Cosa si può fare affinché il modello non risponda se nel contesto non ci sono informazioni per rispondere alla domanda?
Machine Learning / AI
Cos'è Wav2Vec 2.0 e il pretraining auto-supervisionato?
Come trasmettere tecnicamente solo una parte dello stato in LangGraph, invece di tutto lo stato?
Quale modello di embedding scegliere per RAG?
Cos'è l'over-smoothing nelle GNN profonde e come combatterlo?
Come prevenire che un sistema simulato, di fronte a una richiesta modificata dell'agente, fornisca dati storici irrilevanti o non trovi dati per la richiesta?
Raccontaci come funziona in generale la pipeline RAG: quali fasi include?
Cos'è la selezione del modello rispetto all'ottimizzazione degli iperparametri?
Tutto questo viene fatto da agenti diversi o da strumenti diversi di un singolo agente?
Cos'è il test HOLD-OUT degli effetti a lungo termine?
Come misurare se un modello di embedding e retrieval funzionano correttamente?
Quali sono le caratteristiche nella valutazione della qualità degli agenti di navigazione (WebArena)?
Utilizzi lo stato in LangGraph e passi tutto lo stato nel contesto?
Cos'è la decodifica speculativa e come funziona?
Come gestire la tabella nel documento durante la preparazione dei dati per RAG?
Come si può valutare la qualità del lavoro del sistema di monitoraggio/indagine sugli incidenti?
In quale progetto hai lavorato sulla distribuzione dei servizi e lo sviluppo di servizi FastAPI: l'hai realizzato tu stesso o ti sei limitato a mantenere e supervisionare?