大多數AI評估都是昂貴的謊言。 它們通常測量的是容易測量的東西——像“幻覺”和“毒性”這樣的指標——而不是你的產品實際如何讓用戶失望的具體方式。 @HamelHusain 和 @sh_reya 教授了一種不同的方法——這種方法使他們的課程成為 @MavenHQ 上收入最高的課程，@OpenAI、@AnthropicAI 和每個主要AI實驗室的註冊人數持續增長。 他們的見解：從錯誤分析開始，而不是指標。 審查100個真實用戶交互。詳細批評實際出錯的地方。尋找模式。只有這樣，才能構建出能讓你的產品更好的評估。 在500多家公司培訓了2000多名PM和工程師後，他們將他們的方法論提煉成一個系統化的手冊，準確展示如何： - 識別大約10種實際破壞你產品的失敗模式 - 構建可以進行統計驗證和信任的LLM評判者 - 創建在用戶之前捕捉迴歸的CI/CD管道 - 將生產監控轉變為新問題的發現引擎 在這裡閱讀他們的完整指南：