ml-intern이 실제 과제를 통과하지 못했다면 제대로 된 HF 인턴이라고 할 수 없었을 것입니다.
@_lewtun
지원자들을 위해 설계되었습니다.

우리는 이 과제(take-home)를 주었습니다. 그것은 모든 과정을 엔드 투 엔드(end-to-end)로 처리했습니다:

논문 부록에서 적절한 방법론을 선택함
HF Jobs에서 실험을 실행함
정확도를 개선함 (45% → 65%)
결과를 작성함

이 과제는 AI 사용 여부를 공개하도록 요구했으며, 그것은 Claude가 공동 저자(co-author)였다고 우리에게 알려주었습니다.
저도 HF에 지원할 때 동일한 테스트를 치렀는데, 우리가 얼마나 멀리 왔는지 보는 것은 정말 놀라운 일입니다.

전체 솔루션:
https://huggingface.co/blog/cmpatino/ml-intern-takehome

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과제:
https://github.com/huggingface/post-training-takehome
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