De fleste AI-evalueringer er dyre løgner. De måler vanligvis det som er enkelt å måle – beregninger som «hallusinasjoner» og «toksisitet» – ikke de spesifikke måtene produktet ditt faktisk svikter brukerne på. @HamelHusain og @sh_reya lærer en annen tilnærming – en som har gjort kurset deres til det #1 mest innbringende på @MavenHQ, med konsekvent påmelding fra @OpenAI, @AnthropicAI og alle større AI-laboratorier. Deres innsikt: Start med feilanalyse, ikke beregninger. Gjennomgå 100 virkelige brukerinteraksjoner. Skriv detaljert kritikk av hva som faktisk gikk galt. Finn mønstre. Først da bygger du evals som gjør produktet ditt bedre. Etter å ha trent 2,000+ PM-er og ingeniører i 500+ selskaper, har de destillert metodikken sin til en systematisk spillebok som viser deg nøyaktig hvordan: - Identifiser de ~10 feilmodusene som faktisk ødelegger produktet ditt - Bygg LLM-dommere du statistisk kan validere og stole på - Opprett CI/CD-pipeliner som fanger opp regresjoner før brukerne gjør det - Gjør produksjonsovervåking til en oppdagelsesmotor for nye problemer Les hele guiden deres her: