सत्यापन बेंचमार्किंग मानक

वर्तमान AI बेंचमार्क यह मापते हैं कि कोई प्रणाली क्या *उत्पन्न* कर सकती है: तर्कण-क्षमता, कोड-गुणवत्ता, भाषिक प्रवाहिता। वे यह नहीं मापते कि उद्यम इन प्रणालियों को परिनियोजित (deploy) करने पर वास्तव में क्या अनुभव करते हैं: पुनःकार्य-दरें (rework rates), सत्यापन-लागत, मिथ्या-समापन की आवृत्ति, और एक सत्यापित-शुद्ध परिणाम उत्पन्न करने की कुल लागत। यह प्रपत्र सात सत्यापन-मीट्रिकों के इर्द-गिर्द रचित एक बेंचमार्किंग मानक प्रस्तावित करता है, जो उत्पादन-सक्षमता और परिनियोजन-विश्वसनीयता के बीच के अंतराल को पकड़ते हैं; और यह तर्क देता है कि ऐसा मानक बुद्धि-उद्योग की वैसे ही सेवा करेगा जैसे क्रैश-टेस्ट रेटिंग ऑटोमोटिव सुरक्षा की करती है: एक सार्वजनिक मापन-ढाँचा जो छिपे हुए गुणवत्ता-आयाम को दृश्यमान बनाता है और सुधार के लिए बाज़ार-दबाव उत्पन्न करता है।

This document is a cultural transliteration of the original English-language paper, produced using Claude (Anthropic). It is not a direct translation — cultural context, local analogies, and epistemic framing have been adapted for Hindi readers. The original English paper is available at https://doi.org/10.5281/zenodo.20973219. Feedback on the quality and cultural appropriateness of this transliteration is welcomed and contributes directly to the verification of AI-produced academic content.