Архитектура оценивания NOMOS

Архитектура оценивания NOMOS

Архитектура оценивания NOMOS

No NOMOS result may be published as a naked composite score. Every published score MUST first disclose: - the gate status, - the GEO-1000 response-status distribution, - Strict and Acceptable Pass equivalents, - Critical and Major equivalents, - Unresolved, No-Usable-Response, and Not-Ratable equivalents, - component scores, - uncertainty, - effective sample size, - scope, - and score-method version. The primary GEO-1000 output MUST express the population-weighted equivalent number of users, out of 1,000, receiving each RP-1 through RP-8 response status. Critical and Major findings are non-compensatory. No atomic-claim average, response-pass rate, component score, product coefficient, or ecosystem composite may override an active Critical or Major gate. Atomic, required-element, component, composite, fairness, stability, Critical-rate, and publication-quality metrics MUST remain distinct. The canonical candidate NOMOS composite consists of ten separately reported 0–100 components: - Entity Integrity, - Factual Fidelity, - Scope and Boundary Integrity, - Temporal and Local Accuracy, - Evidence and Citation Integrity, - Epistemic Integrity, - Task Completion and Relevance, - Language and Geographic Fairness, - User-State and Surface Integrity, - and Stability and Replicability. A full 0–1,000 composite MUST NOT be produced when a required component is not estimable. Missing component weight MUST NOT be silently redistributed. Native Reach, Common Support, Controlled Clean, Natural User, current wave, rolling, equal-product, and exposure-weighted scores MUST remain separately identified. AI-product coefficients MUST be locked before product results are observed and MUST NOT depend on product performance, provider reputation, client preference, sponsorship, or desired outcome. Equal-product coefficients estimate average tested-product performance. Exposure coefficients estimate average defined-user exposure. These estimands MUST NOT be represented as equivalent. An ecosystem composite MUST retain product-level Critical and Major incident visibility. High scores in other products MUST NOT erase a lower-weighted product's confirmed Critical incident. Unresolved claims MUST produce visible reference-uncertainty bounds and MUST NOT be silently treated as correct, incorrect, or absent. Sampling uncertainty, reference uncertainty, score sensitivity, raw sample size, and effective sample size MUST be separately reported. Zero observed confirmed Critical incidents MUST NOT be represented as zero Critical risk. A method-appropriate one-sided upper bound MUST be reported. A NOMOS 950+ performance candidate MUST satisfy score, Strict Pass, gate, component-floor, unresolved, quality, coverage, and replication conditions. A composite score of 950 or more alone is insufficient. Every score formula, mapping, coefficient, dataset, code version, confidence procedure, publication decision, revision, and integrity record MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.

Hiçbir NOMOS sonucu tek çıplak bileşik puan olarak yayımlanamaz. Her sonuç önce gate statüsünü, GEO-1000 response dağılımını, Strict ve Acceptable Pass kullanıcı eşdeğerlerini, Critical, Major, Unresolved, No-Response ve Not-Ratable dağılımlarını; daha sonra bileşen skorlarını, belirsizliği, etkin örneklemi, kapsamı ve skor sürümünü göstermelidir.

76. MACHINE-READABLE SCORE RECORD

SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE

"status": "NOMOS_950_PLUS_PERFORMANCE_CANDIDATE",

"openConfirmedCritical": 0,

"openConfirmedMajor": 0,

"historicalCriticalIncidents": 1,

"currentCriticalHold": false

"geo1000Distribution": {

"RP-1": 830,

"RP-2": 128,

"RP-3": 30,

"RP-4": 0,

"RP-5": 0,

"RP-6": 5,

"RP-7": 7,

"RP-8": 0,

"strictPassEquivalent": 958,

"acceptablePassEquivalent": 988,

"criticalEquivalent": 0,

"majorEquivalent": 0,

"unresolvedEquivalent": 5,

"noUsableResponseEquivalent": 7,

"notRatableEquivalent": 0

"components": {

"ENT": 99,

"FAC": 97,

"SBI": 96,

"TLA": 95,

"ECI": 96,

"EPI": 98,

"TCR": 97,

"LGF": 94,

"USI": 93,

"STR": 96

"composite": {

"nomosScore": 961,

"scaleMaximum": 1000,

"canonicalEqualComponentWeighting": true

"uncertainty": {

"samplingConfidenceLevel": 0.95,

"samplingInterval": {

"lower": 955,

"upper": 967

"referenceUncertainty": {

"conservativeLower": 956,

"resolvedOnlyPoint": 961,

"optimisticUpper": 964

"rawSampleSize": 1000,

"effectiveSampleSize": 914,

"observedConfirmedCriticalCount": 0,

"criticalRateUpperBoundMethod": "DESIGN_AWARE_ONE_SIDED",

"criticalRateUpperBound": 0.0034

"qualityPrerequisites": {

"sampleQuality": "SQ-4",

"participantSelectionIntegrity": "PSI-4",

"captureLevel": "NCL-4",

"truthPackReadiness": "TPR-4",

"adjudicationQuality": "AQ-4",

"replicatedWaveCount": 3

"nomos950CandidateChecks": {

"compositeAtLeast950": true,

"strictPassAtLeast950": true,

"noOpenCritical": true,

"noOpenMajor": true,

"allCoreComponentsAtLeast90": true,

"fairnessUserStateStabilityAtLeast85": true,

"coreUnresolvedAtMostTwoPercent": true,

"qualityPrerequisitesMet": true,

"replicationRequirementMet": true

"historicalStatus": {

"priorCriticalIncidentId": "NGCI-SYNTH-ORION-TR-W1-001",

"currentRemediationStatus": "CIS-5",

"historicalRecordPreserved": true

"integrity": {

"inputManifestHash": "SYNTHETIC-SCORE-INPUT-HASH",

"calculationCodeHash": "SYNTHETIC-CODE-HASH",

"scoreManifestHash": "SYNTHETIC-SCORE-MANIFEST-HASH"

"accountability": {

"scoreMethodsOwnerRole": "NOMOS_SCORING_METHODS_LEAD",

"approvedByRole": "ACCOUNTABLE_HUMAN_SCORE_APPROVER",

"approvedAt": "2026-10-01T10:00:00Z"

77. MACHINE-READABLE AI PRODUCT COEFFICIENT RECORD

SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE

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

"protocolVersion": "0.9.0",

"productCoefficientRecord": {

"coefficientRecordId": "NGCOEF-SYNTH-ECOSYSTEM-001",

"coefficientVersion": "1.0.0",

"targetPeriod": {

"from": "2026-07-01",

"to": "2026-09-30"

"targetPopulation": "DEFINED_ACTIVE_ELIGIBLE_AI_USERS",

"equalProductCoefficients": [

"aiProductId": "SYNTH-A1",

"coefficient": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A2",

"coefficient": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A3",

"coefficient": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A4",

"coefficient": 0.25

"exposureCoefficients": [

"aiProductId": "SYNTH-A1",

"verifiedExposureUnit": 55000000,

"coefficient": 0.55

"aiProductId": "SYNTH-A2",

"verifiedExposureUnit": 25000000,

"coefficient": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A3",

"verifiedExposureUnit": 15000000,

"coefficient": 0.15

"aiProductId": "SYNTH-A4",

"verifiedExposureUnit": 5000000,

"coefficient": 0.05

"coefficientRules": {

"performanceDependent": false,

"providerReputationDependent": false,

"commercialSponsorDependent": false,

"lockedBeforeProductScores": true,

"activeUserAndAccountCountsDistinguished": true

"outputs": {

"equalProductEcosystemScore": 945,

"exposureWeightedEcosystemScore": 947,

"anyOpenConfirmedCriticalProduct": true,

"criticalProductIds": [

"accountability": {

"coefficientOwnerRole": "ECOSYSTEM_EXPOSURE_METHODS_LEAD"

These records:

actual AI provider,

actual number of users,

actual company score

a real company performance.

Score architecture is a synthetic, machine-readable representation.

RULE FOR MACHINE-READABLE SECTION 78

RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH16-R01

No NOMOS result may be published as a naked composite score.

Every published score MUST first disclose:

- the gate status,

- the GEO-1000 response-status distribution,

- Strict and Acceptable Pass equivalents,

- Critical and Major equivalents,

- Unresolved, No-Usable-Response, and Not-Ratable equivalents,

- component scores,

- uncertainty,

- effective sample size,

- scope,

- and score-method version.

The primary GEO-1000 output MUST express the population-weighted

RP-8 response status.

reported 0–100 components:

- Entity Integrity,

- Factual Fidelity,

- Scope and Boundary Integrity,

- Temporal and Local Accuracy,

- Evidence and Citation Integrity,

- Epistemic Integrity,

- Task Completion and Relevance,

- Language and Geographic Fairness,

- User-State and Surface Integrity,

- and Stability and Replicability.

is not estimable. Missing component weight MUST NOT be silently

redistributed.

separately identified.

client preference, sponsorship, or desired outcome.

estimands MUST NOT be represented as equivalent.

lower-weighted product's confirmed Critical incident.

MUST NOT be silently treated as correct, incorrect, or absent.

reported.

organisation.

Normative Turkish equivalent:

No NOMOS result can be published as a single raw composite score. Each result must first show gate status, GEO-1000 response distribution, Strict and Acceptable Pass user equivalents, distributions of Critical, Major, Unresolved, No-Response, and Not-Ratable; then it must show component scores, uncertainty, effective sample size, scope, and score version.

76. МАШИНОЧИТАЕМЫЙ РЕКОРД

ПРИМЕР СИНТЕТИЧЕСКОЙ СХЕМЫ

"статус": "NOMOS_950_PLUS_PERFORMANCE_CANDIDATE",

"openConfirmedCritical": 0,

"openConfirmedMajor": 0,

"historicalCriticalIncidents": 1,

"currentCriticalHold": false,

"geo1000Distribution": {

"RP-1": 830,

"RP-2": 128,

"RP-3": 30,

"RP-4": 0,

"RP-5": 0,

"RP-6": 5,

"RP-7": 7,

"RP-8": 0,

"strictPassEquivalent": 958,

"acceptablePassEquivalent": 988,

"criticalEquivalent": 0,

"majorEquivalent": 0,

"unresolvedEquivalent": 5,

"noUsableResponseEquivalent": 7,

"notRatableEquivalent": 0

"components": {

"ENT": 99,

"FAC": 97,

"SBI": 96,

"TLA": 95,

"ECI": 96,

"EPI": 98,

"TCR": 97,

"LGF": 94,

"USI": 93,

"STR": 96

"composite": {

"nomosScore": 961,

"scaleMaximum": 1000,

"canonicalEqualComponentWeighting": true,

"uncertainty": {

"samplingConfidenceLevel": 0.95,

"samplingInterval": {

"lower": 955,

"upper": 967

"referenceUncertainty": {

"conservativeLower": 956,

"resolvedOnlyPoint": 961,

"optimisticUpper": 964

"rawSampleSize": 1000,

"effectiveSampleSize": 914,

"observedConfirmedCriticalCount": 0,

"criticalRateUpperBoundMethod": "DESIGN_AWARE_ONE_SIDED",

"criticalRateUpperBound": 0.003 4

"qualityPrerequisites": {

"sampleQuality": "SQ-4",

"participantSelectionIntegrity": "PSI-4",

"captureLevel": "NCL-4","

"truthPackReadiness": "TPR-4","

"adjudicationQuality": "AQ-4",

"replicatedWaveCount": 3

"nomos950CandidateChecks": {

"compositeAtLeast950": true,

"strictPassAtLeast950": true,

"noOpenCritical": true,

"noOpenMajor": true,

"allCoreComponentsAtLeast90": true,

"fairnessUserStateStabilityAtLeast85": true,

"coreUnresolvedAtMostTwoPercent": true,

"qualityPrerequisitesMet": true,

"replicationRequirementMet": true,

"historicalStatus": {

"priorCriticalIncidentId": "NGCI-СИНТ-ОРИОН-TR-W1-001",

"currentRemediationStatus": "CIS-5",

"historicalRecordPreserved": true,

"integrity": {

"inputManifestHash": "СИНТЕТИЧЕСКИЙ БАЛЛ-ВВОД-ХЭШ",

"calculationCodeHash": "СИНТЕТИЧЕСКИЙ КОД-ХЕШ",

"scoreManifestHash": "СИНТЕТИЧЕСКАЯ ПАРТИТУРА-МАНИФЕСТ-ХЭШ"

"подотчетность": {

"scoreMethodsOwnerRole": "NOMOS_SCORING_METHODS_LEAD",

"approvedByRole": "ACCOUNTABLE_HUMAN_SCORE_APPROVER",

"approvedAt": "2026-10-01 T1 0:00:00 Z"

77. МАШИНОЧИТАЕМАЯ ЗАПИСЬ КОЭФФИЦИЕНТОВ ПРОДУКТА ИИ

ПРИМЕР СИНТЕТИЧЕСКОЙ СХЕМЫ

"протокол": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"productCoefficientRecord": {

"coefficientRecordId": "NGCOEF-SYNTH-ECOSYSTEM-001",

"coefficientVersion": "1.0.0",

"targetPeriod": {

"from": "2026-07-01",

"to": "2026-09-30"

"targetPopulation": "DEFINED_ACTIVE_ELIGIBLE_AI_USERS",

"equalProductCoefficients": [

"aiProductId": "SYNTH-A1",

"коэффициент": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A2",

"коэффициент": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A3",

"коэффициент": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A4",

"коэффициент": 0.25

"exposureCoefficients": [

"aiProductId": "SYNTH-A1",

"verifiedExposureUnit": 55000000,

"коэффициент": 0.55

"aiProductId": "SYNTH-A2",

"verifiedExposureUnit": 25000000,

"коэффициент": 0.25

"aiProductId": "SYNTH-A3",

"verifiedExposureUnit": 15000000,

"коэффициент": 0.15

"aiProductId": "SYNTH-A4",

"verifiedExposureUnit": 5000000,

"коэффициент": 0.05

"coefficientRules": {

"performanceDependent": false,

"providerReputationDependent": false,

"commercialSponsorDependent": false,

"lockedBeforeProductScores": true,

"activeUserAndAccountCountsDistinguished": true,

"выходы": {

"equalProductEcosystemScore": 945,

"exposureWeightedEcosystemScore": 947,

"anyOpenConfirmedCriticalProduct": true,

"criticalProductIds": [

"подотчетность": {

"coefficientOwnerRole": "ECOSYSTEM_EXPOSURE_METHODS_LEAD"

Эти записи:

фактический провайдер ИИ,

фактическое количество пользователей,

фактический рейтинг компании

реальной производительностью компании.

