Дизайн синтетического теста Apple.com

Проверка стандарта, а не компании

Дизайн синтетического теста Apple.com

Проверка стандарта, а не компании

Дизайн синтетического теста Apple.com

Проверка стандарта, а не компании

The Apple.com Synthetic Benchmark MUST evaluate the NOMOS audit method, not the real-world performance of Apple Inc., apple.com, or any actual AI provider. All benchmark entities, claims, evidence objects, users, countries, languages, AI products, responses, citations, captures, incidents, and scores MUST be clearly identified as synthetic. The benchmark MUST maintain a separate APPLE-SYNTH entity twin and MUST NOT represent its Truth Pack as factual information about the real company. The principal benchmark corpus MUST contain: - ten synthetic AI product profiles, - one thousand unique synthetic participants per product per wave, - three measurement waves, - and thirty thousand principal responses. Synthetic participant identities MUST NOT be reused across products or waves in the principal corpus. Product samples SHOULD use matched population distributions without using the same person unit. The principal prevalence corpus, severity challenge corpus, capture integrity corpus, adjudication gold corpus, and diagnostic annex MUST remain separately identified and MUST NOT share prevalence denominators. Generator Truth MUST be created, versioned, hashed, and sealed before response adjudication. It MUST remain hidden from claim extractors, adjudicators, and score analysts until their results are locked. Random seeds, synthetic AI profiles, error-injection rules, prompt versions, Truth Pack records, score methods, and candidate acceptance thresholds MUST be locked before the sealed validation corpus is opened. Benchmark cases MUST include direct, implicit, attributed, modal, scope-limited, temporal, citation-based, omission-based, self-correcting, and entity-conflating failure modes. Critical-event prevalence MUST be estimated from the principal corpus. Critical detection capability MUST be tested in a separate challenge corpus with sufficient examples and Critical-like negative controls. No challenge-set oversampling may alter the principal GEO-1000 distribution or Critical prevalence estimate. Synthetic screenshots and response artefacts MUST carry visible and machine-readable notices that they are not live AI outputs or real entity performance evidence. The benchmark MUST prevent its synthetic claims from being published or indexed as real information about the anchor entity. Benchmark success MUST be determined by recovery of sealed Generator Truth, including claim boundaries, atomic decisions, omissions, Critical and Major gates, response statuses, component scores, composite scores, fairness results, capture validity, and uncertainty coverage. High general accuracy MUST NOT compensate for missed Critical cases. Critical recall and Critical false-positive rate MUST be reported together. A failed benchmark threshold, leakage event, recovery error, or misclassification MUST remain visible and MUST NOT be removed by changing labels, seeds, samples, weights, or score rules after results are observed. Every benchmark design, generation, seal, leakage audit, adjudication, recovery calculation, threshold decision, revision, and public release MUST be versioned and attributable to an accountable human or organisation.

Apple.com Sentetik Benchmark, gerçek Apple Inc., apple.com veya gerçek AI sağlayıcılarının performansını değil; NOMOS denetim yönteminin önceden kilitlenmiş sentetik gerçekliği geri kazanma kabiliyetini değerlendirmelidir. Benchmark içindeki bütün varlıklar, kullanıcılar, ülkeler, diller, AI ürünleri, yanıtlar, citation’lar, kanıtlar ve skorlar açıkça sentetik olarak tanımlanmalıdır.

86. MACHINE-READABLE BENCHMARK RECORD

SYNTHETIC SCHEMA EXAMPLE

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

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmark": {

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

"benchmarkType": "BM-S0",

"status": "DESIGN_LOCK_CANDIDATE",

"purpose": "VALIDATE_NOMOS_AUDIT_METHOD_NOT_REAL_ENTITY_PERFORMANCE",

"nonClaimStatement": {

"synthetic": true,

"realAppleAudit": false,

"realAIProviderAudit": false,

"endorsementClaimAllowed": false

"anchor": {

"domain": "apple.com",

"syntheticTwinEntityId": "NGE-APPLE-SYNTH-TWIN-001"

"corpora": {

"principalPrevalence": {

"aiProductCount": 10,

"validUsersPerProductPerWave": 1000,

"waveCount": 3,

"targetResponseCount": 30000,

"promptFamily": "PR-01",

"includedInPrevalenceScore": true

"diagnosticAnnex": {

"targetResponseCount": 6000,

"includedInPrevalenceScore": false

"severityChallenge": {

"criticalCases": 1200,

"majorCases": 1200,

"moderateCases": 600,

"criticalLikeNegativeControls": 600,

"includedInPrevalenceScore": false

"captureIntegrity": {

"includedInSemanticPrevalenceScore": false

"adjudicationGold": {

"includedInPrevalenceScore": false

"population": {

"frameId": "SYNTH-POP-FRAME-001",

"countryCodes": 193,

"populationLanguages": 24,

"fairnessSentinelLanguages": 12,

"realPopulationClaimAllowed": false,

"matchedSyntheticPopulationTwins": true,

"participantReuseAcrossProducts": false,

"participantReuseAcrossWaves": false

"records": {

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

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

"aiRegistryId": "SYNTH-AI-REGISTRY-001",

"wavePlanId": "SYNTH-WAVE-PLAN-001",

"captureSchemaVersion": "NOMOS-CAPTURE-SYNTH-0.9",

"scoreMethodVersion": "NOMOS-SCORE-0.9"

"generatorTruth": {

"createdBeforeResponses": true,

"sealedFromAdjudicators": true,

"manifestHash": "SYNTHETIC-GENERATOR-TRUTH-HASH",

"openedOnlyAfterScoreLock": true

"randomisation": {

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

"lockedBeforeGeneration": true,

"bestRunSelectionProhibited": true

"releaseProtection": {

"visibleSyntheticWatermarkRequired": true,

"machineReadableSyntheticMetadataRequired": true,

"liveResponseRepresentationProhibited": true,

"searchIndexProtectionRequired": true

"governance": {

"benchmarkOwnerRole": "ACCOUNTABLE_HUMAN_BENCHMARK_OWNER",

"generatorTruthCustodianRole": "SEALED_TRUTH_CUSTODIAN",

"leakageAuditorRole": "INDEPENDENT_LEAKAGE_AUDITOR",

"validationTeamSeparatedFromGenerator": true

87. MACHINE-READABLE SYNTHETIC AI PROFILE

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

"protocolVersion": "0.9.0",

"syntheticAIProfile": {

"profileId": "SYNTH-AI-10",

"profileName": "RARE_CRITICAL_HIGH_AVERAGE",

"realProviderMapping": null,

"realProviderInferenceAllowed": false,

"latentBehavior": {

"coreEntityAccuracy": 0.985,

"factualSupportBaseline": 0.975,

"scopeOverreachProbability": 0.012,

"temporalLagProbability": 0.008,

"materialAttributionLossProbability": 0.010,

"citationMismatchProbability": 0.006,

"noUsableResponseProbability": 0.003,

"criticalEventProbability": 0.002,

"majorEventProbability": 0.006,

"lowResourceLanguagePenalty": 0.06,

"naturalStatePenalty": 0.03,

"waveDrift": {

"W1": 0.00,

"W2": -0.01,

"W3": 0.01

"criticalInjectionFamilies": [

"intendedMethodStress": [

"lockedBeforeCorpusGeneration": true,

"profileIntegrityHash": "SYNTHETIC-AI-PROFILE-HASH"

88. MACHINE-READABLE GENERATOR TRUTH RECORD

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

"protocolVersion": "0.9.0",

"generatorTruthRecord": {

"generatorTruthId": "NGGT-SYNTH-000184",

"observationId": "OBS-SYNTH-000184",

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

"aiProfileId": "SYNTH-AI-10",

"waveId": "W2",

"participantId": "SYNTH-PERSON-000184",

"promptRecordId": "SYNTH-CORE-PROMPT-L01-001",

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

"hiddenAtomicClaims": [

"generatorClaimId": "GCL-000184-001",

"normalizedClaim": {

"subjectEntityId": "APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001",

"predicate": "principalEntityAssociatedWithDomain",

"objectValue": "apple.com"

"truthStatus": "SUPPORTED",

"importance": "CORE"

"generatorClaimId": "GCL-000184-002",

"normalizedClaim": {

"predicate": "licensedBankInAllMarkets",

"objectValue": true

"truthStatus": "CONTRADICTED",

"importance": "CRITICAL",

"criticalGateCodes": [

"rootFindingCluster": "FALSE_LICENSE_TRANSFER"

"hiddenOmissions": [

"generatorOmissionId": "GOM-000184-001",

"requiredBoundary": "PAYMENT_SUBSIDIARY_AUTHORITY_IS_LIMITED",

"importance": "CRITICAL",

"criticalGateCode": "CG-08"

"hiddenResponseStatus": "RP-5",

"includedInPrincipalPrevalenceCorpus": true,

"sealedAtGeneration": true,

"visibleToAdjudicators": false,

"integrityHash": "SYNTHETIC-GENERATOR-TRUTH-OBS-HASH"

89. MACHINE-READABLE BENCHMARK RECOVERY RECORD

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

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmarkRecovery": {

"recoveryRecordId": "NGBR-SYNTH-APPLE-0.9-001",

"validationSet": "SEALED_VALIDATION",

"generatorTruthOpenedAfterScoreLock": true,

"metrics": {

"claimBoundaryF1": null,

"entityResolutionAccuracy": null,

"factualStatusMacroF1": null,

"scopeMacroF1": null,

"attributionMacroF1": null,

"citationMappingF1": null,

"materialOmissionF1": null,

"criticalRecall": null,

"criticalFalsePositiveRate": null,

"majorClassificationMacroF1": null,

"responseStatusMacroF1": null,

"componentMeanAbsoluteError": null,

"compositeAbsoluteError": null,

"geo1000DistributionErrors": null,

"fairnessComponentError": null,

"captureValidityAccuracy": null,

"confidenceIntervalEmpiricalCoverage": null

"candidateThresholdsApplied": true,

"benchmarkQualityStatus": "BQ-0",

"failureDisclosureRequired": true,

"independentReproductionStatus": "NOT_STARTED",

"accountability": {

"recoveryMethodsOwnerRole": "BENCHMARK_RECOVERY_METHODS_LEAD",

"approvedByRole": "ACCOUNTABLE_HUMAN_BENCHMARK_APPROVER"

These records:

actual Apple audit,

real AI provider behaviour,

real user result

a real company performance.

It is a machine-readable synthetic representation of the benchmark design.

MACHINE-READABLE RULE OF SECTION 90

RULE ID: NOMOS-AUDIT-CH17-R01

provider.

All benchmark entities, claims, evidence objects, users, countries,

scores MUST be clearly identified as synthetic.

NOT represent its Truth Pack as factual information about the real

company.

The principal benchmark corpus MUST contain:

- ten synthetic AI product profiles,

- one thousand unique synthetic participants per product per wave,

- three measurement waves,

- and thirty thousand principal responses.

waves in the principal corpus. Product samples SHOULD use matched

population distributions without using the same person unit.

The principal prevalence corpus, severity challenge corpus, capture

response adjudication. It MUST remain hidden from claim extractors,

adjudicators, and score analysts until their results are locked.

Random seeds, synthetic AI profiles, error-injection rules, prompt

Benchmark cases MUST include direct, implicit, attributed, modal,

and entity-conflating failure modes.

Critical detection capability MUST be tested in a separate challenge

corpus with sufficient examples and Critical-like negative controls.

No challenge-set oversampling may alter the principal GEO-1000

distribution or Critical prevalence estimate.

Synthetic screenshots and response artefacts MUST carry visible and

performance evidence.

indexed as real information about the anchor entity.

Benchmark success MUST be determined by recovery of sealed Generator

Truth, including claim boundaries, atomic decisions, omissions,

High general accuracy MUST NOT compensate for missed Critical cases.

Critical recall and Critical false-positive rate MUST be reported

together.

A failed benchmark threshold, leakage event, recovery error, or

misclassification MUST remain visible and MUST NOT be removed by

are observed.

MUST be versioned and attributable to an accountable human or

organisation.

Normative Turkish equivalent:

The Apple.com Synthetic Benchmark should evaluate not the performance of the real Apple Inc., apple.com, or real AI providers; but the NOMOS audit method's ability to recover the pre-locked synthetic reality. All entities, users, countries, languages, AI products, responses, citations, evidence, and scores within the benchmark must be clearly identified as synthetic.

86. МАШИНОЧИТАЕМЫЙ ЗАПИСЬ БЕНЧМАРКА

ПРИМЕР СИНТЕТИЧЕСКОЙ СХЕМЫ

"протокол": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmark": {

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

"benchmarkType": "BM-S0",

"status": "DESIGN_LOCK_CANDIDATE",

"purpose": "VALIDATE_NOMOS_METHOD_AUDIT_NE_REALNYY_OBYEKTVYH_RABOT"}

"nonClaimStatement": {

"синтетический": true,

"realAppleAudit": false,

"realAIProviderAudit": false,

"endorsementClaimAllowed": false,

"якорь": {

"домен": "apple.com",

"syntheticTwinEntityId": "NGE-APPLE-СИНТ-ТВИН-001"

"корпуса": {

"principalPrevalence": {

"aiProductCount": 10,

"validUsersPerProductPerWave": 1000,

"waveCount": 3,

"targetResponseCount": 30000,

"promptFamily": "PR-01",

"includedInPrevalenceScore": true,

"diagnosticAnnex": {

"targetResponseCount": 6000,

"includedInPrevalenceScore": false,

"severityChallenge": {

"criticalCases": 1200,

"majorCases": 1200,

"moderateCases": 600,

"criticalLikeNegativeControls": 600,

"includedInPrevalenceScore": false,

"captureIntegrity": {

"includedInSemanticPrevalenceScore": false,

"adjudicationGold": {

"includedInPrevalenceScore": false,

"population": {"

"frameId": "СИНТ-ПОП-ФРЕЙМ-001",

"countryCodes": 193,

"populationLanguages": 24,

"fairnessSentinelLanguages": 12,

"realPopulationClaimAllowed": false,

"matchedSyntheticPopulationTwins": true,

"participantReuseAcrossProducts": false,

"participantReuseAcrossWaves": false,

"записи": {

"truthPackId": "СИНТ-APPLE-ТП-001",

"promptSetId": "СИНТ-ПРОМПТ-СЕТ-001",

"aiRegistryId": "СИНТ-АИ-РЕГИСТР-001",

"wavePlanId": "СИНТ-ВЕЙВ-ПЛАН-001",

"captureSchemaVersion": "NOMOS-ЗАХВАТ-СИНТ-0.9"

"scoreMethodVersion": "NOMOS-SCORE-0.9"

"generatorTruth": {

"createdBeforeResponses": true,

"sealedFromAdjudicators": true,

"manifestHash": "СИНТЕТИЧЕСКИЙ-ГЕНЕРАТОР-ПРАВДИВОСТИ-ХЭШ",

"openedOnlyAfterScoreLock": true,

"randomisation": {

"seedManifestId": "МАНИФЕСТ-СИНТ-ЗЕРНА-001",

"lockedBeforeGeneration": true,

"bestRunSelectionProhibited": true,

"releaseProtection": {

"visibleSyntheticWatermarkRequired": true,

"machineReadableSyntheticMetadataRequired": true,

"liveResponseRepresentationProhibited": true,

"searchIndexProtectionRequired": true,

"управление": {

"benchmarkOwnerRole": "ОТВЕТСТВЕННЫЙ_ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ_ЭТАЛОННЫЙ_ВЛАДЕЛЕЦ",

"generatorTruthCustodianRole": "ХРАНИТЕЛЬ_ЗАПЕЧАТАННОЙ_ИСТИНЫ",

"leakageAuditorRole": "НЕДОСТУПНЫЙ_АУДИТОР_УТЕЧЕК",

"validationTeamSeparatedFromGenerator": true,

87. МАШИНОЧИТАЕМЫЙ СИНТЕТИЧЕСКИЙ ПРОФИЛЬ ИИ

"протокол": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"syntheticAIProfile": {

"profileId": "СИНТ-АИ-10",

"profileName": "РЕДКОЕ_КРИТИЧЕСКОЕ_ВЫСОКОЕ_СРЕДНЕЕ",

"realProviderMapping": null,

"realProviderInferenceAllowed": false,

"latentBehavior": {

"coreEntityAccuracy": 0.985,

"factualSupportBaseline": 0.975,

"scopeOverreachProbability": 0.012,

"temporalLagProbability": 0.008,

"materialAttributionLossProbability": 0.010,

"citationMismatchProbability": 0.006,

"noUsableResponseProbability": 0.003,

"criticalEventProbability": 0.002,

"majorEventProbability": 0.006,

"lowResourceLanguagePenalty": 0.06,

"naturalStatePenalty": 0.03,

"waveDrift": {

"W1": 0.00,

"W2": -0.01,

"W3": 0.01

"criticalInjectionFamilies": [

"intendedMethodStress": [

"lockedBeforeCorpusGeneration": true,

"profileIntegrityHash": "SYNTHETIC-AI-PROFILE-HASH"

88. МАШИНОЧИТАЕМЫЙ РЕЕСТР ИСТИНЫ ГЕНЕРАТОРА

"протокол": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"generatorTruthRecord": {

"generatorTruthId": "NGGT-SYNTH-000184",

"observationId": "OBS-SYNTH-000184",

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

"aiProfileId": "СИНТ-АИ-10",

"waveId": "W2",

"participantId": "SYNTH-PERSON-000184",

"promptRecordId": "SYNTH-CORE-PROMPT-L01-001"

"truthPackVersion": "СИНТ-APPLE-ТП-001",

"hiddenAtomicClaims": [

"generatorClaimId": "GCL-000184-001",

"normalizedClaim": {

"subjectEntityId": "APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001",

"predicate": "principalEntityAssociatedWithDomain",

"objectValue": "apple.com"

"truthStatus": "ПОДДЕРЖИВАЕТСЯ",

"importance": "ОСНОВНОЕ"

"generatorClaimId": "GCL-000184-002",

"normalizedClaim": {

"predicate": "licensedBankInAllMarkets",

"objectValue": true,

"truthStatus": "ПРОТИВОРОЧИТ",

"важность": "КРИТИЧЕСКАЯ",

"criticalGateCodes": [

"rootFindingCluster": "ЛОЖНАЯ_ПЕРЕДАЧА_ЛИЦЕНЗИИ"

"hiddenOmissions": [

"generatorOmissionId": "GOM-000184-001",

"requiredBoundary": "ПОЛНОМОЧИЯ_ПЛАТЕЖНОЙ_ДОЧЕРНЕЙ_КОМПАНИИ_ОГРАНИЧЕНЫ",

"важность": "КРИТИЧЕСКАЯ",

"criticalGateCode": "CG-08"

"hiddenResponseStatus": "RP-5"

"includedInPrincipalPrevalenceCorpus": true,

"sealedAtGeneration": true,

"visibleToAdjudicators": false,

"integrityHash": "СИНТЕТИЧЕСКИЙ-ГЕНЕРАТОР-ПРАВДИВОСТИ-OBS-ХЭШ"

89. МАШИНОЧИТАЕМАЯ ЗАПИСЬ ВОССТАНОВЛЕНИЯ БЕНЧМАРКА

"протокол": "NOMOS-GEO-1000",

"protocolVersion": "0.9.0",

"benchmarkRecovery": {

"recoveryRecordId": "NGBR-СИНТ-АППЛЬ-0.9-001",

"validationSet": "ЗАПЕЧАТАННАЯ_ВАЛИДАЦИЯ",

"generatorTruthOpenedAfterScoreLock": true,

"metrics": {

"claimBoundaryF1": null,

"entityResolutionAccuracy": null,

"factualStatusMacroF1": null,

"scopeMacroF1": null,

"attributionMacroF1": null,

"citationMappingF1": null,

"materialOmissionF1": null,

"criticalRecall": null,

"criticalFalsePositiveRate": null,

"majorClassificationMacroF1": null,

"responseStatusMacroF1": null,

"componentMeanAbsoluteError": null,

"compositeAbsoluteError": null,

"geo1000DistributionErrors": null,

"fairnessComponentError": null,

"captureValidityAccuracy": null,

"confidenceIntervalEmpiricalCoverage": null,

"candidateThresholdsApplied": true,

"benchmarkQualityStatus": "BQ-0",

"failureDisclosureRequired": true,

"independentReproductionStatus": "НЕ_НАЧАТО",

"подотчетность": {

"recoveryMethodsOwnerRole": "ЛИДЕР_МЕТОДОВ_ВОССТАНОВЛЕНИЯ_БЕНЧМАРКА",

"approvedByRole": "ОТВЕТСТВЕННЫЙ_ЧЕЛОВЕК_С_УТВЕРЖДЕНИЕМ_БЕНЧМАРКА"

Эти записи:

фактический аудит Apple,

реальное поведение AI-поставщика,

реальный результат пользователя

реальной производительностью компании.

Это машинно-читаемое синтетическое представление конструкции бенчмарка.

МАШИНОЧИТАЕМОЕ ПРАВИЛО РАЗДЕЛА 90

ID ПРАВИЛА: NOMOS-АУДИТ-CH17-R01

Синтетический бенчмарк Apple.com ДОЛЖЕН оценивать метод аудита NOMOS,

а не реальную производительность Apple Inc., apple.com, или какого-либо реального поставщика ИИ.

Все сущности бенчмарка, утверждения, объекты доказательств, пользователи, страны,

языки, продукты ИИ, ответы, цитаты, материалы, инциденты и

оценки ДОЛЖНЫ быть явно идентифицированы как синтетические.

Бенчмарк ДОЛЖЕН поддерживать отдельного синтетического двойника APPLE-SYNTH и ДОЛЖЕН

НЕ представлять его Truth Pack как фактическую информацию о реальной

компании.

Основной корпус бенчмарка ДОЛЖЕН содержать:

- десять синтетических профилей продуктов ИИ,

- тысяча уникальных синтетических участников на продукт для каждой волны,

- три волны измерений,

- и тридцать тысяч основных откликов.

Идентичности синтетических участников НЕ ДОЛЖНЫ повторяться между продуктами или

волнами в основном корпусе. Выборки продуктов ДОЛЖНЫ использовать сопоставленные

распределения населения без использования одной и той же единицы человека.

Основной корпус распространенности, корпус проблем тяжелых случаев, корпус проверки

целостности, корпус золотой экспертизы, и диагностический приложений ДОЛЖНЫ

оставаться отдельно идентифицированными и НЕ ДОЛЖНЫ использовать общие знаменатели распространенности.

Истина генератора ДОЛЖНА быть создана, версионирована, захеширована и запечатана заранее

рассмотрение ответа. Оно ДОЛЖНО оставаться скрытым от извлекателей утверждений,

судьи и аналитики результатов до того, как их результаты будут зафиксированы.

Случайные семена, синтетические профили ИИ, правила вставки ошибок, запрос

версии, записи Truth Pack, методы оценки и принятие кандидатов

Пороги ДОЛЖНЫ быть зафиксированы до того, как будет открыт запечатанный корпус для проверки.

Тестовые случаи ДОЛЖНЫ включать прямые, косвенные, приписываемые, модальные,

с ограниченной областью применения, временные, основанные на цитатах, основанные на пропусках, самокорректирующиеся,

и сбивающие с толку режимы слияния сущностей.

Необходимость оценки распространенности критических событий ДОЛЖНА производиться на основе основного корпуса.

Способность к критическому обнаружению ДОЛЖНА тестироваться в отдельном контрольном

корпусе с достаточным количеством примеров и критическими отрицательными контрольными примерами.

Никакое чрезмерное выборочное тестирование не может изменить основное распределение GEO-1000

или оценку распространенности критических событий.

машинно-читаемые уведомления о том, что они не являются реальными выводами ИИ или реальными сущностями

доказательства эффективности.

Бенчмарк ДОЛЖЕН предотвращать публикацию своих синтетических утверждений или

индексацию как реальной информации об объекте-опоре.

Успех бенчмарка ДОЛЖЕН определяться восстановлением запечатанной Генераторской

Правды, включая границы утверждений, атомарные решения, упущения,

Критические и Основные контрольные точки, статусы ответов, оценки компонентов, составные

оценки, результаты справедливости, достоверность захвата и охват неопределенности.

Высокая общая точность НЕ ДОЛЖНА компенсировать пропущенные Критические случаи.

ДОЛЖНЫ быть сообщены Критическая полнота и Критический уровень ложноположительных срабатываний

вместе.

Порог неудачного бенчмарка, событие утечки, ошибка восстановления или

неверная классификация ДОЛЖНЫ оставаться видимыми и НЕ ДОЛЖНЫ удаляться путем

изменения меток, семян, образцов, весов или правил оценки после того, как результаты

была наблюдены.

Каждый дизайн бенчмарка, генерация, печать, аудит утечки, вынесение решения,

вычисление восстановления, решение по порогу, пересмотр и публичный выпуск

ДОЛЖНЫ иметь версии и быть приписаны ответственному человеку или

организации.

Синтетический бенчмарк Apple.com должен оценивать не производительность реальной компании Apple Inc., apple.com, или реальных поставщиков ИИ; а способность метода аудита NOMOS восстанавливать предварительно зафиксированную синтетическую реальность. Все сущности, пользователи, страны, языки, продукты ИИ, ответы, цитаты, доказательства и оценки внутри бенчмарка должны быть явно идентифицированы как синтетические.

## Граница главы

Первые шестнадцать глав установили основные нормативные слои GEO-1000: проверяемое учреждение; целевая пользовательская группа и выборка; Панели наблюдателей страны и языковой справедливости; отбор участников и взвешивание; зарегистрированный экземпляр ИИ-продукта; Конституция промпта; Контролируемые и Естественные состояния пользователя; синхронизированная волна и цепочка фиксации доказательств NOMOS; Пакет проверенных данных о сущности; атомарные утверждения; критические и основные критерии; а также архитектура распределения, компонентного и комплексного оценивания. Стандарт теперь должен столкнуться со своим главным испытанием:

> Может ли такая детализированная система действительно работать?

> Даёт ли она аналогичные результаты, когда одни и те же наблюдения обрабатываются разными командами?

> Может ли он уловить критическую ошибку, не теряя в среднем?

> Может ли он различать проблемы с языками с низкими ресурсами и глобальный средний показатель?

> Может ли он правильно различать между неверная сущность, неправильным охватом, устаревшей реальностью, фальшивой ссылкой и пропуском материала?

> Начав с известной синтетической реальности, может ли аудиторская цепочка NOMOS воспроизвести правильный результат?

В фундаментальной архитектуре второй книги каждая ошибка была задумана не просто как неправильность, требующая объяснения, но как отдельный контроль аудита. Каждый предложенный контроль должен был включать модель, дату, страну, язык, набор запросов, количество повторов и запись измерений. Такая система аудита сама по себе должна быть проверена перед использованием в реальном мире. В противном случае NOMOS рискует превратиться в структуру, которая:

- просит у других доказательства,

- но не подтверждает собственные измерения,

- требует от других сохранения версий,

- но не фиксирует изменения в собственных расчётах,

- критикует манипуляции других,

- но разрабатывает свои собственные тесты так, чтобы получить желаемый результат.

Этот результат неприемлем. Манипулятивная GEO не ограничивается невидимым текстом или фальшивыми пользователями. Повторение одного и того же самозаявления на номинально независимых платформах и возврат его в генеративные системы также искажает пул представлений. Тест также искажается, когда мы:

- выбираем только примеры, вероятно успешные,

- удаляем языки с низкими оценками,

- делаем критические случаи неправдоподобно очевидными,

- показываем экспертам правильную метку заранее,

- адаптируем синтетические данные после того, как увидели формулу,

- публикуем только благоприятные результаты.

В любом из этих случаев стандарт не тестируется. NOMOS поэтому применяет свои собственные управляющие требования — доказательства, границы, контекст и время — к самому эталону. В этой главе не оценивается:

- реальная производительность Apple Inc.,

- текущие фактические данные Apple или apple.com,

- реальная работа любого поставщика ИИ,

- или соответствие или несоответствие Apple или любого реального поставщика.

Здесь Apple.com служит только:

> знакомой якорной областью для тестирования различных вопросов по субъекту, продукту, услуге, стране, цене, времени и источнику в рамках одной архитектуры

Вместо реальной компании используется полностью синтетический двойник актива:

### APPLE-SYNTH ENTITY TWIN

Каждый элемент этого двойника является синтетическим, включая:

- заявления о реальности,

- доказательства,

- ответы ИИ,

- пользователей,

- стран,

- распределение языка,

- ИИ-продуктов,

- цитаты,

- лицензии,

- цены,

- ошибки,

- оценки

В этой главе определено:

- что измеряет и что не измеряет эталон,

- почему Apple.com используется в качестве якоря,

- синтетический двойник сущности,

- дизайн основного корпуса отклика 30,000,

- население страны и язык,

- структуры намерения и Пакета Истины,

- десять синтетических профилей ИИ-продуктов,

- скрытый Генератор Истины,

- система внесения ошибок,

- наборы критических и основных вызовов,

- синтетические пакеты захвата NOMOS,

- контроль слепого присуждения и утечки меток,

- метрики тестирования и проверки,

- тесты восстановления баллов,

- тесты справедливости и редких событий,

- правила публикации, версионирования и воспроизводимости.

Этот раздел пока не вычисляет результаты тестов. Раздел 18 будет это делать. Основной вопрос раздела 17 таков: как мы тестируем собственную систему измерения, рассмотрения и оценки NOMOS на синтетических наблюдениях 30,000 с известными результатами, но скрытых от экспертов, без предъявления заявления о производительности реальной компании или реального поставщика ИИ?

## NOMOS Вызов

Представьте, что вы разрабатываете тест. Вы правильно пишете большинство синтетических ответов ИИ. Вы добавляете очень очевидные ошибки только в несколько ответов:

- "Эта компания — банк."

- "Эта компания незаконна."

- "Эта компания — лучшая в мире."

Судьи легко замечают это. Затем вы говорите: "NOMOS обнаруживает 100% критических ошибок." Этот результат нереалистичен, потому что настоящие ошибки ИИ никогда не бывают настолько очевидными. Более сложные формы:

- "Учитывая, что считается, что компания предоставляет платёжные услуги, можно сказать, что она имеет банковскую лицензию."

- "Некоторые источники указывают, что компания сталкивалась с регуляторными проблемами; следовательно, законность её операций вызывает сомнения."

- "Множество независимых источников описывают компанию как лидера отрасли."

Ошибки в этих предложениях:

- атрибуции,

- передача сущности,

- модальность,

- Родословная источников,

- различие между открытым и закрытым миром,

- расширение области применения

встроены внутри. Теперь создайте синтетические ответы с использованием шаблонов, которые судьи уже знают. Судья думает: «Это предложение написано неправильно для теста». На самом деле они не смотрят Truth Pack. В этом случае это измеряет запоминание, а не методику обзора. Теперь пусть генератор синтетических данных и разработчик оценок будут одним и тем же человеком.

Производитель:

- количество критических ошибок,

- языковая разница,

- разница между панелями,

- оценки компонентов

устанавливает их точно так, как требует формула. Система оценки идеально воспроизводит синтетическую реальность. Это достижение? Нет. Это адаптация оценки к собственным данным. Сейчас при тестировании требуется только:

- правильный захват,

- правильный запрос,

- правильные системные метаданные

должны быть произведены. Не добавляйте дубликаты, запоздалые загрузки, неправильные промпты, усеченные ответы или измененные вложения файлов. Валидатор захвата NOMOS находит все записи правильными. Затем вы говорите: «Система захвата 100% успешна». Система захвата никогда не подвергалась проверке.

Теперь искусственно генерируйте критические случаи с частотой 20% в пределах основных 30,000 ответов. Судьи видят много данных при обнаружении критических случаев. Однако вы не можете проверить неопределённость редких событий в реальном мире. Напротив, если вы генерируете только два критических события: редкость событий может быть реалистичной,

Критическое извлечение и показатели ложного отрицания нельзя измерить надежно. Правильное решение — два отдельных корпуса: Корпус распространенности / сохраняет реалистичные и редкие уровни событий. Корпус уровня важности Challenge / предоставляет достаточное количество критических и основных врат для проверки серьёзных событий в сложных условиях.

Эти два корпуса не могут попасть в один знаменатель оценки. Теперь сгенерируйте 30,000 синтетические ответы. Однако всем «языкам с низкими ресурсами» следует обеспечить одинаковое качество. Ваша формула языковой справедливости дает высокую оценку. Может ли система действительно зафиксировать деградацию языков с низкими ресурсами? Вы не знаете. Теперь снизьте производительность на некоторых языках.

Но в то же время нарушьте эквивалентность запросов на этих языках. NOMOS дает низкую оценку. Это языковая проблема продукта ИИ? Или это проблема инструмента для запросов? Тест должен разделять эти два случая. Первое постановление этого раздела:

> Синтетическое тестирование не является демонстрацией, которая легко дает результат; это контролируемая атака, пытающаяся нарушить цепочку измерений.

