Machine Learning / AI
Келгиле, ал жерде аспаптар топтому болушу керек (аризалар талаалар жана аттар боюнча айырмаланышы мүмкүн). Бул эмне жакшы кылышыбыз керек, аны ишке ашыруу / контекстке киргизүү?
Классикалык ML (LLM эмес) долбооруңуз жөнүндө айтып бериңиз, сиз гордсуз.
Сен 200-250 миң chunk деп айттың — бул документтерби же байланышкан бөлүктөрбү?
Реал убакытта видео аныктоо (TensorRT, batch=1) кандай өзгөчөлүктөргө ээ?
Неге жай гана BM25 жана dense-эмбеддингдин балдарын кошуу мүмкүн эмес?
Кандайча 3 (бир суроого үч оператор, эки тараптуу жооптор) капталдашуу менен белгилерди топтоо жана талдоо керек?
Ката функциясы менен ката функционалынын айырмасы эмнеде?
[аты] суроо берди: кайда жашайсың?
Колдонучунун суроосуна жооп берүүдө системанын кайсы эки сценарийи (документтер же адамдар) иштеши керектигин кантип түшүнүү керек?
Айтып бер, акыркы иш ордуңда кайсы долбоор менен иштедиң, эмне кылдың, сенин бөлүгүң эмне болду?
k жакын көршү (kNN) ыкмасы үчүн bias-variance соодалаштыгы, k=1 жана чоң k учурда.
FAISS индексинин өндүрүштөгү инкременталдык жаңыртуусу кандай болот?
Бизде акча жана амбициялуу пландар менен HR бөлүмү бар, арыздарды жазган жана билим базасында жооп берген агентти издөөдө. Бул маселени кандайча чечесиң?
Бардык көп агенттик системаны кантип көзөмөлдөдүңүз — кайсы этаптарда каталар, кечигүүлөр жана башка учурлар пайда болот?
Неге азыр кетип жатканыңызга ойлонуп жатасыз?
Бул архитектурада вектордук маалыматтар базасы эмне үчүн керек?
Турбо жооп берүү үчүн кандай коргоо түзөсүң, уруш-талаш/provokatsion суроолорго каршы?
VLM (Көрүү Тил Модели) эмне?
Математика көз карашынан градиент деген эмне жана ал машиналык үйрөнүүдө кандай колдонулат?
Жалпы алганда, эскирген документтер менен кантип күрөштүңүз?