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Machine Learning / AI

Wenn das Tool (Backend) selbst einen Fehler machte (z.B. Timeout beim Zugriff auf das System), wurden die Tracebacks der Fehler an die Modelle weitergegeben?

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Worauf wurden die Metriken zur Modellauswahl gemessen (welcher Datensatz)?

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146

Haben Sie andere Embedding-Modelle getestet?

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Gab es eine Überprüfung auf Duplikate im System bei einem Fehler nach erfolgreicher Speicherung (Idempotenz)?

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145

Wie groß war die Chunk-Größe und gab es Überlappung?

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144

Womit wurden die Retrive-Metriken gemessen (welcher Datensatz und welches Tool)?

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144

Warum wurde in dem Multi-Agenten-System nur bei ReAct Human-in-the-Loop verwendet?

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144

Beschreiben Sie den ReAct-Agentenzyklus: Welche Schritte gab es und wie endete der Zyklus?

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143

Wie haben Sie das gesamte Multi-Agent-System verfolgt – an welchen Stellen treten Fehler, Latenz usw. auf?

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142

Welche Arten von Markierungen für die NER-Aufgabe kennst du? Womit hast du gearbeitet?

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Was ist schneller in Bezug auf die Geschwindigkeit — ein einfacher Agent mit Tools oder ein Multi-Agenten-System?

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141

War das Toolcalling nativ oder über Prompt (Parsing)?

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139

In welchem Teil (BM25 oder dense) sind die Werte nicht normalisiert?

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138

Was ist VLM (Vision Language Model)?

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137

Verwendeten Sie ein Modell für alle Agenten oder unterschiedliche?

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136

Was ist der Unterschied zwischen Fine-Tuning und Few-Shot Prompting? Was und wann wählen?

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134

Und was haben Sie gemacht, wenn das Modell ein ungültiges Argument geliefert hat?

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133

Wie haben die Modelle gemeldet, dass das Argument ungültig ist?

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Was ist BERT und auf welchen Aufgaben wurde es trainiert?

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Gab es Parallelität bei der Ausführung der Agenten oder war alles sequenziell?

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