Machine Learning / AI
¿Qué se puede hacer para que el modelo no responda si en el contexto no hay información para responder a la pregunta?
¿Cómo transmitir técnicamente solo una parte del estado en LangGraph, en lugar de todo el estado?
¿Cómo prevenir que un sistema simulado, ante una solicitud modificada del agente, proporcione datos históricos irrelevantes o no encuentre datos para la solicitud?
¿Qué es Wav2Vec 2.0 y el preentrenamiento auto-supervisado?
¿Qué modelo de embedding elegir para RAG?
¿Qué es el sobre-suavizado en las GNN profundas y cómo combatirlo?
¿Todo esto lo hacen diferentes agentes o diferentes herramientas de un mismo agente?
Cuéntenos cómo funciona en general la canalización RAG: ¿qué etapas incluye?
¿Qué es la selección de modelos frente a la optimización de hiperparámetros?
¿Cómo medir si un modelo de embedding y recuperación funcionan correctamente?
¿Qué es la decodificación especulativa y cómo funciona?
¿Qué es la prueba HOLD-OUT de efectos a largo plazo?
¿Cuáles son las características al evaluar la calidad de los agentes de navegación (WebArena)?
¿Utiliza el estado en LangGraph y pasa todo el estado al contexto?
¿Cómo manejar la tabla en el documento al preparar datos para RAG?
¿Qué se puede hacer cuando, tras un trabajo prolongado, el contexto del agente se llena gradualmente?
¿En qué proyecto trabajaste en el despliegue de servicios y desarrollo de servicios FastAPI: lo implementaste tú mismo o solo lo mantenías y supervisabas?