Machine Learning / AI
Как технически в LangGraph да предавате не цялото състояние, а само неговата част?
Какво представляват DeepSORT и ByteTrack за проследяване на множество обекти?
Защо е необходима нормализацията на признаците?
Какви видове регуляризация знаеш?
Какво е валидиране на схема в ML pipeline?
Какви проблеми възникват при прогнозиране на нестабилни серии (cold start на продукти)?
Какво е контекстуално компресиране в RAG?
Какви са CUDA потоковете и асинхронното изпълнение?
Какви задачи все още решават GAN-овете по-добре от дифузиите (в реално време, ниска латентност)?
Какво е параметризацията на v-предсказване срещу eps-предсказване?
Как на практика да накарате модел в конкретно поле да генерира само стойности от кратък списък с низови ID и никакви други символи?
Какво е разширяващ се прозорец срещу въртящ се прозорец кръстосана проверка?
Какво е групирана заявка за внимание (GQA) и защо е необходима?
Работили ли сте с обектно-ориентирано програмиране?
Какво е replay-buffer в непрекъснатото обучение?
Кога моделът MSE е равен на дисперсията на целта?
Кои методи за предварителна обработка на признаците се използват и с какви проблеми се сблъскват?
Каква беше вашата роля в проекта?
Как да проектираме система за съхранение и търсене за 10 000 Telegram канала с 300 000 публикации на ден, с латентност по-малка от 2 секунди?
Какъв е проблемът със студения старт? Как да го решим за нова статия, която все още няма кликвания?