Ce se poate face pentru ca modelul să nu răspundă dacă în context nu există informații pentru a răspunde la întrebare?
Machine Learning / AI
Ce model de embedding să aleg pentru RAG?
Ce este Wav2Vec 2.0 și preantrenamentul auto-supervizat?
Cum se transmite tehnic în LangGraph doar o parte din stare, nu întreaga stare?
Cum se poate preveni ca un sistem mock, în fața unei solicitări modificate a agentului, să furnizeze date istorice irelevante sau să nu găsească date pentru solicitare?
Ce este over-smoothing în GNN-urile profunde și cum se combate?
Sunt agenți diferiți sau instrumente diferite ale aceluiași agent?
Spuneți-ne cum funcționează în general pipeline-ul RAG: ce etape include?
Ce este selecția modelului vs optimizarea hiperparametrilor?
Cum măsurăm dacă un model de embedding și retrieval funcționează corect?
Ce este testul HOLD-OUT pentru efecte pe termen lung?
Care sunt caracteristicile în evaluarea calității agenților de navigare (WebArena)?
Folosiți starea în LangGraph și transmiteți întreaga stare în context?
Ce este decodarea speculativă și cum funcționează?
Cum se gestionează tabelul din document la pregătirea datelor pentru RAG?
Ce se poate face atunci când, după o muncă îndelungată, contextul agentului se umple treptat?
Cum se poate evalua calitatea muncii sistemului de monitorizare/anchetare a incidentelor?
La proiectul la care ai lucrat pentru implementarea serviciilor și dezvoltarea serviciilor FastAPI: ai făcut asta singur sau doar ai întreținut și ai monitorizat?