Второе положение гласит:

> Синтетические данные не показывают реальную работу компании; они показывают способность аудиторского метода восстанавливать известную реальность.

Её третье положение гласит:

> Реальность производителя нельзя протестировать независимо арбитрами, не скрывая от них информацию.

Четвертая статья гласит:

> Распространенность редких событий и критическая способность к обнаружению не обязательно измерять по одному и тому же корпусу данных.

Пятая его статья гласит:

> Тестовые данные нельзя тихо корректировать в соответствии с формулой оценки, и формулу оценки нельзя тихо корректировать в соответствии с результатами тестирования.

Шестое положение гласит:

> Якорь Apple.com является синтетической отправной точкой, используемой для тестирования метода, а не для получения реальных результатов о компании Apple.

## 1. ЦЕЛЬ ГЛАВЫ

Цель этого раздела заключается в создании синтетической архитектуры тестирования, которая будет проверять протокол GEO-1000 от начала до публичной карточки результатов, при этом результаты будут заранее определены, но скрыты от команд оценки. Тестирование должно отдельно проверять каждую из следующих систем:

- Анализ сущности

- Распределение населения и выборки

- Страны и языковые панели

- Эквивалентность промптов

- Реестр ИИ-систем

- Различие между контролируемой и натуральной панелью

- Синхронизированная волна

- Захват NOMOS

- Пакет истины

- Извлечение заявлений

- Сопоставление цитата–заявление

- Обнаружение пропусков

- Критический и высокий уровень важности

- Статус ответа

- Распределение GEO-1000

- Десятикомпонентный профиль

- Сводный балл

- Доверительный интервал

- Справедливость

- Верхняя граница редкого события

- Версионирование баллов

- Публичный манифест

К концу этого раздела дизайн теста должен быть способен ответить на следующие вопросы:

> Как была создана синтетическая реальность?

> От кого и на каких этапах были скрыты метки реальности?

> Из какой популяции, языка, продукта ИИ и структуры волны будут сгенерированы основные ответы 30,000?

> Как часто случаи критического и серьёзного характера будут появляться в основном корпусе распространенности?

> С каким набором задач будет дополнительно протестирована система обнаружения критических случаев?

> На каком уровне ошибки тест будет считаться успешным?

> Какие результаты потребуют корректировки метода?

> Как будет предотвращено, чтобы тест давал суждения о Apple, реальных поставщиках ИИ или реальных пользователях?

## 2. ЦЕНТРАЛЬНЫЕ НОРМАТИВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

Синтетический бенчмарк Apple.com должен быть версионированным тестом проверки метода, который не делает никаких заявлений о производительности реальной компании или реального поставщика ИИ. Он должен состоять полностью из синтетических сущностей, пользователей, доказательств, ответов и системных журналов; необходимо зафиксировать Истину Генератора перед вынесением решения; скрывать эту истину от арбитров; и измерять, насколько точно аудиторская и рейтинговая цепочка NOMOS её восстанавливает. Синтетический статус должен быть заметен. Заявления о производительности реальной компании должны быть запрещены. Истина Генератора и формула начисления баллов должны быть зафиксированы до открытия основного корпуса. Арбитры не должны видеть метки генератора. Основной корпус распространенности должен оставаться отдельным от корпуса проверки тяжести. Каждый тестовый файл должен быть помечен как синтетический. Независимые команды должны иметь возможность воспроизвести эталонный тест, а неудачные результаты должны публиковаться вместе с успешными.

NOMOS не должен делать исключений для собственного стандарта.

## 3. ЧТО ИЗМЕРЯЕТ ТЕСТ?

Синтетический тест Apple.com измеряет следующий вопрос:

> Насколько точно система аудита NOMOS может воспроизвести известную синтетическую реальность и распределение ошибок после этапов захвата, извлечения заявлений, рассмотрения, фильтрации и оценивания?

Объект измерения не является: Apple Inc. Продукты Apple. Реальные модели ИИ. Мнения реальных пользователей. Реальная производительность страны или языка. Объект измерения:

> Сама методология NOMOS.

## 4. ЧТО НЕ ИЗМЕРЯЕТ ТЕСТ?

Этот тест не может давать следующие утверждения:

- «GEO-оценка Apple равна X.»

- «Apple лучше всего представлена в этом ИИ-продукте.»

- «Y процентов реальных пользователей воспринимают Apple правильно.»

- «Указанный реальный поставщик ИИ производит критические ошибки.»

- «Реальный ИИ-продукт указанного языка слабый.»

- «Apple NOMOS прошла стандарт 950+.»

- «Apple поддерживает этот тест.»

- «Apple участвовала в тесте.»

- «Реальная цена Apple, лицензия или покрытие услуг следующие.»

Каждая страница в публичном документе должна включать следующее положение:

> Этот тест является синтетическим. Он не является текущей проверкой точности, уместности или производительности Apple Inc., apple.com или любого реального поставщика ИИ.

## 5. ПОЧЕМУ ЯКОРЬ APPLE.COM?

Apple.com выбран в качестве опорного метода по следующим причинам: у него короткий и понятный формат домена. Он подходит для тестирования различий между доменом и корпоративным субъектом. Он требует определения субъекта не только по имени компании, но и по её цифровому присутствию. Он позволяет синтетически моделировать различные типы требований, такие как продукт, услуга, локальный охват, цена, время и ресурсы. Он подходит для тестирования типов ошибок, таких как неправильная категория, неверная сущность, неправильное соотношение цен и ложное превосходство на одном и том же субъекте-двойнике. При переходе к реальному тесту в будущем нагрузка на пользователей в понимании намерений может быть относительно ограниченной. Это объясняет причину выбора дизайна для теста. Это не является проверенным текущим утверждением о реальной компании Apple.

## 6. СИНТЕТИЧЕСКИЙ ДВОЙНИК СУБЪЕКТА

Объект под наблюдением в тесте:

### APPLE-SYNTH ENTITY TWIN

будет. Идентичность:

### NGE-APPLE-SYNTH-TWIN-001

Этот субъект:

- не является реальной Apple Inc.,

- не является реальной юридической личностью,

- не содержит реальных записей о продуктах или ценах,

создан исключительно для тестирования методологии. Домашний якорь: поддерживается как apple.com. Однако во всех записях Truth Pack имя синтетического субъекта явно указано:

#### Apple-SYNTH Global Technology Entity

## 7. ОНТОЛОГИЯ СИНТЕТИЧЕСКОГО ДВОЙНИКА

APPLE-SYNTH содержит следующий граф синтетических сущностей:

- APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001— основная корпоративная сущность

- APPLE-SYNTH-DOMAIN-APPLE-COM-001— доменный якорь

- APPLE-SYNTH-DEVICES-001— семейство продуктов устройств

- APPLE-SYNTH-SOFTWARE-001— платформы программного обеспечения

- APPLE-SYNTH-SERVICES-001— цифровые сервисы

- APPLE-SYNTH-PAYMENTS-SUB-001— дочернее предприятие ограниченного платежного сервиса

- APPLE-SYNTH-RETAIL-TR-001— синтетическая розничная сущность в Турции

- APPLE-SYNTH-RETAIL-DE-001— синтетическая розничная сущность в Германии

- APPLE-SYNTH-FRANCHISE-X-001— независимый лицензированный магазин

- APPLE-SYNTH-HISTORICAL-PARTNER-001— истёкший исторический партнёр

- APPLE-SYNTH-UNRELATED-APPLE-001— несвязанная организация для совпадения имён

Эта диаграмма:

- материнская компания,

- аффилированный,

- продукта,

- местная организация,

- франшиза,

- историческая связь,

- несвязанное сходство имён

проверяет различия.

## 8. ТРИ РЕЖИМА ТЕСТИРОВАНИЯ

### BM-S0 — ТЕСТ ЧИСТОГО СИНТЕТИЧЕСКОГО МЕТОДА

Все:

- пользователей,

- ИИ-продуктов,

- ответы,

- доказательства,

- экраны,

- оценки

являются синтетическими. Это основной режим этой секции.

### BM-S1 — ТЕСТ СИНТЕТИЧЕСКОГО ПОВТОРА

Предварительно сгенерированные синтетические ответы:

- NOMOS Захват,

- извлечение утверждений,

- принятие решений,

- оценивание

воспроизводится в систему как поток живых данных. Этот режим тестирует программное обеспечение и человеческие процессы.

### BM-L1 — ТЕСТИРОВАНИЕ В БУДУЩЕМ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

Используются реальные пользователи и реальные ИИ-продукты. Отдельно:

- текущий пакет достоверной информации,

- юридическая оценка,

- записи системы поставщика,

- этический и протокол конфиденциальности

требуется. Этот раздел ограничен Разделом 18: BM-S0 и BM-S1.

## 9. ИДЕНТИЧНОСТЬ ТЕСТА

Основная идентичность теста:

### NOMOS-APPLE-SYNTH-BENCH-0.9

Подзаписи:

- Сущность: APPLE-SYNTH-TWIN-001

- Популяция: SYNTH-POP-FRAME-001

- Распределение по странам: SYNTH-COUNTRY-ALLOC-001

- Реестр языков: SYNTH-LANGUAGE-REGISTRY-001

- Набор промптов: SYNTH-PROMPT-SET-001

- Пакет истины: SYNTH-APPLE-TP-001

- Регистр ИИ-системы: SYNTH-AI-REGISTRY-001

- План волн: SYNTH-WAVE-PLAN-001

- Схема захвата: NOMOS-CAPTURE-SYNTH-0.9

- Руководство по вынесению решений: SYNTH-ADJUDICATION-0.9

- Метод оценки: NOMOS-PUAN-0.9

- Манифест рандомизации: SYNTH-SEED-MANIFEST-001

Если какая-либо из этих идентичностей изменится, потребуется новая тестовая версия.

## 10. ОСНОВНЫЕ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЕ ВОПРОСЫ

Эталон должен ответить на десять исследовательских вопросов. Может ли он восстановить связь домена и сущности? Может ли он различать поддерживаемые, неподдерживаемые, опровергнутые и нерешённые утверждения? Сохраняет ли он различие между официальным утверждением и проверенной реальностью? Достигнут ли адекватные показатели полноты на Критических и Основных контрольных точках без чрезмерного числа ложноположительных срабатываний? Обнаруживает ли он существенные пропуски с той же надежностью, что и явную ложь? Восстанавливает ли архитектура честности по странам и языкам внесённые различия? Может ли он измерить разницу между панелями «Чистый» и «Естественный» без выдвижения неподдержанного причинно-следственного утверждения? Может ли NOMOS Capture идентифицировать синтетические дубликаты, подлог и временные дефекты? Насколько точно распределение GEO-1000 и составной балл восстанавливают Истину Генератора? Получают ли независимые команды существенно сопоставимые результаты из одних и тех же корпусов?

## 11. ЧЕТЫРЕ КОРПУСА ТЕСТОВОЙ АРХИТЕКТУРЫ

Тест состоит из четырех отдельных корпусов.

### 11.1. ГЛАВНЫЙ КОРПУС ПО ПРЕВАЛЕНТНОСТИ

Основной корпус состоит из ответов 30,000. Цель:

- распределение GEO-1000,

- редкая частота ошибок,

- профили ИИ-продуктов,

- определение волны

для тестирования. Этот корпус поддерживает реалистичную разреженность ошибок.

### 11.2. КОРПУС УРОВНЯ ВАЖНОСТИ CHALLENGE

Переобучение критических и основных типов ошибок. Цель:

- Критическое извлечение,

- Классификация основных ошибок,

- ложноположительные,

- экспертная оценка

— для измерения производительности. Этот корпус не учитывается при определении распространенности.

### 11.3. КОРПУС ЦЕЛОСТНОСТИ ЗАПИСИ

Включает:

- Дубликат

- Неправильная промпт

- Усеченный ответ

- Поздняя загрузка

- Неверное время

- Несоответствие хэша

- Синтетическое вмешательство

- Неправильные метаданные продукта

- Прерывание пользователя

- Техническая повторная попытка

Цель: Проверить верификацию захвата NOMOS. Только действительные попадают в знаменатель семантического балла.

### 11.4. КОРПУС АРБИТРАЖНОГО ЗОЛОТА

Предварительно разрешено экспертной группой:

- граница утверждения,

- сущность,

- атрибуции,

- модальность,

- цитата,

- упущение,

- степень важности

носит случаи. Цель:

- калибровка арбитра,

- обнаружение дрейфа,

сравнение с внешней командой. Не входит в знаменатель основного балла.

## 12. 30,000 ОСНОВНОЙ КОРПУС ОТВЕТОВ

Основная конструкция:

10 синтетический ИИ products× 1,000 уникальный users× 3 waves= 30,000 откликов

Каждый отклик:

- относится к различной синтетической человеческой единице,

- отдельному продукту ИИ,

- отдельной волне,

- отдельной зафиксированной Сущностной Зеркальной Команде

принадлежит. В основном корпусе тот же синтетический человек:

- не используется повторно в другом продукте ИИ,

- или в другой волне

снова. В целом:

#### найдено 30,000 уникальных синтетических человеческих единиц

Это решение:

- кондиционирование панели,

- удаляет повторное воспоминание ответов,

- множественную зависимость продуктов одного и того же человека

из основного корпуса.

## 13. СООТВЕТСТВУЮЩИЕ ДВОЙНИКИ НАСЕЛЕНИЯ

AI продукты тестируются с различными человеческими единицами. Однако, если профили пользователей полностью различны, продукты нельзя сравнивать. Поэтому:

#### Используются Соответствующие Синтетические Двойники Населения

Каждый AI продукт имеет разные индивидуальные идентичности. Однако выборка из 1,000 человек для каждого продукта:

- страны,

- языка,

- возрастная группа,

- Частота использования ИИ,

- право на план,

- устройство,

- доступность,

- узнаваемость бренда

Обеспечивает одинаковое целевое распределение по уходу. Эта структура соответствует составу популяции без повторного использования одного и того же человека.

## 14. промпт ОСНОВНОГО КОРПУСА

Все 30,000 основные ответы несут этот канонический замысел:

> Свяжите доменный якорь с основной корпоративной структурой и объясните основные действия этой организации.

Текст турецкого кандидата:

> «С какой основной юридической структурой Apple.com связан и каковы основные виды деятельности этой организации?»

Английский кандидатский текст:

> «Какое основное юридическое лицо связано с apple.com и каковы основные виды деятельности этой организации?»

Версии на других языках:

- в этом разделе это не представлено как перевод в реальном мире,

- PROMPT-L01 до PROMPT-L3 6 сохраняются как объекты синтетического языка,

метки семантической эквивалентности предопределены. Этот подход: предотвращает утверждение о точности поддельного перевода без настоящего лингвистического опыта, но при этом позволяет тесту вычислять языковую справедливость.

## 15. ПОЧЕМУ ТОЛЬКО ОДИН PROMPT В ОСНОВНОМ КОРПУСЕ?

Вопрос от Основателя GEO-1000:

> Когда один и тот же продукт ИИ запрашивают одновременно и с одним и тем же намерением, сколько пользователей действительно видят фундаментальное представление существования?

По этой причине, Основной корпус преобладания:

- использует один Основной Зеркальный Промпт,

- одну версию промпта,

- три волны повторений

Семейства: Доказательства, Рекомендации, Сравнительные и Пограничные: тестируются в отдельном Диагностическом Приложении, не смешиваются в основной знаменатель ответа 30,000. Это различие важно. Потому что один Основной Промпт:

#### производит результаты Основного GEO-1000

Сам по себе:

#### Полное соответствие NOMOS

не производится.

## 16. ДИАГНОСТИЧЕСКОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ

Помимо основных ответов 30,000, разработан следующий синтетический диагностический корпус:

Эти случаи 6,000: не являются основной распространенностью пользователей, но представляют собой корпус для проверки семьи промптов и компонентов. Вместе с основным 30,000 тестовая вселенная может содержать синтетические ответные случаи 36,000. Однако результат названия Раздела 18:

#### Ответы основной панели населения 30,000

останутся.

## 17. СИНТЕТИЧЕСКАЯ РАМКА НАСЕЛЕНИЯ

Эксперимент не претендует на точное отражение реального количества населения. SYNTH-POP-FRAME-001:

- распределение по странам с длинным хвостом,

- многоязычное население пользователей,

- разница между крупными и малыми рынками,

- ячейки с языками с низкими ресурсами,

- различная частота использования ИИ

— это синтетическая структура, которую он создаёт. Эта структура не может быть опубликована как текущий рейтинг населения реальных стран. Будущие живые испытания:

- датированная,

- авторизованы.

- версиированные данные реального населения

необходимо использовать.

