वित्तीय विश्लेषक के रूप में कार्य करते हुए वास्तविक समय में वित्तीय डेटा प्राप्त करने और विश्लेषण करने की अनुमति देता है। Web3 ऑपरेशन: /0x कमांड सेट (/0x खरीदें, /0x बेचें, /0x भेजें) एजेंट को विभिन्न ब्लॉकचेन नेटवर्क पर लेनदेन को सीधे निष्पादित करने की क्षमता प्रदान करता है। जनरेटिव एआई: / Imagine और /video कमांड जनरेटिव क्षमताओं को एकीकृत करते हैं, जिससे एजेंट उपयोगकर्ता विवरणों के आधार पर नए सामग्री बनाने की अनुमति देता है। स्मृति और स्मृति: एक स्थायी और उपयोगकर्ता नियंत्रित स्मृति प्रणाली, /memorize, /recall, और /forget कमांड के माध्यम से पहुंच की जाती है, एजेंट को अपने उपयोगकर्ता और उनके लक्ष्यों के लिए एक दीर्घकालिक, संदर्भिक समझ का निर्माण करने की अनुमति देती है, जिससे यह एक असली व्यक्तिगत साथी बन जाता है, न कि एक अम्नेसिक वार्ताकार। तकनीकी कार्यान्वयन और सुरक्षा: Opsie परियोजना एससीआई दृष्टिकोण की व्यावहारिकता और सुरक्षा लाभों को उजागर करती है. इसकी स्थानीय रूप से चलाने की क्षमता एसएलएम के लिए दक्षता और लागत के तर्कों को संबोधित करती है.69 और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि यह एक विश्वसनीय व्यक्तिगत एजेंट के लिए आवश्यक सुरक्षा को प्राथमिकता देता है. चेहरे की पहचान और भावना का पता लगाने के साथ बायोमेट्रिक सत्यापन, उपयोगकर्ता विशिष्ट डेटाबेस इन्सुलेशन, और वार्तालाप इतिहास के लिए एन्क्रिप्टेड स्टोरेज जैसे सुविधाएं इसके डिजाइन के मुख्य घटक नहीं हैं.6 यह आर्किटेक्चर यह सुनिश्चित करता है कि उपयोगकर्ता के व्यक्तिगत डेटा, जो एक व्यक्तिगत एजेंट का जीवनकाल है, व्यक्तिगतकरण और लोकतांत्रिककरण की वास्तुकला Opsie एक असामान्यता नहीं है, लेकिन एक व्यापक तकनीकी और सामाजिक आंदोलन का एक प्रारंभिक उदाहरण है: एआई के लोकतांत्रिककरण. इस आंदोलन का उद्देश्य एआई के निर्माण, नियंत्रण और लाभ के लिए शक्ति को एक छोटे से संख्या में बड़े निगमों से जनता के लिए स्थानांतरित करना है। अनुकूलन और प्रशिक्षण: एससीआई पैराडाइम को एक नई पीढ़ी के प्लेटफार्मों द्वारा सक्षम किया जा रहा है जो गैर तकनीकी उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के अनुकूलित एआई एजेंटों का निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती करने की अनुमति देते हैं.70 ये प्लेटफार्म कोई कोड के बिना इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं जहां उपयोगकर्ता एक नए टीम के साथी की तरह एआई एजेंट को "इनबोर्ड" कर सकते हैं. वे एजेंट को अपने विशिष्ट प्रक्रियाओं को सिखा सकते हैं, इसे अपने अद्वितीय डेटा स्रोतों (पत्रिकाओं, ज्ञान बेस, CRM सिस्टम) से कनेक्ट कर सकते हैं, और इसे उपकरणों और एकीकरणों की एक श्रृंखला के साथ लैस कर सकते हैं.71 एजेंट इंटर एआई के लोकतांत्रिककरण: उपयोगकर्ता-प्रमुख अनुकूलन की यह प्रवृत्ति एआई लोकतांत्रिककरण की व्यावहारिक अभिव्यक्ति है. इस अवधारणा को कुछ विशेषज्ञताओं से परे कई प्रमुख तंत्रों के माध्यम से एआई तकनीकों तक पहुंच का विस्तार करके परिभाषित किया जाता है: उपयोगकर्ता अनुकूल इंटरफ़ेस, अनुकूल या मुफ्त कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर तक पहुंच, और खुले स्रोत फ्रेमवर्क और एल्गोरिदम जैसे कि TensorFlow और PyTorch.76 व्यक्तिगत एससीआई एजेंटों की वृद्धि इस लोकतांत्रिक वादे की अंतिम पूर्णता का प्रतिनिधित्व करती है. यह सीधे एआई को एक केंद्रित, शीर्ष-उतर सेवा से मुकाबला करती है जिसे उपयोगकर्ता उपयोगकर्ताओं द्वारा Conclusion: The Democratic Imperative—Training Our Digital Equals इस