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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Погледај објаваПогледај оригинал

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Hashtags

#define#tricks
Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #gpt6

当前筛选 #gpt6清除筛选
Семён: Нейросети в каждый дом

@semasci · Post #1290 · 14.10.2025 г., 05:59

Најди сличноПогледај

🔥ИИ, который учится вечно: закат эры «замороженных» моделей Знакомо ощущение, что разговариваешь с очень умным, но давно застрявшим в прошлом собеседником? 🤔 Так и есть. Текущие LLM (большие языковые модели) — это статичные «энциклопедии». Их знания и логика заморожены на моменте окончания обучения. Да, они могут проанализировать дополнительный материал в контексте запроса (например, статью из интернета или ваш файл), но их ядро остаётся неизменным. Они не учатся на своих ошибках и не адаптируются к миру, который меняется прямо сейчас. А что, если бы ИИ мог учиться так же, как человек? Не просто читать, а впитывать опыт и становиться умнее с каждым днем. Это уже не фантастика. Это — SEAL. Исследователи из MIT представили фреймворк SEAL (Self-Adapting Language Models) — самоприспосабливающиеся языковые модели . Это фундаментальный прорыв. Такая модель умеет: ➡️Генерировать собственные учебные данные через саморедактирование . ➡️Обновлять свои веса (параметры) — то есть, менять то, как она «думает» . ➡️Оценивать свою работу с помощью reinforcement learning (обучения с подкреплением) и постоянно самосовершенствоваться . Что это значит на практике? ➡️Чат-бот для поддержки, который сталкивается с новой проблемой, не просто эскалирует ее человеку, а сам генерирует для себя примеры и учится ее решать . ➡️AI для кибербезопасности, который не просто ищет известные угрозы, а эволюционирует вместе с новыми атаками, постоянно refining свои защитные механизмы . ➡️Конец эры моделей с фиксированными весами . Система, которая адаптируется к миру и улучшается каждый день. Любопытно, что некоторые исследователи, стоящие за SEAL, уже работают в OpenAI . Это наводит на мысль, что GPT-6 может быть больше, чем просто «умнее» — он может «ожить» в вычислительном смысле . Конечно, есть и вызовы: например, «катастрофическое забывание» (когда новые знания вытесняют старые) и высокая требовательность к вычислениям . Но направление задано. Эпоха статичного ИИ подходит к концу. Начинается эра живых, самообучающихся систем. 🚀 P.S. Для глубокого погружения в тему можно почитать про другие подходы, например, Darwin Gödel Machine — самоулучшающегося агента, который эволюционирует, меняя собственный код . #ИИ#Самообучение#SEAL#GPT6#Будущее#AI https://t.me/semasci

Hashtags

#ии#самообучение#seal#gpt6#будущее#ai