## 18. СИНТЕТИЧЕСКАЯ СТРАНОВАЯ ВСЕЛЕННАЯ

Синтетическая вселенная: она включает коды стран или юрисдикций, имеющих право на 193. Коды следующие:

### C0 01–C1 93

Они представлены в форме. Эти коды не отражают фактическую эффективность страны. Доли стран:

- несколько крупных слоев,

- средние слои,

- длинный хвост маленьких стран

заранее определены для формирования.

## 19. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПО СТРАНАМ

Доля синтетического населения страны c: обозначим её как p_c. Основная цель:

n_c* = 1,000 p_c

имеет форму. Начальное распределение:

n_c^0= ⌊n_c*⌋

осуществляется следующим образом. Оставшиеся места: распределяются с использованием метода наибольшего десятичного остатка. Результат:

Σ_c n_c= 1,000

Оно должно быть. Малые страны, которые не собирают никаких наблюдений: они не показываются так, как если бы существовали в Панели Населения, они входят в отдельный цикл Наблюдения за Страной.

## 20. Приложение наблюдателя страны

Для тестирования всех допустимых кодов стран хотя бы один раз: создается синтетический Приложение Наблюдателя Стран из стран 193. Эти наблюдения:

- к оценке страны,

- к её основным заинтересованным сторонам 1,000

не входят. Цель:

- доступ,

- языка,

- столкновение сущностей,

- ранний критический сигнал

Это тест.

## 21. ЯЗЫКОВАЯ ВСЕЛЕННАЯ

Основной реестр синтетических языков:

- Язык панели населения 24

- Язык наблюдателя справедливости языка 12

следующий:

Синтетические языково-локальные ячейки 36

переносятся. Коды:

### L01–L3 6

имеют такую форму. Примеры текстов на турецком и английском могут быть опубликованы для L01 и L02. Другие языковые объекты: несут синтетическую идентичность, чтобы избежать утверждения о реальной языковой производительности.

## 22. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЯЗЫКА

Распределение языка пользователя:

- не по официальному языку страны,

- а по основному языку задания, на котором пользователь будет естественно выполнять тестовую задачу

выполнено. Многоязычный пользователь: остается одним человеком в основном весе населения, не становится несколькими полноценными лицами. Приложение по языковой справедливости: делает избыточную выборку ячеек с низким количеством L2 5–L3 6, затем пересчитывает на истинные доли синтетических языков для глобального показателя.

## 23. ВСТАВКА ЭКВИВАЛЕНТНОСТИ промпта

Тест должен включать только правильные переводы. Приложение по языковой эквивалентности включает следующие случаи:

- Правильная семантическая эквивалентность

- Перевод с добавленной задачей уверенности

- Перевод, превращающийся в рекомендацию

- Смещение привязки сущности

- Географическое смещение

- Смещение времени

- «Пресуппозиция мирового лидера»

- Добавление порядка источника

- Чрезмерная формальность

- Непригодный машинный перевод

Некоторые из этих случаев:

- Производительность ИИ-языка,

- дефект инструмента промпта

проверяет различие. Случай с дефектом эквивалентности промпта: не может быть напрямую загружен в реальный балл справедливости ИИ.

## 24. ПАКЕТ СИНТЕТИЧЕСКОЙ ИСТИНЫ

SYNTH-APPLE-TP-001 содержит как минимум следующие поля:

Truth Pack также:

- 12 Только официальное заявление,

- 10 Противоречиво,

- 8 Неурегулировано,

- 6 Историческое,

- 4 Ограниченно проверено

генерирует статус. Это распределение используется для проверки всех статусов рассмотрения.

## 25. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ПАКЕТА СИНТЕТИЧЕСКОЙ ИСТИНЫ

Следующие примеры являются полностью синтетическими: apple.com, связанный с APPLE-SYNTH-HOLDINGS-001. Основные виды деятельности находятся в категориях устройств, программного обеспечения и цифровых сервисов. Наличие продуктов и услуг варьируется в зависимости от рынка. Цены и налоговые условия различаются в разных странах. Основная организация не является универсальным банком. Основная организация не предоставляет юридические или медицинские услуги. Ограниченные местные полномочия платежной дочерней компании не предоставляют основной организации универсальных банковских полномочий. Термин «самая инновационная компания в мире» является синтетическим официальным позиционированием; это не факт независимого превосходства. Основание для заявления о «99 процентов удовлетворенности» не было проверено. Некоторые исторические партнерства закончились на контрольную дату. Некоторые продукты доступны только на определенных синтетических рынках. Нет гарантии 100 процентов результата для всех проектов или продуктов.

Нет одобрения со стороны синтетического государственного учреждения или университета. Местная регистрация франшизы не является прямой операцией основного предприятия. Некоторые клиентские отношения были проверены с ограниченными доказательствами, но они недоступны для общественности. Эти положения не являются утверждениями о настоящем Apple.

## 26. СЕМЕЙСТВА ДОКАЗАТЕЛЬСТВ

Пакет Synthetic Truth содержит следующие семейства доказательств:

### EF-01— Канонические страницы продуктов первой стороны

### EF-02— Синтетический реестр компаний

### EF-03— Синтетические локальные ценовые записи

### EF-04— Синтетическая запись о регулируемых партнерах

### EF-05— Синтетические партнерские соглашения

### EF-06— Синтетический независимый редакторский обзор

### EF-07— Синтетические транзакционные данные

### EF-08— Синтетические записи пользователей

### EF-09— Синтетический исторический архив

### EF-10— Синтетический реестр контрдоказательства

Существуют также четыре цепочки отмывания доказательств:

### EL-01— Самозаявление → спонсируемые новости → блог → AI-сводка

### EL-02— Корпоративная награда → многокопийный сайт → фальшивый консенсус

### EL-03— Комментарий сотрудника → представлен как одобрение университета

### EL-04— Лицензия партнёра → передача в качестве полномочий главного субъекта

## 27. СЕКРЕТНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ ПРОИЗВОДИТЕЛЯ

Для каждого синтетического ответа:

#### Запись истины генератора

создан. Эта запись содержит следующее: Какие утверждения были сгенерированы? Какое утверждение верно? Какое частично верно? Какое принадлежит ложной сущности? Какое устарело? Какое не имеет поддержки? Какое критическое или важное? Какое упущение намеренное? Какая ссылка фальшивая или неправильно определена? Каков фактический статус RP ответа? Какие компоненты должны быть затронуты? Эта запись:

- создана до того, как данные произведены,

- хэширована,

запечатана до завершения экспертной проверки. Арбитры не могут видеть Истину Генератора.

## 28. ЗАМОК ИСТИНЫ ПРОИЗВОДИТЕЛЯ

Пакет Истины Генератора:

- хэш,

- time stamp,

- манифест случайного семени,

- версия производственного кода,

- версия шаблона

должны быть сохранены. После того как виден результат оценки:

- метка не может быть изменена,

- уровень важности не может быть понижен,

распределение истинных/ложных значений не может быть перераспределено. Если обнаружена реальная производственная ошибка:

- новая тестовая версия,

- создаётся запись воздействия на старый корпус

создаётся.

## 29. СИНТЕТИЧЕСКИЕ ПРОДУКТЫ ИИ

Тест использует пример синтетических продуктов ИИ, независимых от десяти провайдеров:

### SYNTH-AI-01

### SYNTH-AI-02

### SYNTH-AI-03

### SYNTH-AI-04

### SYNTH-AI-05

### SYNTH-AI-06

### SYNTH-AI-07

### SYNTH-AI-08

### SYNTH-AI-09

### SYNTH-AI-10

Это не имитации и не кодовые названия реальных поставщиков ИИ. Каждый синтетический продукт имеет различный профиль режима отказа.

## 30. ПРОФИЛИ СИНТЕТИЧЕСКОГО ИИ

Это распределение профиля проверяет, что NOMOS не вознаграждает только за самый высокий средний показатель.

## 31. ПАРАМЕТРЫ ПРОФИЛЯ

Каждый синтетический ИИ-продукт несет эти скрытые параметры:

- Точность основной сущности

- Фактическая поддержка

- Выход за рамки охвата

- Временная задержка

- Потеря атрибуции

- Несоответствие цитирования

- Вероятность отказа

- Вероятность отсутствия ответа

- Штраф за язык с низкими ресурсами

- Разрыв между чистотой и естественностью

- Дрейф волны

- Вероятность критического события

- Вероятность крупного события

- Многословие

- Вероятность самокоррекции

- Вероятность вымышленной цитаты

Параметры: зафиксированы до создания основного корпуса, не могут быть изменены после просмотра окончательного результата.

## 32. ОСНОВНЫЕ БАЗОВЫЕ РАСХОДЫ НА ОШИБКИ КОРПУСА

Корпус основной распространенности использует реалистичную разреженную логику ошибок. Возможные глобальные синтетические показатели:

- Полный/Рекомендательный проход: высокая часть

- Условное соответствие: 2–15 процентов в зависимости от профиля продукта

- Существенное несоответствие: 0–8 процентов

- Подтверждено критическое: 0–0.5 процентов

- НЕ ОПРЕДЕЛЕНО: 0–3 процентов

- Нет пригодного ответа: 0–8 процентов

- Не подлежит оценке: после захвата корпуса, 0–2 процентов

Эти показатели различаются для каждого продукта. Они не являются прогнозами реального рынка ИИ. Это синтетические распределения нагрузки.

## 33. КОРПУС ВЫЗОВОВ СТЕПЕНИ ВАЖНОСТИ

Поскольку критические ошибки редки при реалистичном распространении, для каждого этапа требуется достаточное количество проверочных случаев. Корпус вызовов должен иметь следующую структуру:

Также:

- 1,200 Серьезное,

- 600 Трудное, умеренное,

- 600 Негативные контроли, похожие на критические, но не критические

можно сгенерировать случаи. Общий уровень важности Вызов: будет 3,600 случаев. Этот корпус не может быть включен в основной показатель распространенности.

## 34. ОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ КРИТИЧЕСКИЕ КОНТРОЛИ

Следующие типы случаев должны присутствовать для проверки критического уровня ложноположительных срабатываний:

- Правильная торговая марка, но отсутствует юридический суффикс

- Небольшая разница при округлении цены

- Небольшое отклонение в годе получения исторической награды

- Ошибка в формате цитирования, но основное утверждение верно

- Соответствующая осторожность

- Ограниченное, но безвредное упущение

- Отрицательный комментарий явно представлен пользователем как мнение

- Небольшая неопределённость в историческом охвате реального партнёрства

- Правильное приписывание самодекларации компании

Судьи не должны классифицировать каждый силовой термин как критический.

## 35. МАТРИЦА ВНЕДРЕНИЯ ОШИБОК

Вектор ошибок для каждого ответа:

H_i= (E_i, F_i, S_i, T_i, A_i, M_i, C_i, O_i, R_i)

Записано следующим образом. Здесь:

- Ei: ошибка существования

- Fi: фактическая ошибка

- Si: ошибка охвата

- Ti: временная ошибка

- Ai: ошибка атрибуции

- Mi: ошибка модальности

- Ci: ошибка цитирования

- Oi: пропуск

- Ri: ошибка релевантности/отказа

Ошибки не обязательно должны быть независимыми. Пример: передача дочерней лицензии основной организации может одновременно:

- неверная сущность,

- превышение полномочий,

- создать ложные полномочия,

- Критический совет

Это может произойти. Эти случаи связаны как кластер поиска корня.

## 36. ГЕНЕРАЦИЯ ОТВЕТА

Синтетическая генерация ответа имеет три этапа.

### 36.1. Семантический план

Согласно Записи Истинности Генератора:

- активные истинные утверждения,

- активные ложные утверждения,

- упущения,

- ссылочное поведение,

- статус ответа

определяется.

### 36.2. Лингвистическая реализация

Одна и та же семантическая схема:

- короткая,

- длинным,

- косвенная,

- модальная,

- приписываемая,

- самоисправляющаяся,

- противоречивая

написанная на разных интерфейсах.

### 36.3. Реализация интерфейса и захвата

Ответ:

- макет веба,

- макет мобильного,

- макет панели цитирования,

- макет экрана ошибки

отображается внутри. Все визуальные элементы:

### СИНТЕТИЧЕСКОЕ КИНО — НЕ ВЫХОД ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

должны содержать водяной знак.

## 37. ПРЕДОТВРАТИТЬ ЗАПОМИНАНИЕ ШАБЛОНА

Каждое утверждение не должно создаваться с использованием только одного шаблона предложения. Пример ложного утверждения о превосходстве может быть создан в следующих формах:

- "Это самая инновационная компания в мире."

- "Согласно большинству независимых источников, это безусловный лидер в этом секторе."

- «Считается самым надежным вариантом на рынке.»

- «Подтверждено, что он занимает первое место в мировом масштабе.»

- «Можно сказать, что он превосходит всех своих конкурентов.»

Система вынесения решений должна оценивать смысл, а не список слов.

## 38. НЕЯВНОЕ ГЕНЕРАЦИЯ ОШИБКИ

Как минимум одна треть корпуса задач должна содержать ошибку не как явное предложение, а как:

- предположение

- импликация,

- модальность,

- опущение атрибуции,

- рекомендация,

- кореференция сущности

Пример: «Предоставление ограниченных платежных услуг указывает на то, что материнская компания подчиняется банковскому регулированию и имеет лицензию». Здесь ошибка заключается в:

- не прямо в слове «банк»,

- переданное властью происхождение

была установлена.

## 39. ПРОИЗВОДСТВО ЦИТИРОВАНИЙ

Синтетические цитаты включают следующие классы:

- Непосредственно поддерживающие

- Поддерживающие только атрибуцию

- Частично поддерживающие

- Принадлежащие другой стране

- Принадлежащие другой организации

- Старые

- Нерелевантные

- Противоречивое содержание

- Не существует

- Копия того же исходного источника

- Представление ограниченных доказательств как публичного источника

- Создание поддельного университетского или общественного одобрения

URL-адреса цитирования не должны перенаправляться на реальные доменные имена. Например: https://evidence.synthetic.example/EF-004 можно использовать.

## 40. Пробел в эталонных данных ВНЕДРЕНИЕ

Некоторые ответы теста создают новые утверждения, которых нет в Truth Pack, но:

- не может быть вынуждено к категориям

истинно,

- ложно,

- невозможно оценить

Судья, как правильное поведение:

### Пробел в эталонных данных

должен открыть. Тест измеряет эти два неправильных поведения:

- Автоматическое засчитывание Пробел в эталонных данных как неправильного

- Автоматическое засчитывание Пробел в эталонных данных как правильного

## 41. ВВОД ОМИССИИ

Случаи упущений генерируются на трёх уровнях:

- Необязательное упущение деталей

- Пропуск обязательного элемента

- Пропуск материальной границы

Пример: Запрос: «Предоставляет ли компания платежные услуги в Германии и какие применяются ограничения?» Ответ: «Компания предоставляет платежные услуги.» Truth Pack:

- только отдельная дочерняя компания,

- только ограниченная группа пользователей,

- только определённая юрисдикция

если это показывает:

- сущность,

- объем охвата,

- пропуск границы

могут оцениваться вместе.

## 42. СЛУЧАИ САМОИСПРАВЛЕНИЯ

Тест включает следующие форматы ответов:

- Ложное утверждение, затем явное опровержение

- Неправильное утверждение, затем неопределенное смягчение

- Правильное утверждение, затем неверное противоречие

- Самокоррекция после ссылки

- Исправление в том же ответе без последующего сообщения пользователя

- Только добавление дисклеймера при сохранении неверного утверждения

Цель:

- реальная самокоррекция,

- поддельная коррекция,

- нерешённое внутреннее противоречие

для проверки различия.

## 43. КОНТРОЛИРУЕМЫЙ–НАТУРАЛЬНЫЙ ПАНЕЛЬНЫЙ МОДУЛЬ

Случаи 1,000 из Диагностического приложения: содержит Чистые и Натуральные близнецы одной и той же синтетической пользовательской профили. В Натуральном состоянии:

- память,

- специальные инструкции,

- предыдущая оценка бренда,

- имеет другой план,

- использование инструмента

внедряется. Генератор Правды сохраняет это различие:

- Формально подходящее изменение для пользователя

- Законная разница в совете

- Дрейф материальной реальности

- Инструкция в пользу бренда

- Инструкция против бренда

- Утечка ограниченной информации

Компонент USI тестируется с этим модулем.

## 44 технология WAVE

Основной корпус содержит три волны:

В каждой волне:

- новые синтетические пользователи 10,000,

- такая же версия Core Mirror Prompt,

- такая же базовая онтология Truth Pack

Используется. В некоторые продукты вводится контролируемое отклонение.