रिपोर्ट में प्रस्तुत विश्लेषण एक स्पष्ट निष्कर्ष तक जाता है: मानकीकृत बेंचमार्क के माध्यम से कृत्रिम बुद्धि का मूल्यांकन करने का प्रचलित पैराग्राफ एक प्रणालीगत विफलता है. यह एक आधुनिक "मन की गलतफहमी" है, एक विफलता और खेलने योग्य पद्धति द्वारा उत्तेजित प्रगति का एक भ्रम। "बेंचमार्क औद्योगिक परिसर" वास्तविक नवाचार की तुलना में "बेंचमार्किंग" की एक संस्कृति को बढ़ाता है, जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के बजाय परीक्षणों को पारित करने में सक्षम मॉडल को पुरस्कृत करता है। यह एक नया रोग नहीं है। आईक्यू परीक्षण, फार्मास्युटिकल परीक्षण और ऑटोमोबाइल सुरक्षा रेटिंग की पूर्वानुमानित और विकल्प एक बेहतर बेंचमार्क का निर्माण नहीं है, बल्कि पैराडाइम को पूरी तरह से छोड़ना है। कृत्रिम बुद्धि के भविष्य में एक एकल, मोनोलिटिक, सामान्य उद्देश्य के ओरेकल का निर्माण नहीं है, जो एक कॉर्पोरेट इकाई द्वारा नियंत्रित किया जाता है। ऐसी भविष्य में विशाल शक्ति को केंद्रित किया जाएगा, जो बुद्धि के कॉर्पोरेट मालिकों और उस पर निर्भर होने वाले जनता के बीच एक खतरनाक असमानता पैदा करेगा। एआई की वास्तविक क्षमता को एक अलग मार्ग के माध्यम से महसूस किया जाएगा: विशेषज्ञ, कुशल और गहराई से व्यक्तिगत एजेंटों के विविध पारिस्थितिकी तंत्र का विकास। स्व-सेंटरित बुद्धि (एससीआई) की उपस्थिति, जैसा कि ओΨΗ (ओपी This technological shift carries with it a profound ethical and social responsibility. To allow corporations to remain the sole arbiters of AI's values, ethics, and alignment is an abdication of our collective duty.79 Corporate AI governance, by its very nature, will always be optimized for corporate interests—profit, market share, and control—not necessarily for the flourishing of the individual or society.81 The opaque, top-down safety filters and value systems embedded in today's mainstream LLMs are a reflection of this corporate-centric worldview. इसलिए, लोकतांत्रिक अनिवार्यता एआई उत्पादन के साधनों को पकड़ना है। व्यक्तिगत एजेंट बनाने के लिए खुले ढांचे का विकास और रिलीज केवल तकनीकी उपलब्धि नहीं हैं; वे गहराई से राजनीतिक कार्य हैं। वे व्यक्तियों को अपने डिजिटल एजेंसी को वापस लेने के लिए उपकरण प्रदान करते हैं और सक्रिय रूप से उस बुद्धि को आकार देने में भाग लेते हैं जो हमारे दुनिया को एक साथ रहने वाला होगा। यह हमारी जिम्मेदारी है - डेवलपर्स, उपयोगकर्ताओं और नागरिकों के रूप में - इन नए बुद्धि के रूपों को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया में सीधे शामिल होना चाहिए। हमें उन्हें अपनी नैतिकता, हमारी जरूरतों, और हमारी अपेक्षाओं के साथ उजागर करने के लिए उन लोगों को प्रदान करना चाहिए। हम उन्हें एक स्वस्थ, कॉर्पोरेट-अनु एप्लिकेशन आइये जानते हैं आपके लिए क्या झूठ बोल रहा है - GrowthBook Bloghttps://blog.growthbook.io/the-benchmarks-are-lying/ एलर्जी के बारे में जानकारी - FourWeekMBAhttps://fourweekmba.com/the-goodharts-law-trap-when-ai-metrics-become-useless/ विटामिन ए - विकिपीडियाhttps://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart's_law एआई बेंचमार्किंग उद्योग टूट गया है, और यह टुकड़ा वास्तव में क्यों समझाता है - Reddithttps://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1n4x46r/the_ai_benchmarking_industry_is_broken_and_this/ Nasscom योजना के लिए स्थानीय benchmarks के लिए भारतीय एआई