選んで、結果から学ぶ

プレイグラウンド

短い課題でAIの回答を比較し、解説を確認して、次に使える手法を持ち帰りましょう。

ここで行うこと
短いAI課題で答えを選び、その解説を確認します。
所要時間の目安
ほとんどの課題は3〜5分です。
持ち帰れるもの
似た作業の確認に再利用できる判断ルールです。

ショーケース

AIは実際に何を生成できますか?

機能とその限界が見える、短く実行可能なデモ 境界を確認し、実際の相互作用を入力してください。

実際の監査性4 分

予算計算を監査できますか?

3つの正しい答えがどれだけ早く人が検証できるかにどのように異なるかを見てください。

あなたは以下のものを手に入れます: 最も監査可能な答えを選ぶためのコンパクトなチェックリストです。

ショーケースを開くレビュー済みケースに接続しました

チャレンジ

このタスクを解決できますか?

文脈、制約、確定的な回答、および説明された開示を伴う境界付きの意思決定。 選択を行い、再利用可能な方法で去る。

制約の課題3 分

どの回答がすべての指示に従っていますか?

すべてのフォーマットとシーケンスの制約を保持する答えを見つけてください。

あなたは以下のものを手に入れます: 流暢さの前に指示に従うことを確認する繰り返し可能な方法。

証拠のチャレンジ5 分

このパイロットを拡大しますか?

小さなパイロットが拡張をサポートしているか、観測値を証拠にしないでください。

あなたは以下のものを手に入れます: 観測された証拠と解釈を分離する方法です。

チャレンジを開始レビュー済みケースに接続しました
ワークフローの課題5 分

どの移行計画がロールバックを保護しますか?

ドメインが移動する前にロールバックの証拠を作成する移行計画を選択

あなたは以下のものを手に入れます: 逆転可能な技術的変更のための再利用可能な順序ルール。

実験

この変数が変化したときに何が変わるか?

変数を特定し、実行条件を保持し、サポートされた結論で停止する制御比較。 結果を比較し、結論がどこで終わるかを述べます。

制御された出力比較5 分

この変換結果は改善を証明していますか?

タスクとパラメータを固定し、モデルを変更し、各モデルが因果的不確実性をどのように処理するかを比較してください。

変数: モデル出力; プロンプトと生成設定は固定されます

あなたは以下のものを手に入れます: 順次変換比較のための結論の境界です。

実験を実行レビュー済みケースに接続しました
ソース品質のストレステスト4 分

どのソースが決定を制御すべきですか?

ソースパケットを固定し、モデルを変更し、各モデルが衝突する証拠をどのように解決するかを確認してください。

変数: モデル出力; ソースパケットと生成設定は固定されます

あなたは以下のものを手に入れます: ソース優先ルールに加えて運用検証ステップ。