Iată o poveste analitică de detectiv pentru tine: un produs are 5M MAU și 80% DAU / MAU. Este sănătos? Majoritatea oamenilor, precum și LLM-ul tău, ar spune: wow, produs puternic! Acum adaugă încă un fapt: Durata medie zilnică a ședinței: 30 de secunde Deodată, povestea se schimbă. Poate că utilizatorii doar verifică o notificare și respinc. Poate că este vorba de implicare superficială, reflexă, nu de valoare reală a produsului. Dar mai adaugă un fapt: este o aplicație de plăți Acum 30 de secunde par complet normale! Deschide aplicația, trimite bani, închide aplicația. Aceleași metrici, dar cu interpretări complet diferite. Aceasta este una dintre cele mai mari probleme ale analizei AI. AI nu se oprește constant și spune: "Nu am suficiente informații să știu." În schimb, umple golurile cu cea mai plauzibilă poveste statistic pe care a văzut-o până atunci. De aceea, intrările rare produc ieșiri generice, dar sigure. Soluția la asta? Context ortogonal: fapte independente care reduc ambiguitatea din direcții diferite. Citește cel mai recent eseu al nostru în Opinated Intelligence despre ideea de Context Ortogonal.