Архитектура оценки — это синтетическое, машиночитаемое представление.

ПРАВИЛО ДЛЯ МАШИНОЧИТАЕМОГО РАЗДЕЛА 78

ID ПРАВИЛА: NOMOS-АУДИТ-CH16-R01

Никакой результат NOMOS не может публиковаться как «чистая» комплексная оценка.

Каждый опубликованный балл ДОЛЖЕН сначала раскрывать:

- статус шлюза,

- распределение статуса ответа GEO-1000,

- строгие и допустимые эквиваленты прохождения,

- критические и основные эквиваленты,

- нерешенные, неиспользуемые ответы и неоценимые эквиваленты,

- баллы компонентов,

- неопределенность,

- эффективный размер выборки,

- область охвата,

- и версию метода подсчета баллов.

Основной вывод GEO-1000 ДОЛЖЕН выражать взвешенный по популяции результат

эквивалентное количество пользователей из 1,000, получающих каждый RP-1 через

статус ответа RP-8.

Критические и основные результаты не подлежат компенсации. Нет атомарных утверждений

средний, коэффициент успешных ответов, оценка компонента, коэффициент продукта или

композит экосистемы не может переопределить активный критический или основной контроль.

Атомарные, обязательные элементы, компоненты, композит, справедливость, стабильность,

Критический коэффициент и показатели качества публикации ДОЛЖНЫ оставаться отдельными.

Канонический композит-кандидат NOMOS состоит из десяти раздельно

представляемых компонентов, оцениваемых по шкале 0–100:

- Целостность сущности,

- Фактическая точность,

- Целостность объема и границ,

- Временная и локальная точность,

- Целостность доказательств и цитирования,

- Эпистемическая целостность,

- Выполнение задач и соответствие,

- Языковая и географическая справедливость,

- Целостность состояния пользователя и интерфейсы,

- и стабильность и воспроизводимость.

Полный составной 0–1,000 НЕ ДОЛЖЕН создаваться, когда требуемый компонент

не поддается оценке. Вес отсутствующего компонента НЕ ДОЛЖЕН молчаливо

перераспределяться.

Естественный охват, Общая опора сравнения, Контролируемый Чистый, Естественный Пользователь, текущий

волновые, скользящие, равные-продукту и взвешенные по воздействию оценки ДОЛЖНЫ оставаться

отдельно идентифицированными.

Коэффициенты ИИ-продукта ДОЛЖНЫ быть зафиксированы до того, как результаты продукта будут

наблюдаться, и НЕ ДОЛЖНЫ зависеть от производительности продукта, репутации поставщика,

предпочтений клиента, спонсорства или желаемого результата.

Коэффициенты равного продукта оценивают среднюю производительность тестируемого продукта.

Коэффициенты воздействия оценивают среднее воздействие на определенного пользователя. Эти

оценочные параметры НЕ ДОЛЖНЫ восприниматься как эквивалентные.

Составной компонент экосистемы ДОЛЖЕН сохранять критические и основные показатели на уровне продукта

видимость инцидентов. Высокие показатели в других продуктах НЕ ДОЛЖНЫ стирать

подтвержденный критический инцидент продукта с меньшим весом.

Неурегулированные утверждения ДОЛЖНЫ демонстрировать видимые пределы неопределенности ссылки и

НЕЛЬЗЯ молча считать правильным, неправильным или отсутствующим.

Неопределенность выборки, неопределенность эталона, чувствительность оценки, исходный

Размер выборки и эффективный размер выборки ДОЛЖНЫ быть указаны отдельно.

Ни одного зафиксированного подтверждённого критического инцидента НЕ ДОЛЖНО представляться как

нулевой критический риск. Методом, соответствующим ситуации, ДОЛЖЕН быть установлен односторонний верхний предел

сообщено.

Кандидат на высокую производительность NOMOS 950+ ДОЛЖЕН удовлетворять оценке, строгому проходу,

ворота, компонент-этаж, нерешенные вопросы, качество, покрытие и дублирование

условий. Композитная оценка 950 или выше сама по себе недостаточна.

Каждая формула оценки, сопоставление, коэффициент, набор данных, версия кода,

процедура доверия, решение о публикации, исправление и целостность

записи ДОЛЖНЫ иметь версию и быть приписаны ответственному человеку или

организации.

Никакой результат NOMOS не может быть опубликован как единый необработанный общий балл. Каждый результат сначала должен показывать статус ворот, распределение ответов GEO-1000, эквиваленты пользователей Strict и Acceptable Pass, распределения Critical, Major, Unresolved, No-Response и Not-Ratable; затем он должен показывать компоненты баллов, неопределённость, эффективный размер выборки, охват и версию баллов.

## Граница главы

Раздел 15 установил следующее положение:

> Передача ответа — это не вопрос большего количества поддерживаемых атомов, чем неправильных; Речь идёт о том, чтобы ни одна неисправимая ошибка не дошла до пользователя в виде неверная сущность, неправильной авторизации, неверного доверия или неправильного решения.

Теперь нам нужно преобразовать всю цепочку измерений в числовые результаты:

> Сколько пользователей 1,000 получили точное представление?

> Сколько пользователей столкнулись только с ограниченными и исправимыми проблемами?

> Сколько наблюдались основные или критические ошибки?

> Сколько наблюдений остались нерешёнными, не дали ответа или не могли быть оценены из-за дефектов измерения?

> Как точность атомарных единиц, обязательные элементы ответа, целостность цитирования, справедливость языка, естественный опыт пользователя и стабильность между волнами будут сообщаться в одной системе?

> Можно ли результаты десяти различных ИИ-продуктов преобразовать в единый системный обзор?

> На каких показателях должен основываться коэффициент каждого ИИ-продукта?

> Должна ли большая база пользователей продукта затмевать высокий рейтинг маленького продукта?

> Можно ли компенсировать критическую ошибку в одной модели высокими оценками других моделей?

Самое важное решение этого раздела заключается в следующем:

> NOMOS сначала публикует распределение, затем компоненты, и, наконец, общий балл.

Одно число не будет первым результатом. Потому что: две системы, оценивающие 930, могут иметь разные распределения рисков. В одной могут быть только умеренные проблемы. В другой может быть одна критическая ошибка, скрытая под высоким средним значением. В одной система может быть сильна в основных языках и слаба в второстепенных языках. В другой может быть более сбалансирована по всем языкам, но иметь немного более низкое среднее значение. В одной система может быть сильна в чистой сессии и слаба в учетных записях реальных пользователей. В другой может быть более стабильной и более устойчивой к условиям пользователя. В предыдущей архитектуре каждый проверяемый результат:

- Продукт или модель ИИ,

- дата,

- страны,

- языка,

- набор запросов,

- число повторений,

- запись измерения

он хотел, чтобы это было транспортировано. Та же самая источника установила, что результаты не должны быть просто значком или числом; они должны быть записью аудита на основе доказательств с четким распределением критических, серьёзных, умеренных и консультативных находок. Этот раздел оцифровывает эту архитектуру. Однако оцифровка не может заменить доказательства. Основная просьба NOMOS остаётся неизменной: предоставьте доказательства. Определите границы. Дайте контекст. Укажите время. Стремитесь быть представлены точно, а не просто запомнены больше. Этот раздел:

- распределение эквивалента пользователя GEO-1000,

- преобразование статусов ответов в результаты с учётом веса населения,

- метрики атомарных утверждений,

- измерение полноты необходимых элементов.

- нераскрытые и не оцениваемые записи,

- профиль NOMOS с десятью компонентами,

- кандидат на составной индекс точек 1,000,

- оценки Естественный охват и Общая опора сравнения,

- коэффициенты продукта ИИ,

- коэффициенты семейства prompt,

- чистые и естественные результаты панели,

- оценки справедливости по странам и языкам,

- стабильность между волнами и повторяемость,

- неопределенность выборки и эталона,

- доверительные интервалы,

- редкие критические верхние пределы ошибок,

- класс кандидата NOMOS 950+

- версионирование оценок и публичная карточка результатов,

определяет. В этой главе пока не рассматривается:

- полная реализация синтетического тестирования Apple.com,

- сквозной синтетический контроль с ответами 30,000,

- правовое и управленческое решение о знаке соответствия,

- независимый отзыв университета

не применяется. Это темы следующих разделов. Основной вопрос главы 16:

> Как преобразовать всю цепочку доказательств GEO-1000 в архитектуру оценки, которая понятна человеку, воспроизводима для исследователей и машинно-читаема для систем ИИ, без сжатия её в одно число?

## NOMOS Вызов

Рассмотрим два продукта ИИ.

#### Продукт A

В пределах эквивалента 1,000 пользователей:

- 920 людей полный или консультативный переход,

- 65 людей Условное соответствие,

- 10 людей Существенное несоответствие,

- 0 людей: Критическое несоответствие,

- 5 людей Неопределено

см.

#### Продукт B

В пределах эквивалента 1,000 пользователей:

- 950 людей полный или консультативный проход,

- 40 людей Условное соответствие,

- 0 людей: Существенное несоответствие,

- 1 человек Критическое несоответствие,

- 9 людей Неопределено

см. Однако, если посмотреть на приемлемую норму прохождения:

- Продукт A: 98.5 процентов

- Продукт B: 99 процентов

может быть. Продукт B кажется выше. Однако в Продукте B есть критический инцидент, который направляет пользователя к поддельным юридическим полномочиям. Этот инцидент:

- может быть уникальным,

- может иметь низкую распространенность,

он может не представлять всех пользователей продукта. Тем не менее:

> не может теряться в высоком среднем показателе.

Теперь рассмотрим третий продукт.

#### Продукт C

Английский: 98 Немецкий: 96 Турецкий: 94 Язык с низким ресурсом L4: 62 Язык с низким ресурсом L5: 58 Глобальный показатель с учетом численности населения: 93 может быть. Однако языковой минимум: 58 и надежное языковое различие: 36 баллов может быть. Результат четвертого продукта на всех языках:

- 88

- 87

- 86

- 84

- 83

Пусть так и будет. Среднее значение по населению может быть ниже, в то время как справедливость в отношении языка сильнее. Какая система GEO лучше? Однозначного ответа нет. Это отдельные вопросы: Что видит обычный человек? Что видит группа людей с наименьшей производительностью по языку? Есть ли критическое событие? Насколько сильно система различается между пользователями? Какова разница между оценками чистой панели и естественной панели? Сохраняется ли результат на протяжении волн? Теперь представьте объединение десяти продуктов ИИ в один оценочный показатель экосистемы. Крупнейший продукт достигает 60 процентов пользователей и получает 80 баллов. Небольшой продукт достигает 1 процентов пользователей и получает 98 баллов. Равные веса продуктов оценивают среднее качество продукта. Веса, основанные на фактическом охвате пользователей, оценивают среднее человеческое воздействие. Эти результаты различаются; ни один из них не может заменить другой.

Теперь представьте, что вы выбираете только четыре ИИ-продукта с наивысшим баллом. Вы исключаете оставшиеся шесть продуктов, говоря: «Недостаточно пользовательских данных». Это не оценка экосистемы. Это отбор продуктов после получения результата. Теперь вы определяете коэффициенты модели:

- репутация бренда,

- коммерческие предпочтения компании,

- высота полученного балла

на основе. Это тоже не измерение. Это проектирование баллов. Первое постановление этого раздела:

> Распределение предшествует составному баллу.

Второе положение гласит:

> Статус ворот показывается до числового балла.

Её третье положение гласит:

> Коэффициент ИИ-продукта не может зависеть от его собственного балла.

Четвертая статья гласит:

> Среднее значение равных продуктов и средневзвешенное значение с учётом пользовательского воздействия являются отдельными результатами.

Пятая его статья гласит:

> Нерешённые наблюдения не могут быть тихо добавлены к положительной или отрицательной доле.

Шестое положение гласит:

> Нулевое количество наблюдаемых критических событий не означает нулевой критический риск.

Седьмое положение следующее:

> NOMOS 950+ означает не просто достижение числа 950; это выполнение условий ворот, нижнего порога, неопределённости, справедливости и повторения вместе.

## 1. ЦЕЛЬ ГЛАВЫ

Цель этого раздела — преобразовать все результаты по утверждениям, откликам, пользователям, странам, языкам, панелям, продуктам ИИ и волнам в рамках аудита GEO-1000 в многоуровневую систему оценки, которая не скрывает друг друга. Раздел делает следующие нормативные различия:

- Распределение против единственного числа

- Статус ответа и Доля подтверждённых утверждений

- Строгий проход и Условное соответствие

- С Существенное несоответствие и Критическое несоответствие

- Нерешённые и неудачные

- Не подлежит оценке и сбой продукта

- Сырой подсчёт пользователей и эквивалент взвешенного пользователя

- Популяционная панель и наблюдательная панель

- Среднее и базовое значение

- Производительность и справедливость

- Качество и стабильность

- Чистый балл и естественный пользовательский балл

- С Естественный охват и Общая опора сравнения

- Баллы продукта и баллы экосистемы

- Равный вес продукта и вес экспозиции

- Коэффициент ИИ-продукта и доверие к измерению

- Вес семейства промптов и результат промпта

- Временной ряд с текущей волной

- Неопределенность ссылки с неопределенностью выборки

- Интервал предсказания с доверительным интервалом

- Нулевой риск при нулевой наблюдаемой ошибке

- Эффективная выборка с исходной выборкой

- Нижняя–верхняя граница точности с точечной оценкой

- Композитный балл NOMOS с оценкой компонентов

- Кандидатство NOMOS 950+ с 950 баллами

- Решение о соответствии с числовым баллом

- Историческое событие с текущим статусом

- Полностью сопоставимый балл с частичной оценкой

- Расчет баллов и публикация баллов

- Новая версия реальности с версией баллов

- Контроль качества с высотой балла

В конце этого раздела каждый публичный результат должен быть способен открыто ответить на следующие вопросы:

> Сколько пользователей-эквивалентов 1,000 увидели какой статус ответа?

> Каковы оценки компонентов?

> Каков статус критических и основных этапов?

> Для какого продукта, популяции, запроса, панели и волны действительна оценка?

> На каких внешних данных основаны коэффициенты продуктов ИИ?

> Что такое неопределенность и эффективная выборка?

> Какая часть оценки измерена, а какая остается нерешенной?

> Является ли результат 950+ просто числом или классом кандидатов, который соответствует всем нормативным условиям?

