TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #173 · 28 окт.
Для тех кто пишет расширения на PyQt/PySide для CG-софтов. Когда я только начинал писать тулзы под Maya (тогда еще версия 2010-2011) мне приходилось ручками ставить PyQt4 под Maya. Даже написал мануалы по установке на своём сайте. Но потом стал доступен из коробки PySide и позже он обновится до PySide2. Для некоторых систем была поддержка PyQt5. И как простому разработчику поддерживать этот зоопарк? Ведь хочется чтобы тул работал на любой версии (вы тоже делали модуль что-то типа import_qt.py?😁) На помощь приходит проект Qt.py который поставил себе цель унифицировать использование Qt-биндингов вне зависимости от среды где запускается код. Те, кто давно пишут на Qt, скорее всего знают этот проект. Он стал стандартом для CG-индустрии и используется в топовых студиях и проектах. Qt․py помогает запускать один и тот же код на разных платформах с разными вариантами Qt-библиотек. Это может быть как интеграция в CG-софт, так и переносимость стендалонов между разными платформами с разными версиями Python. Я решил рассказать о некоторых особенностях работы с этой библиотекой. Сегодня о том, как установить и использовать Qt․py и что это вам даёт. Установка pip install Qt.py Чтобы начать использовать Qt․py в коде достаточно заменить импорт вашего варианта Qt-биндинга на Qt․py from [PySide|PyQt4|PySide2|PyQt5] import QtWidgets => from Qt import QtWidgets Теперь ваш код будет поддерживать любой вариант биндинга Qt в Python. При этом не потребуется использовать if-else конструкции под разные версии. Все вызовы теперь одинаковы. Всё что нужно сделать, это написать его по правилам PySide2. Именно эта версия была взята за основу. Приоритет импорта такой: 1. PySide2 2. PyQt5 3. PySide 4. PyQt4 Что именно загрузилось можно посмотреть в переменной __binding__ >>> import Qt >>> Qt.__binding__ 'PySide2' Приоритет имопрта можно изменить через переменные QT_PREFERRED_BINDING и QT_PREFERRED_BINDING_JSON. Причем под каждый проект оверрайды можно настраивать индивидеально. #qt#libs
Пребарај: #autoglm
@QIUYUEZT · Post #7334 · 14.12.2025 г., 14:19
标题：AutoGLM无需豆包手机，让AI自动帮你点外卖/刷视频 🌈说明: 使用说明 1）Android 7.0+ 手机开启开发者模式、USB 调试 2）打开离线包按引导连接手机（USB/WiFi） 3）选本地或云端模式即可使用（云端可申请免费 API） 简介 Open-AutoGLM 是智谱 AI 开源的安卓自动化框架，支持一句话驱动手机操作；离线整合包双击免配置。 特点 集成 Python 依赖｜支持 50+ 常用应用｜可跑通但速度偏慢 📃下载地址: 夸克盘 / 蓝奏云 ✉️标签：#autoglm#豆包#ai#pc
@ai_machinelearning_big_data · Post #8329 · 21.08.2025 г., 13:30
📌Как создавали RL-агент AutoGLM-OS, который выбил SOTA на OSWorld, обогнав OpenAI и Anthropic. Автономные агенты, способные управлять рабочим столом - это Грааль современного HCI. Но их обучение сопряжено с трудностями: GUI созданы для людей, а не для машин, а масштабирование RL упирается в неэффективность и нестабильность сред. В Z.ai сделали фреймворк COMPUTERRL, который лег в основу агента AutoGLM-OS. Результат - state-of-the-art на бенчмарке OSWorld: 48.1% успешных выполнений и это лучше, чем у OpenAI CUA 03 (42.9%), UI-TARS-1.5 (42.5%) и Claude 4.0 Sonnet (30.7%). OSWorld — это крупный бенчмарк из 369 заданий для проверки многомодальных ИИ-агентов в реальных условиях. Он работает в Ubuntu, Windows и macOS. В нем ИИ выполняет открытые задачи: работает с веб- и десктопными приложениями, управляет файлами, запускает процессы. Каждое задание имеет четкие начальные условия и скрипты для оценки, чтобы результаты можно было воспроизвести. Такие высокие показатели - результат комбинации 3-х инноваций. 🟡Новая парадигма взаимодействия API-GUI. Фреймворк объединяет GUI-взаимодействия с быстрыми и точными API-вызовами образуя систему, которая через LLM автоматически анализирует примеры задач, генерирует необходимый API-код для стандартных приложений Ubuntu и даже создает для него базовые тесты. Таким образом, агент использует быстрые API там, где это возможно, и переключается на GUI для общих задач, что повышает и скорость, и надежность. Абляция показала, что переход от GUI-only к API-GUI поднимает средний показатель успеха с 11.2% до 26.2%. 🟡Масштабируемая распределенная RL-инфраструктура. OSWorld крайне ресурсоемок, и запуск множества его экземпляров на одном узле это тот еще квест. Z.ai полностью переработали эту среду, используя qemu-in-docker для легковесного развертывания VM, gRPC для связи между узлами и полностью асинхронный фреймворк AgentRL. Это позволило создать кластер из тысяч параллельных виртуальных сред, к котором онлайн-обучение RL-агентов стало максимально эффективным. 🟡Стратегия обучения Entropulse. Entropulse решает проблему коллапса энтропии, чередуя фазы RL с периодическими сессиями SFT. Во время RL-фазы собираются все успешные траектории, и на их основе формируется новый SFT-датасет. Затем модель дообучается на этом датасете, что позволяет восстановить её исследовательскую способность без потери производительности. После этого запускается вторая, более эффективная фаза RL. Эта стратегия позволила AutoGLM-OS, построенному на базе 9B GLM-4, достичь финального результата в 48.1%, в то время как после первой RL-фазы показатель был 42.0%. 🟡Arxiv @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Agents#AutoGLM#Zai