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Medido, versionado, reproducible

Evidencia suficientemente fuerte para inspeccionarla y suficientemente acotada para confiar.

LowToHi publica tarea, modelo, runtime, evaluador y límite estadístico detrás de cada resultado. El objetivo no es teatro de marketing, sino progreso falsable.

Agentic holdout v1RAW y LowToHi · mismo modelo · holdout congelado
RAW1 / 30
LOWTOHI29 / 30

28 victorias emparejadas · p = 7,45e-09

Agentic holdout v2Holdout independiente de 20 tareas · sin reintentos
RAW0 / 20
LOWTOHI10 / 20

10 victorias emparejadas · p = 0,001953125

N20 agentic programmingCampaña congelada · temp 0,2 · max 4096
RAW3 / 20
LOWTOHI19 / 20

16 victorias emparejadas · p < 0,001

Cómo se gobiernan las comparaciones

El mismo modelo proveedor se prueba en condiciones RAW y LowToHi frente a tareas y evaluadores congelados.

01

Conjuntos congelados

Inputs, fixtures, tests ocultos y reglas del evaluador se fijan antes de la campaña.

02

Condiciones emparejadas

RAW y LowToHi comparten modelo subyacente y configuración declarada.

03

Evidencia conservada

Respuestas, outcomes, tokens, costes y manifests quedan disponibles para verificación offline.

04

Claims fail-closed

Mediciones ausentes o no verificables no se convierten en afirmaciones positivas.

Qué establece y qué no establece la evidencia

  • Respalda un efecto material del runtime en tareas agentic identificadas.
  • No establece inteligencia universal ni superioridad en todos los dominios.
  • No implica que todas las superficies del producto estén listas para producción.
  • No aísla cada mecanismo interno sin una ablación.
  • No concede autoridad operativa al modelo ni al runtime.
CLAIM BOUNDARY

Una categoría debe construirse con evidencia pública, no con adjetivos.

LowToHi trata la metodología, los resultados negativos y los límites de cada claim como parte del producto.

Low cost in. High trust out.

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