फ़ेब्रिकेशन गेट
हर रन का ऑडिट करता है: उत्तर का हर मान किसी ऐसे टूल आउटपुट में दिखना चाहिए जिसे एजेंट ने खुद नहीं लिखा। लोकल फ़ाइलों पर गिनती और जोड़ की गणना कमांड से ही होनी चाहिए।
एक एजेंट जो अपनी ग़लतियों से सीखता है। वह इस स्टूडियो की मशीन पर लोकल मॉडल पर चलता है, इंटरनेट और फ़ाइलों का उपयोग करता है, और हर रन का प्रमाण के साथ ऑडिट करता है। कोई भी बदलाव, चाहे इंसान ने लिखा हो या एजेंट ने, माप के गेट को पास किए बिना स्वीकार नहीं होता।
हर रन का ऑडिट करता है: उत्तर का हर मान किसी ऐसे टूल आउटपुट में दिखना चाहिए जिसे एजेंट ने खुद नहीं लिखा। लोकल फ़ाइलों पर गिनती और जोड़ की गणना कमांड से ही होनी चाहिए।
किसी बदलाव को या तो किसी ज्ञात त्रुटि को ठीक करना होगा या किसी नतीजे को बदले बिना टोकन घटाने होंगे। एक होल्ड-आउट एंकर सेट परीक्षा पर ओवरफ़िटिंग को पकड़ लेता है।
डेटा और शेल टास्क Qwen 27B dense को, वेब और कोड टास्क Qwen 35B MoE को भेजे जाते हैं। दोनों मॉडलों की ग़लतियाँ पूरी तरह अलग-अलग थीं; परीक्षा 40/47 से बढ़कर 47/47 हो गई और टोकन 10% घट गए।