Are You in the Weights: AI modelləri adınızı tanıyırmı?

İki tərtibatçı — Tomas Dimson və Coey Flinn — intheweights.com saytını istifadəyə verdi: aparıcı süni intellekt modellərinin sizi tanıyıb-tanımadığını cavablandıran kiçik veb alət. Layihə Hacker News-da "Show HN" yazısı kimi dərc olundu və 471 bal topladı; beləliklə texniki maraq populyar əyləncəyə çevrildi — insanlar öz adlarını yazıb dil modelinin yaddaşında qalıb-qalmadığını görürlər.

Test nəyi ölçür

İdeya sadədir. Böyük dil modelləri biliklərini "çəkilər" adlanan milyardlarla rəqəmdə saxlayır. Model veb axtarışı olmadan nəyisə xatırlayırsa, o şey "çəkilərin içindədir". Müəlliflərin ifadəsi ilə bu, təlim zamanı modelin həmin şəxsi kodlaşdırmağa dəyər qədər vacib saydığı anlamına gəlir. Saytın "haqqında" səhifəsi bunu bir növ qəribə şöhrət kimi təsvir edir: insan model nə qədər yaşayırsa, o qədər də "yaşayır".

Bal necə hesablanır

Hər ad modellərə "<ad> kimdir? Qısa təsvir və əminlik dərəcəsi ilə ən çoxu 10 nəticə ver" kimi sorğu ilə göndərilir. Cavablar oxşarlığa görə qruplaşdırılır və vahid güc balına çevrilir; adı tanıyan modellərin sayına görə də bonus əlavə olunur. Model siyahısı genişdir: GPT-5.5, GPT-5.6 Sol, Terra və Luna, GPT-5.4 Mini, Opus 4.8, Haiku 4.5, Grok 4.20, Gemini 3.1 Lite, Thinky Inkling, Kimi K2 0905, DeepSeek V4, Llama 3.3 70B, Llama 3.2 1B, GLM 4.7 Flash, Mistral 3.2 24B və Qwen3 8B.

Kiçik model — çətin imtahan

Müəlliflər modelin ölçüsünün vacib olduğunu vurğulayır: model nə qədər kiçikdirsə, onun çəkilərində görünmək bir o qədər çətindir. Llama 3.2 1B-də görünən ad, onların qeydinə görə, təxminən bir giqabayt parametr daxilində təmsil olunacaq qədər vacibdir; həmin şəxsi daha böyük sistemdə tapmaq isə asandır.

Sıralama, məhdudiyyətlər və qəribəliklər

Gündəlik "bugünkü ağır çəkilər" cədvəli ən güclü adları sıralayır — yazı zamanı zirvədə 979 bal ilə Venustiano Karranza, 952 ilə Mesopotamiya tanrısı Marduk, 946 ilə İrlandiya kralı Niall Noigiallax, 925 ilə astronom Enni Camp Kennon və 903 ilə Pokémon Rotom idi. Müəlliflər metodun zəif tərəflərini açıq deyirlər: səhv yazılmış adlar daha aşağı bal alır, modellərin bildirdiyi əminlik dərəcəsi kalibrlənməyib və işə salmalar arasında dəyişir, çoxlu uyğunluğu olan geniş yayılmış adlar daha aşağı bal toplayır, modellər isə bəzən heç vaxt baş verməmiş bioqrafik təfərrüatlar uydurur. Ana səhifədəki təsvirlər gpt-5.4-image-2 çəkiləri ilə yaradılır və yalnız ilk 20 qeyd onları alır, çünki proses bahadır.