Machine Learning / AI

Kui palju tööriistu oli ReAct-agentil?

Mis oli state objekt (TypedDict või muu)?

Kuidas need neli agenti kirjutasid ühisesse olekusse, et mitte teise olekut üle kirjutada?

Sa ütlesid, et tööriistad on ainult lugemisrežiimis — kas süsteemis polnud kirjeid?

Miks kasutati nelja agendi mitmeagendise süsteemi asemel ühte agenti koos tööriistadega (nagu ReAct)? Millised on sellise jaotuse eelised?

Mis on LoRA ja milleks see on vajalik?

Kuidas hindasite generatsiooni kvaliteeti (mitte retrieval)?

Kui üks agent tegi vea, kas kogu graafik kukkus läbi või jõudis kokkuvõtteagendini degradatsiooni jaoks?

Kas arutati prompt injection riski ReAct-agentis ja kuidas sellega võideldi?

Milliseid LoRA hüperparameetreid te tead?

Kas mõõdeti ühe läbimise ajal tokenid ja latentsus, et hinnata lahenduse maksumust?

Kas on võimalik täielikult ehitada otsinguosaga ainult rist-enkooderiga, ilma bi-encoderita?

Kuidas õigesti jagada train, val ja test dokumentide NER jaoks?

Kuidas mõõdeti teabeotsingu aja vähenemist (mõõdik minutites)?

Mis on LayoutLM ja kuidas see erineb BERT-st dokumentide jaoks?

Pastāsti par savu pieeju: kā būvē arhitektūru ar AI palīdzību, kā validē kodu un raksti testus?

Millist rankerit valiti rerankinguks?

Rääkige endast ja oma asjakohasest tehnilisest kogemusest (projektid panganduses: ML-mudelid, anti-fraud, RAG, mitmeagent süsteemid).

Miks kasutati just kohaliku toolcallingi, mitte JSON skeemi edastamist?

Mida registreeriti dokumentide metadades vektoriandlao storage?