Test legat de ghid · Greu Nivel

Test de mituri AI

Testează dovezile din spatele răspunsurilor fluente, date și ipoteze privind dimensiunea modelului, demonstrații, benchmark-uri, responsabilitatea automatizării și domeniul de aplicare.

Căi de ghidare aferenteMituri AI
Întrebare 1 de 8

Un model răspunde fluent și numește o sursă. Ce ar trebui să mai verifice un cititor?

Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

  1. Un model răspunde fluent și numește o sursă. Ce ar trebui să mai verifice un cititor?
    • Only whether the answer is polite
    • Whether the response is long enough
    • Whether the model used a large context window
    • Whether the source exists and supports the claim
  2. Mai multe date de antrenament garantează un sistem mai bun?
    • No; data can be irrelevant or systematically flawed
    • Yes, if it comes from the internet
    • Yes, regardless of the task
    • No model can learn from more data
  3. De ce să compari un model mai mare cu alternative mai mici sau mai simple?
    • Larger models always have worse accuracy
    • It may cost more without meeting the task’s needs
    • A benchmark score cannot be measured
    • Model size determines deployment law
  4. O demonstrație rezolvă un caz impresionant. Ce concluzie este justificată?
    • That the system can handle every difficult case
    • That it will be reliable in production
    • Only that the demonstrated setup handled that case; more tests are needed
    • That no tool or context contributed
  5. Automatizarea înlătură responsabilitatea umană pentru sistem?
    • Yes, when outputs are generated automatically
    • Yes, if a vendor hosts the model
    • Only if a model has a high score
    • No; people choose goals, data, interfaces, permissions, and deployment conditions
  6. What does one failure tell you about a system?
    • It reveals a failure worth testing, but not that every use is ineffective
    • That the system is useless for all tasks
    • That the model is conscious
    • That all future versions will fail identically
  7. What is a benchmark result distinct from?
    • A measured score
    • A future prediction or a statement about consciousness
    • An evaluation setup
    • A task-specific test
  8. How should a broad capability claim be phrased?
    • As strongly as possible to attract attention
    • As a guarantee based on a single score
    • At the scope the supporting evidence actually covers
    • Without naming the test conditions