Commit Graph

2 Commits

Author SHA1 Message Date
d246fb85fc feat(learning): FU-5 — מדידת לולאת-הלמידה מול הכרעות-היו"ר (#133)
All checks were successful
G12 Leak-Guard / leak-guard (pull_request) Successful in 6s
מרחיב את halacha_panel_calibrate.py כדי למדוד את הלולאה לאורך-זמן ולשמור
על בריאותה — סוגר את 5 ה-FU של #133.

- --source captured (חדש, אפס-עלות): מצליב סבבי-פאנל שמורים (FU-1) מול
  הכרעות-היו"ר (FU-2) דרך db.panel_rounds_vs_chair, ומדווח split-rate +
  auto-precision + false-keep/false-drop **לכל סבב (per round-day)** מול
  ה-gold-set הגדל. כך רואים את הלולאה עובדת: ככל שהרובריקה משתפרת
  (FU-4 → אימוץ-יו"ר) — precision נשמר ו-split יורד. בלי re-vote, בלי LLM.
- summarize_calibration() + bucket_by_round() — עוזרים טהורים (offline-
  testable). משתפים את analyze_pairs של FU-4 → "מה נכשל" מחושב במקום אחד
  (בלי drift, G2).
- anon-stability: שתי המדידות מדווחות את שיעור-יציבות מבחן-האנונימיזציה
  (#81.7) כמטריקת-בריאות נגד echo-chamber — נפילה = שינון במקום היגיון.
- --source live (קיים): נוסף עמוד split-rate מפורש + anon-stability.
- tests/test_panel_calibrate_captured.py — 5 בדיקות offline. SCRIPTS.md
  עודכן. smoke read-only עבר (0 זוגות → nothing-to-measure).

Invariants: read-only מדידה · INV-G10 (האמת=הכרעת-יו"ר) · anti-echo-
chamber (anon-stability) · G2 (analyze_pairs מקור-יחיד). רגרסיה 30 עברו.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-12 07:19:48 +00:00
dba2a131e0 feat(halacha): multi-judge approval panel + policy calibration (Trust-or-Escalate)
The chair cannot review every pending halacha. Three independent-lineage judges
(Opus via claude_session · DeepSeek · Gemini-2.5-flash — #1 on LegalBench) vote
on the COARSE axis we proved reliable across models (92%): "is this a genuine,
keepable rule?". Only an agreed verdict acts; every split escalates to the chair
(INV-G10). Buckets: clean→KEEP?; nli_unsupported→entailment re-adjudication;
extraction-defects→re-extraction.

halacha_panel_calibrate.py calibrates the voting policy on the gold-set's
is_holding (the coarse label) per Trust-or-Escalate (ICLR 2025): unanimous →
94.9% precision / 78% coverage; majority → 92.9% / 99%; ZERO false-drops in
both (the panel never rejects a good rule). Chosen policy (chair-approved):
clean→majority-2/3, nli→asymmetric (majority-reject, unanimous-approve),
defects→re-extraction. Reversible (--apply backs up review_status+flags first).

Sources: Panel-of-LLM-Evaluators (PoLL) · Trust-or-Escalate (ICLR 2025,
arXiv:2407.18370) · selective-prediction / learning-to-defer.

Invariants: upholds G10 (human gate — splits escalate, panel only collapses the
queue) and G9 (provenance — reviewer records the panel + policy). Read paths only
in calibrate; --apply writes review_status/quality_flags reversibly with backup.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-07 21:11:30 +00:00