Machine Learning / AI
Valósítsa meg a feladat megoldását Pythonban.
Mesélj egy regressziós projektről az ingatlanok piaci értékének előrejelzésére és a használt modellről.
Kérlek, magyarázd el, hogyan működik egy szótár Pythonban a háttérben, és mi történik az ütközésekkel kapcsolatban.
Mit keres most, mivel lenne érdekes dolgozni?
Mi az a strukturált kimenet, és hogyan alkalmazzák az LLM-ben?
Mi volt a state objektuma (TypedDict vagy más)?
Sebesség szempontjából, mi lesz gyorsabb — egy egyszerű ügynök eszközökkel vagy egy multi-ügynökrendszer?
Mi az a ReLU és miért használják?
A Redis nem tartós — mi történik, ha újraindul? El fogjuk veszíteni az értesítéseket?
Melyik területen érzed magad ma a legbiztosabbnak?
Van tapasztalata az inferencia vagy az LLM tréning keretrendszereinek fejlesztésében?
Mi az n az figyelem összetettségének kontextusában?
Figyelembe veszed a távoli munkavégzést a helyszín szempontjából?
Mi az a LangGraph? Miért használjuk a LangChain vagy a nyers API helyett?
Mi az a Kafka?
Ha több ajánlat érkezik, mik lesznek a kiválasztási szempontok?
Mindig jó, ha a görgetés mélysége nagy?
Mi az a PCA és hogyan alkalmazzák a gépi tanulásban?
Kérjük, meséljen magáról: röviden írja le tapasztalatait, kulcskészségeit és projektjeit.
Milyen memória típusok léteznek a LangGraph-ben? Hogyan valósul meg a rövid és hosszú távú memória?