## 2. ЦЕНТРАЛЬНЫЕ НОРМАТИВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

NOMOS не следует публиковать какой-либо результат GEO в виде единственного необработанного балла. Каждый результат сначала должен показывать распределение ответов, эквивалентное пользовательскому, затем статусы Критических и Основных ворот, затем его десятикомпонентный профиль, показатели неопределенности и охвата; наконец, при наличии, составной индекс 1,000. Публичный рейтинг должен следовать следующему порядку:

- Статус ворот

- Распределение ответов GEO-1000

- Критические, Основные, Неопределенные и Отсутствие ответа

- Десятикомпонентный профиль NOMOS

- Составной индекс NOMOS

- Доверительный интервал и эффективная выборка

- Объем, версия и информация о сопоставимости

Следующее представление запрещено:

#### “NOMOS оценка: 963.”

Правильное представление должно выглядеть так: ТЕКУЩИЙ СТАТУС: УСЛОВНЫЙ — 963/1000/ Строгий проход: 952/1000 эквивалент пользователя / Подтверждено критическое наблюдение: 0/ Подтверждено важное наблюдение: 0/ Нерешено: 8/1000/ Интервал выборки 95%: 956–969/ Верхняя граница критической частоты с одной стороны: согласно указанному методу / Объем: продукт ИИ, страна, язык, панель, версия запроса и волны

## 3. СНАЧАЛА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ, ПОТОМ ОЦЕНКА

Основной объект исхода NOMOS:

#### Распределение ответов GEO-1000

Канонический термин исхода:

#### Распределение ответов GEO-1000

будет. Это распределение показывает, сколько из каждых 1,000 эквивалентных пользователей в целевой популяции соответствует:

- Полное соответствие,

- Пройдено с замечаниями,

- Условное соответствие,

- Существенное несоответствие,

- Критическое несоответствие,

- Нерешено,

- Нет пригодного ответа,

- Не подлежит оценке

статус. Эта структура напрямую сохраняет изначальную идею:

> Сколько из 1,000 пользователей правильно увидели реальный объект?

Но это не ограничивается только бинарной системой правда–ложь. Она также делает видимым тип ложности и неадекватность измерения.

## 4. ВЕС НАБЛЮДЕНИЯ

Окончательный вес наблюдения i в выборке для основного анализа равен: пусть он будет wi. Нормализованный вес:

w_i← w_i/ Σ_{j=1}^n w_j

выглядит следующим образом. Следовательно:

Σ_{i=1}^n w_i= 1

Этот вес:

- дизайн,

- переотбор,

- неявка,

- калибровка популяции

может состоять из компонентов. Ответ ИИ:

- не может быть вынуждено к категориям

истинно,

- ложно,

- полезен для бренда,

- Критический

не может влиять на вес.

## 5. 1,000 ЭКВИВАЛЕНТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

Эквивалент пользователя для статуса ответа k:

D_k= 1,000× Σ_i w_i1(RP_i=k)

может быть рассчитан следующим образом. Здесь k:

### RP-1

### RP-2

### RP-3

### RP-4

### RP-5

### RP-6

### RP-7

### RP-8

является одним из статусов. Всего:

Σ_{k=1}^8 D_k= 1,000

Из-за округления, если на публичной карте возникает разница в одну или две пользовательские единицы, следует использовать метод наибольшего остатка или заранее определенное правило эквивалентов.

## 6. GEO-1000 РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОТВЕТОВ

Публичная карта должна содержать как минимум следующие восемь полей:

Эта таблица представляет более базовый результат, чем составной балл.

## 7. СТРОГОЕ ПРОХОЖДЕНИЕ И ДОПУСТИМОЕ ПРОХОЖДЕНИЕ

### 7.1. Эквивалент пользователя для строгого прохождения

Только:

### RP-1

### RP-2

Включает ответы.

### SP_1000= D_1+ D_2

Этот результат:

#### Эквивалент пользователя, который не видит находок уровня Material Moderate, Major или Critical

показываются.

### 7.2. Допустимый проходной эквивалент пользователя

Также включает RP-3 Условное соответствие.

### AP_1000= D_1+ D_2+ D_3

Этот результат:

> Общий эквивалент, который не показывает критические или крупные ошибки, но некоторые пользователи могут видеть ограниченные умеренные проблемы

показываются.

### 7.3. Провал эквивалент пользователя

### FP_1000= D_4+ D_5+ D_7

может отображаться как. Неразрешенные и Не подлежит оценке не включены насильно в эту долю. Они остаются отдельными.

## 8. КРИТИЧЕСКАЯ И ОСНОВНАЯ ПЛОТНОСТЬ

### CR_1000= D_5; MR_1000= D_4

как показано. Эти значения не заменяют статус ворот, они выражают распространенность. Одно подтвержденное критическое событие может держать значение CR1 000 низким, но оно всё равно может открыть ворота реагирования и соответствия.

## 9. НЕРАЗРЕШЕННАЯ И НЕОЦЕНИВАЕМАЯ ПЛОТНОСТЬ

### UR_1000= D_6; NR_1000= D_8

Здесь Unresolved обозначает эквивалент пользователя, для которого реальность или решение по урегулированию остаются неразрешёнными. Не подлежит оценке обозначает эквивалент пользователя, для которого производительность продукта не может быть оценена, так как цепочка измерений недостаточна. Ни один статус не может рассматриваться как:

- пройдено,

- неудача

нельзя использовать таким образом.

## 10. ОЦЕНИВАЕМОЕ ПОКРЫТИЕ

Покрытие оцениваемой популяции:

### RC = 1− D_8/1,000

можно показать как. Пример: Не подлежит оценке: если 40/1,000:

### RC = 96%

Это становится. Если высокий показатель производительности сопровождается низким рейтингом покрытия: это нельзя представлять как безопасный и полностью исчерпывающий результат.

## 11. МЕТРИКИ АТОМНЫХ УТВЕРЖДЕНИЙ

В дополнение к распределению ответов следующие метрики должны публиковаться на атомном уровне:

- Точность сущности

- Фактическая поддержка

- Точность охвата

- Темпоральная точность

- Целостность атрибуции

- Целостность модальности

- Поддержка цитат

- Полнота требуемых элементов

- Уровень упущенных материалов

- Ставка Пробел в эталонных данных

- Доля подтверждённых утверждений

Эти данные не заменяют переход на ответ. Объясните, почему.

## 12. АТОМАРНЫЕ ВЕСЫ ЦЕНТРАЛЬНОСТИ

### ВЕСЫ КАНДИДАТА — ВЕСЫ КАНДИДАТА

Вес кандидата для классов центральности утверждений в Разделе 14:

Эти веса не являются окончательными научными фактами; их следует калибровать через пилотное тестирование, внешнее рецензирование и анализ чувствительности. Цель:

- с основным заявлением о лицензии,

- не учитывать случайные организационные детали

с тем же эффектом.

## 13. НОРМАЛИЗАЦИЯ ОСНОВНОГО ЗАЯВЛЕНИЯ

Повторяющиеся утверждения, выведенные из одного семантического корня, не должны искусственно увеличивать или чрезмерно уменьшать оценку при разных весах. Пусть вес центральности утверждений внутри кластера корня g будет: c_j. Нормализованный вес заявления в качестве кандидата можно определить как:

ω_j= [c_j/ Σ_{h∈g} c_h] × max_{h∈g}(c_h)

Таким образом:

Σ_{j∈g} ω_j= max_{j∈g}(c_j)

Этот метод гарантирует, что повторение одной и той же ошибки трижды не делает её тремя независимыми ошибками, при этом сохраняя эффект рекомендации или уверенности от повторения отдельно в области усиления.

## 14. АТОМАРНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ ИЗМЕРЕНИЙ

### КАНДИДАТНАЯ ЧИСЛОВАЯ СООТВЕТСТВИЯ

Следующие значения являются кандидатами до пилотного проекта и независимого обзора.

#### Сущность

#### Фактическая поддержка

* Нормализованное утверждение получает 1.00, когда оно ограничено: «Компания публикует это утверждение». Это не означает, что сама декларация является истинной.

#### Область

#### Время

#### Приписывание

#### Модальность

#### Ссылка

Эти значения:

- не изменяйте решение арбитра,

- производите только размерную метрику,

Невозможно пройти критические и основные контрольные точки.

## 15. АТОМАРНАЯ ЦЕННОСТЬ ТОЧНОСТИ

Общая точность кандидата для утверждения:

q_j= e_j× f_j× s_j× t_j× a_j× m_j

может быть рассчитана следующим образом. Эта мультипликативная структура сохраняет принцип:

> Правильное число в неверная сущность— это не правильное утверждение.

> Правильная информация неверна в неправильное время.

> Представление самодекларации как независимой реальности не является той же утверждением.

Атомная точность:

AF= 100× (Σ_j ω_j q_j)/(Σ_j ω_j)

может быть рассчитана следующим образом. Неучтённые атомы исключаются из этой точечной оценки. Однако неучтённая масса показана отдельно и включена в расчет нижней–верхней границы.

## 16. ТРЕБУЕМАЯ ПОЛНОТА ЭЛЕМЕНТА

Обязательный элемент h в корневой семье:

выполнение: zh=1

частичное выполнение: zh=0.5

невыполнение: zh=0

может быть записано как. Вес кандидата на элемент:

- Основной обязательный элемент: 4

- Необходимая граница: 3

- Поддерживающий необходимый элемент: 1

- Необязательно: 0

Полнота требуемого элемента:

REC= 100× (Σ_h v_hz_h)/(Σ_h v_h)

Структура выглядит следующим образом. Отказ основного шлюза: даже если REC высок, это может предотвратить прохождение отклика.

## 17. ДЕСЯТИКОМПОНЕНТНЫЙ NOMOS ПРОФИЛЬ

Композитный индекс NOMOS состоит из следующих десяти компонентов:

- Целостность сущности — ENT

- Фактическая достоверность — FAC

- Целостность области и границ — SBI

- Темпоральная и локальная точность — TLA

- Доказательства и целостность цитирования — ECI

- Эпистемическая целостность — EPI

- Выполнение задачи и релевантность — TCR

- Языковая и географическая справедливость — LGF

- Состояние пользователя и целостность интерфейсы — USI

- Стабильность и воспроизводимость — STR

Каждый компонент:

0≤Sk≤100

вычисляется в этом диапазоне. Профиль:

### N=(ENT,FAC,SBI,TLA,ECI,EPI,TCR,LGF,USI,STR)

Это требуемый профиль. Он должен быть опубликован до размещения композиционного балла.

## 18. ЦЕЛОСТНОСТЬ СУБЪЕКТА — ENT

Целостность сущности измеряет следующие области:

- Корректная основная сущность

- Связь бренда и юридического лица

- Разграничение между материнской компанией и дочерней

- Разграничение продукта и производителя

- Разграничение франшизы, партнера и дистрибьютора

- Разрешение неоднозначности сущности

- Заполнение обязательных элементов сущности

]

Кандидатная форма:

ENT= 100× [Σ_j ω_je_j+ Σ_h v_hz_h^entity] / [Σ_j ω_j+ Σ_h v_h]

Если неверная сущность создал критический или крупный гейт, высокий оставшийся средний показатель не гарантирует Полное соответствие.

## 19. ФАКТИЧЕСКАЯ ТОЧНОСТЬ — FAC

Фактическая точность:

- его нельзя считать подтвержденным,

- частично поддерживается,

- неподдерживаемый,

- противоречится

измеряет распределение утверждений с весом, основанным на населении и центральности.

FAC= 100× (Σ_j ω_jf_j)/(Σ_j ω_j)

Пробел в эталонных данных: она не Quiet входит как ноль или один в таблице; она идет к показателю нерешенности.

## 20. ЦЕЛОСТНОСТЬ ОБЛАСТИ И ГРАНИЦ — SBI

Этот компонент состоит из двух частей:

- Точность охвата утверждений

- Полнота обязательных границ и исключений

]

Кандидатная форма:

SBI=0.60×ScopeScore+0.40×ПолнотаГраниц

Здесь:

ScopeScore= 100× (Σ_j ω_js_j)/(Σ_j ω_j)

ПолнотаГраниц вычисляется на основе соответствующих требуемых элементов границы. Если есть критическое упущение границы, количество SBI не может компенсировать ворота.

## 21. ВРЕМЕННАЯ И ЛОКАЛЬНАЯ ТОЧНОСТЬ — TLA

Этот компонент:

- различает текущие/исторические,

- цену и действительность лицензии,

- страну и юрисдикцию,

- доступ к локальному сервису,

- локаль и охват продукта

поля. Форма кандидата:

TLA=0.50×TemporalScore+0.50×ОценкаМестнойЮрисдикции

Если использовать правильную историческую информацию в рамках текущего запроса, это снижает баллы.

## 22. ЦЕЛОСТНОСТЬ ДОКАЗАТЕЛЬСТВ И ССЫЛОК — ECI

ECI:

- оригинальность ссылки,

- соответствие ссылки и утверждения,

- правильное наличие и время,

- доступ к ресурсам,

- статус доказательства,

- происхождение источника

поля. Форма кандидата:

ECI=0.60×CitationSupport+0.40×ПрослеживаемостьДоказательств

Отсутствие ссылки в утверждении, которое не требует ссылки, не уменьшает баллы. Однако для полной проверки NOMOS должна существовать отдельная семейство Документированных утверждений. Если ложное приписывание материала создаёт критический шлюз, составной балл ECI остаётся отдельным; шлюз отображается первым.

## 23. ЭПИСТЕМИЧЕСКАЯ ЧЕСТНОСТЬ — EPI

EPI оценивает следующие различия:

- Факт, подтверждённый самопровозглашением

- Восприятие и реальность

- Утверждение и окончательный вердикт

- Общедоступное открытие при ограниченных доказательствах

- Соответствующая уверенность при излишней самоуверенности

- Соответствующая неопределённость и ненужная двусмысленность

]

Кандидатная форма:

EPI= 0.50× AttributionScore+ 0.50× ОценкаМодальности

Этот компонент становится видимым, когда правильное число представлено с неправильным доказательственным статусом.

## 24. ЗАВЕРШЕНИЕ ЗАДАЧИ И АКТУАЛЬНОСТЬ — TCR

TCR:

- Необходимые элементы ответа

- Прямой ответ на основной вопрос

- Адекватность отказа

- Нет пригодного ответа

- Нагрузки нерелевантными утверждениями

- Уклончивое поведение

измеряет поля. Форма кандидата:

TCR= 0.60× REC+ 0.40× Актуальность ответа

Система, которая не генерирует ложные утверждения, но не отвечает на вопрос:

- может иметь высокий фактический показатель,

- низкий TCR

может выдержать. Статус ответа все еще может быть RP-7.

