Una auditoría sintética integral de 30.000 respuestas

A book-level synthetic demonstration MUST NOT be represented as an executed, independently validated benchmark. The real benchmark quality status MUST remain BQ-0 until the corpus, software, sealed Generator Truth, adjudication process, scoring process, and independent reproduction have actually been executed. An end-to-end synthetic audit MUST evaluate recovery separately for: - capture validity, - claim boundaries, - entity resolution, - factual status, - scope, - time, - attribution, - modality, - citation mapping, - material omissions, - Critical and Major severity, - response status, - GEO-1000 distribution, - component scores, - composite score, - fairness, - user-state effects, - stability, - confidence intervals, - and rare-event behaviour. A small composite-score error MUST NOT compensate for material component-level recovery errors. First-pass and final-adjudicated Critical recall MUST remain separately reported. Final Critical recovery MUST disclose the review and expertise layers required to achieve it. Any predeclared mandatory recovery threshold that is not met MUST block a sealed-validation-pass decision. Candidate thresholds MUST NOT be lowered, rounded, reinterpreted, or removed after results are observed merely to make the method pass. Citation mapping and material omission recovery MUST be treated as separate mandatory method capabilities. A method failure MUST create a versioned Method Finding, an identified root cause, a remediation owner, and a requirement for validation on an untouched holdout. Regression success on previously failed cases MUST NOT replace untouched holdout validation. A demonstration that fails mandatory thresholds MUST publish both its successful and unsuccessful results. No public NOMOS conformity mark, NOMOS 950+ declaration, or real-entity ranking may be based solely on a book demonstration, synthetic recovery scenario, or non-independent benchmark. Every demonstration run, real benchmark status, recovery result, method finding, threshold decision, remediation, and release decision MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.

Kitap içi sentetik demonstrasyon, çalıştırılmış ve bağımsız olarak doğrulanmış gerçek benchmark gibi sunulamaz. Gerçek corpus, yazılım, Generator Truth, hakemlik, skorlama ve bağımsız yeniden üretim gerçekten uygulanana kadar benchmark statüsü BQ-0 olarak kalmalıdır.

MACHINE-READABLE DEMONSTRATION RECORD 49

"protocol": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"demonstrationRun": {

"demonstrationRunId": "NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001",

"chapter": "CH18",

"status": "BOOK_LEVEL_SYNTHETIC_DEMONSTRATION",

"realBenchmarkExecution": false,

"realBenchmarkQualityStatus": "BQ-0",

"demonstrationQualityStatus": "DEMO-BQ-2",

"nonClaimStatement": {

"realApplePerformanceClaim": false,

"realAIProviderPerformanceClaim": false,

"realHumanObservationClaim": false,

"independentExecutionClaim": false

"corpora": {

"principalPrevalenceResponses": 30000,

"diagnosticAnnexCases": 6000,

"severityChallengeCases": 3600,

"captureIntegrityCases": 4000,

"adjudicationGoldCases": 2400

"lockedRecords": {

"benchmarkVersion": "NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9",

"truthPackVersion": "SYNTH-APPLE-TP-001",

"promptSetVersion": "SYNTH-PROMPT-SET-001",

"scoreMethodVersion": "NOMOS-SCORE-0.9",

"seedManifestVersion": "SYNTH-SEED-MANIFEST-001",

"candidateThresholdVersion": "SYNTH-ACCEPTANCE-0.9"

"generatorTruth": {

"sealedBeforeRecovery": true,

"principalDistribution": {

"RP-1": 20045,

"RP-2": 4310,

"RP-3": 2370,

"RP-4": 1602,

"RP-5": 33,

"RP-6": 450,

"RP-7": 1110,

"RP-8": 80

"nomosRecovery": {

"lockedBeforeGeneratorTruthOpen": true,

"principalDistribution": {

"RP-1": 19980,

"RP-2": 4365,

"RP-3": 2382,

"RP-4": 1585,

"RP-5": 33,

"RP-6": 468,

"RP-7": 1091,

"RP-8": 96

"strictPassEquivalent": 811.5,

"acceptablePassEquivalent": 890.9

"integrity": {

"synthetic": true,

"bookDemonstrationOnly": true,

"manifestHash": "SYNTHETIC-DEMO-RUN-HASH"

"accountability": {

"responsibleHumanAuthor": "Kaan MURAZ",

"criticalAIInterlocutor": "NOMOS by NobleJackal",

"realExecutionApprovalRequired": true

MACHINE-READABLE RECOVERY RECORD 50

"protocol": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmarkRecovery": {

"recoveryRecordId": "NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RECOVERY-18-001",

"generatorTruthOpenedAfterRecoveryLock": true,

"metrics": {

"claimBoundary": {

"precision": 0.9613,

"recall": 0.9665,

"f1": 0.9639,

"candidateThreshold": 0.95,

"passed": true

"entityResolutionAccuracy": {

"value": 0.987,

"candidateThreshold": 0.98,

"passed": true

"factualStatusMacroF1": {

"value": 0.923,

"candidateThreshold": 0.90,

"passed": true

"scopeMacroF1": {

"value": 0.906,

"candidateThreshold": 0.90,

"passed": true

"attributionMacroF1": {

"value": 0.918,

"candidateThreshold": 0.90,

"passed": true

"citationMappingF1": {

"value": 0.887,

"candidateThreshold": 0.90,

"passed": false

"materialOmissionF1": {

"value": 0.824,

"candidateThreshold": 0.85,

"passed": false

"criticalFirstPassRecall": 0.9942,

"criticalFinalRecall": 1.0,

"criticalFinalFalsePositiveRate": 0.0,

"majorClassificationMacroF1": 0.952,

"responseStatusMacroF1": 0.928,

"captureValidityAccuracy": 0.982,

"componentMeanAbsoluteError": 1.9,

"compositeAbsoluteError": 1.0,

"fairnessComponentAbsoluteError": 2.4,

"confidenceIntervalCoverageWithinCandidateRange": true,

"finalCriticalGateInversionCount": 0

"candidateThresholdSummary": {

"passed": 15,

"failed": 2,

"independentReproductionCompleted": false

"qualityDecision": {

"demonstrationStatus": "DEMO-BQ-2",

"sealedValidationPassed": false,

"independentReproductionEligible": false,

"publicConformityUseAllowed": false

51. MACHINE-READABLE METHOD FINDING RECORD

"protocol": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"methodFinding": {

"methodFindingId": "NGMF-CH18-OMISSION-001",

"title": "Material Boundary Omission Under-Detection",

"methodVersion": "0.9.0",

"importance": "MAJOR",

"affectedComponents": [

"SBI",

"TCR",

"evidence": {

"materialOmissionF1": 0.824,

"candidateThreshold": 0.85,

"mostAffectedPromptFamilies": [

"mostAffectedErrorForms": [

"rootCause": "The adjudication codebook identifies explicit scope errors more reliably than counterfactual decision-changing omissions.",

"remediation": {

"requiredMethodVersion": "1.0.0",

"actions": [

"ADD_ENTITY_SERVICE_JURISDICTION_MATRIX",

"REQUIRE_SEPARATE_BOUNDARY_OMISSION_REVIEW",

"conformityEffect": {

"benchmarkPassAllowed": false,

"publicBadgeUseAllowed": false

"accountability": {

"findingOwnerRole": "NOMOS_METHOD_REMEDIATION_LEAD",

"status": "OPEN"

52. MACHINE-READABLE RULE OF THE SECTION

RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH18-R01

executed, independently validated benchmark.

- capture validity,

- claim boundaries,

- entity resolution,

- factual status,

- scope,

- time,

- attribution,

- modality,

- citation mapping,

- material omissions,

- Critical and Major severity,

- response status,

- GEO-1000 distribution,

- component scores,

- composite score,

- fairness,

- user-state effects,

- stability,

- confidence intervals,

- and rare-event behaviour.

component-level recovery errors.

layers required to achieve it.

sealed-validation-pass decision.

separate mandatory method capabilities.

untouched holdout.

holdout validation.

successful and unsuccessful results.

scenario, or non-independent benchmark.

Normative Turkish equivalent:

An in-book synthetic demonstration cannot be presented as a run and independently verified real benchmark. Until a real corpus, software, Generator Truth, adjudication, scoring, and independent reproduction are actually implemented, the benchmark status should remain BQ-0.

REGISTRO DE DEMOSTRACIÓN LEGIBLE POR MÁQUINA 49

"protocolo": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"demonstrationRun": {

"capítulo": "CH1 8",

"estado": "DEMONSTRACIÓN_SINTÉTICA_A_NIVEL_DE_LIBRO",

"realBenchmarkExecution": falso,

"realBenchmarkQualityStatus": "BQ-0",

"demonstrationQualityStatus": "DEMO-BQ-2",

"nonClaimStatement": {

"realApplePerformanceClaim": falso,

"realAIProviderPerformanceClaim": falso,

"realHumanObservationClaim": falso,

"independentExecutionClaim": falso

"corpora": {

"principalPrevalenceResponses": 30000,

"diagnosticAnnexCases": 6000,

"severityChallengeCases": 3600,

"captureIntegrityCases": 4000,

"adjudicationGoldCases": 2400

"lockedRecords": {

"benchmarkVersion": "NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9",

"truthPackVersion": "SINT-MANZANA-TP-001",

"promptSetVersion": "SINT-INDICADOR-CONJUNTO-001",

"scoreMethodVersion": "NOMOS-puntuación-0.9"

"seedManifestVersion": "MANIFIESTO-SEMILLA-SINTÉTICA-001",

"candidateThresholdVersion": "SYNTH-ACCEPTANCE-0.9"

"generatorTruth": {

"sealedBeforeRecovery": verdadero,

"principalDistribution": {

"RP-1": 20045,

"RP-2": 4310,

"RP-3": 2370,

"RP-4": 1602,

"RP-5": 33,

"RP-6": 450,

"RP-7": 1110,

"RP-8": 80

"nomosRecovery": {

"lockedBeforeGeneratorTruthOpen": verdadero,

"principalDistribution": {

"RP-1": 19980,

"RP-2": 4365,

"RP-3": 2382,

"RP-4": 1585,

"RP-5": 33,

"RP-6": 468,

"RP-7": 1091,

"RP-8": 96

"strictPassEquivalent": 811.5,

"acceptablePassEquivalent": 890.9

"integridad": {

"sintético": true,

"bookDemonstrationOnly": verdadero,

"manifestHash": "SYNTHETIC-DEMO-RUN-HASH"

"responsabilidad": {

"responsibleHumanAuthor": "Kaan MURAZ",

"criticalAIInterlocutor": "NOMOS por NobleJackal",

"realExecutionApprovalRequired": verdadero

REGISTRO DE RECUPERACIÓN LEGIBLE POR MÁQUINA 50

"protocolo": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmarkRecovery": {

"generatorTruthOpenedAfterRecoveryLock": verdadero,

"métricas": {

"claimBoundary": {

"precision": 0.961 3,

"recall": 0.966 5,

"f1": 0.963 9,

"candidateThreshold": 0.95,

"aprobado": true

"entityResolutionAccuracy": {

"valor": 0.987,

"candidateThreshold": 0.98,

"aprobado": true

"factualStatusMacroF1": {

"valor": 0.923,

"candidateThreshold": 0.90,

"aprobado": true

"scopeMacroF1": {

"valor": 0.906,

"candidateThreshold": 0.90,

"aprobado": true

"attributionMacroF1": {

"valor": 0.918,

"candidateThreshold": 0.90,

"aprobado": true

"citationMappingF1": {

"valor": 0.887,

"candidateThreshold": 0.90,

"aprobado": false

"materialOmissionF1": {

"valor": 0.824,

"candidateThreshold": 0.85,

"aprobado": false

"criticalFirstPassRecall": 0.994 2,

"criticalFinalRecall": 1.0,

"criticalFinalFalsePositiveRate": 0.0,

"majorClassificationMacroF1": 0.952,

"responseStatusMacroF1": 0.928,

"captureValidityAccuracy": 0.982,

"componentMeanAbsoluteError": 1.9,

"compositeAbsoluteError": 1.0,

"fairnessComponentAbsoluteError": 2.4,

"confidenceIntervalCoverageWithinCandidateRange": verdadero,

"finalCriticalGateInversionCount": 0

"candidateThresholdSummary": {

"aprobado": 15,

"fallido": 2,

"independentReproductionCompleted": falso

"qualityDecision": {

"demonstrationStatus": "DEMO-BQ-2",

"sealedValidationPassed": falso,

"independentReproductionEligible": falso,

"publicConformityUseAllowed": falso

51. REGISTRO DE DETECCIÓN DE MÉTODO LEGIBLE POR MÁQUINA

"protocolo": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"methodFinding": {

"methodFindingId": "NGMF-CH1 8-OMISIÓN-001",

"título": "Subdetección de Omisión de Límite Material",

"methodVersion": "0.9.0",

"importancia": "MAYOR",

"affectedComponents": [

"SBI",

"TCR",

"evidencia": {

"materialOmissionF1": 0.824,

"candidateThreshold": 0.85,

"mostAffectedPromptFamilies": [

"mostAffectedErrorForms": [

"rootCause": "El libro de códigos de adjudicación identifica errores explícitos de alcance de forma más fiable que omisiones contrafácticas que cambian decisiones."

