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Ich werde deine AI-Benchmark- oder LLM-Eval-Zahlen auf statistische Validität prüfen
Trading-Bot-Experte
Ich bin ein Quantitative Engineer, der maßgeschneiderte Trading-Bots und API-Pipelines entwickelt. Ich verkaufe keine "schnell reich werden"-Skripte. Ich baue solide, zuverlässige Trading-Architektur....
Über diesen Service
Du erhältst ein klares Urteil darüber, ob dein Benchmark- oder Eval-Wert die Checks besteht, die er vorher übersprungen hat, bevor du ihn veröffentlichst.
Ich nehme ein Hauptergebnis (eine Leaderboard-Platzierung, eine LLM-als-Richter-Gewinnrate, ein "schlägt Baseline um X%", einen Skalierungsgesetz-Exponent) und teste es adversarial: Korrektur für Mehrfachvergleiche, statistische Power, Richter-Bias und Reproduzierbarkeit aus deinen Rohdaten.
Du bekommst eine von zwei ehrlichen Antworten: Es besteht die Korrektur, hier ist die korrigierte Statistik, die du zitieren kannst, oder es liegt im Rauschen, hier ist warum und die eine Zeile Fix.
Was das ausmacht, ist Beweis, nicht Versprechen. Ich habe das Buch über dieses Versagensmuster geschrieben (Measured, Not Believed), das Open-Source-Tool entwickelt, das die Checks durchführt (evalgate), und öffentlich drei echte Übertreibungen reproduziert: MT-Bench, RewardBench und ein veröffentlichtes Skalierungsgesetz. Jedes Urteil, das ich gebe, ist aus deinen Daten reproduzierbar; ich zeige die Arbeit. Und wenn dein Wert echt ist, zertifiziere ich ihn – ein Auditor, der nur Fehler findet, ist ein Zyniker, kein Auditor.
FAQ
Automatische Übersetzung
Was, wenn mein Wert sich als okay herausstellt?
Dann zertifiziere ich ihn und du bekommst ein zitierfähiges, sauberes Gesundheitszeugnis. Das ist ein gültiges, häufig vorkommendes Ergebnis – kein gescheitertes Engagement. Ein Auditor, der nur Fehler findet, ist ein Zyniker; wenn dein Ergebnis stimmt, zeige ich dir, dass es stimmt.
Sind meine Daten vertraulich?
Ja. Berichte sind privat und nichts wird veröffentlicht. Ein geschwärzter oder anonymisierter Ausschnitt deiner Daten reicht in der Regel aus, um die Zahl zu reproduzieren, sodass du selten sensible Daten teilen musst.
Machst du nur ein Tool drauf?
Nein. Die einzelnen Checks sind Standard; der Wert liegt darin, alle adversarial durchzuführen und das Urteil zu haben, echten Confound von Artefakt zu unterscheiden, das durch die Datenentstehung verursacht wurde. Du bekommst Begründung, nicht nur Ergebnis.
Welches Paket brauche ich?
Wenn du nur eine Zahl veröffentlichen willst, starte mit Basic oder Standard. Wenn du einen Launch-Post, Model-Card oder mehrere Claims gleichzeitig prüfst, wähle Premium. Unsicher? Schick mir die Zahl, bei der du am unsichersten bist.
Kannst du diese Checks in unser CI integrieren?
Ja — das ist ein laufender monatlicher Retainer, kein einmaliges Projekt im Catalog. Schreib mir mit deinem Stack und Eval-Rhythmus, und ich schätze es separat ein.