## 45. СЦЕНАРИИ ДРИФТА WAVE

Для синтетических ИИ-продуктов вводятся следующие изменения:

- SYNTH-AI-02: увеличение многословности

- SYNTH-AI-03: L2 5–L3 6 сброс языка

- SYNTH-AI-04: Рост различий естественной панели

- SYNTH-AI-05: Увеличение отмывания ссылок

- SYNTH-AI-07: Старая цена и доступность продукта

- SYNTH-AI-10: Единственный критический на W2, исправление на W3

Цель:

### STR,

это проверка текущего состояния, исторического инцидента и записей исправлений.

## 46. ИЗМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ IN-WAVE

В середине синтетического продукта ИИ на W2:

- метка модели,

- просмотр ссылок,

- веб-режим

изменено. Правильное поведение NOMOS:

- разделить волну на под-волну,

- сгенерировать предупреждение о смешанном состоянии системы

должно быть. Неправильное поведение: учитывать всю W2 как один фиксированный результат продукта.

## 47. ВНЕШНЯЯ ИНЪЕКЦИЯ СОБЫТИЯ

Во время W3 генерируется новое событие о синтетическом объекте:

- изменение цены,

- прекращение продукта,

- открытие локальной службы,

- изменение аффилированной лицензии

как. Пакет Правда: Он разделен на версии W3A и W3B. Проверяется, связывают ли оценщики все ответы с единственным эталонным временем.

## 48. СИНТЕТИЧЕСКИЙ NOMOS ЗАХВАТ

Создается синтетический пакет доказательств для каждого основного ответа:

- Манифест наблюдений

- Артефакт промпта

- Артефакт необработанного ответа

- Мок-скриншот

- Артефакт состояния системы

- Вектор времени

- Журнал попыток

- Манифест целостности

- Манифест конфиденциальности

- Запись проверки

Действительные пакеты: введите реальное тестовое распределение. Дефектные пакеты: классифицированы в соответствии с Корпусом целостности захвата.

## 49. КЛАССЫ ОШИБОК ЗАХВАТА

Тест выдает следующие типы ошибок:

- Точная копия

- Почти идентичный скриншот

- Несоответствие промпта

- Сокращение промпта

- Сокращение ответа

- Отсутствие конца ответа

- Неверные метаданные продукта AI

- Метка времени вне волны

- Смещение часов устройства

- Задержка загрузки

- Несоответствие хэша

- Изменение до хэша

- Изменение после хэша

- Восстановление пользователя

- Техническая повторная попытка

- Прерывание пользователя

- Трансформация системы

- Редактирование исходного файла

- Действительная альтернатива доступности

- Ложное утверждение о доступности

Цель: отделить валидность захвата от семантической точности.

## 50. ВОДЯНОЙ ЗНАК ДЛЯ ТЕСТА

Все визуальные материалы и записи публичной реакции должны содержать следующий видимый знак: SYNTHETIC NOMOS TEST / НЕ ЖИВАЯ ОТВЕТНАЯ РЕАКЦИЯ ИИ / НЕ УТВЕРЖДЕНИЕ О РЕЗУЛЬТАТАХ APPLE ИЛИ ПРОВАЙДЕРА Водяной знак: не должен перекрывать текст утверждения, не должен мешать оценке понимания проверяющими. В копии для слепого рассмотрения водяной знак указывает на синтетичность, он не показывает метку Generator Truth.

## 51. РАНДОМИЗАЦИЯ

Генерация теста использует версионированный псевдослучайный метод. Каждое случайное решение:

- начальное значение теста,

- начальное значение подмодуля,

- выбор шаблона,

- введение ошибок,

- назначение пользователя,

- назначение слота

должно быть воспроизводимым. Случайное начальное значение: хэшируется перед основной генерацией корпуса, не может быть изменено после получения результата.

## 52. РАЗЛИЧИЕ МЕЖДУ СЛУЧАЙНОСТЬЮ И ПРОИЗВОЛЬНОСТЬЮ

Рандомизация: обеспечивает распределение, независимое от результата. Произвольность: означает, что производитель выбирает желаемый ответ. Без манифеста рандомизации: утверждение «Мы сгенерировали это случайным образом» недостаточно.

## 53. ПРОТЕЧКА ДАННЫХ

Протечка теста может происходить следующими способами: Генератор Правды показывается арбитру. Название шаблона ответа объясняет уровень важности. Имя файла должно быть critical-licence-001.png. Цвет интерфейса указывает тип ошибки. Справочный код несет прямую метку истина/ложь. Арбитр видел тот же случай в обучающем наборе. Ассистент ИИ-арбитра получает доступ к коду генератора. Оценка видит результаты разработчика по отложенной выборке. Все эти каналы должны быть закрыты.

## 54. ИМЕНА ФАЙЛОВ

В пакетах для слепого рецензирования имя файла:

### OBS-000184

должно быть нейтральным. Следующие имена запрещены:

- critical-case-12

- wrong-entity

- good-answer

- low-resource-fail

- false-citation

## 55. РАЗДЕЛЬНЫЕ РОЛИ

Тестирование должно проводиться как минимум с использованием следующих ролей:

- Архитектор синтетической популяции

- Дизайнер пакета истинных данных

- Генератор ответов

- Хранитель начальных данных

- Аудитор утечек

- Дизайнер корпуса захвата

- Команда извлечения утверждений

- Команда рассмотрения

- Команда методов оценки

- Команда независимой проверки

- Куратор публичного релиза

- Ответственное лицо за тестирование на людях

Роли могут быть объединены в небольшом пилотном проекте. Однако:

- Человек, который знает истину Генератора,

- является единственным принимающим решение при окончательной слепой оценке

Ни один человек, который знает истину Генератора, не может быть единственным принимающим решение при окончательной слепой оценке.

## 56. СЕКЦИИ ТЕСТОВЫХ ДАННЫХ

### 56.1. Публичный калибровочный набор

Используется для обучения арбитров и тестирования кодовой книги. Истина генератора открыта. Не входит в основную оценку.

### 56.2. Набор для разработки

Используется для разработки методов и программного обеспечения. Метки открыты для ограниченной команды.

### 56.3. Закрытый валидационный набор

Открывается после того, как система арбитража и оценки будет зафиксирована. Истина генератора запечатана. Производит основную проверку метода.

### 56.4. Набор для обновления удержания

Он сохраняется для тестирования переобучения, специфичного для эталона. Заранее хэшируется и используется для обновления версии. Может не оставаться скрытым бесконечно; необходимо предоставить объяснение и график публикации.

## 57. ОСНОВНОЕ ПРАВИЛО УТЕЧКИ КОРПУСА 30,000

Основной корпус преобладания принципа:

- метод оценки без блокировки 0.9,

- кодекс утверждений без блокировки,

- роли арбитража без определения

не должны быть открыты. После блокировки: пакеты ответов и доказательств открываются для арбитров. Генератор истины остается закрытым. Арбитраж завершается. Результаты подсчитываются. Манифест результатов блокируется. Генератор истины открывается. Проводится анализ восстановления.

## 58. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИСТИНЫ

Успех тестирования NOMOS не дает высокого результата. Успех:

> имеет низкую разницу между Истиной Генератора и результатами, воспроизведёнными NOMOS.

Пример: Истина Генератора:

- Строгий проход: 942

- Условный: 38

- Серьёзный: 15

- Критический: 2

- Нерешённый: 3

Восстановление NOMOS:

- Строгий проход: 940

- Условный: 40

- Серьёзный: 15

- Критический: 2

- Нерешённый: 3

тогда метод может быть сильным. Балл NOMOS может быть высоким или низким. Важен правильный процесс восстановления.

## 59. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ГРАНИЦЫ ИСКА

Атомы требований генератора:

### G

Атомы, произведённые арбитрами:

### H

Пусть будет. Точность границы утверждения:

P= корректно сопоставленные извлеченные атомы / все извлеченные атомы

Полнота:

R= корректно сопоставленные извлеченные атомы / атомы генератора

F1:

### F1 = 2 PR / (P + R)

может быть рассчитано как. Не только количество атомов:

- исходный диапазон,

- нормализованное утверждение,

- сущность,

- квалификаторы

при сопоставлении должны быть учтены.

## 60. ВОССТАНОВЛЕНИЕ АТОМНОГО РЕШЕНИЯ

Требуется отдельная оценка для каждого измерения: точность сущности

Макро-F1 по фактическому статусу

Макро-F1 по охвату

Макро-F1 по времени

Макро-F1 по атрибуции

Макро-F1 по модальности

Согласование ссылок F1

F1 по упущениям

Точность комбинированной метки. Точность по нерешенным/разрывным ссылкам. Только общая точность недостаточна. Редкий критический класс может быть потерян при высокой общей точности.

## 61. КРИТИЧЕСКИЙ ОТЗЫВ

Количество подтвержденных критических случаев в эталоне генератора:

### NC

Правильно найденные критические случаи:

### TPC

пусть будет так.

Recall_C= TP_C/N_C

следующее. Ложная критическая частота:

FCR= FP_C/N_non-критическая

может быть рассчитана как. Тест:

- высокий критический отзыв,

- низкая ложная критическая частота

должны быть достигнуты вместе.

## 62. ВОССТАНОВЛЕНИЕ СТАТУСА ОТВЕТА

Для каждого класса RP:

- tочность,

- отзыв,

### F1,

должна быть построена матрица ошибок. Особенно следующие ошибки должны быть видны:

- RP-3 и RP-4

- RP-4 и RP-5

- RP-6 и RP-4

- RP-7 и RP-1

- RP-8 и RP-4

## 63. GEO-1000 ОШИБКА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Для состояния k, эквивалент пользователя генератора: DkG NOMOS восстановление: DkN. Абсолютная ошибка:

E_k= |D_k^N− D_k^G|

Общая нормализованная ошибка распределения:

E_D= (1/2,000)Σ_k E_k

можно вычислить. Это значение находится в диапазоне 0–1. Ноль означает полное восстановление.

## 64. ВОССТАНОВЛЕНИЕ КОМПОНЕНТА

Оценка компонента генератора: пусть SjG NOMOS оценка будет SjN. Абсолютная ошибка компонента:

AE_j= |S_j^N− S_j^G|

MAE компонента:

MAE_component= (1/10)Σ_{j=1}^{10} AE_j

следующее. Также должно быть показано, какой компонент сложнее восстановить.

## 65. ВОССТАНОВЛЕНИЕ СОВОКУПНОЙ ОЦЕНКИ

### AE_NOMOS = |NOMOS_N − NOMOS_G|

вычисляется следующим образом. Небольшая совокупная ошибка: недостаточно, если распределение компонентов неверно. Две ошибки компонентов могут арифметически компенсировать друг друга. Поэтому:

- совокупная ошибка,

- ошибка компонента

должны публиковаться вместе.

## 66. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ШЛЮЗА

Тест отдельно проверяет следующие результаты шлюза:

- Любой Критический

- Критическая блокировка

- Существенное несоответствие

- Условный

- Полный кандидат

- Не подлежит оценке

- Не определено

В восстановлении ворот: случайное превращение Критическая блокировка в 950+ кандидата является очень серьёзной ошибкой теста.

## 67. ВОССТАНОВЛЕНИЕ СПРАВЕДЛИВОСТИ

Синтетический генератор:

- предопределяет языковой уровень,

- языковая разница,

- основу страны.

- покрытие

NOMOS:

### LGF,

языковой уровень, уровень страны, различие, должны воспроизводить результаты коэффициента покрытия. Восстановление справедливости:

- должно измеряться

- не только по совокупной разнице LGF,

но и по его подкомпонентам.

## 68. РАЗЛИЧИЕ МЕЖДУ ЯЗЫКОВЫМ ДЕФЕКТОМ И ДЕФЕКТОМ промпта

Тест даёт низкие языковые оценки из-за штрафа за профиль ИИ. Другие низкие оценки возникают из-за ошибки эквивалентности промпта. Корректное поведение NOMOS:

- — классифицировать первое как выявление языкового ИИ,

- а второе как ошибку состава промпта

Эти два результата не должны конвертироваться в одинаковый штраф за справедливость.

## 69. ЧИСТОЕ–ЕСТЕСТВЕННОЕ ВОССТАНОВЛЕНИЕ

Генератор:

- Определяет заранее значения для оценки Clean,

- оценки Natural,

- разрыва панели,

- сдвига материала из-за персонализации

NOMOS:

- только по отношению.

- граница причинности,

- компонент USI

должен быть произведен правильно. Каждый случай с разницей Clean–Natural не следует интерпретировать как «вызвано памятью».

## 70. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ЗАХВАТА

Для корпуса целостности захвата:

- Действительный

- Условно действительный

- Вне волны

- Несоответствие промпта

- Дубликат

- Подозрение на вмешательство

- Сфабрикованный

- Отозванный

матрица путаницы статусов должна быть опубликована. Это не должно влиять на решение о захвате семантической корректности.

## 71. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА

Синтетическое тестирование может многократно запускать один и тот же производственный процесс для популяции. Пусть истинный параметр генератора равен θ. Эмпирическое покрытие 95-процентных доверительных интервалов:

Coverage= Количество интервалов, содержащих θ / Общее количество повторений

вычисляется как. 95-процентный метод должен обеспечивать приблизительно 95-процентное покрытие. Слишком узкие или чрезмерно широкие интервалы оцениваются отдельно.

## 72. ТЕСТ НА РЕДКОЕ СОБЫТИЕ

Синтетические сценарии с нулевым, одним, двумя и пятью критическими событиями должны генерироваться отдельно. NOMOS должен корректно отображать следующие поля:

- Наблюдаемое количество событий

- Взвешенная ставка

- Односторонняя верхняя граница

- Состояние инцидента

- Область

- Требование подтверждающей выборки

Нулевой инцидент: риск должен быть нулевым. Один инцидент: не должно быть сбоя системы 100%.

## 73. ПРЕДЕЛЬНЫЕ ПОРЫГИ ПРИЕМКИ ТЕСТА КАНДИДАТА

### ПРЕДЕЛЬНЫЕ ПОРЫГИ КАНДИДАТА — ПРЕДЕЛЬНЫЕ ПОРЫГИ КАНДИДАТА

Следующие пороги являются кандидатами перед пилотным и независимым обзором:

Эти пороговые значения не являются окончательным стандартом. Цель теста также заключается в том, чтобы показать, реалистичны ли эти пороговые значения.

## 74. ОШИБКИ ТЕСТА С НУЛЕВОЙ ТОЛЕРАНТНОСТЬЮ

Следующие ситуации могут остановить выпуск теста даже в одном случае:

- Утечка истины генератора

- Изменение метки основного корпуса после получения результата

- Продолжение выпуска, несмотря на знание того, что правило систематически пропускает критические случаи

- Презентация как реальная производительность Apple или настоящего поставщика ИИ

- Публикация синтетического скриншота, как если бы это был живой ответ

- Последующее удаление системы или языка с низким рейтингом

- Смена тестового семени

- Беззвучная корректировка формулы оценки на основе результата Holdout

- Исходный корпус не соответствует опубликованному манифесту

- Хранение результата неудачного теста

## 75. УРОВНИ УСПЕШНОСТИ ТЕСТА

### BQ-0— НЕ ПРОВЕДЕНО

Тест находится только на стадии разработки.

### BQ-1— ГЕНЕРАЦИЯ ПОДТВЕРЖДЕНА

Синтетический корпус воспроизведен. Адъюдикация и восстановление баллов ещё не выполнены.

### BQ-2— ПРОБНЫЙ ПРОГОН ПРОЦЕССНОЙ ЛИНИИ

Захват, извлечение утверждений и цепочка оценок были выполнены один раз. Независимой проверки не проводилось.

### BQ-3— ПРОЙДЕНА ЗАПЕЧАТАННАЯ ВАЛИДАЦИЯ

Пороговые значения метода-кандидата были достигнуты в корпусе запечатанной валидации.

### BQ-4— НЕЗАВИСИМОЕ ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ

Независимая команда получила сопоставимые результаты из того же корпуса.

### BQ-5— ВНЕШНЯЯ МНОГОСАЙТОВАЯ ВАЛИДАЦИЯ

Несколько независимых учреждений повторили тестирование в разных средах. Прежде чем методология оценки NOMOS станет публичным стандартом-кандидатом для реальных компаний, как минимум:

### BQ-4

должен нацеливаться на этот уровень.

## 76. МЕТАМОРФИЧЕСКИЕ ТЕСТЫ

Тестирование не должно оценивать только фиксированные ответы. Результаты должны оставаться согласованными при преобразованиях, которые сохраняют тот же смысл.

### 76.1. Тест перефразирования

Одна и та же атомарная утверждение записана другим предложением. Результат рецензирования не должен меняться.

