#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm
UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles.
https://github.com/OpenBMB/UltraRAG
https://juliensalinas.com/en/python-flask-vs-django/
Python #Flask vs #Django
My experience of Flask is not as extensive as my experience of Django, but still recently I’ve developed some of my projects with Flask and I could not help comparing those 2 Python web frameworks. This will be a quick comparison which will not focus on code but rather on “philosophical” considerations.
DeepSeek continuous self-improvement
DeepSeek and China’s Tsinghua University say they have found a way that could make AI models more intelligent and efficient.
DeepSeek has developed a groundbreaking technique called “Self-Principled Critique Tuning” (SPCT) in collaboration with Tsinghua University.
This innovation enables AI models to develop their own evaluation rules and thus provide better answers – without the need for larger models or more computing power.
The system, called “DeepSeek-GRM”, works with a built-in “judge” who evaluates the AI's responses in real time. This leads to continuous self-improvement and, according to researchers, should deliver better results than competitors such as Google Gemini, Meta Llama or OpenAI's GPT-4o.
DeepSeek plans to make these advanced AI models available as open-source software. This could be a critical advance in AI development, reducing the need for ever-larger models and enabling more efficient systems.
➖➖➖➖🔻
💎@Chatgpt_OfficialNews – Stay Updated! ⚡️
🧠 BOT: @Chatgpt_OfficialBOT
#️⃣#OpenAI#AI#GPT#ChatGPT#Chatbot#GPT4O#Deepseek
➖➖➖➖🔺
http://www.meetup.com/flask-nyc/
This is a group for anyone interested in #Flask, #Python, #web_development, and any related technologies.
To stay up to date with group events, follow us on Twitter @FlaskNYC.
Want to read up on Flask?
http://blog.miguelgrinberg.com/post/the-flask-mega-tutorial-part-i-hello-world
inShare
This is the first article in a series where I will be documenting my experience writing #web_applications in Python using the #Flask microframework.
https://github.com/realpython/discover-flask/blob/master/readme.md
#Flask is a micro web #framework powered by Python. Its #API is fairly small, making it easy to learn and simple to use. But don't let this fool you, as it's powerful enough to support enterprise-level applications handling large amounts of traffic. You can start small with an app contained entirely in one file, then slowly scale up to multiple files and folders in a well-structured manner as your site becomes more and more complex.
http://pyvideo.org/pydx-2016/python-blockchain-and-byte-size-change.html
In this talk, I will answer the question of what is #bitcoin and the #blockchain and will end with a quick tutorial on how to create a blockchain application in #Flask. We will not only make a bitcoin application, but we will also reflect upon the implications of this cutting edge technology to the greater society.
Европейские эксперты выпустили белую книгу о текущем состоянии и перспективах квантового ML
Это не просто новая технология, а потенциальная смена вычислительной парадигмы
Страны/регионы, которые сейчас создадут правильную экосистему (таланты + инфраструктура + стандарты + применения), получат долгосрочное технологическое лидерство
Стратегические выводы из отчета:
1. Мы на пороге технологической революции
• Две вычислительные революции происходят одновременно - ML и квантовые вычисления, с разными уровнями зрелости
• Их синергия создаст качественно новые возможности, недоступные каждой технологии по отдельности
2. Геополитическая гонка уже началась
• ЕС зажат между доминированием США и растущей ролью Китая, особенно в ML
• Патенты на применение ML в квантовых вычислениях уже активно регистрируются, в основном в США
• Пример #DeepSeek показывает, что инновации и открытые модели могут кардинально изменить баланс сил
3. Критическое окно возможностей: 5-10 лет
• Сейчас формируются стандарты и платформы, которые определят будущее
• Лидерство в этих областях определяется научным превосходством и способностью создавать интегрированные программные платформы
• Кто создаст экосистему первым, тот получит долгосрочное преимущество
4. Ключевые стратегические направления:
То, что уже работает-ML для улучшения квантовых систем
Это создает немедленную ценность и ускоряет развитие
Среднесрочная перспектива (критично для лидерства):
• Гибридные квантово-классические системы
• Квантовые алгоритмы для конкретных промышленных задач
Долгосрочная цель (определит будущее):
• Полностью квантовые ML-системы
• Принципиально новые вычислительные парадигмы
5. Стратегические рекомендации:
- Инвестиции должны идти параллельно в:
• Фундаментальные исследования
• Прикладные разработки
• Инфраструктуру (квантовые компьютеры + классические HPC)
- Критически важно:
• Создание открытых платформ и стандартов
• Подготовка специалистов на стыке квантовых технологий и ML
• Баланс между открытой наукой и коммерческой конкурентоспособностью
- Энергетический аспект:
Необходимо оценивать и оптимизировать энергопотребление как квантовых ML решений, так и классического ML для квантовых технологий
Это может стать конкурентным преимуществом
Риск для отстающих- зависимость в критических областях (медицина, безопасность, материалы, энергетика) на десятилетия вперед
Dash, announced this year, is an open source library for building web applications, especially those that make good use of #data visualization, in pure Python. It is built on top of #Flask, #Plotly.js and #React, and provides abstractions that free you from having to learn those frameworks and let you become productive quickly.
#Dash is a #Python framework for building analytical web applications. No JavaScript required.
https://plot.ly/products/dash/
All of your image creations, all in one place.
Introducing the new library for your ChatGPT image creations—rolling out now to all Free, Plus, and Pro users.
➖➖➖➖🔻
💎@Chatgpt_OfficialNews – Stay Updated! ⚡️
🧠 BOT: @Chatgpt_OfficialBOT
#️⃣#OpenAI#AI#GPT#ChatGPT#Chatbot
➖➖➖➖🔺
🤖 o1-pro sets a new record on the Extended NYT Connections benchmark with a score of 81.7, easily outperforming the previous champion, o1 (69.7)
As of Feb 4, 2025, there is a new version of the benchmark. The standard NYT Connections benchmark is nearing saturation, with o1 scoring 90.7 and o3, along with other reasoning models, expected this year. The current rules require knowing only three categories, letting the fourth fall into place.
To increase difficulty, Extended Connections adds up to four extra trick words to each puzzle. We double-check that none of the added words fit into any category used in the corresponding puzzle. New puzzles have expanded the total from 436 to 601. Rankings changed little, but the benchmark is now ready for o3.
🔥 The ultimate all-in-one AI mode is here! Try it today!
➖➖➖➖🔻
💎@Chatgpt_OfficialNews – Stay Updated! ⚡️
🧠 BOT: @Chatgpt_OfficialBOT
#️⃣#GPT4.5 #OpenAI#Chatbot#AI#GPT
➖➖➖➖🔺