Machine Learning / AI
Taigi, tai naudotojų, fizinių/juridinių asmenų užklausos?
Kokios pažeidžiamumo spragos egzistuoja daugiaagentinėse LLM sistemose?
Kaip interpretuoti koeficientus tiesinės regresijos?
Kuriame AI agento kūrimo etape dalyvavote: modelio kūrimas ar MLOps?
Taigi, tu pats išėjai iš įmonės?
Kaip kovoti su faktu, kad sena rodymo politika gali būti ne optimalus, net jei naudojame propensity — čia propensity labai nepadeda?
Ką naudojate greitam kodinių agentų prototipavimui? Kaip naudojate DI plėtroje?
Kiek žmonių dalyvavo stažuotėje?
Ar imties sudarytos pagal tam tikrus laiko tarpus ar imamas viso laikotarpio?
Ką daryti esant duomenų trūkumui, kai yra 500 mokinių ir platformos veiklos trukmė 3 mėnesiai?
Kiek tau tinka ši rolė, atsižvelgiant į tai, kad projektas apima NLP, LLM ir klasikinius ML, o tu ieškojai pozicijos klasikiniame ML?
Kaip matavo informacijos paieškos laiko sumažėjimą (metrikoje minutėmis)?
Papaskinkite daugiau apie KV talpyklą: kaip ji veikia ir iš kur ji kyla, pradedant nuo Transformer architektūros.
Ar galite paaiškinti, kaip veikia off-policy įvertinimas (pavyzdžiui, IPS ar Double Robust), kurį minėjote?
Agentas niekada nekviečia vieno iš trijų įrankių. Kaip ištirti ir išspręsti šią problemą?
Kas pasirodė sunkiau nei iš pradžių tikėtasi?
Kaip dirbti su privačiais duomenimis sistemos vietiniame diegime?
Ar jūs atvykote į RAG projektą nuo pat pradžių ar kokiame nors etape?
Įgyvendinkite užduoties sprendimą Python kalba.
Prašome paaiškinti, kaip veikia žodynas Python'e ir kas vyksta dėl susidūrimų.