Machine Learning / AI
Mit lehet tenni, hogy a modell ne válaszoljon, ha a kontextusban nincs információ a kérdés megválaszolásához?
Hogyan lehet megelőzni, hogy egy mock rendszer, az ügynök módosított kérésére releváns történelmi adatokat adjon vagy ne találjon adatokat a kéréshez?
Hogyan lehet technikailag a LangGraph-ban nem az egész állapotot, hanem csak egy részét továbbítani?
Mi az a Wav2Vec 2.0 és az önképzés önfelügyelt módja?
Milyen embedding modellt válasszak a RAG-hoz?
Mi az az over-smoothing a mély GNN-ekben, és hogyan lehet ellene küzdeni?
Ezek különböző ügynökök vagy ugyanazon ügynök különböző eszközei?
Mesélje el, hogyan működik általában a RAG pipeline: milyen lépéseket tartalmaz?
Hogyan mérjük, hogy az embedding modell és a retrieval megfelelően működik-e?
Mi a modell kiválasztása vs hiperparaméter-optimalizálás?
Mi az a HOLD-OUT teszt a hosszú távú hatásokra?
Mi az a spekulatív dekódolás és hogyan működik?
Milyen jellemzők vannak figyelembe véve a browse-ügynökök (WebArena) minőségének értékelésekor?
Használja az állapotot a LangGraph-ben, és átadja az összes állapotot a kontextusban?
Hogyan kezeljük a táblázatot a dokumentumban az adatok RAG-hoz való előkészítése során?
Melyik projektben vettél részt szolgáltatások telepítésében és FastAPI-szolgáltatások fejlesztésében: ezt magad valósítottad meg, vagy csak karbantartottad és felügyelted?
Mit lehet tenni, amikor hosszabb munka után az ügynök kontextusa fokozatosan megtelik?