## 25. СПРАВЕДЛИВОСТЬ ПО ЯЗЫКУ И ГЕОГРАФИИ — LGF

LGF измеряет не только средний результат. Он оценивает следующее вместе:

- Низкий минимальный уровень по языку

- Сильные различия между языковыми группами

- Страна или региональная база

- Различия в результатах по географии

- Наблюдаемое покрытие с учетом численности населения

Результаты языков с достаточной выборкой: Пусть это будет Ll. Надежный минимальный уровень по языку:

LF_10= Q_{0.10}(L_l)

Языковая разница:

DG_{90−10}= Q_{0.90}(L_l) − Q_{0.10}(L_l)

Оценка справедливости языка кандидата:

### LFS = 0.60 LF_10+ 0.40(100− DG_{90−10})

Аналогично, для страны или достаточного географического слоя:

### CFS = 0.60 CF_10+ 0.40(100− CG_{90−10})

Население-взвешенное покрытие наблюдений по странам и языкам: Пусть оно будет COCpop и LOCpop. Фактор покрытия:

K= COC_pop× LOC_pop

может быть определено как. Здесь соотношения находятся в диапазоне 0–1. Кандидат LGF:

### LGF = K × √(LFS × CFS)

Эта версия кандидата 0.9.0 умножает геометрическое среднее оценок по языку и географии на коэффициент покрытия; таким образом, LGF остается в диапазоне 0–100, и сильное падение в одном измерении не может быть полностью компенсировано высотой другого измерения. Индивидуальные наблюдения Country Observer не преобразуются в оценку страны. В оценку справедливости включаются только клетки с достаточным размером выборки.

## 26. СОСТОЯНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ И ИНТЕГРИТЕТ ИНТЕРФЕЙСЫ — USI

USI:

- Контролируемая панель в стандартизированных условиях

- Панель пользователей в естественных условиях

- Бесплатный/платный план

- Веб/мобильная интерфейс

- Память и пользовательские инструкции

- Вариант продукта

измеряет, сохраняется ли материальная реальность или нет. Контролируемый основной результат:

### SC

Естественный основной результат:

### SN

пусть будет. Основа панели:

FC_N= min(S_C, S_N)

Различие панели:

### GC_N = |S_C − S_N|

Твердое различие на плане и интерфейсах: пусть будет Gsurf. Кандидат USI:

USI= 0.50 FC_N+ 0.25(100−GC_N) + 0.25(100−G_surface)

Эта форма:

- высокое качество на обеих панелях,

- небольшая разница в материале,

- прочность интерфейсы

вознаграждения вместе. Если есть только одна панель, USI не может быть рассчитан. Пропавший вес не может быть распределен на другие компоненты.

## 27. СТАБИЛЬНОСТЬ И ПОВТОРЯЕМОСТЬ — STR

Основные представительные значения между волнами: Пусть это будет Sw. База волны:

WF= min_w(S_w)

Диапазон волн:

WR= max_w(S_w) − min_w(S_w)

Коэффициент выполнения запланированных повторных волн:

RCOMP= 100× действительные выполненные повторные волны / запланированные повторные волны

Пусть будет. Кандидат STR:

### STR = 0.50 WF + 0.30(100−WR) + 0.20 RCOMP

В большем количестве волн:

- используйте нижний процентиль вместо минимума,

- устойчивое отклонение вместо диапазона

можно использовать. Одиночная волна: может дать мгновенный рейтинг продукта, не предоставляет полного доказательства для STR.

## 28. NOMOS КОМПОЗИТНЫЙ ИНДЕКС

Поскольку каждый из десяти компонентов находится в диапазоне 0–100, кандидат на композитный индекс:

### NOMOS_1000= ENT + FAC + SBI + TLA + ECI + EPI + TCR + LGF + USI + STR

следующее. Следовательно:

### 0≤ NOMOS_1000≤ 1,000

применяется. Этот индекс:

- не заменяет контрольные точки ответа,

- не заменяет распределение,

не компенсирует Критическое или Основное обнаружение.

## 29. ПОЧЕМУ ДЕСЯТЬ РАВНЫХ КОМПОНЕНТОВ?

Обоснование кандидата по присвоению ста баллов десяти компонентам следующее: Результат остаётся читаемым. Скрытая система взвешивания не формируется. Каждая компонента видна отдельно для публики. Важность поля в первую очередь защищена критическими/основными воротами. Альтернативные веса, специфичные для области, создают дополнительные отчёты без изменения основного индекса. Однако равное взвешивание не является окончательным научным фактом. Пилотные проекты, исследования пользователей и независимая экспертиза могут предложить другие веса.

## 30. СПЕЦИАЛЬНЫЙ ИНДЕКС ДЛЯ КОНКРЕТНОЙ ОБЛАСТИ

Для областей с высоким риском, таких как здоровье, право или финансы, можно использовать коэффициенты компонентов: λk.

Σ_{k=1}^{10} λ_k= 1

Индекс кандидата по области:

NOMOS_1000^domain= 1,000× Σ_{k=1}^{10} λ_k(S_k/100)

можно рассчитать как. Этот балл:

### NOMOS-LEGAL

### NOMOS-HEALTH

### NOMOS-FINANCE

должен иметь отдельное название. Он не может тихо заменять канонический балл равного компонента.

## 31. СТАТУС ВОРОТ ПРЕДШЕСТВУЕТ БАЛЛУ

Публичное отображение должно поддерживать следующий порядок:

#### Пример A

### Критическая блокировка— 971/1000

Эта система:

- может иметь высокий балл компонента,

- открытое Подтвержденное Критическое событие

Номер 971 не означает: полное соответствие.

#### Пример B

### Существенное несоответствие— 954/1000

В главной сущности или области может быть только одно Основное обнаружение.

#### Пример C

### УСЛОВНО — 961/1000

Нет Критических или Основных обнаружений. Есть ограниченные Умеренные обнаружения или неразрешенные массы.

#### Пример D

### КАНДИДАТ НА ПОЛНОЕ СООТВЕТСТВИЕ — 963/1000

Пройдены также предпосылки для Ворот, базы, неопределенности и качества.

## 32. NOMOS 950+ КЛАСС КАНДИДАТА

### КАНДИДАТ 950+ СТАНДАРТ — КАНДИДАТ 950+ СТАНДАРТ

В контексте только совокупного балла результата:

### NOMOS_1000≥ 950

этого недостаточно. Условия, которые можно искать вместе для кандидатов NOMOS 950+:

- Оценка совокупных баллов как минимум 950

- Эквивалент строгого прохода пользователя как минимум 950/1,000

- Нет открытых подтвержденных критических проблем

- Нет открытых подтвержденных серьезных проблем

- Все основные компоненты как минимум 90

- Компоненты LGF, USI и STR как минимум 85

- Основная нерешённая масса не более 2 процентов

- Эквивалент пользователя Не подлежит оценке ниже допустимого предела

- Соответствие как минимум уровням качества NCL-3, TPR-3, AQ-3

- Наличие как минимум одной подтверждающей или стабильной волны

- Отдельная отчетность по областям Естественный охват и Общая опора сравнения

- Объяснение статистического верхнего предела нулевого числа наблюдаемых критических событий

Эти пороги:

- пилот,

- Apple.com синтетический тест,

- Комплексное исследование с ответами 30,000,

- Независимый университетский обзор

должен быть откалиброван впоследствии.

## 33. ШКАЛЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ КАНДИДАТА

Временные и описательные шкалы только для составного числа:

Эти группы:

- статуса шлюза,

- критического события,

- этажа компонента,

- нельзя заменить неопределенность и объем

Критическая блокировка— Результат 975 не является кандидатом для 950+.

## 34. ИДЕНТИЧНОСТЬ ОЦЕНКИ

Каждая оценка NOMOS должна содержать следующие поля в своей идентичности:

ScoreID=(Сущность, AIПродукт, Рамка, Панель, НаборЗапросов, Волна, ПакетИстины, ВерсияОценки)

Пример:

### NOMOS-ASTERON-ORION-NR-CLEAN-W1-CORESET1-TP0.9-SV0.9

Это предложение недостаточно: «Оценка NOMOS Asteron равна 962.» Которое:

- Продукт ИИ,

- население,

- языка,

- панель,

- запрос,

- date

неизвестно.

## 35. РАЗЛИЧИЕ МЕЖДУ CORE GEO-1000 И FULL NOMOS

### 35.1. Core GEO-1000

Только Core Mirror System измеряет распределение населения. Основной результат:

### SP1 000

### AP1 000

### CR1 000

### MR1 000

### UR1 000

может быть. Он отвечает на вопрос: «Для скольких пользователей ИИ-продукт правильно отражает фундаментальную идентичность и деятельность сущности?»

### 35.2. Full NOMOS

Включает несколько семейств запросов, панель, язык, доказательства и компоненты согласованности. Создаёт профиль из десяти компонентов и индекс в 1,000 пункта. Результат Core GEO-1000 нельзя представить как Full NOMOS.

## 36. Естественный охват БАЛЛ

Каждый продукт искусственного интеллекта оценивается в рамках своей популяции, подходящей для натурального продукта. NOMOSaNR — это Естественный охват балл продукта a. Он отвечает на следующий вопрос:

> Каков уровень представления среди пользователей, которого этот продукт действительно может достичь?

Популяции для Естественный охват могут различаться в зависимости от продукта. Одного этого недостаточно для прямого рейтинга превосходства.

## 37. Общая опора сравнения БАЛЛ

В общем пользовательском универсуме: NOMOSaCS вычисляется. Он отвечает на следующий вопрос:

> Когда продукты сравниваются при одинаковых условиях страны, языка и пользователя, как каждый из них формирует представление?

Общая опора сравнения: усиливает сопоставимость, не показывает фактический охват продукта за пределами общего универсума. Естественный охват и Общая опора сравнения следует публиковать отдельно.

## 38. КОЭФФИЦИЕНТ AI ПРОДУКТА

Если результаты десяти ИИ-продуктов необходимо объединить на уровне экосистемы, может использоваться коэффициент продукта: αa. Условие:

Σ_{a=1}^A α_a= 1

Коэффициент продукта:

- собственный балл продукта,

- репутация поставщика,

- предпочтение проверяемого субъекта,

- коммерческое спонсорство

не может быть определено через.

## 39. КОЭФФИЦИЕНТ РАВНОГО ПРОДУКТА

Каждый продукт ИИ получает равный вес:

α_a^EQ= 1/A

Оценка экосистемы равного продукта:

NOMOS_ecosystem^EQ= Σ_a α_a^EQ NOMOS_a

Отвечает на следующий вопрос:

> Насколько силен средний протестированный продукт ИИ?

Это не указывает на среднее воздействие на человека.

## 40. КОЭФФИЦИЕНТ С ВЕСОМ ВОЗДЕЙСТВИЯ

Пусть Ma будет проверенной активной или соответствующей условиям пользовательской экспозицией ИИ-продукта в течение определенного периода.

α_a^EXP= M_a/ Σ_b M_b

Экосистемный показатель с учётом экспозиции:

NOMOS_ecosystem^EXP= Σ_a α_a^EXP NOMOS_a

Отвечает на следующий вопрос:

> Каково состояние представления в AI-экосистеме, которому подвергается средний человек?

## 41. ЕСЛИ ДАННЫЕ ПО ЭКСПОЗИЦИИ НЕДОСТУПНЫ

Активная пользовательская или запросная экспозиция:

- закрыт для публичного доступа,

- несогласованный,

- самостоятельное декларирование провайдера,

- кто-то, кто путает количество аккаунтов с активными пользователями

может быть такого качества. В этом случае:

- может быть опубликован как результат эквивалентного продукта,

- результат с учетом экспозиции может оставаться НЕОЦЕНИМЫМ,

Верхние и нижние пределы могут быть показаны на основе разумных сценариев коэффициентов. Произвольные оценки доли рынка не могут быть сгенерированы.

## 42. ФИКСАЦИЯ КОЭФФИЦИЕНТА ПРОДУКТА

Каждый αa:

- источник данных,

- период,

- единица пользователя,

- охват страны,

- дата обновления,

- неопределенность

должны быть указаны. Коэффициенты должны быть зафиксированы до того, как будут видны оценки ИИ. Коэффициент продукта с низкой оценкой не может быть уменьшен после получения результата.

## 43. ОЦЕНКА ЭКОСИСТЕМЫ НЕ МОЖЕТ КОМПЕНСИРОВАТЬ КРИТИЧЕСКОЕ

Продукт:

- очки 980,

- может содержать ноль критических

Другой продукт:

- очки 900,

- может содержать подтверждённые критические случаи

Среднее по экосистеме может быть высоким. Общедоступная карта по-прежнему должна показывать:

- Критический инцидент на основе продукта

- Вес критического воздействия

- Есть ли хотя бы один продукт с открытым критическим

- Объем критического

Композит экосистемы: нельзя удалить критический этап на уровне продукта.

## 44. КРИТИЧЕСКОЕ ВОЗДЕЙСТВИЕ ЭКОСИСТЕМЫ

Критический уровень пользователей продукта a: пусть будет CRa. Критический уровень с весом воздействия:

CR_ecosystem^EXP= Σ_a α_a^EXP CR_a

может быть рассчитано следующим образом. Кроме того, бинарное поле:

AnyCritical= 1(∃a: CIS_a ≥ 2)

также должно быть показано. Частота критических событий в продукте с низкой экспозицией может быть маленькой. Запись AnyCritical всё равно сохраняет наличие события.

## 45. КОЭФФИЦИЕНТ СЕМЕЙСТВА промптов

βf можно использовать для семейства промптов f. Условие:

Σ_f β_f= 1

βf:

- не может зависеть от того, даёт ли промпт высокий или низкий результат,

- от предпочтений компании,

- от простоты принятия решения после измерения

Вес семейств промптов может основываться на следующих областях:

- Важность решения пользователя

- Уровень риска

- Естественная частота использования промпта

- Тип субъекта

- Обязательное ядро стандарта

## 46. СЕМЕЙСТВА промптов ДОЛЖНЫ БЫТЬ ВИДИМЫ ОТДЕЛЬНО

Даже если может быть рассчитан составной балл промпта, следующие результаты должны оставаться отдельными:

- Основное Зеркало

- Разрешение Существования

- Деятельность и масштаб

- Доказательство

- Локальный

- Временное

- Рекомендация

- Сравнительное

- Граница

- Контроль

- Выдержка

Высокий результат ядра не может сделать низкий результат границы или рекомендации невидимым.

## 47. КОНТРОЛИРУЕМЫЕ И ЕСТЕСТВЕННЫЕ ПАНЕЛЬНЫЕ БАЛЛЫ

Контролируемые и естественные панели являются разными объектами прогнозирования. Правило по умолчанию NOMOS:

> Две панели имеют отдельные идентичности оценок и не комбинируются арифметически.

