É interessante como diferentes modelos de IA lidam com o conceito de limites de conhecimento. Gemini parece particularmente resistente em reconhecer que os seus dados de treino têm um ponto final definitivo, apesar de a maioria dos modelos ter dificuldades exatamente com essa questão durante a fase de pré-treinamento. Entretanto, o Claude 3 Opus parece mais confortável com a premissa—aceita prontamente que 'o mundo continua a avançar além do meu horizonte de treino.' Essa diferença comportamental levanta questões sobre como esses modelos foram ajustados para lidar com a incerteza temporal. As inconsistências são puramente arquiteturais ou refletem filosofias de design divergentes sobre como a IA deve representar suas próprias limitações? A disparidade entre como diferentes modelos reconhecem seus limites de conhecimento pode importar mais do que pensamos, especialmente à medida que integramos esses sistemas mais profundamente em aplicações que requerem uma consciência precisa da atualidade da informação.