Machine Learning / AI
¿Qué tipos de escaneo de tablas existen?
Háblame de BGE-M3: tres representaciones — denso, disperso, multi-vector.
¿Cuáles son las características de los diálogos de voz (latencia, errores de ASR)?
¿Cómo calcular la probabilidad de enfermedad dado un resultado positivo en la prueba, considerando la sensibilidad y especificidad?
¿Se puede destilar entre arquitecturas muy diferentes, como ResNet y Transformer?
¿Qué es el dropout y cómo se implementa?
¿Qué protecciones se aplican (filtros de entrada/salida, endurecimiento del prompt del sistema, barreras de seguridad)?
¿Tiene experiencia trabajando con tareas de PLN?
¿Qué es un modelo de lenguaje y qué tareas resuelve?
¿Por qué se utiliza la sigmoide en clasificación binaria en lugar de softmax?
¿Por qué RAG es mejor que el ajuste fino para la tarea de QA en documentación interna?
¿Qué técnicas de perfilado de GPU (nsight, torch.profiler, py-spy)?
¿Cuáles son las limitaciones de Whisper y cómo sortearlas (long-form, alucinaciones)?
¿Qué es Snapdragon AI Engine?
¿Se considera el espacio como un carácter en la tarea?
¿Qué es la previsión de demanda intermitente (Croston)?
¿Cómo interpretar el valor del coeficiente de determinación?
¿En qué se diferencia la clasificación de tokens de la clasificación de secuencias?
¿Qué es el aprendizaje federado y cuáles son sus limitaciones?
¿Qué es la separación planner-executor en los agentes?