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"Viga {brackets!r}" f"Ootab {expected}, kuid saadi {actual}" ) print(f"Kõik testid läbitud: {len(test_cases)}") if __name__ == "__main__": SolutionTest().run()

Kirjeldage samm-sammult kasutaja sõnumi teekonda läbi LLM inferentsi ajal — alates vestlusest kuni vastuseni, sealhulgas Transformer arhitektuuri üksikasjad.

Milliseid tehisintellekti tööriistu kasutate iga päev?

Miks täpsete kasutaja päringute vahemällu salvestamine tavaliselt pakub piiratud ärilist väärtust ja mida täpselt te silmas pidasite vastuste vahemällu salvestamisel?

Kui kaua kestis otsing / täielik vastuse tsükkel RAG-süsteemis?

Räägi oma projektidest: mida täpselt sa tegid, tehniliselt detailidena?

Milline on logitite mõõt ja kuidas neist saadakse token?

Mida LLM saab väljundina iga inferentsi sammu jooksul?