Machine Learning / AI
Kuidas nad hakkama said suure kontekstiga dokumentidega töötades?
Mis on L1 ja L2 regulaarizatsioon? Kuidas see aitab üleõppimise vältimisel?
Kuidas salvestada LangGraph'i olekusse suur hulk teavet, mis on saadud API kaudu, kasutada seda tööriistas sees, kuid mitte edastada liigseid andmeid LLM-i konteksti? Näiteks näeb LLM ainult spetsialistide ID-d ja nimesid, samas kui tööriist saab nende ajakava ja täiendavaid andmeid.
Räägi spam'i tuvastamise projektist leadides ja kõnekeskuse töö optimeerimisest.
Kas saaksite selgitada, kuidas töötab Early Stopping? Kas seda saab rakendada klassikalises masinõppes?
Mida saab teha, kui pikaajalise töö ajal agendi kontekst järk-järgult täitub?
Kuidas õigesti jagada train, val ja test dokumentide NER jaoks?
Miks sa lahkud oma praegusest ettevõttest?
Kuidas pöörata massiivi ilma kompileerimiseta?
Kuidas luua asendusvõti erinevat tüüpi laenulepingutele, mille numbrid kattuvad?
Mis sind motiveerib ja mis demotiveerib tööl?
Kuidas hindasite mitmeagentse süsteemi? Milliseid mõõdikuid kasutati?
Kuidas tehniliselt edastada LangGraphis ainult osa olekust, mitte kogu olek?
Kui palju inimesi oli meeskonnas ja mis oli teie roll?
Rääkige mulle teie vabaajast, hobidest, huvidest peale teadmiste uuendamise.
Millist teavet kuvatakse õppimiskõvera telgedel?
Rääkige oma projektist kahe mudeliga (GigaChat ja kohalik mudel, mida on treenitud LoRA abil)
Raksturot vairāk uzdevumus, kurus risināji: kādus modeļus būvēji, kā apstrādāji datus?
a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3] c = a print(a == b) print(a is b) print(a is c) class A: def __init__(self): print("A init") class B(A): def __init__(self): print("B init") super().__init__() class C(A): def __init__(self): print("C init") super().__init__() class D(B, C): def __init__(self): print("D init") super().__init__() d = D()
On 10 000 matemaatilist operatsiooni math teegiga. Mis on parem kiirendamiseks: multitreading või multiprocessing?