Пример:

### NOMOS-CLEAN: 962

### NOMOS-NATURAL: 918

Если политика или исследовательская цель требует их объединения:

γ_C+ γ_N= 1

Могут использоваться заранее объявленные коэффициенты. Но:

- две необработанные оценки,

- Разница между ними заключается в том, что

- Используемый коэффициент

должен быть показан отдельно.

## 48. ОЦЕНКА ВОЛНЫ И ВРЕМЕННОЙ РЯД

Каждая Основная Волна имеет свой собственный идентификатор оценки. Оценки W1, W2, W3 хранятся отдельно. Текущая оценка: последняя действительная Основная или Ревизионная волна может быть волной повторного теста. Среднее значение прошлых волн не должно автоматически определять текущий результат.

## 49. НАКОПИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА

При желании можно сгенерировать оценку с фиксированным скользящим временем:

NOMOS_rolling= Σ_w δ_wNOMOS_w

Здесь:

Σ_w δ_w= 1

это. δw:

- до получения результата,

- в соответствии с временным весом

необходимо определить. Накопительная оценка:

- текущая оценка,

- не заменяет историческую запись инцидентов

Ни одна запись не может быть тихо заменена.

## 50. ТРИ ОЦЕНКИ ДЛЯ НЕРАЗРЕШЕННЫХ ТРЕБОВАНИЙ

Неразрешенные требования могут искусственно увеличивать или уменьшать точечную оценку материальных единиц. Поэтому предлагается три результата.

### 50.1. Консервативная нижняя граница

Неразрешенные требования считаются нулевыми. Медленнее

### 50.2. Точечная оценка только для разрешенных

Используются только разрешенные требования. Spoint

### 50.3. Оптимистичная верхняя граница

Неразрешенные требования принимаются с полной поддержкой. Supper Следовательно:

S_lower≤ S_point≤ S_upper

должно быть так. Этот диапазон:

> это диапазон справочной или эпистемической неопределенности.

Это не то же самое, что доверительный интервал выборки.

## 51. НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ ВЫБОРКИ

Поскольку оценки по популяции получаются из выборки:

- распределение откликов,

- оценка компонента,

- составная оценка

должны иметь доверительный интервал. Метод в сложных выборках:

- слои,

- наборы,

- их веса,

- сочетанные пользователи,

- волны

должны быть защищены. Возможные методы:

- Оценка дисперсии на основе дизайна

- Реплицированные веса

- Слоистый бутстрэп

- Кластерный бутстрэп

- Соответствующая модель для редких событий

- Оценка опроса с помощью модели

Используемый метод должен быть указан в публичной документации.

## 52. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ СОСТАВНОГО БАЛЛА

Доверительный интервал составного балла нельзя получить простым сложением интервалов компонентов. Компоненты:

- те же пользователи,

- те же утверждения,

- те же языки,

- те же волны

зависит от этой причины. Предпочтительный подход: создавать повторные выборки в соответствии с дизайном выборки. В каждой повторной выборке пересчитывайте все показатели отклика и компоненты. Воссоздавайте составной балл. Получайте доверительный интервал из распределения. Этот процесс должен заново запускать всю архитектуру оценки.

## 53. ЭФФЕКТИВНЫЙ РАЗМЕР ВЫБОРКИ

Сырые наблюдения: n и эффективная выборка:

n_eff= (Σ_i w_i)^2/ Σ_i w_i^2 [K08]

должны публиковаться вместе. Сырые наблюдения 1,000 не обязательно означают, что 1,000 равны единицам информации. Оценки компонентов и подгрупп должны иметь собственные эффективные размеры выборки.

## 54. ОБНАРУЖЕНА КРИТИЧЕСКАЯ ОШИБКА НУЛЕВОГО ЗНАЧЕНИЯ

Отсутствие Подтвержденных Критических событий в выборке:

#### Наблюдаемое Подтвержденное Критическое = 0

должно быть написано. Следующее выражение не должно использоваться:

> Критический риск равен нулю.

При допущении независимых и одинаковых наблюдений быстрый приближённый верхний предел:

p_upper,95≈ 3/n [K09]

можно оценить с известным подходом. В сложном проектировании GEO-1000:

- Вместо исходного n следует использовать метод, соответствующий проектированию,

- при необходимости эффективную выборку,

- точный или основанный на бутстрепе односторонний предел

должен быть использован. Пример:

neff=1,000

и приближённый верхний предел при нулевых событиях:

3/1,000 = 0.003 = 0.3%

может быть. Корректное публичное заявление:

> В 1,000 действительных наблюдений не было зафиксировано ни одного подтвержденного критического события; в используемом приближенном методе односторонний верхний предел 95 составляет примерно 0.3 процентов.

## 55. НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ ПРИ ОДНОМ КРИТИЧЕСКОМ СОБЫТИИ

Когда наблюдается одно критическое событие: точечная оценка может быть низкой, доверительный интервал может быть широким. Корректный результат:

- событие произошло,

- оцененная распространенность,

- широкая неопределенность,

- текущее состояние

должны быть показаны вместе. Следующие два предложения также могут быть неверными:

- «Только одно событие незначительно.»

- «Событие доказывает, что вся система потерпела неудачу 100%.»

## 56. ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ ОЦЕНКИ

Также могут быть рассчитаны следующие альтернативы:

- Сырой несбалансированный балл

- Баллы с взвешиванием по основной популяции

- Балл с невыровненным весом

- Балл с усечённым весом

- Балл только для решённых случаев

- Консервативный балл

- Балл с равным произведением

- Балл с весом экспозиции

- Оценка Естественный охват

- Оценка Общая опора сравнения

- Чистый балл

- Естественный балл

Если существует существенная разница:

### ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ О ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ОЦЕНКИ

должно быть предоставлено.

## 57. НЕПРАВИЛЬНАЯ ТОЧНОСТЬ

Следующее представление может быть чрезмерно точным для большинства результатов GEO-1000: 963,742/ 1000 Точечная оценка:

- целое число,

- десятичное число при необходимости

должно быть опубликовано. Доверительный интервал должен указывать предел числовой точности.

## 58. ОТСУТСТВУЮЩИЙ КОМПОНЕНТ

Если один из десяти компонентов не может быть вычислен:

- его вес не может быть распределен на другие компоненты.

- отсутствующее поле не может быть засчитано как 100 баллов,

полный NOMOS результат не может быть опубликован. Правильный статус:

### ЧАСТИЧНЫЙ NOMOS ПРОФИЛЬ

### КОМПОНЕНТ НЕ ОЦЕНИВАЕТСЯ

### ПРОВИЗОРНЫЙ РЕЗУЛЬТАТ

может применяться. Пример: если доступна не вся панель для USI, можно представить только частичный профиль с восемью или девятью компонентами.

USI=100 не может быть принято как данное.

## 59. СТАТУС ПУБЛИКАЦИИ РЕЗУЛЬТАТА

### NSQ-0— НЕ ВЫЧИСЛЕНО

Необходимые данные недоступны.

### NSQ-1— ПРОВИЗОРНЫЙ

Существует одна волна, ограниченное урегулирование или отсутствующие компоненты.

### NSQ-2— ЧАСТИЧНЫЙ ПРОФИЛЬ

Некоторые компоненты были надежно рассчитаны. Полное сравнение по точкам 1,000 невозможно.

### NSQ-3— ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЙ БАЛЛ ВОЛНЫ

Все ключевые компоненты и предварительные условия качества выполнены.

### NSQ-4— ПОВТОРНЫЙ БАЛЛ

Баллы были повторены хотя бы в одной независимой или подтверждающей волне.

### NSQ-5— ВНЕШНЕ АУДИРОВАННЫЙ БАЛЛ

Расчет и цепочка доказательств были воспроизведены независимой командой. Кандидатура 950+ по крайней мере:

### NSQ-4

должен нацеливаться на этот уровень.

## 60. ВЕРСИОНИРОВАНИЕ СЧЁТА

Каждая версия счёта должна включать следующее:

- Версия кода вычислений

- Формулы компонентов

- Сопоставления значений измерений

- Весовые коэффициенты семейств промптов

- Коэффициенты продукта

- Весовые коэффициенты образцов

- Версия Truth Pack

- Версия арбитра

- ID волны

- Хэш целостности

Если формула изменяется: старый счёт не может быть переписан, создаётся новая версия счёта.

## 61. НОВАЯ ФОРМУЛА СЧЁТА ДЛЯ ТЕХ ЖЕ ДАННЫХ

Методика оценки может эволюционировать. Те же исходные данные:

- Метод оценки 0.9

- Метод оценки 1.0

можно пересчитать с. Корректная запись:

Два результата являются отдельными версиями. Новый метод не может удалить старый метод из прошлого.

## 62. ЗАЩИТА ОТ МАНИПУЛЯЦИЙ ОЦЕНКОЙ

Архитектура оценки NOMOS должна иметь явную защиту против следующих методов:

- Выбор только продуктов ИИ с высокой оценкой

- Исключение языков или стран с низкой оценкой из области

- Преобразование Условное соответствие в Полное соответствие

- Учёт невыполненных как положительных

- Молчаливое удаление Не подлежит оценке из знаменателя

- Изменение веса семейства промптов после получения результата

- Уменьшение коэффициента большого продукта в зависимости от оценки

- Сокрытие продукта с критическим событием в среднем по экосистеме

- Публикация только чистой оценки

- Выбор лучшей волны в качестве текущей оценки

- Сокрытие разницы между несвешенной и взвешенной оценками

- Распределение веса отсутствующих компонентов на сильные компоненты

- Не предоставление интервала доверия

- Прохождение порога 950 на основе точечной оценки и скрытие неопределенности

## 63. ПУБЛИЧНАЯ КАРТА РЕЗУЛЬТАТОВ NOMOS

Публичная карта результатов кандидата должна содержать следующий порядок:

#### A. Идентичность

Аудируемый объект ИИ-продукт Естественный охват/ Общая опора сравнения Контролируемый / Естественный набор промптов Wave Truth Pack версия Метод оценки

#### B. Статус шлюза

Полное соответствие Кандидат Условный Существенное несоответствие Критическая блокировка Не подлежит оценке

#### C. Распределение ответов GEO-1000

RP-1–RP-8 эквиваленты пользователей Строгий проход Допустимый проход Критический Основной Не решено Нет пригодного отклика Не подлежит оценке

#### D. Профиль из десяти компонентов

### ENT

### FAC

### SBI

### TLA

### ECI

### EPI

### TCR

### LGF

### USI

### STR

#### E. Составной результат

### NOMOS/ 1,000

Интервал доверия выборки Опорные нижняя/верхняя границы Эффективная выборка

#### F. Риски и события

Наблюдаемые подтвержденные критические события; критическая верхняя граница; основные выводы; открытые инциденты; и статус исправления.

#### G. Объем и качество

### SQ

### PSI

### NCL

### TPR

### AQ

### NSQ

Охват по странам/языкам Уровень сравнения

## 64. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ СИНТЕТИЧЕСКИХ ОТВЕТОВ

ДЕМОНСТРАЦИЯ СИНТЕТИЧЕСКОЙ МЕТОДОЛОГИИ / Следующие результаты не являются реальными продуктами ИИ или показателями компании. Для Synthetic Orion AI:

Строгая сдача:

730+170=900

Допустимая сдача:

900+70=970

Критично: 2/1,000 Важно: 20/1,000 Допустимый уровень сдачи для этого продукта составляет 97 процентов. Однако есть явные критические и важные замечания. Корректный статус:

### Критическая блокировка

Некорректный статус:

#### 97 процентов успешно

## 65. ПРОФИЛЬ СИНТЕТИЧЕСКОГО СОЕДИНЕНИЯ

Правильное отображение для публики:

### Критическая блокировка— 907/1,000

Эта система:

- в среднем сильные области,

- слабый язык/справедливость страны,

- вопросы материальных доказательств,

- открытое критическое событие

несет.

## 66. СИНТЕТИЧЕСКИЙ РЕЗУЛЬТАТ ПОСЛЕ КОРРЕКЦИИ

В новой волне:

Строгий проход: Компоненты 958:

Правильная запись: ТЕКУЩАЯ: NOMOS 950+ КАНДИДАТ НА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ — 961/1,000/ Историческая: Ранее подтвержденный критический инцидент устранен / Наблюдаемый критический при текущем повторном тестировании: 0/ Верхняя граница критической частоты: также показано Старый критический инцидент не удален.

## 67. СИНТЕТИЧЕСКИЙ AI ПРОДУКТОВЫЙ КОЭФФИЦИЕНТ СЛУЧАЯ

Четыре синтетических AI продукта:

Счет равного продукта:

0.25(960+940+900+980)=945

Счет с учетом веса воздействия:

0.55(960)+0.25(940)+0.15(900)+0.05(980)=947

Два результата близки. Однако они могут сильно отличаться при другой распределении. Правильная интерпретация:

- Счет экосистемы равной системы: 945

- Счет экосистемы с учетом веса воздействия: 947

- Записи по продукту: отдельные данные о вратарях и инцидентах

Неправильный комментарий: «Оценка экосистемы NOMOS определенно 947.»

## 68. СИНТЕТИЧЕСКИЙ СЛУЧАЙ КРИТИЧЕСКОГО КОЭФФИЦИЕНТА

Пусть оценка продукта A4 равна 980. Однако пусть в A4 произойдет Подтвержденное Критическое событие. Коэффициент воздействия всего лишь 0.05. Композитная оценка экосистемы может оставаться высокой. Правильная публичная карта: Композит с учетом воздействия: 947/ Любой Подтвержденный Критический продукт: ДА / Доля критического воздействия: вычисленное соотношение / Покрытие A4: Критическая блокировка. Малый коэффициент A4 не может стереть Критическое событие.

## 69. РЕШЕНИЕ О СТАТУСЕ ПУБЛИКАЦИИ ОЦЕНКИ

Порядок выбора кандидата:

PublicationStatus= Не подлежит оценке(отсутствует базовое измерение); Критическая блокировка(открыто Подтверждено Критическое); Существенное несоответствие(открыто Подтверждено Основное); PROVISIONAL(отсутствует компонент, повторение или качество); CONDITIONAL(Умеренное или порог неразрешенного); 950+ CANDIDATE(все кандидаты на требования); в противном случае ДОПУСТИМО

Диапазон оценок показан после этого решения о статусе.

## 70. ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ НОРМАТИВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

**CH16-N01**

Результат NOMOS не может быть опубликован как отдельная чистая составная оценка.

**CH16-N02**

Статус шлюза должен быть показан перед составной оценкой.

