Editing Openai/69666c6a-17e0-8013-a33a-7965005f7b6a (section)

===== ML.4:2 - Problem — Отсутствует инженерная метрика, которая разделяет «остаточную непредсказуемость» и «регулярности, записанные в параметры» =====

Нужно уметь отвечать на управленческий вопрос:

: «При фиксированном бюджете вычислений, какие данные заставляют модель выучить больше переносимых механизмов предсказания, а какие в основном добавляют непредсказуемые детали?»

Одна скалярная «потеря на тесте» даёт только часть картины: она измеряет, сколько бит в среднем остаётся для кодирования примеров после обучения (то есть «остаточную непредсказуемость» для выбранного семейства моделей в выбранном режиме обучения). Статья вводит разложение двухчастного кода на:
# длину описания вычислимо‑достижимой вероятностной модели,
# и ожидаемую длину кодирования данных при наличии этой модели. arXiv<ref>{{cite web|title=arXiv|url=https://arxiv.org/html/2601.03220v1|publisher=arxiv.org|access-date=2026-01-15}}</ref>

Без такого разложения команда неизбежно скатывается к неоперациональным словам («качество», «информативность», «сложность», «разнообразие») и к решениям, которые трудно защищать, воспроизводить и проверять на переносимость.