Більшість штучного інтелекту – це дорога брехня. Зазвичай вони вимірюють те, що легко виміряти – такі показники, як «галюцинації» та «токсичність», — а не конкретні способи, якими ваш продукт насправді підводить користувачів. @HamelHusain і @sh_reya викладають інший підхід, який зробив їхній курс #1 найкасовішим у @MavenHQ, з постійним набором від @OpenAI, @AnthropicAI та кожної великої лабораторії штучного інтелекту. Їхня думка: почніть з аналізу помилок, а не з показників. Перегляньте 100 реальних взаємодій користувачів. Напишіть детальну критику того, що насправді пішло не так. Знаходьте закономірності. Тільки після цього створюйте евали, які зроблять ваш продукт кращим. Навчивши 2 000+ PM та інженерів у 500+ компаніях, вони перетворили свою методологію на систематичний посібник, який покаже вам, як саме: - Визначте ~10 режимів збоїв, які насправді ламають ваш продукт - Створюйте суддів LLM, яких ви можете статистично перевірити та довіряти - Створюйте пайплайни CI/CD, які вловлюють регресії раніше, ніж це зроблять користувачі - Перетворіть моніторинг виробництва на двигун виявлення нових проблем Прочитайте їх повний посібник тут: