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Hamel Husain
YouTube ・ 國際 ・ 英文 ・ A 級 ・ 2 萬 訂閱 ・ 30 筆內容 ・ 最近更新 2026/10/01
Hamel Husain：evals 課程與訪談
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How to Design a Data Agent People Can Verify（在新分頁開啟原站）
影片由 Hamel Husain 分享，他回顧從銀行到 AI 公司的 20 年資料與機器學習經驗，指出企業缺乏實證的 AI 測試方法。他介紹了如何設計可驗證的資料代理，並提供具體步驟與工具，幫助讀者建立可靠的 AI 產品評估體系。
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- 5影片入門EN
Putting Claudes "AI Slop" Solution to the Test（在新分頁開啟原站）
Hamel Husain 分享他從銀行與科技業累積的 20 年經驗，指出企業在 AI 產品測試與評估上的缺失。他介紹了如何建立真實的測試框架，並推薦其自創的評估課程，該課程已吸引全球數千工程師與產品經理參與。
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Stop Picking Embedding Models Off The MTEB Leaderboard（在新分頁開啟原站）
標題指出許多模型在 MTEB 排行榜上排名靠後，但實際應用中卻表現不佳，強調應根據實際需求選擇合適的模型，而非盲目追求排行榜上的第一名。
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How to Start AI Evals When You Have No Time（在新分頁開啟原站）
Hamel Husain 分享他如何為忙碌的開發者提供實用的 AI 評估方法，幫助企業建立可量化的產品測試流程。
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How to Build Agents That Answer Data Questions（在新分頁開啟原站）
介紹了如何建構能回答資料問題的 AI 代理，內容聚焦於實作步驟與關鍵技術點。
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Giving AI a Credit Card Is Still Painful（在新分頁開啟原站）
分享從銀行資料與機器學習起步的 20 年經驗，指出企業在 AI 產品測試與評估上缺乏實際方法，導致產品僅靠「感覺」運作。他介紹了自己開發的流行評估課程，並提供如何建立可持續的 AI 產品的具體實戰知識。
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8 Claude Code skills I use for building better AI evals（在新分頁開啟原站）
分享八個使用 Claude Code 提升 AI 評估品質的技能，強調在撰寫評估前必須先分析真實失敗案例。作者與團隊透過設計專屬介面與最佳化樣本選擇策略，幫助開發者更精準地發現並修復產品中的問題。
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Why The Prompt Matters Less Than The Context（在新分頁開啟原站）
影片由前銀行與 AI 公司資料科學家 Hamel Husain 分享，他從 20 年前開始在資料與機器學習領域工作，現在專注於如何建立能實際測試與最佳化的 AI 產品。
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How to Apply Data Science Skills to AI Engineering（在新分頁開啟原站）
本影片由 Hamel Husain 分享，他結合 20 年資料與機器學習經驗，探討如何將資料科學技能應用於 AI 工程。內容涵蓋從基礎資料處理到錯誤分析，並介紹了如何建立可量化的 AI 產品評估體系，幫助工程師與產品經理提升 AI 交付品…
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How to Find Failure Patterns in Complex AI Agents（在新分頁開啟原站）
影片由 Hamel Husain 分享，他結合 20 年資料與機器學習背景，探討如何識別複雜 AI 代理中的失敗模式。內容涵蓋從基礎資料分析到現代 AI 產品評估的實戰方法，幫助讀者建立系統化的測試與改進框架。
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How to Start AI Evals When You Have No Time（在新分頁開啟原站）
Hamel Husain 分享他如何為忙碌的開發者提供實用的 AI 評估方法，幫助企業建立可量化的產品測試流程。
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How to Design a Data Agent People Can Verify（在新分頁開啟原站）
影片由 Hamel Husain 分享，他回顧從銀行到 AI 公司的 20 年資料與機器學習經驗，指出企業缺乏實證的 AI 測試方法。他介紹了如何設計可驗證的資料代理，並提供具體步驟與工具，幫助讀者建立可靠的 AI 產品評估體系。
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Evals for AI Writing（在新分頁開啟原站）
探討 AI 寫作的品質問題，透過實地測試發現，AI 生成的內容即使事實正確，也可能缺乏深度。實驗顯示，刪減內容比增加內容更能提升品質，關鍵在於讓 AI 輸出更精簡的草稿。
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Putting Claudes "AI Slop" Solution to the Test（在新分頁開啟原站）
Hamel Husain 分享他從銀行與科技業累積的 20 年經驗，指出企業在 AI 產品測試與評估上的缺失。他介紹了如何建立真實的測試框架，並推薦其自創的評估課程，該課程已吸引全球數千工程師與產品經理參與。
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Stop Picking Embedding Models Off The MTEB Leaderboard（在新分頁開啟原站）
標題指出許多模型在 MTEB 排行榜上排名靠後，但實際應用中卻表現不佳，強調應根據實際需求選擇合適的模型，而非盲目追求排行榜上的第一名。
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How to Build Agents That Answer Data Questions（在新分頁開啟原站）
介紹了如何建構能回答資料問題的 AI 代理，內容聚焦於實作步驟與關鍵技術點。
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Why AI Rating Scales Make It Harder to Ship（在新分頁開啟原站）
探討 AI 評分標準如何增加軟體開發難度，並指出若使用不具可解釋性的模型，將導致難以追蹤與維護的問題。
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Why AI Product Builders Can't Hand Evals Off to a Tool（在新分頁開啟原站）
探討 AI 產品開發者為何不應將評估工作完全交給工具，強調人工判斷的重要性。
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