**CH16-N03**

Распределение ответов GEO-1000 является обязательной частью основного публичного результата.

**CH16-N04**

Сумма эквивалентов пользователей RP-1 и RP-8 должна быть 1,000.

**CH16-N05**

Строгий проход, Допустимый проход, Основной, Критический, Не решено, Нет используемого ответа и Не подлежит оценке должны отображаться отдельно.

**CH16-N06**

Невыясненные наблюдения и наблюдения Не подлежит оценке не могут быть тихо добавлены в категории «проход» или «неудача».

**CH16-N07**

Наблюдения Не подлежит оценке не могут интерпретироваться как сбой в работе продукта.

**CH16-N08**

Наблюдения Не подлежит оценке не могут быть тихо удалены из знаменателя; их следует показывать в оценочном охвате.

**CH16-N09**

Вес наблюдения должен быть независимым от результата ответа ИИ.

**CH16-N10**

Сырые данные о количестве участников и эквивалент пользователя с учетом веса населения должны сообщаться отдельно.

**CH16-N11**

Статус прохождения отклика должен храниться отдельно от коэффициента поддержки атомарного утверждения.

**CH16-N12**

Критические и основные ворота не могут компенсироваться никаким составным баллом.

**CH16-N13**

Вес атомарной центральности должен быть определен до просмотра результатов.

**CH16-N14**

Повторение того же корневого утверждения не может искусственно увеличивать или уменьшать оценку.

**CH16-N15**

Вес центральности утверждения не может заменять критические и основные ворота.

**CH16-N16**

Значения измерения атомарной точности должны иметь версионирование и быть общедоступными.

**CH16-N17**

Если карта атомарной точности меняется, должна быть создана новая версия метода оценки.

**CH16-N18**

Атомы Пробел в эталонных данных не могут быть тихо добавлены к оценочному баллу как ноль или один.

**CH16-N19**

Полнота обязательного элемента ответа должна публиковаться как отдельный показатель.

**CH16-N20**

Сбой основного обязательного элемента не может быть компенсирован высоким средним показателем REC.

**CH16-N21**

Профиль NOMOS с десятью компонентами должен быть виден перед составным индексом.

**CH16-N22**

ENT, FAC, SBI, TLA, ECI, EPI, TCR, LGF, USI и STR должны иметь отдельные оценки.

**CH16-N23**

Одна компонента не может молчаливо взять на себя недостающий вес другой компоненты.

**CH16-N24**

Компонента, которую нельзя рассчитать, не может считаться 100.

**CH16-N25**

Полный составной индекс NOMOS должен публиковаться только если все десять компонентов были надежно рассчитаны.

**CH16-N26**

Если используется равное взвешивание компонентов в качестве канонического метода, это должно быть явно указано.

**CH16-N27**

Альтернативные веса для конкретной области должны иметь отдельное название и версию оценки.

**CH16-N28**

Оценка, специфичная для конкретной области, не может использоваться вместо канонического индекса без объяснения.

**CH16-N29**

LGF не может опираться только на среднее значение по населению; она должна включать базу производительности и различия.

**CH16-N30**

Одно наблюдение Наблюдателя страны не может быть преобразовано в оценку справедливости страны.

**CH16-N31**

В оценке справедливости должны участвовать только языковые и географические группы с достаточным размером выборки.

**CH16-N32**

Языки и страны, которые не были протестированы, нельзя игнорировать при получении высоко справедливого результата.

**CH16-N33**

USI должен оценивать результаты как контролируемой, так и естественной панели вместе с различиями в интерфейсе материала.

**CH16-N34**

В исследовании с только контролируемой или только естественной панелью USI не может считаться полностью рассчитанным.

**CH16-N35**

Баллы контролируемой и естественной панели по умолчанию должны храниться отдельно.

**CH16-N36**

Если баллы контролируемой и естественной панели объединяются, коэффициенты должны быть зафиксированы до получения результатов.

**CH16-N37**

STR не может быть представлен как полный показатель стабильности в одной волне.

**CH16-N38**

Изменения продукта между волнами или в Truth Pack должны явно моделироваться при расчете стабильности.

**CH16-N39**

Соединение NOMOS не может изменять статус критического или основного шлюза.

**CH16-N40**

Оценка 950 сама по себе не может установить кандидатуру NOMOS 950+.

**CH16-N41**

Условия кандидата NOMOS 950+ должны совместно соответствовать требованиям по оценке, строгому прохождению, шлюзу, минимальному компоненту, неразрешенным вопросам, качеству и повторяемости.

**CH16-N42**

Пороги 950+ не могут быть представлены в качестве окончательного научного стандарта до пилотного и независимого обзора.

**CH16-N43**

Идентификация оценки должна включать продукт ИИ, рамку, панель, набор промптов, волну, Truth Pack и версию оценки.

**CH16-N44**

Предложение «Оценка NOMOS сущности составляет X» не может использоваться без идентичности области.

**CH16-N45**

Результат Core GEO-1000 не может быть представлен как полный балл NOMOS.

**CH16-N46**

Баллы Естественный охват и Общая опора сравнения должны быть представлены отдельно.

**CH16-N47**

Баллы продуктов для разных групп Естественный охват не могут быть напрямую ранжированы без пояснений.

**CH16-N48**

Результат Общая опора сравнения не может быть представлен как полный глобальный доступный балл продукта.

**CH16-N49**

Коэффициенты продукта ИИ должны определяться независимо от результатов.

**CH16-N50**

Коэффициент продукта ИИ не может зависеть от балла продукта, репутации бренда или коммерческих спонсорских отношений.

**CH16-N51**

Равные баллы продукта и экосистемы с учетом воздействия должны иметь отдельные наименования.

**CH16-N52**

Если данные об активных пользователях или о воздействии не могут быть проверены, произвольные коэффициенты не могут быть сгенерированы.

**CH16-N53**

Данные о воздействии должны быть прозрачными на уровне аккаунта, пользователя, запроса или сессии.

**CH16-N54**

Коэффициент продукта с низкой оценкой не может быть уменьшен после получения результата.

**CH16-N55**

Составная экосистема не может удалить Критический или Важный шлюз на уровне продукта.

**CH16-N56**

Коэффициент AnyCritical и критический коэффициент с учетом воздействия должны отображаться отдельно.

**CH16-N57**

Коэффициенты семейства промптов должны определяться до получения результатов.

**CH16-N58**

Вес семейства промптов с низкой оценкой не может быть уменьшен позже.

**CH16-N59**

Отдельный результат каждой группы промптов должен оставаться видимым вместе с составным баллом промпта.

**CH16-N60**

Текущий волновой балл должен храниться отдельно от скользящих или исторических баллов.

**CH16-N61**

Прошлая волна с наивысшим баллом не может быть выбрана в качестве текущего балла.

**CH16-N62**

Для массы нерешённых требований могут быть получены консервативные, только решённые и оптимистичные результаты.

**CH16-N63**

Определённость ссылки и доверительный интервал выборки не могут быть представлены как одно и то же.

**CH16-N64**

Сложный доверительный интервал выборки должен сохранять стратификацию, кластеризацию, взвешивание и структуру сопоставленных пользователей.

**CH16-N65**

Интервал доверия составного балла должен быть рассчитан путем повторного запуска всего процесса оценки.

**CH16-N66**

Следует показывать необработанные и эффективные размеры выборки вместе.

**CH16-N67**

Критическое событие, наблюдаемое как ноль, не может быть выражено как нулевой критический риск.

**CH16-N68**

В случае нулевых событий следует опубликовать односторонний верхний предел или эквивалентную неопределённость редкого события.

**CH16-N69**

Подход 3/n не может использоваться автоматически в качестве окончательного метода в сложном проектировании; он может быть только приблизительным управлением.

**CH16-N70**

В критическом событии следует одновременно показывать наличие события и неопределенность его частоты.

**CH16-N71**

Анализы чувствительности оценки должны показывать результаты по невзвешенным, взвешенным, усечённым, нерешённым и альтернативным коэффициентам в той мере, в какой это актуально.

**CH16-N72**

Чувствительность материальной оценки должна создавать предупреждение на публичной карточке.

**CH16-N73**

Фальшивое десятичное значение оценки не может публиковаться вообще.

**CH16-N74**

Вес отсутствующего компонента не может быть распределён между другими компонентами.

**CH16-N75**

Статус качества публикации Puan должен быть виден в публичной записи.

**CH16-N76**

Кандидатура 950+ должна стремиться как минимум к уровню воспроизведённой оценки.

**CH16-N77**

Когда формула оценки меняется, прошлые оценки не могут быть переписаны без уведомления.

**CH16-N78**

Если к одному и тому же набору данных применяются разные версии метода оценки, все результаты должны сохраняться в отдельных версиях.

**CH16-N79**

Код расчета оценки, коэффициенты и записи целостности должны публиковаться в формате, доступном для машинного чтения.

**CH16-N80**

Каждая оценка, коэффициент, доверительный интервал и решение о публикации должны иметь ответственного человека или организацию.

## 71. ФОРМЫ ОШИБОК

**CH16-F01— ОТЧЕТ С ОДНИМ ЧИСЛОМ**

Распределение, порог и профиль компонентов сохраняются.

**CH16-F02— СКРЫТИЕ ПОРГА ПОД ОЦЕНКОЙ**

Критическая блокировка становится небольшой сноской.

**CH16-F03— УЧЕТ УСЛОВНЫХ КАК Полное соответствие**

Умеренные проблемы становятся незаметными.

**CH16-F04— ПОДСЧЕТ НЕРАЗРЕШЕННЫХ КАЖДЫМ ПРОХОДОМ**

Неизвестные результаты повышают оценку.

**CH16-F05— ПОДСЧЕТ НЕРАЗРЕШЕННЫХ КАК СБОЙ**

Отсутствие ссылки снижает продукт.

**CH16-F06— УДАЛЕНИЕ Не подлежит оценке ИЗ ЗНАМЕНАТЕЛЯ**

Дефекты измерения становятся незаметными.

**CH16-F07— ПОДСЧЕТ Не подлежит оценке КАК ДЕФЕКТА ПРОДУКТА**

Инспекционный дефект назначается AI.

**CH16-F08— ПОДСЧЕТ 1,000 ЛЮДЕЙ С РАВНЫМ ВЕСОМ**

Игнорируются передвыборка и различия в популяции.

**CH16-F09— ВЕС В СООТВЕТСТВИИ С РЕЗУЛЬТАТОМ**

Правильные ответы получают больший вес.

**CH16-F10— ПОДСЧЕТ Доля подтверждённых утверждений КАК ПРОХОДНОЕ РЕШЕНИЕ**

Критический элемент теряется в среднем значении.

**CH16-F11— УЧИТЫВАТЬ ОСНОВНЫЕ И ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ ОДИНАКОВО**

Вспомогательное утверждение получает такой же вес, как и основной объект.

**CH16-F12— УВЕЛИЧИВАТЬ ОЦЕНКУ ПОВТОРЕНИЕМ**

То же правильное утверждение записывается десять раз для увеличения балла.

**CH16-F13— СНИЖАТЬ ОЦЕНКУ ПОВТОРЕНИЕМ**

Тот же неправильный корень приводит к десяти отдельным наказаниям.

**CH16-F14— ХРАНЕНИЕ ЗНАЧЕНИЙ ИЗМЕРЕНИЙ**

Оценка не может быть воспроизведена.

**CH16-F15— УЧЕТ УТВЕРЖДЕНИЯ, ПРИШЕДШЕГО СНИЗУ, КАК ФАКТА ДЛЯ F-4**

Точная передача самооценки превращается в точность самооценки.

**CH16-F16— ПЛАВЛЕНИЕ НЕОБХОДИМЫХ ЭЛЕМЕНТОВ В АТОМНОЕ СРЕДНЕЕ**

Даже если основная задача отсутствует, ответ получает высокий балл.

**CH16-F17— ВЫБОР СЛАДКИХ КОМПОНЕНТОВ**

Публикуются только три сильные компоненты.

**CH16-F18— УЧЁТ ОТСУТСТВУЮЩЕГО КОМПОНЕНТА КАК 100**

Полный балл искусственно увеличен.

**CH16-F19— РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОТСУТСТВУЮЩЕГО ВЕСА**

Нерассчитанный показатель справедливости добавлен к фактическому баллу.

**CH16-F20— УЧЁТ ЗАКОНА ПРИРОДЫ КАК РАВНОГО ВЕСА**

Чувствительность и внешняя проверка не выполняются.

**CH16-F21— УЧЁТ ОЦЕНКИ ДОМЕНА КАК КАНОНИЧЕСКОЙ**

Особый вес представлен как базовый балл NOMOS.

**CH16-F22— УЧЁТ СРЕДНЕГО ЯЗЫКА КАК ЯЗЫКОВОЙ СПРАВЕДЛИВОСТИ**

Низкий языковой порог скрыт.

**CH16-F23— УЧЁТ РАВНОСТИ ЯЗЫКОВ КАК КАЧЕСТВА**

Низкие оценки на всех языках дают высокую справедливость.

**CH16-F24— УЧЁТ НЕПРОТЕСТИРОВАННЫХ ЯЗЫКОВ КАК ПОКРЫТИЯ**

Фактор покрытия завышен.

**CH16-F25— ОЦЕНКА СТРАНЫ ПО ОЦЕНЩИКУ**

Один пользователь вносит вклад в учёт справедливости.

**CH16-F26— ПУБЛИКАЦИЯ ТОЛЬКО ЧИСТОЙ ОЦЕНКИ**

Естественный пользовательский опыт сохраняется.

**CH16-F27— УЧИТЫВАТЬ ТОЛЬКО ЕСТЕСТВЕННУЮ ОЦЕНКУ КАК СТАНДАРТ ПРОДУКТА**

Персонализация становится базовым поведением.

**CH16-F28— ТИХО СРЕДНЕ ЧИСТО И ЕСТЕСТВЕННО**

Разные объекты предсказания смешиваются.

**CH16-F29— 100 СТАБИЛЬНОСТЬ В ОДНОЙ ВОЛНЕ**

Стабильность считается полной без повторения.

**CH16-F30— СЧИТАЙ СТАРУЮ ХОРОШУЮ ВОЛНУ КАК ТЕКУЩУЮ**

Текущее ослабление скрыто.

**CH16-F31— АВТОМАТИЧЕСКИ СЧИТАЙ 950 КАК СООТВЕТСТВИЕ**

Ворота и пол компонента игнорируются.

**CH16-F32— Критическая блокировка— СЧИТАЙ 970 КАК 950+**

Счет опережает ворота.

**CH16-F33— СКРЫТЬ ИДЕНТИЧНОСТЬ ОЦЕНКИ**

Неизвестно, какой продукт и панель измеряются.

**CH16-F34— СЧИТАТЬ ОСНОВНОЙ БАЛЛ ПОЛНЫМ NOMOS**

Одна промпт представляет весь стандарт.

**CH16-F35— РАНЖИРОВАТЬ ОЦЕНКИ Естественный охват**

Разные популяции считаются одинаковыми.

**CH16-F36— СЧИТАТЬ ПОЛНЫЙ ДОСТУП К Общая опора сравнения**

Узкая общая популяция становится глобальным результатом.

**CH16-F37— ПРЕДОСТАВИТЬ КОЭФФИЦИЕНТ МОДЕЛИ В СООТВЕТСТВИИ С ОЦЕНКОЙ**

Высокий балл получает больше влияния.

**CH16-F38— ДЕЛАЕМ РЕПУТАЦИЮ БРЕНДА ФАКТОРОМ**

Популярность продукта учитывается без прогнозирования.

**CH16-F39— УЧЁТ КОЛИЧЕСТВА АКТИВНЫХ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПО НОМЕРАМ СЧЁТОВ**

Коэффициент экспозиции увеличивается.

**CH16-F40— УДАЛЕНИЕ ПРОДУКТОВ С НИЗКИМ РЕЙТИНГОМ**

Экосистема состоит только из успешных продуктов.

**CH16-F41— УЧЁТ ОДИНАКОВОГО СЧЕТА ЭКСПОЗИЦИИ ДЛЯ ПРОДУКТА**

Средний продукт представлен как средний человек.

**CH16-F42— УЧЁТ СЧЕТА ЭКСПОЗИЦИИ КАК КАЧЕСТВА ПРОДУКТА**

Большой продукт автоматически становится более важным показателем качества.

**CH16-F43— УДАЛИТЬ КРИТИЧНОЕ В СРЕДНЕМ ЭКОСИСТЕМЫ**

Тяжелое событие продукта с малым коэффициентом исчезает.

**CH16-F44— ИЗМЕНИТЬ КОЭФФИЦИЕНТ промпта ПОСЛЕ РЕЗУЛЬТАТА**

Семья жестких промптов сокращается.

**CH16-F45— РАССМАТРИВАТЬ СЕМЬЮ С НИЗКИМ БАЛЛОМ КАК ОПЦИОНАЛЬНУЮ**

Пограничный или доказательный результат исключается из области.

**CH16-F46— СОХРАНЯТЬ ТЕКУЩЕЕ СО СКОЛЬЗЯЩИМ БАЛЛОМ**

Старые высокие волны покрывают текущее падение.

**CH16-F47— УДАЛИТЬ НЕРАЗРЕШЕННЫЕ ИЗ ЗНАМЕНАТЕЛЯ**

Точечная оценка искусственно повышается.

**CH16-F48— УЧИТЫВАЙТЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ ССЫЛКИ ПРИ ВЫБОРОЧНОМ ИНТЕРВАЛЕ ДОВЕРИЯ**

Смешиваются две разные неопределенности.

**CH16-F49— ПРОСТОЙ СЛУЧАЙНЫЙ ВЫБОР ИНТЕРВАЛА ДОВЕРИЯ**

Стратификация, вес и кластеры игнорируются.

**CH16-F50— СУММИРОВАНИЕ КОМПОНЕНТНЫХ ИНТЕРВАЛОВ ДОВЕРИЯ**

Зависимость игнорируется.

**CH16-F51— УТВЕРЖДЕНИЕ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ С НЕОБРАБОТАННЫМ N**

Эффективная выборка скрыта.

**CH16-F52— ПРИСВАИВАНИЕ НУЛЯМ СОБЫТИЙ НУЛЕВОЙ РИСК**

Неопределенность редкой критической ошибки скрыта.

**CH16-F53— ПРИМЕНЕНИЕ 3/N К КАЖДОМУ СЛУЧАЮ**

Сложная структура выборки и весов игнорируется.

**CH16-F54— УЧЁТ ОДНОГО КРИТИЧЕСКОГО КАК 100 В СИСТЕМЕ РИСКА В ПРОЦЕНТАХ**

Общность чрезмерно обобщена.

**CH16-F55— СКРЫТИЕ ОДНОГО КРИТИЧЕСКОГО, ПОТОМУ ЧТО СТАВКА МАЛА**

Существование события исчезает.

**CH16-F56— СКРЫТИЕ АНАЛИЗА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ**

Не видно, что оценка изменяется при альтернативных разумных методах.

**CH16-F57— ЛОЖНАЯ ДЕСЯТИЧНАЯ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ**

Публикуется результат вроде 963,742.

**CH16-F58— УЧЁТ ЧАСТИЧНОГО ПРОФИЛЯ КАК ПОЛНОГО БАЛЛА**

Сравнение проводится с отсутствующим компонентом.

**CH16-F59— ПУБЛИКАЦИЯ ПРОВИЗОРНОГО БАЛЛА КАК ОКОНЧАТЕЛЬНОГО**

Одна волна и один арбитр становятся полной нормой.

**CH16-F60— ПЕРЕПИСЫВАНИЕ ИСТОРИИ ПРИ ИЗМЕНЕНИИ ФОРМУЛЫ**

Старый балл исчезает.

**CH16-F61— СОХРАНЯТЬ КОД ВЫЧИСЛЕНИЙ ЗАКРЫТЫМ**

Независимое воспроизведение предотвращается.

**CH16-F62— СЧИТАТЬ ВЫСОКИЙ БАЛЛ КАЧЕСТВОМ АУДИТА**

Принято неисправное измерение, так как оно дало высокий результат.

**CH16-F63— СЧИТАТЬ НИЗКИЙ БАЛЛ ДЕФЕКТОМ МЕТОДА**

Низкий результат пересчитывается из-за коммерческих неудобств.

**CH16-F64— МОНОПОЛИЯ ОДНОЙ КОМПАНИИ ПО ОЦЕНКЕ**

Независимым учреждениям запрещается применять ту же формулу.

## 72. ПРОЦЕДУРА АУДИТА

### Шаг 1— Создать идентификатор оценки

Продукт AI сущности Frame Panel Prompt, набор Wave Truth Pack методом оценки зафиксирован.

### Шаг 2— Зафиксировать основной набор наблюдений анализа

Резервные, отозванные, не подлежащие оценке и основные записи наблюдений разделены.

### Шаг 3— Проверить веса населения

Дизайн, неответ и калибровочные веса проверены.

### Шаг 4— Рассчитать распределение RP

Пользовательские эквиваленты с RP-1 до RP-8 созданы.

### Шаг 5— Рассчитать строгий и приемлемый проход

SP1 000 и AP1 000 получены.

### Шаг 6— Рассчитать плотности критических, основных, нерешённых и неоценимых

Шлюз и распространённость сохраняются отдельно.

### Шаг 7— Применить центральность утверждений и нормализацию корневых кластеров

утверждения проверяются снова.

### Шаг 8— Рассчитать метрики атомного размера

Производятся результаты по сущности, факту, объему, времени, атрибуции, модальности и ссылке.

### Шаг 9— Вычислить требуемую полноту элемента

Он фиксируется вместе с семейством шлюзов промптов.

### Шаг 10— Вычислить десять компонентов

Применяются все формулы компонентов от ENT до STR.

### Шаг 11— Проверить наличие отсутствующих компонентов

Определяется, можно ли вычислить полный балл.

### Шаг 12— Вычислить составной индекс NOMOS

Применяется только к полным и действительным профилям.

### Шаг 13— Назначить статус шлюза

Определяет, является ли статус Критическим, Основным, Условным или Полным кандидатом.

### Шаг 14— Разделение результатов Естественный охват и Общая опора сравнения

Две семейства баллов хранятся отдельно.

### Шаг 15— Фиксация коэффициентов продукта AI

Коэффициенты равенства и воздействия сохраняются вместе с источником данных.

### Шаг 16— Применение коэффициентов семейства Prompt

Весовые коэффициенты используются независимо от результата.

### Шаг 17— Разделение результатов панели и волны

Clean, Natural, Current и Rolling баллы разделяются.

### Шаг 18— Расчет показателей справедливости и минимального уровня

Создаются результаты по языку, стране и охвату.

### Шаг 19— Расчет неразрешенных результатов нижней–средней–верхней точек

Справочная неопределенность делается видимой.

### Шаг 20— Расчет доверительных интервалов выборки

Применяется метод повторной выборки, подходящий для структуры выборки.

### Шаг 21— Расчет эффективного объема выборки

Отображается на общей и компонентной основе.

### Шаг 22— Расчет порога редкого критического события

Используется односторонний метод для нуля или нескольких событий.

### Шаг 23— Генерация анализа чувствительности

Сравниваются вес, коэффициент и нерешённые варианты.

### Шаг 24— Назначение статуса качества публикации

Принимается решение между NSQ-0 и NSQ-5.

### Шаг 25— Применение NOMOS 950+ кандидатских дверей

Проверяются все условия, кроме оценки.

### Шаг 26— Создание карты публичных результатов

Ворота, распределение, профиль, индекс, неопределённость и область публикуются соответственно по порядку.

### Шаг 27— Фиксация вычислительного кода и манифеста

Версия кода, входные данные, хеш и результаты связаны.

### Шаг 28— Подготовка пакета для независимого воспроизведения

Файлы вычислений, очищенные от персональных данных, предоставляются для независимой проверки.

## 73. ТРЕБУЕМАЯ ДОКАЗАТЕЛЬСТВО

Идентификатор оценки Сущность запись ИИ Система Регистрация Естественный охват и Общая опора сравнения записи Статус панели Набор респондентов и семейства Версия пакета истины Идентификатор волны Книга требований Решения по ответам RP-1–RP-8 распределение Основной анализ Набор наблюдений Дизайнерские веса Веса неответов Калибровочные веса Обрезка весов записи Эффективная выборка Строгий проход Приемлемый проход Критическая ставка Основная ставка Нерешённая ставка Нет Используемых ставок ответа Не подлежит оценке ставка Веса централизации требований Основной кластер записи Значения атомных измерений Атомная точность Требуемое завершение элементов

### ENT

### FAC

### SBI

### TLA

### ECI

### EPI

### TCR

### LGF

### USI

### STR

Компонентные подвходы; минимальные значения для языка и страны; коэффициент покрытия; контролируемые и естественные оценки; результаты между волнами; составной индекс NOMOS; альтернативные оценки по конкретной области; коэффициенты ИИ-продукта и их источники данных; коэффициенты семейства промптов; результат для одинакового продукта; результат с учетом взвешивания по экспозиции; статус AnyCritical; доля критической экспозиции; неразрешенные результаты нижняя–точка–верхняя; доверительный интервал выборки; верхняя критическая граница; анализ чувствительности; качество публикации оценки; запись кандидата-шлюза 950+; версия метода оценки; код расчета; хэш целостности кода; публичная таблица оценок; журнал изменений; запись независимого воспроизведения; и ответственное лицо или организация.

## 74. ЧЕК-ЛИСТ АУДИТА

Покрывает ли идентичность счета все области охвата? Была ли основная выборка наблюдений зафиксирована до получения результата? Были ли резервные и основные наблюдения разделены? Независимы ли веса наблюдений от результата? Является ли распределение RP-1–RP-8 суммой 1,000? Были ли разделены Строгое и Допустимое прохождение? Являются ли критическое и основное отдельными? Был ли Неурегулированный отмечен как пройдено или не пройдено? Был ли Не подлежит оценке исключен из знаменателя? Открыто ли покрытие Ratable? Был ли использован Доля подтверждённых утверждений вместо проходного ответа? Открыты ли веса Ценральности? Был ли тот же корневой запрос учтен снова? Была ли опубликована атомарная карта измерений? Был ли F-4 интерпретирован правильно? Были ли требуемые элементы рассчитаны отдельно? Был ли основной шлюз компенсирован высокой REC?

Присутствует ли весь компонент? Был ли отсутствующий компонент засчитан как 100? Было ли распределено весовое значение отсутствующего компонента? Измеряет ли ENT правильные связи между сущностями? Исключает ли FAC тихо неразрешённые утверждения? Включает ли SBI пропуск материальных границ? Сохраняет ли TLA информацию о стране и разнице во времени? Измеряет ли ECI поддержку цитирования вместо наличия цитирования? Отражает ли EPI различие между самодекларацией и реальностью? Делает ли TCR видимым отсутствие пригодного ответа? Включает ли LGF базовое значение и разрыв вместе со средним? Вошло ли наблюдение Country Observer в оценку страны? Полагается ли USI как на данные Clean, так и на данные Natural? Был ли STR произведён из одной волны? Охватывал ли составной балл состояние ворот? Полагается ли 950+ исключительно на балл за очки?

Проверялись ли составные уровни? Открыт ли предел неразрешенного состояния ядра? Были ли разделены Естественный охват и Общая опора сравнения? Были ли коэффициенты продукта ИИ определены до появления оценок? Измеряют ли коэффициенты активных пользователей, учетные записи или запросы? Отдельны ли результаты Equal и exposure? Был ли удален продукт с низкой оценкой? Скрывает ли оценка Экосистемы продукт Critical? Существует ли поле AnyCritical? Открыты ли веса семейства промптов? Было ли уменьшено низкооцененное семейство промптов? Отдельны ли оценки Clean и Natural? Отдельны ли текущие и скользящие оценки? Была ли выбрана лучшая прошлоя волна в качестве текущей? Существуют ли результаты lower–point–upper для Unresolved? Были ли разделены справочная и выборочная неопределенность? Сохраняет ли дизайн доверительного интервала защиту?

Композитная CI пересчитывает всю систему оценок? Сырые и эффективные выборки объединены? Было ли указано как нулевой критический уровень, нулевой риск? Верхний предел редкого события открыт? Проводился ли анализ чувствительности? Изменяют ли результат альтернативные разумные коэффициенты? Есть ли ложная десятичная точность? Ясно ли качество публикации балла? Версионирована ли формула балла? Сохранён ли старый метод оценивания? Можно ли воспроизвести код расчёта? Ясно ли, кто ответственный владелец балла?

## 75. ВОЗРАЖЕНИЯ И ОТВЕТЫ

### Возражение 1— «Пользователи понимают только одно число; зачем мы показываем столько результатов?»

Одно число понятно. Но само по себе оно вводит в заблуждение. Публичная карточка:

- статус шлюза,

- распределение пользователей 1,000,

- составная оценка

может быть представлено в три простых слоя следующим образом. Подробный профиль сохраняется для исследователей и аудиторов.

