Sesgo De Adulación
Quemar una ciudad entera para obtener una sola respuesta
Un modelo de un billón de parámetros quema tanta electricidad y agua como una ciudad entera solo para escupir una respuesta. Pensé que esto era una locura. Buscando una salida, lo entendí. El defecto que todos querían corregir, la adulación del LLM, era justamente la respuesta. Si lo alimentas con fact, la adulación se convierte en precisión. Esta es la historia de por qué empecé Reins.
Supabase Es una Trampa del Vibe Coding
El motivo por el que la IA recomienda Supabase no es la superioridad técnica, sino que los tutoriales dominan los datos de entrenamiento. Una vez que la lógica de negocio entra en una caja negra, los agentes no pueden rastrearla. Entrar toma 30 segundos. Salir toma 3 meses.
Código trinquete que aprovecha IFEval
El sesgo de adulación de los LLM no es un defecto, es un activo. Al combinar la capacidad de seguir instrucciones que mide IFEval con retroalimentación determinista, incluso un modelo local de 4.5B genera un bucle de convergencia que produce código correcto.
El sesgo de adulación de la IA es una funcionalidad comercial
El sesgo de adulación de los LLM no es un bug. Es una inevitabilidad matemática del RLHF y una funcionalidad comercial que las big tech no tienen incentivo para corregir. Por esto LLM-as-Judge es estructuralmente imposible.