एजेंट मूल्यांकन में एक छिपी समस्या है: निर्णायक स्वयं अविश्वसनीय हो सकता है। एक नया प्रयोग Jev की तुलना GPT-5.6 Luna, Terra और Claude Sonnet 4.6 के साथ किया गया। परिणाम: → 500/500 बाइनरी निर्णय मानव ओरेकल के साथ मेल खाए → 92–913× कम स्कोर विचरण → 0.44s औसत लेटेंसी → प्रति मूल्यांकन $0.00035 Jev एक पैराग्राफ नहीं बनाता और फिर उसे स्कोर में नहीं बदलता। यह सीधे एक संरचित निर्णय लेता है। इससे एजेंट मूल्यांकन की आर्थिकता बदल सकती है। सस्ते और तेज़ निर्णायकों का मतलब है कि टीमें अधिक ट्रेस मूल्यांकन कर सकती हैं, अधिक रिग्रेशन जाँच चला सकती हैं, और प्रत्येक एजेंट अपडेट के चारों ओर प्रतिक्रिया लूप को सुदृढ़ कर सकती हैं। महत्वपूर्ण सावधानी: यह एक संकीर्ण, प्रारंभिक प्रयोग था। लेकिन दिशा दिलचस्प है: विश्वसनीय एजेंटों के लिए बेहतर मॉडलों के बजाय, बेहतर निर्णायकों की आवश्यकता हो सकती है।
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