
そのベンチマーク得点は、未見能力を測っているか
公開テスト集合の学習混入を、データ重複、補完挙動、例の順序、公開時点から多面的に調べ、疑わしい得点を意思決定から隔離します。
記事を読むRESEARCH TOPIC / DATA-QUALITY-KNOWLEDGE
データの品質、鮮度、管理と判断への接続を扱う。
GROUNDING MAP
5本の研究ノートを、共通する意思決定領域からたどれます。各記事は結論、出典、観測結果、限界を明示しています。

公開テスト集合の学習混入を、データ重複、補完挙動、例の順序、公開時点から多面的に調べ、疑わしい得点を意思決定から隔離します。
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合成データの再利用を一律に禁じるのではなく、実データの置換・蓄積・選別を分け、希少事例と多様性を守る学習データ運用を設計します。
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データ品質を正確さだけで捉えず、意味、代理指標、現場の修正経路まで追うことで、数字が判断ミスへ変わる場所を特定します。
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RAGの精度はモデルだけでなく、文書の版、期限、出典、権限、削除が索引へ反映される速さで決まります。知識ベンチマークから運用設計を考えます。
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データ量と判断の質は同じではありません。指標の意味、因果と相関、更新頻度、現場の文脈から、使えるデータ基盤の条件を考えます。
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