Проект основателя · собственная исследовательская программа. Я инициатор LydStone Lab, автор метода и исследования достаточности ИИ для конкретной задачи.
Первый этап завершён на синтетических задачах в локальной среде. Создана измерительная система CogniScope; проведены воспроизводимые эксперименты в семи группах задач, сохранены результаты и ограничения.
Один показательный результат: на уровне L1 сценария неразрешимой неоднозначности прошли 38 из 39 случаев, но одна критическая ошибка привела к отрицательному вердикту при нулевом допуске. Высокий средний показатель не заменяет критерий приёмки.
Исследование показывает подход к проверке гипотез до архитектурного решения. Оно не подтверждает промышленную безопасность, нагрузочную надёжность или экономию на клиентском внедрении. Работа с реальными клиентскими данными — отдельный будущий этап, а не результат первого исследования.
W4, уровень сложности L1: 38 из 39 случаев пройдены, но одна критическая ошибка означает отрицательный вердикт при нулевом допуске. Локальные синтетические задачи первого этапа.
Конфигурация × рабочая нагрузка × профиль выполнения. Качество рассматривается вместе с задержкой, объёмом вывода и ресурсом.
Три сценария W4, W5, W9 показывают разные границы достаточности. Уровни сложности и размеры наборов обозначены явно; синтетическое исследование.
W4: L0 и L1 — разные наборы случаев. 38/39 на L1 не отменяет одну критическую ошибку. Данные локального исследования.
