गाइड से जुड़ी प्रश्नोत्तरी · मध्यम स्तर

मैजिक एआई लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट कोड मॉडल क्विज़

मैजिक के एलटीएम मॉडल, लंबे संदर्भ पुनर्प्राप्ति, हैशहॉप मूल्यांकन, कोडबेस रीजनिंग और उनके अनुक्रम एल्गोरिदम लक्ष्य की लागत समस्या का अन्वेषण करें।

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प्रश्न 1 का 8

What software-development direction has Magic said it is pursuing?

प्रत्येक प्रश्न का पूर्वावलोकन करें8 प्रश्न

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

  1. What software-development direction has Magic said it is pursuing?
    • Developing AI models and agents for software-engineering tasks
    • Replacing all software repositories with image datasets
    • Building a spreadsheet-only OCR service
    • Generating code without considering project context
  2. What maximum context capacity did Magic announce for LTM-2-mini in August 2024?
    • Up to 100 thousand tokens
    • 100 मिलियन टोकन तक
    • Up to 1 million tokens
    • Up to 10 billion tokens
  3. What does Magic use HashHop to evaluate?
    • How well a model predicts a familiar fact from pretraining
    • Whether generated source code passes every production test
    • Retrieval and chaining over random hash pairs placed in a supplied long context
    • How quickly a model compiles a new programming language
  4. 100-मिलियन-टोकन संदर्भों के लिए अनुभवहीन ट्रांसफार्मर का ध्यान एक समस्या क्यों है?
    • इसमें कुछ भी खर्च नहीं होता
    • यह केवल ऑफ़लाइन काम करता है
    • यह इनपुट हटा देता है
    • यह अनुक्रम लंबाई के साथ चतुष्कोणीय रूप से बढ़ता है, जो निषेधात्मक रूप से महंगा हो जाता है
  5. सुपर कंप्यूटर बनाने के लिए मैजिक ने 2024 में किस कंपनी के साथ साझेदारी की?
    • Google बादल
    • Apple
    • स्पॉटिफाई करें
    • Adobe
  6. What does a larger context window make possible for a coding task?
    • कीबोर्ड पर तेज़ टाइपिंग
    • Include more cross-file code and documentation in one context, without guaranteeing project-wide correctness
    • बेहतर स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन
    • सस्ते बिजली बिल
  7. What comparison did Magic report for LTM-2-mini’s sequence-dimension algorithm?
    • A 1,000-fold improvement in total cost for every deployed model
    • A 1,000-fold increase in the accuracy of all code edits
    • About 1,000 times lower per-token algorithmic cost than Llama 3.1 405B attention at 100M context in the reported configuration
    • A fixed 1,000-token limit for every LTM model
  8. In a simple illustrative lookup with A → B, B → C, and C → D, what chain follows from A?
    • A → C → B → D
    • A → B → D → C
    • A → D → C → B
    • A → B → C → D