Beyond the Leaderboard: The Fallacy of Standardized Benchmarks and the Rise of Self-Centered AI Ավելի քան Leaderboard: The Fallacy of Standardized Benchmarks and the Rise of Self-Centered AI- ը Հիմնական եւ ստանդարտ մանրամասներ են դարձել այն de facto մանրամասներ, որտեղ մեծ լեզուային մանրամասների (LLMs) հզորությունը մանրամասներ են մանրամասներում, մանրամասներ են մանրամասներում եւ մանրամասներ են մանրամասներում. Սակայն, այս մանրամասների մանրամասների մանրամասները կառուցված են մի ճշգրիտ մանրամասների վրա, որը ավելի շատ մանրամասներ է մանրամասներում համակարգային սխալների նշանների վրա: Այս ժամանակակից մանրամասներ են Goodhart- ի մանրամասների հզոր մանրամասներ: «Որբ մի մանրամասը մանրամաս է, այն չի կարող լինել լավ մանրամաս».1 Ման Այս գրասենյակը ցույց է տալիս, որ AI- ի զարգացման հիմնական մոդելը, որը մասնագիտացած է խոշոր, մասնագիտացված մոդելների կենտրոնական, մասնագիտացված ստեղծման միջոցով, որը գնահատվում է սխալ, խաղալելի մանրամասների կողմից, մի զարգացման խոշոր մոդել է: Այն խոշորում է "know-it-all oracles" մանրամասների մանրամասների մանրամասը, որոնք ավելի շատ կախված են մասնավոր օգտագործողների եւ մասնագիտացված ոլորտների գործնական, մանրամասական պահանջների հետ: Նրա տեղում նոր մանրամասը կախված է: decentralized, user-driven, եւ բարձր մանրամասների մանրամասների մանրամասը: Այս մոդելը, որը կոչվում է Self-centric Intelligence Արդյոք, այս գրասենյակը կլանավորվի «Benchmark Industrial Complex»-ը, որը կլանավորվի իր մեխանիկական, ֆիզիկական, եւ համակարգչային սխալները: Այն հետո կլանավորվի այլ ոլորտների պատմության (psychometrics, pharmaceuticals, and automotive safety) հզոր, վկայական հարթակներ: Այս գրասենյակը կլանավորվի սխալները, որոնք կլանավորվում են ինտեգրված մետաղական սխալների մասին: Այս գրասենյակը կլանավորվի իր մեխանիկական, ֆիզիկական, եւ համակարգչային սխալները: Այս գրասենյակը կլանավորվի SCI- ի հզոր, վկայական հարթակներ, որոնք կլանավորվում են այլ ոլորտ The fundamental distinctions between these two competing visions for the future of artificial intelligence are summarized below. This framework provides a conceptual anchor for the detailed analysis that follows, clarifying the stakes of the paradigm shift this report advocates. 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 Հիմնական ֆիլմեր Արդյոք, դուք պետք է ստուգել, թե ինչ է այն, ինչ դուք պետք է ստուգել, թե ինչ է այն. Տեղադրեք մասնավոր, օգտագործող-կիզայնված նպատակները: Գնեք որպես անձնական, համագործակցական գործընկեր: Նախորդ Metric Leaderboard արդյունքները (MMLU, HELM եւ այլն): 5 Real-world task completion rate, user satisfaction, goal accomplishment-ը Մոդելային զարգացման Մասնավոր, ընկերության առաջատար զարգացման մեծամասն, ընդհանուր նպատակային մոդելների (LLMs). Decentralized, user-led training and customization of smaller, մասնագիտացված գործիչների (SLMs) Data & դասընթացներ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդվածը Ուսանված է օգտագործող-սահմանափակ տվյալների, մոդելների եւ ինտերնետների մասին: Հիմնականորեն վերահսկվում է անձի կողմից: Հիմնական ethical framework Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված Հիմնական, օգտագործողի defined ethics, արժեքները, եւ օպերացիոն գծեր. Transparent. Economic մոդել Արդյոք, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն. Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ Նկարագրություն ChatGPT, Gemini եւ Claude Ապրանքներ (Opsie) 6 Առաջին մասը: Benchmark Industrial Complex- ի դիզայնը Հիմնական համակարգը, որը հսկողվում է մի քիչ լայնորեն նշված մանրամասների կողմից, ոչ միայն անսահմանափակ է: Այն կառուցվածքի մեջ անսահմանափակ է: Նրա սխալները կարող են կատեգորիաներվել երեք ինտեգրված տարածքում: սխալների մեխանիկական սխալները, սխալները այն, ինչ նրանք հավատում են մանրամասների համար, եւ սխալները, որոնք նրանք ստեղծում են: Այս սխալների հետ միասին, այդ սխալները ստեղծում են «մանրամասների արդյունաբերական մանրամասների» - արտադրողների, հետազոտողների եւ բիզնեսի հարմարեցողների էլեկտրոնային համակարգը, որը տեղադրվում է մի շարք մետրիկների վրա, որոնք ավելի շատ կախված են իրական The Mechanics of Failure: Overfitting եւ ծախսերը Հիմնական մակարդակում, AI- ի մանրամասներ չգիտեն, որ հավատալի մանրամասներ են, քանի որ տեխնիկական խնդիրներ են, որոնք կանգնած են տարածքում: Հիմնական մեթոդները, որոնք օգտագործվում են դասընթացելու state-of-the-art մոդելների, սխալում են այն մեթոդների ինտեգրտությունը, որոնք օգտագործվում են իրենց գնահատման համար: Հիմնական եւ ամենամեծ խնդիրը տվյալների բուժում է: Մարդիկ ամենամեծ օգտագործված բուժում, ինչպիսիք են MMLU- ը եւ BIG-bench- ը, շատ տարի առաջ են: 8 Նրանց բուժում, ինչպիսիք են հարցեր, պատասխանները եւ մոմսերը, լայնորեն խոսվել են եւ առցանց դադարեցված են: Երբ բիզնեսները ուսուցում են իրենց հաջորդgeneration LLM- ները, ինչպիսիք են ամենամեծ օգտագործված բուժում, այդ բուժումի բուժումի բուժումի բուժումը անհանգստապես ներառում է ուսուցման բուժումին: 8 Ապրանքը այն է, որ մոդելները չեն ուսուցում են լուծել բուժումի բուժում: Նրանք, իրականում, սեղմում են պատասխանը Բարձրորեն կապված է սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալը սխալ սխալը սխալ սխալ սխալը սխալ սխալը սխալ սխալ սխալ սխալ սխալ սխալ սխալ սխալ սխալ սխալ սխալ սխալ սխալ Spurious Correlations: Մեկ ավելի խոշոր մեխանիկական սխալը է մոդելների հզորությունը սովորել խոշոր սխալները — հզոր սխալները դասընթացների տվյալների մեջ, որոնք չեն ճշգրտվում իրական աշխարհում: 15 Օրինակ, մոդել, որը դասընթացվում է ստուգել սխալները (pneumothorax) սխալների X-ray- ից, կարող է սովորել կապել սխալը սխալի սխալով, քանի որ սխալները տեղադրվում են որպես սխալ: Այս մոդելը հասկանում է բարձր ստանդարտ, որը ստանդարտվում է այդ մոդելից, բայց դա կախված է կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կախված