当AI产品迭代到关键阶段，评测数据的质量往往成为瓶颈。很多团队投入大量资源收集数据，却发现测试结果无法准确反映真实场景，或者覆盖不全导致某些核心功能被遗漏。这种问题不仅拖慢开发节奏，更可能让产品带着隐患走向市场。我们设计这个工作坊，就是为了帮助产品经理和算法工程师们，系统性地掌握构建高质量AI评测集的核心方法。
这个工作坊不是理论讲座，而是围绕真实案例展开的动手实践。我们会从零开始，带着大家一步步拆解一个产品评测需求。你会学习如何定义评测目标，如何划分场景边界，如何确保数据样本的多样性和代表性。我们会重点探讨如何平衡覆盖率与代表性这对看似矛盾的目标，避免陷入数据量庞大却无效的陷阱。工作坊中，你将亲身体验数据采集、标注、清洗和验证的全流程，并学会设计有效的评测指标来衡量数据集本身的质量。
谁适合参加呢？如果你正在负责AI驱动的产品，无论是对话系统、推荐引擎还是图像识别应用，只要你的工作涉及到模型效果的评估与迭代，这个工作坊都能提供直接的帮助。产品经理可以借此建立与算法团队更高效的协作语言，技术负责人则能获得一套可落地的数据构建框架。我们假设参与者对AI产品开发有基本了解，但不需要深厚的算法背景，工作坊的重点在于方法论与实践。
整个培训为期两天，采用小班研讨与实战练习相结合的方式。第一天聚焦于策略与设计，我们会深入分析几个因评测集问题导致项目延期的真实案例，共同提炼教训。第二天则进入实战环节，分组针对一个预设的产品命题，完成从需求分析到数据集构建方案设计的全过程。我们相信，只有亲手做过一遍，才能真正理解其中的关键决策点。培训结束后，你带走的不仅仅是一份课件，更是一套经过验证的工作思路和一份属于你自己团队的可复用检查清单。