Machine Learning / AI

import unittest class Solution: def isvalid(self, s:str) -> bool: matching_brackets = { ")": "(", "]": "[", "}": "{", } stack: list[str] = [] for bracket in s: if bracket in "([{": stack.append(bracket) continue if bracket not in matching_brackets: return False if not stack or stack[-1] != matching_brackets[bracket]: return False stack.pop() return not stack class SolutionTest: def __init__(self): self.Solution = Solution() def run(self): test_cases = [ ("", True), ("()", True), ("(){}[]", True), ("(({}))", True), ("(", False), (")", False), ("(((", False), ("{[]}", False), ] for brackets, expected in test_cases: actual = self.Solution.isvalid(brackets) assert actual == expected, ( f"Грешка за {brackets!r}" f"Очаквахме {expected}, но получихме {actual}" ) print(f"Всички тестове преминаха успешно: {len(test_cases)}") if __name__ == "__main__": SolutionTest().run()

Опишете стъпка по стъпка пътя на потребителското съобщение през LLM при инференс — от чата до отговора, включително архитектурните детайли на Transformer.

Какви AI инструменти използвате ежедневно?

Защо кеширането на точни потребителски заявки обикновено предоставя ограничена бизнес стойност и какво точно имате предвид под кеширане на отговори?

Колко време отне търсенето / пълният цикъл на отговор в RAG системата?

Разкажи за проектите си: какво точно си правил, технически подробно?

Какъв е размерът на логитите и как от тях се получава токен?

Какво получава LLM на изхода на всяка стъпка на инференса?