Machine Learning / AI

import unittest class Solution: def isvalid(self, s:str) -> bool: matching_brackets = { ")": "(", "]": "[", "}": "{", } stack: list[str] = [] for bracket in s: if bracket in "([{": stack.append(bracket) continue if bracket not in matching_brackets: return False if not stack or stack[-1] != matching_brackets[bracket]: return False stack.pop() return not stack class SolutionTest: def __init__(self): self.Solution = Solution() def run(self): test_cases = [ ("", True), ("()", True), ("(){}[]", True), ("(({}))", True), ("(", False), (")", False), ("(((", False), ("{[]}", False), ] for brackets, expected in test_cases: actual = self.Solution.isvalid(brackets) assert actual == expected, ( f"Hata için {brackets!r}" f"Beklenen {expected}, ama alınan {actual}" ) print(f"Tüm testler geçti: {len(test_cases)}") if __name__ == "__main__": SolutionTest().run()

İnferans sırasında kullanıcı mesajının LLM üzerinden geçişini adım adım açıklayın — sohbetten yanıtına kadar, Transformer mimari detaylarını da içerecek şekilde.

Günlük olarak hangi yapay zeka araçlarını kullanıyorsunuz?

Neden doğru kullanıcı sorgularının önbelleğe alınması genellikle sınırlı bir iş değeri sağlar ve cevapların önbelleğe alınmasıyla tam olarak neyi kastettiniz?

RAG sisteminde arama / tam yanıt döngüsü ne kadar sürdü?

Projelerin hakkında bana anlat: Özellikle ne yaptın, teknik detaylarıyla?

Logitlerin boyutu nedir ve onlardan nasıl token elde edilir?

İnferansın her adımında LLM çıkışta ne alır?