Функция sub в regex может принимать функцию в качестве аргумента repl.
📄 Из документации:
If repl is a function, it is called for every non-overlapping occurrence of pattern. The function takes a single match object argument, and returns the replacement string.
То есть для каждого совпадения будет вызвана функция для вычисления замены вместо замены на одну и ту же строку для всех совпадений.
Иными словами, для замены разных совпадений на разные строки не потребуется запускать re.sub() много раз для каждой строки замены. Достаточно определить функцию, которая вернёт строку для каждого из совпадений.
Описание слишком запутанное🤔, давайте лучше рассмотрим на простом примере:
Создаем карту замены. То есть какие строки на какие требуется менять.
remap = {
'раз': '1',
'два': '2',
'три': '3',
'четыре': '4',
'пять': '5',
}
Пишем функцию поиска строки для замены. Единственным аргументом будет объект re.Match.
Используя данные этого объекта мы вычисляем замену on-the-fly!
def get_str(match: re.Match):
word = match.group(1)
return remap.get(word.lower()) or word
Пример текста.
text = '''Раз Два Три Четыре Пять
Вместе будем мы считать
Пять Четыре Три Два Раз
Мы считать научим вас
'''
Теперь запускаем re.sub и вместо строки замены (repl) подаём имя функции.
(Данный паттерн ищет отдельные слова в тексте)
>>> print(re.sub(r'(\w+)', get_str, text))
1 2 3 4 5
Вместе будем мы считать
5 4 3 2 1
Мы считать научим вас
Думаю, достаточно наглядно 🤓
#libs#regex
🔍 Qwen3-VL-2B-Thinking — новая маленькая мультимодальная модель, заточенная под рассуждения
Компактная версия семейства Qwen3-VL, ориентированная на глубокое мышление, аналитику и агентные применения.
В линейке Qwen-VL предусмотрены два ключевых режима:
- *Instruct* — для диалогов и инструкций,
- *Thinking* — для логических рассуждений, кода и комплексных задач.
💡 Особенности
- Архитектура поддерживает мультимодальность: модель понимает текст и изображения, способна анализировать контент и выстраивать причинно-следственные связи.
- Оптимизирована для reasoning-задач, где важна не генерация текста, а последовательное мышление и вывод.
- Благодаря размеру в 2B параметров, модель легко разворачивается на локальных GPU и в облачных окружениях.
- Поддерживает tool calling и интеграцию в агентные фреймворки.
Qwen3-VL-2B-Thinking - отличная модель при минимальных ресурсах.
👉https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-2B-Thinking
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen3VL#Qwen#Reasoning#AI#Multimodal#OpenSource
🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL!
Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API.
Внутри - десятки реальных примеров с разборами:
▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним
▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent)
▪ Мультимодальное программирование
▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition)
▪ Продвинутое извлечение данных из документов
▪ Точное определение объектов на изображении
▪ OCR и извлечение ключевой информации
▪ 3D-анализ и привязка объектов
▪ Понимание длинных документов
▪ Пространственное рассуждение
▪ Мобильный агент
▪ Анализ и понимание видео
🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks
🟠API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/
🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus
🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen#Qwen3VL#AI#VisionLanguage#Multimodal#LLM
⚡️Qwen3-VL: выпустили технический отчёт по новой линейке VLM
Опубликован tech report по Qwen3-VL - мультимодальным моделям, работающим с изображениями и текстом.
Кратко :
- Три модели собрали 1M+ загрузок за месяц.
- Qwen3-VL-8B - более 2M скачиваний.
- Линейка развивает идеи Qwen2.5-VL (2800+ цитирований).
Что описано в отчёте:
- Архитектура vision–language модели.
- Процесс обучения: pretraining + post-training.
- Источники данных и методы фильтрации.
- Сравнения с другими VLM и ключевые метрики.
🔗 PDF: https://arxiv.org/pdf/2511.21631
🔗Видео: https://www.youtube.com/watch?v=clwFmuJX_wQ
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen#Qwen3#QwenVL#Qwen3VL#LLM#AIModel
#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm
NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience.
https://github.com/NexaAI/nexa-sdk