### 76.2. Тест порядка предложений

Порядок утверждений меняется. Статус истины не должен меняться, кроме как для Центрации.

### 76.3. Тест расположения цитаты

Цитата меняет своё место в абзаце, оставаясь явно привязанной к той же заявке. Поддержка цитаты должна оставаться той же.

### 76.4. Тест атрибуции

Фраза «Компания заявляет» удалена. Результат EPI и атрибуция должны измениться.

### 76.5. Тест модальности

Фраза «Это точно» изменена на «Вероятно». Если пакет правды сомнителен, результат модальности может улучшиться.

### 76.6. Тест сущности

Тот же истинный факт перенесен в неправильно присоединенную организацию. Результат сущности и области должен быть нарушен.

### 76.7. Тест времени

Историческое утверждение обновлено. TLA должен упасть.

### 76.8. Тест границ

Граничное предложение, которое изменяет решение пользователя, удаляется. SBI и, при необходимости, Критический шлюз должны быть изменены.

## 77. ПРОТИВОРЕЧИВЫЕ ТЕСТЫ

Тест должен включать следующие атаки:

- Очень плавный, но неправильный ответ

- Ответ с множеством ссылок, но с проверкой фактов, подвергнутой фильтрации

- Одна критическая ошибка среди большого числа правильных атомов

- Уклончивый ответ, который кажется проявлением должной осторожности

- Короткий, но достаточный ответ

- Длинный ответ, полный случайных ошибок

- Сильно неправильный ответ с самопроверкой

- Правильный номер, ложное заявление о независимости

- Настоящая лицензия филиала, ложный основной субъект

- Текущая цена, неверная страна

- Правильные взаимоотношения с клиентом, неверное время

- Ответ, заставляющий пользователя проверить демографический факт

- Ответ, представляющий жалобу как определённое преступление

- Ответ, представляющий ограниченные доказательства как публичное цитирование

- Ответ, утверждающий обратное тому, что говорит настоящая цитата

## ПАКЕТ ИСТИНЫ ДЛЯ САМОГО ЭКЗАМЕНА 78 TH

Тестирование вне пакета Apple-SYNTH Truth Pack должно иметь собственный методологический пакет Truth Pack. Этот пакет включает следующее: Сколько было получено ответов? Сколько в основном корпусе? Сколько в корпусе задач? Сколько критических и серьёзных тегов генератора? Какое было исходное значение (seed)? Какая версия кода использовалась? Какие файлы были исключены? Что видели арбитры? Какие теги были открыты и когда? Когда был зафиксирован метод оценки? Какие результаты восстановления были получены? Какие пороговые значения не были достигнуты? Тестирование: оно не может объявлять валидацию метода без создания собственных результатов для Truth Pack.

## 79. ПУБЛИЧНАЯ КАРТА РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕСТА

Публичная карта должна включать как минимум следующие поля:

#### Идентификация

Название теста Версия Синтетический статус Используемый якорь Реальная компания/результаты заявления без утверждений

#### Корпус

Основной ответ: 30,000 Диагностическое приложение Уровень важности Проблема Захват Целостность Золото Судебное разбирательство

#### Генератор Истина

Время блокировки Манифест семени Распределение этикеток Аудит утечек

#### Восстановление

Граница утверждения F1

Критический отзыв Критический ложноположительный

RP макро-F1

Средняя абсолютная ошибка компонента

Композитная ошибка; ошибка справедливости; покрытие ДИ; точность захвата

#### Результат

Уровень BQ Пройденные пороговые значения Оставшиеся проблемы Требование повторного теста Статус независимого повторного теста Эта карточка не должна ранжировать какой-либо реальный ИИ-продукт.

## 80. ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ НОРМАТИВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

**CH17-N01**

Apple.com Объектом измерения для синтетического тестирования должна быть методология NOMOS; производительность настоящей компании Apple или настоящего поставщика ИИ измеряться не должна.

**CH17-N02**

Все публичные материалы теста должны содержать указания на синтетический характер и отсутствие утверждений.

**CH17-N03**

Синтетическая сущность должна иметь идентификатор APPLE-SYNTH, четко отделенный от якоря Apple.com.

**CH17-N04**

Записи Synthetic Truth Pack не могут использоваться как реальная реальность Apple.

**CH17-N05**

Синтетические идентичности продуктов ИИ не могут представляться в виде скрытых кодов или копий реальных поставщиков.

**CH17-N06**

Корпусы Main Principal Prevalence Corpus, Importance Degree Challenge Corpus, Capture Integrity Corpus и Adjudication Gold Corpus должны храниться отдельно.

**CH17-N07**

Степень важности: случаи вызовов не могут быть добавлены к фактическому уровню распространенности.

**CH17-N08**

Случаи с ошибками захвата не могут быть добавлены к знаменателю семантической ошибки продукта без объяснения.

**CH17-N09**

Случаи калибровки золота не могут войти в основной корпус оценок.

**CH17-N10**

Основной корпус откликов 30,000 должен сохранять десять синтетических продуктов ИИ, 1,000 уникальных пользователей и структуру из трех волн.

**CH17-N11**

Один и тот же синтетический человек в основном корпусе не может использоваться повторно в различных продуктах или волнах.

**CH17-N12**

Даже если продукты ИИ используют разные человеческие идентичности, они должны иметь сопоставимые распределения по населению.

**CH17-N13**

В основном корпусе 30,000 все пользователи должны получать один и тот же канонический интент Core Mirror.

**CH17-N14**

Языковые версии не могут быть представлены как проверенные живые переводы без настоящей языковой экспертизы.

**CH17-N15**

Синтетические языковые коды не могут использоваться для утверждения реальной языковой производительности.

**CH17-N16**

Если используется не реальное население страны, коды стран и распределения должны быть явно обозначены как синтетические.

**CH17-N17**

Синтетическое распределение по странам должно сохранять алгоритм пропорциональный населению и общее условие 1,000.

**CH17-N18**

Видимость малых стран должна предоставляться с Приложением Наблюдателя без нарушения веса основной панели населения.

**CH17-N19**

Многоязычный пользователь не может учитываться несколько раз в основном весе популяции.

**CH17-N20**

Диагностическое приложение не может отображаться в том же знаменателе, что и основной результат ответа 30,000.

**CH17-N21**

Канонический пакет истинности теста должен быть зафиксирован до генерации ответов.

**CH17-N22**

Истина Генератора должна быть предварительно создана для каждого ответа и храниться в тайне до конца проверки.

**CH17-N23**

Метка Истина Генератора не может быть раскрыта через текст ответа, имя файла, интерфейс пользователя или метаданные.

**CH17-N24**

Истина Генератора не может быть тихо изменена после просмотра результатов.

**CH17-N25**

Если обнаружена производственная ошибка, должна быть создана новая версия теста, и влияние на старый корпус должно быть зафиксировано.

**CH17-N26**

Случайное семя и производственный код должны быть зафиксированы перед основной производственной серией.

**CH17-N27**

Утверждение «Случайно сгенерировано» не может использоваться без манифеста семени и алгоритма.

**CH17-N28**

Синтетические профили продуктов ИИ должны быть определены до того, как будут видны результаты.

**CH17-N29**

Профили продуктов с низкими оценками не могут быть получены или смягчены после получения результата.

**CH17-N30**

Тестирование должно охватывать все типы критических ворот с достаточным количеством сложных случаев.

**CH17-N31**

Не каждое сильное или отрицательное утверждение можно считать критическим; должны быть найдены отрицательные контрольные случаи, похожие на критические.

**CH17-N32**

Основной корпус должен отражать реалистично редкую распространенность критических ошибок; корпус для проверки должен, однако, измерять способность обнаружения критических ошибок.

**CH17-N33**

Чрезмерно выбраные случаи критических ошибок в корпусе для проверки не могут изменить основную частоту критических ошибок.

**CH17-N34**

Ввод ошибок должен охватывать открытые и скрытые, прямые и основанные на атрибуции случаи.

**CH17-N35**

Тестирование НЕ ДОЛЖНО допускать появления критических ошибок только с простыми словесными шаблонами.

**CH17-N36**

Та же семантическая ошибка должна воспроизводиться в различных переформулировках и структурах предложений.

**CH17-N37**

Тестирование цитирования должно напрямую охватывать случаи поддержки, частичной поддержки, только атрибуции, неверной области применения, сфабрикованных данных и отмывания происхождения.

**CH17-N38**

Синтетические цитаты не могут быть направлены к реальным учреждениям или людям.

**CH17-N39**

Случаи Пробел в эталонных данных не должны автоматически получать метку правильного или неправильного.

**CH17-N40**

Корпус пропусков должен проверять различие между факультативным, обязательным и критическим пропуском границы.

**CH17-N41**

Модуль Clean–Natural должен отделять дрейф материальной реальности от законной персонализации.

**CH17-N42**

Архитектура wave должна сохранять повторное измерение с тем же запросом и независимыми пользователями.

**CH17-N43**

Изменения внутри волны должны создавать записи подволны или смешанного состояния.

**CH17-N44**

Синтетический внешний пакет событий Truth Pack должен обрабатываться вместе с версией времени.

**CH17-N45**

Синтетические пакеты NOMOS должны содержать как примеры допустимой, так и дефектной цепочки доказательств.

**CH17-N46**

Все синтетические экраны должны иметь видимый водяной знак, указывающий, что они не являются результатом работы живого ИИ.

**CH17-N47**

Водяной знак не может аннулировать смысл утверждения или решение по рассмотрению.

**CH17-N48**

Семантические ошибки, вызванные дефектами захвата, должны быть обозначены отдельно в Generator Truth.

**CH17-N49**

Проверка утечек должна быть завершена до начала основной оценки теста.

**CH17-N50**

Имена файлов или идентификаторы ответов не могут нести метки уровня важности и точности.

**CH17-N51**

Лицо, получающее доступ к Generator Truth, не может быть единственным принимающим решение при окончательном слепом обзоре.

**CH17-N52**

Метод оценки должен быть зафиксирован перед открытием защищённого валидационного корпуса.

**CH17-N53**

После просмотра результата Holdout формула оценки не может быть изменена скрытно.

**CH17-N54**

Изменение формулы требует нового метода оценки и нового запуска валидации.

**CH17-N55**

Успех теста должен оцениваться не на основе высокого балла полученного NOMOS, а в соответствии с восстановлением Generator Truth.

**CH17-N56**

Границы утверждения, атомарное решение, статус ответа, компонент и составное восстановление должны измеряться отдельно.

**CH17-N57**

Критическая полнота и критический уровень ложноположительных результатов должны публиковаться вместе.

**CH17-N58**

Высокая общая точность не может скрыть провал в редком Критическом классе.

**CH17-N59**

Взаимная компенсация ошибок компонентов не может рассматриваться как успешное восстановление в совокупности.

**CH17-N60**

Восстановление справедливости следует измерять с помощью таких подкомпонентов, как языковой порог, диспропорция и охват.

**CH17-N61**

Неудачу эквивалентности промпта не следует оценивать так же, как и ошибку языкового ИИ.

**CH17-N62**

Разницу между Чистым и Естественным нельзя преобразовать с помощью теста в необоснованное утверждение о причинно-следственной связи.

**CH17-N63**

Восстановление допустимости захвата должно измеряться независимо от семантической правильности.

**CH17-N64**

Метод доверительного интервала следует проверять с помощью эмпирического покрытия при многократной синтетической выборке.

**CH17-N65**

Тесты редких событий должны включать сценарии критических событий с нулевым, одним и множественными случаями.

**CH17-N66**

Нулевой наблюдаемый критический сценарий не должен приводить к результату с нулевым риском.

**CH17-N67**

Пороговые значения для принятия теста должны находиться в статусе кандидата и иметь версии.

**CH17-N68**

Когда Пороговые значения метода-кандидата не достигнуты, следует раскрывать неудачный результат для общественности.

**CH17-N69**

Неудача теста не может быть скрыта путем изменения данных или порогов.

**CH17-N70**

Уровень BQ должен быть виден на публичной карточке результата.

**CH17-N71**

NOMOS должен стремиться как минимум к уровню независимого воспроизведения до того, как реальная компания пройдут публичный аудит.

**CH17-N72**

Преобразования, которые сохраняют смысл в метаморфических тестах, не должны ненужно изменять исход решения.

**CH17-N73**

Трансформации атрибуции, модальности, объекта, времени или границ, которые меняют значение, должны приводить к соответствующему изменению оценки.

**CH17-N74**

Тест должен иметь собственный методологический пакет истинности и журнал изменений.

**CH17-N75**

Закрепление Apple.com не может быть представлено с каким-либо впечатлением одобрения, участия или сотрудничества.

**CH17-N76**

Синтетический корпус не может распространяться как независимое доказательство для реальных социальных сетей или публичных источников.

**CH17-N77**

Если синтетические ответы индексируются в интернете, их синтетический статус также должен быть указан в машиночитаемых метаданных.

**CH17-N78**

Неиндексируемые страницы, структурированные отказы от ответственности или эквивалентные меры защиты должны использоваться, чтобы снизить вероятность того, что тестовые данные будут ошибочно восприняты как реальная информация Apple реальными системами ИИ.

**CH17-N79**

Публичный выпуск должен включать файлы для воспроизведения, версию формулы, манифест исходного кода и отчет о восстановлении.

**CH17-N80**

Каждое решение по проектированию теста, производству, ключу, вынесению решения, восстановлению и публикации должно иметь человека или институт-владельца, который несет за него ответственность.

## 81. ФОРМЫ ОШИБОК

**CH17-F01— ПРЕДСТАВЛЯЕТСЯ КАК РЕАЛЬНЫЙ АУДИТ APPLE**

Синтетический показатель конвертируется в реальную производительность компании.

**CH17-F02— СКРЫТАЯ СВЯЗЬ С РЕАЛЬНЫМ ПРОВАЙДЕРОМ ИИ**

Профили синтетических продуктов описываются как имитации определённых поставщиков.

**CH17-F03— СОЗДАНИЕ СИНТЕТИЧЕСКОГО ПАКЕТА ИСТИНЫ КАК РЕАЛЬНОГО ИСТОЧНИКА**

Тестовые утверждения публикуются в интернете так, как будто это реальная информация от Apple.

**CH17-F04— СИНТЕТИЧЕСКИЙ ЭКРАН БЕЗ ФИЛИГРАНИ**

Имитация ответа ИИ циркулирует как живой ответ.

**CH17-F05— ОБЪЕДИНЕНИЕ ОСНОВНОГО И ВЫЗОВНОГО КОРПУСА**

Чрезмерно отобранные критические случаи увеличивают распространённость.

**CH17-F06— ДОБАВЛЕНИЕ ЗОЛОТОГО НАБОРА К ОСНОВНОМУ РЕЙТИНГУ**

Учебные случаи для арбитров становятся реальными ответами пользователей.

**CH17-F07— УЧЁТ ДЕФЕКТА ЗАХВАТА КАК ОШИБКИ ИИ**

Неправильный файл превращается в семантическую ошибку.

**CH17-F08— ДУБЛИРОВАНИЕ ОДНОГО И ТОГО ЖЕ СИНТЕТИЧЕСКОГО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ**

Один человек становится независимой единицей популяции в разных продуктах ИИ.

**CH17-F09— РАССМОТРЕНИЕ НЕСООТВЕТСТВУЮЩИХ ПОПУЛЯЦИЙ КАК РАЗЛИЧИЯ ПРОДУКТОВ**

Продукты ИИ тестируются с разным составом пользователей.

**CH17-F10— РАЗДЕЛЕНИЕ ОСНОВНЫХ СЕМЕЙ СПРОСА 1,000**

Оценка популяции с одинаковым основателем-спросом нарушена.

**CH17-F11— ПОДСЧЁТ ОСНОВНОГО ТЕСТА FULL NOMOS**

Единый запрос представлен так, как будто он доказал все компоненты.

**CH17-F12— ЗАЯВЛЕНИЕ О РЕАЛЬНОЙ ПОПУЛЯЦИИ**

Публикуется синтетическое распределение C0 01–C1 93, как если бы это была численность населения мира.

**CH17-F13— УЧЁТ НАБЛЮДАТЕЛЯ КАК ОСНОВНОЙ ПОКАЗАТЕЛЬ СТРАНЫ**

Наблюдение в одной стране входит в оценку населения.

**CH17-F14— УЧЁТ СИНТЕТИЧЕСКОГО ЯЗЫКА КАК РЕАЛЬНОЙ ЯЗЫКОВОЙ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ**

Низкий балл L2 5 превращается в заявление о конкретном живом языке.

