Machine Learning / AI
Ինչու՞ կառուցվածքային ելքը միշտ valid JSON է տալիս: Դա ինչ մակարդակով է իրականացվում?
Իմացեք ինձ մասին՝ ինչով եք զբաղվել, ինչ եք ուզում զբաղվել, ձեր փորձի մասին։
Արդյոք ձեզ անհանգստացնում է, որ թիմը մշտապես փոխվում է, հաճախորդը? Թե՞ դուք ուղղակիորեն չեք հաղորդակցվում հաճախորդի հետ։
Ինչպես ընտրվեցին համակցված որոնման համար գործակիցները։
Ի՞նչ է n ուշադրության բարդության համատեքստում։
Պատմիր ինձ գրադիենտային իջեցման մասին՝ ինչ տեսակներ կան։
Դու հաշվի ես առնում հեռավոր աշխատանքի ձևը տեղադրության առումով?
Ի՞նչ է LangGraph-ը: Ինչու՞ օգտագործել այն՝ փոխարենը LangChain կամ մաքուր API-ի։
Պատմիր, ինչ ես արել այս երկու ամիս: հանգստացար, աշխատանք փնտրեցիր, ծրագրեր ունեիր՞
Դե, մոդելը գործիքների հետ չէր աշխատում — բացի գիտելիքների բազան դիմելուց, այլ ոչինչ չէր անում?
Իմացեք ձեր մոտիվացիայի մասին, ինչու եք ուզում փոխել աշխատանքը:
Տոկենների և լատենտության չափում կատարվեց մեկ անցումով՝ լուծման արժեքը գնահատելու համար։
Ի՞նչ անել, երբ բլոկը ունի տարբեր քանակի բովանդակություն — կան միավոր բլոկներ և բլոկներ 30 տարրով: Ինչպես աշխատել բովանդակության գնահատականների հետ, որպեսզի ստանալ այս բլոկից ֆունկցիա?
Ի՞նչ IDE կամ միջավայր եք օգտագործում AI գործիքների հետ աշխատելու համար։
Եթե փորձը ամփոփենք, հիմա ինչ կանիր այլ կերպ?
Ի՞նչ տեսակի հիշողություններ կան LangGraph-ում: Ինչպես է իրականացվում կարճաժամկետ և երկարաժամկետ հիշողությունը։
Ի՞նչ մոդելներ եք օգտագործել ռեգրեսիայի և դասակարգման խնդիրներում, քանի՞ հատկանիշ էր և ինչպես անցավ ուսուցումը։
Ինչ էր ներկայացնում արտադրանքը [կազմակերպություն]-ում օգտագործողի տեսանկյունից (փաստաթղթերի կառավարում, տվյալների հանելը KS-2/KS-3/ծախսի հաշվետվությունից)?
Ինչպե՞ս ավելի ընթերցանելի կերպով գրել պայմանը == False Python-ում։
Ինչու եք առաջարկում այս առաջադրանքի համար CatBoost-ը?