TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #275 · 2 авг.

А вы ждёте выхода Python 4? Ну зря ждёте😭 По словам Гвидо, ему хватило проблем с переходом со 2го на 3й) Лучше постепенно развивать имеющийся функционал с полной совместимостью кодовой базы чем делать такие резкие изменения. Велика вероятность что выше 3 мажорная версия более не поднимется. А как же обещания про невероятные ускорения в Python 4? Очевидно, что теперь они все будут добавляться в 3ю ветку. Вот здесь можно почитать про планы ускорения где Гвидо обещает скорость 2х уже в 3.11 и х5 через 4 года! Здесь можно посмотреть следующие шаги по оптимизации. #offtop#2to3

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