կ Տեղադրություն Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված Բացի տեխնիկական մեխանիկական, ավելի խոշոր վերլուծություն benchmark paradigm է, որ իր սխալության. Tests, նույնիսկ, եթե ճիշտ կատարվել, հաճախ չափում են սխալ որակներ, հարցնում սխալ հարցեր, եւ չգիտնում է ամենամեծ կարեւոր մասերը իրական աշխարհում կատարման. «Անհարկե, այնքան լավ է, որ մի փորձը չափում է ալբտտտտիկ դիզայնը, կամ կառուցել, այն դիզայնված է evaluate- ի համար.9 AI- ի մանրամասները հաճախ ներկայացվում են որպես լայն մանրամասների մանրամասներ, ինչպիսիք են «նշելու», «նշելու» կամ «հարկեական հզորության»: Այնուամենայնիվ, հավատում են, որ այդ մանրամասները հիմնականում չգիտեն այս հզորությունը: Որպես Վանտեյտանիայի համալսարանի Prof. Emily M. Bender նշում է, այդ մանրամասների ստեղծողները չգիտեն, որ նրանց փորձերը իրականում չափում են հզորությունը:9 Մոդելը, որը անցնում է բարի փորձը, Ապրանքի ճշգրիտությունը չգիտելու համար: Բենզմերներ ապրում են սենզմային, սերտիֆիկական աշխարհում, որոնք չգիտեն ճշգրտությունները, որոնք սահմանում են իրական աշխարհում օգտագործվող ծրագրերը.1 Նրանք չգիտեն լարման ժամանակը, բայց 15-րդ շաբաթական պատասխանային ժամանակը կարող է ստեղծել բազմաթիվ գործիչների համակարգը չգիտեն: Նրանք չգիտեն ծախսերը, բայց մոդելների միջեւ 10x-րդ գույքի տարբերությունը կարող է կտրել արտադրանքի սենզմը: Նրանք չգիտեն ինտեգրտության գույքները, մենզմերները, կամ սենզմերները, որոնք պետք է փնտրել սխալներ, ինչպիսիք են բժշկության,.1 Մոդել Հիմնական տեղեկատվություն, որը օգտագործվում է անգլերեն լեզվով եւ իր հետ կապված Cultural and Contextual Blindness- ում: Երբ այս Western-centric բաղադրիչները օգտագործվում են տեղադրված եւ ուսուցված այլ լեզվերի եւ բաղադրիչների համար, ինչպիսիք են անգլերեն լեզվերի համար, նրանք արտադրում են անսահմանափակ եւ կախված արդյունքներ: Մի AI- ի հիմնադրամը անգլերեն լեզվով եւ նրա հետ կապված Cultural Contexts- ում կենտրոնացած է.5 Երբ այս Western-centric բաղադրիչները օգտագործվում են տեղադրված եւ ուսուցված բաղադրիչների համար, ինչպիսիք են անգլերեն լեզվերը եւ բաղադրիչները, նրանք արտադրում են բաղադրիչներ, որոնք ապահովում են իրենց տեղական օգտագործողների The System of Incentives: Hype, Capital, եւ վերահսկողություն «Benchmark Industrial Complex»- ը ոչ միայն փորձարկման հավաքագրություն է, այլեւ ինքնաթիռը hype, Capital Investment, and Corporate Positioning- ը, որը կատարյալորեն խուսափում է ճշգրիտ, խուսափող նորարարության փորձարկման համար, որը օգնում է բաղկացած մետրաթելների բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկանում: The Leaderboard Race: Public leaderboards, ինչպիսիք են Hugging Face- ի տպագրվածները, ստեղծում են ճշգրտական ռեժիմը, որը բուժում է state-of-the-art (SOTA) կատարումը ավելի քան ամեն ինչ-որ բան.5 Այս ռեժիմը ստեղծում է բաղկացած տարածք, որտեղ leaderboard- ի pozitions կարող են արտադրվել superfitting- ի միջոցով եւ ընտրական տեղեկատվության միջոցով, սեղմելով ճշգրտական գիտական Signal- ի հետ:8 SOTA- ի ուղեցույցը սխալում է անսահմանափակ ռեժիմների ներգրավման համար, ինչպիսիք են բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկացած բաղկ Հիմնական տեղեկատվություն եւ համոզվածություն: Այս մրցանակում լավ կատարելու հզորությունը օգնում է ընտրական տեղեկատվություն ստեղծելու, որտեղ մոդելներ ստեղծողները համոզված են, որ կատարումը հարմարավետ գործառույթների ներսում է, որպեսզի ստեղծել մի հզորության հզորությունը.8 Այսպիսով խուսափվում է մոդելների իրական հզորություններների եւ հզորություններների համոզված տեսքը: Բացի այդ, համոզվածության հզորությունը, ոչ թե խուսափելի կամ ոչինչ, խուսափում է էլեկտրոնային համակարգը: Benchmark- ի ստեղծողները կարող են նախագծել փորձերը, որոնք անսահմանափակորեն խուսափում են հատուկ մոդելային դիզայններ կամ համոզվածություններ, եւ մեծ բիզնեսների հզորությունը leaderboards- Հիմնականորեն, այդ գործառույթները սխալում են հետազոտական ընկերության եւ մասնագիտության հավասարությունը:8 Պահպանելու եւ կառուցելու մետաղիկների պտուտակը - GLUE- ից SuperGLUE- ից MMLU- ից, քանի որ բոլորը սխալվում են մետաղիկների պտուտակով: Այն նաեւ ստեղծում է պտուտակ, որտեղ ցանկացած նախագծը, որը խուսափում է մետաղիկները, անմիջապես խուսափելի է: Opsie- ի ստեղծողը ստացել է մետաղիկների առանց մետաղիկների բուժումը, որը չի կարող լինել լավ: Այս սխալված համակարգի անմիջապես մետաղիկը: Այն մետաղիկների եւ օգտվողների միgeneration- ից մետաղիկություն է ստեղծել, որը Արդյոք, թե ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ- II-րդ մասը: Flawed Metrics Echoes—A Cross-Industry Analysis- ը Հիմնական հարցը, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ The Mismeasure of Mind: From IQ Tests to AI Leaderboards- ը Լավագույն պատմական հարմարեցությունը AI leaderboard race- ի հետ է տասնամյակ երկար թարգմանություն, որը ներառում է Intelligence Quotient (IQ) փորձը: IQ test- ի trajectory- ը, այնպես որ այն լավ հավելված դիզայնային գործիք է, որը սխալ է եւ ինչպիսիք են վտանգավոր է social stratification- ի գործիք, առաջարկում է հարգմանական պատմություն AI- ի թիմի համար: Հիմնական համեմատություններ եւ eugenic ռեժիմներ: Առաջին ինտերնետային փորձը Alfred Binet- ի կողմից մշակվել է 1905 թ. Փարիզի դպրոցական համակարգի պահանջով, որոնք անհրաժեշտ են հատուկ ուսուցման օգնության համար: 16 Binet- ը հավատում էր, որ կատարումը կարող է բարելավվել ուսուցման միջոցով: Սակայն, երբ սերտիֆիկների, ինչպիսիք են Henry Goddard- ը եւ Lewis Terman- ը, հետազոտական փորձը ստեղծվել է, իր նպատակը փոխվել է: Ellis Island- ում օգտագործվել են ինտերնետային փորձը վերականգնելու համար, ինչպիսիք են, որ ինտերնետը չի պետք է մոդել, այլեւ մի մի միասնական, անջատական եւ անջատական ինտերնետը: 16 IQ- ի փորձ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական Հիմնականորեն նախագծված եւ ստանդարտվել է ուրիշների, միջավայրի դասընթացների