TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #241 · 5 мај

Можно ли в Python создавать бинарные файлы? Конечно можно. Для этого в Python есть следующие инструменты: ▫️ тип данных bytes и bytearray ▫️ открытие файла в режиме wb (write binary) или rb (read binary) ▫️ модуль struct Про модуль struct поговорим в первую очередь. Файл в формате JSON или Yaml внутри себя содержит разметку данных. Всегда можно определить где список начался а где закончился. Где записана строка а где словарь. То есть формат записи данных содержит в себе элементы разметки данных. В binary-файле данные не имеют визуальной разметки. Это просто байты, записанные один за другим. Правила записи и чтения находятся вне файла. Модуль struct как раз и помогает с организацией данных в таком файле с помощью определения форматов записи для разных частей файла. Модуль struct преобразует Python-объекты в массив байт, готовый к записи в файл и имеющий определённый вид. Для этого всегда следует указывать формат преобразования (или, как оно здесь называется - запаковки). Формат нужен для того, чтобы выделить достаточное количество байт для записи конкретного типа объекта. В последствии с помощью того же формата будет производиться чтение. При этом следует помнить что мы говорим о типах языка С а не Python. Именно формат определяет, что записано в конкретном месте файла, число, строка или что-то еще. Вот какие токены формата у нас есть. Помимо этого, первым символом можно указать порядок байтов. На разных системах одни и те же типы данных могут записываться по-разному, поэтому желательно указать конкретный способ из доступных. Если этого не сделать, то используется символ '@', то есть нативный для текущей системы. В строке формата мы пишем в каком порядке и какие типы собираемся преобразовать в байты. Запакуем в байты простое число, токен "i". >>> import struct >>> struct.pack('=i', 10) b'\n\x00\x00\x00' Теперь несколько float, при этом нужно передавать элементы не массивом а последовательностью аргументов. >>> struct.pack('=fff', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Вместо нескольких токенов можно просто указать нужное количество элементов перед одним токеном, результат будет тот же. >>> struct.pack('=3f', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Теперь запакуем разные типы >>> data = struct.pack('=fiQ', 1.0, 4, 100500) я запаковал типы float, int и unsigned long long (очень большой int, на 8 байт) b'\x00\x00\x80?\x04\x00\x00...' Распаковка происходит аналогично, но нужно указать тот же формат, который использовался при запаковке. Результат возвращается всегда в виде кортежа. >>> struct.unpack('=fiQ', data) (1.0, 4, 100500) Как видите, ничего страшного! #lib#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #maitrix

当前筛选 #maitrix清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #7957 · 04.07.2025 г., 13:03

🌟WM-ABench: тестирование VL-моделей на понимание физики реального мира. Мaitrix Org разработали WM-ABench, бенчмарк для оценки VLM в качестве так называемых «моделей мира». Идея проста: проверить, насколько хорошо топовые модели способны не просто распознавать картинки, а понимать окружающую действительность и предсказывать ее изменения. Создатели, опираясь на когнитивную науку, создали фреймворк, который тестирует 15 самых популярных моделей по 23 параметрам, разделяя процесс на 2 ключевых этапа: восприятие и прогнозирование. В основе бенчмарка - огромный датасет из более чем 100 тысяч примеров, сгенерированных в 6 различных симуляторах, от ThreeDWorld и Physion до Carla. Чтобы модели не искали легких путей и не полагались на поверхностные совпадения, в тест добавили «сложные негативы» - контрфактические состояния, которые заставляют систему действительно анализировать происходящее. Весь процесс был разделен на оценку восприятия (распознавание объектов, пространства, времени, движения) и прогнозирования (симуляция физики, транзитивный и композиционный вывод). Для калибровки сложности задач были установлены базовые показатели, основанные на результатах людей. 🟡Результаты. С простым визуальным восприятием, то есть с определение цвета или формы, все модели справляются отлично. Однако когда дело доходит до трехмерного пространственного мышления, динамики движения или временных последовательностей, начинаются серьезные проблемы. Выяснилась и другая любопытная деталь: VLM склонны «спутывать» физические понятия. Например, если в сцене изменить только цвет объекта, модель может внезапно ошибиться в оценке его размера или скорости. Оказалось, что цвет и форма являются самыми влиятельными атрибутами, которые искажают восприятие других, не связанных с ними характеристик. 🟡Но главная проблема кроется глубже. Точное восприятие мира совершенно не гарантирует точного прогноза. Исследование показало, что даже при идеально верном распознавании текущего состояния сцены модели проваливают предсказание физических взаимодействий. Разрыв с человеческими способностями явный: в задачах на транзитивный вывод он достигает 46%, а композиционный вывод выполняется на уровне случайного угадывания. 🟡Бенчмарк подсветил фундаментальный недостаток: У современных VLM отсутствуют базовые знания физики, необходимые для симуляции даже простейших событий. Они видят мир, но не понимают, по каким законам он живет. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Датасет @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VLM#Benchmark#Maitrix