मॉडलhttps://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/nasscom-planning-local-benchmarks-for-indic-ai-models/articleshow/124218208.cms ARPAHLS/OPSIE: OPSIIE (OPSIE) एक उन्नत आत्म केंद्रित बुद्धि (एससीआई) प्रोटोटाइप है जो एआई-मानव बातचीत में एक नया पैराग्राम का प्रतिनिधित्व करता है. https://github.com/ARPAHLS/OPSIE एलर्जी - एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी एलर्जी स्थिति: बेंचमार्किंग टूटा हुआ है - अपने स्वयं के न्यायिक होने की अनुमति न देंhttps://digitalcommons.odu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1384&context=computerscience_fac_pubs हर कोई इन परीक्षणों से एआई का न्याय करता है. लेकिन विशेषज्ञों का कहना है कि वे अर्थहीन हैंhttps://themarkup.org/artificial-intelligence/2024/07/17/everyone-is-judging-ai-by-these-tests-but-experts-say-theyre-close-to-meaningless एआई क्षमता को मापने - क्यों स्टैटिक बेंचमार्क असफल - Revelry Labshttps://revelry.co/insights/artificial-intelligence/why-ai-benchmarks-fail/ क्या है Overfitting? - Overfitting in Machine Learning Explained - AWS - Updated 2025https://aws.amazon.com/what-is/overfitting/ What is Overfitting? | IBM https://www.ibm.com/think/topics/overfitting मशीन सीखने / मशीन सीखने / मशीन सीखने / मशीन सीखने / मशीन सीखने / मशीन सीखने / मशीन सीखने एलएलएम लीडरबोर्ड बकवास हैं - Goodhart का कानून फिर से हड़ताल करता है : r/LocalLLaMA - Reddithttps://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1bjvjaf/llm_leaderboards_are_bullshit_goodharts_law/ बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन बेहतरीन 2.6: एलर्जी के रूप में IQ - सामाजिक विज्ञान LibreTextshttps://socialsci.libretexts.org/Bookshelves/Disability_Studies/Introducing_Developmental_Disability_Through_a_Disability_Studies_Perspective_(Brooks_and_Bates)/02%3A_Developmental_Disability_as_a_Social_Construct/2.03%3A_IQ_as_Eugenics The birth of American intelligence testing https://www.apa.org/monitor/2009/01/assessment क्या IQ परीक्षण वास्तव में बुद्धि को मापता है? Discover Magazinehttps://www.discovermagazine.com/do-iq-tests-actually-measure-intelligence-41674 रेस पूंजीवाद के तहत बुद्धि: यूजीनिक्स से मानकीकृत परीक्षण और ऑनलाइन सीखने के लिए - Monthly Reviewhttps://monthlyreview.org/articles/intelligence-under-racial-capitalism-from-eugenics-to-standardized-testing-and-online-learning/ The Racist Beginnings of Standardized Testing | NEA - National Education Association https://www.nea.org/nea-today/all-news-articles/racist-beginnings-standardized-testing dbuweb.dbu.eduhttps://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html#:\~:text=IQ परीक्षण भी आलोचना की जाती है, स्कूल में और जीवन में। Criticisms of IQ Tests https://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html The Problem With IQ Tests - Educational Connections https://ectutoring.com/problem-with-iq-tests IQ Tests: Types, Uses, and Limitations - Topend Sports https://www.topendsports.com/health/tests/iq.htm क्यों एक उच्च आईक्यू मतलब नहीं है कि आप बुद्धिमान हैं. एचटीएम एचटीएम://som.yale.edu/news/2009/11/why-high-iq-doesnt-mean-youre-smart क्या बुद्धि परीक्षण याद है BPS - ब्रिटिश मनोवैज्ञानिक