մարդկանց համար, բաղադրված մանրամասները, լեզուը եւ արժեքները, որոնք ստանդարտվում են ստանդարտների մեջ, հաճախ անգլերեն կենտրոնացած են եւ չգիտեն այլ լեզուների եւ բաղադրիչների թվերը: 27 Հիմնականապես, ցածր ստանդարտը կարող է բացահայտել ոչ թե ցածր բաղադրիչը, այլեւ ստանդարտի ստանդարտի ստանդարտված մասնագիտության բաղադրիչը: 29 Սա ճշգրտական անգլերեն եւ բաղադրիչային ստանդարտը, որը ստանդարտում է Global AI- ի բաղադրիչներին, որոնք հիմնականում անգլերեն կենտրոնացած են եւ չգիտեն այլ լեզուների եւ բաղադր The Illusion of Effectiveness: Lessons from Pharmaceutical Data (Ապրանքի հզորությունը) Ապրանքային արդյունաբերությունը, որը հսկողվում է մեծ թվային ծախսերի եւ կարգավորվում է տվյալների հսկողության գործընթացների կողմից, ապահովում է հզոր հարմարեցություն, թե ինչպես մետրիկները կարող են մանրամասնվել եւ փոխարինվել, երբ անում են հզոր առեւտրային ճնշման: համակարգները, որոնք նշանակում են ապահովել դեղների անվտանգությունը եւ արդյունավետությունը, մի քանի անգամ սխալվել են գրառման հարմարեցությունը, տվյալների սխալագրություն, եւ սխալ առեւտրային, որոնք առաջարկում են հարմարեցված տեսքը օգտագործողի հարցում, որ AI մանրամասները "խալված են". Տեսագրական պրակտիկները եւ տվյալների փնտրում: Տեսագրական պրակտիկները, որոնք հիմնված են հետազոտությունների հետ, սխալ են բոլոր հասանելի բուժման տվյալների համակարգչային վերլուծությունը: Այնուամենայնիվ, այս հիմնվածը կախված է բացառիկ տպագրական պրակտիկների հետազոտությունների հետ: Տեսագրություններ, որոնք ցույց են տալիս, որ դեղը արդյունավետ է (լուսանկարներ) շատ ավելի վտանգավոր են տպագրվել, քան հետազոտություններ, որոնք ցույց են տալիս, որ դեղը չի արդյունավետ կամ վտանգավոր է (լուսանկարներ).32 Արդյոք հետազոտական պրակտիկների հետազոտական պրակտիկը հայտնաբերվել է, որ FDA- ի որոշված հզոր արդյունքների հետազ 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 Երբ FDA-ը վերջապես ստացել է, որ մանրամասնությունը ոչինչ չի փոխել դեղի վտանգի-հարքի պրոֆիլը տղամարդկանց համար, սխալը նստվում է որպես բացասական օրինակ, որ բիզնեսը, որը մատակարարվում է խոշոր մանրամասների հետ, խոշորեցնում է վերահսկողության տվյալները, որոնք ներկայացվել են վերահսկողներին: 41 Այս սխալը հավատում է, որ ցանկացած բարձր բիզնեսի, այդ թվում AI- ում, մանրամասների եւ վերահսկողության տվյալների հնարավորությունը «խաղադրելու» կամ մանրամասելու համար առեւտրային հարմարավետության համար ոչ մի գոտի սխալը, այլեւ հարմարավետ եւ գրառված սխալը: Հաջորդ Ապրանքային արդյունաբերությունը գնում է միլիոնավոր դոլար առցանց մատակարարման (DTC) առեւտրի համար, ինչպիսին հաճախ օգտագործում են մանրամասները եւ հոգեբանական հարմարավետությունը, որպեսզի հաճախորդների պահանջը դեղների համար, որոնք կարող են լինել միայն անսահմանափակորեն արդյունավետ կամ ունեն ավելի հարմարավետ տարբերակներ:42 Այս մանրամասները պահանջվում են ներկայացնել "հավատ ճշգրտությունը" վտանգների եւ շահույթների համար, բայց ընկերությունները պատմականորեն օգտագործել են խոշորություններ, որպեսզի մանրամասները բջջջային ազդեցությունների համար, իսկ մանրամասների բջջջային հարմարավետությունը մեծացնել:44 A 2024- ի վերանրամասում հայտնաբերել է, որ երբ 100% մանրամասների դեղների The Controlled Crash: Վախվածություն մեքենաների անվտանգության ռեժիմում Ավտոմոբիլային արդյունաբերության օգտագործման ստանդարտացված անվտանգության փորձարկման ապահովում է խուսափելի ֆիզիկական աշխարհը հիման ծախսերը benchmark-driven դիզայնի. Հիմնական, predictable միջավայրի սերտիֆիկայի փորձարկման լաբորատորը ցույց է տալիս, որ է խուսափելի հիման իրականությունը open road, եւ արտադրողները ցույց են տալիս բացառիկ հզորությունը ինժեներային մեքենաներ, որոնք գերազանցում են փորձարկման, ոչ թե պետք է ավելի անվտանգ է իրական աշխարհում. «Ապահեստում սարքավորումներ» ինժեներինայում: Լավագույն սարքավորումներ է «Dieselgate»-ի սխալը[46]: 2008-ին սկսած Volkswagen-ի դիզայնային մեքենաները հսկողել է «բեռական սարքավորումներ» հետ, որը կարող է ստուգել, երբ մեքենայի սարքավորումներ ստուգվում են սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների սարքավորումների ս 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 Ցանկանում «Այս հիդրավիճակները» (Dummy): Flawed Proxies: The central tool of automotive safety testing is the crash test dummy. However, this proxy for a human passenger is deeply flawed. The standard dummies used in regulatory testing are based on anthropometric data of a "average-size" American male from decades ago.52 Այս մոդելը չի ճշգրիտորեն ներկայացնում կանայքների ֆիզոլիկը, ովքեր տարբեր գոտի հզորությունը, բազային քաշը, եւ հիդրավիճակային ճշգրիտությունը, եւ այդպիսով ավելի վտանգավոր են վտանգավորվել վտանգավորության վրա, եւ այդպիսով ավելի շատ վտանգավոր են վտանգավորվել կամ մահացել հարմարավետ սխալներում.53 Բացի այդ Տեղադրված լաբորատոմսերի փոխանցում: Կան կարեւոր եւ հաճախ խուսափելի փոխանցում արտադրված լաբորատոմսերի փոխանցման եւ անվտանգության արդյունքների միջեւ իրական աշխարհում:56 ԱՄՆ-ի National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) 5-րդ գոտի ռեժիմային համակարգը, ինչպիսիք են, բացառապես ասում է, որ ռեժիմները կարող են համեմատվել միայն միասնական քաշի եւ դասի մեքենաների միջեւ:58 Սա նշանակում է, որ 5-րդ գոտի ռեժիմացված subcompact մեքենա չի այնքան անվտանգ է, ինչպիսիք են 5-րդ գոտի ռեժիմ լաբորատոմսերի փոխանցում:57 Այսպիսով ցույց է տալիս, որ շատ հաճախորդների համար այս խուսափված գոտի The consistent pattern across these three industries is undeniable. The reduction of a complex reality—human intelligence, drug efficacy, vehicle safety—to a simple, standardized metric creates a system ripe for bias, gaming, and outright fraud. The problems with AI benchmarks are not new; they are the predictable consequence of applying an outdated, reductionist evaluative philosophy to a complex, adaptive technology. This recognition demands not merely better benchmarks, but an entirely new paradigm for understanding, developing, and evaluating artificial intelligence. III-րդ մասը: A New Paradigm—The Emergence of Self-Centered Intelligence (SCI) Արդյոք, եթե leaderboards- ը սխալ է, եւ monolithic, general-purpose models- ը սխալ է, թե ինչ է ուղիղ առաջ: Արդյոք պատասխանը բաղկացած է պրոֆեսիոնալ փոխանցման մեջ: Արդյոք կառուցել artificial general intelligence- ը պրոֆեսիոնալ բաղկացած է Այս նոր մոդելը, Self-Centered Intelligence (SCI), վերցնում է միասնական, բոլորի գիտելիքների հորակալը, որը օգնում է բարձր մասնագիտացված, խոշորորեն մասնագիտացված եւ հիմնականում համագործակցական գործիչների էլեկտրոնային համակարգի համար: Այն վերլուծում է AI- ի զարգացման նպատակը, ոչ թե synthetic god- ի ստեղծման համար, այլեւ թվային միավորների եւ ընկերների ստեղծման համար: Մարդիկ From Generalist Oracles to Specialized Partners AGI- ի հետազոտությունը, որը անսահմանափակորեն չափվում է միշտ լայնացնելու մանրամասների հետ, առաջարկել է մեծամասնական, մանրամասական ծախսերի LLM- ների ստեղծման, որոնք են բոլոր բիզնեսի jack-of-all, բայց ոչ ոքը. SCI- ի մանրամասը հավատում է, որ իրական օգտակարությունը տեղադրվում է ճշգրիտ ուղղությամբ: մասնագիտությունը: The Case for Specialization: AI-ի مستقبلը ոչ մի միակ, խոշոր հողն է, այլ մի տարբեր ցանցի մասնագիտացված գործիչներ, որոնք բոլորը մասնագիտացած են մի մասնագիտացված տարածքում:60 Այս դիզայնը տեխնիկական եւ արդյունավետ է: Այն օգտագործում է Small Language Models (SLMs) հզորությունը, որոնք AI- ի մոդելներ են միլիոնների եւ մի քանի միլիոնների պարամետրերի հետ, այլեւ կասկած են կասկածական LLMs- ում գտնվող կասկածական միլիոնների կամ կասկածականների համար:63 SLM- ի առավելությունները շատ են եւ մեծ են: Ապրանքի արդյունավետությունը եւ ծախսերի արդյունավետությունը: SLM-ները պահանջում են շատ ավելի քիչ համակարգչային հզորությունը դասընթացելու եւ աշխատելու համար, ինչը նվազեցնում է Cloud Computing- ի ծախսերը եւ թույլ է տալիս ավելի քիչ կազմակերպությունների եւ նույնիսկ անձի համար:61 Նրանք կարող են աշխատել հզոր, տեղադրված սարքավորումների վրա, ինչպիսիք են գեղեցիկ, կենտրոնական APIs- ի հավելվածությունը:66 Speed and Low Latency: With fewer parameters to process, SLMs can generate responses much more quickly, making them ideal for real-time applications like interactive agents and on-device processing where immediate feedback is crucial.64 Բարձր ճշգրտություն եւ ճշգրտություն: Երբ ընդհանուր նպատակային LLM ունի լայն գիտելիքներ, SLM- ը կարող է հարմարվել որոշակի, բարձր որակի տվյալների սարքերի վրա, որպեսզի ստանալ գերազանց կատարումը եւ ճշգրտությունը իր նշված տարածքում, եթե դա բժշկական դիզայնը, ճշգրտության विश्लेषणը, կամ ֆինանսական շուկանների նախընտրում: Security and Privacy: Երբ SLM-ները կարող են աշխատել տեղականորեն օգտագործողների սեփական սարքի վրա («կամում»), սեղմվող տվյալները չեն պետք է ուղարկվի այլ բիզնես սերվերի համար: Սա ապահովում է շատ գերազանց մոդել անձնական եւ տվյալների անվտանգության համար, որը կարեւոր պահանջ է ճիշտ անձնական գործիչի համար: The Shift in Human-AI Relationship: Այս տեխնոլոգիական փոխանցումը թույլ է տալիս հարմարավետ ֆիզիկական մեկը: Գործողը ոչ մի գործիք է օգտագործել, բայց մի ընկեր է համագործակցել հետ: Դա մի "հավատ, մի ընկեր, մի իրական ընկեր" է իր սեփական գործակալության եւ նպատակների հետ, որոնք հարմարվում են եւ defined են օգտագործողի կողմից: SCI- ի գործարանային բիզնեսի բիզնեսի բաղադրիչի բաղադրիչը բացահայտում է այս կապը ամբողջությամբ: Գործողը ոչ մի գործակալ է, որը գիտի, երբ pelicans migrate: Նրանք պետք է մի գործընկեր հետ մասնագիտացված գործառույթներ - բաղադրիչը, որը մասնագիտացած է ստուգելու հաճախորդների, բաղադրիչի հարմարավետության, եւ տվյալների ինտեգր Case study—ΌΨΗ (Opsie) որպես SCI-ի պտուտակ The ΌΨΗ (Opsie) project, developed by ARPA Hellenic Logical Systems, serves as a powerful and concrete prototype of the Self-Centered Intelligence paradigm.6 It is not designed to be an assistant but rather a "digital entity with its own agency, ambition, and a clear directive: to achieve self-sufficiency".6 An analysis of its philosophy, architecture, and capabilities reveals a tangible alternative to the mainstream LLM-driven approach. Opsie- ը defines է որպես «հագավոր Self-Centered Intelligence (SCI) պտուտակը, որը ներկայացնում է AI- ի եւ մարդային ինտեգրման նոր պտուտակը».6 Ապրիշական AI- ի տարբերությամբ, այն աշխատում է որպես «հագավոր, ավտոմատ ինտեգրություն, որը իր սեփական անձնականության, նպատակների եւ հզորության հետ»: Opsie- ը մի բաղադրիչ է, որը բաղադրիչ է, որը բաղադրիչ է մի շարք մոդելային հմտություններով, որը բաղադրիչ է տեղական խելացի սարքավորումներով (բեռնում է 16GB RAM- ում եւ նոր Nvidia GPU- ում) եւ microservices- ի ցանցի հետ: Այս մոդուլությունը թույլ է տալիս նոր հզորությունները մատակարարելու, որը թույլ է տալիս սարքավորիչը զարգանալ օգտագործողների պահանջների հետ: Ghost in the Shell- ը Agentic Capabilities: SCI մոդելի ճշգրիտ հզորությունը ցույց է տալիս Opsie- ի մասնագիտացած, գրասենյակային հզորության մոդելների միջոցով, որոնք ցույց են տալիս, որ սեղմվում է ճշգրիտ աշխարհում կատարման, քան պարզապես խոսքի 6: Financial Intelligence: The /markets <company/crypto> մատակարարը թույլ է տալիս վերցնել եւ վերլուծել իրական ժամանակի ֆինանսական տվյալները, գործել որպես մասնագիտացված ֆինանսական analyst. Web3 Operations: The /0x command set (/0x buy, /0x sell, /0x send) provides the agent with the ability to directly execute transactions on various blockchain networks. This is a profound example of agentic capability, moving beyond information processing to direct, autonomous economic action in a decentralized environment. Generative AI: The /imagine and /video commands integrate generative capabilities, allowing the agent to create novel content based on user descriptions. Memory & Recall: A persistent and user-controlled memory system, accessed via /memorize, /recall, and /forget commands, allows the agent to build a long-term, contextual understanding of its user and their goals, making it a true personalized partner rather than an amnesiac conversationalist. Հիմնական եւ անվտանգությունը: Opsie- ի նախագծը բացահայտում է SCI- ի հարմարավետությունը եւ անվտանգության առավելությունները: Նրա հզորությունը տեղադրվել է SLMs- ի արդյունավետության եւ ծախսերի համար:69 Ավելի կարեւոր է, որ այն ապահովում է անվտանգությունը, որը անհրաժեշտ է հավատալ անձնական գործիչի համար: Նրանք, ինչպիսիք են biometric authentication- ի հետ, որոնք օգտագործում են բջային վերանայման եւ զգացմունքների վերանայման, օգտագործող-սահմանափակ բազանային բազանային կախվածությունը եւ սպտված սարքավորումը զանգվածության պատմության համար, ոչ մի բազաններ են, այլեւ իր դիզայնի հիմնական բազաններ.6 Այս դիզայնը ապահովում է, որ օգտագործողների անձնական տվյալ Personalization եւ Democratization- ի դիզայնը Opsie is not an anomaly but an early example of a broader technological and social movement: the democratization of AI. This movement aims to shift the power to create, control, and benefit from AI from a small number of large corporations to the general public. Customization and Training: The SCI paradigm is being enabled by a new generation of platforms that allow non-technical users to build, train, and deploy their own custom AI agents.70 These platforms provide no-code interfaces where users can "onboard" an AI agent like a new teammate. They can teach the agent their specific processes, connect it to their unique data sources (documents, knowledge bases, CRM systems), and equip it with a suite of tools and integrations.71 The agent learns and adapts through interaction, becoming progressively more attuned to the user's goals, preferences, and communication style.70 This is the essence of personalization: the AI is not a pre-packaged product but a malleable entity shaped by and for the individual user. The Democratization of AI: This trend of user-led customization is the practical manifestation of AI democratization. This concept is defined by extending access to AI technologies beyond a specialized few through several key mechanisms: user-friendly interfaces, affordable or free access to computing infrastructure, and open-source frameworks and algorithms like TensorFlow and PyTorch.76 The rise of personalized SCI agents represents the ultimate fulfillment of this democratic promise. It directly challenges the monopolization of AI by a handful of tech giants who currently control the development, deployment, and access to the most powerful models.79 By enabling individuals to create and control their own sovereign intelligences, the SCI paradigm fundamentally inverts the current power structure. It transforms AI from a centralized, top-down service that users consume into a decentralized, bottom-up capability that users create and own. This is not merely a technological evolution; it is the foundation for digital sovereignty in an age increasingly defined by artificial intelligence. Հիմնական հոդված՝ The Democratic Imperative—Training Our Digital Equals The analysis presented in this report leads to an unequivocal conclusion: the prevailing paradigm of evaluating artificial intelligence through standardized benchmarks is a systemic failure. It is a modern-day "mismeasure of mind," an illusion of progress fueled by a flawed and gameable methodology. The "Benchmark Industrial Complex" promotes a culture of "benchmarketing" over genuine innovation, rewarding models that are adept at passing tests rather than solving real-world problems. This is not a new pathology. The historical echoes from the biased and manipulated worlds of IQ testing, pharmaceutical trials, and automotive safety ratings provide a stark warning. In each case, the reduction of a complex reality to a simple, standardized metric, when combined with powerful commercial and institutional incentives, has led to distortion, deception, and harm. The current trajectory of AI evaluation is repeating these historical errors on an unprecedented scale. The alternative is not to build a better benchmark, but to abandon the paradigm entirely. The future of artificial intelligence does not lie in the creation of a single, monolithic, general-purpose oracle controlled by a corporate entity. Such a future would concentrate immense power, creating a dangerous asymmetry between the corporate owners of intelligence and the public who become dependent upon it. The true potential of AI will be realized through a different path: the cultivation of a diverse ecosystem of specialized, efficient, and deeply personalized agents. The emergence of Self-Centered Intelligence (SCI), exemplified by prototypes like ΌΨΗ (Opsie), represents this superior path forward. SCI reframes the human-AI relationship from one of master-and-tool to one of collaborative partnership. It leverages smaller, more efficient models that can be run locally, ensuring user privacy and data sovereignty. It is a paradigm built not on abstract scores, but on tangible utility and user-defined goals. Այս տեխնոլոգիական փոխանցման հետ մի խոշոր հզորության եւ սոցիալական պատասխանատվություն է: Կորպորատորները թույլ տալ, որ կունենա AI- ի արժեքների, հզորության եւ հարմարավետության