Machine Learning / AI
¿Qué métodos de expansión de contexto (Escalado RoPE, YaRN, interpolación de posición)?
¿Qué dependencia entre variables busca el coeficiente de correlación de Pearson?
¿Qué hiperparámetros de HNSW son importantes (M, efConstruction, efSearch)?
¿Cuál es la complejidad algorítmica de las operaciones de iteración y eliminación de nodos en listas enlazadas?
¿Qué es Aequitas / Fairlearn?
¿En qué se diferencia DiT (Diffusion Transformer) de U-Net en difusión?
¿Qué es un gradiente desde un punto de vista matemático?
¿Qué características influyen estadísticamente y pueden cambiar para un usuario, y cuáles no?
Háblenos sobre el aislamiento y la seguridad de los agentes.
¿Qué es un índice invertido y qué estructuras de datos se utilizan?
¿Conoces plataformas para la orquestación de contenedores con GPU?
¿Cómo escalar un modelo?
¿En qué se diferencian el promedio micro y macro para F1 en clasificación multiclase?
¿Puede un hash coincidir para diferentes claves?
¿Qué optimizaciones específicas para ARM (NEON)?
¿Cuáles son los métodos de agrupamiento del experimento (aleatorización por grupos)?
¿Qué es TabNet?
¿Qué es la aleatorización de dominio?
¿Cuáles son los principios básicos de la POO?
¿Qué es la destilación LLM y cuáles son las pérdidas de calidad?