Czym są NVLink i NVSwitch?
Machine Learning / AI
Co można zrobić, aby model nie odpowiadał, jeśli w kontekście nie ma informacji do odpowiedzi na pytanie?
Jak technicznie przekazywać w LangGraph tylko część stanu, a nie cały stan?
Czym jest Wav2Vec 2.0 i pretraining samonadzorowany?
Jaki model embedding wybrać dla RAG?
Jak zapobiec sytuacji, gdy system symulowany, na zmienione zapytanie agenta, poda nieistotne dane historyczne lub nie znajdzie danych dla zapytania?
Czym jest over-smoothing w głębokich GNN i jak sobie z nim radzić?
Czy to wszystko robią różni agenci, czy różne narzędzia jednego agenta?
Opowiedz, jak w ogólności działa pipeline RAG: jakie etapy obejmuje?
Czym jest wybór modelu a optymalizacja hiperparametrów?
Jak zmierzyć, czy model embedding i retrieval działają poprawnie?
Czym jest test HOLD-OUT długoterminowych efektów?
Jakie cechy są brane pod uwagę przy ocenie jakości agentów przeglądania (WebArena)?
Czym jest dekodowanie spekulatywne i jak działa?
Czy używasz stanu w LangGraph i przekazujesz cały stan do kontekstu?
Jak obsługiwać tabelę w dokumencie podczas przygotowywania danych do RAG?
Co można zrobić, gdy po dłuższej pracy kontekst agenta stopniowo się zapełnia?
Jak ocenić jakość pracy systemu monitorowania/dochodzenia w sprawie incydentów?