Kaip išvengti situacijos, kai mock sistema, reaguodama į pakeistą agento užklausą, pateikia nereikšmingus istorinius duomenis arba neranda duomenų užklausai?
Machine Learning / AI
Ką galima padaryti, kad modelis neatsakytų, jei kontekste nėra informacijos atsakyti į klausimą?
Kas yra Wav2Vec 2.0 ir savarankiškai prižiūrimas išankstinis mokymas?
Kokį embedding modelį pasirinkti RAG?
Kaip techniškai perduoti LangGraph'e tik dalį būsenos, o ne visą būseną?
Ar visa tai daro skirtingi agentai ar skirtingi vieno agento įrankiai?
Kodėl nusprendėte palikti savo dabartinį darbą?
Kas yra over-smoothing giliose GNN ir kaip su juo kovoti?
Kaip išmatuoti, ar embedding modelis ir retrieval veikia tinkamai?
Papaskinkite, kaip iš esmės veikia RAG pipeline: kokius etapus jis apima?
Kas yra HOLD-OUT testas ilgalaikių efektų?
Kas yra modelio pasirinkimas vs hiperparinkčių optimizavimas?
Kokios savybės yra svarbios vertinant WebArena naršymo agentų kokybę?
Kas yra spekuliatyvus dekodavimas ir kaip jis veikia?
Ar naudojate būseną LangGraph ir perduodate visą būseną į kontekstą?
Kuriame projekte dirbote paslaugų diegimo ir FastAPI paslaugų kūrimo srityje: tai darėte patys ar tik palaikėte ir stebėjote?
Kaip apdoroti lentelę dokumente rengiant duomenis RAG?