Majoritatea evaluărilor AI sunt minciuni scumpe. De obicei, măsoară ceea ce este ușor de măsurat – valori precum "halucinații" și "toxicitate" – nu modurile specifice în care produsul tău eșuează de fapt utilizatorii. @HamelHusain și @sh_reya predau o abordare diferită - una care a făcut ca cursul lor să fie #1 cu cele mai mari încasări la @MavenHQ, cu înscrieri consistente de la @OpenAI, @AnthropicAI și fiecare laborator major de inteligență artificială. Ideea lor: Începeți cu analiza erorilor, nu cu valorile. Revizuiți 100 de interacțiuni reale ale utilizatorilor. Scrieți critici detaliate despre ceea ce a mers prost de fapt. Găsiți modele. Abia apoi construiți evaluări care vă îmbunătățesc produsul. După ce au instruit 2.000+ PM și ingineri la 500+ companii, și-au distilat metodologia într-un manual sistematic care vă arată exact cum: - Identificați ~10 moduri de eșec care vă sparg de fapt produsul - Construiți judecători LLM pe care îi puteți valida statistic și în care puteți avea încredere - Creați conducte CI/CD care prind regresiile înainte ca utilizatorii să o facă - Transformați monitorizarea producției într-un motor de descoperire a noilor probleme Citiți ghidul lor complet aici: