La proiectul la care ai lucrat pentru implementarea serviciilor și dezvoltarea serviciilor FastAPI: ai făcut asta singur sau doar ai întreținut și ai monitorizat?
Machine Learning / AI
Cum să păstrezi în starea LangGraph o cantitate mare de informații obținute prin API, să le folosești în interiorul instrumentului, dar fără a transmite date inutile în contextul LLM? De exemplu, LLM vede doar ID-ul și numele specialiștilor, în timp ce instrumentul primește programul lor și date suplimentare.
Cum să faci în practică ca un model într-un câmp specific să genereze doar valori dintr-o listă scurtă de ID-uri de șiruri și niciun alt simbol?
Cum să antrenezi un LLM să nu răspundă în cazul în care nu există informații în context?
Cum se transmite un schemă de model pentru ieșire structurată la nivel de cod?
Ce se poate face dacă un agent implementat răspunde prea lent sau nu există suficientă memorie pentru a găzdui un LLM?
Cum ați implementat și implementat serviciul pentru procesarea pull request-urilor?
Orchestratorul vede rezultatele apelurilor instrumentelor subagent sau doar rezultatul final al subagentului însuși?
Spuneți-ne mai multe despre cache-ul KV: cum funcționează și de unde provine, începând cu arhitectura Transformer.
Ce alte metode de optimizare pot fi utilizate pentru a accelera inferența sau cel puțin pentru a plasa modelul în 12 GB VRAM pe RTX 3090?
Cum să verifici dacă LLM-as-a-Judge evaluează corect calitatea și cum să o calibrați?
Cum se obține un răspuns formalizat și structurat, de exemplu, atunci când se utilizează output structurat?
Cum este construit orchestratorul: ce framework și arhitectură sunt utilizate, ce face, este de o singură etapă sau poate gândi de mai multe ori înainte de a răspunde?
Cum influențează creșterea dialogului și a contextului viteza de procesare a răspunsurilor?
Care sunt opțiunile de eșantionare a noilor tokeni în LLM?
De ce ai decis să părăsești locul de muncă actual?
Care este diferența dintre modelele dense și MoE, de exemplu Qwen3-27B și Qwen3-30B-A3B?
Ce trebuie făcut după retrieval pentru a forma răspunsul către utilizator și cum se evaluează calitatea generării în RAG?