Разкажи повече за FAISS: как е устроен индексът, как се внедрява, как работи системата от край до край?
Machine Learning / AI
Разкажи ми за ваканцията
Защо функцията връща 0, когато в пробата има само един клас?
Разкажи как работи реранкерът — навлизал ли си в подробности или го използваше като готов инженеринг блок?
Колко интересно ще бъде да се потопите в препоръчителните системи?
Можеш ли просто да обясниш разликата между Recall и MRR?
Можеш ли да обясниш как работи off-policy оценката (например, IPS или Double Robust), която спомена?
Как работи двустепенният и двоен резервен препоръчител и за какво е нужен?
Моля, разкажете ни защо в момента търсите работа?
Как избрахте модела за ембедингите? Имаше ли филтриране на документи и етап на re-ranking?
Как да се справим с факта, че старата политика на показване може да не е оптимална, дори и да използваме propensity — тук propensity не помага много?
Какво е колаборативно филтриране?
Нека сравним DAU, RPS и QPS: ако имаме 10 милиона DAU и всеки потребител влиза 4 пъти на ден, колко ще бъде RPS и колко QPS?
Можеш ли да разкажеш повече? (за защитата на RAG системата от халюцинации)
И как би работило теоретично в boosting, ако целта е минус едно? Да предположим, че имаме позитив и негатив, ако за позитив поставим цел 10 вместо 1, какво ще се случи, нищо няма да се промени?
Обяснете с две думи как се различава подходът Double Robust от IPS — какво се добавя и как го прави по-силен и устойчив?
Не разбирам защо не можем всичко да правим онлайн — какви са реалните ограничения тук? Защо е необходим предварителният изчислителен процес?
Ние си помислихме, че по време на интервюто си използвал асистент при отговора на теоретичния въпрос за LangGraph. Това вярно ли е или не?
Напоследък има много невронни мрежи — как ги използваш на работата, колко често и точно как?
Обяснете защо мрежата с две кули (two-tower) ще помогне да се реши проблемът с тавана на първото ниво — точно по какъв начин?