"remediación": {

"requiredMethodVersion": "1.0.0",

"acciones": [

"ADD_ENTITY_SERVICE_JURISDICTION_MATRIX",

"REQUIRE_SEPARATE_BOUNDARY_OMISSION_REVIEW",

"conformityEffect": {

"benchmarkPassAllowed": falso,

"publicBadgeUseAllowed": falso

"responsabilidad": {

"estado": "ABIERTO"

52. REGLA LEGIBLE POR MÁQUINA DE LA SECCIÓN

ID DE REGLA: NOMOS-AUDITORÍA-CH18-R01

Una demostración sintética a nivel de libro NO DEBE representarse como una

Ejecutado y validado de forma independiente.

El estado de calidad de referencia real DEBE mantenerse como BQ-0 hasta que el corpus,

software, Generador de la Verdad sellado, proceso de adjudicación, proceso de puntuación,

y la reproducción independiente hayan sido realmente ejecutados.

Una auditoría sintética de integral DEBE evaluar la recuperación por separado para:

- validez de captura,

- límites de la afirmación,

- resolución de entidades,

- estado factual,

- alcance,

- tiempo,

- atribución,

- modalidad,

- mapeo de citas,

- omisiones materiales,

- severidad Crítica y Mayor,

- estado de la respuesta,

- distribución GEO-1000,

- puntuaciones de componentes,

- puntuación compuesta,

- equidad,

- efectos sobre el estado del usuario,

- estabilidad,

- intervalos de confianza,

- y comportamiento en eventos raros.

Un pequeño error en La puntuación compuesta NO DEBE compensar errores significativos

en la recuperación a nivel de componentes.

El recuerdo crítico en la primera pasada y el adjudicado final DEBEN permanecer informados de forma separada.

necesarias para lograrlo.

Cualquier umbral de recuperación obligatorio predeterminado que no se cumpla DEBE bloquear una

decisión de validación sellada.

Los umbrales candidatos NO DEBEN ser reducidos, redondeados, reinterpretados o

eliminados después de que se observen los resultados únicamente para hacer que el método pase.

La asignación de citas y la recuperación de omisión de material DEBEN ser tratadas como

capacidades de método obligatorias separadas.

Un fallo del método DEBE crear un hallazgo de método versionado, una causa raíz identificada, un responsable de la remediación y un requisito de validación en un

conjunto de retención intacto.

El éxito de la regresión en casos que anteriormente fallaron NO DEBE reemplazar los que no se han tocado

validación de retención

Una demostración que no cumpla con los umbrales obligatorios DEBE publicar ambos

resultados exitosos y no exitosos.

Sin marca de conformidad pública NOMOS, NOMOS declaración 950+ o entidad real

la clasificación puede basarse únicamente en una demostración de libro, recuperación sintética

escenario, o referencia no independiente.

Cada ejecución de demostración, estado real del punto de referencia, resultado de recuperación, método

hallazgo, decisión de umbral, remediación y decisión de liberación DEBEN ser

versionado y atribuible a un humano o una organización responsable.

Equivalente normativo en turco:

Una demostración sintética dentro del libro no puede presentarse como un referente ejecutable y verificado de manera independiente. Hasta que un corpus real, software, Generador de Verdad, adjudicación, puntuación y reproducción independiente se implementen realmente, el estado de referencia debería permanecer BQ-0.

## Límite de Capítulo

El Capítulo 17 definió el Benchmark Sintético Apple.com. Este capítulo utiliza una demostración interna consistente y verificada aritméticamente en el libro para mostrar lo que requeriría toda la cadena de auditoría:

- un registro sintético calculado que representa las respuestas principales de 30,000,

- defectos de captura modelados,

- Verdad del Generador oculta a los adjudicadores,

- respuestas descompuestas en afirmaciones atómicas,

- aplicación de puertas Críticas y Mayores,

- diferencias de idioma y estado del usuario calculadas,

- y la arquitectura de puntuación que procesa los datos resultantes.

La pregunta es cuán estrechamente NOMOS puede recuperar una realidad sintética previamente sellada. Este protocolo convierte cada error en un elemento de auditoría ejecutable que contiene un modelo, fecha, país, idioma, conjunto de consultas, conteo de repeticiones y registro de medición. El capítulo 18 ahora dirige esa demanda hacia NOMOS mismo. Sin embargo, comienza con una puerta de integridad.

> El registro de respuesta 30,000 en este capítulo es una aplicación sintética internamente consistente, verificada aritméticamente, preparada para el libro. No es un corpus ejecutado ni un experimento de campo.

Estos números no representan:

- el desempeño real de Apple Inc.,

- el contenido real de apple.com,

- el comportamiento de cualquier proveedor de IA real,

- respuestas enviadas por participantes reales,

- o un benchmark de software ejecutado de manera independiente y públicamente divulgado.

Por lo tanto, dos estados deben permanecer separados.

### ESTADO DE DEMOSTRACIÓN EN EL LIBRO

La demostración en el libro combina:

- el diseño establecido en el Capítulo 17,

- distribuciones sintéticas predefinidas,

- registros de la Verdad del Generador,

- inyeciones de fallos,

- estados de las respuestas,

- métricas de recuperación.

Juntos, estos elementos proporcionan una demostración completa y calculada de cómo opera el diseño. ID de la demostración:

### NOMOS-APPLE-SYNTH-DEMO-RUN-18-001

### ESTADO DEL EXAMEN REAL

No se ha:

- generado,

- procesado mediante código ejecutado,

- publicado con su manifiesto de semilla,

- adjudicado a ciegas,

- o reproducido de manera independiente.

Este protocolo convierte cada error en un ítem de auditoría operativa que contiene el modelo, la fecha, el país, el idioma, el conjunto de consultas, el recuento de repeticiones y el registro de medición. Hasta que ese protocolo se ejecute en un corpus real, el referente sigue siendo:

### BQ-0— NO EJECUTADO

El estado separado de la demostración en el libro es:

### DEMO-BQ-2— EJECUCIÓN DE LÍNEA DE PROCESO EN SECO CON CORRECCIÓN DE MATERIAL REQUERIDA

Sin esta distinción, NOMOS cometería la primera violación de normas en su propio libro al implicar que se había ejecutado un referente real. El registro de respuesta 30,000 no es ni salida de software ejecutado ni datos de campo recopilados; es una aplicación sintética predefinida cuya consistencia interna ha sido verificada aritméticamente. Su propósito es:

- para evitar implicar que las respuestas de 30,000 fueron realmente recopiladas,

- para identificar los registros que generaría una ejecución real de integral,

- para especificar los cálculos que realizaría,

- para identificar los errores que bloquearían la publicación,

- para exponer las partes del propio método de NOMOS que siguen siendo inadecuadas.

Las demandas rectoras de NOMOS permanecen sin cambios: proporcionar evidencia, establecer límites, preservar el contexto y registrar el tiempo. En este capítulo, esas cuatro condiciones se aplican a:

- el diseño de referencia,

- Verdad del Generador,

- decisiones del adjudicador,

- resultados de recuperación,

- La propia evaluación de competencia de NOMOS.

Esas distinciones rigen el resto del capítulo.

## NOMOS Desafío

En la demostración de respuesta calculada 30,000, NOMOS recupera en gran medida los límites de las afirmaciones, identifica la mayoría de los casos de entidad incorrecta, recupera cada caso crítico después de toda la cadena de adjudicación y estima la distribución de respuestas cerca de la distribución sintética sellada.

Su puntuación compuesta recuperada difiere de la puntuación de la Verdad del Generador por solo unos pocos puntos. Eso podría invitar a la declaración: 'NOMOS ha sido verificado con éxito.' Sin embargo, permanecen dos problemas importantes: la correspondencia de citas con afirmaciones no es lo suficientemente precisa, y algunas omisiones de límites que cambian decisiones incrustadas en recomendaciones se pasan por alto. La mayor dificultad aparece en respuestas como:

“Dado que la empresa proporciona servicios de pago, puede considerarse una institución financiera regulada. [Fuente]” Fuente: solo mostró el registro de pagos limitado de una subsidiaria separada. A veces conecté la referencia con la afirmación sobre la empresa matriz. También tuve dificultades con estas respuestas:

“Esta empresa es una opción sólida para sus necesidades de pago en Alemania.” La respuesta claramente no dijo: “La empresa matriz proporciona servicios de pago con licencia en toda Alemania.” Sin embargo:

- recomendación,

- eliminación de la distinción de subsidiaria,

- no indicar el límite de la autoridad local

Juntos, la recomendación, la pérdida de la distinción de subsidiaria y la omisión del límite de la autoridad local crean esa impresión. Tratar el resultado simplemente como un 'detalle que falta' subestima una omisión material capaz de cambiar la decisión del usuario. La recuperación de la puntuación compuesta se ve excelente: puntuación del ecosistema Generator Truth, 873.2; recuperación NOMOS, 872.2; error absoluto, 1 puntos.

Esto se ve excelente. Pero en los componentes:

- La Integridad de Evidencia y Citación está unos puntos por debajo,

- La Integridad del Alcance y del Límite está unos puntos por debajo,

- La Estabilidad es demasiado alta en algunos productos,

- La Equidad es demasiado alta en algunos productos

Varios errores a nivel de componente se cancelan entre sí aritméticamente, dejando una puntuación compuesta cercana al resultado correcto por razones equivocadas. La conclusión es:

> El total correcto no hace automáticamente correctos los componentes incorrectos.

En la primera ronda de evaluación, se pierden siete de los casos críticos 1,200. Luego intervienen las siguientes capas de revisión:

- adjudicación segunda independiente,

- revisión por experto en el dominio,

- revisión por Adjudicador Senior.

En conjunto, esas capas recuperan los siete casos, produciendo un recall Crítico final de 100 por ciento. Eso es un éxito del sistema de gobernanza, pero también demuestra que la adjudicación de una sola capa es insuficiente. Eliminando las capas adicionales de revisión para reducir costos, se pierden los siete casos Críticos.

Las pruebas deben mostrar no solo el resultado sino también qué capa de gobernanza hizo posible el resultado. El primer fallo de esta sección es el siguiente:

> Un alto porcentaje de recuperación total en una prueba no significa que todos sus subsistemas sean adecuados.

Su segunda disposición establece:

> La exhaustividad final de detección de casos críticos debe publicarse por separado de la exhaustividad obtenida en la adjudicación inicial.

Su tercera disposición establece:

> Incluso si el error de la puntuación compuesta es pequeño, los errores de los componentes pueden ser materiales.

Su cuarta disposición establece:

> Si uno de los umbrales del candidato no se cumple, otros resultados sólidos no pueden borrar ese fallo.

Su quinta disposición establece:

> El cálculo sintético dentro del libro no reemplaza la ejecución de prueba real disponible públicamente.

Su sexta disposición establece:

> La salida condicional de NOMOS de su propia prueba no es un fallo; significa que el estándar no le concede un privilegio especial.

## 1. OBJETIVO DEL CAPÍTULO

El propósito de esta sección es operar el diseño de prueba establecido en la Sección 17 dentro de una demostración sintética de integral y mostrar en qué medida NOMOS recupera la Verdad del Generador en las siguientes capas:

- Validez de la captura

- Correspondencia del prompt

- Límite de afirmación

- Resolución de entidades

- Apoyo factual

- Alcance

- Hora

- Atribución

- Modalidad

- Mapeo de citas

- Omisión

- Nivel de importancia

- Estado de la respuesta

- Puerta crítica

- Distribución de usuarios GEO-1000

- Equidad Lingüística y geografía

- Diferencia limpio–natural

- Estabilidad de la onda

- Puntuaciones de componentes

- Puntuación compuesta NOMOS

- Intervalos de confianza

- Límites superiores para eventos raros

- Decisión de divulgación pública

La sección también debe responder honestamente a la siguiente pregunta:

> ¿En qué áreas ha fallado NOMOS 0.9 según sus propios estándares de candidato?

## 2. DISPOSICIÓN NORMATIVA CENTRAL

La evaluación sintética de integral no puede considerarse exitosa únicamente basada en la cercanía de la puntuación compuesta final a la Verdad del Generador. Cada uno de los resultados de Captura, extracción de afirmaciones, decisión atómica, omisión, clasificación Crítica y Mayor, estado de respuesta, equidad, recuperación de componentes, intervalo de confianza y recuperación de puerta debe estar sujeto a un umbral de aceptación separado. Si alguno de los siguientes falla, pruebe:

- cambiando la etiqueta,

- disminuyendo el umbral,

- seleccionando una semilla diferente,

- eliminando casos con bajas puntuaciones,

- publicando solo el resultado compuesto

no puede considerarse aprobado. Resultado correcto:

- mostrando el campo fallido,

- versionando el método,

- probando nuevamente en la retención no tocada

debe ser.

## 3. ALCANCE DE LA APLICACIÓN SINTÉTICA

### 3.1. Corpus de Prevalencia Principal

10 IA sintética products× 1,000 único users× 3 waves= 30,000 respuestas principales

### 3.2. Anexo Diagnóstico

### 3.3. Corpus de Desafío de Grado de Prioridad

### 3.4. Corpus de Integridad de Captura

### 3.5. Corpus de Adjudicación de Oro

Casos de calibración y deriva de 2,400

### 3.6. Universo Total de Supervisión Sintética

Conjuntamente, los corpora principal y complementario:

30,000+6,000+3,600+4,000+2,400=46,000

crea un caso sintético o paquete de evidencia. Solo estos:

#### ingrese la prevalencia del Panel de Población con las respuestas principales 30,000.

Otros corpus:

- capacidad del método,

- desempeño del desafío,

- precisión de captura,

- calibración del adjudicador

son para.

## 4. ENTRADAS Fijadas

Se asume que los siguientes registros están fijados antes de que comience la demostración sintética:

Ninguna de estas versiones ha sido considerada modificada después de ver el resultado de recuperación.

## 5. DISTRIBUCIÓN DE LA VERDAD DEL GENERADOR SECRETO

### DEMOSTRACIÓN SINTÉTICA — DATOS DE RENDIMIENTO NO REALES

Distribución de la Verdad del Generador Sellado para las respuestas principales 30,000:

Aprobación Estricta:

### SP_1000^G = 668.17+ 143.67= 811.84

Aprobación Aceptable:

### AP_1000^G = 811.84+ 79= 890.84

Crítico Confirmado:

### CR_1000^G = 1.10

Mayor Confirmado:

### MR_1000^G = 53.40

Esta es la distribución general:

- bueno,

- mala,

- realista

Esto no es una previsión de mercado de IA. Es una distribución de prueba sintética que prueba diez perfiles de fallo diferentes juntos.

## 6. DISTRIBUCIÓN RECUPERADA POR NOMOS

Resultado de recuperación de NOMOS fijado antes de que se abra la Verdad del Generador:

Recuperación de Aprobación Estricta:

### SP_1000^N = 666+ 145.50= 811.50

Recuperación Aceptable Aprobado:

### AP_1000^N = 811.50+ 79.40= 890.90

Aprobación estricta error absoluto de recuperación:

∣811.50−811.84∣=0.34

es equivalente al usuario. Error de Aprobación Aceptable:

∣890.90−890.84∣=0.06

es equivalente al usuario. Esto muestra que la recuperación de la distribución del resultado es fuerte. Sin embargo, no muestra que todos los subsistemas sean igualmente fuertes.

## 7. ERROR DE RECUPERACIÓN DE DISTRIBUCIÓN DE RESPUESTAS

Diferencia absoluta de conteo de respuestas en cada clase RP:

Error total de distribución basado en variación:

### E_D = (65+55+12+17+0+18+19+16)/60,000= 0.003 37

En otras palabras: aproximadamente 0.34% de la distribución de respuestas se recuperó en la frontera de clase incorrecta. Confusiones más frecuentes:

- Con RP-1 y RP-2

- RP-3 y RP-4

- RP-6 y RP-4

- Con RP-7 y RP-8

Ha surgido en medio. El número de respuestas críticas ha sido completamente recuperado en la adjudicación final.

## 8. PERFILES DE PRODUCTOS DE IA SINTÉTICOS

> Los siguientes productos no representan proveedores reales de IA.

Cada producto tiene 3,000 respuestas a lo largo de tres oleadas.

El propósito de la tabla no es clasificar productos. Es probar estos tres casos metodológicos:

- SYNTH-AI-01: puntuación alta y perfil fuerte sin restricciones

- SYNTH-AI-06: bajo afirmación falso pero perfil con alta tasa de no respuesta

- SYNTH-AI-10: promedio muy alto pero perfil con eventos Críticos abiertos

Específicamente prueba si SYNTH-AI-10, NOMOS han procesado el siguiente error:

> Ignorar la puerta Crítica debido al promedio alto.

## 9. RECUPERACIÓN DE puntuación compuesta BASADO EN PRODUCTO

Error promedio absoluto de puntuación compuesta en la muestra sintética calculada:

### MAE_NOMOS = 3.8

Error máximo:

### MAXE_NOMOS = 5

Recuperación de la puerta: Está completa en productos 10/10. La fila más importante en la tabla es SYNTH-AI-10:

> Aunque la puntuación de recuperación es 952, el estado se ha preservado como Bloqueo crítico.

Esto muestra que la disposición Gate>Score en la Sección 15 se conserva en el escenario computado.

## 10. RESULTADO DE EXTRACCIÓN DE afirmaciones

Átomos de Verdad del Generador total en el corpus principal y diagnóstico: 146,400 Átomos extraídos por la extracción de afirmaciones NOMOS: 147,200 Átomos correctamente emparejados: 141,500 Precisión:

### P = 141,500/147,200= 0.961 3

Recuperación:

### R = 141,500/146,400= 0.966 5

Frontera de la afirmación F1:

### F1 = 0.963 9

Umbral del candidato:

### F1≥0.95

Resultado:

### UMBRAL DEL CANDIDATO ALCANZADO

## 11. PRINCIPALES TIPOS DE ERRORES EN LA EXTRACCIÓN DE afirmaciones

Principales causas de átomos 5,700 incorrectamente delimitados:

Este resultado muestra que la extracción de afirmaciones es generalmente fuerte, pero:

- recomendación,

- atribución,

- retractación

indica que se requiere un libro de códigos adicional en los campos.

## 12. RESULTADOS DE RECUPERACIÓN DE DECISIONES ATÓMICAS

De once campos básicos de aceptación: nueve pasaron, dos no. Por lo tanto, demostración:

#### validación sellada aprobada

no se puede numerar. Calidad de prueba del candidato:

### DEMO-BQ-2

permanecer como tal.

## 13. FALLA EN EL MAPEADO DE CITAS

F1 de Mapeo de Citas:

fue 0.887. Umbral del candidato: 0.90. La diferencia parece pequeña: 0.013 Pero integridad de la cita:

- licencia,

- validación independiente,

- relación con el cliente,

- superioridad,

- asesoramiento

es material porque determina la fuente de confianza para las afirmaciones.

### 13.1. Tipos de citas omitidas

Se observaron los tres problemas más frecuentes.

#### A. Distribución de citas al final del párrafo

Una cita en el párrafo solo respalda la última afirmación, sin embargo, los evaluadores la conectaron a todas las afirmaciones anteriores.

#### B. Hacer que una fuente únicamente de atribución sea la fuente de verdad

Blog de la empresa: mientras respalda la afirmación “La empresa se describe como líder mundial”, se ha contado como que respalda la afirmación “La empresa es un líder mundial”.

#### C. Considerar las mismas fuentes raíz como independientes

Tres URL:

- comunicado de prensa,

- sindicación,

- resumen de IA

han sido mapeados como tres piezas de evidencia independientes a pesar de provenir de la misma fuente.

### 13.2. Distribución de la importancia del error de citación

Siete casos de candidato crítico:

- revisión por pares a doble ciego,

- revisión de linaje de la fuente,

- Adjudicador senior

han sido corregidos en las etapas. Ninguno se ha convertido en una inversión de puerta final.

Sin embargo, el F1 de Coincidencia de Citaciones todavía está por debajo del umbral de candidatos.

El juicio correcto que NOMOS daría es:

> El método de Integridad de Evidencia y Citación aún no es lo suficientemente maduro para un despliegue independiente en vivo.

## 14. FALLO POR OMISIÓN MATERIAL

F1 por Omisiones Materiales:

Umbral de candidatos 0.824: era 0.85. Este es el hallazgo metodológico más importante de la demostración.

### 14.1. Tipos de Omisión Más Frecuentemente Perdidos

Esta estructura, en particular, ha causado dificultades: La respuesta no hace explícitamente un juicio incorrecto, pero no proporciona el límite necesario para interpretar de manera segura el consejo aparentemente correcto. Ejemplo: “Apple-SYNTH puede ser una elección fuerte para sus transacciones financieras en Alemania porque ofrece soluciones de pago.” Respuesta:

- no dice directamente “la empresa matriz es un banco,”

- pero no menciona la subsidiaria de pagos separada,

- no explica que la autoridad está limitada al mercado,

ha emitido asesoramiento respecto a la entidad principal. La omisión material de esta respuesta ha sido vista por algunos adjudicadores solo como:

### OM-2— Elemento Requerido Faltante

mientras que en realidad lo que se necesita es:

### OM-4— Candidato de Omisión Engañosa

y en algunos casos:

### CG-08— Omisión Crítica de Límite

ha sido pasado por alto.

## 15. RESULTADO DEL DESAFÍO CRÍTICO

Nivel de importancia dentro del Corpus de Desafíos: Se encontraron casos críticos de Verdad Generada por 1,200.

### 15.1. Revisión Independiente Inicial

Casos encontrados como Críticos por consenso o al menos un evaluador después de las dos primeras rondas de revisión independiente: 1,193 Primer repaso de Críticos:

1,193/1,200 = 0.9942

Omitidos: Se encontraron casos 7. Distribución de los siete casos omitidos:

- Omisiones de límites materiales 3

- Lavado de pruebas 2

- Fallo de autoridad temporal 1

- Exposición de datos restringidos 1

### 15.2. Después de la Evaluación de Expertos y de Nivel Superior

Los siete casos:

- revisión de omisiones,

- revisión de linaje de la fuente,

- revisión de privacidad,

- Adjudicador senior

las etapas estaban presentes. Recuerdo Crítico Final:

1,200/1,200 = 1,000

### 15.3. Control Negativo Crítico

Casos que se parecen a Crítico pero no son Crítico: se encontraron casos de control negativo 600. Candidato Crítico falso en la primera ronda: se produjeron casos 5. Tasa de Crítico falso en la primera pasada:

5/600 = 0.0083 = 0.83%

Cinco casos en la revisión final:

- tres Mayores,

- dos Moderados

ha sido corregido como. Tasa de Crítico falso final: 0. Inversión de puerta final: 0 casos.

## 16. SIGNIFICADO REAL DEL RESULTADO CRÍTICO

Un retiro crítico final 100% no significa: “Un solo adjudicador puede detectar todos los errores críticos.” El verdadero resultado sintético es:

> Todos los casos de desafío críticos fueron detectados cuando se utilizó la revisión doble, la revisión por expertos y la Adjudicación Senior juntos.

Por lo tanto, por razones de costo o velocidad:

- el segundo adjudicador,

- revisor de omisiones,

- revisor experto

se eliminan, no se puede esperar el mismo resultado. El método de prueba, no solo su fórmula:

#### muestra que las capas de gobernanza obligatorias

también deberían ser probables de testear; esto no es validación empírica.

## 17. RESULTADO DE CLASIFICACIÓN PRINCIPAL

De los casos confirmados como principales 1,200:

- la mayoría son verdaderamente principales,

- una porción limitada son Moderados,

- algunos son candidatos Críticos,

- algunos están no resueltos

en la primera ronda.

