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
🤖⭐️Google выпустила GenAI API на основе Gemini Nano как часть ML Kit
В первой порции доступны 4 API (бета статус): суммаризация, исправление, перефразирование, описание изображения. Все модели работают на основе AI Core и полностью на устройстве пользователя. Это значит что все обрабатывается безопасно и работает без наличия интернета.
Пока поддерживается только небольшой список устройств (например, Pixel только линейка последнего поколения). Обещают расширять список в будущем. Скорее всего это связано с необходимой мощностью и оперативной памятью для запуска.
Подробнее в документации
#android#mlkit#gemini#googleio
📹Finding The Perfect Gemini fit on Android (13 мин)
Рассказ про GenAI модели из Google ML Kit и как можно их использовать на устройствах без подключения к сети (список моделей - флагманы 2024-2025 года)
#android#mlkit#ai#gemini#googleio
🤖Google анонсировали Automated Prompt Optimization (далее APO) для Vertex AI. Это будет полезно всем тем кто работает с on-device AI на Android
Если вы ещё не слышали про ML Kit Prompt API — это способ запускать Gemini Nano прямо на Android устройстве без обращения к серверу. Модель живёт в Android AICore как системный сервис, приложение просто отправляет промпт и получает ответ.
APO появился с целью настройки общей модели под конкретную задачу. Это облачный инструмент, который автоматически ищет оптимальный системный промпт для вашей задачи. Вы даёте примеры входных данных и ожидаемых ответов, Gemini Pro/Flash анализирует ошибки, генерирует десятки вариантов промптов параллельно и выбирает лучший. На выходе — просто текст промпта, который вы зашиваете в своё приложение.
Google утверждают, что это даёт📈 +5–8% к точности на реальных задачах: классификация, перевод, определения намерения.
Пока ML Kit Prompt API доступен только на ограниченном числе устройств, но направление очевидно — Google всерьёз строят экосистему on-device AI для Android-разработчиков
🔗 Источник - официальный блог Android Developers
#Android#AndroidDev#MLKit#GeminiNano#OnDeviceAI