Machine Learning / AI
Co bylo odesíláno koncovému uživateli ve vašem systému?
Byla v provádění agentů paralelní nebo vše bylo sekvenční?
Jaká bude hodnota metriky ROC-AUC u klasifikátoru, který vždy uděluje hodnotu 0,9 na datovém souboru složeném z 90 pozitivních a 10 negativních příkladů?
Jaké jsou nevýhody přístupu s více agenty?
Jak jsou trénovány modely embeddingů? Jak byste napsali svůj vlastní embedder?
Jak jste implementovali a nasadili službu pro zpracování pull requestů?
Uveďte jednu výhodu a jednu nevýhodu CatBoost ve srovnání s LightGBM.
Jak spočítáte rozptyl pro vzorek 20 zaměstnanců? A čím je vaše odhad lepší než náhodné číslo 3?
Máte velký tým?
Jak zpracovat tabulku v dokumentu při přípravě dat pro RAG?
Jak rychle jsi připraven začít na nové práci?
Jsi sám v Moskvě? Je kritická chvíle s lokalizací?
Používáte stav v LangGraph a předáváte celý stav do kontextu?
Co je LoRA (Low-Rank Adaptation)?
Jak jsi sbíral metriky kvality systému RAG? Jaké metriky jsi použil a jaké nástroje?
Pověz mi o úloze hodnocení výslovnosti: jak přistoupit ke zlepšení modelu, který detekuje chyby ve výslovnosti fonémů a zvuků?
Co se děje v paměti, když převedeme řetězec na lower()? Jakou operaci v paměti to zabere?
Jaký formát formalizace vám vyhovuje nejvíce: GPH, IP nebo TК?
Agent A uzavřel 7 z 70 potenciálních zákazníků, a agent B — 2 z 3. Jak je spravedlivě porovnat?
Představte si, že pracujete s modelem v PyTorch a po jeho převedení do režimu hodnocení eval() vidíte, že metriky na pevně stanovené testovací sadě 10 000 příkladů se při každém spuštění mění. Fixujete počáteční stav generátorů náhodných čísel pro reprodukovatelnost: kde ještě může být zdroj změn skryt? Vysvětlete roli Dropout, BatchNorm a torch.no_grad() a pojmenujte metriky s prahy, podle nichž ověříte stabilitu výsledků.