Machine Learning / AI

Эгер аспап (backend) өзү каталык кылган болсо (мисалы, системага кайрээтүүдө убакыт аяктаса), каталардын traceback-тери моделдерге өткөрүлдүбү?

Моделди тандоо көрсөткүчтөрүн өлчөө үчүн эмне колдонулду (кайсы маалыматтар топтому)?

Башка embedding моделдерин сынап көрдүңүзбү?

Жеткиликтүү жазуудан кийин системада дубл текшерүү болду беле (idempotency)?

Чанкдын өлчөмү кандай болчу жана overlap (ташып калуу) болду беле?

Retrive метрикалары кандайча өлчөндү (кайсы маалыматтар топтому жана курал)?

Неге көп агенттүү системада Human-in-the-Loop колдонулбаган, тек ReActта?

ReAct агентинин циклін сүрөттөп бериңиз: кайсы кадамдар болчу жана цикл кандай аяктайт?

Бардык көп агенттик системаны кантип көзөмөлдөдүңүз — кайсы этаптарда каталар, кечигүүлөр жана башка учурлар пайда болот?

NER тапшырмасы үчүн кандай белгилөө түрлөрүн билесиң? Эмне менен иштедиң?

Жылдамдык жагынан, кайсысы тезирек болот — жөнөкөй агент куралдар менен же көп агенттүү система?

Toolcalling эмне болду: туруктуу же prompt аркылуу (parsing)?

Кайсы бөлүмдө (BM25 же dense) маанилер нормалдашпаган?

VLM (Көрүү Тил Модели) эмне?

Бардык агенттер үчүн бир модель колдондуңузбу же ар түрдүү?

Fine-tuning менен few-shot promptingтин айырмасы эмне? Эмне жана качан тандашы керек?

Моделдер аргументтин жараксыз экенин кандай кабарлашты?

Эгер модель жараксыз аргумент берсең, эмне кылчудасыз?

Агенттердин ишке ашуусунда параллелдик болду беле же баары кезектешип болду?

Куралдарды кандайча сүрөттөдүңүз? Жалпы формат жана сүрөттөө үчүн негизги талаптар кандай?