Useimmat tekoälyt ovat kalliita valheita. Ne mittaavat yleensä sitä, mitä on helppo mitata – mittareita, kuten hallusinaatioita ja myrkyllisyyttä – eivät tiettyjä tapoja, joilla tuotteesi todella pettää käyttäjät. @HamelHusain ja @sh_reya opettavat erilaista lähestymistapaa – sellaista, joka on tehnyt heidän kurssistaan #1 eniten tuottavan @MavenHQ, ja @OpenAI, @AnthropicAI ja jokaisesta suuresta tekoälylaboratoriosta on jatkuvasti ilmoittautunut. Heidän näkemyksensä: Aloita virheanalyysillä, älä mittareilla. Tarkastele 100 todellista käyttäjän vuorovaikutusta. Kirjoita yksityiskohtaista kritiikkiä siitä, mikä todella meni pieleen. Etsi malleja. Vasta sitten rakenna evaleja, jotka tekevät tuotteestasi paremman. Koulutettuaan 2 000+ projektipäällikköä ja insinööriä 500+ yrityksessä he ovat tiivistäneet metodologiansa systemaattiseksi pelikirjaksi, joka näyttää tarkalleen, miten: - Tunnista ~10 vikatilaa, jotka todella rikkovat tuotteesi - Rakenna LLM-tuomareita, jotka voit tilastollisesti vahvistaa ja joihin voit luottaa - Luo CI/CD-putkia, jotka havaitsevat regressiot ennen käyttäjiä - Tuotannon seurannan muuttaminen uusien ongelmien etsintämoottoriksi Lue heidän täydellinen oppaansa täältä: