makefield

Ez a változat frissítés alatt áll; az angol oldal a mérvadó.

Kutatás · nyíltan

Tanulmányok

AI-válaszok tervezett vizsgálatai. Minden vizsgálat az eredménye előtt közli a hatókörét, a mintáját és a korlátait.

Egy terepjegyzet egyetlen megfigyelés. Egy vizsgálat tervezett teszt: a kérdései rögzítve vannak, mielőtt a válaszmotorokat megkérdeznék, minden választ megőriz, és kimondja, mit tud alátámasztani az eredmény és mit nem. Ahol az elemzést nem tervezték meg előre, a vizsgálat ezt is kimondja.

Ismételhetőségi vizsgálat (floor test)

MF-2026-001 · az eredményeket 2026. augusztus 29-én olvasták ki (scope 08284347) · feltáró · Denes Csaszar · megjelent a denescsaszar.com oldalon

A válaszmotorok ritkán fogalmaznak meg egy választ kétszer ugyanúgy. Ez a vizsgálat nyolc válaszmotornak tett fel tizennyolc kérdést egyetlen cégről, hét adatfelvételi hullámban, 2026. július 4. és augusztus 25. között, és összevetette, mennyire hasonlítottak egymásra a válaszok egy hullámon belül, illetve a hullámok között. 103 kérdés × válaszmotor cellából 85-ben a válaszok kevésbé hasonlítottak egymásra a hullámok között, mint egy hullámon belül.

A vizsgálat feltáró jellegű, és a hasonlósági mérőszáma a szóhasználatot veti össze, nem a tényeket. Az eredmény a válaszmotor és a kérdés hatásától megtisztított, az időszakétól nem: ebben az archívumban minden hullám egyben egy munkamenet is, így nem tudja megmondani, hogy a különbség az idő múlásával bekövetkező változás-e.

Miért számít ez itt: mielőtt ezen az oldalon bármi megváltozottnak nevezne egy választ, a választ ahhoz kell mérni, mennyit mozdul el magától. Ez a vizsgálat ezt az ismételhetőségi küszöböt mérte meg.

A vizsgálat (angolul) →   Az adatlap →   Az 001-es terepjegyzet, a mögötte álló megfigyelés →

Hivatkozás Csaszar, D. (2026). The floor test, scope 08284347. Makefield study MF-2026-001. https://denescsaszar.com/drift-2026-08

Amit az ismételhetőségi vizsgálat nem lát

illusztráció · kitalált válaszok · nem eredmény

Az ismételhetőségi vizsgálat a szóhasználatot veti össze. A szóhasználat és a tények eltávolodhatnak egymástól: egy válasz megváltoztathatja a szavai többségét úgy, hogy minden tény megmarad, vagy megtarthatja szinte minden szavát úgy, hogy egy tény megfordul. Lent egy kérdés, hét válaszmotornak feltéve két hullámban, egyszer a szóhasználatra, egyszer a tényekre olvasva. Itt minden válasz kitalált, hogy a különbség látszódjon; egy későbbi vizsgálat valódi válaszokon mérheti meg.

Ismeri-e az AI a Makefieldet?

MF-2026-002 · előregisztrálva 2026. október 1-jén · a megjelenés utáni első hullám október 4-re tervezve · még nincs eredmény

Ugyanaz a mérőeszköz, magára a Makefieldre irányítva. Kilenc hullámot rögzítettek, amíg ez a weboldal nem volt nyilvános; az október 1. utáni hullámok megmutatják, mi változik, amint az lesz. Négy előrejelzést írtak meg és rögzítettek lenyomattal e hullámok közül az első előtt, és mindegyikről közzéteszik, hogy kiállta a próbát vagy megcáfolódott.

Az előregisztráció →   Az adatlap →

Hivatkozás Csaszar, D. (2026). Does AI know Makefield? Registration, 1 October 2026. Makefield study MF-2026-002. https://makefield.io/studies/does-ai-know-makefield/

Ugyanaz a kérdés, két csatornán

MF-2026-003-P · előregisztrált pilotvizsgálat, 2026. október 12. · adatfelvételi alkalmak október 14-ére és 21-ére tervezve · még nincs eredmény

Ugyanaz a tizenkét kérdés Claude-nak, a chatablakában és az API-ján keresztül, ugyanazzal a modellel, ugyanazon az estén. Jobban eltérnek-e a válaszok, mint amikor ugyanazt a kérdést egyszerűen újra felteszik? Az előrejelzéseket az első válasz előtt lenyomattal rögzítették.

Az előregisztráció →   Az adatlap →

Hivatkozás Csaszar, D. (2026). Same question, two ways in. Pilot registration, 12 October 2026. Makefield study MF-2026-003-P. https://makefield.io/studies/same-question-two-ways/

Egy példamérés

kitalált adatok · nem eredmény

Egy teljes mérés kitalált adatokkal: három kérdés egy kitalált termékről, hét anonimizált válaszmotor, két nyelv, három ismétlés, a rögzített igazság, az eredménytábla és SHA-256-lenyomata. Megmutatja, mit tartalmaz egy valódi mérés, anélkül hogy egyet közzétenne.

A példamérés →   Az adatlap →

A következő vizsgálathoz két kutatási partnerre van szükség: olyan cégekre, amelyek hozzájárulnak, hogy a saját közzétett tényeiket teszteljék, díjmentesen, és elsőként látják az eredményeket. Így működik →

További vizsgálatok készülnek. Mindegyik akkor jelenik meg itt, amikor az adatai és a korlátai közzétételre készek, és egy vizsgálat, amely semmit sem talál, szintén felkerül ide.