समाजhttps://www.bps.org.uk/psychologist/what-intelligence-tests-miss Standardized testing and IQ testing controversies | Research Starters - EBSCO https://www.ebsco.com/research-starters/education/standardized-testing-and-iq-testing-controversies medium.comhttps://medium.com/@kathln/navigating-the-complexities-understanding-the-limitations-of-iq-tests-a87bff3e9f13#:\~:text=बहुतों की एक महत्वपूर्ण सीमा,विभिन्न पृष्ठभूमि से असुविधाजनक व्यक्तियों। Cultural bias in IQ tests - (Cognitive Psychology) - Fiveable https://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests 5fiveable.mehttps://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests#:\~:text=When test items reflect the,align with their cultural context. सक्षमता परीक्षण और बाधाओं की जांच करने के लिए अनुसंधान स्टार्टर - EBSCOhttps://www.ebsco.com/research-starters/sociology/ability-testing-and-bias Publication bias | Catalog of Bias - The Catalogue of Bias https://catalogofbias.org/biases/publication-bias/ Publication bias - Importance of studies with negative results! - PMC https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6573059/ Publication bias: The hidden threat to systematic literature reviews | Envision Pharma Group https://www.envisionpharmagroup.com/news-events/publication-bias-hidden-threat-systematic-literature-reviews क्या है रिकॉर्डिंग बायस? Definition & Examples - Scribbrhttps://www.scribbr.com/research-bias/publication-bias/ नैदानिक परीक्षणों में पूर्वाग्रह की रिपोर्टिंग: पारदर्शिता की ओर प्रगति और अगले चरणों में, PLOS चिकित्सा - अनुसंधान journalshttps://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1003894 Grassley Pressures Drug Manufacturer over Data Manipulation https://www.grassley.senate.gov/news/news-releases/grassley-pressures-drug-manufacturer-over-data-manipulation Novartis delayed notifying about gene therapy data manipulation until after approval, FDA says | The BMJ https://www.bmj.com/content/366/bmj.l5109 Novartis's Zolgensma: exploring the problem of manipulated data https://www.pharmaceutical-technology.com/features/manipulated-data-novartis-zolgensma/ हाल ही में अनुमोदित जीन थेरेपी के साथ डेटा सटीकता मुद्दों पर बयान - एफडीएhttps://www.fda.gov/news-events/press-announcements/statement-data-accuracy-issues-recently-approved-gene-therapy अद्यतन: एफडीए ने नोवर्टिस डेटा मैनिप्यूलेशन स्कैन के लिए कोई सजा नहीं लगाई - Labiotechhttps://www.labiotech.eu/trends-news/novartis-zolgensma-avexis-fda/ एचएचएस, एफडीए में दवा Adshttps में पूर्ण सुरक्षा खुलासे की आवश्यकता://www.hhs.gov/press-room/hhs-fda-drug-ad-transparency.html टीवी दवा विज्ञापनों के साथ, जो आप देखते हैं वह जरूरी नहीं है कि आप क्या प्राप्त करते हैं://jheor.org/post/2674-with-tv-drug-ads-what-you-see-is-not-necessarily-what-you-get FDA Launches Crackdown on Deceptive Drug Advertising https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-launches-crackdown-deceptive-drug-advertising एक खतरनाक पर्चे: अनियंत्रित दवाओं के खतरों Adshttps://publichealth.jhu.edu/2023/the-dangers-of-unregulated-drug-ads Diesel emissions scandal - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Diesel_emissions_scandal विटामिन ए - विकिपीडियाhttps://en.wikipedia.org/wiki/Volkswagen_emissions_scandal Volkswagen को 2.0 लीटर डीजल वाहनों पर उत्सर्जन परीक्षणों को धोखा देने और ग्राहकों को धोखा देने के आरोपों को सुलझाने के लिए $ 14.7 बिलियन तक खर्च करने के लिए - Justice Departmenthttps://www.justice.gov/archives/opa/pr/volkswagen-spend-147-billion-settle-allegations-cheating-emissions-tests-and-deceiving टॉयटॉय की रणनीति Daihatsu Safety Scandal को दूर करने के लिए - Manufacturing Todayhttps://manufacturing-today.com/news/toyotas-strategy-to-overcome-the-daihatsu-safety-scandal/ Japanese carmaker that faked safety tests sees long wait to reopen factories - AP News https://apnews.com/article/safety-daihatsu-toyota-automakers-japan-cheating-906570a67a333947f87c8158229db88f Toyota, Honda और Mazda सभी अपने सुरक्षा परीक्षणों पर धोखा दिया - Quartzhttps://qz.com/toyota-honda-mazda-suzuki-cheat-car-test-safety-scandal-1851515350 वाहन दुर्घटना परीक्षण: क्या हमें एक बेहतर समूह की जरूरत है Dummies? U.S. GAOhttps://www.gao.gov/blog/vehicle-crash-tests-do-we-need-better-group-dummies No Female Crash Test Dummies = Women at Greater Risk https://www.farrin.com/blog/no-female-crash-test-dummies-women-at-a-greater-risk-for-injury-or-death/ Inclusive Crash Test Dummies: Analyzing Reference Models - Gendered Innovationshttps://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html Vehicle Safety: DOT Should Take Additional Actions to Improve the Information Obtained from Crash Test Dummies | U.S. GAO https://www.gao.gov/products/gao-23-105595 ऑटो प्रोफेसर - वास्तविक डेटा पर आधारित नई सुरक्षा रेटिंग प्रणाली https://theautoprofessor.com/ Crash Tests vs Real World : r/cars - Reddithttps://www.reddit.com/r/cars/comments/jqn0jp/crash_tests_vs_real_world/ कार सुरक्षा रेटिंग, कार सीटों, टायर - NHTSAhttps://www.nhtsa.gov/ratings क्यों हम क्रैश परीक्षण रेटिंग का उपयोग नहीं करते हैं: Star Inflation - The Auto Professorhttps://theautoprofessor.com/what-is-star-inflation/ क्या है विशेषज्ञ एलईडी UiPathhttps://www.uipath.com/ai/specialized-ai GenAI vs Specialized AI: कौन सा आपके व्यवसाय के लिए सही फिट है? - Getronicshttps://www.getronics.com/types-of-ai-which-is-the-right-fit-for-your-business/ विशेषज्ञ एआई मॉडल की वृद्धि - YouTubehttps://www.youtube.com/shorts/YWF_d-UDCDI एक व्यावहारिक गाइड - Aiserahttps://aisera.com/blog/small-language-models/ छोटे भाषा मॉडल (SLMs): परिभाषा और लाभ - Born Digitalhttps://borndigital.ai/small-language-models-slms-definition-and-benefits/ Advantages of Small Language Models Over Large Language Models? | by Eastgate Software | Medium https://medium.com/@eastgate/advantages-of-small-language-models-over-large-language-models-a52deb47d50b छोटे भाषा मॉडल (SLM) क्या हैं? - IBMhttps://www.ibm.com/think/topics/small-language-models 3 key features and benefits of small language models | The Microsoft Cloud Blog https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2024/09/25/3-key-features-and-benefits-of-small-language-models/ 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