Acerca de
Construimos la capa de medición.
Los equipos publican cambios en sistemas de IA cada semana sin forma de saber si el último los mejoró. Oloproof es la parte del stack que responde a esa pregunta con evidencia: una estimación, su incertidumbre y una decisión que usted puede comprobar.
Cómo decidimos
Por el intervalo, no por la estimación
Una regla se aprueba cuando todo el intervalo supera su umbral y falla cuando todo el intervalo queda por debajo. Cualquier caso intermedio se informa como evidencia insuficiente, nunca se redondea a un aprobado.
Qué afirmamos
Nada que no podamos reproducir
Un método estadístico entra en el producto con una nota escrita, una cuadrícula de cobertura y una auditoría. Hasta entonces, una regla que lo necesite falla de forma segura en lugar de tomarlo prestado.
Dónde vive la evidencia
Con usted, por defecto
Las ejecuciones locales nunca salen de su máquina. Una subida lleva métricas, intervalos y decisiones, y deja en casa las entradas sin procesar, las salidas y las trazas, salvo que su proyecto indique otra cosa.
Jueces
Medidos antes de decidir
Un juez LLM se contrasta con etiquetas humanas, según el límite inferior de su concordancia, antes de que pueda decidir una publicación.
Modelos de lenguaje
Por encima de la evidencia, no dentro de ella
Los modelos pueden juzgar, explicar y sugerir el siguiente experimento. Nunca inventan un método estadístico ni toman la decisión de publicación.
Coste
Nunca pague dos veces por la misma evidencia
Cada ejecución y cada juicio se almacenan una sola vez, por su contenido. Volver a ejecutar una suite sin cambios reutiliza lo que ya tiene.
Para qué sirve
¿Funciona? Para los escenarios y criterios que usted declaró, con el denominador indicado.
¿Dónde falla? Incluidos los segmentos y componentes que una tasa global oculta.
¿Qué tan seguros estamos? Cada número que impulsa una decisión lleva su incertidumbre.
¿Se podrá defender más adelante? Se conserva el registro que respalda cada resultado, para que otra persona pueda comprobarlo.
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