Machine Learning / AI
Hogyan írjuk le az alul- és túltanulást a torzítás és a variancia szempontjából?
Mi az adatmegőrzés?
Milyen streaming inference technikák vannak az STT-hez (chunked attention, look-ahead)?
Használható-e autoencoder az anomáliák felismerésére osztálykiegyensúlyozatlanság esetén?
Milyen a generálás minőségének mérőszámai (FID, IS, KID, CLIPScore)?
Mi történik, ha túl nagy vagy túl kicsi a tanulási ráta a gradiens leszállásnál?
Mi az a DBSCAN és hogyan segít a kiugró értékek megtalálásában?
Hogyan valósítható meg az XGBoost modell képzése olyan adatokkal, amelyek nem férnek el a memóriában?
Milyen cache-elési technikák segítik a RAG értékesítést?
Milyen szimulátorokat használnak (MuJoCo, Isaac Sim, Gazebo)?
Mi az a protobuf és hogyan használják a gRPC-ben?
Miért használták kifejezetten a natív toolcalling-ot ahelyett, hogy JSON-sémát adtak volna a promptba?
Mi a Tversky veszteség?
Mi az a sparse attention?
Dolgozott már objektumorientált programozással?
Mi az az NTK-aware skálázású RoPE a kontextusablak bővítéséhez?
Mondjon egy példát arra, hogyan azonosította és oldotta meg az összeférhetetlen példák problémáját egy valódi projektben.
Mi az a population-based training (PBT)?
Javasolj egy lehetőséget a feladatajánló rendszer fejlesztésére egy oktatási platformon egy tanuló számára.
Mi az a spekulatív dekódolás és hogyan működik?