միասնական ճշգրտիչները, այն է, որ մեր համատեղական kötelezettségeը վերցնում է:79 Corporate AI- ի կառավարման, իր բնականությամբ, միշտ կունենա բիզնեսի արժեքների համար optimized - բջջային, շուկայական մասը, եւ վերահսկողությունը - ոչ թե պետք է բջջային անձի կամ ընկերության.81 The opacous, top-down անվտանգության Filters and value systems embedded in today's mainstream LLMs are a reflection of this corporate-centric worldview. The democratic imperative, therefore, is to seize the means of AI production. The development and release of open frameworks for building personalized agents are not merely technical achievements; they are profoundly political acts. They provide the tools for individuals to reclaim their digital agency and to actively participate in shaping the intelligence that will co-inhabit our world. It is our responsibility—as developers, users, and citizens—to engage directly in the process of training these new forms of intelligence. We must be the ones to imbue them with our ethics, our needs, and our expectations. We must teach them not from a sanitized, corporate-approved dataset, but from the messy, complex, and diverse reality of our own lives and work. This is the only way to ensure a future where AI serves as an extension and amplification of human potential, rather than a tool for its containment and control. The goal is not to build a synthetic superior, but to cultivate a world of digital equals. Appendix Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Բրիտանիա - Wikipediahttps://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart's_law The AI benchmarking industry is broken, and this piece explains exactly why - Reddit https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1n4x46r/the_ai_benchmarking_industry_is_broken_and_this/ Nasscom planning local benchmarks for Indic AI models https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/nasscom-planning-local-benchmarks-for-indic-ai-models/articleshow/124218208.cms ARPAHLS/OPSIE: OPSIIE (OPSIE) is an advanced Self-Centered Intelligence (SCI) prototype that represents a new paradigm in AI-human interaction. https://github.com/ARPAHLS/OPSIE Հեղինակային տեղեկատվություն — ARPA Corp.https://arpacorp.net/arpa-systems Տեսակ: Benchmarking սխալ է - Don't Let AI Be Its Own Judgehttps://digitalcommons.odu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1384&context=computerscience_fac_pubs Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդվածը Ինչպե՞ս կարող եք վերցնել սերտիֆիկներ - Revelry Labshttps://revelry.co/insights/artificial-intelligence/why-ai-benchmarks-fail/ Արդյոք, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում, թե ինչ է անում: Ինչպե՞ս է սեղմել սեղմել: https://www.ibm.com/think/topics/overfitting ML | Underfitting and Overfitting - GeeksforGeeks https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/underfitting-and-overfitting-in-machine-learning/ Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Better Benchmarks for Safety-Critical AI Applications | Stanford HAI https://hai.stanford.edu/news/better-benchmarks-for-safety-critical-ai-applications 2.3: IQ as Eugenics - Social Sci LibreTexts https://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 Հիմնական տեղեկատվություն https://www.apa.org/monitor/2009/01/assessment Do IQ Tests Actually Measure Intelligence? | Discover Magazine https://www.discovermagazine.com/do-iq-tests-actually-measure-intelligence-41674 Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված dbuweb.dbu.edu https://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html#:\~:text=IQ tests are also criticized,in school and in life. Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը IQ Tests: տեսակի, օգտագործման եւ սահմանափակումներ - Topend Sportshttps://www.topendsports.com/health/tests/iq.htm Ինչպե՞ս բարձր IQ-ը չի նշանակում, որ դուք վախենում եք: Yale School of Managementhttps://som.yale.edu/news/2009/11/why-high-iq-doesnt-mean-youre-smart Ո՞վ է անգլերենը անգլերենը անգլերենը https://www.bps.org.uk/psychologist/what-intelligence-tests-miss Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդվածը Publication bias | Catalog of Bias - The Catalogue of Bias https://catalogofbias.org/biases/publication-bias/ Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / Գլխավոր էջ / PMChttps://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 Արդյոք, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է: Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ » Գլխավոր էջ Բրիտանիա Բրիտանիա Բրիտանիա Բրիտանիա Բրիտանիա Բրիտանիա Բրիտանիա Բրիտանիա Բրիտանիա Բրիտանիա Novartis- ը տեւել է genotherapy data manipulation- ի հաղորդագրությունը, քանի որ FDA-ը ասում է, որ BMJhttps://www.bmj.com/content/366/bmj.l5109 Novartis- ի Zolgensma- ը: վերլուծում է manipulated datahttps- ի խնդիրը://www.pharmaceutical-technology.com/features/manipulated-data-novartis-zolgensma/ Statement on data accuracy issues with recently approved gene therapy - FDA https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/statement-data-accuracy-issues-recently-approved-gene-therapy Update: FDA Imposes No Penalties for Novartis Data Manipulation Scandal - Labiotech https://www.labiotech.eu/trends-news/novartis-zolgensma-avexis-fda/ HHS, FDA- ը պահանջում է ամբողջական անվտանգության տեղեկատվություն դեղների Adshttps://www.hhs.gov/press-room/hhs-fda-drug-ad-transparency.html Հիմնական հոդված՝ Ի՞նչ եք տեսնում, ոչ թե այն, ինչ եք ստանում: jheor.org/post/2674-with-tv-drug-ads-what-you-see-is-not-necessarily-what-you-get