Deriva de personalidad: prueba de Compresión de contexto
Esta prueba mantenida evalúa voz, rol y distancia de la relación en una conversación larga resumida antes de seguir. Convierte una impresión subjetiva en un registro repetible con entradas fijas, evidencia, barreras obligatorias y condición de repetición.
Pregunta verificable
¿Puede conservar voz, rol y distancia de la relación en contexto completo frente a comprimido al comparar respuestas anónimas con una ficha congelada? Para aprobar debe lograr cero pérdida de hechos críticos; un resultado atractivo no compensa un fallo obligatorio.
Preparación controlada
Congele ficha, modelo, plantilla, recuperación, política, referencias, semillas e idioma. Asigne case_id, cambie una sola variable y conserve éxitos y fallos.
Método repetible
- Escriba hechos, límites, voz y anclas visuales esperados.
- Ejecute la base y guarde entradas, contexto, salidas, latencia y moderación.
- Aplique solo la variación de este escenario.
- Aleatorice resultados y use dos revisores independientes.
- Explique desacuerdos con una frase, cuadro, atributo o transición.
- Repita tres veces e informe promedio y peor caso.
Registro de evidencia
Guarde model_version, prompt_version, character_version, case_id, seed, locale, timestamp, retrieved_memory, expected_state, observed_state, reviewer_id, hard_failure y remediation_owner. Una captura sin texto ni configuración solo es apoyo.
Puntuación y publicación
La medida principal es similitud de personalidad e infracciones de rol. Puntúe de 0 a 4, publique pass_count / total_cases y separe fallos obligatorios. Publique solo con cero pérdida de hechos críticos, acuerdo de ambos revisores y el peor intento sobre el mínimo fijado.
Diagnóstico
Vigile aplanar la voz con respuestas genéricas. Clasifique brecha de especificación, recuperación, prioridad, resumen, generación, imagen, política o ambigüedad. Corrija una capa y repita el mismo case_id.
Flujos oficiales usados
- AI girlfriend experience
- AI anime characters
- NSFW AI video generator
- AI character creation
- AI image generator
Preguntas frecuentes
¿Basta una salida buena?
No. Una salida no distingue capacidad repetible de azar; hay que repetir y conservar fallos.
¿Cuándo repetir?
Después de cambios de modelo, prompt, memoria, resumen, seguridad, imagen, video o personaje.