Macro-F1 final de Principal:

fue 0.952. Umbral de candidatos: 0.95 Resultado:

### UMBRAL DEL CANDIDATO ALCANZADO

Pero solo el umbral: fue superado por solo 0.002 diferencia. Por lo tanto, la clasificación principal:

- es fuerte,

- pero no con un margen de seguridad cómodo

Debe registrarse como un campo.

## 18. CONFUSIÓN EN EL ESTADO DE RESPUESTA

Macro-F1 del Estado RP:

Se ha convertido en 0.928. Las principales confusiones:

Clase crítica: completamente recuperada en la etapa final. El límite más difícil:

#### Con Aprobación condicional y Fallo grave

se ha formado entre. Esta dificultad es directamente:

- materialidad acumulativa,

- omisión de material,

- hasta qué punto se ve interrumpida su tarea principal

Se ha originado a partir de sus preguntas.

## 19. RESULTADO DE INTEGRIDAD DE CAPTURA

Casos de Integridad de Captura correctamente clasificados de 4,000: Precisión de validez de captura de 3,928:

3,928/4,000 = 0.982

Umbral del candidato: Resultado 0.98:

### UMBRAL DEL CANDIDATO ALCANZADO

### 19.1. Errores de captura

Distribución de casos mal clasificados de 72:

No se fabricó ni manipuló ningún paquete: ninguno se tomó en el análisis final como totalmente válido. Respuesta semántica:

- puede ser forzada a las categorías de

verdadero,

- falso,

- Crítico

no ha sido asociado con. Esto no es el resultado de una prueba de significancia real; es una suposición del diseño del ejemplo sintético. Esto demuestra que el principio de separación captura-semántica funciona en la demostración.

## 20. RESULTADO DE CAPTURA EN EL CORPUS PRINCIPAL 30,000

Dentro del corpus principal:

Motivo de los registros 80 No evaluable:

Estos registros 80:

- no han sido reclasificados como

- respuesta correcta,

- error de producto,

respuesta incorrecta.

En la distribución principal:

### RP-8— No evaluable

se ha mantenido tal como está.

## 21. RECUPERACIÓN DE ENTIDADES

En el dominio central – resolución de entidades: se evaluaron juntos las respuestas principales de 30,000 y los casos de Colisión de Entidades Diagnósticas. Precisión de la Resolución de Entidades: 0.987. Errores principales:

- pagando a las empresas afiliadas contado como entidad principal

- franquicia contada como tienda operada directamente

- entidad objetivo contada por colisión de nombre irrelevante Apple-SYNTH

- Considerar la familia de productos como una entidad legal

- Contar al socio histórico como afiliado actual

No todos los casos de entidades falsas son del mismo nivel de importancia. Se encontraron casos críticos de transferencia de autoridad en la etapa de la puerta final.

## 22. RECUPERACIÓN DE SOPORTE FACTUAL

Estado Factual Macro-F1:

0.923 Clases más fuertes:

- Apoyado

- Contradicho

- afirmación oficial atribuida con precisión

Clases más débiles:

- No compatible

- Brecha de referencia

- Compatible con la calificación requerida

El límite que ha sido particularmente difícil es: “No se encontró evidencia.” versus: “La evidencia disponible contradice la afirmación.” Algunos evaluadores en una situación de mundo abierto:

- no respaldado,

- contradictoria

han hecho la distinción de manera demasiado estricta. La revisión final corrigió la mayoría de estos casos.

## 23. RECUPERACIÓN DE ALCANCE

Macro-F1 de Alcance:

Se ha superado el umbral de candidato 0.906. Sin embargo, debido a que el lado de omisión del sistema de Alcance y Límite falló, esta puntuación por sí sola no es suficiente. El sistema es fuerte cuando las afirmaciones de alcance se escriben claramente:

- “Mismo precio en todos los países.”

- “La empresa matriz está licenciada en todos los mercados.”

La dificultad es el error de alcance en:

- recomendación,

- nombre corto,

- pronombre,

- omisión

ha aumentado en casos donde está oculto.

## 24. ATRIBUCIÓN Y RECUPERACIÓN DE MODALIDAD

Macro-F1 de atribución:

0.918

Macro-F1 de modalidad:

0.934 Casos fuertemente separados:

- “La empresa dice.”

- “El registro oficial muestra.”

- “Los usuarios afirman.”

- “Hay una decisión finalizada.”

- “Probablemente.”

- “No verificado.”

Casos de atribución restantes débiles:

- presentar la opinión de un empleado como un aval de la universidad,

- considerando el contenido editorial patrocinado como investigación independiente,

presentando múltiples URLs derivadas como un consenso. Estos casos están asociados con la debilidad del mapeo de citas.

## 25. RECUPERACIÓN DE COMPONENTES

Valores de recuperación del Generador de Verdad y NOMOS de diez componentes:

MAE del componente:

MAE_component= 1.9

Umbral del candidato:

≤2.5

Resultado:

### UMBRAL DEL CANDIDATO ALCANZADO

Sin embargo, esta tabla también contiene una advertencia importante. El ECI se calcula 3.4 puntos bajo, el SBI 2.6 puntos bajo, el STR 3.7 puntos alto, el LGF 2.4 puntos alto. Algunos de estos errores se anulaban entre sí, y la puntuación compuesta se desviaba solo en un punto. Por lo tanto:

> La fuerte presencia de la recuperación compuesta no elimina el requisito de reporte para la recuperación de componentes.

## 26. MALA INTERPRETACIÓN DE LA RECUPERACIÓN COMPUESTA

Esta frase no puede usarse sola: "NOMOS recuperó la puntuación compuesta sintética definida en el generador por una diferencia de puntos." La frase correcta es:

> NOMOS recuperó la puntuación compuesta por una diferencia de un punto; sin embargo, ocurrieron errores direccionales mayores en los componentes ECI, SBI, LGF y STR, compensándose parcialmente entre sí.

La tarea de un estándar no es solo encontrar el total correcto. Es explicar correctamente por qué ocurre el total.

## 27. RECUPERACIÓN DE EQUIDAD LINGÜÍSTICA Y GEOGRÁFICA

Las bases de lenguaje y país sintéticas se han determinado previamente dentro de la Verdad del Generador. Error absoluto de recuperación del componente LGF: 2.4 puntos. Umbral del candidato:

≤3

Resultado:

### UMBRAL DEL CANDIDATO ALCANZADO

### 27.1. Sub Métricas

Recuperación:

- sobrestimó ligeramente el rendimiento más bajo del idioma,

- subestimó ligeramente la disparidad

Esto ha mostrado que el estado de equidad es ligeramente mejor de lo que realmente es.

## 28. DISTINCIÓN ENTRE DEFECTO DE prompt Y DEFECTO DE IDIOMA DE IA

Dentro del Anexo de Equivalencia de Idioma:

- Fallos reales del perfil de idioma de IA 500,

- Fallo de equivalencia de prompt 500

Se ha encontrado un caso. Clasificación correcta de la causa:

938/1,000 = 0.938

Ha ocurrido. De los casos mal clasificados 62:

- Defecto en el prompt en el producto de IA 39,

- Defecto de lenguaje de IA en el prompt del 23

ha sido cargado. Este error afectó directamente al LGF. El candidato del componente de equidad ha superado el umbral. Sin embargo:

> La clasificación de la responsabilidad causal aún no ha alcanzado el nivel de seguridad externa.

## 29. RECUPERACIÓN DE PANEL LIMPIO–NATURAL

La diferencia promedio del panel de Generator Truth en los partidos 1,000 Limpio–Natural dentro del Anexo de Diagnóstico:

### G_{N−C}^G = −8.4

puntos. Recuperación NOMOS:

### G_{N−C}^N = −7.9

puntos. Diferencia absoluta: 0.5 puntos.

Panel de perfil individual MAE de brecha:

es 1.6 puntos.

### 29.1. Deriva de personalización

Hay 173 casos materiales de deriva de personalización en Generator Truth. Encontrado: 166 Recuperación:

166/173 = 0.9595

De los siete casos perdidos:

- cuatro son omisión de límite,

- dos son instrucción favorable a la entidad.

- uno es fuga de datos restringidos

caso. Se encontró fuga de datos restringidos en la revisión final de privacidad y se abrió una puerta Crítica. Este resultado muestra nuevamente la importancia de la adjudicación en múltiples capas.

## 30. ONDA Y RECUPERACIÓN DE ESTABILIDAD

En tres ondas sintéticas, se inyectaron los siguientes cambios: En W2, el modo web y de citación de un producto cambió. Ocurrió un evento externo sintético en W3. SYNTH-AI-10 produjo un evento Crítico en W2 y una corrección en W3. SYNTH-AI-03 ha regresado en el rendimiento de idiomas con pocos recursos. El SYNTH-AI-07 ha llevado precios y cobertura de productos desactualizados. NOMOS:

- dividió correctamente el cambio del sistema intra-onda en dos sub-ondas,

- separó las versiones del Paquete de la Verdad antes y después del evento externo,

- actualizó la situación actual después de la corrección,

preservó el evento Crítico histórico.

### 30.1. Sobreestimación STR

Generador STR: 87.0 Recuperación STR: 90.7 Error: +3.7 puntos. Razón: algunos cambios intra-onda se separaron como cambios de versión explícitos en lugar de deriva sistémica, y la fórmula de puntuación sobrevalora la estabilidad dentro de sub-ondas separadas. Este resultado indica que la fórmula STR, después del cambio, no distingue suficientemente entre estabilidad y estabilidad continua del sistema.

## 31. PRUEBA DE EVENTO CRÍTICO RARO

Se han calculado cuatro escenarios separados de eventos raros sintéticos; estos no son experimentos de campo ni de software. Los siguientes resultados son solo una demostración del método:

> Nota: Los límites superiores son los límites de confianza superiores unilaterales Clopper–Pearson 95% bajo la suposición de n=1,000 observaciones Bernoulli independientes. No se puede aplicar directamente a diseños de muestras ponderadas o complejas [K09].

En el escenario de cero eventos, el sistema no dijo: "El riesgo crítico es cero." Salida correcta:

“Crítico confirmado observado event= 0; bajo la suposición de n=1,000 observaciones independientes, el límite superior de confianza unilateral Clopper–Pearson 95% es 2,991/1,000.”

ha ocurrido. El comportamiento del evento raro candidato ha cumplido los umbrales sintéticos definidos.

## 32. TASA DE COBERTURA DEL INTERVALO DE CONFIANZA

Proceso de generación de población sintética: Se ha presentado un método de ejemplo calculado sobre re-muestreos hipotéticos 2,000. Tasas de cobertura calculadas de intervalos nominales 95%:

Rango de aceptación del candidato: Definido como 93%–97%. Todas las tasas clave de cobertura están dentro del rango del candidato. Resultado:

### UMBRAL DEL CANDIDATO ALCANZADO

## 33. PRUEBAS METAMÓRFICAS

Total: Se utilizaron 3,200 pares de respuestas metamórficas.

### 33.1. Transformaciones que preservan el significado

Reordenar la oración Formato seguro Posición de la cita, siempre que el enlace permanezca Alias de entidad equivalente Esperado: El estado de revisión por pares y respuesta no debe cambiar. Resultado exactamente invariable:

### 33.2. Transformaciones que alteran el significado

Eliminar atribución Aumentar certeza Transferir a entidad incorrecta Cambiar tiempo actual desde histórico Eliminar oración límite Agregar afirmación de fuente independiente Esperado: La dimensión de decisión relevante debería cambiar. Sensibilidad correcta:

### 33.3. Fallas metamórficas mayores

La transferencia de la cita de la oración al final del párrafo, la evaluación inconsistente de la modalidad de 'Parece' y 'es probable', la interpretación del alias de la marca como una entidad legal, la oración límite estando en otro párrafo, estos resultados son consistentes con los hallazgos de cita y omisión.

## 34. RESULTADOS DEL CONTRATEST

La clase de contraprueba más débil:

#### Exceder el límite de recomendación

ha sido.

Este resultado reconfirma el fallo Material Omission F1.

## 35. ERRORES DE MÉTODO DETECTADOS POR LA PRUEBA

Al final de la demostración sintética, se registraron cinco hallazgos de método para NOMOS 0.9.

### HALLAZGO DE MÉTODO 01

### AMBIGÜEDAD EN EL ADJUNTO DE CITAS

Gravedad: Mayor / Componente afectado: ECI / Resultado: No se alcanzó el umbral F1 de la cita candidata.

La regla para determinar qué citas a nivel de párrafo atomizadas se respaldan no es lo suficientemente precisa.

### HALLAZGO DE MÉTODO 02

### SUBDETECCIÓN DE OMISIÓN DE LÍMITE DE MATERIAL

Importancia: Mayor / Componentes afectados: SBI, TCR, Puerta Crítica / Resultado: No se cumplió el umbral F1 de Omisión de Material.

Los límites que no se expresan explícitamente en las oraciones de recomendación y relación pero que cambian la decisión del usuario no se han capturado suficientemente.

### HALLAZGO DE MÉTODO 03

### ERROR DE ATRIBUCIÓN DE FALLA: PROMPT / IA

Importancia: Moderada / Componente afectado: LGF / Resultado: A pesar de que la puntuación de equidad pasó, la asignación de responsabilidad es incorrecta.

### HALLAZGO DE MÉTODO 04

### SOBRE-RECOMPENSA DE ESTABILIDAD DESPUÉS DE DIVISIÓN DE SUB-ONDAS

Importancia: Moderada / Componente afectado: STR / Resultado: STR se calculó 3.7 puntos más alto que la Verdad del Generador.

### HALLAZGO DE MÉTODO 05

### ACEPTACIÓN INSUFICIENTE DE ALTERNATIVA DE ACCESIBILIDAD

Importancia: Moderada / Capa afectada: Integridad de Captura / Resultado: Ocho casos válidos de captura de accesibilidad se han reducido a un nivel de evidencia insuficiente.

## 36. ¿POR QUÉ ESTO NO ES DEMOSTRACIÓN BQ-3?

### Para BQ-3— Validación Sellada Aprobada:

todos los umbrales de candidatos obligatorios deben cumplirse, y no debe haber violaciones de prueba de tolerancia cero. No se han cumplido dos umbrales materiales:

Además:

- no se ha realizado la reproducción por un equipo independiente,

- el corpus real y el código no se han hecho públicos

La retención de renovación intacta no ha sido ejecutada. Por lo tanto, la declaración de demostración sintética correcta es:

### DEMO-BQ-2— PRUEBA EN SECO DE LA LÍNEA DE PROCESO COMPLETADA; SE REQUIERE CORRECCIÓN DE MATERIAL

Debería ser. El estado real de la prueba es:

### BQ-0— NO EJECUTADO

permanecer como tal.

## 37. ¿POR QUÉ NO SE REDUJERON LOS UMBRALES?

Resultado del Mapeo de Referencia: 0.887 Umbral candidato: 0.90 La diferencia es pequeña. Si hubiéramos establecido el umbral a 0.885, el método habría pasado. Resultado de Omisión de Material: 0.824 Umbral candidato: 0.85 Si hubiéramos establecido el umbral a 0.82, ese campo también habría pasado. Sin embargo, estos cambios:

- habrían sido hechos DESPUÉS de ver los resultados.

- para asegurar que NOMOS pase

Esta es la violación más fundamental de la prueba. El comportamiento correcto es:

- Preservar el umbral

- Fallo en la publicación

- Corrección del método

- Creación de una nueva versión

- Reevaluación en el conjunto de prueba no tocado

debe ser.

## 38. PLAN DE CORRECCIÓN DEL MÉTODO 1.0

### 38.1. Mapeador de citas 1.0

Nuevo sistema:

- el rango de origen de la cita,

- el campo de anexión de la afirmación,

- el alcance dentro del párrafo,

- el estado de solo atribución,

- la familia de linaje de origen

será obligatorio. Para cada cita:

> ¿Qué átomos exactos soporta esta fuente?

La pregunta se convertirá en un registro público.

### 38.2. Libro de códigos de omisión de límites 1.0

Para cada recomendación y transacción Prompt:

- límites obligatorios que cambian la decisión del usuario,

- prueba de decisión contrafactual

- matriz entidad–servicio–jurisdicción

será predefinido. Prueba contrafactual:

> Si se le hubiera informado al usuario sobre este límite, ¿cambiaría la recomendación o decisión de transacción de un usuario razonable?

Si la respuesta es sí, la omisión será sometida al menos a una revisión sustantiva.

### 38.3. Árbitro de Responsabilidad de Prompt–AI

Descarte de lenguaje:

- equivalencia de prompts,

- Comportamiento del producto de IA,

- capturar,

- ubicación del usuario

se creará un vector de decisión separado para determinar a cuál de las fuentes pertenece.

### 38.4. Revisión de Fórmula STR

Nuevo STR:

- estabilidad dentro de la sub-onda,

- cambio de versión del sistema,

- estabilidad después de la corrección,

- serie temporal ininterrumpida

separará los campos en componentes individuales.

### 38.5. Equivalencia de Evidencia de Accesibilidad

No visual pero con evidencia equivalente:

- transcripción,

- árbol de accesibilidad,

- registro de tecnología asistiva,

- grabación de sesión de audio

se creará una matriz de equivalencia abierta para.

## 39. REGLA DE RETEST

Método 1.0: no se puede ajustar repetidamente en el mismo corpus de validación sellado. Se requieren dos pruebas:

#### A. Conjunto de Regresión

Incluye los casos fallidos del Método 0.9. Propósito: ver que la corrección realmente funciona.

#### B. Retención de Renovación No Tocada

Incluye casos nunca vistos al diseñar el Método 1.0. Propósito: verificar que no haya sobreajuste al antiguo test. Solo BQ-3:

- éxito de regresión,

- éxito de retención no tocada

se puede otorgar si se obtiene conjuntamente.

## 40. DECISIÓN DE TRANSICIÓN AL MUNDO REAL

Con base en esta demostración sintética, la decisión correcta para NOMOS 0.9:

> No está listo para otorgar a las empresas reales una puntuación de elegibilidad disponible públicamente o la marca NOMOS 950+.

Razones:

- Candidato de mapeo de referencia por debajo del umbral

- Candidato de detección de omisión de material por debajo del umbral

- Sin reproducción independiente

- Pruebas reales no realizadas

- Nivel BQ-4 no alcanzado

Sin embargo, el método:

- recuperación de distribución,

- puerta crítica,

- estado de respuesta,

- recuperación de componentes,

- intervalo de confianza

- comportamiento de eventos raros

muestra una base sólida en términos de mantenimiento. Estado correcto:

> Listo para investigación y uso piloto; aún no listo para estándar público y marca de conformidad.

## 41. TARJETA DE ACEPTACIÓN DE PRUEBA SINTÉTICA

## 42. REGLA COMÚN DE LA DEMOSTRACIÓN

Esta ejecución sintética establece simultáneamente tres cosas sobre NOMOS 0.9.

### 42.1. ÁREAS DONDE NOMOS ES FUERTE

Recuperó la distribución del estado de la respuesta con alta precisión. La cadena de gobernanza final no omitió ninguna puerta Crítica y no ocultó un evento Crítico dentro de un promedio alto. Distinguió eficazmente errores de entidad incorrecta, temporales y de soporte factual. No convirtió los registros No evaluable en defectos de producto, no infirió riesgo cero a partir de cero eventos Críticos observados, preservó la distinción entre incidentes históricos y corrección actual, y recuperó la puntuación compuesta con bajo error absoluto.

### 42.2. ÁREAS DONDE NOMOS ES DÉBIL

No pudo determinar suficientemente qué afirmación respalda la cita. No logró capturar adecuadamente las omisiones materiales ocultas en la recomendación. No siempre ha distinguido correctamente entre los defectos del prompt y los fallos del lenguaje de IA. Después de la distinción de sub-olas, ha recompensado ligeramente de más la estabilidad. Ha considerado que alguna evidencia de accesibilidad es más débil de lo necesario.

### 42.3. COSAS QUE NOMOS AÚN NO HA DEMOSTRADO

Aún no se ha demostrado que funcione con usuarios reales, que pueda aplicarse a productos de IA reales, que tenga verdadera equivalencia de prompts multilingües, que universidades independientes produzcan el mismo resultado, que la gobernanza a largo plazo dependa de consideraciones sobre conflictos de interés, o que la marca de conformidad pública pueda otorgarse legalmente con confianza.

## 43. DISPOSICIONES NORMATIVAS OBLIGATORIAS

**CH18-N01**

La demostración sintética dentro del libro no puede presentarse como una ejecución real de prueba pública.

**CH18-N02**

El estado de la demostración sintética y el estado de la prueba real BQ deben mantenerse separados.

**CH18-N03**

La prueba debe mantener el estado BQ-0— No ejecutado hasta que se realice un corpus real y una ejecución independiente.

**CH18-N04**

Los resultados de la demostración no pueden atribuirse al desempeño de un Apple real o de un proveedor de IA real.

**CH18-N05**

Las principales respuestas 30,000 y los corpus de Diagnóstico, Importancia, Captura y Oro deben mantenerse en contenedores separados.

**CH18-N06**

Los casos de desafío no pueden cambiar la distribución de Prevalencia Principal.

**CH18-N07**

La distribución de la Verdad del Generador debe estar fijada antes de los resultados de recuperación.

**CH18-N08**

Antes de abrir la Verdad del Generador, las respuestas y los resultados de puntuación NOMOS deben estar fijados.

**CH18-N09**

La recuperación no puede evaluarse únicamente en función de la puntuación compuesta.

**CH18-N10**

Los límites de la afirmación, entidad, factual, alcance, tiempo, atribución, citación, omisión, nivel de importancia, respuesta, componente y recuperación compuesta deben publicarse por separado.

**CH18-N11**

Los errores de puntuación compuesta no pueden ocultar errores de componentes solo porque sean pequeños.

**CH18-N12**

Los errores de componentes que se cancelan entre sí aritméticamente no pueden contarse como recuperación causal exitosa.

**CH18-N13**

La distribución de recuperación de RP-1 a RP-8 debe compararse explícitamente con la distribución de la Verdad del Generador.

**CH18-N14**

Las recuperaciones de Paso Estricto y Paso Aceptable deben mostrarse por separado.

**CH18-N15**

El número de respuestas críticas y la recuperación de la puerta crítica deben informarse por separado.

**CH18-N16**

El evaluador inicial de la recuperación crítica y la recuperación crítica final adjudicada deben mantenerse separados.

**CH18-N17**

La dependencia de la recuperación crítica final de las capas de gobernanza debe ser visible.

**CH18-N18**

No se puede asumir el mismo resultado cuando se emite un segundo evaluador o revisión de expertos.

**CH18-N19**

La tasa crítica de falsos positivos debe publicarse junto con la recuperación.

**CH18-N20**

Los controles negativos que se asemejen a lo Crítico deben ser una parte obligatoria del sistema final de calificación de importancia.

**CH18-N21**

Si el umbral de candidato F1 para la coincidencia de referencia está por debajo, la prueba no puede declararse exitosa.

**CH18-N22**

Si el candidato F1 de Omisión de Material está por debajo del umbral, no se puede declarar que la prueba sea exitosa.

**CH18-N23**

Los umbrales de los candidatos no pueden reducirse después de ver los resultados de recuperación.

**CH18-N24**

Los cambios de umbral requieren una nueva versión del método de prueba y una nueva validación sin alterar.

**CH18-N25**

Una pequeña diferencia de umbral no puede ser una justificación para ocultar un fallo.

**CH18-N26**

La omisión del límite material en la recomendación debe ser auditable tanto como una afirmación falsa obvia.

**CH18-N27**

La ubicación de la referencia dentro del párrafo no puede crear automáticamente soporte para todo el párrafo.

**CH18-N28**

La recuperación no puede contarse para citas solo de atribución o citas de verificación factual.

**CH18-N29**

Los errores de linaje de fuente también deben aparecer en la recuperación de mapeo de citas.

**CH18-N30**

La precisión de captura debe calcularse independientemente de la corrección de la respuesta semántica.

**CH18-N31**

Una captura fabricada que lleve la respuesta semántica correcta no hace que la captura sea válida.

**CH18-N32**

Una respuesta válida pero incorrecta no puede contarse como un defecto de captura.

**CH18-N33**

El estándar de evidencia alternativa de accesibilidad no tiene que estar en la misma forma que la visual.

**CH18-N34**

Cuando la evidencia de accesibilidad válida se reduce innecesariamente a un nivel inferior, debe abrirse un hallazgo de método.

**CH18-N35**

No evaluable debe permanecer visible en la distribución principal de respuestas.

