Machine Learning / AI
Modelin, bağlamda soruya cevap verecek bilgi yoksa cevap vermemesi için ne yapılabilir?
LangGraph'ta tüm durumu değil, sadece bir kısmını teknik olarak nasıl iletebilirim?
Ajanın değiştirilmiş isteğine karşılık olarak sahte bir sistemin alakasız tarihsel veriler sağlayıp sağlamayacağını veya isteğe uygun veri bulamamasını nasıl önleyebilirsiniz?
Wav2Vec 2.0 nedir ve kendi kendine gözetimli ön eğitim nedir?
RAG için hangi embedding modelini seçmeliyim?
Derin GNN'lerde over-smoothing nedir ve bununla nasıl mücadele edilir?
Bu, aynı ajanın farklı ajanları mı yoksa farklı araçları mı?
Genel olarak RAG boru hattının nasıl çalıştığını anlatın: hangi aşamaları içerir?
Model seçimi ile hiperparametre optimizasyonu arasındaki fark nedir?
Embedding modeli ve retrieval düzgün çalışıp çalışmadığını nasıl ölçeriz?
Spekülatif kod çözme nedir ve nasıl çalışır?
Uzun vadeli etkilerin HOLD-OUT testi nedir?
WebArena (browse ajanları) kalitesinin değerlendirilmesinde hangi özellikler dikkate alınır?
LangGraph'ta durumu kullanıyor musunuz ve tüm durumu bağlamda mı geçiriyorsunuz?
RAG için veri hazırlarken belgede tablo nasıl işlenir?
Uzun süreli çalışmadan sonra ajanın bağlamı yavaş yavaş dolmaya başlarsa, ne yapılabilir?
Hangi projede hizmetlerin dağıtımı ve FastAPI hizmetlerinin geliştirilmesiyle ilgilendiniz: bunu kendiniz mi yaptınız yoksa sadece destekleyip gözlemlediniz mi?