Machine Learning / AI
O que pode ser feito para que o modelo não responda se no contexto não houver informação para responder à pergunta?
Como evitar que um sistema simulado, perante uma solicitação modificada do agente, forneça dados históricos irrelevantes ou não encontre dados para a solicitação?
Como transmitir tecnicamente no LangGraph apenas uma parte do estado, e não todo o estado?
O que é Wav2Vec 2.0 e pré-treinamento auto-supervisionado?
Qual modelo de embedding escolher para RAG?
O que é over-smoothing em GNNs profundas e como combatê-lo?
São diferentes agentes ou diferentes ferramentas de um mesmo agente?
Como medir se um modelo de embedding e recuperação estão a funcionar corretamente?
Conte-nos como funciona, de forma geral, o pipeline RAG: quais as etapas que inclui?
O que é seleção de modelos vs otimização de hiperparâmetros?
O que é o teste HOLD-OUT de efeitos a longo prazo?
O que é decodificação especulativa e como ela funciona?
Quais são as características na avaliação da qualidade dos agentes de navegação (WebArena)?
Utiliza o estado no LangGraph e passa todo o estado no contexto?
Como processar a tabela no documento ao preparar dados para RAG?
Em que projeto trabalhou na implementação de serviços e desenvolvimento de serviços FastAPI: fez isso você mesmo ou apenas manteve e supervisionou?
O que se pode fazer quando, após um trabalho prolongado, o contexto do agente se enche gradualmente?