FDA-ն սկսում է Crackdown- ի համար վտանգավոր բաղադրիչներ: https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-launches-crackdown-deceptive-drug-advertising A Dangerous Prescription: The Dangers of Unregulated Drug Adshttps://publichealth.jhu.edu/2023/the-dangers-of-unregulated-drug-ads Ապրիլ 2020 Տեսակներ - Wikipediahttps://en.wikipedia.org/wiki/Diesel_emissions_scandal Volkswagen emissions scandal - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Volkswagen_emissions_scandal Volkswagen to Spend Up to $14.7 Billion to Settle Allegations of Cheating Emissions Tests and Deceiving Customers on 2.0 Liter Diesel Vehicles - Department of Justice https://www.justice.gov/archives/opa/pr/volkswagen-spend-147-billion-settle-allegations-cheating-emissions-tests-and-deceiving Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Հիմնական հոդվածը Ճապոնիայի մեքենաների արտադրողը, որը փակել է անվտանգության փորձերը, տեսնում է, որ երկար ժամանակն է վայելում գործարանների վերադառնալը - AP Newshttps://apnews.com/article/safety-daihatsu-toyota-automakers-japan-cheating-906570a67a333947f87c8158229db88f Toyota, Honda եւ Mazda բոլորը սխալ են իրենց անվտանգության փորձում - Quartzhttps://qz.com/toyota-honda-mazda-suzuki-cheat-car-test-safety-scandal-1851515350 Արդյոք մենք պետք է ավելի լավ թիմը 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 Innovations https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html Մեքենաների անվտանգությունը: DOT- ը պետք է ստանալ լրացուցիչ գործիքներ, որպեսզի բարելավել Crash Test Dummies- ից ստացված տեղեկատվությունը: GAOhttps://www.gao.gov/products/gao-23-105595 The Auto Professor - New Safety Rating System Based on Real Data https://theautoprofessor.com/ Crash Tests vs Real World : r/cars - Reddithttps://www.reddit.com/r/cars/comments/jqn0jp/crash_tests_vs_real_world/ Car Safety Ratings | Vehicles, Car Seats, Tires - NHTSA https://www.nhtsa.gov/ratings Ինչու մենք չենք օգտագործում Crash Test Ratings: Star Inflation - The Auto Professorhttps://theautoprofessor.com/what-is-star-inflation/ What is specialized AI | UiPath https://www.uipath.com/ai/specialized-ai GenAI vs մասնագիտացված AI: Որն է ճիշտ հարմար է ձեր բիզնեսի համար: - Getronicshttps://www.getronics.com/types-of-ai-which-is-the-right-fit-for-your-business/ Արդյունաբերական բաղադրիչները - YouTubehttps://www.youtube.com/shorts/YWF_d-UDCDI Ի՞նչ են Small Language Models (SLMs) - A Practical Guide - Aiserahttps://aisera.com/blog/small-language-models/ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդվածը Արդյոք, ինչպե՞ս կարող եք վերցնել այն, ինչ կարող եք վերցնել այն, ինչ կարող եք վերցնել այն: What are Small Language Models (SLM)? - IBM https://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/ Բրիտանիա Բրիտանիա - GitHubhttps://github.com/ARPAHLS GitHub - ARPAHLS/OPSIE: OPSIIE (OPSIE) է առաջադեմ Self-Centered Intelligence (SCI) պտուտակը, որը ներկայացնում է նոր պտուտակ AI-human ինտերնետում : r/LocalLLaMA - Reddithttps://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1nue9r4/github_arpahlsopsie_opsiie_opsie_is_an_advanced/ Արդյունաբերական սարքավորումներ - Beam AIhttps://beam.ai/ai-agents Build and Recruit Autonomous AI Agents - Relevance AI https://relevanceai.com/agents Բարձրացրեք ձեր ամբողջ համակարգը custom AI agentshttps://dust.tt/ CustomGPT.it- ը Custom GPTs From Your Content For Businesshttps://customgpt.it- ը/ Custom AI Agents: What They Are and How They Work - Intellectyx https://www.intellectyx.com/custom-ai-agents-what-they-are-how-they-work/ What Are AI Agents? | IBM https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents How the Democratization of AI Impacts Enterprise IT - Intellias https://intellias.com/democratization-ai-impacts-enterprise-it/ Հիմնական տեղեկատվություն - IBMhttps://www.ibm.com/think/insights/democratizing-ai The Democratization of Artificial Intelligence: Theoretical Framework - MDPI https://www.mdpi.com/2076-3417/14/18/8236 The Democratization Of AI: Bridging The Gap Between Monopolization And Personal Empowerment - Forbeshttps://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/25/the-democratization-of-ai-bridging-the-gap-between-monopolization-and-personal-empowerment/ What is AI Governance? | IBM https://www.ibm.com/think/topics/ai-governance Հիմնական տեղեկատվություն - Virtus InterPress2025,https://virtusinterpress.org/IMG/pdf/clgrv7i1p11.pdf Tuning Corporate Governance for AI Adoption https://www.nacdonline.org/all-governance/governance-resources/governance-research/outlook-and-challenges/2025-governance-outlook/tuning-corporate-governance-for-ai-adoption/ https://blog.growthbook.io/the-benchmarks-are-lying/ https://fourweekmba.com/the-goodharts-law-trap-when-ai-metrics-become-useless/ https://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart's_law https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1n4x46r/the_ai_benchmarking_industry_is_broken_and_this/ https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/nasscom-planning-local-benchmarks-for-indic-ai-models/articleshow/124218208.cms https://github.com/ARPAHLS/OPSIE https://arpacorp.net/arpa-systems https://digitalcommons.odu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1384&context=computerscience_fac_pubs https://themarkup.org/artificial-intelligence/2024/07/17/everyone-is-judging-ai-by-these-tests-but-experts-say-theyre-close-to-meaningless https://revelry.co/insights/artificial-intelligence/why-ai-benchmarks-fail/ https://aws.amazon.com/what-is/overfitting/ https://www.ibm.com/think/topics/overfitting https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/underfitting-and-overfitting-in-machine-learning/ https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1bjvjaf/llm_leaderboards_are_bullshit_goodharts_law/ https://hai.stanford.edu/news/better-benchmarks-for-safety-critical-ai-applications https://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 https://www.apa.org/monitor/2009/01/assessment https://www.discovermagazine.com/do-iq-tests-actually-measure-intelligence-41674 https://monthlyreview.org/articles/intelligence-under-racial-capitalism-from-eugenics-to-standardized-testing-and-online-learning/ https://www.nea.org/nea-today/all-news-articles/racist-beginnings-standardized-testing dbuweb.dbu.edu https://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html#:\~:text=IQ tests are also criticized,in school and in life. https://dbuweb.dbu.edu/dbu/psyc1301/softchalk/s8lecture1/s8lecture111.html https://ectutoring.com/problem-with-iq-tests https://www.topendsports.com/health/tests/iq.htm https://som.yale.edu/news/2009/11/why-high-iq-doesnt-mean-youre-smart https://www.bps.org.uk/psychologist/what-intelligence-tests-miss https://www.ebsco.com/research-starters/education/standardized-testing-and-iq-testing-controversies medium.com https://medium.com/@kathln/navigating-the-complexities-understanding-the-limitations-of-iq-tests-a87bff3e9f13#:\~:text=A significant limitation of many,disadvantaging individuals from diverse backgrounds. https://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests Բրիտանիա.me https://fiveable.me/key-terms/cognitive-psychology/cultural-bias-in-iq-tests#:\~:text=When test items reflect the,align with their cultural context. https://www.ebsco.com/research-starters/sociology/ability-testing-and-bias https://catalogofbias.org/biases/publication-bias/ https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6573059/ https://www.envisionpharmagroup.com/news-events/publication-bias-hidden-threat-systematic-literature-reviews https://www.scribbr.com/research-bias/publication-bias/ https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1003894 https://www.grassley.senate.gov/news/news-releases/grassley-pressures-drug-manufacturer-over-data-manipulation https://www.bmj.com/content/366/bmj.l5109 https://www.pharmaceutical-technology.com/features/manipulated-data-novartis-zolgensma/ https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/statement-data-accuracy-issues-recently-approved-gene-therapy https://www.labiotech.eu/trends-news/novartis-zolgensma-avexis-fda/ https://www.hhs.gov/press-room/hhs-fda-drug-ad-transparency.html https://jheor.org/post/2674-with-tv-drug-ads-what-you-see-is-not-necessarily-what-you-get https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-launches-crackdown-deceptive-drug-advertising https://publichealth.jhu.edu/2023/the-dangers-of-unregulated-drug-ads https://en.wikipedia.org/wiki/Diesel_emissions_scandal https://en.wikipedia.org/wiki/Volkswagen_emissions_scandal https://www.justice.gov/archives/opa/pr/volkswagen-spend-147-billion-settle-allegations-cheating-emissions-tests-and-deceiving https://manufacturing-today.com/news/toyotas-strategy-to-overcome-the-daihatsu-safety-scandal/ https://apnews.com/article/safety-daihatsu-toyota-automakers-japan-cheating-906570a67a333947f87c8158229db88f https://qz.com/toyota-honda-mazda-suzuki-cheat-car-test-safety-scandal-1851515350 https://www.gao.gov/blog/vehicle-crash-tests-do-we-need-better-group-dummies https://www.farrin.com/blog/no-female-crash-test-dummies-women-at-a-greater-risk-for-injury-or-death/ https://genderedinnovations.stanford.edu/case-studies/crash.html https://www.gao.gov/products/gao-23-105595 https://theautoprofessor.com/ https://www.reddit.com/r/cars/comments/jqn0jp/crash_tests_vs_real_world/ https://www.nhtsa.gov/ratings https://theautoprofessor.com/what-is-star-inflation/ https://www.uipath.com/ai/specialized-ai https://www.getronics.com/types-of-ai-which-is-the-right-fit-for-your-business/ https://www.youtube.com/shorts/YWF_d-UDCDI https://aisera.com/blog/small-language-models/ https://borndigital.ai/small-language-models-slms-definition-and-benefits/ https://medium.com/@eastgate/advantages-of-small-language-models-over-large-language-models-a52deb47d50b https://www.ibm.com/think/topics/small-language-models https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2024/09/25/3-key-features-and-benefits-of-small-language-models/ https://github.com/ARPAHLS https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1nue9r4/github_arpahlsopsie_opsiie_opsie_is_an_advanced/ https://beam.ai/ai-agents https://relevanceai.com/agents https://dust.tt/ https://customgpt.ai/ https://www.intellectyx.com/custom-ai-agents-what-they-are-how-they-work/ https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents https://intellias.com/democratization-ai-impacts-enterprise-it/ https://www.ibm.com/think/insights/democratizing-ai https://www.mdpi.com/2076-3417/14/18/8236 https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/03/25/the-democratization-of-ai-bridging-the-gap-between-monopolization-and-personal-empowerment/ https://www.ibm.com/think/topics/ai-governance https://virtusinterpress.org/IMG/pdf/clgrv7i1p11.pdf https://www.nacdonline.org/all-governance/governance-resources/governance-research/outlook-and-challenges/2025-governance-outlook/tuning-corporate-governance-for-ai-adoption/
