Machine Learning / AI
¿Qué son las tarjetas gráficas?
¿Qué son DeepSORT y ByteTrack para el seguimiento de múltiples objetos?
¿Qué optimizadores además de Adam existen y en qué se diferencian?
¿Qué es el sequence packing durante el entrenamiento de LLM?
¿Qué sucede cuando la tasa de aprendizaje es demasiado grande o demasiado pequeña en el descenso de gradiente?
¿Cómo afecta la escalabilidad de las características al entrenamiento del modelo?
¿Cómo está estructurada la solución al problema de buscar un par de números con una suma dada?
Cuéntame sobre tus tareas principales, equipo y estructura de trabajo
¿En qué se diferencian los diálogos de dominio abierto y los orientados a tareas?
¿Cuál es la velocidad de generación de tokens (tokens por segundo) en el modelo Qwen?
¿Qué problemas surgen al pronosticar series inestables (inicio en frío de productos)?
¿Qué es la compresión contextual en RAG?
¿Cómo determinar el eje de simetría vertical para una lista de puntos?
¿Cómo crear pares negativos relevantes y confiables para entrenar el modelo?
¿Qué son las métricas específicas de la persona (CrowdHuman)?
¿Qué es la prueba A/B bayesiana?
Cuéntame sobre las métricas de rendimiento del servicio de ML: latencia, RPS, ¿cómo se organizó esto en tu proyecto?
¿Qué es un recolector de basura y cómo funciona en Python?
¿Qué es protobuf y cómo se usa en gRPC?
¿Por qué los índices ralentizan la inserción y actualización de datos?