Machine Learning / AI
bir funktsiyada ikki raqamni qo'shish avval salom yozadigan dekorator ustida so'ngra qo'shish funksiyasini chaqiradi qadar yozadi def hello(func): def wrapper(a,b): print('Salom') result = func(a,b) print("Ko'rishamiz") return result return wrapper @hello_bye_dec def add_numbers(a,b): return a+b Print(add_numbers(2,3))
Sistemni baholash uchun sifatli savollar va javoblar to'plamini qanday yaratish mumkin?
Nega uchun aynan ikki agent tanladingiz? Nega faqat bitta yoki ko'proq emas?
Jamoa haqida gapir: odamlar soni, rollar, jarayonlar, vazifalarni taqsimlash.
Demak, bu foydalanuvchilardan, jismoniy/shaxsiy shaxslaridan bo'ladimi?
Ko'p agentli LLM tizimlarida qanday zaif tomonlar mavjud?
Chiziqli regressiyada koeffitsientlarni qanday talqin qilish mumkin?
AI-agentining rivojlanishining qaysi bosqichida ishtirok etdingiz: model qurish yoki MLOps?
Demak, siz o'zingiz kompaniyadan ketdingizmi?
Qadri eski ko'rsatish siyosati optimal bo'lmasligi mumkinligini qanday kurashamiz, hatto propensity ishlatsak ham — bu yerda propensity juda yordam bermaydi?
Prefill va decode'ni alohida tahlil qiling: Q/K/V, matritsa shakllari va faza farqlari.
Namuna ma'lum vaqt oralig'iga mos keladimi yoki barcha vaqt davomida olinadimi?
Platforma 3 oy ishlagan va 500 ta o'quvchi bilan ma'lumotlar yetishmasligi holatida nima qilish kerak?
Loyiha NLP, LLM va klassik ML bilan bog'liq bo'lsa-da, siz klassik ML bo'yicha lavozim qidirmoqchi bo'lganingizni hisobga olib, bu rol sizga qanchalik mos keladi?
NER vazifasi uchun qanday belgilash turlarini bilasiz? Nima bilan ishladingiz?
Siz aytgan off-policy baholash (masalan, IPS yoki Double Robust) qanday ishlashini tushuntirib berolasizmi?
O'zingiz yoki ish uslubingiz haqida muhim bo'lgan mavzularni rahbarga qo'shimcha ravishda ta'kidlashni xohlaysizmi?
Tizimni mahalliy joylashtirish vaqtida maxfiy ma'lumotlar bilan qanday ishlash mumkin?
Siz RAG loyihasiga boshidanmi yoki biron bir bosqichda mi?
Python'da muammo uchun yechimni amalga oshiring.