Machine Learning / AI

import unittest class Solution: def isvalid(self, s:str) -> bool: matching_brackets = { ")": "(", "]": "[", "}": "{", } stack: list[str] = [] for bracket in s: if bracket in "([{": stack.append(bracket) continue if bracket not in matching_brackets: return False if not stack or stack[-1] != matching_brackets[bracket]: return False stack.pop() return not stack class SolutionTest: def __init__(self): self.Solution = Solution() def run(self): test_cases = [ ("", True), ("()", True), ("(){}[]", True), ("(({}))", True), ("(", False), (")", False), ("(((", False), ("{[]}", False), ] for brackets, expected in test_cases: actual = self.Solution.isvalid(brackets) assert actual == expected, ( f"Kļūda {brackets!r}" f"Gaidīts {expected}, bet saņemts {actual}" ) print(f"Visi testi veiksmīgi izpildīti: {len(test_cases)}") if __name__ == "__main__": SolutionTest().run()

Aprakstiet soļa pa solim lietotāja ziņojuma ceļu caur LLM inferenču laikā — no čata līdz atbildei, ieskaitot Transformer arhitektūras detaļas.

Kādus AI rīkus lietojat ikdienā?

Kāpēc precīzu lietotāja pieprasījumu kešošana parasti sniedz ierobežotu biznesa vērtību un ko tieši jūs domājāt ar atbilžu kešošanu?

Cik ilgi ilga meklēšana / pilns atbildes cikls RAG sistēmā?

Pastāsti par saviem projektiem: ko tieši tu darīji, tehniski sīki?

Kāda ir logitu dimensija un kā no tiem iegūt tokenu?

Ko LLM saņem izvadē katrā inferenču solī?