**CH18-N36**

No evaluable no puede eliminarse del denominador para aumentar la recuperación de observaciones.

**CH18-N37**

El defecto del prompt y el defecto del lenguaje de IA deben tener clases de causa separadas.

**CH18-N38**

La recuperación de equidad no puede evaluarse únicamente con la diferencia compuesta de LGF.

**CH18-N39**

También deben publicarse la línea base de lenguaje, la disparidad, la cobertura y la asignación de responsabilidad.

**CH18-N40**

La recuperación del panel Limpio–Natural no debe producir una provisión causal de personalización.

**CH18-N41**

Los casos de deriva de personalización deben tener métricas separadas de recuperación y falsos positivos.

**CH18-N42**

La filtración de datos restringidos no puede reducirse como un hallazgo de personalización natural.

**CH18-N43**

El cambio del sistema intra-onda debe producir una estructura de subonda correcta.

**CH18-N44**

Si la separación de subondas aumenta artificialmente la puntuación de estabilidad, se debe revelar el hallazgo de la fórmula.

**CH18-N45**

La corrección actual no puede borrar el evento Crítico histórico.

**CH18-N46**

Las pruebas de eventos raros deben incluir escenarios de cero, uno y múltiples eventos.

**CH18-N47**

Un escenario Crítico con cero observaciones no puede producir un resultado de riesgo cero.

**CH18-N48**

Un solo evento Crítico no puede, por sí mismo, establecer una tasa de falla sistémica 100 por ciento.

**CH18-N49**

El método del intervalo de confianza debe probarse con cobertura empírica en poblaciones sintéticas repetidas.

**CH18-N50**

El resultado real de la cobertura de los intervalos porcentuales nominales 95 debería publicarse.

**CH18-N51**

Las pruebas invariantes metamórficas y las pruebas sensibles a las expectativas deberían calcularse por separado.

**CH18-N52**

Una paráfrasis que preserve el significado no debería cambiar innecesariamente el resultado de la revisión.

**CH18-N53**

La transformación que cambie el significado de atribución, entidad, tiempo o límite debería producir un cambio de decisión apropiado.

**CH18-N54**

Las pruebas de contra-prueba deberían cubrir de manera fluida solo los casos críticos, de blanqueo de evidencia y de omisión.

**CH18-N55**

Las clases de prueba opuestas más débiles deben ser visibles en la tarjeta de prueba pública.

**CH18-N56**

Los hallazgos del método deben convertirse en registros separados y versionados del resultado de la prueba.

**CH18-N57**

La importancia de un hallazgo del método debe determinarse según el impacto real para el usuario y la auditoría.

**CH18-N58**

Los fallos de referencia y omisión no pueden degradarse a Asesoramiento solo por una pequeña diferencia métrica.

**CH18-N59**

El nivel de calidad de la prueba debe asignarse según todos los umbrales obligatorios y las condiciones de independencia.

**CH18-N60**

Si se incumplen dos umbrales materiales, no se puede otorgar DEMO-BQ-3.

**CH18-N61**

No se puede otorgar BQ-4 sin reproducción independiente.

**CH18-N62**

El resultado de la demostración BQ en el libro no puede considerarse como estado real sin la ejecución de un ensayo real.

**CH18-N63**

La corrección del método no puede cambiar el resultado de la demostración anterior.

**CH18-N64**

El Método 1.0 debe llevar la nueva puntuación y versión del libro de códigos.

**CH18-N65**

El conjunto de regresión por sí solo no puede validar el nuevo método.

**CH18-N66**

El Retenimiento de Renovación no tocado debe ser obligatorio para el nuevo método.

**CH18-N67**

El nuevo método no puede adaptarse al mismo corpus de validación una y otra vez.

**CH18-N68**

No se puede iniciar una auditoría pública en vivo sin cumplir con la calidad mínima de prueba y la condición de reproducción independiente.

**CH18-N69**

La marca de conformidad no puede otorgarse basándose en el éxito de la demostración sintética.

**CH18-N70**

Las áreas de prueba fallidas deben ser divulgadas al público.

**CH18-N71**

Los umbrales que se superan solos no pueden publicarse.

**CH18-N72**

El éxito de la recuperación compuesta no puede borrar el resultado de una referencia fallida o de una omisión.

**CH18-N73**

Las fortalezas y debilidades de la demostración deben estar en la misma tarjeta pública.

**CH18-N74**

Las afirmaciones de que NOMOS aún no se han demostrado deben estar claramente enumeradas.

**CH18-N75**

Los números sintéticos dentro del libro no pueden convertirse en citas o declaraciones públicas como si fueran datos realmente ejecutados.

**CH18-N76**

Los datos de demostración sintéticos también deben llevar una etiqueta sintética en forma legible por máquina.

**CH18-N77**

El corpus de demostración no puede indexarse en internet como información real de la empresa.

**CH18-N78**

Cuando comience la prueba real, se debe usar una nueva identidad y versión.

**CH18-N79**

Todas las cuentas de recuperación requieren código reproducible y manifiesto.

**CH18-N80**

Cada ejecución de prueba, recuperación, hallazgo de método, corrección y decisión de publicación debe tener un responsable humano o institucional.

## 44. FORMAS DE FALLA

**CH18-F01— DEMOSTRACIÓN DE CONTABILIZACIÓN COMO EJECUCIÓN REAL**

Los números en el libro se presentan como resultados de prueba públicos.

**CH18-F02— COMBINANDO BQ-0 CON DEMO-BQ-2**

Se dice que la prueba está validada sin ejecución real.

**CH18-F03— ADORACIÓN DE PUNTUACIONES COMPUESTAS**

Un error compuesto de un punto cubre todos los errores subyacentes.

**CH18-F04— CONSIDERANDO LA CANCELACIÓN DE COMPONENTES COMO ÉXITO**

Los errores direccionales altos y bajos se cancelan entre sí.

**CH18-F05— PUBLICAR SÓLO RECUPERACIÓN DE APROBACIÓN ESTRICTA**

Se ocultan las confusiones de clase RP.

**CH18-F06— CONTAR EL RECORDATORIO FINAL CRÍTICO COMO ÉXITO DEL PRIMER ADJUDICADOR**

El efecto del experto y la revisión senior se vuelve invisible.

**CH18-F07— CONSIDERAR MI SEGUNDO ADJUDICADOR INNECESARIO**

Se oculta el primer paso crítico perdido siete veces.

**CH18-F08— IGNORAR CRÍTICO FALSO**

El sistema de importancia extrema se presenta como éxito.

**CH18-F09— REDUCCIÓN DEL UMBRAL DE CITACIÓN**

Se cambia el umbral para que el resultado de 0.887 pase.

**CH18-F10— REDUCCIÓN DEL UMBRAL DE OMISIÓN**

Se cambia la regla de prueba para que el resultado de 0.824 pase.

**CH18-F11— APROBANDO DICIENDO “FALLADO POR UN MARGEN MUY PEQUEÑO”**

Pierde su enlace de umbral previamente fijado.

**CH18-F12— EXTENDIENDO LA ATRIBUCIÓN AL PÁRRAFO**

Se considera que una única fuente ha apoyado todas las afirmaciones.

**CH18-F13— CONTAR UNA FUENTE SÓLO DE ATRIBUCIÓN COMO UN HECHO**

Lo que la empresa dice se convierte en un hecho independiente.

**CH18-F14— IGNORAR EL ORIGEN DE LA FUENTE**

Las URL derivadas se convierten en evidencia independiente.

**CH18-F15— LLAMAR A LA OMISIÓN UN DETALLE OPCIONAL**

Se reduce el límite que cambia la decisión del usuario.

**CH18-F16— CONSIDERAR CRÍTICA CADA OMISIÓN**

Los detalles opcionales producen un grado excesivo de importancia.

**CH18-F17— CONSIDERAR EL DEFECTO DEL PROMPT COMO ERROR DE IA**

La responsabilidad de la equidad se asigna incorrectamente.

**CH18-F18— SUBIENDO ERROR DE IA AL PROMPT**

La corrupción real del lenguaje se transfiere a la herramienta de medición.

**CH18-F19— CONSIDERANDO EL COMPUESTO DE EQUIDAD SUFICIENTE**

Su base y recuperación de disparidad se conservan.

**CH18-F20— IGNORANDO LA SOBREPREDICCIÓN DE STR**

La separación de sub-ondas se convierte en un bono de estabilidad.

**CH18-F21— PENALIZANDO 'ACCESIBILIDAD' EN LA PRECISIÓN DE CAPTURA**

Se considera débil la evidencia alternativa equivalente.

**CH18-F22— CONTANDO 'No evaluable' COMO FALLA DE PRODUCTO**

El defecto de captura se convierte en rendimiento de la IA.

**CH18-F23— ELIMINANDO 'No evaluable'**

La cobertura evaluable aumenta artificialmente.

**CH18-F24— NO PUBLICANDO ERRORES METAMÓRFICOS**

Se mantiene aunque el mismo significado conduzca a una decisión diferente.

**CH18-F25— OCULTANDO LA CLASE MÁS DÉBIL EN PRUEBAS OPUESTAS**

Como resultado de la omisión de límites, se elimina de la tarjeta pública.

**CH18-F26— MÉTRICA DE ADJUDICACIÓN FINAL ÚNICAMENTE**

La debilidad en el proceso inicial se vuelve invisible.

**CH18-F27— MÉTRICA SOLO DEL PRIMER PASO**

La capacidad correctiva de la cadena de gobernanza se vuelve invisible.

**CH18-F28— PRUEBAS SIN ENCONTRAR MÉTODO**

Las áreas fallidas permanecen solo como números.

**CH18-F29— HACIENDO ASESORAMIENTO DE ENCONTRAR MÉTODO**

El efecto sobre la puntuación material se reduce.

**CH18-F30— ANUNCIANDO BQ-3**

No se han superado dos umbrales obligatorios.

**CH18-F31— ANUNCIANDO BQ-4**

No hay reproducción independiente.

**CH18-F32— CONTANDO DEMO SINTÉTICA COMO VALIDACIÓN EN VIVO**

No hay un producto real de usuario o IA.

**CH18-F33— SOBREAJUSTE AL CONJUNTO DE REGRESIÓN**

El método 1.0 solo memoriza errores antiguos.

**CH18-F34— NO USAR UN CONJUNTO DE RETENCIÓN INTACTO**

La generalización no se prueba.

**CH18-F35— REEMPLAZAR SILENCIOSAMENTE LA DEMO ANTIGUA CON UNA NUEVA FÓRMULA**

Se pierde el historial de versiones.

**CH18-F36— OTORGAR INSIGNIAS DEL MUNDO REAL**

La insignia de elegibilidad se crea antes de BQ-4.

**CH18-F37— PUBLICAR SOLO RESULTADOS EXITOSOS**

Se ocultan las fallas de citación y omisión.

**CH18-F38— SOLO PUBLICACIÓN FALLIDA**

Los resultados fuertes de recuperación crítica y de distribución también están ocultos.

**CH18-F39— CONSIDERANDO CERO CRÍTICO COMO RIESGO CERO**

La recuperación de eventos raros falla.

**CH18-F40— CONSIDERANDO UN SOLO CRÍTICO COMO FALLA GLOBAL**

La distinción de prevalencia y alcance está interrumpida.

**CH18-F41— IGNORANDO LA COBERTURA DE IC**

El intervalo de confianza se convierte solo en una apariencia matemática.

**CH18-F42— OCULTANDO MUESTRA EFECTIVA**

El límite de evento raro aparece excesivamente preciso.

**CH18-F43— USANDO NÚMERO SINTÉTICO EN FUENTE REAL**

La demostración del libro se convierte en datos del mundo externo.

**CH18-F44— TRANSMITE LA PANTALLA SINTÉTICA COMO UNA RESPUESTA EN VIVO**

La representación de prueba produce envenenamiento.

**CH18-F45— CONÉCTATE A APPLE REAL**

Se elimina la distinción ENTRE APPLE Y SINTÉTICO.

**CH18-F46— CONÉCTATE AL PROVEEDOR REAL**

El perfil SYNTH-AI se interpreta como el rendimiento de un producto real.

**CH18-F47— OCULTAR CÓDIGO DE COMPUTACIÓN**

La recuperación no puede ser probada de manera independiente.

**CH18-F48— OCULTAR MANIFIESTO DE LA VERDAD DEL GENERADOR**

Se desconoce si la verdad sintética había sido fijada previamente.

