Большинство оценок ИИ — это дорогие обманщики. Они обычно измеряют то, что легко измерить — такие метрики, как "галлюцинации" и "токсичность" — а не конкретные способы, которыми ваш продукт на самом деле не удовлетворяет пользователей. @HamelHusain и @sh_reya обучают другому подходу — тому, который сделал их курс самым прибыльным на @MavenHQ, с постоянным набором студентов из @OpenAI, @AnthropicAI и каждой крупной лаборатории ИИ. Их идея: Начните с анализа ошибок, а не с метрик. Просмотрите 100 реальных взаимодействий с пользователями. Напишите подробные критические замечания о том, что на самом деле пошло не так. Найдите закономерности. Только после этого создавайте оценки, которые улучшат ваш продукт. После обучения более 2000 менеджеров по продуктам и инженеров в более чем 500 компаниях они свели свою методологию в систематическую книгу, которая показывает вам, как: - Определить ~10 режимов отказа, которые на самом деле ломают ваш продукт - Создать судей LLM, которых вы можете статистически проверить и которым можно доверять - Создать CI/CD пайплайны, которые ловят регрессии до того, как это сделают пользователи - Превратить мониторинг производства в двигатель открытия новых проблем Прочитайте их полное руководство здесь: