साइकिल पर पेलिकन: एआई प्रयोगशालाओं की एक बड़े पैमाने पर जांच

डायलन कैस्टिलो ने इस आम परिकल्पना की गहन जांच की कि AI प्रयोगशालाएं जानबूझकर मॉडलों को साइकिल पर पेलिकन बनाने के लिए प्रशिक्षित करती हैं। उन्होंने 8 प्रकार के जानवरों और 6 प्रकार के वाहनों को मिलाकर 48 प्रॉम्प्ट तैयार किए, और प्रत्येक को 7 मॉडलों - GPT-5.6 Terra, Claude Sonnet 5, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.5, Qwen3.7-Max, GLM-5.2 और DeepSeek V4 Pro - पर तीन बार चलाया। मूल्यांकन के लिए GPT-5.6 Luna और Gemini 3.1 Flash-Lite का उपयोग किया गया। अध्ययन में इस बात का कोई सबूत नहीं मिला कि साइकिल पर पेलिकन की छवियां अन्य संयोजनों से बेहतर दिखती थीं। किसी भी प्रयोगशाला ने पेलिकन या साइकिल को अलग-अलग प्रस्तुत करने में अपेक्षाओं को पार नहीं किया, और 'पेलिकन-साइकिल' संयोजन में याद करने का कोई संकेत नहीं मिला। GLM-5.2 मॉडल ने इस विशिष्ट जोड़ी के लिए थोड़ा सुधार दिखाया, लेकिन यह प्रभाव सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन माना गया।