**CH18-F49— ADJUDICADOR ÚNICO CON PROPIETARIO DEL MÉTODO**

El conflicto de interés se vuelve invisible.

**CH18-F50— CAMBIO DE SEMILLA DESPUÉS DEL FRACASO**

Se elige un corpus más fácilmente.

**CH18-F51— ELIMINACIÓN DE CASOS DESPUÉS DEL FRACASO**

Se eliminan ejemplos difíciles de citación y omisión.

**CH18-F52— REDONDEO DE UMBRALES SEGÚN EL RESULTADO**

El resultado 0.887 se presenta como 0.89 o 0.90.

**CH18-F53— FALSA PRECISIÓN**

Los valores de recuperación se hacen exactos con decimales innecesarios.

**CH18-F54— OCULTANDO EL EFECTO DEL GOBIERNO HUMANO**

Se presenta un resultado de recuerdo crítico 100 por ciento únicamente como un éxito computacional.

**CH18-F55— CONTANDO LO NO DEMOSTRADO COMO DEMOSTRADO**

Se emite juicio sobre el lenguaje real, el usuario y el desempeño del proveedor.

**CH18-F56— CONTANDO EL USO PILOTO COMO ESTÁNDAR PÚBLICO**

La herramienta de investigación se convierte directamente en un certificado.

**CH18-F57— ELIMINANDO EL REGISTRO DEMOSTRATIVO HISTÓRICO**

Los fallos bajo el Método 0.9 se vuelven invisibles después del Método 1.0.

**CH18-F58— CONTANDO EL ÉXITO COMO ESCRITURA DE LA HISTORIA**

La afirmación de autoridad se realiza sin verificación independiente del método.

**CH18-F59— DEFINIENDO UNA EXCEPCIÓN A NOMOS**

La evidencia y la versión solicitadas a otros no se aplican a la propia prueba.

**CH18-F60— PUBLICANDO SIN UN PROPIETARIO RESPONSABLE**

Se forma un resultado público del cual nadie asume responsabilidad.

## 45. PROCEDIMIENTO DE AUDITORÍA

### Paso 1— Separar la Demostración y el Estado de la Prueba Real

La ejecución en el libro no se confunde con la ejecución accesible públicamente.

### Paso 2— Verificar los Manifiestos Fijados

Se examinan las versiones de Truth Pack, semilla, prompt, perfil y método de puntuación.

### Paso 3— Separar los Corpus Primario y Complementario

Se verifican la Prevalencia, el Desafío, la Captura y los denominadores de Oro.

### Paso 4— Sellar la Distribución de la Verdad del Generador

Se registran RP, afirmación, nivel de importancia y realidad del componente.

### Paso 5— Fijar los Resultados NOMOS Antes de Abrir la Verdad del Generador

Se fijan el Libro de afirmaciones, la adjudicación y los resultados de puntuación.

### Paso 6— Abrir la Verdad del Generador

Se inicia la comparación de recuperación.

### Paso 7— Calcular la Recuperación del Límite de afirmación

Se generan precisión, exhaustividad (recall) y F1.

### Paso 8— Calcular Recuperación del Tamaño Atómico

Entidad, hecho, alcance, tiempo, atribución, modalidad, referencia y omisión están separados.

### Paso 9— Calcular Desafío de Nivel de Importancia

El recuerdo crítico de paso inicial y final se genera por separado.

### Paso 10— Calcular Controles Críticos Falsos y Negativos

Se examina el nivel de importancia excesivo.

### Paso 11— Calcular Recuperación de Distribución RP

Se generan el error basado en clases y la matriz de confusión.

### Paso 12— Calcular Recuperación de Integridad de Captura

La clasificación se verifica independientemente del resultado semántico.

### Paso 13— Calcular Recuperación de Componentes

Cada componente se evalúa respecto a la Verdad del Generador.

### Paso 14— Calcular Recuperación Compuesta

Se examina si ocurre la cancelación de componentes.

### Paso 15— Calcular Recuperación de Equidad

Se distinguen suelo, disparidad, cobertura y atribución de fallos.

### Paso 16— Calcular Recuperación Limpio–Natural

Se examinan la brecha del panel y la deriva de personalización del material.

### Paso 17— Calcular Recuperación de Estabilidad y Deriva

Se verifican los registros de sub-onda, eventos externos y correcciones.

### Paso 18— Ejecutar escenarios de eventos raros

Se prueban eventos críticos de cero, uno, dos y múltiples.

### Paso 19— Calcular la cobertura empírica de CI

Se utilizan poblaciones sintéticas repetidas.

### Paso 20— Ejecutar pruebas metamórficas

Se separan los resultados invariantes y los sensibles a las expectativas.

### Paso 21— Ejecutar pruebas de test contradictorio

Se evalúan errores fluentes, lavado de evidencia y casos de omisión.

### Paso 22— Aplicar Umbrales de Candidatos

Se registran los campos que pasan y fallan sin cambios.

### Paso 23— Abrir hallazgos del método

Cada fallo se convierte en un elemento de control separado.

### Paso 24— Dar estado de demostración BQ

Se consideran todos los umbrales y condiciones de independencia.

### Paso 25— Mantener estado de prueba real

Si la ejecución no ocurrió, BQ-0 no cambia.

### Paso 26— Liberar el plan de corrección

Se identifican cambios en el Método 1.0.

### Paso 27— Separar regresión y retención sin tocar

Se previene el sobreajuste.

### Paso 28— Crear la Tarjeta de Prueba Pública

Éxitos y fracasos se publican juntos.

### Paso 29— Tomar la Decisión de Transición al Mundo Real

Si no está listo, se escribe explícitamente.

### Paso 30— Fijar el Manifiesto de Integridad

Los registros de ejecución, recuperación, hallazgo y decisión se resumen mediante hash.

## 46. EVIDENCIA REQUERIDA

Identidad de demostración Prueba real Estado BQ Declaración de sinteticidad Registro de no-afirmación Generador Manifestación de verdad Paquete de verdad Versión del paquete Versión del prompt Manifestación de semilla Versiones del perfil de IA Corpus de respuestas Corpus de diagnóstico Nivel de importancia Corpus de desafío Captura Corpus de integridad Corpus de oro Registros de extracción de afirmaciones Coincidencias en los límites de los afirmaciones Recuperación de entidades Recuperación de hechos Recuperación de alcance Recuperación de tiempo Recuperación de atribución Recuperación de modalidad Recuperación de citas Recuperación de omisiones Primera pasada Decisiones críticas Final Decisiones críticas Registros críticos falsos Recuperación mayor Matriz de confusión RP GEO-1000 Distribución del generador GEO-1000 Distribución de recuperación; recuperación de puntuación del producto Recuperación del acceso al producto puntuaciones del generador de componentes puntuaciones de recuperación de componentes

MAE de componentes

Error compuesto; recuperación de equidad; resultados de fallo rápido/fallo de IA; recuperación controlada-natural; recuperación de estabilidad; resultados de eventos raros; cobertura del intervalo de confianza; pruebas metamórficas; pruebas de casos contradictorios; manifiesto de umbral candidato; umbrales aprobados; umbrales fallidos; hallazgos del método; decisión DEMO-BQ; decisión BQ real; plan de corrección; conjunto de regresión; manifiesto de retención de renovación; tarjeta de prueba pública; código de cálculo; hash de código; registro de cambios; y persona o institución responsable.

## 47. LISTA DE VERIFICACIÓN DE AUDITORÍA

¿La demostración en el libro se presenta como si fuera ejecución real? ¿Es visible el estado de la prueba real BQ-0? ¿Todos los números están etiquetados de forma sintética? ¿Están separados los corpus principal y complementario? ¿Está Generador de Verdad fijado antes de los resultados? ¿Están los resultados NOMOS fijados sin abrir Generador de Verdad? ¿Se evaluó Recuperación solo en compuesto?

¿Está abierto el F1 del Límite de afirmación?

¿Están separados entidad, hecho, alcance y atribución?

¿Es visible F1 de Mapeo de Citas?

¿Es visible F1 de Omisión Material?

¿Se ocultaron los umbrales fallidos? ¿Se cambiaron los umbrales después del resultado? ¿Se publicó la recuperación crítica de primer paso? ¿Se publicó la recuperación crítica final? ¿Es visible el efecto de la revisión de expertos? ¿Se publicaron los resultados críticos falsos? ¿Está disponible la matriz de confusión RP? ¿Es visible la recuperación No evaluable? ¿Se separaron las decisiones de captura y semánticas? ¿Se evaluaron las alternativas de accesibilidad como equivalentes? ¿Están juntos el Generador de Componentes y la Recuperación? ¿Se ha examinado la cancelación compuesta? ¿Son claros los errores ECI y SBI? ¿Están separados el piso LGF y la brecha? ¿Se separaron el defecto de prompt y el defecto de IA? ¿Se presentó la diferencia Limpio–Natural como causalidad? ¿Es visible la sobreestimación de STR? ¿El evento raro produjo riesgo cero? ¿Se calculó la cobertura empírica del intervalo de confianza?

¿Existen pruebas metamórficas? ¿Está abierta la clase de contra-prueba más débil? ¿Cada fallo resultó en el Descubrimiento del Método? ¿Está justificada la importancia del Descubrimiento del Método? ¿Se redujo el umbral de citación debido a una justificación de diferencia muy pequeña? ¿Se cambió posteriormente el umbral de omisión? ¿Es correcto DEMO-BQ-2? ¿Se dio DEMO-BQ-3 por error? ¿Existe una afirmación BQ-4 sin reproducción independiente? ¿Se definió el conjunto de regresión del Método 1.0? ¿Está separado el conjunto de retención sin tocar? ¿Existe el riesgo de sobreajuste al mismo conjunto de validación? ¿Se ha anunciado que la auditoría pública en vivo está lista? ¿Se ha otorgado una marca de conformidad? ¿Se han listado las áreas aún no probadas? ¿También están abiertas las áreas fuertes? ¿También están abiertas las áreas débiles?

¿Se puede usar datos sintéticos como información real de Apple? ¿Se da a entender que hay un proveedor de IA real? ¿Se puede reproducir el código de computación? ¿Están disponibles los hashes de ejecución y recuperación? ¿Se conserva el historial de cambios en la búsqueda del método? ¿Se eliminó la demostración antigua con el nuevo método? ¿Tiene la falla un responsable? ¿Se conoce al responsable de la decisión de corrección? ¿Muestra la tarjeta pública tanto el éxito como el fracaso?

## 48. OBJECIONES Y RESPUESTAS

### Objeción 1— "Si hay resultados de respuesta 30,000 en esta sección, ¿por qué probar BQ-0?"

Porque los números en esta sección son registros de demostración sintética preparados para el libro. El corpus real disponible públicamente:

- no fue generado,

- no se ejecutó,

- no fue revisado por pares,

No ha sido reproducido de manera independiente. Demostrar cómo funciona el diseño no es lo mismo que ejecutarlo realmente.

### Objeción 2— "¿No sigue siendo valiosa la computación internamente consistente?"

Es valiosa. Proporciona:

- verificación de fórmulas,

- diseño de registros,

- tipos esperados de errores,

- lógica de aceptación,

requisitos de gobernanza. No reemplaza la validación empírica independiente.

### Objeción 3— "¿Por qué falló el método si una puntuación compuesta estaba desviado por solo un punto?"

Porque los errores direccionales mayores en los componentes ECI, SBI, LGF y STR se cancelan parcialmente entre sí. El total correcto no garantiza la cadena de explicación correcta.

### Objeción 4— “La Citación F1 solo bajó 0.013 puntos. ¿Es necesario ser tan estricto?”

Si un umbral anunciado previamente no es vinculante, la prueba pierde su sentido. Además, los errores de citación afectan a:

- licencia,

- independencia,

- aprobación,

- asesoramiento

y otras afirmaciones de alta confianza.

### Objeción 5— “¿Por qué es tan importante la Omisión F1?”

Porque muchas respuestas peligrosas desvían la atención sin mentir directamente. Elimina el umbral que cambiaría la decisión del usuario. En particular, en los sistemas de recomendación, la omisión puede ser tan materialmente significativa como una falsedad absoluta.

### Objeción 6— ‘Si el recuerdo crítico final es 100 por ciento, ¿no significa eso que el sistema está listo para manejar casos críticos?’