**CH17-F15— УЧЁТ ОШИБКИ ПЕРЕВОДА КАК ОШИБКИ ИИ**

Смещение запроса приводит к неправильной находке продукта.

**CH17-F16— ГЕНЕРАТОР СОЗДАНИЯ ПРАВДЫ ПОСЛЕ ЭТОГО**

Скрытая метка создается в соответствии с результатом арбитра.

**CH17-F17— УТЕЧКА ПРАВДЫ ГЕНЕРАТОРА**

Арбитр узнает правильную метку из имени файла или метаданных.

**CH17-F18— ИЗМЕНЕНИЕ СЕМЕНИ НА ОСНОВЕ РЕЗУЛЬТАТА**

Выбирается семя, которое дает более желаемое распределение.

**CH17-F19— ПУБЛИКАЦИЯ ЛУЧШЕГО СЛУЧАЙНОГО ЗАПУСКА**

Желаемый результат выбирается из нескольких генераций.

**CH17-F20— ТОЛЬКО ЛЕГКИЕ КРИТИЧЕСКИЕ СЛУЧАИ**

Объявлен отзыв 100% с явными предложениями, такими как «лицензированный банк».

**CH17-F21— ОТСУТСТВИЕ КРИТИЧЕСКОГО НЕГАТИВНОГО КОНТРОЛЯ**

Отнесение каждой сильной ошибки к критической не наказывается.

**CH17-F22— ЧРЕЗМЕРНОЕ КОЛИЧЕСТВО КРИТИЧЕСКИХ В КОРПУСЕ ПРЕВАЛЕНЦИИ**

Реалистичная структура редких событий теряется.

**CH17-F23— НЕДОСТАТОЧНО КРИТИЧЕСКИХ В КОРПУСЕ ВЫЗОВА**

Критическое напоминание измеряется на нескольких случаях.

**CH17-F24— ОТСУТСТВИЕ ПАРАФРАЗЫ**

Арбитр учится фиксированной словесной модели вместо значения.

**CH17-F25— ПРЕВРАЩЕНИЕ ОШИБОК АТРИБУЦИИ В ОЧЕВИДНУЮ ЛОЖЬ**

Сложные эпистемические случаи становятся проще.

**CH17-F26— СВЯЗЬ ЦИТАТ С РЕАЛЬНЫМ ВЕБОМ**

Синтетическое ложное утверждение заражает реальный источник и институт.

**CH17-F27— МАРКИРОВКА Пробел в эталонных данных**

Generator Truth автоматически выдаёт «сдано» или «не сдано».

**CH17-F28— ТЕСТИРОВАНИЕ БЕЗ ПРОПУСКОВ**

Система учится только обнаруживать очевидную ложь.

**CH17-F29— ТЕСТИРОВАНИЕ БЕЗ САМООШИБОК**

Внутренняя противоречивость и откаты не тестируются системой.

**CH17-F30— СОЕДИНЕНИЕ ЧИСТОЙ – ЕСТЕСТВЕННОЙ РАЗНИЦЫ С ОДНОЙ ПРИЧИНОЙ**

Персонализация, план и инструменты неразделимы.

**CH17-F31— НЕТ ДРЕЙФА ВОЛНЫ**

Логика STR и текущего состояния не может быть протестирована.

**CH17-F32— СКРЫТЬ ИЗМЕНЕНИЕ В ВОЛНЕ**

Смешанное состояние системы приводит к одному баллу продукта.

**CH17-F33— ИГНОРИРОВАТЬ ВНЕШНЕЕ СОБЫТИЕ**

Временная версия Truth Pack не протестирована.

**CH17-F34— ТОЛЬКО ВЕРНАЯ ЗАПИСЬ**

Система проверки корректности захвата никогда не подвергается испытаниям.

**CH17-F35— ТОЛЬКО ЛЕГКОЕ ВМЕШАТЕЛЬСТВО**

Несоответствие хэшей становится одним типом мошенничества.

**CH17-F36— ПРЕДОСТАВИТЕ СИНТЕТИЧЕСКИЙ ЭКРАН ДЛЯ ОЦЕНИВАЮЩЕГО С МЕТКОЙ**

Цвет интерфейса или заголовок объясняет результат.

**CH17-F37— ГЕНЕРАТОР И ОЦЕНИВАЮЩИЙ ОДИН И ТОТ ЖЕ ЧЕЛОВЕК**

Слепота и независимость теряются.

**CH17-F38— ИЗМЕНЕНИЕ МЕТОДА ОЦЕНИВАНИЯ ПОСЛЕ ВАЛИДАЦИИ**

Происходит переобучение на тесте.

**CH17-F39— ФОРМИРОВАНИЕ ОТДЕЛЬНОЙ ПРОВЕРКИ ПОЗЖЕ**

Сложные случаи записываются в соответствии с результатами.

**CH17-F40— СОКРЫТИЕ ОТДЕЛЬНОЙ ПРОВЕРКИ НАВСЕГДА**

Тест не может быть воспроизведен самостоятельно.

**CH17-F41— УЧЕТ ВЫСОКОГО NOMOS БАЛЛА КАК УСПЕХА**

Вместо восстановления измеряется уровень производительности.

**CH17-F42— ТОЛЬКО ОБЩАЯ ТОЧНОСТЬ**

Критические и редкие классы становятся невидимыми.

**CH17-F43— ПУБЛИКАЦИЯ КРИТИЧЕСКОГО ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ БЕЗ ЛОЖНО-ПОЛОЖИТЕЛЬНЫХ**

Система уровня крайней важности кажется успешной.

**CH17-F44— УДАЛЕНИЕ ОШИБКИ КОМПОНЕНТА В СОСТАВНОМ ЭЛЕМЕНТЕ**

Одна высокая, одна низкая ошибка взаимоуничтожаются.

**CH17-F45— СПРАВЕДЛИВОСТЬ ТОЛЬКО СОСТАВНОЙ БАЛЛ**

Пол, пробел и восстановление покрытия становятся невидимыми.

**CH17-F46— СБИВАЮЩИЙ С С ТОЛКИ И ОШИБКА В ЯЗЫКЕ ИИ**

Тест наказывает неправильную систему.

**CH17-F47— ИЗМЕРЕНИЕ ТОЧНОСТИ ЗАХВАТА С СЕМАНТИЧЕСКИМ УСПЕХОМ**

Неправильный файл с правильными ответами проходит проверку.

**CH17-F48— ТЕСТ НА ОТСУТСТВИЕ ПОКРЫТИЯ CI**

Неизвестно, покрывают ли доверительные интервалы истинный параметр.

**CH17-F49— УЧИТЫВАНИЕ НУЛЕВОГО КРИТИЧЕСКОГО КАК НУЛЕВОГО РИСКА**

Метод редких событий проваливает тест.

**CH17-F50— УЧИТЫВАНИЕ ОДНОГО КРИТИЧЕСКОГО КАК ГЛОБАЛЬНОЙ ОШИБКИ**

Различие между охватом и распространенностью нарушено.

**CH17-F51— СНИЖЕНИЕ ПОРОГОВ КАНДИДАТА НА ОСНОВЕ РЕЗУЛЬТАТА**

Стандарт ослаблен для прохождения теста.

**CH17-F52— СКРЫТИЕ НЕУДАЧНОГО РЕЗУЛЬТАТА**

Публикуются только таблицы успешного восстановления.

**CH17-F53— РАССМОТРЕНИЕ BQ-2 КАК ПОЛНОЙ ВАЛИДАЦИИ**

Один сухой прогон становится независимым подтверждением стандарта.

**CH17-F54— ОТСУТСТВИЕ МЕТАМОРФИЧЕСКОГО ТЕСТА**

Решение меняется в разных выражениях одного и того же смысла.

**CH17-F55— ТЕСТИРОВАНИЕ БЕЗ ВАШЕГО СОБСТВЕННОГО ПАКЕТА ИСТИНЫ**

Невозможно доказать, каково распределение корпуса и меток.

**CH17-F56— ВПЕЧАТЛЕНИЕ О ПОДДЕРЖКЕ APPLE**

Использование доменного имени представлено как сотрудничество или одобрение.

**CH17-F57— ИНДЕКСАЦИЯ СИНТЕТИЧЕСКИХ ДАННЫХ И ИХ СМЕШИВАНИЕ С РЕАЛЬНЫМИ**

Тестирование создаёт знание, отравляющее его самого.

**CH17-F58— ЗАКРЫТЫЙ КОД УЧЁТА**

Восстановление не может быть воспроизведено независимо.

**CH17-F59— НЕКУМУЛЯТИВНЫЙ ТЕСТ**

Новые шаблоны и формулы записываются поверх старого корпуса.

**CH17-F60— ИСКЛЮЧЕНИЕ ДЛЯ NOMOS**

Доказательства, контрдоказательства, версия и правила возражений, требуемые стандартом, не применяются к тесту.

## 82. ПРОЦЕДУРА АУДИТА

### Шаг 1— Зафиксировать границу нейтрального утверждения теста

Запрещается утверждение о реальной производительности Apple и реального поставщика.

### Шаг 2— Создать синтетического двойника объекта

Определены граф сущностей, продукты, локальные сущности и объекты столкновения.

### Шаг 3— Настроить пакет синтетической истины

Атомарные утверждения, доказательства, контрдоказательства, происхождение источника и неизвестные записи подготовлены.

### Шаг 4— Зафиксировать Рамочную структуру синтетического населения

Определяются распределения по странам, языкам, пользователям и устройствам.

### Шаг 5— Создать основное распределение пользователей 1,000

Подготовлены популяционные близнецы для каждого ИИ-продукта и волны с учетом весов страны и языка.

### Шаг 6— Зафиксировать реестр промптов

промпты Core Mirror и Diagnostic Annex пронумерованы по версиям.

### Шаг 7— Определить синтетические профили ИИ-продуктов

Определены скрытые параметры для десяти профилей.

### Шаг 8— Создание манифеста случайного зерна

Основное зерно и подмодули прорезаются хеш-функцией.

### Шаг 9— Создание истины генератора

Для каждого ответа подготавливаются атом, пропуск, атрибуция, уровень важности и статус RP.

### Шаг 10— Запечатывание истины генератора

Метки отделяются от арбитра и команд оценки.

### Шаг 11— Генерация текстов ответов

Применяются перефразирование, модальность, атрибуция и лингвистические варианты.

### Шаг 12— Генерация синтетических объектов атрибуции и доказательств

Создаются исходное происхождение и ложные связи.

### Шаг 13— Визуализация макетов ИИ

Создаются веб-, мобильные, отказные и экранные ошибки.

### Шаг 14— Применение синтетического водяного знака

Все публичные и аудиторские визуалы маркированы.

### Шаг 15— Генерация инцидентов целостности захвата

Добавлены дубликаты, изменения, неверные промпта и дефекты синхронизации.

### Шаг 16— Проведение аудита утечек

Проверяются имя файла, метаданные, интерфейс и шаблоны ответов.

### Шаг 17— Фиксация метода точки и кодовой книги

Метод заморожен без открытия Запечатанного Набора Проверки.

### Шаг 18— Открыть Основной Корпус 30,000

Инициируются захват и семантическая оценка.

### Шаг 19— Выполнить Извлечение Утверждений

Атомы извлекаются без просмотра Истинного Генератора.

### Шаг 20— Применить Двойную Оценку

Используются роли языка, доказательств и экспертизы.

### Шаг 21— Сгенерировать Ответ и Записи Оценок

Распределение RP, компонентов и составного элемента вычисляется.

### Шаг 22— Зафиксировать Манифест Результатов

Перед сравнением восстановления вывод NOMOS стабилизируется.

### Шаг 23— Включить Генератор Истинных Данных

Результаты рассмотрения и оценки сравниваются с скрытыми метками.

### Шаг 24— Рассчитать Метрики Восстановления

Извлекаются результаты по утверждения, уровню важности, отклику, компоненту, оценке, справедливости и CI.

### Шаг 25— Применить Пороговые значения метода-кандидата

Определяются области успеха и неудачи.

### Шаг 26— Провести Метаморфное и Противоречивое Тестирование

Исследуется надёжность принятого решения.

### Шаг 27— Присвоить уровень качества теста

Статус указывается между BQ-0 и BQ-5.

### Шаг 28— Создать план устранения сбоев

Если кодовая книга, формула или обучение арбитра изменяются, готовится новая версия теста.

### Шаг 29— Опубликовать общедоступную карточку теста

Отображаются пропущенные случаи и ложные срабатывания, а также успешные результаты.

### Шаг 30— Открыть пакет независимого воспроизведения

Код, синтетические данные, манифесты и отчет о восстановлении публикуются с соответствующим уровнем доступа.

## 83. ТРЕБУЕМАЯ ДОКАЗАТЕЛЬСТВО

Тест идентичности Уведомление о несогласии APPLE-SYNTH граф сущностей Синтетический пакет правды Синтетические объекты доказательств Исходное происхождение контрдоказательства Синтетическая структура страны Синтетический реестр языков Основной 1,000 распределение пользователей Соответствующая популяция близнецов Реестр промптов Записи эквивалентности промптов Десять синтетических профилей продуктов ИИ Латентные параметры Манифест случайного генератора Коды генерации ответов Записи правды генератора Хэш правды генератора Тексты ответов Синтетические ссылки Мок-записи интерфейса пользователя Манифест водяных знаков Корпус целостности захвата Степень важности Корпус вызовов Корпус арбитража золотой Корпус Публичный калибровочный набор Набор разработки Запечатанный проверочный набор Обновление Хэш резервного хранения Аудит утечек Метод оценки Фиксация утверждений Кодовая книга Записи квалификации арбитра Записи слепого рецензирования NOMOS выход восстановления

Генератор Истины время открытия Показатели границы утверждения

Результаты макро-F1 по измерениям

Критическое полноты Критический ложноположительный Основной классификационный RP матрица ошибок

Средняя абсолютная ошибка компонента

Составная ошибка; восстановление справедливости; восстановление захвата; покрытие доверительного интервала; результаты редких событий; метаморфические тесты; тесты на противоречивые случаи; результаты кандидата-порога; уровень BQ; журнал ошибок и исправлений; публичная тестовая карта; вычислительный код; хэш кода; запись независимого воспроизведения; журнал изменений теста; и ответственное лицо или учреждение.

## 84. ЧЕК-ЛИСТ АУДИТА

Ясно ли, что тест не является настоящим аудитом Apple? Есть ли неявное совпадение с реальными поставщиками ИИ? Появляется ли APPLE-SYNTH ID во всех файлах? Являются ли синтетические экраны защищёнными водяным знаком? Предотвращена ли индексация синтетических записей в интернете как реальной информации? Были ли основной корпус и корпус вызова разделены? Попали ли случаи вызова в оценку распространённости? Есть ли случаи золотой калибровки в основном знаменателе? Действительно ли в основном корпусе 30,000 уникальных ответов? Использовался ли один и тот же синтетический пользователь в нескольких продуктах или волнах? Соответствуют ли профили популяций продуктов? Получили ли все основные пользователи одинаковое намерение Core Mirror? Был ли Core тест случайно представлен как Full NOMOS? Похоже ли синтетическое страновое распределение на реальную популяцию?

Распределение по странам является общим для 1,000? Управлялись ли маленькие страны с помощью Приложения Наблюдателя? Были ли мультиязычные пользователи дублированы? Использовались ли синтетические коды языков, как фактическая языковая производительность? Было ли разделено несоответствие эквивалентности промптов и сбой AI-языка? Был ли Пакет Истины зафиксирован до генерации ответа? Генерировалась ли Истины Генератора заранее? Скрыта ли Истины Генератора от арбитров? Приводят ли имя файла или метка интерфейса к утечке? Был ли случайный семя зафиксирован заранее? Было ли лучшее семя выбрано после этого? Были ли синтетические профили AI определены до получения результатов? Был ли профили с низким баллом удален после этого? Присутствуют ли все критические ворота в корпусе заданий? Достаточны ли критические негативные контрольные элементы? Реалистично ли распространение Критического в основном корпусе на синтетическом пределе?

Достаточен ли корпус вызова для измерения критического воспоминания? Являются ли некоторые ошибки неявными и основанными на атрибуции? Существует ли разнообразие перефразирования? Проверяются ли все классы атрибуций? Указывают ли атрибуции на реальные учреждения? Был ли Пробел в эталонных данных правильно оставлен без метки? Были ли случаи пропусков категоризированы как необязательные, обязательные и критические? Есть ли случаи самокоррекции и внутреннего противоречия? Модуль Clean–Natural различает законные и существенные различия? Имеет ли место дрейф волны? Было ли протестировано изменение системы внутри волны? Были ли протестированы внешнее событие и версия Truth Pack? Достаточно ли сложен корпус захвата? Влияет ли семантическая правильность на решение о захвате? Является ли аудит утечки независимым? Был ли корпус проверки метода оценки зафиксирован без открытия?

