TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #201 · 13 јан.

Погледај објаваПогледај оригинал

Мы уже знаем, что на текущую сессию интерпретатора изменение PYTHONPATH никак не повлияет. Но если вы запустите дочерний процесс, то он унаследует окружение текущего процесса, а значит и изменения в любых переменных будут на него влиять. Вот небольшой пример: Объявляем переменную user@host:~$ export PYTHONPATH=/path1 Запускаем интерпретатор user@host:~$ python3 Проверим что в sys.path >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Добавляем что-то в переменную >>> import os >>> os.emviron['PYTHONPATH'] = '/path1:/path2' >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Изменений нет. Но давайте запустим дочерний процесс и посмотрим там >>> os.system('python3') # теперь мы находимся в другом процессе >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] Тоже самое будет и с subprocess, так как по умолчанию текущее окружение тоже наследуется. >>> import subprocess >>> subprocess.call(['python3', '-c', 'import sys;print(sys.path)']) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] ______________________ Лучшей практикой является передача энвайронмента явно через аргумент env! import subprocess subprocess.call(cmd, env={'PYTHONPATH': '...'}) Это поможет точно понимать какое окружение будет у запускаемого процесса и при этом не изменять окружение текущего процесса. #basic

Hashtags

#basic
Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #agenteconomy

当前筛选 #agenteconomy清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8556 · 16.09.2025 г., 11:00

Најди сличноПогледај

🚨 Очень интересная идея в новой работе Google DeepMind - как справиться с ростом ИИ-агентов, которые начинают действовать как самостоятельные игроки в экономике. Если оставить процесс без контроля, такие агенты могут создать собственную экономику, напрямую связанную с человеческой. Это сулит и выгоды, и риски. Авторы предлагают концепцию «песочницы» (sandbox economy) - контролируемого пространства, где агенты могут торговать и координироваться, не нанося вреда рынкам. Вместо выполнения одной задачи, такие агенты могут: ▪ торговать, вести переговоры и заключать сделки без участия человека, ▪ переключаться между индустриями, формировать временные альянсы, ▪ координировать ресурсы в реальном времени. Первые стандарты вроде Agent2Agent и Model Context Protocol уже соединяют агентов между собой, закладывая основу глобальной экономики «машина-машина». Персональные AI-ассистенты вскоре смогут конкурировать и сотрудничать на этих рынках: торговаться за вычислительные мощности, доступ к данным или бронирование поездок - всё в интересах пользователей. Расчёты будут обеспечиваться цифровыми валютами и системами кредитов. 🟢Экономисты предупреждают: такие рынки будут развиваться быстрее человеческой реакции. Цены, сделки и бизнес-модели могут меняться не за месяцы, а за минуты. 🟢Предложения авторов - Использовать рынки и аукционы для честного распределения ресурсов. ▪Вводить миссионные цели — коллективные задачи, согласованные обществом. ▪Создавать систему удостоверений и репутации для агентов. ▪Применять смарт-контракты, аудит и прозрачные вычисления для доверия и контроля над ии. ▪Разрабатывать гибридное регулирование - сочетание технических протоколов и институциональных мер. Если внедрение будет продумано, триллионы машинных часов можно будет направить на решение глобальных задач - от лечения болезней до строительства инфраструктуры. ⚡️Статья: https://arxiv.org/pdf/2509.10147 @ai_machinelearning_big_data #AI#AgentEconomy#DeepMind#AutonomousAgents

Hashtags

#ai#agenteconomy#deepmind#autonomousagents