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"Error para {brackets!r}" f"Se esperaba {expected}, pero se obtuvo {actual}" ) print(f"Todas las pruebas pasaron: {len(test_cases)}") if __name__ == "__main__": SolutionTest().run()

Describe paso a paso el camino del mensaje del usuario a través de LLM durante la inferencia — desde el chat hasta la respuesta, incluyendo detalles arquitectónicos del Transformer.

¿Qué herramientas de IA utilizas a diario?

¿Por qué la caché de consultas de usuario precisas generalmente ofrece un valor comercial limitado y qué exactamente quisiste decir con almacenamiento en caché de respuestas?

¿Cuánto tiempo duró la búsqueda / ciclo completo de respuesta en el sistema RAG?

Cuéntame sobre tus proyectos: ¿qué hiciste específicamente tú, en detalle técnico?

¿Cuál es la dimensión de los logits y cómo se obtiene un token a partir de ellos?

¿Qué obtiene LLM en la salida en cada paso de inferencia?