AI मॉडल का ज्ञान कहाँ से आता है और यह कब तक सीमित रहता है?	AI मॉडल का ज्ञान केवल प्रशिक्षण डेटा से आता है और ज्ञान कटऑफ तारीख पर स्थिर रहता है। उसके बाद की कोई जानकारी उसके पास नहीं होती।
Capability zone में कौन से विषय आते हैं?	वे विषय जो प्रशिक्षण डेटा में बार-बार, हाल ही में और सुसंगत तरीके से दिखाई दिए हों।
Limitation zone में कौन से विषय शामिल हैं?	दुर्लभ, कटऑफ के बाद के, विशेषीकृत, स्थानीय या विवादास्पद विषय।
AI ज्ञान की विफलता की चार विशेषताएँ कौन सी हैं?	पुरानापन (staleness), असमान कवरेज, विरासत में मिला पूर्वाग्रह, और स्रोत भूलना (source amnesia)।
AI के ज्ञान की सीमाओं को दूर करने के लिए कौन से उत्पाद विशेषताएँ मदद करती हैं?	वेब सर्च, रिट्रीवल/RAG, और टूल का उपयोग।
"Outsider Test" में आपको कौन से दो प्रकार के विषय चिन्हित करने हैं?	मुख्यधारा के, अच्छी तरह प्रलेखित विषय और विशेषीकृत, स्थानीय, हाल के या तेजी से विकसित होने वाले विषय।
Staleness probe में आप क्या जाँचते हैं?	यह कि क्या AI हाल ही में बदली गई जानकारी (नियम, टूल, नेतृत्व परिवर्तन) को पहचानता है या पुरानी जानकारी को वर्तमान के रूप में प्रस्तुत करता है।
Default assumption probe का उद्देश्य क्या है?	यह पता लगाना कि क्या AI बाहरी लोगों के दृष्टिकोण को सामान्य मानता है, न कि आपके क्षेत्र की वास्तविक स्थिति को।
Knowledge और Working Memory में मुख्य अंतर क्या है?	Knowledge प्रशिक्षण के दौरान अवशोषित जानकारी है, जबकि Working Memory वह है जो मॉडल वर्तमान में ध्यान दे रहा है (प्रॉम्प्ट, दस्तावेज़, बातचीत)।
प्रत्येक कार्य के लिए आपको क्या दूसरा एनोटेशन जोड़ना चाहिए?	यह चिन्हित करना कि क्या आप मॉडल के ज्ञान पर भरोसा कर सकते हैं या आपको संदर्भ, दस्तावेज़ या सर्च के माध्यम से ज्ञान स्वयं प्रदान करना होगा।