TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #182 · 16 ное.

По аналогии с PEP у Django есть DEP. Самый интересный для меня на данный момент на это DEP 0009: Async-capable Django. Он про то, как будет внедряться поддержка аснихронности. Начиная с версии 3 в Django начали появляться асинхронные плюшки. Это всё еще мало чтобы делать асинхронное приложение, но долгий путь начинается с одного маленького шага! Всё должно пройти в несколько этапов и к 4й версии обещают сделать Django асинхронным! Что это даёт разработчикам в случае если весь фреймворк станет поддерживать async? - Ускорение работы web-приложения? Если правильно писать асинхронный код, то да. - Усложнение кода? Возможно, но фреймворк на то и фреймворк, чтобы прятать сложности где-то внутри. Надеюсь код усложнится не сильно, посмотрим... И когда нам этого ожидать? Судя по этой схемкеDjango 4 выйдет в Декабре 2021 года. А это значит, что у вас есть примерно год чтобы научиться понимать асинхронный код, если еще не умеете😁 #django#pep

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #emnlp

当前筛选 #emnlp清除筛选

🎉 Нашу статью приняли на EMNLP 2025 в Main Track. 💪 Выводим распознавание жестовых языков на новый качественный уровень. В статье достигаем state-of-the-art🌿 на жестовых языках разных стран, включая в первую очередь русский жестовый язык (РЖЯ). Показываем, что качественный претрейн и предобработка — залог успеха. Спасибо авторам: @your_petros@ilyaovodov@nagadit@hukenovs@karinakvanchiani 📝Жестовый язык: похожее в непохожем и наоборот 📖Logos as a Well-Tempered Pre-train for Sign Language Recognition До встречи на конференции! #research#rsl#emnlp

BORSch покорил наши сердца Сегодня русскоязычное сообщество на EMNLP обсуждает работу BORSch, в которой авторы исследуют особенности знания мультимодальных моделей кухни постсоветского пространства. С этой целью они собрали мультимодальный датасет BORSch, включающий 1147 русскоязычных и 823 украиноязычных блюда, относящихся к странам постсоветского региона. Например: Откуда блюдо кывырма? + фото кывырмы Gold answer: Gagauzia (🇲🇩 Moldova) На примере BORSch авторы показывают, что даже передовые модели испытывают трудности при определении происхождения блюд из постсоветских стран — как в текстовой, так и в мультимодальной задаче Question Answering (QA): вместо правильного ответа они чаще отдают предпочтение стране, на языке которой был написан промпт. Вывод (ИМХО): когда используете LLM для личных целей, не забывайте включать функцию Search (искать в сети). Не мучайте моделей кывырмой и эчпочмаками, Гугл — наше всё. Хотя, подозреваю, что с происхождением блюд на разных языках тоже может возникать диссонанс. А работа и правда стоящая, особенно здорово, что с акцентом на постсовесткие языки. @mashkka_ds #llm#emnlp#новостисполей#трудовыебудни