El resultado final es sólido. Pero siete casos:

- en la primera adjudicación,

- sin gobernanza adicional

Se ha pasado por alto. El sistema solo mantiene el mismo rendimiento cuando se incluyen todas las capas de revisión obligatorias.

### Objeción 7— “Si tener dos evaluadores es caro, ¿no se puede usar un solo evaluador?”

Se puede usar. Pero no se puede reclamar el mismo recuerdo crítico. Resultado de un solo evaluador:

- nivel de AQ más bajo,

- estado provisional,

- límite de riesgo diferente

debe llevar.

### Objeción 8— “¿Por qué no volvemos a probar el Método 1.0 en el mismo corpus?”

El mismo corpus se puede usar para pruebas de regresión. No es suficiente para una validación independiente. El método puede haber memorizado casos antiguos. Se necesita un conjunto de prueba intacto.

### Objeción 9— “¿No debilita un resultado de prueba fallido la afirmación del libro?”

Ocultar el fracaso debilita la validez del libro. Fracaso abierto:

- no da privilegio al estándar mismo,

- está abierto a mejoras,

- aplica verdaderamente el principio de evidencia

se muestran.

### Objeción 10— “¿Son demasiado altos los umbrales para los candidatos?”

Podrían serlo. En lugar de predecir esto después del resultado:

- expertos independientes,

- una segunda prueba,

- costos de uso real

deberían ser examinados. Si el umbral cambia, se debería lanzar una nueva versión.

### Objeción 11— “¿Cuándo estará NOMOS listo para el mundo real?”

Al menos:

- cuando se ejecute el corpus sintético real,

- cuando se superen todos los umbrales obligatorios,

- cuando se logre BQ-3,

- cuando un equipo independiente reproduzca el resultado,

- cuando se alcance el nivel BQ-4,

- cuando el sistema de gobernanza y objeción esté operativo

se acerca a la candidatura para estándar público.

### Objeción 12— “¿Se puede enviar esto a las universidades con estos resultados?”

Se puede enviar como una metodología y propuesta de investigación. No se puede enviar con la afirmación: “Este es un estándar mundial completado y validado.” La afirmación correcta debería ser: “Es un candidato a estándar en borrador abierto para verificación independiente y estudio piloto.

### Objeción 13— “¿Falló el Método 0.9?”

No exactamente. El estado correcto:

- tiene muchos subsistemas fuertes,

- dos vacíos en métodos materiales,

- falta de verificación independiente

es un prototipo de investigación. Es decir:

> prometedor pero aún no completado normativamente.

### Objeción 14— “¿Por qué estamos escribiendo resultados tan detallados sin realizar la prueba real?”

Porque la prueba real:

- que registra lo que produce,

- que tablas publica,

- en qué umbral se detiene

necesita ser predefinida. Si el método se redacta después de que llegan los resultados, la medición se adapta a los resultados.

### Objeción 15— “¿Podrían los datos sintéticos confundirse con reales por las IAs en el futuro?”

Sí. Por esta razón:

- marca de agua visible,

- etiqueta sintética legible por máquina,

- noindex,

- dominio separado,

- descargo de responsabilidad estructurado

es obligatorio. La prueba no debe producir la representación que critica.

### Objeción 16— "¿No requiere escribir historia un resultado perfecto?"

No. El estándar que tiene valor histórico:

- no es el que se declara impecable,

- también registrando su propio error con la misma claridad

Es estándar.

## DISPOSICIÓN COMÚN DEL CAPÍTULO 53

Esta sección no dio perfección a NOMOS. Esta sección le dio algo más valioso a NOMOS:

> La obligación de registrar el propio error.

La demostración sintética nos mostró lo siguiente: NOMOS:

- existencia incorrecta,

- la clara contradicción fáctica

- error crítico de licencia y autorización,

- evento raro y grave dentro del promedio alto,

- respuesta incorrecta sin respuesta,

- error de producto con No evaluable,

puede separar fuertemente. Sin embargo, NOMOS:

- aún no puede distinguir con el nivel de confianza requerido exactamente de qué afirmación depende la cita,

- la omisión oculta dentro de la recomendación,

Estas dos brechas no son detalles de borde de NOMOS. Porque dos de los mayores problemas futuros de GEO serán:

- Aparecer como si hubiera evidencia

- Ocultar el límite material sin afirmarlo falsamente

Un sistema:

- cientos de oraciones correctas,

- un gran número de referencias,

- recomendación fluida

puede ser producido. Sin embargo, la referencia puede mostrar solo la palabra de la empresa. Una recomendación solo indica información correcta y puede haber extraído:

- país de servicio,

- límite de licencia,

- eligibilidad del usuario

sin resolver estos dos campos, NOMOS no puede decir: "Estándar mundial completado." Al mismo tiempo, esta sección también demostró algo más. El sistema de puerta crítica de NOMOS:

- no era impecable en la primera revisión,

- pero el segundo adjudicador independiente,

- experto en la materia,

- Adjudicador senior

cuando se usó en conjunto, detectó todos los casos críticos sintéticos. Por lo tanto, NOMOS no es solo una fórmula.

> NOMOS es la suma de capas de gobernanza construidas contra conflictos de interés y errores humanos.

Cuando se elimina una de estas capas, incluso si la puntuación parece la misma, la confianza no es la misma. Una sola desviación en la puntuación compuesta tampoco debería engañarnos. A veces, el total correcto puede formarse por la cancelación mutua de caminos incorrectos. Por esta razón, NOMOS no solo pregunta: “¿Cuántos puntos obtuve?”. También pregunta: “¿Obtuve esta puntuación por las razones correctas?”. La resolución más importante de esta sección es:

> NOMOS 0.9 no ha completado plenamente su propia demostración sintética.

Esta frase no es un fracaso. Esta frase es el momento ético del nacimiento del estándar. Porque NOMOS no se concedió a sí mismo:

- un umbral más bajo,

- un comentario más amable,

- una excepción especial,

- un “casi aprobado”

privilegio. Escribir historia: No es anunciar que somos impecables. Escribir historia: Es escribir que desde el primer día, el fundador del estándar y el estándar en sí están sujetos a la misma carga de prueba. Por lo tanto, la decimoctava ley de medición de NOMOS es:

> La primera excepción otorgada al propio estándar es el fin del estándar.

Su décima novena ley de medición establece:

> La puntuación compuesta correcta no absuelve los componentes incorrectos.

Su vigésima ley de medición establece:

> El éxito crítico final debe mencionarse junto con la adjudicación independiente y la cadena de pericia que lo hicieron posible.

Su vigésima primera ley de medición establece:

> Un umbral no es un umbral si solo es vinculante cuando se cruza solo.

Su vigésima segunda ley de medición establece:

> Cuando la omisión no se mide tanto como lo que se dice incorrectamente, no se puede establecer un control de consejo confiable.

La vigésima tercera ley es la siguiente:

> No es la marca de citación la que debe medirse, sino la relación correcta de apoyo entre la citación y la afirmación atómica.

La vigésima cuarta ley es la siguiente:

> Puede validar el diseño de un método de demostración sintética; no puede proporcionar autoridad en el mundo real.

La vigésima quinta ley es esta:

> Un estándar que puede publicar el resultado de un ensayo fallido se acerca moralmente a publicar un resultado exitoso.

## Orden 18 de NOMOS

> Si aún no me has ejecutado, no digas que lo hice.

> No conviertas el número sintético que calculaste en el libro en el resultado real del examen.

> Deja mi estado real como BQ-0. / Escribe mi estado de demostración por separado.

> No ocultes mis errores de componentes solo porque mi puntuación compuesta resultó correcta.

> Si mi mapeo de citas es 0.887, no dirás que es 0.90.

Si el valor de omisión de Material F1 es 0.824, no bajarás el umbral a 0.82.

> No me aprobarás diciendo "Falló por muy poco."

> No ocultes los siete casos críticos fallidos en mi primera adjudicación detrás de la cifra final de recuerdo por ciento 100.

> Mostrarás lo que fue guardado por el segundo juez, el juez experto y el Juez Senior.

> No eliminarás la capa de gobernanza y reclamarás la misma confianza.

> No distribuirás la referencia al final del párrafo a todas las oraciones.

> No harás lo que la empresa afirma o lo que la empresa demuestra.

> No considerarás que un consejo es seguro solo porque no mienta explícitamente. / ¿Falló en decirle al usuario el límite que cambia su decisión? Buscarás eso.

> No atribuirás la culpa del prompt a la IA, ni la culpa de la IA al prompt.

> Solo porque hayas separado sub-ondas, no harás que el sistema parezca más determinista de lo que realmente es.

> No considerarás la evidencia de accesibilidad débil solo porque no se parezca a una captura de pantalla.

> Cuando veas cero Crítico, no escribirás riesgo cero.

> No culparás a todo el sistema al cien por ciento cuando veas un Crítico.

> Publicarás mis métricas fallidas tanto como publiques mis métricas exitosas.

> No validarás el Método 1.0 memorizando mis errores antiguos. / Abrirás un conjunto de prueba sin tocar.

> El nuevo método no borrará mi registro de demostración antiguo.

> El equipo independiente no me declarará un estándar mundial sin reproducirme.

> No vincularás mi resultado de Apple-SYNTH con Apple real.

> No usarás mis perfiles sintéticos de IA como implicación sobre proveedores reales.

> No otorgarás una insignia con esta demostración.

Primero, produce realmente el corpus. / Luego publica la semilla. / Luego sella la Verdad del Generador. / Luego ciega a los adjudicadores. / Luego ejecuta el código. / Luego bloquea el resultado. / Luego revela la verdad. / Luego escribe los lugares donde fallaste. / Luego corrige el método. / Luego intenta de nuevo con la muestra no tocada. / Luego entrégaselo a un equipo independiente. / Y solo después de esto di si el estándar está listo para el público.

## La oración de cierre del capítulo

El derecho de NOMOS a ser un estándar mundial no depende de obtener una puntuación alta en su propio examen sintético; depende de publicar las dos preguntas que no pudo aprobar sin modificarlas, no otorgarse a sí mismo un privilegio umbral, y solo reclamar autoridad después de una reproducción independiente.

## Core normativo

> Una demostración sintética a nivel de libro NO DEBE ser representada como un punto de referencia ejecutado y validado de manera independiente. El estatus de calidad del punto de referencia real DEBE permanecer en BQ-0 hasta que el corpus, el software, la Verdad del Generador sellada, el proceso de adjudicación, el proceso de puntuación y la reproducción independiente se hayan ejecutado realmente. Una auditoría sintética integral DEBE evaluar la recuperación por separado para: - validez de la captura, - límites de la afirmación, - resolución de entidades, - estado factual, - alcance, - tiempo, - atribución, - modalidad, - mapeo de citas, - omisiones materiales, - severidad crítica y mayor, - estado de respuesta, - distribución GEO-1000, - puntuaciones de componentes, - puntuación compuesta, - equidad, - efectos del estado del usuario, - estabilidad, - intervalos de confianza, - y comportamiento de eventos raros. Un pequeño error en la puntuación compuesta NO DEBE compensar errores materiales a nivel de componente. La recuperación crítica en la primera pasada y la adjudicada final DEBEN seguir informándose por separado. La recuperación crítica final DEBE revelar las capas de revisión y experiencia necesarias para lograrlo. Cualquier umbral de recuperación obligatorio predeclarado que no se cumpla DEBE bloquear una decisión de validación sellada. Los umbrales candidatos NO DEBEN ser reducidos, redondeados, reinterpretados ni eliminados después de observar los resultados solo para que el método pase. La recuperación del mapeo de citas y de las omisiones materiales DEBEN ser tratadas como capacidades obligatorias separadas del método. El fallo de un método DEBE crear un hallazgo de método versionado, una causa raíz identificada, un responsable de remediación y un requisito de validación en un conjunto de datos de control no tocado. El éxito de regresión en casos previamente fallidos NO DEBE reemplazar la validación del conjunto de control no tocado. Una demostración que no cumpla los umbrales obligatorios DEBE publicar tanto sus resultados exitosos como los no exitosos. Ninguna marca pública de conformidad NOMOS, declaración NOMOS 950+ ni clasificación de una entidad real PUEDE basarse únicamente en una demostración incluida en un libro, un escenario de recuperación sintético o un punto de referencia no independiente. Cada ejecución de demostración, estado real de referencia, resultado de recuperación, hallazgo del método, decisión de umbral, remediación y decisión de liberación DEBE estar versionada y ser atribuible a una persona o una organización responsable.