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Problemas comuns: Capacidade extrema de raciocínio (contagem da teoria dos números)、 Pense solidário
pangolin agrega detecções de comunidades públicas e classifica retransmissões por pontuação ponderada bayesiana (mais testes + pontuações mais estáveis → classificação mais alta). Com base em 28 relatórios públicos em 7 relés (6 com ≥2 testes qualificam-se para a placa principal).
Classificado por pontuação ponderada bayesiana – mais testes tornam a pontuação mais confiável
Problemas comuns: Capacidade extrema de raciocínio (contagem da teoria dos números)、 Pense solidário
Problemas comuns: Capacidade extrema de raciocínio (contagem da teoria dos números)、 Auditoria minimalista de token de entrada、 Faturamento de token
Problemas comuns: Capacidade extrema de raciocínio (contagem da teoria dos números)、 Claude Verificação do tokenizador
Problemas comuns: Capacidade extrema de raciocínio (contagem da teoria dos números)、 Pense solidário
Problemas comuns: Auditoria minimalista de token de entrada、 Teste de conflito de sistema
Problemas comuns: consistência do estilo comportamental、 precisão do conhecimento
Problemas comuns: autenticidade de contexto longo、 Especificação da estrutura da mensagem
Cada relatório público /r/{job_id} alimenta este quadro, agrupado por base_url domain. A classificação usa Bayesian-weighted score (prior = 50, prior_weight = 5): um único 100 perfeito classifica apenas ~ 58,3 - você precisa de ≥10 corridas constantes quase perfeitas para subir no tabuleiro principal. Isso impede que um novo revezamento chegue ao topo da tabela após uma única corrida de sorte. A UI “Mediana” é a mediana das pontuações anteriores (para intuição); a ordem de classificação usa o peso bayesiano.
Os relés monoamostra ficam fora da placa principal (controle de ruído), mas ainda aparecem no final da lista completa.