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Revisión imparcial

Una IA que hace todo el trabajo y avisa cuando no lo ha hecho.

Los modelos pueden tomar atajos: saltarse un paso, sonar más seguros de lo que están o detenerse antes de tiempo. La revisión íntegra toma muestras de su trabajo, hace que otros modelos y personas lo comprueben y detecta patrones antes de que se extiendan. Cuando una ejecución falla, se corrige antes de que nadie actúe sobre ella.

Muestreo y revisión del trabajoRevisores contrastados con personasCorrecciones aprobadas por una persona
nexus · la revisión íntegra de un vistazoDatos de ejemplo
Si los modelos están haciendo hoy un trabajo íntegro y completo
La revisión íntegra de un vistazo. Comprobar si los modelos están haciendo hoy un trabajo íntegro y completo, y dónde no lo hacen.Datos de ejemplo
Cómo se revisa

Revisado con la frecuencia suficiente para detectar problemas a tiempo.

Defina con qué frecuencia se revisa cada tipo de trabajo, qué activa siempre una revisión y quién la realiza. Los resultados llegan en tiempo real, por lo que se puede detectar un patrón antes de que se extienda.

Cuándo se revisa

  • Muestreo por tipo de trabajo
  • Activadores que siempre inician una revisión
  • Revisores elegidos por tarea
nexus · cuándo se revisa y quién revisaDatos de ejemplo
Con qué frecuencia se revisa el trabajo y qué activa una revisión
Cuándo se revisa. Definir con qué frecuencia se revisa cada tipo de trabajo.Datos de ejemplo
Correcciones

Corregido antes de que nadie actúe en consecuencia.

Cuando una ejecución se detiene antes de tiempo o se salta un paso, la revisión lo detecta y el trabajo se corrige mientras sigue en curso. Los cambios sugeridos en las instrucciones y competencias esperan a una persona.

Una corrección con el trabajo en curso

  • Detectado durante la ejecución
  • Corregido antes del envío
  • La corrección queda registrada
nexus · una corrección con el trabajo en cursoDatos de ejemplo
Una ejecución que se detuvo antes de tiempo y fue corregida
Una corrección con el trabajo en curso. Seguimiento de un trámite aduanero que se detuvo antes de tiempo y fue corregido.Datos de ejemplo
Confiar en los revisores

También se revisa a los revisores.

Los modelos revisores se contrastan con el criterio humano, y se infiltran casos de prueba con respuestas conocidas entre el trabajo real para ver si las revisiones los detectan.

Cuánto confiar en cada revisor

  • Se mide la concordancia con personas
  • Se retira a los revisores si se desvían
  • Mostrado por tarea
nexus · cuánto confiar en cada revisorDatos de ejemplo
Con qué frecuencia los modelos revisores coinciden con las personas
Cuánto confiar en cada revisor. Comprobar que los modelos revisores coinciden con las personas con la frecuencia suficiente.Datos de ejemplo
Para quien consulta

Vea qué respuestas se han revisado.

Cualquiera puede ver cuáles de sus respuestas han sido revisadas y pedir la revisión de una que parezca incorrecta, en la consola o en el móvil.

  • Respuestas revisadas marcadas
  • Pida una revisión con un clic
  • También funciona en el móvil
nexus · respuestas revisadas, para quien consultaDatos de ejemplo
Qué respuestas se revisaron, para la persona que consultó
Respuestas revisadas. Ver qué respuestas han sido revisadas y pedir la revisión de una.Datos de ejemplo
Preguntas

Sobre la revisión íntegra.

¿La revisión ralentiza las respuestas?

No. La mayoría de las revisiones se hacen después de dar la respuesta, sobre una muestra. Las revisiones durante una ejecución solo se hacen donde usted lo exija.

¿Funciona sin conexión?

Sí. La revisión íntegra funciona sin conexión externa, utilizando los modelos que tenga en sus propias instalaciones.

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Vea cómo de íntegra es su IA.

Revisaremos con usted una semana de trabajo de su IA y le mostraremos lo que la revisión detecta.