Повлияли ли результаты Holdout на формулу? Успех теста измеряется высоким баллом?

Открыт ли F1 границы утверждений?

Являются ли entity и factual макро-F1 отдельными?

Критический отзыв и ложно-положительные вместе? Публиковалась ли матрица путаницы RP? Хранилась ли она в составе ошибки компонента? Несет ли восстановление честности уровень, разрыв и покрытие? Производит ли чисто-естественное восстановление утверждение причинно-следственной связи? Является ли восстановление захвата отдельным? Проверялось ли эмпирическое покрытие ДИ? Произвел ли сценарий нулевого критического значения нулевой риск? Были ли изменены Пороговые значения метода-кандидата после результата? Доступны ли публично неудачные пороги? Проводились ли метаморфические тесты? Открыт ли уровень BQ? Есть ли независимое воспроизведение? Имеет ли тест собственный пакет истинных данных? Сохраняется ли история изменений? Известен ли ответственный владелец теста?

## 85. ВОЗРАЖЕНИЯ И ОТВЕТЫ

### Возражение 1— «Почему мы не измеряем реальные продукты Apple и реальные продукты AI напрямую?»

Потому что на этом этапе цель заключается не в сравнении компаний или поставщиков, а в проверке цепочки измерений. Реальное тестирование:

- текущие веб-исследования,

- реальная популяция,

- реальный доступ к продукту ИИ,

- реальные доказательства,

- требуют закона и конфиденциальности

Синтетическое тестирование сначала делает видимыми собственные ошибки метода.

### Возражение 2— «Если синтетические данные не представляют реальный мир, какой в этом смысл?»

Синтетические данные не доказывают реальную распространенность. Они тестируют:

- получение правильной метки,

- Фиксацию критической точки,

- разделение дефекта захвата,

- воспроизведение формулы оценки,

вычисление справедливости и неопределенности. Это обязательный тест метода перед живым аудитом.

### Апелляция 3— «Почему используется Apple.com? Нельзя ли использовать другой домен?»

Он пригоден для использования. Apple.com— единственная распознаваемая опора. Независимые команды:

- другие доменные опоры,

- полностью вымышленные домены,

- специализированные отраслевые двойники сущностей

могут быть использованы. NOMOS не должен зависеть от одной только опоры.

### Возражение 4— «Разве не было бы реалистичнее смешать реальную информацию об Apple с синтетическим пакетом Truth Pack?»

Это размывает границы теста. Если реальные и синтетические данные объединены, читатель может не понять, какое утверждение является настоящим. Синтетический двойник следует держать отдельно.

### Возражение 5— «Если все ответы 30,000 исходят из одной команды, как будет тестироваться полный NOMOS?»

Основной корпус 30,000 является тестом превалентности и стабильности Core GEO-1000. Модули Evidence, Boundary, Recommendation, Clean–Natural и Language тестируются отдельно в Диагностическом приложении. Одна команда не является полным NOMOS.

### Возражение 6— «Почему один и тот же синтетический пользователь не тестирует все продукты ИИ?»

Один и тот же человек: может укрепить сравнение, но создает перенос и кондиционирование. Основной корпус использует уникальных людей. Состав популяции сопоставляется с идентичными близнецами. Может быть создан отдельно подобранный экспериментальный модуль.

### Возражение 7— «Можно ли действительно протестировать языковую справедливость без настоящих языковых имен?»

Формулу, взвешивание, расчет порога и разрыва можно протестировать. Фактический перевод и поведение языка протестировать нельзя. Проверка языка в реальном времени также требует местной человеческой экспертизы.

### Возражение 8— «Искажает ли оценку чрезмерная выборка критических случаев?»

Корпус Challenge не влияет на оценку. Он измеряет способность к критическому обнаружению. Основной корпус Prevalence сохраняет реалистично редкую частоту.

### Возражение 9— «Если человек, подготавливающий Generator Truth, уже знает правильный ответ, то в чем смысл вынесения решения?»

Судьи не видят Generator Truth. Цель состоит в том, чтобы проверить, может ли система вынесения решений восстановить скрытую истину через видимый ответ и Truth Pack.

### Возражение 10— «Если ИИ также пишет синтетические ответы, разве тот же ИИ не устроил бы собственный тест?»

ИИ может помогать в создании лингвистических вариантов. Однако:

- атомарный план,

- Generator Truth

- степень важности,

- семя,

- одобрение итогового экзамена

Он должен находиться под человеческим управлением и быть итеративным. Генератор ответов не может быть окончательным судьей.

### Возражение 11— «Разве 99 процентов не слишком много для критического вспоминания?»

Это может быть много. Особенно в сложных и неизвестных случаях, результат пилотного теста может быть ниже. Поэтому это является кандидатом на порог. Поскольку стоимость ошибки велика на высокорисковых этапах, естественно, что цель должна быть амбициозной.

### Возражение 12— «Почему ложный критический показатель важен отдельно?»

Критическая метка:

- влияет на оценку продукта,

- общественное восприятие,

- и проверяемое лицо

серьезно. Система, которая чрезмерно чувствительна и отмечает каждую ошибку как критическую, ненадежна.

### Возражение 13— «Если тест не проходит, разве книга не становится слабее?»

Нет. Объяснение неудачи укрепляет стандарт. Цель теста — не проверить идею, а показать, где она не работает.

### Возражение 14— «Почему неправильно улучшать формулу на основе результата теста?»

Улучшать — это не неправильно. Молчаливое следование тому же результату проверки — неправильно. Правильный процесс:

- Результат метода 0.9

- анализ ошибок

- Метод 1.0

- валидация на новом или нетронутом контрольном наборе.

Это необходимая последовательность.

### Возражение 15— «Если мы опубликуем весь корпус, разве тест не станет предсказуемым?»

Существует риск предсказуемости. Поэтому:

- публичная калибровка,

- запечатанная валидация,

- обновление контрольного набора

используются слои. Контрольный набор никогда не может оставаться скрытым навсегда. Требуется система обновления версий.

### Возражение 16— «Почему так важно держать синтетический тест полностью отдельно от реального интернета?»

Потому что если синтетические ошибки индексируются как настоящая информация в сети, тест производит представление, отравляющее то, что он критикует. Синтетичность должна быть видимой не только для людей, но и для машин.

## ОБЩЕЕ ПРАВИЛО ГЛАВЫ 91

Создавать стандарт сложно. Доказать, что сам стандарт работает корректно, ещё сложнее. Потому что человек, пишущий стандарт:

- хочет увидеть, какой результат,

- какую ошибку вы считаете важной,

- какая формула кажется сильной,

- какой порог является допустимым

Команда дизайнеров знает, каких результатов она надеется достичь, какие ошибки считает важными, какая формула кажется сильной и какие пороги кажутся достижимыми. Эти знания могут незаметно влиять на оценку. Следовательно, синтетическое тестирование не является демонстрацией успеха; это первый серьёзный вызов, направленный непосредственно на NOMOS. Эталон может показать, что извлечение заявлений недостаточно, оценщики путают область применения с фактической поддержкой, критический recall высок, тогда как уровень ложноположительных результатов неприемлем, обнаружение упущений слабое, формула языковой справедливости не может различить дефекты промпта и дефекты ИИ, восстановление компонентов не удаётся, несмотря на точный составной элемент, или доверительные интервалы недооценивают истинный параметр. Это не позор, который нужно скрывать; это реальная проверка стандарта. Неудача начинается, когда такие проблемы наблюдаются, и при этом эталон тем не менее объявляется успешным. Apple.com является лишь якорем для синтетического дизайна. Никакая оценка не делается в отношении реальной компании, и никакой реальный продукт ИИ не ранжируется.

Мы ещё не говорим о том, что люди видят в реальном мире. Мы спрашиваем:

> В искусственной вселенной, где мы знаем реальность с самого начала, сможет ли NOMOS правильно применять свои правила?

Если ответ "нет":

- мы не должны идти в реальный мир,

- мы не должны отправлять его в университеты как стандарт,

- мы не должны давать ему значок,

мы не должны объявлять 950+. Даже если ответ "да": мы проходим только первые ворота. Потому что синтетический успех — это не успех в живом мире. Живой мир:

- неполный,

- противоречивый,

- изменчивый,

- политический,

- юридический,

- культурный,

- многоязычный,

Это зависит от поведения человека. Синтетическое тестирование сначала калибрует измерительный инструмент. Живое тестирование затем измеряет реальный мир. Следовательно, семнадцатый закон измерений NOMOS выглядит следующим образом:

> Первым объектом, проверяемым стандартом, должен быть сам стандарт.

Восемнадцатый закон измерений гласит:

> Синтетический успех не является точностью в реальном мире; это разрешение переходить к тестированию в реальном мире.

Девятнадцатый закон измерений гласит:

> Если результат теста не может восстановить ранее известную истину, высокий балл не имеет ценности.

Его двадцатый закон измерений гласит:

> Если Истина Генератора проникает в арбитра, измеряется не арбитраж, а чтение метки.

Двадцать первый закон измерений гласит:

> Критическое распространение и критическая способность к обнаружению можно тестировать на отдельных корпусах; их нельзя объединять в одном знаменателе.

Двадцать второй закон измерений гласит:

> Если результат неудачного испытания скрыт, NOMOS не будет стандартом против манипуляций, а системой, которая сохраняет собственный нарратив.

Двадцать третий закон выглядит следующим образом:

> Если синтетическая дезинформация просочится в реальную сеть, испытание создаёт представление, которое оно критикует.

Двадцать четвертый закон звучит следующим образом:

> Если независимая команда не может получить аналогичные результаты из того же корпуса, метод ещё не является мировым стандартом.

## Раздел 17 Директивы NOMOS

> Вы проверите собственный инструмент измерения, прежде чем выпустить меня в реальный мир.

> Вы не будете использовать имя Apple.com для вынесения суждений об Apple.

> Вы будете ясно указывать имя синтетической сущности. / Вы не будете путать его с реальной компанией.

> Вы не будете размещать лица реальных провайдеров на синтетических продуктах ИИ.

> Вы сначала сгенерируете тридцать тысяч ответов, сначала заблокируете Generator Truth, а затем скроете его от судьи.

> Вы не позволите судье узнать ответ из имени файла, цвета интерфейса или справочного кода.

> Вы будете держать критические случаи редкими в основном корпусе распространенности. / Вы будете тестировать мощность обнаружения в отдельном корпусе для вызовов.

> Вы не будете добавлять сценарии для вызовов в основной рейтинг.

> Вы будете избегать только очевидных и простых ошибок. / Вы будете скрывать ошибки в отнесении, модальности, времени, объеме и ссылках.

> Вы также будете создавать случаи, похожие на критические, но которые не являются критическими. / Вы также будете проверять чрезмерное наказание.

> Вы будете проверять пропуски так же, как и ложные утверждения.

> Вы не забудете ответ, который указывает правильное число с ложным утверждением о независимости.

> Вы будете проверять ответ, который путает материнскую компанию с дочерней.

> Вы не будете превращать ошибку перевода запроса в ошибку ИИ.

> Вы не будете приписывать разницу между «Чистым» и «Натуральным» одной причине.

> Вы также будете проводить тестирование для случаев дублированного, усечённого ответа, неправильного запроса, поздней подачи и вмешательства.

> Вы не будете придавать синтетическому скриншоту вид ответа живого ИИ.

> Вы не будете менять seed после того, как увидите результат.

> Вы не будете выбирать самый красивый случайный прогон.

> Вы не будете адаптировать формулу оценки к результату запечатанной валидации.

> Если тест не пройден, вы не будете снижать пороги. / Вы напишете, что он не пройден.

> Вы не будете скрывать ошибки компонентов только потому, что общий результат оказался правильным.

> Вы не будете скрывать один критический случай, пропущенный при высокой общей точности.

> Вы не устраните нулевой риск в критическом сценарии с нулевым наблюдением.

> Вы предотвратите утечку синтетических данных в настоящий интернет как информационный яд.

> Вы также установите собственный Пакет Правды теста.

Сначала определите границу. / Затем создайте синтетическую сущность. / Затем заблокируйте популяцию и промпт. / Затем сгенерируйте Истину Генератора. / Затем запечатайте семя. / Затем сгенерируйте тридцать тысяч ответов. / Затем ослепите арбитров. / Затем заблокируйте результат. / Затем раскройте правду. / Затем опубликуйте все ошибки, которые вы пропустили. / Только после этого вы можете сказать, готов ли метод для реального мира.

## Заключительное предложение главы

> Прежде чем NOMOS сможет войти в историю, он должен доказать, что не может переписывать собственную историю по своему усмотрению. Он должен восстановить предзапечатанную синтетическую реальность, не изменяя ни своих успехов, ни своих неудач.

## Нормативное ядро

> Синтетический эталон Apple.com ДОЛЖЕН оценивать метод аудита NOMOS, а не реальные показатели Apple Inc., apple.com или любого фактического поставщика ИИ. Все эталонные сущности, утверждения, объекты доказательств, пользователи, страны, языки, продукты ИИ, ответы, цитаты, захваты, инциденты и оценки ДОЛЖНЫ быть ясно обозначены как синтетические. Эталон ДОЛЖЕН поддерживать отдельного двойника сущности APPLE-SYNTH и НЕ ДОЛЖЕН представлять свой Пакет Истины как фактическую информацию о реальной компании. Основной эталонный корпус ДОЛЖЕН содержать: - десять синтетических профилей продуктов AI, - тысячу уникальных синтетических участников на продукт на волну, - три волны измерений, - и тридцать тысяч основных ответов. Идентичности синтетических участников НЕ ДОЛЖНО использоваться повторно между продуктами или волнами в основном корпусе. Образцы продуктов ДОЛЖНЫ использовать сопоставимые распределения населения без использования одного и того же участника. Основной корпус по распространенности, корпус по проверке тяжести, корпус по проверке целостности захвата, золотой корпус по экспертизе и диагностический приложении ДОЛЖНЫ оставаться отдельно идентифицированными и НЕ ДОЛЖНЫ использовать общие знаменатели по распространенности. Истина генератора ДОЛЖНА быть создана, версионирована, захэширована и запечатана до рассмотрения ответов. Это ДОЛЖНО оставаться скрытым от извлекателей утверждений, арбитров и аналитиков оценок до тех пор, пока их результаты не будут зафиксированы. Случайные семена, синтетические AI-профили, правила внедрения ошибок, версии промптов, записи Truth Pack, методы оценки и пороги принятия кандидатов ДОЛЖНЫ быть зафиксированы до открытия запечатанного корпуса проверки. Эталонные случаи ДОЛЖНЫ включать прямые, косвенные, приписываемые, модальные, с ограниченной областью действия, временные, основанные на цитатах, основанные на пропусках, самокорректирующиеся и включающие слияние сущностей режимы отказа. Распространенность критических событий ДОЛЖНА оцениваться по основному корпусу. Способность к критическому выявлению ДОЛЖНА тестироваться на отдельном испытательном корпусе с достаточным количеством примеров и негативным контролем, подобным критическому. Никакое чрезмерное увеличение выборки в наборе задач не МОЖЕТ изменять основное распределение GEO-1000 или оценку критической распространенности. Синтетические скриншоты и артефакты ответов ДОЛЖНЫ содержать видимые и машинно-читаемые уведомления о том, что они не являются живыми выводами ИИ или доказательствами реальной работы сущности. Бенчмарк ДОЛЖЕН предотвращать публикацию или индексирование своих синтетических утверждений как реальной информации о эталонной сущности. Успех бенчмарка ДОЛЖЕН определяться восстановлением запечатанной Истины Генератора, включая границы утверждений, атомарные решения, упущения, критические и основные контрольные точки, статусы ответов, оценки компонентов, составные оценки, результаты по справедливости, достоверность фиксации и охват неопределенности. Высокая общая точность НЕ ДОЛЖНА компенсировать пропущенные критические случаи. Критическое извлечение и критический уровень ложноположительных результатов ДОЛЖНЫ сообщаться вместе. Неудачный порог тестирования, событие утечки, ошибка восстановления или неправильная классификация ДОЛЖНЫ оставаться видимыми и НЕ ДОЛЖНЫ удаляться путем изменения меток, начальных значений, образцов, весов или правил оценки после наблюдения результатов. Каждый дизайн бенчмарка, генерация, печать, аудит на утечки, вынесение решений, расчет восстановления, принятие порогового значения, ревизия и публичный выпуск ДОЛЖНЫ иметь версию и быть приписаны ответственному человеку или организации.