error detection

"AI時代においては、優先順位が変化します。実装力よりも、まず「検証力（見抜く力）」を向上させる方が効果的です。"

"しかし、重要なのは、訓練されたプローブ分類器や活性化アブレーションを必要としないということです。"

"設計の核となるのは、AIが「大したことない」と判断しても、システムが止めるということです。"

"We propose the Error Depth Hypothesis: stronger models make fewer but deeper errors that resist self-correction."

"The research focuses on detecting label errors in real-world scene text data."

"The research focuses on the application of LLMs to generate decision trees."

"FLAWS is a benchmark for error identification and localization in scientific papers."