グロック・プロンプト

機械学習の出力ロジックのレビューとサニティ検証

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カテゴリー: グロック・プロンプト, モデルタグ: 出力, 学習, 機械

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説明

このプロンプトは、AIに（Grokとして）機械学習の出力を冷酷にチェックさせるもので、精度の崇拝を取り除き、矛盾、ドメインロジック違反、偽の自信、不安定な予測、誤解を招くような測定基準を明らかにし、モデルが実世界の判断で自信を持って失敗する場所を明らかにし、正気度の制約から評価スライス、人間によるループ内セーフガードに至るまで、ぶっきらぼうでインパクトの大きい推奨事項を提供することで、システムが単に紙の上で優れているのではなく、信頼できるようにする。