結果から何が言えるか

説得力のある印象から、再現可能な比較へ進みます。

仕組み

評価

試験前に課題、データ、基準、判定条件を決めます。設定調整に使わなかった例を残します。出力が確率的なら、誤り、資源、試行間の変動も記録します。

答える前に、自分の言葉で説明してみてください。

指示の調整に使った例だけで評価すると、品質を過大評価することがある。

狭い標本、データ汚染、テストへの適応は結論を歪めます。未知のケースと失敗例も含めます。高得点は別の分野での成功を保証しません。

引用した公開資料の学習用要約です。各論文の結果は、その課題、手順、計算資源の条件に依存します。