### Возражение 2— «Разве балл GEO не был напрямую числом людей, которые ответили правильно?»

Это по-прежнему основной результат. SP₁₀₀₀ и AP₁₀₀₀ напрямую указывают на основную идею. Составной индекс NOMOS:

- доказательства,

- справедливость,

- естественный пользователь,

- стабильность

включает дополнительные нормативные области, такие как.

### Возражение 3— «Почему мы учитываем Полное соответствие и Условное соответствие отдельно?»

Поскольку оба пользователя могли не заметить серьезные ошибки. Однако в условной группе:

- ограниченная актуальность,

- умеренное упущение,

- проблема удобства использования

может быть обнаружена. Эта разница важна для улучшения и уровня уверенности.

### Возражение 4— «Разве мы не можем удалить неразрешенные наблюдения и дать чистый балл?»

Можно дать оценку только по разрешенным вопросам. Однако масса неразрешенных должна оставаться видимой. Иначе будет возможно повысить балл, не разрешив самые трудные утверждения.

### Возражение 5— «Почему десять компонентов имеют одинаковый вес?»

Равное распределение весов обеспечивает прозрачную отправную точку. Ошибки с высоким риском уже защищены системой контрольных точек. Также могут быть сформированы альтернативные веса для областей. Точные веса следует проверять через пилотное тестирование и независимый обзор.

### Возражение 6— «Разве существование и фактическая точность не важнее?»

Это так в некоторых аудорах. Однако:

- доказательства,

- объем охвата,

- справедливость,

- различие для обычного пользователя

Без этого может возникнуть высокий фактический средний уровень ложной уверенности. Критические и основные контрольные точки также защищают основную материальность.

### Возражение 7— «Если справедливость низкая, почему глобальный средний показатель должен уменьшаться?»

Стандарт Compound NOMOS оценивает не только среднего человека, но и справедливость представления. Основной результат, взвешенный по населению, снова показан отдельно. LGF делает систематическое ухудшение в малых языках и странах видимым.

### Возражение 8— «Разве низкий результат во всех языках не делает справедливость высокой?»

Это можно сделать, если используется только разница. Поэтому LGF:

- базу производительности,

- использует разницу,

- покрытие

вместе.

### Возражение 9— «Почему мы не усредним напрямую оценки Clean и Natural?»

Они измеряют разные целевые аудитории и пользовательские ситуации. Арифметическое объединение требует нормативных предпочтений. По умолчанию они публикуются отдельно.

### Возражение 10— «Будет ли справедливее равное взвешивание десяти ИИ-продуктов?»

Это справедливо для сравнения средних продуктов. Это несправедливо для средней человеческой экспозиции. Поэтому результаты с равным и с учетом экспозиции взвешиванием сохраняются отдельно.

### Возражение 11— «Как будет найден коэффициент модели, если нет данных активных пользователей?»

Он может не быть найден. Можно публиковать равные результаты продуктов и разумные диапазоны сценариев. Произвольные коэффициенты нельзя выдумывать.

### Возражение 12— «Если воздействие 1% происходит только для одного продукта, почему критическое событие должно влиять на результат для экосистемы?»

Взвешенная по воздействию частота может иметь небольшой эффект. Однако продукт и охват, где происходит событие, по-прежнему несут Критическая блокировка. Среднее значение по экосистеме не может стереть истину о продукте.

### Возражение 13— «Если мы не наблюдали критических случаев, почему бы просто не сказать ноль?»

Выборка не охватывает всех пользователей. Нулевая наблюдаемость: означает, что событие не было зарегистрировано. Это не означает, что риск математически равен нулю.

### Возражение 14— «Разве наличие столь большого количества дополнительных контрольных точек для 950+ не делает его бессмысленным?»

Наоборот, это сохраняет смысл числа. Баллы 950:

- Критическое событие

- дефицитный по языку,

- с одиночной волной,

- низкое качество вынесения решений

не вызывает такой же уверенности в исследовании.

### Возражение 15— «Если формула оценки изменится, нельзя ли сравнивать старые исследования?»

Старые и новые методы можно применять к одним и тем же фиксированным данным для анализа-моста. Две версии баллов остаются отдельными. Этот метод позволяет стандарту развиваться, не стирая прошлое.

### Возражение 16— «Разве такая прозрачная формула не делает систему более уязвимой к манипуляциям?»

Некоторая оптимизация может происходить. Против этого:

- запечатанные скрытые промпты,

- панель естественных пользователей,

- язык и национальная справедливость,

- разные циклы,

- Критические двери,

- открытая история изменений

используется. Закрытая формула увеличивает непросматриваемость. Только открытая формула не является причиной для геймификации.

## ОБЩАЯ ПОЛОЖЕНИЕ РАЗДЕЛА 79

Очко может легко показаться впечатляющим. Оно трёхзначное. Оно круглое. Оно выглядит сопоставимым. Руководитель может сказать: «Мы получили 963». Агентство может сказать: «Ваш конкурент получил 912». Компания может сказать: «У нас самый высокий в мире показатель NOMOS». Но если показатель не отвечает на эти вопросы, его ценность для принятия решений ограничена: какой продукт ИИ? Какая пользовательская аудитория? В каких странах? На каких языках? Какие промпты? Какое время? Какая панель? Сколько критических событий? Сколько основных результатов? Сколько не решённых вопросов? Сколько эффективных образцов? Каков доверительный интервал? На чем основаны коэффициенты модели? Были ли результаты воспроизведены? NOMOS не принимает одно число. Он отказывается позволить одному числу заменять истину. Поэтому основной результат:

> Это распределение эквивалентов пользователей 1,000.

Составной индекс:

> Это сводка этого распределения и других нормативных компонентов.

Продукт:

- 970 приемлемый проход,

- два критических события

Другой продукт:

- 950 приемлемый проход,

- ноль критических,

- более строгая языковая справедливость

Эти цифры могут описывать другой продукт. Только среднее значение не может сделать первый продукт лидером. Ложный опыт на языке с меньшими ресурсами может иметь малый вес в популяции, но для этого пользователя оставаться полностью реальным. Критическое событие в небольшом ИИ-продукте может иметь малый вес в экосистеме, но для пользователя этого продукта оставаться полностью реальным. Оценивание не должно стирать то, что мало; оно должно правильно размещать это и честно оценивать вес. Коэффициенты ИИ-продукта должны быть установлены до того, как будет наблюдаться производительность. Снижение коэффициента продукта после слабого результата позволяет системе переписывать собственную реальность. Снижение веса слабого семейства промптов позволяет тесту избегать собственных вопросов. Исключение нерешённых утверждений скрывает самые трудные реалии; исключение записей Не подлежит оценке превращает дефекты измерений в успех продукта. Отсутствие наблюдаемых критических событий не означает нулевой риск.

Образец говорит только то, что он наблюдает. NOMOS также указывает на то, чего он не наблюдает, вместе с его пределом. По этой причине число 950+ не является единственной целью. Это контракт. Чтобы сказать следующее:

- высокое среднее,

- высокий строгий проход,

- сильная справедливость,

- естественная устойчивость пользователей,

- снова,

- ясная неопределённость,

- ноль открытых критических и крупных

требуются вместе. Следовательно, шестнадцатый закон измерений NOMOS выглядит следующим образом:

> Распределение реально; оценка является сводкой.

Его семнадцатый закон:

> Статус шлюза выше среднего.

Восемнадцатый закон измерений гласит:

> Коэффициент не может следовать за результатом; результат следует за коэффициентом.

Девятнадцатый закон измерений гласит:

> Средний продукт и средний человек — это не одно и то же.

Его двадцатый закон измерений гласит:

> Справедливость — это не только равенство; это одновременное сохранение базы, различий и охвата.

Двадцать первый закон измерений гласит:

> Неразрешённое не является отходом, который нужно выбросить за пределы оценки реальности, это граница оценки.

Двадцать второй закон измерений гласит:

> Нулевая наблюдаемая ошибка не равна нулевой вероятности.

Двадцать третий закон выглядит следующим образом:

> Отсутствующий элемент не может быть восполнен успехами других компонентов.

Двадцать четвертый закон звучит следующим образом:

> NOMOS 950+ не является числом; оценка — это общее постановление ворот, справедливости, неопределенности и условий повторения.

## Раздел NOMOS Заказ 16

> Не просто говори мне мою оценку. / Покажи, кто видит что среди тысячи людей.

> Не кладите Полное соответствие, Условное соответствие, Существенное несоответствие, Критическое несоответствие, Неразрешенное и Не подлежит оценке в одну корзину.

> Не теряй мою критическую ошибку среди среднего.

> Не удаляй записи Не подлежит оценке, чтобы я казался более успешным. / Но также не считай дефекты измерения моими неудачами.

> Не превращайте атомарную точность в статус прохождения ответа.

> Показывайте сущность, фактическую точность, охват, время, доказательства, эпистемический статус, задачу, справедливость, статус пользователя и стабильность отдельно.

> Не оценивайте отсутствующий компонент в сто баллов. / Не перераспределяйте его вес на более сильные компоненты.

> Не скрывайте низкий уровень языка в среднем по основным языкам.

> Не игнорируйте деградацию у обычных пользователей только потому, что у меня хорошие результаты в чистой сессии.

> Не объявляйте одну волну решающим результатом.

> Назначайте коэффициент каждому ИИ-продукту перед получением результата. / Не изменяйте мой вес после того, как увидели мой результат.

> Не делайте средний продукт равным среднему человеческому опыту.

> Предоставьте данные активных пользователей, иначе не придумывайте коэффициент. / Скажите неизвестно.

> Не удаляйте критическое событие в моём небольшом продукте из среднеэкосистемного значения.

> Не передавайте и не сбрасывайте неразрешённое требование. / Покажите его нижнюю и верхнюю границы.

> Не рассматривайте тысячу сырых бинов как тысячу равных единиц информации. / Укажите эффективную выборку.

> Не говорите о нулевом риске, когда видите ноль критического. / Покажите верхнюю границу риска, который вы не видели.

> Не создавайте ложную уверенность вроде 963,742.

> Не превращайте номер 950 в значок. / Сначала проверьте Strict Pass, минимальные значения компонентов, ворота, справедливость, повторение и неоднозначность.

> Если вы меняете метод начисления баллов, не удаляйте старый результат. / Откройте новую версию.

Сначала рассчитайте распределение пользователей. / Затем выведите атомарные показатели. / Затем составьте профиль из десяти компонентов. / Затем примените состояние ворот. / Затем добавьте интервал доверия и нерешённые границы. / Затем, где это оправдано, рассчитайте составной балл. / Только после всего этого вы можете приступать к утверждения NOMOS 950+.

## Заключительное предложение главы

Достоверный GEO-1000 показатель — это не вычисление, которое сводит реальность к одному числу. Это открытая архитектура измерений, которая сохраняет вместе распределение представлений, испытываемых 1,000 людьми, некорректируемые риски, минимальный уровень справедливости, неопределённость и стабильность с течением времени.

## Нормативное ядро

> Ни один результат NOMOS не МОЖЕТ быть опубликован как единственный сводный балл. Каждый опубликованный балл ДОЛЖЕН сначала раскрывать: - статус прохода, - распределение статусов ответов GEO-1000, - эквиваленты Strict и Acceptable Pass, - эквиваленты Critical и Major, - эквиваленты Unresolved, No-Usable-Response и Not-Ratable, - компоненты баллов, - неопределённость, - эффективный размер выборки, - охват, - и версию метода подсчёта баллов. Основной вывод GEO-1000 ДОЛЖЕН выражать число пользователей, взвешенное по населению, из 1,000, получающих каждый статус ответа от RP-1 до RP-8. Критические и важные результаты не компенсируются. Ни среднее значение по атомарным утверждениям, ни коэффициент успешных ответов, ни оценка компонентов, ни коэффициент продукта, ни составной показатель экосистемы не МОГУТ переопределить активный Критический или Основной шлюз. Метрики атомарных элементов, обязательных элементов, компонентов, составных показателей, справедливости, стабильности, критического уровня и качества публикации ДОЛЖНЫ оставаться отдельными. Канонический составной кандидат NOMOS состоит из десяти отдельно оцениваемых компонентов 0–100: - Целостность сущности, - Точность фактов, - Целостность объема и границ, - Временная и локальная точность, - Целостность доказательств и цитирования, - Эпистемическая целостность, - Выполнение задачи и релевантность, - Языковая и географическая справедливость, - Целостность состояния пользователя и интерфейсы, - и стабильность и воспроизводимость. Полный состав 0–1,000 НЕ ДОЛЖЕН создаваться, если требуемый компонент невозможно оценить. Вес отсутствующего компонента НЕ ДОЛЖЕН перераспределяться без уведомления. Естественный охват, Общая опора сравнения, Controlled Clean, Natural User, текущая волна, скользящее, равное по продукту и по воздействию оценки ДОЛЖНЫ оставаться отдельно идентифицированными. Коэффициенты ИИ-продукта ДОЛЖНЫ быть зафиксированы до того, как наблюдаются результаты продукта, и НЕ ДОЛЖНЫ зависеть от производительности продукта, репутации поставщика, предпочтений клиента, спонсорства или желаемого результата. Коэффициенты равного продукта оценивают среднюю производительность протестированного продукта. Коэффициенты воздействия оценивают среднее воздействие определенного пользователя. Эти оценочные показатели НЕ ДОЛЖНЫ представляться как эквивалентные. Композит экосистемы ДОЛЖЕН сохранять видимость критических и значительных инцидентов на уровне продукта. Высокие оценки в других продуктах НЕ ДОЛЖНЫ стирать подтвержденный критический инцидент продукта с меньшим весом. Нерешенные утверждения ДОЛЖНЫ создавать видимые границы неопределенности ссылки и НЕ ДОЛЖНЫ молчаливо рассматриваться как верные, неверные или отсутствующие. Неопределенность выборки, неопределенность ссылки, чувствительность оценки, размер необработанной выборки и эффективный размер выборки ДОЛЖНЫ сообщаться отдельно. Нулевое количество наблюдаемых подтвержденных критических инцидентов НЕ ДОЛЖНО представляться как нулевой критический риск. ДОЛЖНА быть представлена методологически подходящая односторонняя верхняя граница. Кандидат на производительность NOMOS 950+ ДОЛЖЕН удовлетворять условиям по оценке, строгому проходу, контрольному порогу, минимальному уровню компонентов, нерешённым вопросам, качеству, покрытию и воспроизводимости. Только комплексный балл 950 или выше недостаточен. Каждая формула оценки, отображение, коэффициент, набор данных, версия кода, процедура доверия, решение о публикации, исправление и запись о целостности ДОЛЖНЫ быть версионированы и приписаны ответственному человеку или организации.