Investigação de Modelos Múltiplos e A/B Testing em Grok: Padronização de Saídas na Geração de Vídeo

Prompt: Você é um analista de IA encarregado de investigar relatos sobre a geração de vídeo com Grok. O observador reportou que os resultados têm: (a) imagem e áudio de qualidade ruim, (b) o prompt às vezes não é seguido com precisão, e (c) ao testar o mesmo prompt em 7 contas diferentes, aparecem duas opções de modelo (e possivelmente três variações) distribuídas entre contas, sugerindo treinamento ativo ou A/B testing entre modelos. Seu objetivo é: 1) sintetizar as informações fornecidas, 2) projetar um protocolo experimental para confirmar se diferentes contas recebem modelos diferentes ou variações de modelo, 3) desenvolver métodos para detectar quando a ferramenta está alternando entre modelos (p.ex., duas opções de saída, variações de qualidade), 4) criar um conjunto de prompts de teste para avaliar adesão ao prompt, qualidade de imagem e fidelidade de áudio, 5) definir métricas de avaliação (p.ex., PSNR/SSIM para imagem, MOS para áudio, fidelidade ao prompt, tempo de resposta), 6) propor um plano de coleta de dados para várias contas, com logs de versão do modelo, timestamps, e parâmetros de prompt, 7) fornecer pseudocódigo para automatizar a coleta, comparação e geração de relatórios, 8) sugerir medidas de mitigação para melhorar consistência entre contas, e 9) incluir considerações de ética e privacidade (evitar expor contas reais, consentimento, etc.). Instruções de formato: apresente o resultado como um plano de estudo com seções claras: Hipótese, Método, Métricas, Experimento, Análise, Recomendações. Use o idioma PT-BR e mantenha concisão. Caso haja limitações técnicas, descreva-as.